医学 AI

PathScale-R1: Cross-scale Reasoning for Pathological Image Analysis

PathScale-R1：用于病理图像分析的跨尺度推理

Chi Phan, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Qiaochu Xue, Jiajie Zhang, Linghan Cai, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin, Dan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 研究针对病理诊断多尺度需求及现有模型局限，引入抗捷径跨尺度病理推理框架，设计相关策略构建PathScale-VQA基准，经优化得到PathScale-R1，实验证明其在跨尺度推理任务性能及对单尺度病理VQA的有效迁移。

Enhancing Pathological VLMs with Cross-scale Reasoning

增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力

Chi Phan, Tianyi Zhang, Qiaochu Xue, Yufeng Wu, Dan Hu, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； PuzzleLogic Pte Ltd（PuzzleLogic私人有限公司） ； Department of Pathology, Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院病理科暨福建省肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 提出首个跨尺度训练与评估范式，通过多倍率视觉问答任务增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力，并构建高质量基准数据集Scale-VQA及模型ScaleReasoner-R1，实现最优性能。

Comments MICCAI 2026

EchoVLM: Dynamic Mixture-of-Experts Vision-Language Model for Universal Ultrasound Intelligence

EchoVLM：面向通用超声智能的动态专家混合视觉语言模型

Chaoyin She, Ruifang Lu, Lida Chen, Wei Wang, Qinghua Huang

机构 * School of iOPEN, Northwestern Polytechnical University（iOPEN学院，西北工业大学） ； The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University（中山大学附属第一医院） ； College of Mechanical Engineering, Tongji University（同济大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EchoVLM，通过动态混合专家架构提升超声图像的多任务诊断效率，实验表明其在报告生成任务中BLEU-1和ROUGE-1得分显著提升。

Are Prompt Optimizers Blind? Cross-Modal Visual Feedback for Automatic Prompt Optimization

提示优化器是盲目运行的吗？用于自动提示优化的跨模态视觉反馈

Haoyue Liu, Xiaoyu Ma, Ye Chen, Yuexian Zou, Xiaoying Tang

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究多模态任务中自动提示优化的盲目性问题，提出跨模态视觉反馈方法，含故障条件视觉诊断和错误感知聚合阶段，在多个VQA数据集和目标VLM上效果显著，能提升分数且优化器可跨模型转移。

ObsDriveBench: Benchmarking Multimodal Understanding under Adverse Weather with Observability Awareness

ObsDriveBench：具有可观测性意识的恶劣天气下多模态理解基准测试

Qiao Yan, Yihan Wang, Zhenghao Xing, Jiaqi Xu, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学医学智能与扩展现实研究所） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究恶劣天气下视觉语言模型在多模态输入时的表现，引入ObsDriveBench基准测试，通过可观测性元标注等构建含多类问题的测试集，实验发现现有模型性能降，还引入ObsDrive模型提升其在多方面的鲁棒性。