[논문리뷰] Rethinking Visual Attribution for Chest X-ray Reasoning in Large Vision Language Models본 논문은 의료 분야에서 활용되는 LVLM의 예측 결과에 대한 Visual Attribution 방식이 실제로 모델의 판단 근거를 정확히 반영하는지 검증하는 데 핵심적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Large Vision Language Models#Chest X-ray#Visual Attribution#Causal Framework#Concept-based Interpretability#Optimal Transport2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CheXmask-U: Quantifying uncertainty in landmark-based anatomical segmentation for X-ray images본 논문은 의료 영상 분할 시스템의 안전한 임상 배포를 위해 랜드마크 기반 해부학적 분할 에서 불확실성 추정을 연구합니다. 기존 픽셀 기반 불확실성 연구와 달리, 내재적 토폴로지 보장을 제공하는 랜드마크 기반 모델에 대한 불확실성 추정의 간극을 해결하고, 신뢰할 수 없는 예측을 식별하는 것을 목표로 합니다.#Review#Uncertainty Quantification#Landmark Segmentation#Chest X-ray#VAE#Graph Neural Networks#Out-of-Distribution Detection#Medical Imaging2025년 12월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Instruction-Guided Lesion Segmentation for Chest X-rays with Automatically Generated Large-Scale Dataset본 연구는 흉부 X-ray(CXR)에서 병변 분할 모델의 제한적인 타겟 레이블 수와 전문가 수준의 상세 텍스트 입력 의존성을 해결하고자 합니다.#Review#Medical Imaging#Chest X-ray#Lesion Segmentation#Vision-Language Models#Instruction Following#Data Generation#MIMIC-CXR2025년 11월 19일댓글 수 로딩 중