医学 AI

Towards Selection of Large Multimodal Models as Engines for Burned-in Protected Health Information Detection in Medical Images

向大规模多模态模型选择作为医疗图像中已烧毁保护健康信息检测引擎的方向

Tuan Truong, Guillermo Jimenez Perez, Pedro Osorio, Matthias Lenga

机构 * QwenLM（通义实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了如何利用大规模多模态模型进行医疗图像中保护健康信息的检测，通过对比三种主流模型在不同流程配置下的表现，发现大规模多模态模型在OCR性能上优于传统方法，但整体检测准确性提升不显著，尤其在复杂印模模式测试中表现更优，并提出了针对特定操作约束的模型选择建议和部署策略。

Comments Accepted at EMBC 2026

Towards Clinically Interpretable Ophthalmic VQA via Spatially-Grounded Lesion Evidence

迈向具有空间定位病变证据的临床可解释性眼科VQA

Xingyue Wang, Bo Liu, Meng Wang, Zhixuan Zhang, Chengcheng Zhu, Huazhu Fu, Jiang Liu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（科技研究局高性能计算研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出FundusGround基准，通过空间定位病变证据提升眼科VQA的临床可解释性，通过三阶段流程收集标注病变的视网膜影像，并评估多种视觉语言模型在答案准确性和病变层面推理上的表现。