arXiv:2611.10180v1 Announce Type: new Abstract: Medical ultrasound (US) enables real-time, non-invasive diagnosis, yet building US-based AI systems is limited by data scarcity, costly expert annotation, and limited cross-center generalizability. Privacy constraints and instance-level reporting hinder the collection of diverse abnormal cases and frame-level labels, while repeated retraining for new centers increases computational cost. We introduce EvoDiff, a generative active learning framework that integrates diffusion modelling with information-theoretic objectives, evolutionary search, and
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
