科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
即插即用扩散遇见ADMM：双变量耦合用于鲁棒医学图像重建
机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；CT(summary_cn,abstract)；medical image(title)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 提出双耦合即插即用扩散（DC-PnPDP）框架，通过引入经典对偶变量提供积分反馈并采用频谱均匀化（SH）处理结构伪影，解决了现有PnP求解器的稳态偏差和幻觉问题，在CT和MRI重建中实现了最先进的保真度和加速收敛。
Comments Accepted by ICML 2026
多粒度3D肾脏病变特征提取来自CT体积
机构 * Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, University of Florida（健康结果与生物医学信息学系，佛罗里达大学） ； Department of Urology, University of Florida（泌尿外科，佛罗里达大学） ； Department of Biostatistics and Health Data Science, Indiana University School of Medicine（生物统计学与健康数据科学系，印第安纳大学医学院） ； Center of Biomedical Informatics（生物医学信息学中心）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；radiology(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出LesionDETR，一种基于DETR的架构，通过大小距离匈牙利匹配和分层损失，实现从CT体积中按病变预测四个临床属性，在双侧异常检测上达到AUC 0.799。
基于潜空间运动跟踪的单次测量前瞻性动态3D MRI重建
机构 * University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 提出PDMR框架，通过离线学习运动场的低维潜流形并采用三平面表示实现高效编码，从单次测量中实现高保真、时间一致的前瞻性动态3D MRI重建。
3D-GlioPREDICT: 用于胶质瘤患者放疗后脑MRI预测的3D潜在扩散模型
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 eess.IV
AI总结 提出一种3D潜在扩散框架，以空间分辨的体素级剂量分布为条件，结合预处理图像和随访时间，生成放疗后脑MRI，在公开数据集上优于2D方法。
Comments 12 pages, 6 figures, 2 tables
StrokeTimer: 基于非增强CT的缺血性卒中发病时间估计的鲁棒表示学习
机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Graduate School of Life Sciences, Utrecht University（乌得勒支大学生命科学研究生院） ； Department of Neurology, Maastricht University Medical Centre+（马斯特里赫特大学医学中心神经科） ； Precision Medicine Department, GROW Research Institute for Oncology and Reproduction, Maastricht University（马斯特里赫特大学精准医学部，GROW肿瘤与生殖医学研究所） ； Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam University Medical Centre（阿姆斯特丹大学医学中心放射学与核医学系） ； Department of Radiology and Nuclear Medicine, Maastricht University Medical Centre+（马斯特里赫特大学医学中心放射学与核医学系）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出StrokeTimer框架，通过自监督解耦学习和能量引导对比学习，从非增强CT中估计缺血性卒中发病时间，在大型多中心数据集上实现宏AUC 0.69和宏F1 0.57，较基线提升近50%。
Comments Early accepted at MICCAI 2026
利用光流法重建CT扫描中动态物体的算法
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 eess.IV
AI总结 本文提出了一种利用光流法从图像中纠正CT扫描图像中运动的算法，通过模拟扫描数据验证了该方法在动态物体重建中的有效性。
基于不等式约束与预条件的TV正则化CT重建及金属伪影消除
机构 * Karl-Franzens-Universität Graz（格拉茨卡尔-弗里德里希大学）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种结合不等式约束与预条件的TV正则化方法，用于CT重建中减少金属伪影，通过Chambolle-Pock算法和预条件的Douglas-Rachford分裂法及ADMM算法实现快速收敛，验证了模型在真实和合成数据中的有效性。
Comments Master's Thesis, as submitted at the University of Graz
一种多对比MRI方法用于丘脑分割
机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； Queensland Brain Institute, University of Queensland（昆士兰脑研究所，昆士兰大学） ； Mater Hospital, South Brisbane, Queensland, Australia（马特医院，南布里斯班，昆士兰，澳大利亚） ； Wellcome Centre for Human Neuroimaging, UCL Institute of Neurology, University College London, United Kingdom（wellcome人类神经影像中心，伦敦大学学院神经学研究所，伦敦大学学院，英国） ； German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Magdeburg, Germany（德国神经退行性疾病研究中心（DZNE），马格德堡，德国）
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种多模态MRI分割方法，通过多对比数据提高丘脑子核分割精度，结合迭代配准、手动分割模板、监督学习和凸优化，提升分割性能与鲁棒性。
多对比MRI重建与结构引导的总变分
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于结构引导的总变分方法，用于多对比MRI重建，通过结合结构先验知识提升重建质量，在标准指标上优于传统总变分方法。
Comments 18 pages, 16 figures
一种非常快速的迭代算法用于TV正则化图像重建及其在低剂量和少视角CT中的应用
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种快速迭代算法用于低剂量和少视角CT图像重建，通过TV正则化最小化数据保真项，利用预条件技术提升收敛速度。
Comments 16 pages, 8 figures, SPIE Optics + Photonics 2016 Conference (Developments in X-Ray Tomography X) Paper No. 9967-37
基于sinogram约束的TV最小化方法用于CT中的金属伪影消除
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于凸优化问题和总变分正则化的CT金属伪影消除方法，利用Chambolle-Pock算法求解，并通过合成数据验证了该方法的有效性。
Comments Part of the OAGM 2014 proceedings (arXiv:1404.3538)
非线性算子的对偶-混合梯度方法及其在MRI中的应用
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种改进的对偶-混合梯度方法，用于求解非线性算子的极小极大问题，应用于MRI中的扩散张量成像和MR速度成像，展示了方法的高效性。
Journal ref T. Valkonen, A primal-dual hybrid gradient method for non-linear operators with applications to MRI, Inverse Problems 30 (2014), 055012
为纠正而多任务：通过联合重建与配准的运动补偿MRI
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出了一种联合重建与配准框架下的运动校正方法，通过引入新的变分模型，结合L2保真项和超弹性原理的正则化项，提高了MRI重建质量并准确估计了呼吸动态。
Comments 12 pages, 3 figure, accepted for publication in Scale Space and Variational Methods in Computer Vision conference proceedings
球函数正则化用于平行MRI重建
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出基于球函数基的正则化方法，用于解决平行MRI中同时估计线圈灵敏度的优化难题，通过非线性ADMM求解模型并验证其有效性。
利用混合泊松-高斯噪声模型进行统计图像重建用于X射线CT
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)
AI总结 本文提出混合泊松-高斯（MPG）模型用于超低剂量CT图像重建，通过直接处理非正数据减少噪声和偏倚，提升图像质量。
Comments 11 pages,6 figures
通过联合稀疏性紧框架正则化实现PET-MRI联合重建
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出基于紧框架的PET-MRI联合重建模型，利用紧框架系数的联合稀疏性，并采用非凸平衡方法考虑PET和MRI图像的不同正则性，通过近端交替最小化算法实现全局收敛，实验表明性能优于现有方法。
Comments Accepted by SIAM Journal of Imaging Sciences
从欠采样数据动态重建MRI：结合解剖学预扫描
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出了一种新的变分方法，结合时间平滑和空间总变分正则化，利用解剖MRI预扫描的结构先验信息来重建欠采样动态MRI数据，提升图像结构相似性并允许局部时间平滑变化。
技术报告：利用跳跃信息改进的傅里叶重建及其在MRI中的应用
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种改进的傅里叶重建方法，通过利用函数的跳跃信息提升重建精度，适用于MRI等应用，优于现有稀疏优化方法。
半定松弛在最优实验设计中的应用：用于超极化MRI的底物注射
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文研究了在离散时间线性状态空间模型中，受输入幅度和l1/l2范数约束下的最优输入设计问题，通过半定松弛技术求解非凸二次函数的最大化问题，并应用于超极化MRI的底物注射设计。
Comments 6 pages, Accepted to ACC 2016
基于核方法的CT重建：利用循环矩阵的快速实现
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种基于核方法的CT重建算法，利用循环矩阵加速ART算法，通过数值实验验证了其在重建精度和计算效率上的优势。
Comments Master's thesis, 108 pages This paper has been withdraw by the author due to some crucial errors
用MRI可视化导体中的皮肤效应：${}^7$Li MRI实验与计算
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文通过结合RF场计算与实验MRI，研究${}^7$Li金属的皮肤效应，揭示RF场方向对bulk金属MRI的影响，为电池系统等应用提供理论支持。
Journal ref Journal of Magnetic Resonance (2014), pp. 143-149
实时MRI重建的聚合运动估计
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种整合相邻帧变形的实时MRI重建方法，无需额外测量，可处理多通道数据和非Cartesian采样，提升时间保真度和减少残余伪影。
Comments This is a preliminary technical report. A polished version is published by Magnetic Resonance in Medicine. Magnetic Resonance in Medicine 2013
运动引导的因果解耦用于鲁棒多视角电影心脏MRI诊断
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； St. Francis Hospital & Heart Center（圣弗朗西斯医院及心脏中心） ； Hartford HealthCare（哈特福德医疗集团） ； Instituto do Coração (InCor)（心脏研究所（InCor）） ； Atlantic Health System（大西洋健康系统） ； Sociedad Italiana de Beneficencia (Hospital Italiano)（意大利慈善协会（意大利医院））
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；diagnosis(title)；medical image(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出运动引导的视角-疾病解耦框架MoViD，通过双分支监督对比学习和梯度反转对抗约束分离视角特定与疾病判别特征，结合无标注时间运动特征定位心脏区域并缓解类别不平衡，在静脉血栓数据集和两个公开基准上超越标准Transformer基线。
L-TGVN：利用纵向先验进行个性化快速MRI
机构 * NYU Center for Data Science（纽约大学数据科学中心） ； Center for Advanced Imaging Innovation and Research (CAI²R)（先进成像创新与研究中心） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； Function Health
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；pathology(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 提出L-TGVN，一种利用纵向先验作为侧信息从高度欠采样测量中重建当前扫描的变分网络，无需显式配准并适应协议差异，在定量指标和结构保持上优于基线方法。
Comments Accepted to MICCAI 2026
MRI质子共振频率测量中背景相位去除的新方法
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种基于高阶边缘检测和稀疏图像表示的新方法，用于去除MRI质子共振频率测量中的背景相位，以恢复有用信息。
基于相关性和材料图像稀疏性的图像域多材料分解用于双能CT
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种新的图像域多材料分解方法，利用材料图像的共同边缘信息和稀疏性正则化，提高多材料重建的准确性与效率。
一种自动正则化方法：用于使用稀疏数据的3DX射线微CT重建的应用
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)
AI总结 本文提出基于三维剪切let变换域内稀疏性约束的自动正则化方法，用于提升稀疏数据下3DX射线微CT重建的鲁棒性，实验表明在减少X射线投影数量10%的情况下仍能保持重建质量。
联合图像边缘重建及其在多对比MRI中的应用
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 本文提出了一种新的联合图像重建方法，通过直接从观测数据中恢复边缘，采用向量总变分正则化将联合重建问题转化为雅可比矩阵的l1最小化问题，实现了O(1/k²)的收敛率，提高了重建效率和精度。
Comments 16 pages, 7 figures, submitted to Inverse Problems
一种快速非凸压缩感知算法用于高采样率MRI图像重建
机构 * Department of Mathematics, University of Bologna（博洛尼亚大学数学系）
专题命中 医学影像 ：MRI(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种快速高效的MRI图像重建算法，通过非凸正则化目标函数和最小二乘数据拟合约束，解决严重欠采样数据的重建问题，证明了算法的收敛性。
小区域CT重建中基于shearlet的正则化数值评估
专题命中 医学影像 ：CT(title_cn,summary_cn)
AI总结 本文提出基于shearlet正则化的凸优化方法，用于小区域CT重建，证明其对ROI位置不敏感且在小ROI情况下稳定性强。
Comments 13 pages, 30 figures
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