医学 AI

Evaluating Vision Language Model Adaptations for Radiology Report Generation in Low-Resource Languages

评估用于低资源语言放射报告生成的视觉语言模型适应

Marco Salmè, Rosa Sicilia, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering, Umeå University（诊断与介入系，辐射物理，生物医学工程，乌梅大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估了低资源语言中视觉语言模型在放射报告生成中的适应性，发现语言特定模型和领域特定训练能显著提升报告质量。

Multimodal LLM With Hierarchical Mixture-of-Experts for VQA on 3D Brain MRI

多模态大语言模型与分层混合专家用于3D脑部MRI的视觉问答

Arvind Murari Vepa, Yannan Yu, Jingru Gan, Anthony Cuturrufo, Michael F. Romano, Weikai Li, Fabien Scalzo, Wei Wang, Yizhou Sun

机构 * UCLA Computer Science（UCLA计算机科学系） ； UCSF Radiology（UCSF放射学） ； UCLA Medicine（UCLA医学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出了一种多模态大语言模型mpLLM，用于3D脑部MRI的视觉问答，通过分层混合专家架构提升肿瘤描述的临床可解释性，并在多个数据集上优于现有基线模型。

Comments 17 pages, 3 figures

Timing Is Everything: Finding the Optimal Fusion Points in Multimodal Medical Imaging

时机至关重要：在多模态医学影像中寻找最佳融合点

Valerio Guarrasi, Klara Mogensen, Sara Tassinari, Sara Qvarlander, Paolo Soda

机构 * Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University（诊断与介入系，生物医学工程与放射物理，乌梅大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(abstract)；MRI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种顺序前进搜索算法，用于高效确定多模态医学影像中最佳融合时机，提升诊断准确性并减少计算开销。