医学 AI

Conditional Diffusion Posterior Alignment for Sparse-View CT Reconstruction

基于条件扩散后验对齐的稀疏视图CT重建

Luis Barba, Johannes Kirschner, Benjamin Bejar

机构 * Swiss Data Science Center (SDSC) in Paul Scherrer Institute (PSI)（瑞士数据科学中心（SDSC）在保罗·舍勒研究所（PSI）） ； Swiss Data Science Center (SDSC) and ETH Zurich（瑞士数据科学中心（SDSC）和苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center (SDSC) and Paul Scherrer Institute (PSI)（瑞士数据科学中心（SDSC）和保罗·舍勒研究所（PSI）） 纠错

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

AI总结 本文提出CDPA方法，结合条件扩散与显式数据一致性，解决稀疏视图CT重建中3D体积扩展问题，通过2D U-Net模型提升切片一致性，并在合成和真实CBCT数据上取得最佳性能。

Brain MR Image Synthesis with 3D Multi-Contrast Self-Attention GAN

利用3D多对比自注意GAN进行脑部MRI图像合成

Zaid A. Abod, Furqan Aziz

机构 * School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（利兹大学计算与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出3D-MC-SAGAN框架，通过单张T2w图像生成高保真多对比MRI图像，保留肿瘤特征，结合多种损失函数提升全局真实感和肿瘤结构保真度。

Comments Note: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

A Novel Patch-Based TDA Approach for Computed Tomography Imaging

一种基于补丁的拓扑数据分析方法用于计算机断层扫描成像

Dashti A. Ali, Aras T. Asaad, Jacob J. Peoples, Ahmad Bashir Barekzai, Camila Vilela, Hala Khasawneh, Jayasree Chakraborty, João Miranda, Mohammad Hamghalam, Natalie Gangai, Natally Horvat, Richard K. G. Do, Alice C. Wei, Amber L. Simpson

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算机学院） ； The University Of Buckingham（伯克贝克大学） ； Memorial Sloan Kettering Cancer Center（纪念斯隆凯特琳癌症中心） ； Department of Radiology（放射科） ； Hepatopancreatobiliary Service, Department of Surgery（肝胆胰胆服务，外科部门） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine Intelligence Institute（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于补丁的拓扑数据分析方法，用于提升CT影像的分类性能和计算效率，通过实验验证其在准确率、AUC、灵敏度、特异度和F1分数上的改进效果。

Gated Differential Linear Attention: A Linear-Time Decoder for High-Fidelity Medical Segmentation

门控差分线性注意力：一种线性时间的解码器用于高保真的医学分割

Hongbo Zheng, Afshin Bozorgpour, Dorit Merhof, Minjia Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Regensburg（莱茵-瓦尔登堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种线性时间解码器，通过门控差分线性注意力在保持细密解剖边界的同时提升医学图像分割的效率和精度。

RadLite: Multi-Task LoRA Fine-Tuning of Small Language Models for CPU-Deployable Radiology AI

RadLite：用于CPU部署的放射学AI的多任务LoRA微调小型语言模型

Pankaj Gupta, Kartik Bose

机构 * Postgraduate Institute of Medical Education and Research（医学教育与研究研究生院） 纠错

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

AI总结 研究通过LoRA微调小型语言模型，实现放射学多任务性能，展示在消费级CPU上部署的可行性，提出RadLite模型。

A Unified Deep Learning Framework for Motion Correction in Medical Imaging

一种用于医学影像运动校正的统一深度学习框架

Jian Wang, Razieh Faghihpirayesh, Danny Joca, Polina Golland, Ali Gholipour

机构 * Boston Children’s Hospital and Harvard Medical School（波士顿儿童医院和哈佛医学院） ； University of California Irvine（加州大学 Irvine 分校） 纠错

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

AI总结 本文提出UniMo框架，通过交替优化方案统一损失函数，结合等变神经网络和编码器-解码器网络，实现全局刚体运动和局部形变校正，适用于多种医学影像模态。

Comments 10 pages, 6 figures

Phenotype discovery of traumatic brain injury segmentations from heterogeneous multi-site data

从异质多中心数据中发现创伤性脑损伤分割的表型

Adam M. Saunders, Michael E. Kim, Gaurav Rudravaram, Lucas W. Remedios, Chloe Cho, Elyssa M. McMaster, Daniel R. Gillis, Yihao Liu, Lianrui Zuo, Bennett A. Landman, Tonia S. Rex

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract_cn)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 研究通过分析多中心MRI数据，揭示创伤性脑损伤的共同损伤路径，发现37个脑区存在显著差异，涉及脑干、枕叶及白质等区域。

Comments 13 pages, 7 figures. Accepted to SPIE Medical Imaging 2026: Image Processing

CURE-OOD: Benchmarking Out-of-Distribution Detection for Survival Prediction

CURE-OOD：生存预测中分布外检测的基准测试

Wenjie Zhao, Jia Li, Mingrui Liu, Jing Wang, Yunhui Guo

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； George Mason University（乔治·梅森大学） ； UT Southwestern Medical Center（西南医学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出CURE-OOD基准，用于系统评估生存预测中分布外检测的可靠性，揭示协变量偏移对生存预测性能的影响。

Vesselpose: Vessel Graph Reconstruction from Learned Voxel-wise Direction Vectors in 3D Vascular Images

Vesselpose：从学习的体素方向向量中重建3D血管图像的血管图

Rajalakshmi Palaniappan, Christoph Karg, Nemesio Navarro-Arambula, Peter Hirsch, Kristin Kraeker, Lisa Mais, Dagmar Kainmueller

机构 * Max-Delbrueck-Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association（马克斯·德尔布鲁克医学研究中心（马克斯·德尔布鲁克医学研究中心）） ； Humboldt University of Berlin（柏林洪堡大学） ； University of Potsdam（波茨坦大学） ； Helmholtz Imaging（海德堡成像） ； German Centre for Cardiovascular Research (DZHK)（德国心脏病研究中心（DZHK）） ； Experimental and Clinical Research Center (ECRC)（实验与临床研究中心（ECRC）） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于学习的体素方向向量提取拓扑更准确的血管图的方法，通过改进TEASAR算法，在三个基准数据集上实现了最先进的性能，提高了血管图的拓扑准确性。

Comments 33 pages, 10 figures, 11 tables

Combined Dictionary Unfolding Network with Gradient-Adaptive Fidelity for Transferable Multi-Source Fusion

结合字典展开网络与梯度自适应保真度的可迁移多源融合

Ge Luo, Jun-Jie Huang, Qi Yu, Tianrui Liu, Ke Liang, Yuming Xiang, Wentao Zhao, Xinwang Liu, Meng Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； College of Surveying and Geoinformatics, Tongji University（同济大学测绘与地理信息学院） ； School of Computer and Information, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CDNet，通过结合字典学习的共同-特定表示先验，设计轻量级结构约束联合展开架构，提升多源图像融合效率与性能。

Thought Graph Traversal for Test-time Scaling in Chest X-ray VLLMs

用于胸部X光报告生成的测试时扩展Thought图遍历

Yue Yao, Zelin Wen, Yan Tong, Xinyu Tian, Xuqing Li, Xiao Ma, Dongliang Xu, Tom Gedeon

机构 * Shandong University（山东大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Curtin University（科廷大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量级Thought图遍历框架，通过引导模型以医学合理顺序分析器官特定发现，提升胸部X光报告生成的准确性和一致性。

Journal ref Pattern Recognition 179 (2026) 113639