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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。

2026-06-23 至 2026-06-23 共收录 77 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 32 篇

2606.23494 2026-06-23 cs.CV 新提交 93%

Brain-Adapter: A Dual-Stream Vision-Language MIL Framework for Comprehensive 3D CT Diagnosis of Acute Intracranial Pathologies

Brain-Adapter: 一种用于急性颅内病理综合3D CT诊断的双流视觉-语言MIL框架

Zhenyu Yi, Zhiyun Song, Yusong Sun, Zelin Liu, Manman Fei, Zhenhao Li, Jiaxuan Zhao, Xu Han, Lichi Zhang

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学生物医学工程学院) Department of Computing, Imperial College London(伦敦帝国理工学院计算系)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);diagnosis(title,abstract);pathology(abstract);biomedical(abstract)

AI总结 提出Brain-Adapter双流多实例学习框架,利用预训练2D生物医学视觉-语言模型和原始诊断报告,通过文本条件注意力和不确定性感知融合实现3D CT扫描的多标签分类,无需密集标注。

Comments Accepted to MICCAI 2026

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2606.22382 2026-06-23 eess.IV cs.AI cs.CV 新提交 91%

Large Language Model-Assisted Cleaning of Report-Derived Labels in a Large-Scale Chest CT Dataset

大型胸部CT数据集中基于大语言模型的报告衍生标签清洗

Yosuke Yamagishi, Atsushi Takamatsu, Mototsugu Sato, Tomohiro Kikuchi, Shouhei Hanaoka, Takeharu Yoshikawa, Osamu Abe

机构 * Division of Radiology and Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo(放射医学与生物医学工程系,东京大学医学研究生院) Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, The University of Tokyo Hospital(计算诊断放射学与预防医学系,东京大学医院) Department of Radiology, Kanazawa University Hospital(金泽大学医院放射科) Faculty of Medicine, The University of Tokyo(东京大学医学系) Department of Radiology, School of Medicine, Jichi Medical University(立命馆大学医学系放射科) Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital(东京大学医院放射科)

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

AI总结 本研究利用大语言模型(GPT-5.4)清洗CT-RATE数据集中的标签-报告不一致性,通过放射科医生裁决验证,发现LLM辅助清洗能有效识别临床相关错误,并提升数据集质量。

Comments 17 pages

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2606.21602 2026-06-23 eess.IV cs.CV physics.med-ph 新提交 90%

Deep Unrolled Networks in Representation Space Applied to MRI Reconstruction

表示空间中的深度展开网络及其在MRI重建中的应用

Efe Ilıcak, Baris Imre, Chloé Najac, Ruben van den Broek, Beatrice Lena, Andrew Webb, Marius Staring

机构 * Department of Radiology, Leiden University Medical Center, Leiden, Netherlands(莱顿大学医学中心放射科,莱顿,荷兰)

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

AI总结 提出DUNE框架,在表示空间中通过链式法则和向量-雅可比积实现精确数据一致性,用于加速MRI重建,优于现有方法。

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2606.23200 2026-06-23 eess.IV cs.CV 新提交 90%

NGPS: Structure-Preserving Self-Supervised Denoising via Neighbor-Guided Patch Sampling

NGPS:基于邻域引导的补丁采样的结构保持自监督去噪

Jaehyun Cho, YoungJoon Yoo

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University(Chung-Ang大学人工智能系) SNUAILAB

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

AI总结 提出NGPS框架,通过邻域引导的补丁采样在局部错位下构建自监督去噪目标,无需显式配准,在CT和MRI上提升保真度和结构敏感指标。

Comments The 19th European Conference on Computer Vision: ECCV 2026

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2606.23287 2026-06-23 physics.flu-dyn 新提交 89%

Data assimilation of flow MRI data into RANS models with algebraic closures

将流动MRI数据同化到具有代数封闭的RANS模型中

C. Namuroy, M. P. Juniper, P. Nair, M. Loecher, D. B. Ennis, A. Marsden, A. Kontogiannis

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 采用贝叶斯推断框架,将3D流动MRI测量数据同化到RANS模型中,估计湍流模型参数和入口边界条件,成功重建平均流速并提供不确定性估计。

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2606.22400 2026-06-23 cs.CV cs.LG 新提交 88%

Multi-cancer detection using a computationally efficient CNN with transfer learning

使用计算高效的CNN与迁移学习进行多癌症检测

Vasileios E. Papageorgiou, Georgios Petmezas, Dimitrios-Panagiotis Papageorgiou, Leandros Stefanopoulos, Nicos Maglaveras

机构 * School of Medicine, Aristotle University of Thessaloniki(阿利卡大学索拉尔尼基医学院) Department of Mathematics, Aristotle University of Thessaloniki(阿利卡大学索拉尔尼基数学系) Department of Mathematics, National and Kapodistrian University of Athens(雅典国家与卡波迪斯蒂亚大学数学系) Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University(西北大学电气与计算机工程系)

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

AI总结 提出一种轻量级CNN架构结合迁移学习,在脑、肺和肾癌数据集上分别达到90.85%、98.64%和99.92%的准确率,计算效率高且适合资源受限环境。

Journal ref Communications in Statistics - Simulation and Computation (2026)

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2606.21608 2026-06-23 cs.CV q-bio.QM 新提交 87%

CurvSegFlow: Time-Conditioned Flow Matching for Robust Segmentation of Curvilinear Structures in Noisy Biomedical Images

CurvSegFlow: 基于时间条件流匹配的噪声生物图像中曲线结构鲁棒分割

Sidi Mohamed Sid'El Moctar, Achraf Ait Laydi, Alexandre Beber, Marcus Braun, Zdenek Lansky, Yousef El Mourabit, Helene Bouvrais

机构 * CNRS, Univ. Rennes, Institute of Genetics and Development of Rennes (IGDR)(法国国家科学研究中心、雷恩大学、雷恩遗传与发育研究所) TIAD Laboratory, Sciences and Technology Faculty, Sultan Moulay Slimane Univ(苏丹穆莱·斯利曼大学科学与技术学院TIAD实验室) Institute of Biotechnology, Czech Academy of Sciences(捷克科学院生物技术研究所)

专题命中 医学影像 :biomedical(title,abstract);medical image(title);分类 cs.CV、q-bio

AI总结 提出CurvSegFlow框架,利用时间条件流匹配将分割建模为动态细化过程,通过U-Net骨干网络和三重损失函数逐步校正噪声初始化,在低信噪比下提升曲线结构的连续性和分割精度。

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2606.20765 2026-06-23 eess.IV cs.LG q-bio.QM 新提交 86%

Dataset-Aware Cold-Start Active Learning for Annotation-Efficient 3D Medical Image Segmentation

数据集感知的冷启动主动学习用于高效标注的3D医学图像分割

Rémi Hattat, Marine Beaumont, Charline Bertholdt, Gabriela Hossu, Olivier Morel, Bailiang Chen

机构 * IADI (U1254)(IADI(U1254)) Inserm and Université de Lorraine(Inserm和洛林大学) CIC-IT 1433 Inserm, Université de Lorraine(Inserm和洛林大学) CHRU Nancy(南锡大学医院) Université de Lorraine(洛林大学) CHRU-Nancy(南锡大学医院) Pôle de la femme(妇女中心)

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV

AI总结 提出CSCS框架,结合局部典型性和重建不确定性,通过加权几何分数和预算感知的步调规则,实现无标注池的冷启动样本选择,在多个3D医学图像分割基准上提升主动学习鲁棒性。

Comments 20 pages, 3 figures, 4 tables. Supplementary material available as ancillary file

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2606.22515 2026-06-23 cs.CV 新提交 86%

Biological Sex Determination in Cadavers Using Deep Learning Algorithms from Computed Tomography Images of Pelvis and Skull

基于骨盆和颅骨CT图像的深度学习算法用于尸体生物学性别鉴定

Giovanna Herculano Tormena, Davi Nascimento Araújo, Germano Coimbra Soares de Carvalho, Gustavo Bruno Centenaro, Rafael Janowski Pozzer, Rodrigo Akira Azevedo Kurosawa, Danilo Aires Alves, Filipe Thiago Xavier de Campos, Pedro Henrique Macedo dos Santos, Pedro Augusto Prado Mota, Ricardo V. Godoy, João Manoel Herrera Pinheiro, Marcelo Becker

机构 * São Carlos School of Engineering, University of São Paulo(圣保罗大学圣卡洛斯工程学院) Aristoclides Teixeira Institute of Forensic (IMLAT)(阿里斯托克莱德斯·特谢拉法医研究所)

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

AI总结 本研究利用深度学习模型(如YOLO、ConvNeXt等)对尸体的骨盆和颅骨CT图像进行自动性别鉴定,在141例尸体上达到95.65%的准确率,证明了该方法的技术可行性。

Comments 16 pages

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2606.21177 2026-06-23 eess.IV cs.AI cs.CV physics.med-ph 新提交 85%

Anatomically Consistent TMJ Disc Segmentation via Semantic Anchoring and Clinical Priors

基于语义锚定和临床先验的解剖一致性颞下颌关节盘分割

Dayun Ju, Chanyoung Kim, Sunyoung Jung, Hyo-Jung Jung, Chena Lee, Younjung Park, Seong Jae Hwang

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University(燕山大学人工智能学院) Department of Computer Science, Emory University(埃默里大学计算机科学系) College of Dentistry, Yonsei University(燕山大学牙科学院)

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

AI总结 提出TISC框架,通过原型语义锚定模块定位关节盘,并利用临床元数据(开口受限指标)细化边界,在2488例MRI上实现Dice提升4.96,生成解剖一致的分割。

Comments 10 pages, 3 figures

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2606.22556 2026-06-23 cs.CV 新提交 84%

HiMatch-AD: DINOv3-driven Hierarchical Matching for Training-free Medical Anomaly Detection

HiMatch-AD: 基于DINOv3驱动的分层匹配的无训练医学异常检测

Jiayu Huo, Jingyuan Hong, Meng Zhou, Liyun Chen, Le Zhang

机构 * Imperial College London(帝国理工学院) SonoScape Medical Corp.(深圳开立生物医疗科技股份有限公司) University of Birmingham(伯明翰大学)

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

AI总结 提出HiMatch-AD框架,利用DINOv3预训练模型进行分层匹配,通过双分支检索、多阶段分层异常图生成和不确定性融合实现无训练医学异常检测,在BMAD基准上优于现有方法。

Comments 10 pages, 2 figures, 2 tables

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2606.22168 2026-06-23 cs.CV 新提交 84%

From Convolution to Transformer: A Comparative Study of U-Net Variants for Brain Tumor and Retinal Vessel Segmentation

从卷积到Transformer:用于脑肿瘤和视网膜血管分割的U-Net变体比较研究

Khoa Pham, Sindhuja Penchala, Jiacheng Li, Andy Perkins, Noorbakhsh Amiri Golilarz

机构 * Mississippi State University(密西西比州立大学) The University of Alabama(阿拉巴马大学)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);medical image(abstract);diagnosis(abstract);biomedical(abstract)

AI总结 比较五种U-Net变体(U-Net 3D、Residual U-Net、Attention U-Net、UNETR、Swin UNETR)在脑肿瘤和视网膜血管分割任务上的性能,发现基于Transformer的Swin UNETR在全局上下文建模中表现最佳。

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2606.22002 2026-06-23 cs.CV cs.LG 新提交 84%

One-Shot Data Selection for Medical Image Classification via Graph Coverage

基于图覆盖的医学图像分类一次性数据选择

Zahiriddin Rustamov, Nadia Badawi, Rafat Damseh, Nazar Zaki

机构 * United Arab Emirates University(阿拉伯联合酋长国大学) KU Leuven(鲁汶大学)

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

AI总结 提出一种基于图的一次性数据选择方法,利用预训练编码器的k近邻图构建热扩散核,通过贪婪设施位置选择最大化数据流形覆盖的子集,在五个MedMNIST数据集上优于基线方法。

Comments Accepted at MICCAI 2026

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2606.21414 2026-06-23 eess.IV cs.AI cs.CV 新提交 82%

2D Versus 3D Diffusion for In Silico Training of Interventional X-ray AI Models

二维与三维扩散在介入X射线AI模型模拟训练中的比较

Sampath Rapuri, Jeremy Ko, Benjamin D. Killeen, Russell H. Taylor, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

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

AI总结 本文比较了基于3D条件潜在扩散模型生成CT体数据用于DRR合成与基于视图条件的2D扩散模型直接生成合成X射线两种方法,发现2D扩散生成的合成X射线可用于训练解剖标志检测模型,性能接近真实数据训练模型。

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2606.21463 2026-06-23 cs.CV cs.LG 新提交 82%

Native space based pipelines outperform template space based pipeline in subcortical segmentation

基于原生空间的分割管线在皮层下核团分割中优于基于模板空间的分割管线

Tomás Lima, Daniel Novák, Eduard Bakštein

机构 * Department of Cybernetics, Czech Technical University in Prague(捷克布拉格捷克理工大学控制论系) National Institute of Mental Health(国家心理健康研究所)

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

AI总结 本研究开发了基于原生空间的UNet分割管线,在7T和3T MRI数据上对丘脑底核、红核和黑质进行分割,发现原生空间方法在精度上显著优于模板空间方法,且提高模板分辨率无法改善性能,但7T到3T的域迁移仍是挑战。

Comments 18 pages, 8 figures

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2606.18658 2026-06-23 cs.CV eess.IV 新提交 82%

Deep Image Prototype Learning with Geometric Heat-Kernel Priors

基于热核先验的流形变分学习

Jiarui Xing, Tal Zeevi, Nian Wu, Jian Wang

机构 * Yale School of Medicine(耶鲁大学医学院) University of Virginia(弗吉尼亚大学) Harvard Medical School(哈佛医学院)

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

AI总结 提出一种流形锚定变分框架,利用几何感知EM算法选择热核加权潜图上的图中心点作为原型,确保原型在流形上,并通过Dirichlet能量正则化保持潜空间几何平滑,在心脏瘢痕和脑MRI基准上取得最高精度和清晰原型。

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2606.22525 2026-06-23 cs.CV 新提交 81%

Projection-Volume Fidelity Divergence: Diagnosing and Controlling Optimization Drift in Sparse-View 3D Gaussian Tomography

投影-体积保真度散度:稀疏视角三维高斯层析成像中优化漂移的诊断与控制

Yikuang Yuluo, Ao Wang, Shen Kuan, Yujie Liu, Wang Liao, Ying Chen, Shuangyang Zhong, Yixing Huang, Fuquan Wang

机构 * Chongqing University(重庆大学) Peking University Health Science Center(北京大学医学部)

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

AI总结 针对稀疏视角CT重建中投影域优化导致体积退化的问题,提出LADES控制器,通过线性退火丢弃和结构感知早停抑制高斯变形与共适应,提升体积保真度并减少训练时间。

Comments 29 pages, 9 figures

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2606.22486 2026-06-23 cs.CV cs.AI cs.HC 新提交 81%

Human and AI collaboration for pulmonary nodule segmentation

人类与AI协作进行肺结节分割

Hongqiao Dong, Wenhao Chi, Ruobing Liang, Xiaokui Yang, Wenhua Liang, Peng Hou, Wenjun Pu, Yipeng Zhao, Ping Chen, Haiping Liu, Jianxing He, Bo Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences(数学科学国家重点实验室,数学与系统科学研究院,中国科学院) PET/CT Center, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University(广州医科大学第一附属医院PET/CT中心) Department of Thoracic Surgery and Oncology, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University(广州医科大学第一附属医院胸外科与肿瘤科) Department of Mathematical Science, Tsinghua University(清华大学数学科学系) Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University(清华大学尤金数学科学中心) China State Key Laboratory of Respiratory Disease & National Clinical Research Centre for Respiratory Disease, Guangzhou, China(中国呼吸疾病国家重点实验室及呼吸疾病临床研究中心,广州,中国) School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学数学科学学院) National Center for Respiratory Medicine, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University(呼吸医学国家中心、呼吸疾病临床研究中心、广州呼吸健康研究院、广州医科大学第一附属医院)

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

AI总结 提出Hi-Seg框架,基于SAM通过人类迭代优化提示实现肺结节分割,在12中心1179例CT上平均Dice达85%,优于多种深度学习模型,并降低标注时间。

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2606.20620 2026-06-23 cs.CV math.FA 新提交 81%

A Viscosity Semigroup Framework for Stable Image Reconstruction

一种用于稳定图像重建的粘性半群框架

Arina Oberoi

机构 * Arina Oberoi(阿里娜·奥贝伊)

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

AI总结 基于尺度空间理论,提出粘性解框架用于退化椭圆-抛物PDE的多尺度图像表示,并构建混合重建算子,在CT间皮瘤分类任务中实现稳定高AUC。

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2606.21368 2026-06-23 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交 81%

Graph-of-Differences: Anatomy-Structured Difference Alignment for Medical Image Re-Identification

差异图:面向医学图像再识别的解剖结构差异对齐

Nichula Wasalathilaka, Abhijit Das, Imran Razzak, Dwarikanath Mahapatra

机构 * Khalifa University(哈利法大学) MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) University of Peradeniya(佩拉德尼亚大学) MedOS

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

AI总结 提出差异图(GoD)方法,通过解剖图结构对齐进行身份比较,提升医学图像再识别的准确性和可解释性,在眼底和胸部X光数据集上Rank-1分别提升7.1和3.1个百分点。

Journal ref MICCAI 2026

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2606.23373 2026-06-23 cs.CV 新提交 79%

Polynomial Dice Loss for Medical Image Segmentation

多项式Dice损失用于医学图像分割

Hiroaki Aizawa

机构 * Graduate School of Advanced Science Engineering Hiroshima University Higashi-Hiroshima, Japan

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

AI总结 提出多项式Dice损失,通过泰勒展开将Dice损失表示为多项式形式,调整高阶分量贡献,以应对数据不平衡和小病灶检测挑战,在多个分割任务中取得竞争性能。

Comments Accepted to ICANN2026

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2606.23177 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交 79%

Interpretable Probabilistic Medical Image Segmentation via Gaussian Process with Explicit Modelling of Annotation Bias and Variability

通过显式建模标注偏差和变异性的高斯过程可解释概率医学图像分割

Qi Li, Yuliang Huang, Shaheer U. Saeed, Qianye Yang, Vasilis Stavrinides, Zachary M. C. Baum, Dean C. Barratt, J. Alison Noble, Tom Vercauteren, Yipeng Hu

机构 * University College London(伦敦大学学院) Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学) University of Oxford(牛津大学) University College London Hospitals NHS Trust(伦敦大学学院医院NHS信托基金会) Imperial College Healthcare(帝国理工学院医疗保健)

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

AI总结 提出基于随机变分高斯过程的logit空间概率分割框架,显式分解为图像相关参考分布和标注者特定扰动,提高不确定性校准并保持分割精度。

Comments Accepted at MICCAI 2026

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2606.21763 2026-06-23 cs.CV cs.CR 新提交 79%

From Gradient Clipping to Structural Refinement: Improving DPSGD for Medical Image Segmentation

从梯度裁剪到结构细化:改进用于医学图像分割的DPSGD

Shiva Parsarad, Parth Shandilya, Isabel Wagner

机构 * University of Basel(巴塞尔大学)

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

AI总结 针对医学图像分割中差分隐私带来的效用下降问题,评估了多种DPSGD变体,并提出结合形态学细化的自适应DP-Morph方法,提升多类分割性能。

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2606.21384 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交 74%

EnTrust: Modeling Inter-Modal Conflict for Trustworthy Multimodal Medical Image Analysis

EnTrust: 建模模态间冲突以实现可信的多模态医学图像分析

Dwarikanath Mahapatra, Abhijit Das, Behzad Bozorgtabar, Zongyuan Ge, Sudipta Roy, Deepak Nayak, Mauricio Reyes, Imran Razzak

机构 * Khalifa University(哈利法大学) MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Aarhus University(奥胡斯大学) Monash University(莫纳什大学) Jio University(Jio大学) NIT Jaipur(斋浦尔国立理工学院) University of Bern(伯尔尼大学) MedOS

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

AI总结 提出EnTrust框架,通过解耦模态特征中的共享共识、特定线索和冲突信号,利用扩散模型生成假设并校准像素级不确定性,在多个医学图像分割基准上达到SOTA,校准误差降低40%。

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2606.17343 2026-06-23 cs.CV stat.AP 新提交 74%

Trustworthy MRI Reconstruction via Bayesian Uncertainty Quantification with Sparsity Prior Models

贝叶斯磁共振联合图像重建与不确定性量化:基于稀疏先验模型和马尔可夫链蒙特卡洛采样

Ahmed Karam Eldaly, Matteo Figini, Daniel C. Alexander

机构 * Department of Computer Science, University of Exeter(埃克塞特大学计算机科学系) UCL Hawkes Institute, Department of Computer Science, University College London(伦敦大学学院计算机科学系霍克斯研究所)

专题命中 医学影像 :MRI(title);分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于压缩感知磁共振图像重建的不确定性量化框架,采用贝叶斯线性逆问题建模,利用稀疏先验(总变分或小波变换)和分裂增广吉布斯采样器进行MCMC采样,在单线圈和多线圈数据集上验证了优于优化方法和深度学习方法的图像重建与不确定性量化性能。

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2606.21913 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交 70%

Rethinking the Adaptation of Vision Foundation Models for Efficient Cell Segmentation

重新思考视觉基础模型在高效细胞分割中的适应

Qing Xu, Xiangjian He, Wenting Duan, Jiebo Luo, Zhen Chen

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham, UK(英国诺丁汉大学计算机科学学院) School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China, China(中国宁波诺丁汉大学计算机科学学院) School of Engineering and Physical Science, University of Lincoln, UK(英国林肯大学工程与物理科学学院) Department of Computer Science, University of Rochester, USA(美国罗切斯特大学计算机科学系)

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

AI总结 提出EffiCell-Seg框架,利用冻结的视觉基础模型中的全局显著性和局部形态先验,通过细胞结构提示编码器和协同掩码解码器实现高效细胞分割,仅需约5M可训练参数。

Comments Accepted by MICCAI 2026

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2606.21336 2026-06-23 physics.med-ph 新提交 67%

MORSE-PI -- Flexible and artefact-free image reconstruction for structural and functional QSM and other phase-critical imaging applications

MORSE-PI -- 用于结构和功能QSM及其他相位关键成像应用的灵活无伪影图像重建

Barbara Dymerska, Oliver Josephs, Benjamin James, Vahid Malekian, Nadine N. Graedel, Martina F. Callaghan

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出MORSE-PI方法,通过虚拟参考线圈(VRC)结合噪声协方差矩阵,实现高SNR、无伪影和无奇异点的相位图像重建,适用于单/多回波GRE和EPI采集,在3T和7T下优于现有方法。

Comments 33 pages including supplementary material

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2606.22506 2026-06-23 physics.plasm-ph astro-ph.HE astro-ph.IM physics.flu-dyn 新提交 67%

Characterization of Numerical Dissipation in Simulations of Magnetohydrodynamic Turbulence

磁流体动力学湍流模拟中数值耗散的表征

Yuyang Hua, Zhonghai Zhao, Bin Qiao

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出后验框架直接估计MHD湍流模拟中的数值耗散,揭示其各向异性和谱特性,并给出物理耗散主导的条件。

Comments 32 pages, 12 figures, submitted to ApJS

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2606.22943 2026-06-23 cs.CV 新提交 57%

Evaluating self-supervised echocardiographic representations across downstream extraction strategies for left-ventricular segmentation and ejection fraction estimation

评估自监督超声心动图表示在不同下游提取策略下用于左心室分割和射血分数估计的表现

Sylwia Majchrowska, Philip Teare

机构 * organization= Centre for AI, Data Science \& AI, BioPharma R\&D, AstraZeneca , addressline= Biomedical Campus, 1 Francis Crick Ave, Trumpington , city= Cambridge , postcode= CB2 0AA , country= UK

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

AI总结 本研究系统评估了自监督表示在左心室分割和射血分数估计中的表现,发现下游提取策略(如启发式提取、冻结线性探针、冻结轻量解码器、部分微调)显著影响结论,提出多策略评估是密集医学图像分析中SSL的重要方法论考虑。

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2606.21605 2026-06-23 cs.CV 新提交 57%

$μ$Match: Foundation Models for Semi-supervised Learning and Domain Adaptation in EM

$\mu$Match:电子显微镜中半监督学习和领域适应的基础模型

Marei Freitag, Olesia Korchevaia, Luca Freckmann, Anwai Archit, Constantin Pape

机构 * Life and Medical Sciences Institute (LIMES), University of Bonn, Germany(波恩大学生命与医学科学研究所(LIMES)) Institute of Computer Science, Georg-August-University Göttingen, Germany(哥廷根大学计算机科学研究所)

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

AI总结 提出μMatch框架,利用基础模型(SAM、SAM2、μSAM、DINOv2/v3)和师生方法,在电子显微镜分割任务(线粒体、细胞核、神经突)中实现半监督学习和领域适应,显著减少标注需求。

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