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科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-06-04 至 2026-06-04 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医疗多模态 4 篇

2606.04922 2026-06-04 cs.CV cs.AI cs.LG 76%

Geometry-Aware Distillation for Prompt Tuning Biomedical Vision-Language Models

几何感知蒸馏用于提示调优生物医学视觉-语言模型

Tran Dinh Tien, Zhiqiang Shen

机构 * Department of Machine Learning(机器学习系) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(Mohamed bin Zayed人工智能大学)

专题命中 医疗多模态 :biomedical(title);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出Omni-Geometry知识蒸馏(OGKD)框架,通过注入类别关系结构到教师模型,生成保留真实标签同时尊重类间几何的方向性目标,并设计全局几何感知蒸馏(GAD)和标签引导几何蒸馏(LGD)损失,在11个医学数据集上平均提升准确率1.7%-2.8%。

Comments Preprint. Code is available at https://github.com/tientrandinh/OGKD

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2606.04613 2026-06-04 cs.CV cs.LG 62%

Beyond Symmetric Alignment: Spectral Diagnostics of Modality Imbalance in Vision-Language Models in the Medical Domain

超越对称对齐:医学领域视觉-语言模型中模态不平衡的光谱诊断

Alessandro Gambetti, Qiwei Han, Cláudia Soares, Hong Shen

机构 * NOVA School of Science and Technology(诺瓦科学与技术学校) Nova School of Business and Economics(诺瓦商业与经济学校) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 提出非对称光谱对齐分数(SAS),通过特征值加权的特征模态相关性量化模态信息不平衡,并在医学图像-文本数据集上评估15个VLM,发现医学图像比临床报告保留更丰富的结构信息,且SAS与检索性能的相关性最强。

Comments 10 pages, 3 figures, 9 tables

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2606.04433 2026-06-04 cs.CV cs.CL cs.LG 62%

Stateful Visual Encoders for Vision-Language Models

用于视觉-语言模型的有状态视觉编码器

Zirui Wang, Junwei Yu, Adam Yala, David M. Chan, Joseph E. Gonzalez, Trevor Darrell

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) UC Berkeley(加州大学伯克利分校)

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

AI总结 提出有状态视觉编码器,通过将每个视觉表示条件于先前的视觉特征,增强视觉-语言模型在多图像、多轮交互中的视觉变化感知能力,在跨图像空间聚合、多目标视觉差异和轨迹行为克隆等任务上取得一致改进。

Comments Project page: https://statefulvisualencoders.github.io/

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1506.06040 2026-06-04 stat.ME cs.NA math.NA stat.AP stat.ML 50%

Tensor Analysis and Fusion of Multimodal Brain Images

张量分析与多模态脑图像融合

Esin Karahan, Pedro A. Rojas-Lopez, Maria L. Bringas-Vega, Pedro A. Valdes-Hernandez, Pedro A. Valdes-Sosa

专题命中 医疗多模态 :MRI(abstract)

AI总结 本文提出利用张量结构分析多模态神经影像数据,引入马尔可夫-彭罗斯图进行建模,首次将Granger因果分析视为张量回归问题,展示其在脑网络分解中的潜力。

Comments 23 pages, 15 figures, submitted to Proceedings of the IEEE

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