Flash-Radiomics: A Scalable Hybrid CPU-CUDA Engine for Standardized Scalar Radiomics and Accelerated Spatial Mapping
为解决空间映射计算成本高和软件碎片化问题，开发了Flash-Radiomics引擎，采用CPU-CUDA混合架构加速处理，并实现了标准化特征提取和HDF5存储。
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Selected work
Representative Papers
A Unified Vision-Language Model for PSMA PET/CT Report Generation, Visual Question Answering, and Lesion Segmentation
本文提出了一种统一的PSMA PET/CT视觉-语言模型，用于报告生成、视觉问答和病灶分割，采用LLaVA架构并通过四阶段训练策略优化性能。
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Robust POMDP Framework for Lung Cancer Screening Problems
本文针对肺癌筛查中模型不确定性问题，提出一种鲁棒POMDP框架，通过优化最坏情况下的状态转移概率来提高决策支持的可靠性。
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Spectral Adapters for Segment Anything Model-based Segmentation of Colorectal Liver Metastases in Computed Tomography
该研究提出两种光谱适配器DiSECT和SiGA，以提高Segment Anything Model在结直肠肝转移CT图像分割中的准确性，使用少量可训练参数实现高效准确的分割。
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Multi-Objective Composite Longitudinal Biomarker Scores for Improved Cancer Risk Assessment
本文提出改进的参数经验贝叶斯(iPEB)方法，通过考虑连续测量间隔、调整协变量及优化生物标志物组合来提高癌症风险评估准确性。
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Latest Papers
Flash-Radiomics: A Scalable Hybrid CPU-CUDA Engine for Standardized Scalar Radiomics and Accelerated Spatial Mapping
为解决空间映射计算成本高和软件碎片化问题，开发了Flash-Radiomics引擎，采用CPU-CUDA混合架构加速处理，并实现了标准化特征提取和HDF5存储。
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A Unified Vision-Language Model for PSMA PET/CT Report Generation, Visual Question Answering, and Lesion Segmentation
本文提出了一种统一的PSMA PET/CT视觉-语言模型，用于报告生成、视觉问答和病灶分割，采用LLaVA架构并通过四阶段训练策略优化性能。
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Robust POMDP Framework for Lung Cancer Screening Problems
本文针对肺癌筛查中模型不确定性问题，提出一种鲁棒POMDP框架，通过优化最坏情况下的状态转移概率来提高决策支持的可靠性。
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该研究提出两种光谱适配器DiSECT和SiGA，以提高Segment Anything Model在结直肠肝转移CT图像分割中的准确性，使用少量可训练参数实现高效准确的分割。
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Multi-Objective Composite Longitudinal Biomarker Scores for Improved Cancer Risk Assessment
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