RAG / 检索增强生成

RadiomicNet: A Hybrid Radiomics-Guided Lightweight Architecture for Interpretable Medical Image Segmentation

RadiomicNet: 一种混合放射组学引导的轻量级可解释医学图像分割架构

Mohammad Amanour Rahman

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Ahsanullah University of Science and Technology (AUST)（阿萨努拉科学与技术大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadiomicNet，通过放射组学注意力门（RAG）将手工放射组学特征集成到轻量级编码器-解码器中，实现可解释分割，在BUSI和Kvasir-SEG数据集上分别达到0.763和0.854的Dice系数，参数仅3.27M。

Comments Accepted at the IEEE ICIP 2026 LBDL 2 Workshop

MMIR-TCM: Memory-Integrated Multimodal Inference and Retrieval for TCM Clinical Decision Support

MMIR-TCM：面向中医临床决策支持的记忆集成多模态推理与检索

Lihui Luo, Joongwon Chae, Ziyan Chen, Yang Liu, Siyi Cheng, Weihan Gao, Zelin Zeng, Xiaoming Yin, Samaneh Beheshti Kashi, Dongmei Yu, Lian Zhang, Jing Sui, Zeming Liang, Jiansong Ji, Peter E. Lobie, Peiwu Qin

机构 * Institute of Biopharmaceutics and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院） ； Chinese Medicine Guangdong Laboratory（广东省中医药实验室） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院） ； Lishui Hospital of Zhejiang University（浙江大学丽水医院） ； XiaoMing TCM Hospital（小明中医医院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MMIR-TCM框架，结合多模态大模型、记忆增强分割与检索增强生成，解决中医舌诊中的主观性和语义鸿沟问题，在MedTCM数据集上优于GPT-4o等模型。

Wiki-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning for Knowledge-based VQA via Data and Sampling Curriculum

Wiki-R1: 通过数据和采样课程激励基于知识的多模态推理用于VQA

Shan Ning, Longtian Qiu, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retriever(abstract)

AI总结 提出Wiki-R1框架，通过可控课程数据生成和课程采样策略，结合强化学习激励MLLMs在KB-VQA中的推理能力，在Encyclopedic VQA和InfoSeek上取得新SOTA。

Comments Accepted by ICLR 26, code and weights are publicly available