医学 AI

Generalist Foundation Models from a Multimodal Dataset for 3D Computed Tomography

从多模态数据集构建通用基础模型用于三维计算机断层扫描

Ibrahim Ethem Hamamci, Sezgin Er, Chenyu Wang, Furkan Almas, Ayse Gulnihan Simsek, Sevval Nil Esirgun, Irem Dogan, Omer Faruk Durugol, Benjamin Hou, Suprosanna Shit, Weicheng Dai, Murong Xu, Hadrien Reynaud, Muhammed Furkan Dasdelen, Bastian Wittmann, Tamaz Amiranashvili, Enis Simsar, Mehmet Simsar, Emine Bensu Erdemir, Abdullah Alanbay, Anjany Sekuboyina, Berkan Lafci, Ahmet Kaplan, Zhiyong Lu, Malgorzata Polacin, Bernhard Kainz, Christian Bluethgen, Kayhan Batmanghelich, Mehmet Kemal Ozdemir, Bjoern Menze

机构 * Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（苏黎世大学定量生物医学系） ； ETH AI Center, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； International School of Medicine, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波尔大学国际医学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） ； Division of Intramural Research, National Institutes of Health（美国国立卫生研究院内部研究部） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Institute for Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Zurich（苏黎世大学医院诊断与介入放射学研究所） ； Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡工业大学生物医学工程人工智能系） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(abstract)；medical image(abstract)；CT(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 本文提出CT-RATE数据集及CT-CLIP和CT-CHAT模型，用于三维医学影像的通用基础模型研究，提升了多异常检测和病例检索性能。

A Unified Framework for Multimodal Image Reconstruction and Synthesis using Denoising Diffusion Models

基于去噪扩散模型的多模态图像重建与合成统一框架

Weijie Gan, Xucheng Wang, Tongyao Wang, Wenshang Wang, Chunwei Ying, Yuyang Hu, Yasheng Chen, Hongyu An, Ulugbek S. Kamilov

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校计算机科学与工程系） ； Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校马林克罗德特放射医学研究所） ； Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校电气与系统工程系） ； Department of Neurology, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校神经病学系） ； Department of Biomedical Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校生物医学工程系） ； Division of Biology and Biomedical Sciences, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校生物学与生物医学科学 division） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 Any2all通过统一框架实现多模态图像重建与合成，利用去噪扩散模型提升性能与质量。

Multimodal normative modeling in Alzheimers Disease with introspective variational autoencoders

在阿尔茨海默病中使用反思变分自编码器的多模态规范建模

Sayantan Kumar, Peijie Qiu, Aristeidis Sotiras

机构 * Washington University in St Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； Washington University in St Louis School of Medicine（华盛顿大学圣路易斯医学院） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出mmSIVAE，通过结合MOPOE聚合提升多模态数据的规范建模效果，提高参考分布保真度和多模态整合能力，用于阿尔茨海默病的偏差分析。

Comments Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL)