Li F, Zhang H, Zhang Y F, et al. Vision-Language Intelligence: Tasks, Representation Learning, and Large Models[J]. arXiv preprint arXiv:2203.01922, 2022.按照时间顺序将VLP模型分为三个阶段：特定任务的方法，视觉语言预训练(VLP)方法，以及由大

MedGemma 1.5 (4B)是Google公司于2026年1月14日面向开发者的基础医疗多模态大模型（非临床诊断工具），本文对本地如何部署该模型进行详细说明，并开发了完整的web-UI界面方便使用，代码见下文，支持：1.纯文本问答2.单图提问3.多图连续追问。

做医疗AI的同行们，大概都经历过这样一种无奈：医院系统里躺着千万级别的电子病历（EHR），看似是一座数据金矿，但真要拿来训练模型时却发现，这座金矿根本挖不动。为什么？因为医生随手写的临床笔记是非结构化的，里面充满了极其丰富但也极度随意的病情推演。要想让模型看懂，就需要顶级的专科医生来做人工标注。但现实是，专科医生的时间比黄金还贵，海量标注根本不现实。退而求其次用系统里现成的ICD诊断编码吧，噪声又

在医学图像分割的临床落地中，一个长期存在的痛点是**“领域偏移 (Domain Shift)”**。一个在A医院（源域）表现完美的深度学习模型，当部署到使用不同成像设备、不同扫描参数的B医院（未知目标域）时，往往会遭遇性能的断崖式下跌。如图1所示，同样的糖尿病视网膜病变影像由于不同的拍摄设备展示出来的效果完全不同，虽然从分割mask的结果看，眼球结构类似。近年来，大视觉模型（PVM，如 Visio

ReMoE 提出了一种报告引导的混合专家框架，通过把正常报告语义蒸馏成图像条件的伪文本先验，并结合模态锚点构建模态感知先验，进而利用 RMM 在编码器-解码器差异计算前调制多模态视觉特征，使异常分数能够反映“报告语义指引下的语义感知差异”。tbNormftextrbtb​Normftext​rb​))（报告嵌入）、pblmqpmqanctanh⁡αqγblmqpblmqstupblmq​pmqan

在医学图像分割领域，如何让模型精准地勾勒出器官或病灶的边缘，一直是科学家们攻克的难题。过去的深度学习研究，大多热衷于设计更复杂的网络架构，或者去评估模型由于自身知识不足而产生的“认知不确定性”（Epistemic Uncertainty）。。由于不同医疗设备的成像差异、不可避免的扫描噪声，以及即使是顶级医学专家在面对模糊病灶时也会产生的标注分歧，数据集中充斥着固有的随机性和模糊性。这种源于数据本身

做医疗AI的同行们，大概都经历过这样一种无奈：医院系统里躺着千万级别的电子病历（EHR），看似是一座数据金矿，但真要拿来训练模型时却发现，这座金矿根本挖不动。为什么？因为医生随手写的临床笔记是非结构化的，里面充满了极其丰富但也极度随意的病情推演。要想让模型看懂，就需要顶级的专科医生来做人工标注。但现实是，专科医生的时间比黄金还贵，海量标注根本不现实。退而求其次用系统里现成的ICD诊断编码吧，噪声又

物理驱动扩散模型在科学计算与医学影像中的创新应用 摘要：物理驱动扩散模型通过将物理定律（如PDE方程、统计力学先验）嵌入生成式深度学习架构，解决了纯数据驱动模型在科学计算中的关键挑战。在计算流体动力学领域，这类模型利用PDE残差梯度实现了高保真湍流场重构；在医学MRI中，通过整合Bloch方程和k空间热扩散原理，显著提升了欠采样重建精度。研究还展示了该技术在显微图像生成、分子模拟优化等领域的突破性

本文系统分析了两代基于扩散模型的医学图像分割方法：MedSegDiff和MedSegDiff-V2。MedSegDiff首次将去噪扩散概率模型(DPM)应用于医学图像分割，通过动态条件编码和FF-Parser模块解决了病灶边界模糊问题。MedSegDiff-V2则创新性地将Transformer与扩散模型结合，提出锚点条件和频谱空间Transformer架构，在20项任务中刷新性能记录，同时显著提

斯坦福大学计算机类课程都是以CS开头编号，可以在网址https://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/查询，在网上可以登录查看课程的课件和视频等，在B站上可以搜索到部分带中文字幕的授课视频，名校的视频确实非常板扎。B站：https://search.bilibili.com/all?keyword=%E6%96%AF%E5%9D%A