多模态信息融合

MIND: Multimodal Intent-Driven Network via Diffusion Transformers for Medical Image Fusion

MIND：基于扩散Transformer的多模态意图驱动网络用于医学图像融合

Yunzhan Fu, Xiangyu Shen, Yifei Sun, Yuhan Chen, Jian Wu, Hongxia Xu

机构 * Transvascular Implantation Devices Research Institute, Zhejiang University（浙江大学血管内植入器械研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（西安电子科技大学杭州研究院） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：image fusion(title,abstract)；medical image fusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对现有医学图像融合方法缺乏对诊断意图深度理解的问题，提出基于DiTs的MIND网络，通过BioMedGPT、多尺度潜在适配器和医学语义一致性损失优化，在多数据集上取得优异效果，可提升脑肿瘤分割精度并支持交互式融合。

Comments 14pages, 14 figures, accepted by ACM MM2026

Stochastic Average Consensus Filtering and Distributed State Estimation for Boolean Control Networks

布尔控制网络的随机平均共识滤波与分布式状态估计

Rong Yang, Chi Huang

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；multi-sensor fusion(abstract)

AI总结 针对布尔控制网络集中式估计的缺陷，本文结合概率测度变换等方法提出分布式随机平均共识滤波器，证明其收敛性，实现基于局部通信的全局状态估计。

Comments 25 pages, 7 figures

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 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(title,abstract)

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。

HyperClaim: Fine-Grained Cross-Modal Hypergraph Reasoning for Video Misinformation Detection

HyperClaim：用于视频虚假信息检测的细粒度跨模态超图推理

Xiangbo Wang, Jiasheng Zhang, Xingtong Yu, Luoqiang Lei, Delvin Ce Zhang

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 HyperClaim是一种用于视频虚假信息检测的判别式时间超图框架，通过细粒度跨模态超图推理，在FactGuard协议下的三个数据集上准确率优于基线方法。

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