对比学习预训练（CLIP）已在放射学中实现了零样本分类，减少了对人工标注的依赖。然而，传统的对比学习在正常病例检测方面存在困难，因为其严格的内样本对齐导致正常样本聚类受阻，从而产生高误报率（FP）和漏检率（FN）。为了解决这些问题，作者提出