医学 AI

Calibrated Confidence Expression for Radiology Report Generation

放射报告生成中的校准置信度表达

David Bani-Harouni, Chantal Pellegrini, Julian Lüers, Su Hwan Kim, Markus Baalmann, Benedikt Wiestler, Rickmer Braren, Nassir Navab, Matthias Keicher

机构 * Computer Aided Medical Procedures, Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（德国慕尼黑机器学习中心） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, TUM Klinikum rechts der Isar, Germany（德国慕尼黑工业大学伊萨尔河右岸医院诊断与介入放射科） ； Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, TUM Klinikum rechts der Isar, Germany（德国慕尼黑工业大学伊萨尔河右岸医院诊断与介入神经放射科） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Germany（德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心诊断与介入放射学及核医学科） ； AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy, Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学人工智能图像引导诊断与治疗） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：radiology(title,abstract)

AI总结 本文提出ConRad框架，通过强化学习提升医学大视觉-语言模型的置信度校准，以生成更可靠的放射报告。

Multimodal Higher-Order Brain Networks: A Topological Signal Processing Perspective

多模态高阶脑网络：拓扑信号处理视角

Breno C. Bispo, Stefania Sardellitti, Juliano B. Lima, Fernando A. N. Santos

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract)；分类 q-bio、eess.SP

AI总结 本文提出基于拓扑信号处理的多模态框架，通过高阶拓扑域建模脑部，利用扩散MRI和静息态fMRI学习个体化脑细胞复合体，揭示高阶相互作用的拓扑特征及其与行为的关联。

Comments This paper has been sumbmitted to IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), March 2026

EcoScratch: Cost-Effective Multimodal Repair for Scratch Using Execution Feedback

EcoScratch: 低成本多模态修复用于刮痕使用执行反馈

Yuan Si, Ming Wang, Daming Li, Hanyuan Shi, Jialu Zhang

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 EcoScratch通过轻量级运行时信号决定是否保持纯文本修复或升级到多模态提示，结合JSON补丁预算和验证努力，提升Scratch修复效率与效果。