Optimisation of SOUP-GAN and CSR-GAN for High Resolution MR Images Reconstruction
优化SOUP-GAN和CSR-GAN用于高分辨率MRI图像重建
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 本研究通过优化SOUP-GAN和CSR-GAN模型，提升高分辨率MRI图像重建质量，以改善疾病诊断效果。
科学与医疗
医学 AI
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
1. 医学影像 42 篇
Deep generative computed perfusion-deficit mapping of ischaemic stroke
深度生成计算灌注缺损映射用于缺血性中风
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV、q-bio
AI总结 本文提出利用深度生成推断从CTA影像生成计算灌注图，用于定位急性缺血性中风的神经基础，揭示新的神经依赖性并提升临床和科学研究价值。
Resolving Blind Inverse Problems under Dynamic Range Compression via Structured Forward Operator Modeling
通过结构化前向算子建模解决动态范围压缩下的盲逆问题
机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出CaMB-Diff，通过结构化前向算子建模解决动态范围压缩下的盲逆问题，提升信号保真度和物理一致性。
Comments 16 pages, 10 figures, conference paper
Cross-Modal Guidance for Fast Diffusion-Based Computed Tomography
跨模态引导用于快速扩散基于计算机断层扫描
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种无需重新训练扩散模型的跨模态引导方法，用于提升稀疏视图中子CT的重建质量。
Comments Accepted at the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2026
Uncertainty-Aware Concept and Motion Segmentation for Semi-Supervised Angiography Videos
面向半监督血管影像视频的不确定性感知概念与运动分割
机构 * School of Mathematical Sciences, Ocean University of China, China（中国海洋大学数学科学学院） ； School of Haide, Ocean University of China, China（中国海洋大学海德学院） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University, China（中南大学计算机科学与工程学院） ； The Second Xiangya Hospital of Central South University, China（中南大学湘雅医院第二医院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院）
专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SMART通过结合运动感知一致性与渐进置信度正则化，实现X射线造影视频中冠状动脉主干的高效半监督分割，减少标注需求并提升分割性能。
Comments 10 pages, 3 figures
FDR Control for Complex-Valued Data with Application in Single Snapshot Multi-Source Detection and DOA Estimation
复值数据的FDR控制及其在单快照多源检测和DOA估计中的应用
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 本文提出了一种复值数据FDR控制方法，用于单快照多源检测和DOA估计，通过优化多个随机实验融合提升变量选择效率。
Comments 5 pages
Journal ref ICASSP 2025 - 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Multiple Inputs and Mixwd data for Alzheimer's Disease Classification Based on 3D Vision Transformer
基于3D视觉变换器的阿尔茨海默病分类的多输入和混合数据
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出MIMD-3DVT方法，通过多输入和混合数据提升阿尔茨海默病分类准确率至97.14%
TAP-SLF: Parameter-Efficient Adaptation of Vision Foundation Models for Multi-Task Ultrasound Image Analysis
TAP-SLF：面向多任务超声图像分析的视觉基础模型参数高效适应
机构 * College of Computer Science and Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing, China（计算机科学与工程学院，重庆科技学院，重庆）
专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 TAP-SLF通过任务感知提示和选择性层微调，实现视觉基础模型在多任务超声图像分析中的高效适应。
Comments 4 pages, 2 figures, 4 tables; Submitted to ISBI FMC UIA 2026; Our code is publicly available at https://github.com/huiwanHW/Florence-2-adaptation
Unsupervised Semantic Segmentation in Synchrotron Computed Tomography with Self-Correcting Pseudo Labels
同步加速器计算机断层扫描中无监督语义分割的自校正伪标签
机构 * Data Science and Learning Division, Argonne National Laboratory（Argonne国家实验室数据科学与学习部门） ； X-Ray Science Division, Argonne National Laboratory（Argonne国家实验室X射线科学部门）
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种无监督语义分割方法，通过自校正伪标签技术提高SR-CT数据集的分割精度。
Signal-to-noise and spatial resolution in in-line imaging. 3. Optimization using a simple model
信号噪声与空间分辨率在直射成像中的应用。3. 使用简单模型进行优化
专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文提出了一种简单模型用于优化传播基相位对比成像的几何参数和X射线能量，以提高图像对比度和空间分辨率。
Comments 35 pages, 11 figures, 4 tables
Journal ref Journal of Synchrotron Radiation 33, 395-408 (2026)
Jacobi Prior: An Alternative Bayesian Method for Supervised Learning
雅可比先验：一种替代的监督学习贝叶斯方法
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)
AI总结 雅可比先验提出了一种高效的贝叶斯监督学习方法，在减少计算成本的同时保持预测性能。
Comments 44 pages, 10 figures
Improved Estimates for $G_2$-structures on the Generalised Kummer Construction
改进的 $G_2$-结构在广义库默尔构造中的估计
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)
AI总结 本文改进了 $G_2$-结构在广义库默尔构造中的估计，通过另一种证明方法，给出了更精确的 $C^0$ 范数估计，并展示了 Eguchi-Hanson 空间中谐波形式的唯一性。
Comments 36 pages, 3 figures, to appear in Communications in Analysis and Geometry
Journal ref Communications in Analysis and Geometry, Vol. 33, Issue 7 (2025), pp. 1511-1563
2. 临床大模型 6 篇
PreSight: Preoperative Outcome Prediction for Parkinson's Disease via Region-Prior Morphometry and Patient-Specific Weighting
PreSight：通过区域先验形态学和患者特异性加权进行帕金森病术前预后预测
机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究院） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（北京天坛医院） ； University Health Network, University of Toronto（多伦多大学健康网络） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州研究院）
专题命中 临床大模型 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 PreSight通过结合临床先验与区域自适应形态学，实现帕金森病术前预后预测，提升术后运动改善预测的准确性和临床实用性。
A Diffusion-Driven Fine-Grained Nodule Synthesis Framework for Enhanced Lung Nodule Detection from Chest Radiographs
一种基于扩散的细粒度结节合成框架，用于增强胸部X光片上结节检测
机构 * Indian Institute of Technology, Bombay（印度理工学院，孟买）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于扩散的细粒度结节合成框架，通过低秩适应适配器实现对结节特征的精确控制，提升了胸部X光片上结节检测的性能。
Comments Accepted at MIDL 2026 (Poster). Published on OpenReview on February 14, 2026. Proceedings version pending. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=7DL7cu8Ui8
The Value Sensitivity Gap: How Clinical Large Language Models Respond to Patient Preference Statements in Shared Decision-Making
价值敏感度缺口：临床大语言模型在共享决策中的患者偏好响应
机构 * Waymark ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校）
专题命中 临床大模型 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文研究了临床大语言模型在共享决策中对患者偏好声明的响应，发现不同模型在价值敏感度和一致性上存在差异，通过实验验证了模型对患者价值的识别能力。
Comments 38 pages, 4 figures, supplementary appendix included
A Framework for Transparent Reporting of Data Quality Analysis Across the Clinical Electronic Health Record Data Lifecycle
面向临床电子健康记录数据生命周期的数据质量分析透明报告框架
专题命中 临床大模型 ：clinical AI(abstract)
AI总结 本研究提出一个框架，用于在临床电子健康记录数据生命周期中透明报告数据质量评估，以提高数据再利用的透明性和可靠性。
Comments 6 pages, 1 figure. Submitted to IoS Press, Studies in Health Technology and Informatics as conference proceedings for AIDH Health Innovation Community Conference Ethics Approval: Royal Melbourne Institute of Technology #26603
MED-COPILOT: A Medical Assistant Powered by GraphRAG and Similar Patient Case Retrieval
MED-COPILOT：一种基于图RAG和相似患者案例检索的医疗助手
机构 * University of Southern California（南加州大学）
专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(abstract)
AI总结 MED-COPILOT通过结合图RAG和相似患者案例检索，提升临床决策支持系统的证据整合与推理准确性。
From Generative Modeling to Clinical Classification: A GPT-Based Architecture for EHR Notes
从生成建模到临床分类：一种基于GPT的架构用于电子健康记录笔记
专题命中 临床大模型 ：radiology(abstract)
AI总结 本文提出一种基于GPT的架构，通过选择性微调预训练模型，实现高效且有效的临床文本分类，适用于电子健康记录数据。
Comments This submission is a full-length research manuscript consisting of 37 pages and 15 figures. The paper presents a GPT-based architecture with selective fine-tuning for clinical text classification, including detailed architectural diagrams, learning curves, and evaluation figures such as ROC curves and confusion matrices
3. 诊断辅助 16 篇
AI-Powered Dermatological Diagnosis: From Interpretable Models to Clinical Implementation A Comprehensive Framework for Accessible and Trustworthy Skin Disease Detection
AI赋能的皮肤病诊断：从可解释模型到临床实施 一个全面的框架，用于可访问且可信的皮肤疾病检测
机构 * Department of Business Analytics/Data Science Engineering University of New Haven（商业分析/数据科学工程系 罗德岛大学） ； Department of Healthcare University of New Haven（医疗健康系 罗德岛大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出了一种结合家族史数据和临床影像的AI框架，旨在提升皮肤病诊断的准确性与临床应用的可行性。
Comments 9 pages, 5 figures, 1 table. Code available at https://github.com/colabre2020/Enhancing-Skin-Disease-Diagnosis
RTGMFF: Enhanced fMRI-based Brain Disorder Diagnosis via ROI-driven Text Generation and Multimodal Feature Fusion
RTGMFF：基于ROI驱动文本生成和多模态特征融合的增强型fMRI脑部疾病诊断
机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； Yunnan University（云南大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 RTGMFF通过结合ROI驱动文本生成和多模态特征融合，提升fMRI在脑部疾病诊断中的准确性。
Comments The paper has been accepted by BIBM 2025
Journal ref 2025 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2025, pp. 2301-2308
Topological Diagnosis of Optical Composites via Inversion of Nonlinear Dielectric Mixing Rules
通过非线性介电混合规则的逆向分析实现光学复合材料的拓扑诊断
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种逆向重建框架，通过非线性介电混合规则的逆向分析，实现对光学复合材料微结构拓扑的非破坏性诊断。
Comments 25 pages, 9 figures
Toward Clinically Explainable AI for Medical Diagnosis: A Foundation Model with Human-Compatible Reasoning via Reinforcement Learning
迈向临床可解释的AI：通过强化学习实现人友好的推理基础模型
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)
AI总结 DeepMedix-R1通过强化学习实现临床可解释的AI，生成透明推理过程，优于现有模型，提升医学诊断的可解释性和实用性。
Comments 35 pages
Stable Asynchrony: Variance-Controlled Off-Policy RL for LLMs
稳定异步性：用于大语言模型的方差控制的非策略强化学习
机构 * MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 VCPO通过动态调整学习率和最小方差基线，提升大语言模型异步训练的稳定性与效率。
StethoLM: Audio Language Model for Cardiopulmonary Analysis Across Clinical Tasks
StethoLM：用于跨临床任务的心肺分析的音频语言模型
机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 StethoLM是首个用于心肺听诊的音频语言模型，能执行多种临床任务，通过多阶段训练提升性能和鲁棒性，为临床听诊提供新的AI解决方案。
Comments To be published in TMLR
Language Agents for Hypothesis-driven Clinical Decision Making with Reinforcement Learning
用于强化学习的假设驱动临床决策制定语言代理
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于强化学习的假设驱动语言代理LA-CDM，用于提升临床诊断的准确性和效率。
Predictive AI Can Support Human Learning while Preserving Error Diversity
预测AI可以在支持人类学习的同时保留误差多样性
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 预测AI通过提升个体诊断准确性并保留误差多样性，优化医疗新手的学习与决策过程。
Voices, Faces, and Feelings: Multi-modal Emotion-Cognition Captioning for Mental Health Understanding
声音、面孔与情感：多模态情绪-认知描述用于心理健康理解
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 ECMC通过多模态数据生成情绪-认知描述，提升心理健康评估的准确性和可解释性。
Comments Accepted at AAAI 2026
Linking Knowledge to Care: Knowledge Graph-Augmented Medical Follow-Up Question Generation
将知识与关怀联系起来：知识图谱增强的医疗随访问题生成
机构 * Carnegie Mellon university（卡内基梅隆大学） ； Amazon Health AI（亚马逊健康AI）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出KG-Followup方法，通过知识图谱增强LLM，提升医疗随访问题生成的准确性和效率。
Comments Short paper published in the Findings of EACL 2026
Token-level Data Selection for Safe LLM Fine-tuning
令牌级数据选择用于安全大语言模型微调
机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； School of Data Science, Lingnan University（岭南大学数据科学学院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出TOSS框架，通过令牌级数据选择提升LLM微调的安全性，同时在下游任务性能上优于现有样本级防御方法。
Comments Accepted by ICLR 2026
Agency and Architectural Limits: Why Optimization-Based Systems Cannot Be Norm-Responsive
代理与架构限制：为何基于优化的系统无法回应规范
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文指出基于优化的系统无法回应规范，提出真正的代理性需要不可比较的边界和否定性回应机制，揭示了优化与规范治理的不兼容性及由此引发的收敛危机。
Comments About 10,600 words in all (includes ~1000 words of literature and ~2400 words of Appendices). Under journal review
