医学 AI

Benchmarking Large Vision-Language Models on Fine-Grained Image Tasks: From Evaluation to Diagnosis

大规模视觉-语言模型在细粒度图像任务上的基准测试：从评估到诊断

Hong-Tao Yu, Chen-Wei Xie, Yuxin Peng, Serge Belongie, Xiu-Shen Wei

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院，中国） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Computer Science and Engineering, School of Intelligence Science and Engineering, and Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院、智能科学与工程学院以及新一代人工智能技术及其交叉应用关键实验室，中国） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, Peking University, China（北京大学王轩计算机技术研究所、多媒体信息处理国家重点实验室，中国） ； University of Copenhagen, Denmark（丹麦哥本哈根大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出FG-BMK基准，含101万问题和28万图像，通过人机双范式评估LVLM的细粒度语义识别与视觉判别能力，诊断失败原因，发现视觉表示、语义对齐等瓶颈。

Hallucination Detection and Correction in Medical VLMs via Counter-Evidence Verification

基于反事实证据验证的医学视觉语言模型幻觉检测与纠正

Nan Zhou, Ke Zou, Meng Liu, Linchao He, Jiaqi Zhu, Yi Zhang, Hu Chen, Huazhu Fu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学杨潞龄医学院） ； Key Laboratory of Data Protection and Intelligent Management, Ministry of Education, Sichuan University（四川大学数据保护与智能管理教育部重点实验室） ； National Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自主智能无人系统国家重点实验室） ； Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡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 提出CoEV框架，通过文本与视觉证据的双向验证检测并纠正医学VLM幻觉，无需重新训练，在四个数据集上显著提升检测和纠正性能。

Comments MICCAI 2026 Accept. Submission Version

Artemis: Anatomy-Resolved inTervention for Eliminating Multimodal NeuroImage confounderS

Artemis: 解剖分辨的干预方法用于消除多模态神经影像混杂因素

Siyuan Dai, Yang Du, Kun Zhao, Zhusuyi Chen, Heng Huang, Paul Thompson, Chao Shi, Haoteng Tang, Liang Zhan

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校） 纠错

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

AI总结 提出Artemis框架，通过区域级因果干预学习特定脑区的混杂因素表示，消除fMRI和DTI多模态神经影像中人口统计学混杂因素对GNN的影响，在三个基准上提升性能。

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