Lubin Gan | ViLab

SSCM: A Spatial-Semantic Consistent Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution

Sun, 03 May 2026 00:00:00 +0000

本文提出空间语义一致模型（SSCM），用于多对比度磁共振成像超分辨率。该方法通过动态空间扭曲模块实现对比度间空间对齐，利用语义感知令牌聚合块建模长程依赖，并结合空间-频率融合块恢复高频细节，从而在结构差异和运动干扰下保持解剖结构的空间语义一致性。实验表明SSCM在效率和性能上优于现有方法。

Enhancing zero-shot brain tumor subtype classification via fine-grained patch-text alignment

Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 +0000

本文提出细粒度补丁对齐网络（FG-PAN），用于脑肿瘤亚型的零样本分类。该方法包含局部特征细化模块，通过建模代表性补丁间的空间关系增强视觉特征；以及细粒度文本描述生成模块，利用大语言模型生成病理感知的类别语义原型。通过对齐细粒度视觉与语义特征，并引入坐标感知聚合机制，FG-PAN在整张病理切片级别实现了更准确的亚型判别，缓解了标注数据稀缺和形态差异细微带来的挑战。

MeDKCoOp: Dual Knowledge-guided Graph Prompt Learning for Biomedical Vision-Language Models

Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 +0000

本文提出MeDKCoOp，一种面向生物医学视觉语言模型的双知识引导图提示学习方法。该方法系统整合医学领域知识，从文本与视觉分支提取专门知识并构建图结构表示，通过知识引导的关系转移实现跨模态融合，并动态优化可学习提示，以增强CLIP等模型在医学下游任务中的适应能力。实验表明其在多个生物医学基准上取得优异性能。

Semamil: Semantic reordering with retrieval-guided state space modeling for whole slide image classification

Fri, 01 Aug 2025 00:00:00 +0000

本文针对全切片图像分类中多实例学习忽略上下文、Transformer计算复杂、状态空间模型打乱语义顺序的问题，提出SemaMIL方法。该方法包含语义重排模块，通过可逆置换将语义相似的图像块聚类排列；以及语义引导检索状态空间模块，选择代表性查询子集调整状态空间参数，实现高效全局建模。在四个WSI数据集上验证了方法的有效性。