医学 AI

IOSVLM: A 3D Vision-Language Model for Unified Dental Diagnosis from Intraoral Scans

IOSVLM：一种用于从牙科内窥扫描进行统一牙科诊断的3D视觉-语言模型

Huimin Xiong, Zijie Meng, Tianxiang Hu, Chenyi Zhou, Yang Feng, Zuozhu Liu

机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University, Haining, 314400, China（浙大浙ICU研究所，浙江大学，海宁，314400，中国） ； Stomatology Hospital, School of Stomatology, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310058, China（口腔医院，口腔医学院，浙江大学医学院，杭州，310058，中国） ； Angelalign Research Institute, Angel Align Inc., Shanghai, 200011, China（天使对齐研究院，天使对齐公司，上海，200011，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出IOSVLM，一种端到端的3D视觉-语言模型，利用点云表示内窥扫描，并结合大规模多源数据集，提升牙科诊断和生成式视觉问答的性能。

Kestrel: Grounding Self-Refinement for LVLM Hallucination Mitigation

Kestrel: 为降低LVLM幻觉而引入自反思

Jiawei Mao, Hardy Chen, Haoqin Tu, Yuhan Wang, Letian Zhang, Zeyu Zheng, Huaxiu Yao, Zirui Wang, Cihang Xie, Yuyin Zhou

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 Kestrel提出一种无需训练的框架，通过显式视觉 grounding 与证据验证自反思机制减少LVLM幻觉，实验显示在POPE和MME-Hallucination基准上性能提升，同时提供透明的验证轨迹。

Comments 16 pages, 11 figures, 5 tables

InViC: Intent-aware Visual Cues for Medical Visual Question Answering

InViC：面向医疗视觉问答的意图感知视觉线索

Zhisong Wang, Ziyang Chen, Zanting Ye, Hongze Zhu, Yefeng Zheng, Yong Xia

机构 * National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology, School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China（集成空天地海大数据应用技术国家工程实验室，计算机科学与工程学院，西北工业大学，西安710072，中国） ； Westlake University（西湖大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） 纠错

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

AI总结 本文提出InViC框架，通过引入Cue Tokens Extraction模块和两阶段微调策略，提升医疗视觉问答中意图对齐的视觉证据利用，验证了瓶颈化训练在提高可信度上的有效性。

Comments 10 pages, 2 figures