医学 AI

EviAgent: Evidence-Driven Agent for Radiology Report Generation

EviAgent：基于证据的放射学报告生成代理

Tuoshi Qi, Shenshen Bu, Yingfei Xiang, Zhiming Dai

专题命中 医疗多模态 ：radiology(title,abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 EviAgent通过引入多维视觉专家和检索机制，解决放射学报告生成中的透明性与证据支持问题，实验表明其在多个数据集上优于通用和专用模型。

Multimodal Connectome Fusion via Cross-Attention for Autism Spectrum Disorder Classification Using Graph Learning

通过交叉注意力进行多模态连接组融合用于自闭症谱系障碍分类的图学习

Ansar Rahman, Hassan Shojaee-Mend, Sepideh Hatamikia

机构 * Department of Medicine, Danube Private University (DPU)（丹ube私人大学医学系） ； Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, Medical University of Vienna（维也纳医学大学医学物理与生物医学工程系） ； Department of Medical Informatics, Faculty of Medicine, Gonabad University of Medical Sciences（戈纳巴德医学院医学信息学系） ； Austrian Center for Medical Innovation and Technology (ACMIT)（奥地利医学创新与技术中心） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种多模态图学习框架，通过交叉注意力机制融合功能和结构影像数据，提升自闭症谱系障碍分类的准确率。

Comments 29 Pages; 5 Figures

Learning from Limited and Incomplete Data: A Multimodal Framework for Predicting Pathological Response in NSCLC

从有限和不完整数据中学习：一种多模态框架用于预测非小细胞肺癌的病理反应

Alice Natalina Caragliano, Giulia Farina, Fatih Aksu, Camillo Maria Caruso, Claudia Tacconi, Carlo Greco, Lorenzo Nibid, Edy Ippolito, Michele Fiore, Giuseppe Perrone, Sara Ramella, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Department of Medicine and Surgery（医学与外科系） ； Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering（诊断与介入系，放射物理，生物医学工程） ； Umeå University, Umeå, Sweden（乌梅大学，瑞典） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种多模态深度学习框架，整合基础模型的CT特征提取与缺失感知架构，以在有限数据和不完整临床资料下准确预测NSCLC的病理反应。

Curing Semantic Drift: A Dynamic Approach to Grounding Generation in Large Vision-Language Models

消除语义漂移：一种动态方法用于在大视觉-语言模型中进行生成基础

Jiahe Chen, Jiaying He, Qiyuan Chen, Qian Shao, Jiahe Ying, Hongxia Xu, Jintai Chen, Jianwei Zheng, Jian Wu

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DLC方法，通过动态校准logits来减少大视觉-语言模型中的语义漂移，提升生成质量。