Harvard University（哈佛大学）

ARC-CT: Anatomy-Routed Contrastive Vision-Language Learning for 3D Chest CT

ARC-CT：用于3D胸部CT的解剖路由对比视觉-语言学习

Huseyin Umut Isik, Mehmet Alp Ozaydin, Sila Kurugol, Şeyda Ertekin

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； METU-DTX Digital Transformation and Innovation Center（METU-DTX数字转型与创新中心） 纠错

AI总结 ARC-CT是一种基于LLM提取的报告标签、无需人工标注的区域感知对比视觉-语言框架，通过三个组件解决胸部CT全局对比学习的局限，在18种异常上实现0.86无掩码宏观AUC，性能优于高效基线和大Transformer模型。

Comments Accepted to the Thoracic Image Analysis (TIA) Workshop at MICCAI 2026

Focus Where It Counts: A Salience-Driven Vision-Language Model for Low Vision Assistance

聚焦关键之处：面向低视力辅助的显著性驱动视觉-语言模型

Jiazhao Liang, Hao Huang, Shuaihang Yuan, Congcong Wen, Geeta Chandra Raju Bethala, Giles Hamilton-Fletcher, Yu Hao, John-Ross Rizzo, Mengyu Wang, Anthony Tzes, Yi Fang

机构 * New York University Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院） ； NYU Langone Health（纽约大学兰贡医疗中心） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 针对现有视觉-语言模型未建模人类感知优先级的问题，提出显著性驱动的Salience-LLaVA模型，构建三个显著性数据集并引入SCMI评估，部署于辅助眼镜实现低视力辅助。

Mixture of Multicenter Experts in Multimodal AI for Debiased Radiotherapy Target Delineation

用于去偏放疗靶区勾画的多模态AI中的多中心专家混合模型

Yujin Oh, Sangjoon Park, Xiang Li, Pengfei Jin, Yi Wang, Jonathan Paly, Jason Efstathiou, Annie Chan, Jun Won Kim, Hwa Kyung Byun, Ik Jae Lee, Jaeho Cho, Chan Woo Wee, Peng Shu, Peilong Wang, Caiwen Jiang, Nathan Yu, Jason Holmes, Jong Chul Ye, Quanzheng Li, Wei Liu, Woong Sub Koom, Jin Sung Kim, Kyungsang Kim

机构 * Center for Advanced Medical Computing and Analysis (CAMCA), Department of Radiology, Massachusetts General Hospital (MGH) and Harvard Medical School（先进医学计算与分析中心（CAMCA）、放射科、麻省总医院（MGH）和哈佛医学院） ； Department of Radiation Oncology, Yonsei University College of Medicine（燕京大学医学院放射肿瘤科） ； Institute for Innovation in Digital Healthcare, Yonsei University（数字医疗创新研究所、燕京大学） ； Department of Radiation Oncology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射肿瘤科） ； Department of Radiation Oncology, Gangnam Severance Hospital（江南松云医院放射肿瘤科） ； Department of Radiation Oncology, Yongin Severance Hospital（永兴松云医院放射肿瘤科） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算机学院） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, Korea Advanced Institute of Science and Technology（金 Jaechul人工智能研究生院、韩国科学技术院） 纠错

AI总结 针对医疗AI的偏差问题，提出无需跨机构数据共享的多中心专家混合（MoME）框架，结合各中心少样本数据训练的前列腺癌放疗靶区勾画模型，在中心差异大或数据有限场景下优于基线，可定制且适配资源受限环境。

Comments In Revission

Beyond the Rosetta Stone: Unification Forces in Generalization Dynamics

超越罗塞塔石碑：泛化动态中的统一力量

Carter Blum, Katja Filippova, Ann Yuan, Asma Ghandeharioun, Julian Zimmert, Fred Zhang, Jessica Hoffmann, Tal Linzen, Martin Wattenberg, Lucas Dixon, Mor Geva

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本研究通过在合成多语言数据集上训练小型Transformer模型，揭示了LLMs跨语言知识迁移困难的原因，提出了统一表征视角，为改善LLMs跨语言迁移提供了方法。

Comments Accepted at COLM 2026