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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。

2026-04-14 至 2026-04-14 共收录 42 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 42 篇

2604.09710 2026-04-14 cs.CV cs.LG 88%

Robust Fair Disease Diagnosis in CT Images

在CT图像中实现鲁棒的公平疾病诊断

Justin Li, Daniel Ding, Asmita Yuki Pritha, Aryana Hou, Xin Wang, Shu Hu

机构 * Carmel High School(卡梅尔高中) Capstone School Dhaka(达卡顶点学校) Clarkstown High School South(克拉克镇南部高中) University at Albany, State University of New York(纽约州立大学奥尔巴尼分校) Purdue University(普渡大学)

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

AI总结 本文提出双层目标解决CT图像中因数据不平衡和群体代表性不足导致的诊断不公问题,通过样本级和群体级损失函数提升模型公平性与准确性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables. Accepted at the 3rd Workshop on New Trends in AI-Generated Media and Security (AIMS) @ CVPR 2026

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2604.10524 2026-04-14 cs.CV 85%

FGML-DG: Feynman-Inspired Cognitive Science Paradigm for Cross-Domain Medical Image Segmentation

FGML-DG:受费曼启发的认知科学范式用于跨域医学图像分割

Yucheng Song, Chenxi Li, Haokang Ding, Zhining Liao, Zhifang Liao

机构 * School of Computer Science and Engineering, Central South University(中南大学计算机科学与工程学院)

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

AI总结 本文提出FGML-DG范式,通过费曼学习法简化特征、设计元风格记忆机制及反馈驱动重训练,提升医学图像跨域分割性能。

Journal ref Volume 413: ECAI 2025, (3912-3919)

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2604.10437 2026-04-14 cs.CV 85%

Enhancing Fine-Grained Spatial Grounding in 3D CT Report Generation via Discriminative Guidance

通过判别引导增强3D CT报告生成中的细粒度空间定位

Chenyu Wang, Weicheng Dai, Han Liu, Wenchao Li, Kayhan Batmanghelich

机构 * Boston University(波士顿大学) Siemens Healthineers(西门子医疗)

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

AI总结 本文提出DCP-PD框架,通过提炼自由文本报告中的细粒度线索,指导报告生成并减少对快捷方式的依赖,提升了CT-RATE和Rad-ChestCT的性能。

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2511.05782 2026-04-14 cs.CV 85%

TCSA-UDA: Text-Driven Cross-Semantic Alignment for Unsupervised Domain Adaptation in Medical Image Segmentation

TCSA-UDA:基于文本的跨语义对齐用于医学图像分割中的无监督域适应

Lalit Maurya, Honghai Liu, Reyer Zwiggelaar

机构 * School of Computing, University of Portsmouth(朴茨茅斯大学计算学院) Department of Computer Science, Aberystwyth University(阿伯里斯特威斯大学计算机科学系)

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

AI总结 本文提出TCSA-UDA框架,通过文本驱动的跨语义对齐方法,在医学图像分割中减少域偏移并提升跨模态一致性。

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2303.10894 2026-04-14 cs.CV 85%

M$^{2}$SNet: Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image Segmentation

M$^{2}$SNet:多尺度在多尺度减法网络用于医学图像分割

Xiaoqi Zhao, Hongpeng Jia, Youwei Pang, Long Lv, Feng Tian, Lihe Zhang, Weibing Sun, Huchuan Lu

机构 * IIAU-Lab, Dalian University of Technology(大连理工大学IIAU-Lab) Zhongshan Hospital of Dalian University(大连大学附属中山医院) Yale University(耶鲁大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

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

AI总结 本文提出M$^{2}$SNet网络,通过多尺度减法单元融合不同层级特征,提升医学图像分割的准确性与边缘清晰度,实验表明其在多种医学图像任务中表现优异。

Comments Machine Intelligence Research 2026

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2604.10963 2026-04-14 cs.AI 85%

Delving Aleatoric Uncertainty in Medical Image Segmentation via Vision Foundation Models

深入探讨医学图像分割中的随机不确定性:通过视觉基础模型

Ruiyang Li, Fang Liu, Licheng Jiao, Xinglin Xie, Jiayao Hao, Shuo Li, Xu Liu, Jingyi Yang, Lingling Li, Puhua Chen, Wenping Ma

机构 * Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education(教育部智能感知与图像理解重点实验室) International Research Center for Intelligent Perception and Computation(智能感知与计算国际研究中心) Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation(智能感知与计算联合国际研究实验室) School of Artificial Intelligence, Xidian University(西安电子科技大学人工智能学院)

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);MRI(abstract);CT(abstract)

AI总结 本文通过视觉基础模型分析医学图像分割中的数据不确定性,提出数据过滤和动态优化策略,提升模型鲁棒性和分割性能。

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2510.15282 2026-04-14 cs.CV cs.AI cs.LG 84%

Post-Processing Methods for Improving Accuracy in MRI Inpainting

改进MRI修复精度的后处理方法

Nishad Kulkarni, Krithika Iyer, Austin Tapp, Abhijeet Parida, Daniel Capellán-Martín, Zhifan Jiang, María J. Ledesma-Carbayo, Syed Muhammad Anwar, Marius George Linguraru

机构 * CIBER-BBN, ISCIII(生物工程、生物材料与纳米医学网络研究中心,卡洛斯三世健康研究所)

专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出结合模型集成与高效后处理策略的MRI修复方法,通过轻量U-Net增强阶段提升解剖合理性与视觉保真度,实现更准确且鲁棒的修复结果。

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2602.07131 2026-04-14 eess.SP q-bio.NC 83%

Behavior Score Prediction in Resting-State Functional MRI by Deep State Space Modeling

通过深度状态空间建模预测静息态功能磁共振成像中的行为评分

Javier Salazar Cavazos, Maximillian Egan, Krisanne Litinas, Benjamin Hampstead, Scott Peltier

专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);pathology(abstract);分类 q-bio、eess.SP

AI总结 本文提出深度状态空间模型,利用血氧水平依赖时间序列预测行为评分,通过实验发现特定脑区与认知损伤相关,为阿尔茨海默病早期病理研究提供新见解。

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2604.11775 2026-04-14 cs.CV cs.AI 83%

Efficient KernelSHAP Explanations for Patch-based 3D Medical Image Segmentation

基于补丁的3D医学图像分割的高效KernelSHAP解释

Ricardo Coimbra Brioso, Giulio Sichili, Damiano Dei, Nicola Lambri, Pietro Mancosu, Marta Scorsetti, Daniele Loiacono

机构 * Department of Biomedical Sciences, Humanitas University(生物医学科学系,人道大学) Radiotherapy and Radiosurgery Department, IRCCS Humanitas Research Hospital(放射治疗与放射外科系,IRCCS人道研究医院)

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

AI总结 本文提出一种高效的KernelSHAP框架,用于体积CT分割,通过限制计算到用户定义的兴趣区域及其感受野支持,利用补丁logit缓存加速推理,并比较了三种特征抽象方法以获得临床有意义的解释。

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2506.21834 2026-04-14 cs.CV 83%

PrefPaint: Enhancing Medical Image Inpainting through Expert Human Feedback

PrefPaint:通过专家人类反馈增强医学图像修复

Duy-Bao Bui, Hoang-Khang Nguyen, Thao Thi Phuong Dao, Kim Anh Phung, Tam V. Nguyen, Justin Zhan, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science(科学大学) Vietnam National University(越南国立大学) Thong Nhat Hospital(统一医院) University of Cincinnati(辛辛那提大学) University of Dayton(代顿大学)

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

AI总结 本文提出PrefPaint系统,结合专家反馈提升医学图像修复的准确性,通过简化界面和模型树版本控制,提高临床应用中的实用性与效果。

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2604.10233 2026-04-14 cs.CV cs.AI 83%

Adapting 2D Multi-Modal Large Language Model for 3D CT Image Analysis

将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析

Yang Yu, Dunyuan Xu, Yaoqian Li, Xiaomeng Li, Jinpeng Li, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学电子及计算机工程学系) Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学计算机科学与工程学系) Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学医学智能与扩展现实研究所) Center for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science and Innovation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心)

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

AI总结 本文提出将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析,设计Text-Guided Hierarchical MoE框架,采用两阶段训练策略提升医学报告生成和视觉问答任务性能。

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2604.10000 2026-04-14 cs.CV 83%

SwinTextUNet: Integrating CLIP-Based Text Guidance into Swin Transformer U-Nets for Medical Image Segmentation

SwinTextUNet:将基于CLIP的文本引导整合到Swin Transformer U-Nets中用于医学图像分割

Ashfak Yeafi, Parthaw Goswami, Md Khairul Islam, Ashifa Islam Shamme

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

AI总结 本文提出SwinTextUNet,结合CLIP文本嵌入与Swin Transformer U-Net,提升医学图像分割的鲁棒性和准确性,在QaTaCOV19数据集上取得86.47%的Dice和78.2%的IoU成绩。

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2512.06849 2026-04-14 cs.CV cs.LG 81%

Hide-and-Seek Attribution: Weakly Supervised Segmentation of Vertebral Metastases in CT

隐匿与寻找归因:基于弱监督的CT椎体转移瘤分割

Matan Atad, Alexander W. Marka, Lisa Steinhelfer, Anna Curto-Vilalta, Yannik Leonhardt, Sarah C. Foreman, Anna-Sophia Walburga Dietrich, Robert Graf, Alexandra S. Gersing, Bjoern Menze, Daniel Rueckert, Jan S. Kirschke, Hendrik Möller

机构 * Institute of Neuroradiology, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich (TUM)(慕尼黑工业大学大学医院神经放射学研究所,医学与健康学院,慕尼黑工业大学) Chair for AI in Healthcare and Medicine, TUM and TUM University Hospital(慕尼黑工业大学及大学医院医疗与医学人工智能教席) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich (TUM)(慕尼黑工业大学大学医院诊断与介入放射学研究所,医学与健康学院,慕尼黑工业大学) Department of Neuroradiology, University Hospital Munich (LMU)(慕尼黑大学医院神经放射学系) Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich(苏黎世大学定量生物医学系) Department of Computing, Imperial College London(伦敦帝国理工学院计算系) Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Frankfurt(法兰克福大学医院诊断与介入放射学系) Department of Orthopedics and Sports Orthopedics, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich (TUM)(慕尼黑工业大学大学医院骨科与运动骨科,医学与健康学院,慕尼黑工业大学)

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

AI总结 本文提出一种基于椎体级别标签的弱监督分割方法,通过扩散自编码器和像素差异图识别可疑病变区域,利用隐匿与寻找归因机制在数据流形上投影并量化恶性贡献,实现高精度的椎体转移瘤分割。

Comments Accepted to MIDL 2026

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2604.11559 2026-04-14 cs.CV physics.med-ph 79%

Progressively Texture-Aware Diffusion for Contrast-Enhanced Sparse-View CT

逐步纹理感知扩散用于对比增强稀疏视图CT

Tianqi Wang, Wenchao Du, Hongyu Yang

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

AI总结 本文提出逐步纹理感知扩散模型,通过粗到细框架提升稀疏视图CT重建的结构相似性和视觉效果,仅需少量采样步即可实现高质量与高保真度的平衡。

Comments ICASSP2026

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2604.11376 2026-04-14 cs.CV cs.AI 79%

From Redaction to Restoration: Deep Learning for Medical Image Anonymization and Reconstruction

从遮蔽到重建:深度学习在医学图像匿名化与重建中的应用

Adrienne Kline, Abhijit Gaonkar, Daniel Pittman, Chris Kuehn, Nils Forkert

机构 * Center for Artificial Intelligence, BCVI, Northwestern Medicine(西北医学BCVI人工智能中心) Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University(西北大学电气与计算机工程系) Department of Surgery, Northwestern University(西北大学外科学系) Xtasis Inc.(Xtasis公司) Medtronic(美敦力公司) Departments of Radiology and Clinical Neurosciences, University of Calgary(卡尔加里大学放射学与临床神经科学系)

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

AI总结 本文提出一种端到端的深度学习框架,用于将原始临床图像转换为去标识、适合分析的数据集,同时减少患者重新识别的风险。

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2604.11164 2026-04-14 cs.CV 79%

RADA: Region-Aware Dual-encoder Auxiliary learning for Barely-supervised Medical Image Segmentation

RADA:区域感知双编码辅助学习用于微监督医学图像分割

Shuang Zeng, Boxu Xie, Lei Zhu, Xinliang Zhang, Jiakui Hu, Zhengjian Yao, Yuanwei Li, Yuxing Lu, Yanye Lu

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

AI总结 RADA提出一种区域感知双编码辅助学习框架,通过预训练Alpha-CLIP提取细粒度区域特征,结合图像和文本语义指导,实现高精度微监督医学图像分割。

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2510.23317 2026-04-14 eess.IV 79%

Equivariance2Inverse: A Practical Self-Supervised CT Reconstruction Method Benchmarked on Real, Limited-Angle, and Blurred Data

Equivariance2Inverse:一种实用的自监督CT重建方法,经真实、有限角度和模糊数据测试

Dirk Elias Schut, Adriaan Graas, Robert van Liere, Tristan van Leeuwen

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

AI总结 本文提出Equivariance2Inverse方法,结合鲁棒等价成像与Sparse2Inverse,提升对模糊和有限角度数据的鲁棒性,并在真实数据和合成数据上验证其有效性。

Comments 13 pages, 4 figures

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2604.10912 2026-04-14 cs.CV 79%

TAMISeg: Text-Aligned Multi-scale Medical Image Segmentation with Semantic Encoder Distillation

TAMISeg: 基于文本的多尺度医学图像分割与语义编码蒸馏

Qiang Gao, Yi Wang, Yong Zhang, Yong Li, Yongbing Deng, Lan Du, Cunjian Chen

机构 * Department of Data Science and AI, Monash University(蒙纳士大学数据科学与人工智能系) College of Computer Science, Chongqing University(重庆大学计算机学院) Chongqing University Central Hospital, School of Medicine(重庆大学附属中心医院医学院)

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

AI总结 TAMISeg通过整合临床语言提示和语义蒸馏增强视觉理解,减少对像素级标注的依赖,优于现有单模态和多模态方法。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2026

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2604.10904 2026-04-14 cs.CV cs.AI 79%

Evaluating the Impact of Medical Image Reconstruction on Downstream AI Fairness and Performance

评估医学图像重建对下游AI公平性和性能的影响

Matteo Wohlrapp, Niklas Bubeck, Daniel Rueckert, William Lotter

机构 * Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute(丹娜-法伯癌症研究所数据科学系) AI in Medicine, Technical University of Munich(慕尼黑工业大学医学人工智能) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) Department of Computing, Imperial College London(伦敦帝国理工学院计算系) Harvard Medical School(哈佛医学院)

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

AI总结 研究通过结合重建与诊断AI模型,评估不同重建方法对下游任务性能和公平性的影响,发现传统指标无法准确反映任务表现,且重建可能放大性别偏见,但整体偏移量较小。

Comments Proceedings of the Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) Conference 2026

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2604.10754 2026-04-14 eess.IV 79%

Human Gaze-based Dual Teacher Guidance Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

基于人类 gaze 的双教师引导学习用于半监督医学图像分割

Rongjun Ge, Chong Wang, Yuxin Liu, Chunqiang Lu, Cong Xia, Yehui Jiang, Fangyi Xu, Yinsu Zhu, Daoqiang Zhang, Chengyu Liu, Yang Chen, Shuo Li, Yuting He

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

AI总结 本文提出HG-DTGL模型,结合gaze数据解决半监督医学图像分割中数据集规模有限和网络感知能力不足的问题,通过GazeMix和MGP模块提升模型性能。

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2604.10696 2026-04-14 cs.AI cs.CV 79%

Camyla: Scaling Autonomous Research in Medical Image Segmentation

Camyla:在医学图像分割领域实现自主研究的系统

Yifan Gao, Haoyue Li, Feng Yuan, Xin Gao, Weiran Huang, Xiaosong Wang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

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

AI总结 Camyla通过自主实验生成研究提案、可执行实验和完整论文,解决了长期自主研究中的搜索漂移、知识退化和故障恢复问题,展示了医学图像分割领域大规模自主研究的可行性。

Comments Project page: https://yifangao112.github.io/camyla-page/

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2604.10303 2026-04-14 cs.CV 79%

AC-MIL: Weakly Supervised Atrial LGE-MRI Quality Assessment via Adversarial Concept Disentanglement

AC-MIL:通过对抗性概念解缠实现弱监督心房LGE-MRI质量评估

K M Arefeen Sultan, Kaysen Hansen, Benjamin Orkild, Alan Morris, Eugene Kholmovski, Erik Bieging, Eugene Kwan, Ravi Ranjan, Ed DiBella, Shireen Elhabian

机构 * Scientific Computing and Imaging Institute, University of Utah(犹他大学科学计算与成像研究所) Kahlert School of Computing, University of Utah(犹他大学卡勒特计算学院) Department of Biomedical Engineering, University of Utah(犹他大学生物医学工程系) Nora Eccles Harrison Cardiovascular Research and Training Institute, University of Utah(犹他大学诺拉·埃克尔斯·哈里森心血管研究与培训研究所) Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Utah(犹他大学放射学与影像科学系) Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins(约翰霍普金斯大学生物医学工程系) Division of Cardiology, University of Utah(犹他大学心脏病学系)

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

AI总结 本文提出AC-MIL框架,通过仅使用体积级监督将全局图像质量分解为临床定义的放射学概念,利用对抗性擦除机制防止信息泄露,并引入空间多样性约束,实现高质量的心房LGE-MRI质量评估。

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2604.10188 2026-04-14 cs.CV 79%

Radiology Report Generation for Low-Quality X-Ray Images

低质量X光图像的放射科报告生成

Hongze Zhu, Chen Hu, Jiaxuan Jiang, Hong Liu, Yawen Huang, Ming Hu, Tianyu Wang, Zhijian Wu, Yefeng Zheng

机构 * Westlake University(西湖大学) Tencent Jarvis Lab(腾讯贾维斯实验室)

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

AI总结 本文提出针对低质量图像的稳健报告生成框架,通过双循环训练策略提升模型在不同图像质量下的诊断能力。

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2604.10116 2026-04-14 cs.CV cs.AI 79%

A Dual Cross-Attention Graph Learning Framework For Multimodal MRI-Based Major Depressive Disorder Detection

一种双交叉注意力图学习框架用于多模态MRI基于重大抑郁障碍检测

Nojod M. Alotaibi, Areej M. Alhothali

机构 * King Abdulaziz University(阿卜杜勒阿齐兹国王大学)

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

AI总结 本文提出双交叉注意力融合框架,通过建模结构性MRI与功能型MRI的双向交互,提升多模态MRI在重大抑郁障碍检测中的性能,实验显示其在多种脑图谱类型中表现优异。

Comments 19 pages, 1 figure

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2604.09884 2026-04-14 eess.IV 79%

Memory-efficient optimization of implicit neural representations for CT reconstruction

高效内存优化隐式神经表示用于CT重建

Mahrokh Najaf, Gregory Ongie

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

AI总结 本文提出一种基于梯度分解的随机梯度近似方法,以减少CT重建中隐式神经表示的GPU内存消耗,同时保持重建质量。

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2604.09814 2026-04-14 cs.CV 79%

RobustMedSAM: Degradation-Resilient Medical Image Segmentation via Robust Foundation Model Adaptation

RobustMedSAM: 通过鲁棒基础模型适应实现抗退化的医学图像分割

Jieru Li, Matthew Chen, Micky C. Nnamdi, J. Ben Tamo, Benoit L. Marteau, May D. Wang

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 本文提出RobustMedSAM,通过模块级检查点融合和参数高效变体,提升医学图像分割在退化数据下的鲁棒性,实验表明其在降质图像Dice系数上优于SAM。

Comments 14 pages, 9 figures

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2604.09697 2026-04-14 cs.CV cs.AI 79%

I Can't Believe TTA Is Not Better: When Test-Time Augmentation Hurts Medical Image Classification

我无法相信TTA并不更好:当测试时间增强伤害医学图像分类

Daniel Nobrega Medeiros

机构 * University of Colorado at Boulder(科罗拉多大学博尔德分校)

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

AI总结 本文通过三个MedMNIST v2基准和四种架构研究了测试时间增强(TTA)对医学图像分类的影响,发现TTA在多数情况下会降低准确率,尤其在病理图像上降幅达31.6个百分点,但皮肤科图像中ResNet-18略有提升。

Comments 9 pages, 7 figures, 2 tables

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2604.11700 2026-04-14 cs.HC 78%

Exploring Radiologists' Expectations of Explainable Machine Learning Models in Medical Image Analysis

探索放射科医生对可解释机器学习模型在医学影像分析中的期望

Sara Ketabi, Matthias W. Wagner, Birgit Betina Ertl-Wagner, Greg A. Jamieson, Farzad Khalvati

专题命中 医学影像 :medical image(title);radiology(abstract)

AI总结 本文通过问卷调查不同经验和专长的放射科医生,总结了可解释机器学习模型在医学影像分析中的需求和临床应用关键任务,提出设计和开发指南以促进其在放射学中的临床整合。

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2604.09840 2026-04-14 astro-ph.HE 78%

High Resolution X-ray Spectroscopy of the Nova-Like Cataclysmic Variable BZ Cam using Chandra HETG: Diagnosis of the ADAF-like (Advective) Hot Flow

利用Chandra HETG对Nova-likes型双星系统BZ Cam进行高分辨率X射线光谱学研究:诊断ADAF-like(输运)热流

Solen Balman, Eric M. Schlegel, Patrick Godon, Jeremy J. Drake, Edward M. Sion

专题命中 医学影像 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 通过Chandra HETG观测BZ Cam,研究其X射线区域的等离子体状态,发现H-和He-like发射线及非平衡电离条件,揭示ADAF-like热流特性。

Comments 21 pages, 6 Figures and 4 Tables, accepted to be published in the Astrophysical Journal as it stands

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2604.09743 2026-04-14 eess.IV cs.CV 76%

Search-MIND: Training-Free Multi-Modal Medical Image Registration

Search-MIND: 无需训练的多模态医学图像配准

Boya Wang, Ruizhe Li, Chao Chen, Xin Chen

机构 * Lab for Uncertainty in Data and Decision Making (LUCID), Nottingham Biomedical Research Centre (BRC), School of Medicine, University of Nottingham, UK(英国诺丁汉大学医学院诺丁汉生物医学研究中心(BRC)数据与决策不确定性实验室(LUCID))

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

AI总结 本文提出Search-MIND,一种无需训练的迭代优化框架,通过粗到细策略和两种新损失函数提升多模态医学图像配准的稳定性与精度。

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