医学 AI

Triple-Phase Multimodal Knowledge Aggregation Framework for Microbial Keratitis Subtype Diagnosis on Slit-Lamp Photography

基于裂隙灯摄影的微生物性角膜炎亚型诊断三相多模态知识聚合框架

Yiqing Wang, Maria A. Woodward, Ziyun Yang, N. Venkatesh Prajna, Chunming He, Leslie M. Niziol, Mercy Pawar, Ming-Chen Lu, Guillermo Amescua, Rachel Wozniak, Sejal Amin, Abinaya Krishnan, Prabhleen Kochar, Sina Farsiu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Duke University（杜克大学生物医学工程系） ； Kellogg Eye Center, Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Michigan（密歇根大学凯洛格眼科中心，眼科学与视觉科学系） ； Department of Cornea and Refractive Surgery Services, Aravind Eye Care System（阿瓦因眼科医疗系统角膜与屈光手术部） ； Bascom Palmer Eye Institute, Department of Ophthalmology, University of Miami Miller School of Medicine（迈阿密大学米勒医学院巴斯科姆·帕勒眼科研究所，眼科学系） ； Flaum Eye Institute, Department of Ophthalmology, University of Rochester Medical Center（罗切斯特大学医学中心弗劳姆眼科研究所，眼科学系） ； Department of Ophthalmology, Henry Ford Hospital（亨利福特医院眼科部） ； Duke Eye Center, Duke University School of Medicine（杜克大学医学院杜克眼科中心） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV、q-bio、eess.IV

AI总结 针对传统微生物性角膜炎病原体鉴定慢、成本高的问题，提出融合多模态信息的三相框架实现角膜炎亚型分类，经多中心验证性能优异，跨站点泛化评估更具参考性。

MedPMC: A Systematic Framework for Scaling High-Fidelity Medical Multimodal Data for Foundation Models

MedPMC：一种用于为基础模型扩展高保真医学多模态数据的系统框架

Hyunjae Kim, Dain Kim, Pan Xiao, Serina S. Applebaum, Younjoon Chung, Xuguang Ai, Yu Yin, Roy Jiang, Yuexi Du, Yawen Wei, Yiming Kong, Tuo Guo, Zhiyuan Cao, Mengmeng Du, Yuelei Fu, Yan Hu, Rui Shi, Gui Yang, Kevin W. Jin, Yuntian Liu, Yuxuan Tian, Jonathan Marquez, Zhen Chen, Sheng Zhang, Hoifung Poon, Hua Xu, Jaewoo Kang, Qingyu Chen

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Korea University（韩国大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对医学多模态基础模型受高质量临床数据限制问题，提出MedPMC框架，将文献转化为高保真基础设施。经实验，该框架整理大量图像-文本对，在多方面评估表现出色，训练模型在多基准测试和临床场景中效果显著，还公开相关资源。

Latent graph encoding of multimodal neuroimaging features with generative AI architectures

基于生成式人工智能架构的多模态神经影像特征的潜在图编码

Ishaan Batta, Meenu Ajith, Vince Calhoun

机构 * Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS)（转化神经影像与数据科学研究中心） 纠错

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

AI总结 研究旨在设计多模态生成框架用于神经影像特征分析，通过评估多种策略和模型，利用GMV和sFNC特征分析多个生成框架，提出的gMMVAE在多指标上超替代变体，有潜力用于稳健的多模态神经影像分析。

Comments 6 pages, accepted in IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2026