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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。

2026-04-21 至 2026-04-21 共收录 86 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 26 篇

2604.17846 2026-04-21 cs.CV cs.AI 93%

AI Approach for MRI-only Full-Spine Vertebral Segmentation and 3D Reconstruction in Paediatric Scoliosis

基于AI的MRI-only全脊柱椎体分割及3D重建在儿童脊柱侧弯中的应用

Nathasha Naranpanawa, Maree T. Izatt, Robert D. Labrom, Geoffrey N. Askin, J. Paige Little

机构 * Biomechanics and Spine Research Group, School of Mechanical, Medical, and Process Engineering, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology(生物力学与脊柱研究组,机械、医学与过程工程学院,工程学院,昆士兰理工大学) Centre for Biomedical Technologies, School of Mechanical, Medical and Process Engineering, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology(生物医学技术中心,机械、医学与过程工程学院,工程学院,昆士兰理工大学) Orthopaedics Department, Queensland Children’s Hospital(骨科部门,昆士兰儿童医院)

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

AI总结 本文提出一种AI框架,通过GAN将低剂量CT转换为MRI图像,结合已有MRI数据训练U-Net模型,实现全脊柱3D重建,提升分割精度并缩短处理时间,支持无辐射的脊柱侧弯评估。

Comments Presented at 2026 Spine Society of Australia 37th Annual Scientific Meeting

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2604.17107 2026-04-21 cs.CV cs.LG 91%

Hybrid Multi-Dimensional MRI Prostate Cancer Detection via Hadamard Network-Based Bias Correction and Residual Networks

基于Hadamard网络的偏置校正与残差网络的混合多维MRI前列腺癌检测

Emadeldeen Hamdan, Gorkem Durak, Muhammed Enes Tasci, Abel Lorente Campos, Aritrick Chatterjee, Roger Engelmann, Gregory Karczma, Aytekin Oto, Ahmet Enis Cetin, Ulas Bagci

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校电子与计算机工程系) Machine and Hybrid Intelligence Lab, Northwestern University(西北大学机器与混合智能实验室) Department of Radiology, University of Chicago(芝加哥大学放射学系)

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

AI总结 本文提出HBR-Net-18框架,结合Hadamard-Bias网络和ResNet18,通过抑制偏置场和多尺度信息提升MRI前列腺癌检测的灵敏度和特异性。

Comments This paper is accapted at the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2026)

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2604.16490 2026-04-21 cs.CV cs.AI cs.LG 91%

An Uncertainty-Aware Loss Function Incorporating Fuzzy Logic: Application to MRI Brain Image Segmentation

一种融合模糊逻辑的不确定性感知损失函数:应用于MRI脑图像分割

Hanuman Verma, Akshansh Gupta, Pranabesh Maji, Saurav Mandal, Vijay Kumar Pandey

机构 * Department of Mathematics, Bareilly College, Bareilly (MJP Rohilkhand University), Uttar Pradesh(巴里利学院数学系,巴里利(MJP罗希尔坎德大学),乌塔尔 Pradesh) CSIR-Central Electronics Engineering Research Institute, Pilani, Rajasthan(CSIR-中央电子工程研究机构,比兰蒂,拉贾斯坦) CICMR, Regional Medical Research Center, Dibrugarh, India(CICMR,迪布格尔中心医学研究中心,印度) Department of Statistics, Bareilly College, Bareilly, Uttar Pradesh(巴里利学院统计系,巴里利,乌塔尔 Pradesh)

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

AI总结 本文提出一种融合模糊逻辑的损失函数,用于解决MRI脑图像分割中的不确定性问题,通过结合分类交叉熵和模糊熵,提升分割性能和模型预测可靠性。

Comments 09 pages, 07 Figures

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2511.16698 2026-04-21 cs.CL cs.AI 90%

Hierarchical Retrieval with Out-Of-Vocabulary Queries: A Case Study on SNOMED CT

具有词汇外查询的分层检索:一项SNOMED CT案例研究

Jonathon Dilworth, Hui Yang, Jiaoyan Chen, Yongsheng Gao, Ernesto Jimenez-Ruiz

机构 * The University of Manchester(曼彻斯特大学) SNOMED International(SNOMED国际) City St George’s, University of London(伦敦大学城圣乔治学院)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);biomedical(abstract)

AI总结 本文研究了SNOMED CT中词汇外查询的分层概念检索问题,提出基于语言模型的本体嵌入方法,在双曲空间中实现高效子概念推理,优于基线方法。

Comments 21 pages, 5 figures, 8 tables, submission to the Transactions on Graph Data and Knowledge (TGDK) journal

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2312.15676 2026-04-21 eess.IV cs.CV 90%

3DGR-CT: Sparse-View CT Reconstruction with a 3D Gaussian Representation

3DGR-CT:基于3D高斯表示的稀疏视图CT重建

Yingtai Li, Xueming Fu, Han Li, Shang Zhao, Ruiyang Jin, S. Kevin Zhou

机构 * organization= School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences Medicine, University of Science Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing \& Learning (MIRACLE), Suzhou Institute for Advance Research, USTC , city= Suzhou , postcode= 215123 , state= Jiangsu , country= China organization= Key Laboratory of Precision organization= Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS , city= Beijing , postcode= 100190 , country= China

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

AI总结 本文提出3DGR-CT方法,利用3D高斯表示替代隐式神经表示,通过FBP图像引导初始化和高效可微CT投影器提升稀疏视图CT重建精度与收敛速度,实现高精度实时物理模拟。

Journal ref Medical Image Analysis, Volume 103, 103585, 2025

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2604.16655 2026-04-21 eess.IV cs.AI cs.CV 90%

A Two-Stage Multi-Modal MRI Framework for Lifespan Brain Age Prediction

一种用于全生命周期脑年龄预测的双阶段多模态MRI框架

Dingyi Zhang, Ruiying Liu, Yun Wang

机构 * Department of Computer Science, Emory University(埃默里大学计算机科学系) Department of Biomedical Informatics, Emory University(埃默里大学生物医学信息学系)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出双阶段多模态MRI框架,通过独立处理模态并融合评估,实现对全生命周期脑成熟度的统一评估。

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2604.10439 2026-04-21 cs.CV 90%

Removing Motion Artifact in MRI by Using a Perceptual Loss Driven Deep Learning Framework

通过感知损失驱动的深度学习框架去除MRI中的运动伪影

Ziheng Guo, Danqun Zheng, Shuai Li, Chengwei Chen, Boyang Pan, Xuezhou Li, Ziqin Yu, Langdi Zhong, Chenwei Shao, Yun Bian, Nan-Jie Gong

机构 * Institute of Magnetic Resonance and Molecular Imaging in Medicine(医学磁共振与分子成像研究所) Shanghai Key Laboratory of Magnetic Resonance(上海磁共振重点实验室) The First Affiliated Hospital of Naval Medical University Department of Radiology(海军医学院第一附属医院放射科) Laboratory for Intelligent Medical Imaging(智能医学成像实验室) Tsinghua Cross-Strait Research Institute(清华大学海峡研究院) RadioDynamic Medical(RadioDynamic医疗)

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

AI总结 本文提出PERCEPT-Net框架,通过感知监督提升MRI运动伪影去除效果,采用多尺度恢复模块和双注意力机制,结合运动感知损失,提升结构保持和伪影抑制能力。

Comments 7 figrues, 6 tables

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2604.17773 2026-04-21 cs.CV 90%

Structure-Adaptive Sparse Diffusion in Voxel Space for 3D Medical Image Enhancement

针对体素空间的结构自适应稀疏扩散用于3D医学图像增强

Hongxu Jiang, Fei Li, Boxiao Yu, Ying Zhang, Kaleb Smith, Kuang Gong, Wei Shao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA(佛罗里达大学电气与计算机工程系) Department of Medicine, University of Florida, Gainesville, FL, USA(佛罗里达大学医学系) Department of Biomedical Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA(佛罗里达大学生物医学工程系) Research Computing, University of Florida, Gainesville, FL, USA(佛罗里达大学研究计算中心) NVIDIA, Santa Clara, CA, USA(英伟达)

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

AI总结 本文提出一种稀疏体素空间扩散框架,通过结构感知轨迹调制模块实现结构自适应去噪,提升3D医学图像的去噪和超分辨率性能。

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2604.16832 2026-04-21 cs.CR cs.PL 89%

DALC-CT: Dynamic Analysis of Low-Level Code Traces for Constant-Time Verification

DALC-CT:低级代码轨迹动态分析用于常数时间验证

Nges Brian Njungle, Edwin P. Kayang, Mishel J. Paul, Michel A. Kinsy

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn)

AI总结 本文提出DALC-CT工具,通过动态分析低级执行轨迹检测程序是否符合常数时间原则,验证方法基于指令序列比较,能有效识别非常数时间行为。

Comments 9 pages

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2604.18250 2026-04-21 cs.CV 89%

Medical Image Understanding Improves Survival Prediction via Visual Instruction Tuning

医学图像理解通过视觉指令调优提升生存预测

Xixi Liu, Jorge Lazo, Andreas Hallqvist, Mikael Johansson, Åse Johnsson, Jonas S Andersson, Ella Äng Eklund, Patrik Sund, Nasser Hosseini, Jennifer Alvén, Ida Häggström

机构 * Chalmers University of Technology(查尔姆斯理工大学)

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

AI总结 本文提出基于3D CT图像的视觉-语言框架,利用大规模公开CT图像与放射科报告进行视觉指令调优,提升生存预测能力,并在临床数据不足时表现更优。

Comments Submitted to MICCAI 2026

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2604.16980 2026-04-21 cs.LG cs.AI 89%

Evaluating Multimodal LLMs for Inpatient Diagnosis: Real-World Performance, Safety, and Cost Across Ten Frontier Models

评估多模态大语言模型在住院诊断中的表现:在十个前沿模型上的真实世界性能、安全性和成本

Bruce A. Bassett, Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Michael Cameron Gramanie, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Ismail Kalla, Haroon Saloojee

机构 * School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand(沃斯兰大学计算机科学与应用数学学院) Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand(沃斯兰大学Wits MIND研究所) Grai Labs, Cape Town, South Africa(南非开普敦Grai实验室) Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand(沃斯兰大学健康科学学院) South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand(南非医学研究委员会疫苗与传染病分析研究单位,沃斯兰大学健康科学学院)

专题命中 医学影像 :diagnosis(title);MRI(abstract,abstract_cn);CT(abstract,abstract_cn);radiology(abstract)

AI总结 本文评估了十个前沿多模态大语言模型在住院诊断中的真实世界性能,发现尽管成本差异大,模型表现紧密聚集,且在安全性和诊断准确性上均优于常规护理。

Comments 17 pages, 11 figures, 10 tables

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2604.16444 2026-04-21 physics.med-ph 88%

Comment on electromagnetic noise cancellation in low-field MRI systems (arXiv:2509.05955v1, 2406.17804v3, 2210.06730v2, and related works)

对低场MRI系统中电磁噪声消除的评论(arXiv:2509.05955v1, 2406.17804v3, 2210.06730v2及相关研究)

Joseba Alonso, José M. Algarín, Teresa Guallart-Naval

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 本文评论了低场MRI中电磁干扰抑制的新方法,指出外部感应线圈后处理策略在实际条件下无法完全消除噪声,其残留信号污染高于最优硬件预处理效果。

Comments Comments on arXiv:2509.05955, arXiv:2406.17804, arXiv:2210.06730

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2604.16729 2026-04-21 cs.CV cs.AI 88%

Agentic Large Language Models for Training-Free Neuro-Radiological Image Analysis

基于代理的大型语言模型用于无训练神经放射学图像分析

Ayhan Can Erdur, Daniel Scholz, Jiazhen Pan, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert, Jan C. Peeken

机构 * Department of Radiation Oncology, TUM University Hospital, Munich, Germany(放射肿瘤科,慕尼黑技术大学医院,德国) Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM)(人工智能在医疗和健康领域的主任,慕尼黑技术大学) Chair for AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy, Technical University of Munich (TUM)(人工智能在影像引导诊断和治疗领域的主任,慕尼黑技术大学) Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany(慕尼黑机器学习中心(MCML),德国慕尼黑) Department of Computing, Imperial College London, London, UK(计算系,伦敦帝国学院,英国伦敦) Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), Partner Site Munich, Munich, Germany(德国转化癌症研究联盟(DKTK),慕尼黑分部,德国慕尼黑)

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract);CT(abstract,abstract_cn);pathology(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无训练代理框架,利用外部工具实现脑MRI分析,涵盖预处理、病灶分割和体积分析,并通过公开BraTS数据集评估代理AI在神经放射学任务中的性能。

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2603.13182 2026-04-21 cs.CV 86%

Diffusion-Based Feature Denoising and Using NNMF for Robust Brain Tumor Classification

基于扩散的特征去噪和使用NNMF进行鲁棒性脑肿瘤分类

Hiba Adil Al-kharsan, Róbert Rajkó

机构 * Doctoral School of Computer Science, University of Szeged(计算机科学博士学院,塞格德大学) Academic Staff, Doctoral School of Computer Science, University of Szeged(学术人员,计算机科学博士学院,塞格德大学)

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

AI总结 本文提出结合NNMF、轻量CNN和扩散去噪的鲁棒脑肿瘤分类框架,通过预处理MRI图像并提取可解释特征,提升对抗扰动下的分类鲁棒性。

Comments 30 pages, 29 figures

Journal ref Mach. Learn. Knowl. Extr. 2026, 8(4), 105

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2508.01941 2026-04-21 eess.IV cs.AI cs.CV cs.LG 82%

Less is More: AMBER-AFNO -- a New Benchmark for Lightweight 3D Medical Image Segmentation

少即是多:AMBER-AFNO——轻量3D医学图像分割的新基准

Andrea Dosi, Semanto Mondal, Rajib Chandra Ghosh, Massimo Brescia, Giuseppe Longo

机构 * Department of Physics E. Pancini, University of Naples Federico II(那不勒斯费德里科二世大学物理系) Department of Electrical Engineering and Information Technology (DIETI), University of Naples Federico II(那不勒斯费德里科二世大学电气工程与信息技术系)

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

AI总结 本文提出AMBER-AFNO模型,通过频域token混合替代自注意力机制,实现轻量3D医学图像分割,实验表明其在Dice和HD95指标上达到SOTA性能。

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2604.17389 2026-04-21 cs.CV 81%

Deep learning based Non-Rigid Volume-to-Surface Registration for Brain Shift compensation Using Point Cloud

基于深度学习的非刚性体积分到表面注册用于脑移位补偿的点云方法

Eashrat Jahan Muniya, Gernot Kronreif, Ander Biguri, Wolfgang Birkfellner, Sepideh Hatamikia

机构 * Austrian Center for Medical Innovation and Technology(奥地利医学创新与技术中心) Medical University of Vienna(维也纳医学大学) University of Cambridge(剑桥大学) Danube Private University (DPU)(多瑙私人大学(DPU))

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

AI总结 本文提出基于深度学习的非刚性体积分到表面注册方法,利用稀疏手术表面观测进行密集位移场估计,实现有限视野下的脑移位补偿。

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2512.09315 2026-04-21 cs.CV 79%

Benchmarking Real-World Medical Image Classification with Noisy Labels: Challenges, Practice, and Outlook

基于噪声标签的医疗图像分类基准测试:挑战、实践与展望

Yuan Ma, Junlin Hou, Chao Zhang, Yukun Zhou, Zongyuan Ge, Haoran Xie, Lie Ju

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology(日本科学技术先进研究院) University College London(伦敦大学学院) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学大学) University of Toyama(toyama大学) Monash University(墨尔本大学)

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

AI总结 本文提出LNMBench基准,评估医疗图像中噪声标签对分类性能的影响,揭示现有方法在高噪声下的表现问题,并提出改进方案以提升模型鲁棒性。

Journal ref Pattern Recognition, 2026, 113647

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2604.17360 2026-04-21 cs.AI 78%

T-DuMpRa: Teacher-guided Dual-path Multi-prototype Retrieval Augmented framework for fine-grained medical image classification

T-DuMpRa: 以教师指导的双路径多原型检索增强框架用于细粒度医学图像分类

Zixuan Tang, Shen Zhao

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China(中山大学智能系统工程学院,深圳,中国)

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

AI总结 本文提出T-DuMpRa框架,通过结合判别分类和多原型检索,提升细粒度医学图像分类的鲁棒性,实验显示在两个数据集上均取得显著提升。

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2604.17300 2026-04-21 eess.IV cs.AI cs.CV 76%

Chaos-Enhanced Prototypical Networks for Few-Shot Medical Image Classification

混沌增强的原型网络用于少样本医学图像分类

Chinthakuntla Meghan Sai, Murarisetty V Sai Kartheek, Sita Devi Bharatula, Karthik Seemakurthy

机构 * Hydronium Energies Limited(Hydronium能源有限公司)

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

AI总结 本文提出混沌增强原型网络(CE-ProtoNet)以解决少样本医学图像分类中的原型不稳定性问题,通过引入非线性Logistic混沌模块,提升模型在噪声和高类内方差下的鲁棒性,实验表明其在脑肿瘤分类中达到84.52%的准确率。

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2604.17455 2026-04-21 cs.CV 74%

From Adaptation to Generalization: Adaptive Visual Prompting for Medical Image Segmentation

从适应到泛化:面向医学图像分割的自适应视觉提示

Evren Çetinkaya, Sangmin Lee, Jung Uk Kim, Hong Joo Lee, Nassir Navab

机构 * Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Korea University(韩国大学) Kyung Hee University(庆熙大学) Seoul National University of Science and Technology(首尔科学技术大学)

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

AI总结 本文提出APEX框架,通过学习可微的提示记忆来提取输入特定的提示,以提升医学图像分割在跨域和内域变化中的泛化能力。

Comments CVPR 2026 Findings

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2604.18444 2026-04-21 cs.LG cs.AI cs.CV 62%

ProtoCLIP: Prototype-Aligned Latent Refinement for Robust Zero-Shot Chest X-Ray Classification

ProtoCLIP:基于原型对齐的潜在细化用于鲁棒零样本胸部X光分类

Florian Kittler, Sheethal Bhat, Andreas Maier

机构 * Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg(埃朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学)

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

AI总结 ProtoCLIP通过针对性数据筛选和锚点对齐优化,提升零样本胸部X光分类的鲁棒性,在VinDr-CXR数据集上提升AUC2-10个百分点,尤其在肺部气胸检测中达到0.94的SOTA性能。

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2504.04814 2026-04-21 eess.IV cs.CV 62%

Explaining Uncertainty in Multiple Sclerosis Cortical Lesion Segmentation Beyond Prediction Errors

解释多发性硬化皮质病变分割中不确定性的原因超越预测误差

Nataliia Molchanova, Pedro M. Gordaliza, Alessandro Cagol, Mario Ocampo--Pineda, Po--Jui Lu, Matthias Weigel, Xinjie Chen, Erin S. Beck, Haris Tsagkas, Daniel Reich, Anna Stölting, Pietro Maggi, Delphine Ribes, Adrien Depeursinge, Cristina Granziera, Henning Müller, Meritxell Bach Cuadra

机构 * Faculty of Biology and Medicine, University of Lausanne (UNIL)(日内瓦大学生物医学学院) Radiology Department, Lausanne University Hospital (CHUV)(拉索恩大学医院放射科) MedGIFT, Institute of Informatics, School of Management, HES--SO Valais--Wallis University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland(应用科学与艺术西瓦利斯-瓦利斯大学信息学院) CIBM Center for Biomedical Imaging(生物医学成像中心) Department of Radiology and Medical Informatics, University of Geneva(日内瓦大学放射科与医学信息学系) Translational Imaging in Neurology (ThINK) Basel, Department of Medicine and Biomedical Engineering, University Hospital Basel and University of Basel(神经学转化成像(ThINK)巴塞尔,医学与生物医学工程系,巴塞尔大学医院和巴塞尔大学) Multiple Sclerosis Center, Department of Neurology, University Hospital Basel(多发性硬化中心,神经科,巴塞尔大学医院) Research Center for Clinical Neuroimmunology and Neuroscience Basel (RC2NB), University Hospital Basel and University of Basel(临床神经免疫学和神经科学巴塞尔研究中心(RC2NB),巴塞尔大学医院和巴塞尔大学) Department of Neurology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai(伊坎医学院 Mount Sinai 神经科) Translational Neuroradiology Section, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, National Institutes of Health(神经学转化放射学部门,国家神经疾病与中风研究所,国家卫生研究院) Neuroinflammation Imaging Lab (NIL), Université catholique de Louvain(神经炎症成像实验室(NIL),卢瓦纳大学) EPFL+ECAL Lab, École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)(EPFL+ECAL 实验室,日内瓦联邦理工学院(EPFL))

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

AI总结 本文提出一个框架,用于分析多发性硬化皮质病变分割中病变尺度的预测不确定性,揭示实例级不确定性与病变大小、形状和皮质涉及程度的关系,通过专家反馈验证其临床相关性。

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2604.08313 2026-04-21 cs.CV 57%

Weakly-Supervised Lung Nodule Segmentation via Training-Free Guidance of 3D Rectified Flow

基于无监督指导的3D校正流肺结节分割

Richard Petersen, Fredrik Kahl, Jennifer Alvén

机构 * Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden(楚德大学技术学院,哥德堡,瑞典)

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

AI总结 本文提出一种无监督分割方法,结合预训练的校正流和预测器模型,通过无需训练的指导生成高质量肺结节分割结果,实验表明在LUNA16数据集上优于基线方法。

Comments Submitted to MICCAI 2026 Added references for section 2 Added Acknowledgment

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2604.17451 2026-04-21 cs.CV 57%

SegTTA: Training-Free Test-Time Augmentation for Zero-Shot Medical Imaging Segmentation

SegTTA:无需训练的测试时增强用于零样本医学图像分割

Yihong Yao, Chunlei Li, Canxuan Gang, Wenzhi Hu, Zeyu Zhang, Hao Zhang, Xiaoyan Li

机构 * AI Geeks Qingdao Municipal Hospital(青岛市人民医院) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

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

AI总结 SegTTA通过结合四种增强技术与多模型加权投票,提升医学图像分割性能,实验显示在三个数据集上均有效,且在肝血管多类数据集上优于基线模型。

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2510.02001 2026-04-21 cs.CV cs.AI 57%

Generating Findings for Jaw Cysts in Dental Panoramic Radiographs Using a GPT-Based VLM: A Preliminary Study on Building a Two-Stage Self-Correction Loop with Structured Output (SLSO) Framework

利用基于GPT的视觉语言模型生成牙槽囊肿的诊断发现:一种构建具有结构化输出(SLSO)框架的两阶段自校正循环的初步研究

Nanaka Hosokawa, Ryo Takahashi, Tomoya Kitano, Yukihiro Iida, Chisako Muramatsu, Tatsuro Hayashi, Yuta Seino, Xiangrong Zhou, Takeshi Hara, Akitoshi Katsumata, Hiroshi Fujita

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

AI总结 本文提出SLSO框架,通过整合图像分析、结构化数据生成等步骤,提升牙槽囊肿的AI诊断准确性。实验显示SLSO在牙数识别、牙移动检测等方面优于传统方法,但对多牙病变的识别仍有局限。

Comments Revised manuscript; supplementary materials added. Published in Diagnostics

Journal ref Diagnostics 2026, 16, 1096

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2509.07971 2026-04-21 physics.med-ph 50%

Cardiac mechanics modeling: recent developments and current challenges

心脏力学建模:最近的发展与当前挑战

Aaron L. Brown, Ju Liu, Daniel B. Ennis, Alison L. Marsden

专题命中 医学影像 :medical image(abstract)

AI总结 本文综述了心脏计算模型在心血管研究和医学中的应用,探讨了建模过程中面临的挑战及最新进展,强调了在临床转化中确定必要复杂性的重要性。

Comments Changed license to non-exclusive. Fixed typos in references

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2. 临床大模型 5 篇

2604.18038 2026-04-21 cs.CY cs.AI 50%

First, Do No Harm (With LLMs): Mitigating Racial Bias via Agentic Workflows

首先,不要伤害(与LLM一起):通过代理工作流减轻种族偏见

Sihao Xing, Zaur Gouliev

机构 * School of Enterprise Computing and Digital Transformation(企业计算与数字化转型学院) Technological University Dublin(都柏林技术大学) School of Information and Communication Studies(信息与传播研究学院) University College Dublin(都柏林大学学院)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究通过代理工作流评估医疗LLM中的种族偏见,发现DeepSeek V3在诊断任务中表现最佳,嵌入代理工作流后显著降低偏见指标。

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2604.07549 2026-04-21 cs.CL cs.AI 50%

EMSDialog: Synthetic Multi-person Emergency Medical Service Dialogue Generation from Electronic Patient Care Reports via Multi-LLM Agents

EMSDialog: 通过多LLM代理从电子患者护理报告生成合成多人紧急医疗服务体系对话

Xueren Ge, Sahil Murtaza, Anthony Cortez, Homa Alemzadeh

机构 * School of Engineering and Applied Sciences, University of Virginia(弗吉尼亚大学工程与应用科学学院) School of Medicine, University of Virginia(弗吉尼亚大学医学院)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出基于ePCR的多代理生成流程,生成4414个合成多说话者EMS对话数据集,提升EMS对话诊断预测的准确性、及时性和稳定性。

Comments Accepted by ACL Findings 2026

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2604.17725 2026-04-21 cs.CL cs.AI 50%

RePrompT: Recurrent Prompt Tuning for Integrating Structured EHR Encoders with Large Language Models

RePrompT:基于结构化电子健康记录编码器的循环提示微调

Arya Hadizadeh Moghaddam, Drew Ross, Mohsen Nayebi Kerdabadi, Dongjie Wang, Zijun Yao

机构 * University of Kansas(堪萨斯大学)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 RePrompT通过循环整合结构化EHR编码器与大语言模型,解决时间序列信息丢失和代码身份模糊问题,提升临床预测性能。

Comments Finding of ACL 2026 - Accepted Paper

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2604.17316 2026-04-21 cs.CL cs.AI 50%

Calibrated? Not for Everyone: How Sexual Orientation and Religious Markers Distort LLM Accuracy and Confidence in Medical QA

校准?并非人人适用:性取向和宗教标志如何扭曲LLM在医疗问答中的准确性和置信度

Alberto Testoni, Iacer Calixto

机构 * Department of Medical Informatics, Amsterdam University Medical Center, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands(阿姆斯特丹大学医学信息学系,阿姆斯特丹大学医学中心,阿姆斯特丹,荷兰) Amsterdam Public Health, Methodology, Amsterdam, The Netherlands(阿姆斯特丹公共卫生,方法学,阿姆斯特丹,荷兰)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)

AI总结 本文研究了患者的社会描述(性取向和宗教归属)如何扭曲LLM的不确定性信号和准确性,发现身份标志导致校准危机,影响置信度信号的可靠性,对医疗部署构成风险。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

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