基础 AI 模型
研究多模态大模型与视觉语言模型，关注复杂开放环境中的场景理解、逻辑推理、自主任务分解、可信性、安全性与效率。
广西医科大学 · Medical AI ReSearch Group
MARS
聚焦人工智能辅助医学成像、医学影像智能分析与临床场景转化，探索可信、高效、可落地的智能诊疗方法。
2024
Founded
19
Publications
3
Research Areas
GXMU
广西医科大学
01
Our Research
MARS 依托广西医科大学，围绕人工智能辅助医学成像、医学影像智能分析和临床转化系统开展研究。 团队关注基础 AI 模型在真实医学场景中的开发、验证与落地，推进肿瘤、多疾病分级、医学图像分割和智能辅助诊断等方向的交叉研究。
- 医学影像分析与多中心泛化
- 多模态医学 AI 与临床决策支持
- 基础模型、自监督学习与智能医学系统
Research
研究方向
计算机视觉
以生成与编辑为驱动，探索 Diffusion Models、Transformers 以及文本、图像、视频跨模态生成中的细粒度控制与语义一致性。
医学影像分析
面向医学影像 AI 临床转化，研究病灶检测与分割、少样本学习、域适应、不确定性量化，以及多中心验证下的诊疗辅助系统。
02
Meet The Team
2024
Founded
19
Publications
3
Research Areas
GXMU
Guangxi Medical University
People
团队成员
MARS 欢迎对基础模型、计算机视觉和医学影像分析感兴趣的硕士生、博士生与科研合作伙伴联系。
PhD
博士生
缪欣宇、梁永杰
MSc
硕士生
赵嘉琪、谢子健、黄镇婷
RA
科研助理
邱俊铼
Co
合作伙伴
欢迎临床、工程与产业合作，推进医学 AI 场景验证。
Publications
代表性成果
19篇
已整理的代表性论文与在研稿件
Published
覆盖医学影像分析、病理图像、眼底影像与多模态建模
Preprint
持续更新预印本、开源代码、数据集与引用信息
Figures
论文条目配套展示核心网络结构图
LASAGNA-U-NET: Revisiting U-Shape Architecture for Histopathology Image Segmentation
MUSCLE: A New Perspective to Multi-scale Fusion for Medical Image Classification based on the Theory of Evidence
Cross-Modal Vertical Federated Learning for MRI Reconstruction
A Hybrid Framework Bridging CNN and ViT based on Theory of Evidence for Diabetic Retinopathy Grading
* Corresponding author. 完整论文列表包含已发表论文、预印本与在审稿件，并提供 DOI / arXiv 链接、BibTeX、代码 / 数据集状态与引用信息。
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代表性科研项目
医学影像智能分析平台
围绕医学图像分割、检测、分类和疾病分级任务，建设可复现实验流程与临床验证工具链。
多模态医学 AI 与临床决策支持
融合影像、文本与结构化临床数据，探索面向诊断、疗效评估和随访管理的智能辅助方法。
多中心泛化与可信部署
研究域适应、自监督学习、不确定性估计与模型鲁棒性，提升医学 AI 在真实场景中的可用性。
临床与工程联合转化
欢迎临床科室、工程团队与产业伙伴围绕数据治理、算法评测和系统落地开展合作。
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基础 AI 模型、计算机视觉、医学影像分析三个方向均招收硕士生和博士生。 欢迎具有机器学习、深度学习、医学影像处理、数据平台或跨学科研究背景的同学，以及临床、工程与产业合作伙伴联系咨询。
基础 AI 模型
多模态大模型、视觉语言模型、可信与高效推理
计算机视觉
生成式模型、图像视频编辑、跨模态语义生成
医学影像分析
检测分割、域适应、少样本学习、多中心临床验证