arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-06-16 至 2026-06-16 共收录 47 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 47 篇

2606.16991 2026-06-16 cs.CV cs.LG 新提交 93%

A Multi-Center Benchmark for Abdominal Disease Diagnosis and Report Generation from Non-Contrast CT

基于非增强CT的腹部疾病诊断与报告生成的多中心基准

Mariam Elbakry, Aliaa Sayed Sheha, Salma Hassan Tantawy, Aya Yassin, Concetto Spampinato, Karim Lekadir, Xiaomeng Li, Marawan Elbatel

机构 * Ain Shams University(艾因夏姆斯大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) University of Catania(卡塔尼亚大学) Universitat de Barcelona(巴塞罗那大学)

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

AI总结 提出一个多中心基准,利用非增强CT合成增强CT发现,用于多器官腹部疾病诊断和自动报告生成,实验表明非增强CT保留诊断信号,平均AUC达69.1%(内部)和63.1%(外部)。

Comments Early Accept (top ~9%), MICCAI 2026

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2606.16484 2026-06-16 cs.CV cs.AI cs.MM 新提交 91%

Unified Multimodal Model for Brain MRI Imputation and Understanding

统一多模态模型用于脑MRI补全与理解

Zhiyun Song, Che Liu, Tian Xia, Avinash Kori, Wenjia Bai

机构 * Department of Computing, Imperial College London(伦敦帝国理工学院计算机系) Department of Brain Sciences, Imperial College London(伦敦帝国理工学院脑科学系)

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

AI总结 提出UniBrain模型,通过统一训练策略联合处理脑MRI模态补全与图像理解,采用自对齐和动态隐藏状态机制,在多疾病数据集上实现高性能。

Comments Early accepted to MICCAI 2026

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2606.14727 2026-06-16 cs.CV 新提交 91%

FairGen: Preference-Aligned Diffusion for Demographically Equitable Medical Image Synthesis

FairGen: 用于人口统计公平医学图像生成的偏好对齐扩散模型

Zhimin Li, Ruichen Zhang, Zhen Tan, Howard J Aizenstein, Jingtong Hu, Tianlong Chen

机构 * University of Pittsburgh, Swanson School of Engineering(匹兹堡大学斯旺森工程学院) The University of North Carolina at Chapel Hill, Department of Computer Science(北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系) Arizona State University, School of Computing and Augmented Intelligence(亚利桑那州立大学计算与增强智能学院) University of Pittsburgh, Department of Psychiatry(匹兹堡大学精神病学系)

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

AI总结 提出FairGen框架,通过将医生偏好嵌入扩散模型生成过程,合成人口统计平衡的医学图像,在皮肤、胸片和脑MRI任务上分别实现95.9%、80.0%和35.2%的公平性提升,同时保持诊断准确性。

Comments Accepted for publication in npj Digital Medicine. 20 pages, 6 figures

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2501.01908 2026-06-16 cs.CV cs.LG eess.IV physics.med-ph 版本更新 90%

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

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2603.12514 2026-06-16 cs.CV cs.LG 版本更新 90%

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)

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

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2606.16212 2026-06-16 cs.CV cs.AI 新提交 90%

LUCID: Learned Undersampling-Adaptive Consistency-Guided Inference with Deterministic Flow Matching for Sparse-View CT Reconstruction

LUCID:基于确定性流匹配的学习型欠采样自适应一致性引导稀疏视角CT重建

Jigang Duan, Jiayi Wang, Heran Wang, Ping Yang, Genwei Ma, Xing Zhao

机构 * School of Mathematical Sciences, Capital Normal University(首都师范大学数学科学学院) National Center for Applied Mathematics Beijing, Capital Normal University(首都师范大学北京国家应用数学中心) Academy for Multidisciplinary Studies, Capital Normal University(首都师范大学交叉科学研究院)

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

AI总结 提出LUCID框架,利用流匹配生成先验和稀疏度自适应策略,通过退化匹配初始状态和投影域一致性校正,实现不同采样密度下的稳定稀疏视角CT重建,减少伪影和幻觉结构。

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2606.16036 2026-06-16 cs.CV 新提交 90%

Trusting Right Predictions for Wrong Reasons: A LIME Based Analysis of Deep Learning Interpretability in Lung Cancer Diagnosis

信任错误理由的正确预测:基于LIME的肺癌诊断深度学习可解释性分析

Samarpan Poudel, Vladislav D Veksler

机构 * Caldwell University School of Business and Computer Science(考德威尔大学商业与计算机科学学院)

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

AI总结 本研究通过LIME分析三种深度学习模型(CNN、ResNet50、ViT)在肺癌CT分类中的决策一致性,发现预测高度一致但解释区域差异显著,表明预测一致性不能替代推理一致性。

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2606.15611 2026-06-16 cs.CV cs.AI 新提交 90%

Mutual Distillation of Dual-Foundation Models for Semi-Supervised PET/CT Segmentation

双基础模型的相互蒸馏用于半监督PET/CT分割

Fuyou Mao, Beining Wu, Yanfeng Jiang, Bohan Xu, Lixin Lin, Naye Ji, Hao Zhang, Yan Tang

机构 * Central South University(中南大学) Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学) Communication University of Zhejiang(浙江传媒学院) Northeastern University(东北大学)

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

AI总结 提出MuDuo框架,利用SAM-Med3D和SegAnyPET分别从CT和PET中蒸馏知识到轻量学生网络,实现半监督器官分割,仅用5个标注样本在AutoPET数据集上达到最优性能。

Comments MICCAI 2026

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2606.15110 2026-06-16 cs.CV 新提交 90%

Physics-Driven Zero-Shot MRI Reconstruction with Non-local Image Priors

基于非局部图像先验的物理驱动零样本MRI重建

Lingtong Zhang, Wenlei Li, Mu He, Li Xiao, Yang Ji

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学信息科学技术学院)

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

AI总结 提出一种物理驱动的零样本自监督学习框架,通过线圈灵敏度图引导的动态存储库、SPIRiT正则化和非局部自相似像素银行,解决欠采样MRI重建中的监督不足和过拟合问题,在FastMRI数据集上达到最优性能。

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2605.05761 2026-06-16 cs.CV 版本更新 90%

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)

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

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2509.25594 2026-06-16 cs.CV cs.AI 版本更新 90%

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)

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

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2606.15370 2026-06-16 cs.CV cs.LG 新提交 89%

MNet++: Extended 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation

MNet++: 用于各向异性医学图像分割的扩展2D/3D网络

Kirsten Odendaal, Rade Bajic

机构 * School of Computing, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院计算学院)

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

AI总结 本文复现并扩展了混合2D/3D卷积网络MNet,引入自适应融合门控和VMamba状态空间模块,在保持各向异性鲁棒性的同时提升分割性能。

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2606.15457 2026-06-16 cs.CV cs.LG 新提交 88%

Lesion-DDPM: Lesion-Enhanced 3D Diffusion for MS MRI Synthesis

Lesion-DDPM:用于MS MRI合成的病灶增强3D扩散模型

Weidong Zhang, Yongchan Jung, Shafayat Mowla Anik, Furen Xiao, Vasudevan Janarthanan, Enkhzaya Chuluunbaatar, Byeong Kil Lee, Jeeho Ryoo

机构 * University of Texas at Arlington(德克萨斯大学阿灵顿分校) University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校) University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) National Taiwan University Hospital(国立台湾大学医院) National University of Mongolia(蒙古国立大学) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

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

AI总结 提出Lesion-DDPM,一种3D条件扩散框架,通过多级解剖掩膜注入和病灶加权重建损失,实现病灶感知的FLAIR合成,在MS病灶分割下游任务中显著提升Dice分数。

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2606.15167 2026-06-16 cs.CV 新提交 87%

Variational Network with Wavelet-based UNET in Accelerated MRI Reconstruction from Under Sampled K-space Data

基于小波UNET的变分网络在欠采样k空间数据加速MRI重建中的应用

Yasir Arafat Prodhan, Shaikh Anowarul Fattah

机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology(孟加拉国工程技术大学)

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

AI总结 提出一种结合小波U-Net的变分网络,通过可学习多尺度频率表示和物理引导迭代重建,在单线圈和多线圈设置下有效抑制伪影、保留高频细节,在fastMRI和M4Raw数据集上达到最优性能。

Comments 14 pages, 9 figures

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2606.15976 2026-06-16 cs.CV 新提交 86%

HadBalance: A Plug-and-Play Unified Global Geometric Prior Framework for Generalizable Biomedical Segmentation

HadBalance: 一种即插即用的统一全局几何先验框架,用于可泛化的生物医学分割

Zhuangzhi Gao, Feixiang Zhou, He Zhao, Wenhan Chen, Ruiyu Luo, Xin Wang, Hongyi Qin, Zhongli Wu, Yanda Meng, Yitian Zhao, Alena Shantsila, Gregory Y. H. Lip, Eduard Shantsila, Yalin Zheng

机构 * Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool(利物浦大学眼与视觉科学系) Department of Primary Care and Mental Health, University of Liverpool(利物浦大学初级保健与精神健康系) School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University(北京大学心理与认知科学学院) Computer Vision Research Group, University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学计算机视觉研究组) Institute of Life Course & Medical Sciences, University of Liverpool(利物浦大学生命历程与医学科学研究所) Bioengineering Program, Biomedical Sciences Division (BioMed), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)(阿卜杜拉国王科技大学生物医学科学部生物工程项目) Ningbo Cixi Institute of Biomedical Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院宁波慈溪生物医学工程研究所) Liverpool Centre for Cardiovascular Science, University of Liverpool(利物浦大学利物浦心血管科学中心)

专题命中 医学影像 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract,comments);diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对生物医学图像分割中几何先验缺乏统一性和泛化性的问题,提出基于Hadwiger定理的全局近凸形状先验,并结合冲突感知目标平衡方法,实现跨器官和模态的即插即用分割。

Comments Provisionally accepted by the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2026). 11 pages, 3 figures, 2 tables

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2606.15323 2026-06-16 cs.CV 新提交 85%

PPDM: Pixel Puzzling Diffusion Model for Speed and Memory Efficient Volumetric Medical Image Translation

PPDM: 像素拼图扩散模型用于速度和内存高效的体积医学图像翻译

Tianqi Chen, Jun Hou, Yinchi Zhou, James S. Duncan, Chi Liu, Bo Zhou

机构 * Department of Radiology, Northwestern University(西北大学放射学系) Department of Biomedical Engineering, Yale University(耶鲁大学生物医学工程系) Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale School of Medicine(耶鲁医学院放射学与生物医学影像系)

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

AI总结 提出像素拼图扩散模型(PPDM),通过可逆像素拼图操作和直接桥接扩散公式,在降低内存和加速推理的同时保持全局一致性,用于3D医学图像翻译。

Comments 12 pages, 5 figures, 5 tables

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2505.05647 2026-06-16 eess.SP cs.CV 版本更新 82%

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)

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。

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2411.05824 2026-06-16 eess.IV cs.CV cs.LG 版本更新 82%

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)

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。

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2606.15304 2026-06-16 cs.CV 新提交 81%

HemExp: Clinically-Guided Latent Diffusion for Modeling Hematoma Expansion

HemExp: 临床引导的潜在扩散模型用于血肿扩展示建模

Orhun Utku Aydin, Satoru Tanioka, Tzu I Chuang, Alexander Koch, Dimitrios Rallios, Marie Gultom, Begum Tahhan, Fujimaro Ishida, Dietmar Frey, Adam Hilbert

机构 * CLAIM – Charité Lab for AI in Medicine, Charité – Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin(柏林夏里特医学院人工智能医学实验室(CLAIM),柏林夏里特医学院,柏林自由大学和柏林洪堡大学成员) Department of Neurosurgery, Mie Chuo Medical Center(三重中央医疗中心神经外科)

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

AI总结 提出临床引导的潜在扩散模型HemExp,通过生成患者特异性随访CT图像及血肿分割,实现血肿扩展示的空间概率预测,支持临床变量扰动下的不确定性建模。

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2606.15164 2026-06-16 physics.med-ph 新提交 80%

MR Simulation with Phase Distribution Graphs: Off-Resonant Pulse Response and Slice-Selection

基于相位分布图的MR模拟:离共振脉冲响应与选层

Felix Dietz, Jonathan Endres, Simon Weinmueller, Johanna Link, Moritz Zaiss

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 将相位分布图模拟扩展到离共振和选层场景,通过有效轴旋转模型和RF脉冲离散化实现,支持脂肪抑制、二项式脉冲等关键MRI特征模拟。

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2606.15038 2026-06-16 cs.AI 新提交 80%

Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling

融合并非一刀切:用于时间-事件建模的跨模态表示对齐

Zhemin Zhang, Weijie Chen, David Le, Amara Tariq, Alex Wallace, Matthew Stib, Juan Maria Farina, Chadi Ayoub, Reza Arsanjani, Imon Banerjee

机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学) Mayo Clinic(梅奥诊所)

专题命中 医学影像 :CT(summary_cn,abstract)

AI总结 针对多模态临床数据中的模态不平衡和分布偏移问题,提出一种基于基础模型的跨模态对齐框架,通过四种融合策略在CT影像和纵向EHR数据间进行表示对齐,在肺栓塞死亡率和心血管疾病结局预测任务上验证了融合的有效性,并首次系统分析了时间-事件预测中的模态不平衡对融合行为的影响。

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2606.14964 2026-06-16 physics.bio-ph 新提交 80%

Dependence of the extra-cellular diffusion coefficient on the fractions of neurites and cell bodies in gray matter

灰质中细胞外扩散系数对神经突和细胞体分数的依赖性

Hong-Hsi Lee, Ali Abdollahzadeh, Hansol Lee, Ricardo Coronado-Leija, Els Fieremans, Susie Y. Huang, Dmitry S. Novikov

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究通过有效介质理论和蒙特卡洛模拟,建立了灰质中细胞外扩散系数与细胞体及神经突体积分数之间的幂律关系,为扩散MRI协议设计提供了理论基础。

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2606.16362 2026-06-16 eess.IV cs.AI cs.IT math.IT 新提交 79%

Input-Dependent Fisher Information for Local Sensitivity Analysis of Medical Image Classifiers

输入依赖的Fisher信息矩阵用于医学图像分类器的局部敏感性分析

Sourya Sengupta. Mark A. Anastasio

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Urbana–Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程系) Mallinckrodt Institute of Radiology and Department of Electrical & Systems Engineering, Washington University in St. Louis(华盛顿大学圣路易斯分校马林克罗德特放射医学研究所及电气与系统工程系)

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

AI总结 提出基于输入依赖Fisher信息矩阵(iFIM)的局部敏感性分析框架,通过Gram矩阵恢复iFIM非零谱,将图像分解为高/低敏感性分量,实验证明高敏感性分量与预测置信度和分类性能变化强相关。

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2606.16153 2026-06-16 cs.CV cs.AI 新提交 79%

A Comprehensive Survey of Medical Image Segmentation: Challenges, Benchmarks, and Beyond

医学图像分割综述:挑战、基准与未来展望

Pengyu Zhu, Xiaojing Zhang, Kunbo Zhang, Chunyan Zhang, Zhenyu Wang

机构 * School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University(华北电力大学控制与计算机工程学院) SPIC Digital Technology Co., Ltd(国家电投数字科技有限公司) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Department 6 of Health Care, Second Medical Center, People’s Liberation Army General Hospital(中国人民解放军总医院第二医学中心健康医学科六病区)

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

AI总结 本文系统综述了基于U-Net、Transformer和SAM架构的医学图像分割方法,分析主要挑战,旨在指导未来研究并推动临床转化。

Comments 12 pages,3 figures,1 table. All related resources are available at https://github.com/andrew-pengyu/Awsome_MedSeg/tree/main

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2606.14731 2026-06-16 cs.CV 新提交 79%

BBR-Net: Boundary-Balanced Replay for Continual Medical Image Segmentation

BBR-Net:用于连续医学图像分割的边界平衡重放

Zahid Ullah, Sieun Choi, Jihie Kim

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Dongguk University(东国大学计算机科学与人工智能系)

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

AI总结 提出边界平衡重放网络(BBR-Net),通过边界感知优先级和类别平衡选择重放样本,在连续心脏超声分割中减少灾难性遗忘并保持目标域适应能力。

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2603.08215 2026-06-16 eess.IV 版本更新 79%

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

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2606.15011 2026-06-16 eess.SP eess.AS eess.IV 新提交 79%

Interpretable and Frugal Learning Systems Employing Multiresolution Pyramids and Volterra Kernels

可解释且节俭的学习系统:采用多分辨率金字塔和Volterra核

Kishore Kumar Tarafdar

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

AI总结 提出基于信号理论的可解释学习系统,结合多分辨率分析、Volterra核和可微算子模块,用于逆建模、分类和分割任务,在微波辐射计反演、图像分割等应用中验证有效性。

Comments PhD Thesis Preprint

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2606.16180 2026-06-16 cs.CV cs.LG 新提交 76%

To forget is to preserve: Machine Unlearning for 3D medical image segmentation

遗忘即保留:面向3D医学图像分割的机器遗忘

Nitesh Kumar Singh, Akhilesh Singh, Arjun Arora

机构 * University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校)

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

AI总结 针对数据隐私法规,研究基于四种机制的近似遗忘策略在3D医学图像分割中的应用,通过Dice系数和MAE评估,发现噪声标签策略在遗忘集和保留集间取得最佳平衡。

Comments 9 pages, 5 figures

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2606.16861 2026-06-16 cs.CV 新提交 74%

An Open-Source Monitoring Framework for Data Exploration and Progress Tracking in Multi-Center Radiology Studies

一个用于多中心放射学研究中数据探索与进度跟踪的开源监控框架

Markus Bujotzek, Jonas Scherer, Stefan Denner, Peter Neher, Benjamin Hamm, Lorenz Feineis, Uenal Akuenal, Andreas Bucher, Tobias Penzkofer, Klaus Maier-Hein

机构 * Germany Cancer Research Center(德国癌症研究中心) University of Heidelberg(海德堡大学) University Hospital Frankfurt(法兰克福大学医院) Charite Universitätsmedizin Berlin(柏林夏里特医学院) Berlin Institute of Health(柏林健康研究所)

专题命中 医学影像 :radiology(title);分类 cs.CV

AI总结 提出基于Grafana-Prometheus的轻量级开源监控架构,通过聚合分布式站点指标并可视化,实现隐私保护的数据探索和进度监控,已在德国RACOON联盟38家大学医院部署验证。

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2606.15604 2026-06-16 eess.IV cs.CV 新提交 73%

Parameter-Efficient Adaptation of SAM 3 for Automated ITV Generation from 4DCT Images

基于参数高效微调SAM 3从4DCT图像自动生成内靶区

Changwoo Song

机构 * Oncosoft Inc.(Oncosoft公司) Department of Computer Science & Engineering, Chungnam National University(忠南大学计算机科学与工程系)

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

AI总结 提出轻量框架,通过LoRA参数高效微调SAM 3,结合硬负样本挖掘和相位相干滤波,仅用7个标注体数据实现高精度内靶区自动生成,中位Dice达0.968。

Comments 10 pages, 4 figures, 2 tables

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