医学 AI

Med-VCD: Mitigating Hallucination for Medical Large Vision Language Models through Visual Contrastive Decoding

Med-VCD: 通过视觉对比解码缓解医疗大视觉语言模型的幻觉问题

Zahra Mahdavi, Zahra Khodakaramimaghsoud, Hooman Khaloo, Sina Bakhshandeh Taleshani, Erfan Hashemi, Javad Mirzapour Kaleybar, Omid Nejati Manzari

机构 * Department of computer science, University of Central Florida, Orlando, USA（计算机科学系，中央佛罗里达大学） ； Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA（生物工程系，宾夕法尼亚大学） ； Department of electrical engineering, Columbia university, New York, NY, USA（电气工程系，哥伦比亚大学） ； Technical University of Applied Sciences Regensburg, Regensburg, Germany（应用科学技术大学（雷根斯堡）） ； Department of Surgery, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada（外科系，卡尔加里大学） ； University College of Nabi Akram, Tabriz, Iran（纳比阿克兰大学） ； School of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran（电气工程学院，伊朗科学技术大学） 纠错

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

AI总结 Med-VCD通过视觉对比解码方法提升医疗大视觉语言模型的事实准确性与幻觉准确性，减少幻觉输出并提高推理效率。

Journal ref Computers in Biology and Medicine (2026)

Scaling Down to Scale Up: Towards Operationally-Efficient and Deployable Clinical Models via Cross-Modal Low-Rank Adaptation for Medical Vision-Language Models

缩小规模以扩大规模：通过跨模态低秩适应实现操作高效且可部署的临床模型

Thuraya Alzubaidi, Farhad R. Nezami, Muzammil Behzad

机构 * King Fahd University of Petroleum（国王法赫德石油与矿物大学） ； Institute for Medical Engineering（医学工程研究所） ； Science, Massachusetts Institute of Technology, US（科学，麻省理工学院，美国） ； Harvard Medical School, Harvard University, US（哈佛医学院，哈佛大学，美国） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, Saudi Arabia（SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心，沙特阿拉伯） 纠错

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

AI总结 通过跨模态低秩适应，MedCT-VLM在零样本分类中实现了对CT影像的高效适应，显著提升了病理分类的性能。

PETAR: Localized Findings Generation with Mask-Aware Vision-Language Modeling for PET Automated Reporting

PETAR：基于掩码感知的视觉-语言建模的局部发现生成用于PET自动报告

Danyal Maqbool, Changhee Lee, Zachary Huemann, Samuel D. Church, Matthew E. Larson, Scott B. Perlman, Tomas A. Romero, Joshua D. Warner, Meghan Lubner, Xin Tie, Jameson Merkow, Junjie Hu, Steve Y. Cho, Tyler J. Bradshaw

机构 * University of Wisconsin–Madison Department of Computer Sciences（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） ； University of Wisconsin–Madison Department Radiology（威斯康星大学麦迪逊分校放射学系） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：CT(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 PETAR通过引入PETARSeg-11K数据集和PETAR-4B模型，实现基于掩码感知的3D PET自动报告生成，提升医学影像分析的精度与实用性。