医学 AI

Retrieval-Augmented Generation Assistant for Anatomical Pathology Laboratories

增强检索生成的解剖病理实验室助手

Diogo Pires, Yuriy Perezhohin, Mauro Castelli

机构 * Nova Information Management School (NOVA IMS), Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide（诺瓦信息管理学院（NOVA IMS），里斯本新大学，坎波利德校区） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出一种专为解剖病理实验室设计的检索增强生成助手，通过领域专用嵌入模型提升答案相关性和准确性，优化实验室规程查询效率。

Beyond the Monitor: Mixed Reality Visualization and Multimodal AI for Enhanced Digital Pathology Workflow

超越监视器：混合现实可视化与多模态AI用于增强的数字病理学工作流程

Jai Prakash Veerla, Partha Sai Guttikonda, Helen H. Shang, Mohammad Sadegh Nasr, Cesar Torres, Jacob M. Luber

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington（计算机科学与工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Department of Medicine Division of Hematology-Oncology, UCLA（医学系血液肿瘤学分会，加州大学洛杉矶分校） ； Center for Innovation in Health Informatics, University of Texas at Arlington（健康信息创新中心，德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title)；diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 PathVis通过混合现实和多模态AI优化数字病理学工作流程，提升诊断效率与准确性。

PGVMS: A Prompt-Guided Unified Framework for Virtual Multiplex IHC Staining with Pathological Semantic Learning

PGVMS: 一种基于提示的统一框架用于虚拟多色IHC染色与病理语义学习

Fuqiang Chen, Ranran Zhang, Wanming Hu, Deboch Eyob Abera, Yue Peng, Boyun Zheng, Yiwen Sun, Jing Cai, Wenjian Qin

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences and University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（深圳先进技术研究院，中国科学院和中国科学院大学，北京，中国） ； Department of Pathology, Sun Yat-sen University Cancer Center, State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China（中山大学肿瘤中心病理科，南方肿瘤临床研究中心，广州，中国） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（香港理工大学，香港特别行政区，中国） ； Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR 999077, China（电子工程系，香港中文大学，香港特别行政区，中国） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究院，中国科学院，深圳，中国） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PGVMS提出了一种基于提示的统一框架，利用单染训练数据解决虚拟多色IHC染色中的语义指导、染色分布不一致和空间错位问题。

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Journal ref IEEE Transactions on Medical Imaging, 2026