医学 AI

TIER-MoE: Trust-Informed Expert Routing via Conditional Modality Risk for Multimodal Fusion in Biomedical Classification

TIER-MoE：用于生物医学分类多模态融合的、基于条件模态风险的信任感知专家路由

Yu Chang, Anzhe Cheng, Chenwei Wu, Zhuoran Wang, Jiahao Chen, Tamoghna Chattopadhyay, Sophia I. Thomopoulos, Paul M. Thompson, Liyue Shen, Paul Bogdan

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

AI总结 该研究提出TIER-MoE风险引导子空间混合专家模型，用于生物医学分类多模态融合，可提升预测性能与概率校准，在多数据集上优于现有最优方法且具备强零样本泛化能力。

Do Pathology Vision-Language Models Truly See Pathology?

病理学视觉语言模型真的能‘看到’病理学吗？

Chengyang Zhang, Wenchuan Zhang, Bo Li, Xinyu Liu, Jiaming Yang, Mengran Li, Chenxun Deng, Jie Chen, Yang Zhang, Wei Ju, Yuhao Yi, Hong Bu, Jiancheng Lv

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

AI总结 研究病理学视觉语言模型评估中被忽视的问题，提出含多类型样本的PathBind基准，通过对多个VLMs评估发现，当前病理学VLMs在答案性能与视觉语义绑定间有显著差距。

ALICE: Learning a General-Purpose Pathology Foundation Model from Vision, Vision-Language, and Slide-Level Experts

ALICE：从视觉、视觉语言和玻片级专家学习通用病理学基础模型

Jiawen Li, Tian Guan, Huijuan Shi, Xitong Ling, Mingxi Fu, Anjia Han, Chao He, Yonghong He

机构 * Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学生物医药与健康工程研究院，清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Department of Pathology, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第一医院病理科） ； Medical Optical Technology R&D Center, Research Institute of Tsinghua, Pearl River Delta（清华珠三角研究院医学光学技术研发中心） 纠错

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

AI总结 研究提出通过多阶段凝聚蒸馏训练的ALICE统一基础模型，将多种教师模型知识整合到单个主干。它在大量图像上预训练，经多场景多任务评估，在任务匹配病理基础模型中平均排名最佳，证明凝聚蒸馏可整合能力用于广泛病理学应用。

Text Over Image: Auditing Multimodal Robustness in Synthetic Medical Image Detection

超越视觉取证：审计多模态鲁棒性用于合成医学图像检测

Ching-Hao Chiu, Hao-Wei Chung, Gelei Xu, Xueyang Li, Pin-Yu Chen, John Kheir, Meysam Ghaffari, Carlos Morato, Ahmed Abbasi, Yiyu Shi

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Optum AI, UnitedHealth Group（Optum AI, 联合健康集团） 纠错

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

AI总结 针对合成医学图像检测中多模态鲁棒性不足的问题，提出图像-记录配对基准，揭示视觉语言模型因过度依赖记录上下文而导致的预测偏差。

Comments Accepted at MICCAI 2026. Version 2 is a substantial journal extension of the MICCAI 2026 conference version, with additional provenance perturbations, paired statistical analysis, extended SAVC mitigation experiments, and broader deployment discussion. 19 pages, 3 figures, 2 tables

Multimodal Large Language Model driven Radiology Report Generation with Clinical Knowledge Enhancement

基于多模态大语言模型的放射科报告生成与临床知识增强

Miaojing Shi, Tianyu Cen, Zijie Yue, Meng Wei, Oluwatosin Alabi, Tom Vercauteren

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海自主智能无人系统科学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合多模态大语言模型与临床知识的放射科报告生成方法，通过解剖学特征提取、多模态报告生成及多任务学习提升报告的临床相关性与准确性。

MedPruner: Training-Free Hierarchical Token Pruning for Efficient 3D Medical Image Understanding in Vision-Language Models

MedPruner: 面向高效3D医学图像理解的免训练层次化令牌剪枝框架

Shengyuan Liu, Zanting Ye, Yunrui Lin, Chen Hu, Wanting Geng, Xu Han, Bulat Ibragimov, Yefeng Zheng, Yixuan Yuan

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Jiangnan University（江南大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 提出MedPruner，一种免训练、模型无关的层次化令牌剪枝框架，通过帧间锚点过滤和动态信息核选择，在保留不到5%视觉令牌时保持甚至提升模型性能，显著降低计算开销。

Comments 11 pages

Does Language Shift Break Medical Vision-Language Models? Indonesian Radiology Visual Question Answering Case Study

语言转换会破坏医学视觉语言模型吗？印度尼西亚放射学视觉问答案例研究

Pieter Christy Yan Yudhistira, Dzaki Rafif Malik, Novanto Yudistira

机构 * Intelligent System Laboratory, Faculty of Computer Science Brawijaya University（智能系统实验室，计算机科学学院布拉维亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建印尼语放射学VQA数据集IndoRad-VQA，评估医学视觉语言模型在非英语临床语言下的鲁棒性，发现英语与印尼语设置间存在8-25%的性能差距，表明需要更包容的多语言评估。

Comments accepted to MMFM-BIOMED Workshop @ CVPR 2026

CCS: Clinical Consensus Selection for Radiology Report Generation

CCS：放射学报告生成的临床共识选择

Xi Zhang, Yingshu Li, Zaiqiao Meng, Jake Lever, Edmond S. L. Ho

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, University of Sydney（悉尼大学电气与计算机工程学院） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

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

AI总结 提出CCS框架，通过采样多个候选报告并选择临床共识最高的一个，以改进放射学报告生成在推理时的质量。

Comments 17 pages, 6 figures

PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA

PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA

Chunze Yang, Qidong Liu, Wenjie Zhao, Yue Tang, Jiusong Ge, Di Zhang, Jiashuai Liu, Lei Wu, Junbo Lu, Ni Zhang, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。

Semantic Context-aware mOdality fUsion Transformer (SCOUT): A Context-Aware Multimodal Transformer for Concept-Grounded Pathology Report Generation

语义上下文感知的多模态融合变换器（SCOUT）：一种基于概念的多模态变换器，用于病理报告生成

Suryakant Singh, Saarthak Kapse, Joel Saltz, Prateek Prasanna

机构 * Stony Brook University（石桥大学） 纠错

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

AI总结 SCOUT通过整合局部组织学模式、整张滑片上下文和专家编纂的语义描述符，实现病理报告生成的语义上下文感知，提升临床相关性和可解释性。

BioVLM: Routing Prompts, Not Parameters, for Cross-Modality Generalization in Biomedical VLMs

BioVLM：通过路由提示而非参数实现生物医学VLMs的跨模态泛化

Mainak Singha, Tanisha Gupta, Ankit Jha, Muhammad Haris Khan, Sayantani Ghosh, Biplab Banerjee

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LNMIIT Jaipur（贾伊普尔 LNMIIT） ； MBZUAI ； Sunandan Divatia School of Science（Sunandan Divatia 科学学院） ； IIT Bombay（博伊斯大学） 纠错

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

AI总结 BioVLM通过动态提示选择和提示银行学习，提升跨域泛化能力，无需大量骨干网络微调，在11个MedMNIST+2D数据集上取得新突破。

Comments Accepted in ACL Findings 2026

LVLM-Aware Multimodal Retrieval for RAG-Based Medical Diagnosis with General-Purpose Models

面向RAG的医疗诊断的LVLM感知多模态检索

Nir Mazor, Tom Hope

机构 * School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学耶路撒冷分校计算机科学与工程学院） ； The Allen Institute for AI (AI2)（人工智能研究院（AI2）） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级机制提升检索增强LVLM的诊断性能，通过轻量微调和通用模型实现临床分类和VQA任务的竞争力结果，并分析不一致检索预测问题。

Democratising Pathology Co-Pilots: An Open Pipeline and Dataset for Whole-Slide Vision-Language Modelling

让病理共驾民主化：一个开放的管道和数据集用于整张滑片视觉-语言建模

Sander Moonemans, Sebastiaan Ram, Frédérique Meeuwsen, Carlijn Lems, Jeroen van der Laak, Geert Litjens, Francesco Ciompi

机构 * Computational Pathology Group, Radboud University Medical Center（计算病理组，拉德堡德大学医学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出Polysome工具和HISTAI-Instruct数据集，训练出ANTONI-α模型，在整张滑片VQA任务中超越MedGemma，所有方法和数据公开。

Comments 12 pages, 4 figures

Patho-R1: A Multimodal Reinforcement Learning-Based Pathology Expert Reasoner

Patho-R1: 基于多模态强化学习的病理专家推理器

Wenchuan Zhang, Penghao Zhang, Jingru Guo, Tao Cheng, Jie Chen, Shuwan Zhang, Zhang Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu

机构 * Department of Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院病理科部门） ； Institute of Clinical Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院临床病理科研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Business School, Sichuan University（四川大学商学院） ； Department of Pathology, Shengjing Hospital of China Medical University（中国医科大学盛京医院病理科部门） 纠错

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

AI总结 本文提出Patho-R1，通过构建高质量推理导向数据集，结合三阶段训练流程提升病理推理能力，实现跨模态任务的鲁棒性能。

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(33): 28418-28426, 2026

SkinCLIP-VL: Consistency-Aware Vision-Language Learning for Multimodal Skin Cancer Diagnosis

SkinCLIP-VL: 一种面向多模态皮肤癌诊断的一致性感知视觉-语言学习框架

Zhixiang Lu, Shijie Xu, Kaicheng Yan, Xuyue Cai, Chong Zhang, Yulong Li, Angelos Stefanidis, Anh Nguyen, Jionglong Su

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SkinCLIP-VL，通过冻结感知与自适应推理范式，结合CLIP编码器与轻量量化Qwen2.5-VL，引入一致性聚焦对齐损失，实现高效皮肤癌诊断，优于13B参数基线模型，参数更少且临床信任度更高。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

MedQ-UNI: Toward Unified Medical Image Quality Assessment and Restoration via Vision-Language Modeling

MedQ-UNI: 向通过视觉-语言建模实现医学图像质量评估与修复的统一迈进

Jiyao Liu, Junzhi Ning, Wanying Qu, Lihao Liu, Chenglong Ma, Junjun He, Ningsheng Xu

机构 * Fudan University, Shanghai, China（复旦大学，上海，中国） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出MedQ-UNI，一种统一的视觉-语言模型，通过先评估再修复的范式，利用医学图像质量评估指导医学图像修复，实现了跨模态和降质类型的统一处理。

IOSVLM: A 3D Vision-Language Model for Unified Dental Diagnosis from Intraoral Scans

IOSVLM：一种用于从牙科内窥扫描进行统一牙科诊断的3D视觉-语言模型

Huimin Xiong, Zijie Meng, Tianxiang Hu, Chenyi Zhou, Yang Feng, Zuozhu Liu

机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University, Haining, 314400, China（浙大浙ICU研究所，浙江大学，海宁，314400，中国） ； Stomatology Hospital, School of Stomatology, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310058, China（口腔医院，口腔医学院，浙江大学医学院，杭州，310058，中国） ； Angelalign Research Institute, Angel Align Inc., Shanghai, 200011, China（天使对齐研究院，天使对齐公司，上海，200011，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出IOSVLM，一种端到端的3D视觉-语言模型，利用点云表示内窥扫描，并结合大规模多源数据集，提升牙科诊断和生成式视觉问答的性能。

Visual Alignment of Medical Vision-Language Models for Grounded Radiology Report Generation

医学视觉-语言模型的视觉对齐以实现基于基础的放射学报告生成

Sarosij Bose, Ravi K. Rajendran, Biplob Debnath, Konstantinos Karydis, Amit K. Roy-Chowdhury, Srimat Chakradhar

机构 * NEC Laboratories America（NEC美洲实验室） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VALOR方法，通过临床指导文本推理和自监督视觉推理解决医学报告生成中的视觉幻觉问题，提升生成质量与临床准确性。

A Systematic Review of Intermediate Fusion in Multimodal Deep Learning for Biomedical Applications

多模态深度学习在生物医学应用中的中间融合系统综述

Valerio Guarrasi, Fatih Aksu, Camillo Maria Caruso, Francesco Di Feola, Aurora Rofena, Filippo Ruffini, Paolo Soda

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

AI总结 本文系统综述了多模态深度学习在生物医学应用中的中间融合方法，分析了现有技术、挑战及未来方向，并提出结构化符号以促进方法的广泛应用。

Journal ref Image and Vision Computing 158 (2025) 105509

Suppressing Prior-Comparison Hallucinations in Radiology Report Generation via Semantically Decoupled Latent Steering

通过语义解耦潜在引导抑制放射科报告生成中的先验比较幻觉

Ao Li, Rui Liu, Mingjie Li, Sheng Liu, Lei Wang, Xiaodan Liang, Lina Yao, Xiaojun Chang, Lei Xing

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney（澳大利亚人工智能研究所，技术悉尼大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； School of Computing and Information Technology of University of Wollongong Australia（沃林根澳大利亚大学计算与信息科技学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出语义解耦潜在引导方法，通过正交化技术减少放射科报告生成中的历史幻觉，提升临床准确性与报告忠实度。

Comments 15 pages, 5 figures

Hallucination Filtering in Radiology Vision-Language Models Using Discrete Semantic Entropy

在放射学视觉-语言模型中使用离散语义熵过滤幻觉

Patrick Wienholt, Sophie Caselitz, Robert Siepmann, Philipp Bruners, Keno Bressem, Christiane Kuhl, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * Lab for Artificial Intelligence in Medicine, Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital RWTH Aachen（医学人工智能实验室，诊断与介入放射学部，RWTH亚琛大学医院） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital RWTH Aachen（诊断与介入放射学部，RWTH亚琛大学医院） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Technical University of Munich, School of Medicine and Health, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital（诊断与介入放射学部，慕尼黑技术大学，医学院与健康学院，Klinikum rechts der Isar，TUM大学医院） ； Department of Cardiovascular Radiology and Nuclear Medicine, Technical University of Munich, School of Medicine and Health, German Heart Center, TUM University Hospital（心血管放射学与核医学部，慕尼黑技术大学，医学院与健康学院，德国心脏中心，TUM大学医院） ； Else Kroener Fresenius Center for Digital Health, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD Dresden University of Technology（数字健康中心，医学院与卡尔·古斯塔夫·卡尔斯大学医院，德累斯顿技术大学） ； Department of Medicine I, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD Dresden University of Technology（第一医学部，医学院与卡尔·古斯塔夫·卡尔斯大学医院，德累斯顿技术大学） ； Pathology & Data Analytics, Leeds Institute of Medical Research at St James’s, University of Leeds（病理学与数据分析，圣詹姆斯医院医学研究所，利兹大学） ； Medical Oncology, National Center for Tumor Diseases (NCT), University Hospital Heidelberg（医学肿瘤学，国家肿瘤疾病中心（NCT），海德堡大学医院） 纠错

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

AI总结 本研究通过离散语义熵过滤高熵问题，显著提升放射学视觉-语言模型的诊断准确性。

Comments Code is available: https://github.com/TruhnLab/VisionSemanticEntropy

Journal ref Eur Radiol (2026)

BTReport: A Framework for Brain Tumor Radiology Report Generation with Clinically Relevant Features

BTReport: 一种用于脑肿瘤放射学报告生成的框架，结合临床相关特征

Juampablo E. Heras Rivera, Dickson T. Chen, Tianyi Ren, Daniel K. Low, Asma Ben Abacha, Alberto Santamaria-Pang, Mehmet Kurt

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Washington School of Medicine（华盛顿大学医学院） ； Microsoft Health AI（微软健康人工智能） ； Johns Hopkins School of Medicine（约翰霍普金斯医学院） 纠错

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

AI总结 BTReport通过确定性特征提取和大语言模型结合，生成可解释的脑肿瘤放射学报告，并提供配套数据集提升临床应用

Comments Accepted to Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2026

Concept-Enhanced Multimodal RAG: Towards Interpretable and Accurate Radiology Report Generation

概念增强的多模态RAG：迈向可解释且准确的放射科报告生成

Marco Salmè, Federico Siciliano, Fabrizio Silvestri, Paolo Soda, Rosa Sicilia, Valerio Guarrasi

机构 * Department of Engineering（工程系） ； Research Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems（人工智能与计算机系统研究单位） ； Università Campus Bio-Medico of Roma（罗马大学生物医学校园） ； Department of Computer, Control and Management Engineering（计算机、控制与管理工程系） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering（诊断与介入、辐射物理、生物医学工程系） ； Umeå University（乌梅拉大学） ； UniCamillus-Saint Camillus International University of Health Sciences（UniCamillus-圣卡米卢斯国际健康科学大学） 纠错

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

AI总结 概念增强的多模态RAG通过分解视觉表示为可解释的临床概念，提升放射科报告生成的可解释性和准确性。

Evaluating Vision Language Model Adaptations for Radiology Report Generation in Low-Resource Languages

评估用于低资源语言放射报告生成的视觉语言模型适应

Marco Salmè, Rosa Sicilia, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering, Umeå University（诊断与介入系，辐射物理，生物医学工程，乌梅大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估了低资源语言中视觉语言模型在放射报告生成中的适应性，发现语言特定模型和领域特定训练能显著提升报告质量。

Multimodal LLM With Hierarchical Mixture-of-Experts for VQA on 3D Brain MRI

多模态大语言模型与分层混合专家用于3D脑部MRI的视觉问答

Arvind Murari Vepa, Yannan Yu, Jingru Gan, Anthony Cuturrufo, Michael F. Romano, Weikai Li, Fabien Scalzo, Wei Wang, Yizhou Sun

机构 * UCLA Computer Science（UCLA计算机科学系） ； UCSF Radiology（UCSF放射学） ； UCLA Medicine（UCLA医学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种多模态大语言模型mpLLM，用于3D脑部MRI的视觉问答，通过分层混合专家架构提升肿瘤描述的临床可解释性，并在多个数据集上优于现有基线模型。

Comments 17 pages, 3 figures

Hierarchy-Aware Multimodal Unlearning for Medical AI

层次感知的多模态反遗忘用于医疗AI

Fengli Wu, Vaidehi Patil, Jaehong Yoon, Yue Zhang, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 MedForget提出一个层次感知的多模态反遗忘基准和CHIP方法，有效解决医疗数据中层次结构的遗忘问题，同时保持下游效用。

Comments Dataset and Code: https://github.com/fengli-wu/MedForget

ReinPath: A Multimodal Reinforcement Learning Approach for Pathology

ReinPath：一种用于病理学的多模态强化学习方法

Kangcheng Zhou, Jun Jiang, Qing Zhang, Shuang Zheng, Qingli Li, Shugong Xu

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

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

AI总结 ReinPath提出了一种多模态强化学习方法，通过构建高质量病理学VQA数据集，结合语义奖励策略和群体相对策略优化，提升了病理图像和文本的多模态推理能力，并在零样本分类任务中表现出色。

Beyond CLIP: Knowledge-Enhanced Multimodal Transformers for Cross-Modal Alignment in Diabetic Retinopathy Diagnosis

超越CLIP：基于知识的多模态Transformer用于糖尿病视网膜病变诊断中的跨模态对齐

Argha Kamal Samanta, Harshika Goyal, Vasudha Joshi, Tushar Mungle, Pabitra Mitra

机构 * Department of Medicine Stanford University Stanford, USA（医学系 斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于知识的多模态Transformer框架，通过整合视网膜图像、临床文本和结构化数据，提升糖尿病视网膜病变诊断中的跨模态对齐与检索性能。

Comments 14 pages, 14 figures

On the Utility of Foundation Models for Fast MRI: Vision-Language-Guided Image Reconstruction

在快速MRI中基础模型的效用：基于视觉-语言的图像重建

Ruimin Feng, Xingxin He, Ronald Mercer, Zachary Stewart, Fang Liu

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

AI总结 本文提出利用视觉-语言基础模型通过语义空间优化提升欠采样MRI重建效果，实验表明其在保留解剖结构和提升感知质量方面优于传统方法。

vMFCoOp: Towards Equilibrium on a Unified Hyperspherical Manifold for Prompting Biomedical VLMs

vMFCoOp：在统一超球面流形上实现平衡的提示生物医学VLMs

Minye Shao, Sihan Guo, Xinrun Li, Xingyu Miao, Haoran Duan, Yang Long

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

AI总结 vMFCoOp通过统一超球面流形上的vMF分布估计，实现LLM与CLIP主干间的语义对齐，提升生物医学VLMs的提示效果和少样本分类性能。

Comments Accepted as an Oral Presentation at AAAI 2026 Main Technical Track (this version is not peer-reviewed; it is the extended version)