医学 AI

CTseg: A Tool for Brain CT Segmentation, Spatial Normalisation, and Volumetrics

CTseg：用于脑CT分割、空间归一化和体积测量的工具

Mikael Brudfors

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

AI总结 本文介绍并验证了CTseg，一个基于Multi-Brain生成建模框架的免费软件，用于脑CT图像的分割、空间归一化和体积测量，并通过与MRI参考标准的对比验证了其在分割精度、空间归一化一致性、脑体积一致性和下游性别分类性能上的优越性。

Zero-shot CT Super-Resolution using Diffusion-based 2D Projection Priors and Signed 3D Gaussians

基于扩散的二维投影先验和有符号三维高斯的零样本CT超分辨率

Jeonghyun Noh, Hyun-Jic Oh, Won-Ki Jeong

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Korea University（韩国大学） ； Seoul, Korea（韩国首尔） 纠错

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

AI总结 提出一种零样本三维CT超分辨率框架，通过扩散模型上采样二维投影先验并结合有符号三维高斯溅射（NAB-GS）重建高分辨率CT体积，在公开数据集上实现4倍超分辨率的优越性能。

Comments MICCAI 2026 early accepted

BCER Agent: Reliable Long-Horizon MRI Workflow Execution via Compilation, Artifact Binding, and Bounded Local Recovery

BCER Agent: 通过编译、工件绑定和有界局部恢复实现可靠的长期MRI工作流执行

Ziyang Long, Xinqi Li, Junzhou Chen, Yifan Gao, Debiao Li, Hsin-Jung Yang

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

AI总结 提出BCER控制器架构，通过解耦高层规划与执行、有界局部恢复机制，在长链MRI工作流上实现端到端执行一致改进，并保持输出与中间工件的可审计关联。

Comments Pre-review submitted version of a paper accepted to MICCAI 2026. The final authenticated version will be available on SpringerLink

CT Imaging with Helium and Carbon Ions for Hadron Therapy

用于强子治疗的氦离子和碳离子CT成像

Zsófia Jólesz, Gábor Bíró, Gábor Papp, Gergely Gábor Barnaföldi

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)

AI总结 本研究通过蒙特卡洛模拟比较质子、氦离子和碳离子CT在强子治疗计划中的相对阻止本领重建精度和患者辐射剂量，发现碳离子成像精度最高但剂量较大，而氦离子和质子成像剂量更低，适合儿童和自适应再计划场景。

Comments 18 pages, 7 figures

Fractional-gradient Sparsity with Autoencoding Sequential Deep Image Prior for 3D CT Reconstruction

分数阶梯度稀疏性与自编码顺序深度图像先验用于三维CT重建

Haijie Yuan, Chaoyan Huang, Srijita Bandopadhyay, Liyue Shen, Saiprasad Ravishankar

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)

AI总结 提出FAST-DIP框架，结合输入自适应顺序深度图像先验和分数阶梯度稀疏正则化，实现三维CT重建，并证明交替最小化算法的收敛性。

Comments 16 pages, 3 figures, 4 tables

DefSynUS: Real-time Patient-specific Intrahepatic Vessel Identification via Deformation-Aware CT-US Domain Adaptation

DefSynUS：通过形变感知CT-超声域自适应的实时患者特异性肝内血管识别

Karl-Philippe Beaudet, Yordanka Velikova, Sidaty El Hadramy, Nassir Navab, Philippe Cattin, Juan Verde, Stéphane Cotin

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Basel（巴塞尔大学） ； Institute of Image-Guided Surgery（图像引导手术研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于物理渲染和形变感知数据增强的域自适应框架，无需术前超声即可实现术中实时、患者特异性的肝内血管分支识别。

High-Fidelity ROI CT Reconstruction with Limited Quantum Resources via Hybrid Classical-Quantum Refinement

通过混合经典-量子细化在有限量子资源下实现高保真ROI CT重建

Hyunju Lee, Jeonghwa Lee, Kyungtaek Jun

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)

AI总结 提出一种混合经典-量子框架，先通过经典或量子方法重建粗全局图像，再对感兴趣区域进行量子优化，在减少量子比特需求的同时实现高保真重建。

Comments 9 pages, 5 figures

Towards the automated segmentation of epicardial and mediastinal fats: A multi-manufacturer approach using intersubject registration and random forest

朝向心外膜和纵隔脂肪的自动分割：一种使用跨受试者配准和随机森林的多厂商方法

É. O. Rodrigues, A. Conci, F. F. C. Morais, M. G. Pérez

机构 * Institute of Computing（计算学院） ； Institute of Medicine（医学学院） ； Fac. de Ing. en Sist. Electr. e Ind.（电子与工业工程系） ； Universidade Federal Fluminense（里约热内卢联邦大学） ； Universidade Federal do Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学） ； Universidad Técnica de Ambato（阿姆巴托技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于跨受试者配准和随机森林的全自动方法，用于分割CT图像中的心外膜和纵隔脂肪，平均准确率达98.4%，Dice相似指数为96.8%。

Journal ref 2015 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT)

A unified deeplearning framework for contrast-phase-specific virtual monochromatic imaging

一种用于对比相位特异性虚拟单色成像的统一深度学习框架

Antony Jerald, Hemant K Aggarwal, Brian Nett, Avinash Gopal, Phaneendra K Yalavarthy, Bipul Das, Rajesh Langoju

机构 * Science and Technology Organization, GE HealthCare（科技组织，GE医疗） 纠错

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

AI总结 提出一种统一深度学习框架，利用对比相位先验信息从单能CT数据合成对比相位特异性虚拟单色50 keV图像，通过新型先验条件架构实现能量转换，并在四个对比相位上验证了其对比增强和泛化能力。

Journal ref SPIE Medical Imaging 2026

The energy conditions and model selection in the local Universe

局部宇宙中的能量条件与模型选择

Namit Chandak, Fulvio Melia, Junjie Wei

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 利用HII星系和宇宙计时器数据在局部宇宙中对标准模型与$R_{\rm h}=ct$宇宙进行模型选择，发现后者被数据强烈支持（似然约92%），且其优化拟合完全满足所有四个能量条件，而ΛCDM的最佳拟合在$z\lesssim 2$时违反强能量条件。

Comments 15 pages, 15 figures, 4 tables. Published in EPJ-C

Graph Neural Network Reveals the Cortical Morphology of Local Brain Aging in Normal Cognition and Alzheimer's Disease

图神经网络揭示正常认知与阿尔茨海默病中局部脑老化的皮层形态学

Samuel D. Anderson, Jordan Jomsky, Nikhil N. Chaudhari, Nahian F. Chowdhury, Xiaoyu, Zheng, Andrei Irimia, Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative

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

AI总结 提出图神经网络（GNN）利用皮层形态学特征（厚度、面积、曲率、灰白质强度比、沟深）估计局部脑龄（LBA），在ADNI数据集上比现有方法误差更低，并发现与阿尔茨海默病病理相关的区域老化模式。

Comments Code and supplementary tables are available at https://github.com/irimia-laboratory/Graph_UNet

A Principled Self-Referenced Early Stopping Approach for Deep Image Prior

一种基于自引用的原则性早期停止方法用于深度图像先验

Chaoyan Huang, Cheng-Han Huang, Ismail R. Alkhouri, Rongrong Wang

机构 * Department of Computational Mathematics, Science, & Engineering, Michigan State University（密歇根州立大学计算数学、科学与工程系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan（密歇根大学电气工程与计算机科学系） ； X Computational Physics Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室计算物理部） ； Michigan Institute for Computational Discovery & Engineering, University of Michigan（密歇根大学计算发现与工程研究所） ； Mathematical Sciences, Michigan State University（密歇根州立大学数学科学系） 纠错

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

AI总结 针对深度图像先验（DIP）过拟合问题，提出一种基于构造伪自引用图像的过拟合检测框架，实现无需噪声水平估计的早期停止方法。

Comments 35 pages, 10 figures, 14 tables

Fairness Beyond Demographics: Optimizing Performance Across Appearance-Based Hidden Cohorts in Medical Imaging

超越人口统计学的公平性：在医学影像中优化基于外观的隐藏队列性能

Milad Masroor, Cuong Nguyen, Kevin Wells, Gustavo Carneiro

机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing（视觉、语音和信号处理中心） 纠错

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

AI总结 提出无标签隐藏队列公平性（LHCF）训练范式，通过聚类图像为外观队列并优化其公平性，解决医学影像模型在人口统计学属性上的性能差异问题。

Comments Pre-review version submitted to MICCAI 2026. 10 pages, 5 figures

Bridging Superconductors with UN Development Goals: Perspectives and Applications

超导体与联合国发展目标的桥梁：视角与应用

Edimar A. S. Duran, Alfonso Pulgar, Rodolfo Izquierdo, Diana M. Koblischka, Anjela Koblischka-Veneva, Michael R. Koblischka, Rafael Zadorosny

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文通过文献计量分析，探讨陶瓷超导体与联合国可持续发展目标的关联，强调其在能源、医疗、交通、环保及量子计算等领域的应用潜力。

Comments 51 pages, 17 figures, 7 tables, Review paper based on bibliometry

Journal ref physica status solidi (a), 2026; 223

iLoRA: Bayesian Low-Rank Adaptation with Latent Interaction Graphs for Microbiome Diagnosis

iLoRA: 用于微生物组诊断的具有潜在交互图的贝叶斯低秩适应

Yang Song, Yixuan Zhang, Lingfa Meng, Tongyuan Hu, Haizhou Shi, Hao Wang, Samir Bhatt, Hengguan Huang

机构 * University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark ； Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA ； Section of Health Data Science \& AI, Department of Public Health, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark ； MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Department of Infectious Disease Epidemiology, School of Public Health, Faculty of Medicine, Imperial College London, London, United Kingdom 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出iLoRA，一种贝叶斯图条件LoRA框架，通过推断输入中的潜在交互图生成输入条件LoRA更新，联合学习预测和潜在交互结构，在微生物组诊断中优于现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026

Genetically Aligned Patient Representations Improve Hematological Diagnosis

基因对齐的患者表示改善血液学诊断

Muhammed Furkan Dasdelen, Fatih Ozlugedik, Ilaria Looser, Rao Muhammad Umer, Christian Pohlkamp, Carsten Marr

机构 * Institute of AI for Health, Helmholtz Munich, Germany International School of Medicine, Istanbul Medipol University, T\"urkiye Munich Leukemia Laboratory, Germany Department of Medicine III, Ludwig-Maximilian-University Hospital, Germany Department of Physics, University of Munich, Germany Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany DKTK, German Cancer Consortium, Germany 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG；medical image(comments)

AI总结 提出一种两阶段框架，通过自监督视觉预训练和监督对比学习对齐白细胞图像与染色体畸变及体细胞突变，提升血液学诊断性能。

Comments Accepted for publication at the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2026

LogDx-CI: Benchmarking Log Reduction Tools for LLM Root-Cause Diagnosis

LogDx-CI：为LLM根因诊断基准测试日志缩减工具

Bowen Qin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出LogDx-CI基准，比较11种日志缩减工具在35个真实CI故障案例上的效果，发现混合grep+tail路由器在成本质量上占优，且智能体循环可缩小质量差距但成本差异持续存在，同时跨家族LLM摘要器优于同家族。

Digitally enriching a screening population for pancreatic cancer using routine blood-based measures and clinical histories

利用常规血液检测指标和临床病史对胰腺癌筛查人群进行数字富集

Chris Varghese, Leo Y. Li-Han, Richa Bisht, Ellen Larson, Frank Lee, Ryan M. Carr, Tanios S. Bekaii-Saab, Shounak Majumder, John D. Halamka, Mark Truty, Ajit H. Goenka, Hojjat Salehinejad, Cornelius A. Thiels

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 提出基于Transformer的多头注意力神经网络，利用纵向诊断编码和血液检测序列预测胰腺癌风险，实现提前1-3年风险分层，为人群级数字富集筛查奠定基础。

Boolean Algebra -- Driven Sepsis Diagnosis

布尔代数驱动的脓毒症诊断

Marcus Weber, Kai Kappert, Marco Reidelbach, Ambros Gleixne, Konstantin Fackeldey, Wolfgang Bauer

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本研究基于布尔多项式环构建逻辑数据分析框架，通过理想选择准则推导可解释的分类规则，实现脓毒症的阳性/阴性分类，并整合专家知识避免过拟合。

On the Role of Inductive Bias in Time-Series Pretraining: A Case Study in Learning Generalizable Representations for Clinical Time Series

论归纳偏置在时间序列预训练中的作用：以临床时间序列学习通用表征的案例研究

Sharmita Dey, Diego Paez-Granados

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Paraplegic Research（瑞士脊髓损伤研究所） ； ETH Zurich, Swiss Paraplegic Research（苏黎世联邦理工学院、瑞士脊髓损伤研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过PathoFM编码器中心Transformer，结合局部补全、时间连续性和无监督上下文动力学三种互补目标，研究预训练目标中归纳偏置对跨任务类型和受试者迁移的影响，发现动态中心混合目标能产生最平衡的迁移表征。

Single-photon time-stretch infrared spectroscopy

单光子时间拉伸红外光谱学

Ben Sun, Kun Huang, Huijie Ma, Jianan Fang, Tingting Zheng, Yongyuan Chu, Hairun Guo, Yan Liang, E Wu, Ming Yan, Heping Zeng

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 提出基于高保真光谱上转换和时间相关符合计数的宽带中红外单光子时间拉伸光谱仪，实现亚波数分辨率、单光子灵敏度和室温操作。

Journal ref Laser & Photonics Reviews 18, 2301272 (2024)

Lensless wide-field 3D fiber endoscopy through scattering media using synthetic wavelength holography

基于合成波长全息术的无透镜宽场三维散射介质光纤内窥镜

Muralidhar Madabhushi Balaji, Parker Liu, Patrick Cornwall, Tianyi Wang, Jürgen Czarske, Florian Willomitzer

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 提出基于合成波长全息术的无透镜内窥镜方法，通过多芯多模光纤实现散射介质后的宽场三维成像，分辨率约500 μm，视场角达46°。

Bayesian model selection and misspecification testing in imaging inverse problems only from noisy and partial measurements

仅从噪声和部分测量中进行成像逆问题的贝叶斯模型选择与误设定检验

Tom Sprunck, Marcelo Pereyra, Tobias Liaudat

机构 * Heriot-Watt University, MACS \& Maxwell Institute for Mathematical Sciences, EH14 4AS, Edinburgh, United Kingdom 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.IV

AI总结 提出一种结合贝叶斯交叉验证与数据分裂的通用方法，用于在无真实数据情况下对成像逆模型进行选择与误设定检测，兼容扩散采样器等贝叶斯成像采样器，计算成本低且准确率高。

An Approach for Thyroid Nodule Analysis Using Thermographic Images

使用热成像图像进行甲状腺结节分析的方法

J. R. González, É. O. Rodrigues, C. P. Damião, C. A. P. Fontes, A. C. Silva, A. C. Paiva, H. Li, C. Du, A. Conci

机构 * Computer Science Department, Universidade Federal Fluminense（联邦弗里蒙特大学计算机科学系） ； Radiology Department, Hospital Universitário Antônio Pedro (HUAP)（安东尼奥佩德罗大学医院放射科） ； Applied Computation Group NCA-UFMA, Universidade Federal do Maranhão（马兰舍大学应用计算组NCA-UFMA） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV；biomedical(journal_ref)

AI总结 本文综述了热成像在甲状腺分析中的应用，提出图像采集协议和自主配准方法，并通过特征提取、图像处理和分类方法区分健康与患病患者。

Journal ref Application of Infrared to Biomedical Sciences 2017

An Interpretable Vision Transformer as a Fingerprint-Based Diagnostic Aid for Kabuki and Wiedemann-Steiner Syndromes

一种可解释的基于指纹的视觉Transformer辅助诊断Kabuki和Wiedemann-Steiner综合征

Marilyn Lionts, Arnhildur Tomasdottir, Viktor I. Agustsson, Yuankai Huo, Hans T. Bjornsson, Lotta M. Ellingsen

机构 * Dept. of Computer Science, Vanderbilt University（范德比尔特大学计算机科学系） ； Dept. of Genetics and Molecular Medicine, Landspitali University Hospital（陆斯帕蒂医院遗传学与分子医学系） ； Louma G. Laboratory of Epigenetics Research, Faculty of Medicine, University of Iceland（爱沙尼亚大学医学系表观遗传学研究实验室） ； McKusick-Nathans Dept. of Genetic Medicine, Johns Hopkins University School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院遗传医学部） ； Faculty of Electrical and Computer Engineering University of Iceland（爱沙尼亚大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 本研究提出一种基于视觉Transformer的深度学习模型，利用指纹图像区分Kabuki综合征（KS）和Wiedemann-Steiner综合征（WSS）患者与健康对照，并通过注意力可视化增强可解释性，为罕见遗传病的非侵入性诊断提供新工具。

BuilDyn: Excitation-Driven Data Generation for Building Thermal Dynamics Modeling and Control

BuilDyn: 面向建筑热动力学建模与控制的激励驱动数据生成

Felix Koch, Thomas Krug, Fabian Raisch, Benjamin Schäfer, Benjamin Tischler

机构 * Technical University of Applied Sciences Rosenheim（应用技术大学罗森海姆） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出BuilDyn包，通过可定制的激励策略生成控制导向的建筑数据，提升机器学习模型对未见工况的鲁棒性。

ReflexGrad: Within-Episode Failure Recovery in LLM Agents via Progress-Gated Dual-Process Routing

ReflexGrad: 基于进度门控双过程路由的LLM智能体片段内故障恢复

Ankush Kadu, Aswanth Krishnan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出ReflexGrad双过程架构，通过进度门控路由在无演示条件下实现LLM智能体片段内故障恢复，显著提升任务成功率。

Comments 18 pages, 4 figures, 10 tables. Accepted at ICML 2026 FoGen Workshop

CRITIC-R1: Learning Structured Critics for Retrieval-Augmented Generation

CRITIC-R1: 学习结构化评论用于检索增强生成

Wenhan Xiao, Ziwei Zhang, Chuanyue Yu, Xingcheng Fu, Qingyun Sun, Runhua Xu, Jianxin Li

机构 * Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北航） ； Guangxi Normal University（广西师范大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出CRITIC-R1框架，通过强化学习将RAG评论建模为结构化错误诊断问题，设计保守判断对齐和诊断质量对齐奖励函数，提升检索增强生成的答案质量。

Comments 17 pages,13 figures

NICE: A Theory-Grounded Diagnostic Benchmark for Social Intelligence of LLMs

NICE：一个基于理论的LLM社交智能诊断基准

Yunjin Qi, Zhaojun Jiang, Xuan Wu, Hanxi Pan, Yixuan Wang, Yanfang Liu, Xiang Ji, Churu Yu, Chunyuan Zheng, Yingze Chen, Jie He, Liuqing Chen, Zaifeng Gao

机构 * Department of Psychology and Behavioral Sciences, Zhejiang University（浙江大学心理学与行为科学系） ； College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） ； Human Machine Interaction Lab, Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司人机交互实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Neurocognitive Development and Mental Health（浙江省神经认知发展与心理健康重点实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过构建基于社会理论的社交智能框架，提出诊断基准NICE，用于细粒度评估大语言模型在社交交互中的能力弱点。

LLM-ALSO: LLM-Driven Adaptive Learning-Signal Optimization for Multi-Agent Reinforcement Learning

LLM-ALSO：基于大语言模型驱动的自适应学习信号优化用于多智能体强化学习

Xiaoguang Wu, Zhi Zheng, Hui Xiong

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对稀疏奖励下多智能体强化学习协调困难的问题，提出LLM-ALSO框架，通过迭代诊断、提议和验证机制利用大语言模型自适应优化奖励塑形配置，提升学习效率与性能。

Comments 14 pages, 6 figures, 6 tables