California Institute of Technology（加州理工学院）

A Tool Bottleneck Framework for Clinically-Informed and Interpretable Medical Image Understanding

用于临床信息丰富且可解释的医学图像理解的工具瓶颈框架

Christina Liu, Alan Q. Wang, Joy Hsu, Jiajun Wu, Ehsan Adeli

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对医学图像理解中工具组合难的问题，提出工具瓶颈框架（TBF），利用工具瓶颈模型（TBM）组合VLM选择的工具，通过神经网络计算融合工具输出，在组织病理学和皮肤病学任务中表现出色，提升医学图像理解且使预测更具可解释性。

Journal ref Proceedings of the 9th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning, Proceedings of Machine Learning Research 315 (2026) 2958-2986