医学 AI

Time-Conditioned and Multi-Time Survival Prediction from 2D PET/CT Projections in Lung Cancer

基于2D PET/CT投影的时间条件与多时间生存预测在肺癌中的应用

Ashish Chauhan, Sambit Tarai, Elin Lundström, Johan Öfverstedt, Håkan Ahlström, Joel Kullberg

机构 * Radiology, Department of Surgical Sciences, Uppsala University（乌普萨拉大学外科学系放射科） ； National Academic Infrastructure for Supercomputing (NAISS), Linköping University（林雪平大学国家学术超级计算基础设施） ； Antaros Medical ； SciLifeLab, Uppsala University（乌普萨拉大学SciLifeLab） 纠错

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

AI总结 提出时间条件生存（ATCS）和多时间生存（MTS）两种方法，利用2D PET/CT投影预测非小细胞肺癌患者生存，ATCS在早期预测更优，MTS在晚期更优。

Comments Under review at MIUA 2026

Multimodal Ordinal Modeling of Alzheimer's Disease Severity Using Structural MRI and Clinical Data

使用结构MRI和临床数据的阿尔茨海默病严重程度的多模态序数建模

Boris-Stephan Rauchmann, Jonathan Laib, Buse Ercik, Robert Perneczky, Sergio Altares-López

机构 * Department of Neuroradiology, LMU University Hospital, Ludwig Maximilian University of Munich（神经放射科，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医院，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Department of Psychiatry and Psychotherapy, LMU University Hospital, Ludwig Maximilian University of Munich（精神病学与心理治疗系，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医院，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

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

AI总结 提出一种注意力增强的多模态序数回归框架，整合MRI、人口统计学和遗传数据，用于自动且可解释的AD严重程度分期，在ADNI等数据集上验证，序数模型在相邻阶段准确率（0.970）和与临床分期一致性（QWK 0.549）上表现最佳。

Comments 18 pages. Submitted to journal for review

Multimodal Brain Tumour Classification Using Feature Fusion

使用特征融合的多模态脑肿瘤分类

Wajih ul Islam, Muhammad Yaqoob, Javed Ali Khan, Volker Steuber

机构 * School of Physics, Engineering and Computer Science（物理、工程与计算机科学学院） ； University of Hertfordshire（赫特福德郡大学） 纠错

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

AI总结 提出双分支多模态网络，融合MRI图像与91个放射组学特征，通过门控融合实现脑肿瘤分类，准确率达96.13%。

Estimating Spatially-Smoothed Fiber Orientation Distribution from Diffusion-MRI Experiments

从扩散MRI实验估计空间平滑的纤维取向分布

Jilei Yang, Seungyong Hwang, Mengjie Shi, Jie Peng

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)

AI总结 提出最近邻自适应回归模型（NARM），通过加权局部似然估计和空间邻域嵌套实现纤维取向分布（FOD）的空间自适应估计，引入体素级重缩放和数据驱动停止规则防止过平滑，并基于配置感知策略选择相似性平滑参数，在模拟和人类连接组项目数据中提高了估计准确性和可重复性。

OCSVM-Guided Representation Learning for Unsupervised Anomaly Detection

OCSVM引导的无监督异常检测表示学习

Nicolas Pinon, Robin Trombetta, Carole Lartizien

机构 * Univ. Lyon（里昂大学） ； CNRS UMR 5220（国家科学研究中心UMR 5220） ； Inserm U1294（法国国家医学研究院U1294） ； INSA Lyon（里昂国立应用科学学院） ； UCBL（里昂大学） ； CREATIS（里昂大学生物医学图像研究中心） 纠错

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

AI总结 提出一种将表示学习与可解析求解的一类SVM耦合的方法，通过定制损失函数直接对齐潜在特征与决策边界，在MNIST-C和脑MRI病变检测任务上展现了鲁棒性和性能。

A Two-Stage Framework for Fast Proton Spot Map Generation in Pencil Beam Scanning Prostate SBRT Planning

一种用于笔束扫描前列腺SBRT计划中快速质子点图生成的两阶段框架

Xueyan Tang, Hok Wan Chan Tseung, Mark Pepin, Jiasen Ma, David M. Routman, Doug J. Moseley, Brandon Reber, Jed E. Johnson, Jing Qian

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 提出GenSpot两阶段框架，利用物理信息投影质子点图表示，结合3D SwinUNETR预测和列非负Lasso回归重建，从CT和剂量生成可交付的质子点图，在单机构前列腺SBRT队列中实现与临床计划高度一致的蒙特卡洛剂量。

Forbidden Intersection Theorems for Matrix Spaces

矩阵空间中的禁止交定理

Esty Kelman, Nathan Lindzey, Ohad Sheinfeld

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究一般线性群中矩阵族避免特定维数核交的问题，证明当t小于常数倍n时，极大家族仅由t-共治族及其对偶构成，并给出Frankl-Rödl型构造表明t>n/2时行为改变。

Torelli loci, product cycles, and the homomorphism conjecture for $\mathcal{A}_g$

Torelli 轨迹、乘积环与 $\mathcal{A}_g$ 的同态猜想

Samir Canning, Lycka Drakengren, Jeremy Feusi, Daniel Holmes, Aitor Iribar López, Denis Nesterov, Dragos Oprea, Rahul Pandharipande, Johannes Schmitt, Zheming Sun

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文研究主极化阿贝尔簇模空间Chow环的tautological子代数，通过计算Torelli轨迹与乘积轨迹的交积，表明投影算子taut是Q-代数同态，并构造了tautological环Gorenstein核中的新元素。

Comments v2: 61 pages, added new Gorenstein kernel class and new Section 5.4

A saturation-absorption rubidium magnetometer with multilevel optical Bloch-equation modeling for intermediate-to-high fields

用于中高场的基于多级光学布洛赫方程建模的饱和吸收铷磁力计

Mayand Dangi, Prateek Rajan Gupta, Joseph Kasti, Nivedan Vishwanath, Michael Zepp, David Smith, Benedikt Geiger, Jennifer T. Choy

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出SASHMAG原子传感器，利用铷-87在超精细帕邢-巴克区通过多级光学布洛赫方程建模和物理约束优化，实现0.2-0.4 T磁场测量，精度±0.0017 T。

MedVeriSeg: Teaching LISA-Like Medical Segmentation Models to Verify Query Validity Without Extra Training

MedVeriSeg: 教授LISA-like医学分割模型验证查询的有效性而无需额外训练

Qinyue Tong, Xiaozhen Wang, Ziqian Lu, Jun Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空宇航学院） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； School of Computer Science and Technology (School of Artificial Intelligence), Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院计算机科学与技术学院（人工智能学院）） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MedVeriSeg，一种无需训练的查询验证框架，使LISA-like医学分割模型能够拒绝虚假分割查询。通过相似性响应质量评分模块和轻量级路由多代理验证模块，提升验证鲁棒性，并构建MedVeriSeg-Bench基准，有效减少幻觉分割。

Comments 13 pages, 9 figures

Catheter Monitoring in Intelligent Endovascular Navigation Systems: Interactive Simulations and Mixed Reality for Enhanced Navigational Awareness

智能血管内导航系统中的导管监测：用于增强导航意识的交互式模拟与混合现实

Veronica Ruozzi, Giovanni Battista Regazzo, Maria Chiara Palumbo, Wim-Alexander Beckers, Mouloud Ourak, Xiu Zhang, Francesca Perico, Alessandro Caimi, Emmanuel Vander Poorten, Emiliano Votta

专题命中 医学影像 ：CT(abstract_cn)

AI总结 提出一种结合实时导管形状重建、交互式模拟和混合现实可视化的框架，通过有限元模型和传感器数据监测导管-血管相互作用，实验验证位移误差低于2.33毫米。

Comments Int J CARS (2026)