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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。

2026-04-22 至 2026-04-22 共收录 14 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 14 篇

2604.19736 2026-04-22 cs.CV 92%

Generative Drifting for Conditional Medical Image Generation

生成漂移用于条件医学图像生成

Zirong Li, Siyuan Mei, Weiwen Wu, Andreas Maier, Lina Gölz, Yan Xia

机构 * Department of Orthodontics and Orofacial Orthopedics, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg(口腔正畸与面部骨科系,弗里德里希-艾萨克-埃尔兰-纽伦堡大学) Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg(生物医学工程人工智能系,弗里德里希-艾萨克-埃尔兰-纽伦堡大学) Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg(模式识别实验室,弗里德里希-艾萨克-埃尔兰-纽伦堡大学) Department of Biomedical Engineering, Sun-Yat-sen University(生物医学工程系,孙中山大学)

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

AI总结 本文提出GDM框架,通过多目标学习提升3D医学图像生成的分布合理性与患者特异性保真度,同时保持单步推理效率,在MRI到CT合成和稀疏视图CT重建中优于多种基线方法。

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2604.18797 2026-04-22 cs.CV 90%

CrossPan: A Comprehensive Benchmark for Cross-Sequence Pancreas MRI Segmentation and Generalization

CrossPan:跨序列胰腺MRI分割与泛化的综合性基准

Linkai Peng, Cuiling Sun, Zheyuan Zhang, Wanying Dou, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M Bejar, Elif Keles, Tamas Gonda, Michael B Wallace, Zongwei Zhou, Gorkem Durak, Rajesh N Keswani, Ulas Bagci

机构 * Department of Radiology, Northwestern University(西北大学放射科) Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University(西北大学电气与计算机工程系) Department of Computer Science, Northwestern University(西北大学计算机科学系) Department of Gastroenterology, New York University(纽约大学消化内科部) Division of Gastroenterology and Hepatology, Mayo Clinic in Florida(佛罗里达梅奥诊所消化内科与肝病学部) Department of Computer Science, Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学计算机科学系) Departments of Gastroenterology and Hepatology, Northwestern University(西北大学消化内科与肝病学部)

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

AI总结 研究揭示跨序列泛化是胰腺MRI分割临床应用的主要障碍,指出跨序列域偏移比跨中心差异更严重,且现有方法在物理驱动对比反转下效果有限,半监督学习在稳定强度分布下有提升但不稳定。

Comments Accepted to MIDL 2026

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2604.18781 2026-04-22 cs.CV 90%

CAHAL: Clinically Applicable resolution enHAncement for Low-resolution MRI scans

CAHAL:临床适用的低分辨率MRI扫描分辨率增强

Sergio Morell-Ortega, Ángela González-Cebrián, Boris Mansencal, Marien Gadea, Roberto Vivo-Hernando, Gregorio Rubio, Fernando Aparici, Maria de la Iglesia-Vaya, Gwenaelle Catheline, Pierrick Coupé, José V. Manjón

机构 * Instituto de Aplicaciones de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones Avanzadas (ITACA), Universitat Politècnica de València(应用信息与通信技术高级研究所(ITACA),巴塞罗那理工大学) CNRS, Univ. Bordeaux, Bordeaux INP, LABRI, UMR5800, in2brain(国家科学研究中心(CNRS)、波尔多大学、波尔多国立应用科学学院(Bordeaux INP)、LABRI、UMR5800、in2brain) Department of Psychobiology, Faculty of Psychology, Universitat de Valencia(心理学系心理生物学部门,瓦伦西亚大学) Instituto de Automática e Informática Industrial, Universitat Politècnica de València(自动化与工业信息研究所,巴塞罗那理工大学) Departamento de Matemática Aplicada, Universitat Politècnica de València(应用数学系,巴塞罗那理工大学) Área de Imagen Médica. Hospital Universitario y Politécnico La Fe. Valencia, Spain(医学影像部门。La Fe大学医院和理工大学,西班牙瓦伦西亚) Unidad Mixta de Imagen Biomédica FISABIO-CIPF. Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitario y Biomédica de la Comunidad Valenciana - Valencia, Spain(FISABIO-CIPF医学生物成像混合单位。瓦伦西亚社区卫生和生物医学研究促进基金会——瓦伦西亚,西班牙) Univ. Bordeaux, CNRS, UMR 5287, Institut de Neurosciences Cognitives et Intégratives d’Aquitaine(波尔多大学、国家科学研究中心(CNRS)、UMR 5287、阿基坦认知与整合神经科学研究所)

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

AI总结 CAHAL通过结合物理信息和混合专家架构,解决临床MRI低分辨率扫描的分辨率增强问题,提升定量分析和诊断安全性。

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2502.02779 2026-04-22 cs.CV cs.AI 90%

3D Foundation Model for Generalizable Disease Detection in Head Computed Tomography

用于头部CT图像通用疾病检测的3D基础模型

Weicheng Zhu, Haoxu Huang, Huanze Tang, Rushabh Musthyala, Boyang Yu, Long Chen, Emilio Vega, Thomas O'Donnell, Seena Dehkharghani, Jennifer A. Frontera, Arjun V. Masurkar, Kara Melmed, Narges Razavian

机构 * New York University, Center for Data Science(纽约大学数据科学中心) New York University, Courant Institute of Mathematical Sciences(纽约大学Courant数学科学研究所) NYU Grossman School of Medicine, Department of Radiology(纽约大学 Grossman 医学院放射科) Siemens Healthineers(西门子医疗科技) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neurology(纽约大学 Grossman 医学院神经病学部) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neuroscience and Physiology(纽约大学 Grossman 医学院神经科学与生理学部) NYU Grossman School of Medicine, Neuroscience Institute(纽约大学 Grossman 医学院神经科学研究所)

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

AI总结 本文提出FM-CT模型,通过自监督学习在无需人工标注的情况下训练,提升头部CT图像中疾病检测的泛化能力,验证了自监督学习在医学影像中的有效性。

Comments Nature Biomedical Engineering (2026)

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2603.19922 2026-04-22 physics.app-ph 89%

Cylindrical Metasurface for Efficient Traveling-wave MRI at 7 T

用于7T traveling-wave MRI的圆柱形超材料

Kristina I. Popova, Georgiy A. Solomakha, Zicheng Wen, Mikhail M. Popov, Xiatong Zhang, Stanislav B. Glybovski, Yang Gao

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 本文设计了一种超薄圆柱形超材料,用于提高7T traveling-wave MRI的传输效率,通过优化单元格几何结构和PCB电容,实现了比传统介质波导更高的B1+均匀性、传输效率和SAR效率。

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2405.09806 2026-04-22 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 81%

A Generalist Model for Diverse Text-Guided Medical Image Synthesis

一种通用模型用于多样化文本引导的医学图像合成

Joseph Cho, Mrudang Mathur, Cyril Zakka, Dhamanpreet Kaur, Matthew Leipzig, Alex Dalal, Aravind Krishnan, Eubee Koo, Karen Wai, Cindy S. Zhao, Akshay Chaudhari, Matthew Duda, Ashley Choi, Ehsan Rahimy, Lyna Azzouz, Robyn Fong, Rohan Shad, William Hiesinger

机构 * Department of Cardiothoracic Surgery(心脏外科部门) Stanford Medicine(斯坦福医学) Department of Ophthalmology(眼科部门) Division of Cardiovascular Surgery(心血管外科分会) Penn Medicine(宾夕法尼亚医学)

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

AI总结 本文提出MediSyn模型,通过公开数据训练,生成六种医学领域和十种成像模态的合成图像,验证了通用模型在效率、质量和医学应用中的优势。

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2604.19060 2026-04-22 cs.AI 78%

Reinforcement Learning Improves LLM Accuracy and Reasoning in Disease Classification from Radiology Reports

强化学习提升LLM在放射学报告疾病分类中的准确性和推理能力

Yishu Wei, Yi Lin, Adam Flanders, George Shih, Yifan Peng

机构 * Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine, New York, NY(人口健康科学系,韦尔·柯林斯医学中心,纽约,NY) Department of Radiology, Weill Cornell Medicine, New York, NY(放射科,韦尔·柯林斯医学中心,纽约,NY) Department of Radiology, Thomas Jefferson University, Philadelphia, PA(放射科,托马斯·杰斐逊大学,费城,PA)

专题命中 医学影像 :radiology(title,abstract)

AI总结 本文提出两阶段方法,通过监督微调优化疾病标签,再用GRPO提升预测准确性与格式,增强推理能力。

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2604.18713 2026-04-22 cs.CV 70%

Align then Refine: Text-Guided 3D Prostate Lesion Segmentation

对齐后再细化:基于文本的3D前列腺病变分割

Cuiling Sun, Linkai Peng, Adam Murphy, Elif Keles, Hiten D. Patel, Ashley Ross, Frank Miller, Baris Turkbey, Andrea Mia Bejar, Halil Ertugrul Aktas, Gorkem Durak, Ulas Bagci

机构 * Department of Radiology, Northwestern University, Chicago, USA(放射科,西北大学,芝加哥,美国) Department of Urology, Northwestern University, Chicago, USA(泌尿科,西北大学,芝加哥,美国) Center for Cancer Research, National Cancer Institute, Bethesda, USA(癌症研究中心,国家癌症研究所,贝塞斯达,美国)

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

AI总结 本文提出一种多编码器U-Net架构,通过引入对齐损失、热图损失和置信度门控多头交叉注意力细化模块,提升前列腺病变分割的精度和多模态融合能力。

Comments Accepted to EMBC 2026

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2503.06717 2026-04-22 cs.CV 70%

You Point, I Learn: Online Adaptation of Interactive Segmentation Models for Handling Distribution Shifts in Medical Imaging

你指我学:用于处理医学影像分布偏移的交互分割模型在线适应

Wentian Xu, Ziyun Liang, Harry Anthony, Yasin Ibrahim, Felix Cohen, Guang Yang, Konstantinos Kamnitsas

机构 * Department of Engineering Science(工程科学系)

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

AI总结 本文提出一种交互分割模型在线适应方法,通过增强对点击的响应和伪地面真实处理,提升模型在医学影像分布偏移下的适应能力。

Comments Accepted at ICLR 2026

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2510.12751 2026-04-22 q-bio.NC 68%

Non-linear associations of amyloid-$β$ with resting-state functional networks and their cognitive relevance in a large community-based cohort of cognitively normal older adults

淀粉样蛋白β与静息态功能网络的非线性关联及其在大规模社区基队列中认知相关性

Junjie Wu, Benjamin B Risk, Taylor A James, Nicholas Seyfried, David W Loring, Felicia C Goldstein, Allan I Levey, James J Lah, Deqiang Qiu

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

AI总结 研究探讨了淀粉样蛋白β与静息态功能网络的非线性关联,发现特定网络在无症状阿尔茨海默病阶段存在功能连接变化,且淀粉样蛋白相关网络连接与认知表现相关。

Journal ref Alz Res Therapy 18, 90 (2026)

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2604.19407 2026-04-22 physics.med-ph 67%

Optimized encoding point distributions for efficient single-point imaging

优化编码点分布以实现高效的单点成像

Fabian Bschorr, Pia Gebhard, Tobias Speidel, Volker Rasche

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出两种undersampling策略,通过优化Sobol序列生成的点分布,减少编码点数量并保持图像质量,提升加速2D SPI/CSI的成像效率。

Comments 12 pages, 5 figures

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2604.03221 2026-04-22 physics.comp-ph 67%

Fast and Accurate Inverse Blood Flow Modeling from Minimal Cuff-Pressure Data via PINNs

基于最小袖带压力数据的快速准确逆血流建模方法:通过PINNs

Sokratis J. Anagnostopoulos, Georgios Rovas, Lydia Aslanidou, Vasiliki Bikia, Nikolaos Stergiopulos

专题命中 医学影像 :CT(abstract_cn);diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出一种非侵入性、患者特异性框架,结合验证过的1D动脉树模型与物理信息神经网络,通过最小袖带压力数据快速准确求解血流和压力场,实现个性化心脏输出和中央收缩压的识别。

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2601.07056 2026-04-22 cs.CV cs.AI 57%

Adversarial Attacks on Medical Hyperspectral Imaging Exploiting Spectral-Spatial Dependencies and Multiscale Features

针对医学超光谱成像的对抗攻击:利用光谱-空间依赖性和多尺度特征

Yunrui Gu, Zhenzhe Gao, Cong Kong, Jiawei Du, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University, China(东华大学) Agency for Science, Technology and Research(科技研究局)

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

AI总结 本文提出一种结构化对抗攻击框架,通过建模医学超光谱成像的局部光谱-空间依赖性和多尺度特征,提升模型鲁棒性,实验表明其在关键肿瘤区域更有效破坏病变分类性能。

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2604.18967 2026-04-22 cs.CV 57%

Toward Clinically Acceptable Chest X-ray Report Generation: A Qualitative Retrospective Pilot Study of CXRMate-2

迈向临床可接受的胸部X光报告生成:CXRMate-2的定性回顾性试点研究

Aaron Nicolson, Elizabeth J. Cooper, Hwan-Jin Yoon, Claire McCafferty, Ramya Krishnan, Michelle Craigie, Nivene Saad, Jason Dowling, Ian A. Scott, Bevan Koopman

机构 * organization= Australian e-Health Research Centre, CSIRO Health organization= Princess Alexandra Hospital, Metro South Health , city= Brisbane , country= Australia organization= Queensland Digital Health Centre, University of Queensland , city= Brisbane , country= Australia Informatics Directorate, Metro South Hospital organization= School of Electrical Engineering Computer Science, University of Queensland , city= Brisbane , country= Australia

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

AI总结 本文提出CXRMate-2模型,通过结构化多模态条件与强化学习实现胸部X光报告生成,经多数据集验证在性能和临床可接受性上均优于现有方法。

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