医学 AI

Training-Free Adversarial Robustness in Computational MRI

计算MRI中无需训练的抗对抗鲁棒性

Mahdi Saberi, Chi Zhang, Mehmet Akçakaya

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

AI总结 提出一种无需重训练即可缓解MRI重建模型对抗攻击的方法，基于循环测量一致性在攻击输入的小邻域内最小化目标函数，显著降低对抗扰动影响。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

CT-VDETR: Semi-supervised 3D Trauma Detection in Computed Tomography (CT) scans using Dense Vertex Relative Position Encoding

CT-VDETR：使用密集顶点相对位置编码的CT扫描半监督3D创伤检测

Shivam Chaudhary, Sheethal Bhat, Andreas Maier

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 提出CT-VDETR框架，结合自监督预训练和半监督transformer检测，在仅78个标注体数据上实现31.33% mAP@0.50，比纯监督方法提升1.53倍。

Comments v2: Updated results with corrected dataset split. Revised Table 1 (mAP@0.50: 31.33% SSL vs 20.45% baseline, 1.53x improvement; mAP@0.75: 30.95% vs 10.45%, 2.96x improvement). Updated validation curves showing stable convergence. No methodology changes. 7 pages, 4 figures, 2 tables. Code: https://github.com/shivasmic/3d-trauma-detection-ssl

iTRIALSPACE: Programmable Virtual Lesion Trials for Controlled Evaluation of Lung CT Models

iTRIALSPACE：用于肺CT模型受控评估的可编程虚拟病灶试验

Fakrul Islam Tushar, Umme Hafsa Momy, Joseph Y. Lo, Geoffrey D. Rubin

机构 * Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Arizona（亚利桑那大学放射科和影像科学系） ； Department of Biomedical Engineering, Florida International University（佛罗里达国际大学生物医学工程系） ； Center for Virtual Imaging Trials, Department of Radiology, Duke University Medical Center（达特茅斯大学医学中心虚拟成像试验中心，放射科） 纠错

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

AI总结 提出可编程评估框架iTRIALSPACE，通过四阶段流水线（结节分析、试验规范、掩膜插入、CT合成）构建受控虚拟病灶试验，揭示固定基准无法发现的模型缺陷。

Comments 11 pages, 13 figures, 13 tables

K-Prism: A Knowledge-Guided and Prompt Integrated Universal Medical Image Segmentation Model

K-Prism: 一种知识引导与提示集成的通用医学图像分割模型

Bangwei Guo, Yunhe Gao, Meng Ye, Difei Gu, Yang Zhou, Leon Axel, Dimitris Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；MRI(abstract,abstract_cn)；CT(abstract,abstract_cn)；pathology(abstract)

AI总结 提出K-Prism统一分割框架，通过双提示表示和混合专家解码器整合语义先验、上下文知识和交互反馈三种知识范式，在18个数据集上实现语义、上下文和交互分割的最优性能。

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

A New k-Space Model for Non-Cartesian Fourier Imaging

一种用于非笛卡尔傅里叶成像的新k空间模型

Chin-Cheng Chan, Justin P. Haldar

机构 * USC Center for Advanced Research Computing（USC高级研究计算中心） ； Signal and Image Processing Institute（信号与图像处理研究所） 纠错

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

AI总结 针对传统基于体素的傅里叶成像模型计算成本高、收敛慢且易产生伪影的问题，提出一种基于傅里叶域基展开的新模型，在非笛卡尔MRI重建中实现更优图像质量和更低计算复杂度。

Navigating Distribution Shifts in Medical Image Analysis: A Survey

医学图像分析中的分布偏移导航：综述

Zixian Su, Jingwei Guo, Xi Yang, Qiufeng Wang, Frans Coenen, Amir Hussain, Kaizhu Huang

机构 * Life Simulation Research Center, Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能生命模拟研究中心） ； Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology（王国阿卜杜勒·阿齐兹国王科技大学电气与数学科学与工程系） ； Department of Intelligent Science, School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学先进科技学院智能科学系） ； Computer Science, School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Centre for Artificial Intelligence, King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德石油与矿物大学人工智能SDAIA-KFUPM联合研究中心） ； Nuffield Department of Primary Care Health Sciences, University of Oxford（牛津大学初级保健健康科学努尔菲尔德部门） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了应对医学图像分析中分布偏移的深度学习方法，按临床约束分类为联合训练、联邦学习、微调和域泛化，并揭示方法从显式对齐向不确定性建模的转变。

Skill-Evolving Grounded Reasoning for Free-Text Promptable 3D Medical Image Segmentation

技能演进的基于推理的自由文本提示3D医学图像分割

Tongrui Zhang, Chenhui Wang, Yongming Li, Zhihao Chen, Xufeng Zhan, Hongming Shan

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 eess.IV

AI总结 提出SEER框架，通过推理驱动的视觉-语言对齐和技能演进策略，解决自由文本提示3D医学图像分割中对语言变异的鲁棒性问题。

Comments MICCAI'26 Early Accept

PhyloSDF: Phylogenetically-Conditioned Neural Generation of 3D Skull Morphology via Residual Flow Matching

PhyloSDF: 基于系统发育条件的残差流匹配神经生成3D颅骨形态

Kaikwan Lau, Gary P. T. Choi

机构 * Department of Mathematics（数学系） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 提出PhyloSDF模型，结合系统发育一致性损失和残差条件流匹配，从少量样本生成符合系统发育关系的3D颅骨形态，在达尔文雀数据集上优于扩散模型和标准流匹配。

Imbalanced Classification under Capacity Constraints

容量约束下的不平衡分类

Daniel Fraiman, Ricardo Fraiman

机构 * Departamento de Matemática y Ciencias Universidad de San Andrés（数学与科学系，圣安德烈斯大学） ； CONICET Argentina（阿根廷国家科研委员会） ； PEDECIBA Matemática Uruguay（乌拉圭PEDECIBA数学） 纠错

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

AI总结 针对少数类检测中容量约束问题，提出形式化分类框架，通过重加权先验概率等价于贝叶斯分类器，并引入容量调整性能指标，实验表明优于传统方法和SMOTE。

Learning Topology-Aware Implicit Field for Unified Pulmonary Tree Modeling with Incomplete Topological Supervision

学习拓扑感知隐式场用于不完整拓扑监督下的统一肺树建模

Ziqiao Weng, Jiancheng Yang, Kangxian Xie, Bo Zhou, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Buffalo（布法罗大学计算机科学与工程系） ； Department of Radiology, Northwestern University（西北大学放射学系） 纠错

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

AI总结 提出TopoField框架，利用稀疏点云学习连续隐式场，在无完整标注下修复肺树拓扑不完整，并联合实现解剖标记与肺段重建，效率高且鲁棒。

Comments 20 pages

DFS-based fast crack pre-detection

基于深度优先搜索的快速裂纹预检测

Duc Nguyen, Vsevolod Chernyshev, Vitalii Makogin, Evgeny Spodarev

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

AI总结 提出一种结合多尺度最大Hessian条目滤波与图连通性分析的快速裂纹预检测方法，通过将三维子区域检测转化为二维图问题，利用深度优先搜索定位裂纹截面，避免全图体素级分割。

Clinically Aware Synthetic Image Generation for Concept Coverage in Chest X-ray Models

临床感知的合成图像生成用于胸部X光模型的概念覆盖

Amy Rafferty, Rishi Ramaesh, Ajitha Rajan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； NHS Lothian（洛锡安国家健康服务） 纠错

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

AI总结 提出CARPA框架，通过解剖约束的概念扰动生成合成胸部X光图像，扩展临床概念覆盖，提升模型性能与可靠性。

Comments Accepted for presentation at the IJCAI-ECAI 2026 RobustifAI workshop

Mitigating Object Hallucinations in LVLMs via Attention Imbalance Rectification

通过注意力不平衡修正减轻LVLM中的对象幻觉

Han Sun, Qin Li, Peixin Wang, Min Zhang

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University（上海可信计算实验室，东华大学） 纠错

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

AI总结 发现多模态和token间注意力不平衡是对象幻觉的因果因素，提出轻量级解码干预方法AIR，通过重新分配注意力权重修正不平衡，在多个基准上减少幻觉达35.1%，并提升通用能力。

Comments CVPR 2026 Findings Track, code is available at https://github.com/Ice-wave/AIR

Automatic Summarization of Doctor-Patient Encounter Dialogues Using Large Language Model through Prompt Tuning

通过提示调优使用大型语言模型自动总结医患对话

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Xiaohan Li, Patrick Balian, Jiang Bian, Yonghui Wu

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； University of Florida Health Cancer Center（佛罗里达大学健康癌症中心） 纠错

专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(abstract)

AI总结 本研究提出通过提示调优生成式大型语言模型来自动总结医患对话，实验表明GatorTronGPT-20B模型在所有评估指标上表现最佳，且计算成本低。

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

A Multimodal Approach to Alzheimer's Diagnosis: Geometric Insights from Cube Copying and Cognitive Assessments

一种多模态阿尔茨海默病诊断方法：来自立方体复制和认知评估的几何洞察

Jaeho Yang, Kijung Yoon

机构 * Department of Electronic Engineering, Hanyang University（电子工程系，翰阳大学） ； Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（人工智能系，翰阳大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出多模态框架，将手绘立方体草图转换为图结构，结合人口统计和神经心理测试分数，用于阿尔茨海默病分类，图表示优于像素模型，多模态融合提升性能。

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

Epileptic Seizure Detection in Separate Frequency Bands Using Feature Analysis and Graph Convolutional Neural Network (GCN) from Electroencephalogram (EEG) Signals

基于特征分析和图卷积神经网络（GCN）的脑电图（EEG）信号癫痫发作检测在不同频段的研究

Ferdaus Anam Jibon, Fazlul Hasan Siddiqui, F. Deeba, Gahangir Hossain

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

AI总结 提出一种频率感知框架，将EEG分解为五个频段并提取判别特征，利用图卷积神经网络建模电极空间依赖，在CHB-MIT数据集上实现99.01%的宽带准确率，提高了可解释性和诊断精度。

Comments One author disagrees with the archiving

TERMS-Bench: Diagnosing LLM Negotiation Agents Beyond Deal Rate

TERMS-Bench: 在交易率之外评估大语言模型谈判代理

Erica Zhang, Fangzhao Zhang, Aneesh Pappu, Batu El, Jose Blanchet, Susan Athey, Jiashuo Liu, James Zou

机构 * Stanford School of Engineering（斯坦福大学工程学院） ； Stanford Department of Economics（斯坦福大学经济系） ； Stanford Graduate School of Business（斯坦福商学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 TERMS-Bench通过博弈论框架评估谈判代理，揭示其在交易率之外的性能差异，如盈余提取、线索使用和合规性。

Comments Project Site: https://terms-bench.github.io/

From Detection to Recovery: Operational Analysis on LLM Pre-training with 504 GPUs

从检测到恢复：504 GPU上LLM预训练的运营分析

Daemyung Kang, Eunjin Hwang, Hanjeong Lee, HyeokJin Kim, Hyunhoi Koo, Jeongkyu Shin, Jeongseok Kang, Jihyun Kang, Jinho Heo, Joongi Kim, Junbum Lee, Jungseung Yang, Kyujin Cho, Youngsook Song

机构 * Lablup Inc.（Lablup公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过分析一个63节点NVIDIA B200生产集群（504 GPU）55天的Prometheus时间序列数据和73天的运营日志，提出了三项定量分析，揭示了多信号检测策略、存储I/O瓶颈和自动重试恢复机制的有效性。

Comments 42 pages, 19 figures, 16 tables. Lablup Technical Report

Universal geometric framework for black hole phase transitions: from multivaluedness to classification

黑洞相变的统一几何框架：从多值性到分类

Shi-Hao Zhang, Zi-Yuan Li, Jing-Fei Zhang, Xin Zhang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 通过构建结合实分析与覆盖空间理论的几何框架，揭示了黑洞一级相变中热力学、动力学和几何量同步多值行为的普遍数学机制，并基于温度曲线的极值点提出黑洞分类方案。

Comments 20 pages, 2 figures

Journal ref Eur. Phys. J. C 86, 642 (2026)

Pathway-Structured Privileged Distillation for Deployable Computational Pathology

面向可部署计算病理学的通路结构特权蒸馏

Yongxin Guo, Hao Lu, Onur Koyun, Muhammet Demir, Metin Gurcan

机构 * School of Medicine, Wake Forest University（威克森林大学医学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MoPE框架，通过通路索引病理专家和记忆使用对齐，将多模态学习转化为仅组织学推理的特权蒸馏，提升全切片图像推理性能。

Ablation Study of a Fairness Auditing Agentic System for Bias Mitigation in Early-Onset Colorectal Cancer Detection

公平性审计代理系统在早发性结直肠癌检测中缓解偏见的消融研究

Amalia Ionescu, Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Emily F. Wong, Paul Wang, Jason H. Moore, Tiffani J. Bright

专题命中 病理影像 ：clinical AI(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 提出双代理架构（领域专家代理+公平性顾问代理），通过消融实验比较不同配置下大语言模型在公平性审计中的表现，发现带RAG的代理系统在识别差异方面语义相似度最高。

Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture

用于LLM辅助临床手稿准备的确定性完整性门控：一种可审计的生物医学信息学架构

Yoojin Nam, Jinhoon Jeong, Namkug Kim

机构 * University of Ulsan College of Medicine（蔚山大学医学院） ； Asan Medical Center（峨山医疗中心） ； Aperivue ； AMIST, Asan Medical Center（AMIST，峨山医疗中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)

AI总结 提出一种确定性完整性门控架构，通过将工作流分解为可独立验证的技能并在每个阶段设置确定性检查，解决了LLM生成临床手稿中的虚假引用、数据漂移和报告指南缺失问题。

Comments 28 pages, 3 figures, 4 tables; includes supplementary material (deterministic-detector inventory, per-class defect breakdown, worked example). Software (MIT): https://github.com/Aperivue/medsci-skills . Archived on Zenodo: concept DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.20155321 and version DOI (v3.8.0) https://doi.org/10.5281/zenodo.20582972

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

Precision Medicine for the Population-The Hope and Hype of Public Health Genomics

人群的精准医学——公共卫生基因组学的希望与炒作

JunBo Wu, Nathaniel Comfort

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文批判“精准公共卫生”过度强调基因组数据对健康结果的决定作用，通过对比进步时代（1890-1920）的类似尝试，指出基因型驱动的预防性公共卫生可能对弱势群体造成伤害，并建议优先整合从分子到社会多层次的数据以避免风险。

Comments 11 pages