本研究针对癌症风险预测中复杂免疫互作难以捕捉及组织活检侵入性强的问题，开发了基于交叉注意力机制的多模态Transformer模型（CAMFormer），整合外周血mRNA表达、免疫细胞频率与TCR多样性指数，实现了无创、高精度的早期癌症预测（AUC=0.92）。该研究为癌症 ...

现有可控视频生成方法（如首帧驱动、片段延伸、视频补全等）过于任务特定、缺乏统一框架，难以灵活应对任意时空控制需求。 隐空间视频扩散模型中的因果型VAE存在时间模糊性，多个像素帧被压缩成一个隐空间变量，导致难以实现精确的帧级条件控制。

这篇综述深入探讨了智能体系统（Agentic Systems）在放射学领域的应用前景与挑战。文章系统阐述了以大型语言模型（LLM）为核心的智能体系统的基本原理、架构（如ReAct框架）及其在医学影像分析、报告生成和放射组学（Radiomics）流水线自动化等方面的潜力。

在图像编辑世界中，一项令人瞩目的突破悄然到来。来自加拿大西蒙弗雷泽大学的研究团队，由Amirhossein Alimohammadi和Aryan Mikaeili共同带领，联合Sauradip Nag、华为的Negar Hassanpour、西蒙弗雷泽大学及多伦多大学的Andrea Tagliasacchi以及西蒙弗雷泽大学的Ali Mahdavi-Amiri，于 ...