医学 AI

BiomedAP: A Vision-Informed Dual-Anchor Framework with Gated Cross-Modal Fusion for Robust Medical Vision-Language Adaptation

BiomedAP: 一种基于视觉的双锚框架与门控跨模态融合用于鲁棒的医学视觉-语言适应

Huanyang Tong, Kai Liu, Fangjun Kuang, Huiling Chen

机构 * Wenzhou University（温州大学） ； Wenzhou Business College（温州商务学院） 纠错

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

AI总结 BiomedAP通过门控跨模态融合和双锚约束机制，提升医学视觉-语言模型在提示变化下的鲁棒性，实验显示其在多个基准上均优于基线方法。

Comments CVPR2026 Workshop

RoiMAM: Region-of-Interest Medical Attention Model for Efficient Vision-Language Understanding

RoiMAM：面向高效视觉-语言理解的感兴趣区域医学注意模型

Jiayan Yang, Zhuoyu Wu, Wenqi Fang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Science（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； CyPhi( ) AI Research Lab, School of IT, Monash University, Malaysia Campus（CyPhi人工智能研究实验室，信息学院，墨尔本大学马来西亚校区） 纠错

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

AI总结 本文提出RoiMAM，通过整合无训练ROI生成模块和语义选择性抑制，专注于病变相关区域，提升医疗视觉问答的效率与准确性。

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MuteBench: Modality Unavailability Tolerance Evaluation for Incomplete Multimodal Fusion

MuteBench: 多模态融合不完整性容忍性评估

Wugeng Zheng, Ziwen Kan, Tianlong Chen, Chen Chen, Song Wang

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 MuteBench评估多模态融合在模态缺失和内模态缺失下的鲁棒性，发现架构类型是预测鲁棒性的最强因素，且通道独立模型对模态缺失容忍性高但对内模态缺失敏感。