医学 AI

MedFormer-UR: Uncertainty-Routed Transformer for Medical Image Classification

MedFormer-UR：用于医学图像分类的不确定性路由变换器

Mohammed Maaz Sibhai, Abedalrhman Alkhateeb, Saad B. Ahmed

机构 * Lakehead University（湖首大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(title)；MRI(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 本文提出MedFormer-UR，通过原型学习和不确定性引导路由提升医学图像分类的可靠性，实现实时不确定性量化与局部化，减少校准误差达35%。

CT-1: Vision-Language-Camera Models Transfer Spatial Reasoning Knowledge to Camera-Controllable Video Generation

CT-1：视觉-语言-相机模型将空间推理知识转移到相机可控的视频生成

Haoyu Zhao, Zihao Zhang, Jiaxi Gu, Haoran Chen, Qingping Zheng, Pin Tang, Yeyin Jin, Yuang Zhang, Junqi Cheng, Zenghui Lu, Peng Shu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CT-1模型，通过准确估计相机轨迹将空间推理知识转移到视频生成中，利用小波正则化损失和视频扩散模型提升相机控制精度，实验显示其生成的视频质量高且控制准确率提升25.7%。

Vision Transformers for Preoperative CT-Based Prediction of Histopathologic Chemotherapy Response Score in High-Grade Serous Ovarian Carcinoma

用于高阶浆液性卵巢癌术前CT基预测组织病理学化疗反应评分的视觉变换器

Francesca Fati, Felipe Coutinho, Marika Reinius, Marina Rosanu, Gabriel Funingana, Luigi De Vitis, Gabriella Schivardi, Hannah Clayton, Alice Traversa, Zeyu Gao, Guilherme Penteado, Shangqi Gao, Francesco Pastori, Ramona Woitek, Maria Cristina Ghioni, Giovanni Damiano Aletti, Mercedes Jimenez-Linan, Sarah Burge, Nicoletta Colombo, Evis Sala, Maria Francesca Spadea, Timothy L. Kline, James D. Brenton, Jaime Cardoso, Francesco Multinu, Elena De Momi, Mireia Crispin-Ortuzar, Ines P. Machado

机构 * European Institute of Oncology, IEO, IRCCS（欧洲肿瘤研究所） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； INESC TEC, Faculty of Engineering, University of Porto（波尔图大学工程学院INESC TEC） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Cancer Research UK Cambridge Centre（英国癌症研究中心剑桥中心） ； Cancer Research UK Cambridge Institute（英国癌症研究中心剑桥研究所） ； Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust（剑桥大学医院NHS基金会信托） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） ； Early Cancer Institute, University of Cambridge（剑桥大学早期癌症研究所） ； Danube Private University（多瑙私立大学） ； University of Milan（米兰大学） ； Università Cattolica del Sacro Cuore（圣心天主教大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究利用视觉变换器构建多模态模型，通过术前CT影像与临床数据预测高阶浆液性卵巢癌的化疗反应评分，初步验证了深度学习在术前预测治疗反应中的可行性。

FDIF: Formula-Driven supervised Learning with Implicit Functions for 3D Medical Image Segmentation

FDIF：基于隐函数的公式驱动监督学习用于3D医学图像分割

Yukinori Yamamoto, Kazuya Nishimura, Tsukasa Fukusato, Hirokazu Nosato, Tetsuya Ogata, Hirokatsu Kataoka

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（国立研究开发法人产业技术综合研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FDIF通过隐函数实现无需真实数据的3D医学图像分割预训练，提升几何表达能力与纹理合成效果，优于公式驱动方法并接近自监督方法。

General Microstructure Factor Analysis of Diffusion MRI in Gray-Matter Predicts Cognitive Scores

扩散磁共振成像在灰质中的微结构因素分析及其对认知分数的预测

Lucas Z. Brito, Ryan P. Cabeen, David H. Laidlaw

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；分类 q-bio

AI总结 研究通过NODDI和PCA分析灰质微结构，发现各向同性体积分数能显著解释个体差异并预测特定认知能力。

Comments 11 pages, 5 figures, 1 table

Improving Automatic Summarization of Radiology Reports through Mid-Training of Large Language Models

通过在大语言模型中段训练改进放射报告的自动摘要

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Ziyi Chen, Mengyuan Zhang, Jieting Li Lu, Yonghui Wu

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics（健康结果与生物医学信息学系） ； Department of Engineering Education（工程教育系） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)

AI总结 本文提出在大语言模型中段训练的方法，通过三种策略提升放射报告摘要效果，实验表明GatorTronT5-Radio在文本和事实性指标上表现最佳，且在少样本学习中表现更优。

Self-Supervised Slice-to-Volume Reconstruction with Gaussian Representations for Fetal MRI

基于高斯表示的自监督切片到体积重建

Yinsong Wang, Thomas Fletcher, Xinzhe Luo, Aine Travers Dineen, Rhodri Cusack, Chen Qin

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering and I-X, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电气与电子工程系及I-X） ； Trinity College Institute of Neuroscience, Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院神经科学研究所） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GaussianSVR框架，利用高斯表示实现高保真胎儿MRI体积重建，通过模拟正向切片采集模型实现自监督训练，提升重建精度与效率。

PSIRNet: Deep Learning-based Free-breathing Rapid Acquisition Late Enhancement Imaging

PSIRNet：基于深度学习的自由呼吸快速获取晚期增强成像

Arda Atalik, Hui Xue, Rhodri H. Davies, Thomas A. Treibel, Daniel K. Sodickson, Michael S. Hansen, Peter Kellman

机构 * Health Futures, Microsoft Research（微软研究院健康未来） ； Center for Data Science, New York University（纽约大学数据科学中心） ； Center for Advanced Imaging Innovation and Research (CAI2R), Department of Radiology, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院放射学系高级成像创新与研究中心） ； Bernard and Irene Schwartz Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院放射学系伯纳德和艾琳·施瓦茨生物医学成像中心） ； Institute of Cardiovascular Science, University College London（伦敦大学学院心血管科学研究所） ； Barts Heart Centre, Barts Health NHS Trust（巴茨健康NHS信托巴茨心脏中心） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV、eess.SP

AI总结 本文提出PSIRNet深度学习方法，通过单次呼吸获取两心跳数据生成诊断级自由呼吸PSIR晚期增强成像，相比传统需多次运动校正信号平均的方法，将扫描时间减少8-24倍。

Comments 25 pages, 5 figures, 4 tables

Post-Hoc Guidance for Consistency Models by Joint Flow Distribution Learning

通过联合流分布学习提升一致性模型的后验指导

Chia-Hong Hsu, Randall Balestriero

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出JFDL方法，通过预训练一致性模型实现后验指导，无需扩散模型教师，有效降低FID并提升生成图像质量。

Case-Grounded Evidence Verification: A Framework for Constructing Evidence-Sensitive Supervision

基于案例的证据验证：构建证据敏感监督的框架

Soroosh Tayebi Arasteh, Mehdi Joodaki, Mahshad Lotfinia, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出案例 grounded 的证据验证框架，通过生成支持与非支持示例，提升模型对证据依赖性的学习能力，实验显示其在医学影像领域表现优异。

Shortcut Learning in Glomerular AI: Adversarial Penalties Hurt, Entropy Helps

肾小球AI中的捷径学习：对抗性惩罚有害，熵有助于

Mohammad Daouk, Jan Ulrich Becker, Neeraja Kambham, Anthony Chang, Hien Van Nguyen, Chandra Mohan

专题命中 医学影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究探讨肾小球AI中是否利用染色作为捷径，并通过多中心多染色数据集验证了对抗性惩罚和熵正则化对模型鲁棒性的影响。

Comments Accepted at IEEE ISBI 2026. Hien Nguyen and Chandra Mohan jointly supervised this work

Mapping generative AI use in the human brain: divergent neural, academic, and mental health profiles of functional versus socio emotional AI use

映射人类大脑中的生成AI使用：功能性与社会情绪AI使用在神经、学术和心理健康方面的异质性 profile

Junjie Wang, Xianyang Gan, Dan Liu, Jingxian He, Stefania Ferraro, Keith M. Kendrick, Weihua Zhao, Shuxia Yao, Christian Montag, Benjamin Becker

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Macau（澳门大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 q-bio

AI总结 研究探讨了功能性与社会情绪型AI使用对大脑结构、学术表现和心理健康的影响，发现不同使用模式导致认知与情感系统差异，为AI教育应用提供设计依据。

Comments 45 pages, 20 figures, 5 tables

Sunrise III: The Wavefront Correction System

Sunrise III：波前校正系统

Thomas Berkefeld, Alexander Bell, Reiner Volkmer, Frank Heidecke, Tobias Preis, Thomas Sonner, Eiji Nakai, Andreas Korpi-Lagg, Achim Gandorfer, Sami K. Solanki, Jose Carlos del Toro Iniesta, Yukio Katsukawa, Pietro Bernasconi, Alex Feller, Tino L. Riethmüller, Alberto Álvarez-Herrero, Masahito Kubo, Valentín Martínez Pillet, H. N. Smitha, David Orozco Suárez, Bianca Grauf, Michael Carpenter

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 本文描述了为Sunrise III气球载荷望远镜开发的波前校正和图像稳定系统，介绍了其在集成到望远镜和2024年科学飞行中的性能。

Comments 21 pages, 10 figures, accepted for publication in Solar Physics as an article of the "Sunrise III Topical Collection"