视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合，包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-06-25 至 2026-06-25 共收录 2 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 医学影像融合 2 篇

2601.10386 2026-06-25 cs.CV cs.AI cs.MM 62%

Handling Missing Modalities in Multimodal Survival Prediction for Non-Small Cell Lung Cancer

多模态生存预测中缺失模态的处理：非小细胞肺癌的应用

Filippo Ruffini, Camillo Maria Caruso, Claudia Tacconi, Lorenzo Nibid, Francesca Miccolis, Marta Lovino, Carlo Greco, Edy Ippolito, Michele Fiore, Alessio Cortellini, Bruno Beomonte Zobel, Giuseppe Perrone, Bruno Vincenzi, Claudio Marrocco, Alessandro Bria, Elisa Ficarra, Sara Ramella, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering（人工智能与计算机系统单位，工程系）； Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学）； Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering（诊断与介入部门，辐射物理，生物医学工程）； Umeå University（乌梅学院）； Research Unit of Radiation Oncology, Department of Medicine and Surgery（放射肿瘤研究单位，医学与外科部门）； Fondazione Policlinico Universitario Campus Bio-Medico（生物医学大学附属医院基金会）； Anatomical Pathology Operative Research Unit（解剖病理学操作研究单位）； Research Unit of Anatomical Pathology, Department of Medicine and Surgery（解剖病理学研究单位，医学与外科部门）； Department of Medicine and Surgery（医学与外科部门）

专题命中医学影像融合：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结本文提出一种缺失感知的多模态生存框架，结合CT、WSI和临床数据，通过基础模型提取特征并融合，提升NSCLC生存预测的准确性与临床适用性。

2604.10702 2026-06-25 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

Backbone-Conditional Behavior of Modality Gating in Multi-Modal Prostate MRI Segmentation: A 5-Fold Cross-Validation and Gate Mechanism Analysis

模态隔离门控融合：用于稳健多模态前列腺MRI分割的架构无关方法

Yongbo Shu, Wenzhao Xie, Shanhu Yao, Zirui Xin, Luo Lei, Kewen Chen, Aijing Luo

机构 * The Second Xiangya Hospital of Central South University（中南大学湘雅医学院第二医院）； The Third Xiangya Hospital of Central South University（中南大学湘雅医学院第三医院）； School of Life Sciences, Central South University（中南大学生命科学学院）； Hunan Provincial Key Laboratory of Medical Information Research (Central South University)（湖南省医学信息研究重点实验室（中南大学））； Hunan Provincial Clinical Medical Research Center for Cardiovascular Intelligent Medicine（湖南省心血管智能医学临床医学研究中心）

专题命中医学影像融合：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文提出模态隔离门控融合（MIGF）方法，通过独立编码流和门控阶段提升多模态前列腺MRI分割的鲁棒性，实验表明其在不同模态缺失和伪影情况下均有效。

Comments Major revision. Single-fold analysis replaced by 5-fold cross-validation (180 trained models) plus a direct gate-mechanism analysis; conclusions updated to show that modality gating is backbone-conditional. Supersedes v1