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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。

2026-06-24 至 2026-06-24 共收录 19 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 7 篇

2603.04840 2026-06-24 eess.AS cs.AI cs.CL 版本更新 89%

An Approach to Simultaneous Acquisition of Real-Time MRI Video, EEG, and Surface EMG for Articulatory, Brain, and Muscle Activity During Speech Production

一种用于言语产生过程中发音、大脑和肌肉活动的实时MRI视频、脑电图和表面肌电图同步采集方法

Jihwan Lee, Parsa Razmara, Kevin Huang, Sean Foley, Aditya Kommineni, Haley Hsu, Woojae Jeong, Prakash Kumar, Xuan Shi, Yoonjeong Lee, Tiantian Feng, Takfarinas Medani, Ye Tian, Sudarsana Reddy Kadiri, Krishna S. Nayak, Dani Byrd, Louis Goldstein, Richard M. Leahy, Shrikanth Narayanan

机构 * Signal Analysis and Interpretation Laboratory, University of Southern California(南加州大学信号分析与解释实验室) Ming Hsieh Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California(南加州大学明希斯电气与计算机工程系) Dept. of Linguistics, University of Southern California(南加州大学语言学系)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 本文首次实现了言语产生过程中实时MRI、EEG和表面EMG的同步采集,并提出了针对三模态设置的伪影抑制流程,为言语神经科学和脑机接口提供新视角。

Comments Accepted for Interspeech 2026

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2508.16650 2026-06-24 eess.IV cs.CV q-bio.QM 版本更新 85%

Predicting brain tumour enhancement from non-contrast MR imaging with artificial intelligence: a multi-cohort retrospective diagnostic accuracy study

基于人工智能从非对比MR成像预测脑肿瘤强化:一项多队列回顾性诊断准确性研究

James K Ruffle, Samia Mohinta, Guilherme Pombo, Asthik Biswas, Alan Campbell, Indran Davagnanam, David Doig, Ahmed Hammam, Harpreet Hyare, Farrah Jabeen, Emma Lim, Dermot Mallon, Stephanie Owen, Sophie Wilkinson, Sebastian Brandner, Parashkev Nachev

机构 * Queen Square Institute of Neurology, University College London, London, UK(伦敦大学学院医院神经科学研究所) National Hospital for Neurology and Neurosurgery, London, UK(伦敦神经病学与神经外科医院) NVIDIA, UK(英国NVIDIA公司) Great Ormond Street Hospital for Children, London, UK(伦敦儿童医院) Royal National Orthopaedic Hospital, Stanmore, Middlesex, UK(斯坦莫尔皇家骨科医院,中西敏,英国) University College Hospitals NHS Foundation Trust, London, UK(伦敦大学学院医院 NHS 基础信托) Royal Free Hospital, London, UK(伦敦皇家自由医院) Imperial College Healthcare NHS Trust, London, UK(伦敦帝国学院医疗信托) Imperial College London, London, UK(伦敦帝国学院)

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

AI总结 本研究开发并验证了深度学习模型,仅从非对比MRI预测肿瘤对比增强,在多个数据集上达到83.0%的平衡准确率,有望减少神经肿瘤成像中对钆的依赖。

Comments 44 pages

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2605.22249 2026-06-24 cs.CV 版本更新 81%

D3Seg: Dependency-Aware Diffusion for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities

D3Seg: 依赖感知的扩散模型用于缺失模态的脑肿瘤分割

Danish Ali, Ajmal Mian, Naveed Akhtar, Ghulam Mubashar Hassan

机构 * The University of Western Australia(西澳大学) The University of Melbourne(墨尔本大学)

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

AI总结 本文提出D3Seg模型,通过多跳模态图融合、轻量扩散插补机制和概率空间决策细化,解决缺失MRI模态下的脑肿瘤分割问题,提升分割性能并保持计算效率。

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2505.17338 2026-06-24 cs.CV cs.AI 版本更新 81%

Render-FM: Feedforward Model for Real-time Photorealistic Volumetric Rendering

Render-FM: 用于实时逼真体积渲染的前馈模型

Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Anwesa Choudhuri, Van Nguyen Nguyen, Terrence Chen, Ziyan Wu

机构 * United Imaging Intelligence(联合影像智能)

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

AI总结 提出Render-FM前馈模型,直接从CT体积回归6D高斯溅射参数,实现2.8秒实时渲染,速度提升500倍,并引入解剖引导初始化提升医学图像渲染质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2507.17314 2026-06-24 cs.SE 版本更新 80%

How Do Code Smells Affect Skill Growth in Scratch Novice Programmers?

代码坏味如何影响Scratch新手程序员的技能成长?

Ricardo Hidalgo Aragón, Jesús M. González-Barahona, Gregorio Robles

专题命中 医学影像 :CT(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究通过分析约200万个Scratch项目,探究计算思维技能与设计级代码坏味之间的关联,并识别最相关的CT维度及任务背景的调节作用,旨在为教育课程和自动化反馈系统提供依据。

Comments ICSME 2025 Registered Report

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2604.11197 2026-06-24 cs.CV 版本更新 74%

MedP-CLIP: Medical CLIP with Region-Aware Prompt Integration

MedP-CLIP:具有区域感知提示集成的医学CLIP

Jiahui Peng, He Yao, Jingwen Li, Yanzhou Su, Sibo Ju, Yujie Lu, Jin Ye, Hongchun Lu, Xue Li, Lincheng Jiang, Min Zhu, Junlong Cheng

机构 * Sichuan University(四川大学) Xinjiang University(新疆大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Fuzhou University(福州大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Southwest Jiaotong University(西南交通大学)

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

AI总结 提出MedP-CLIP,一种区域感知医学视觉语言模型,通过特征级区域提示集成机制,支持多种提示形式,在保持全局上下文的同时聚焦局部区域,在零样本识别、交互式分割等任务中显著优于基线方法。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA)

Journal ref Medical Image Analysis, 113 (2026), 104193

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2311.16707 2026-06-24 eess.IV cs.CV 版本更新 66%

Full-resolution MLPs Empower Medical Dense Prediction

全分辨率MLP赋能医学密集预测

Mingyuan Meng, Yuxin Xue, Dagan Feng, Lei Bi, Jinman Kim

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney(悉尼大学计算机科学学院) Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学转化医学研究院)

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

AI总结 提出全分辨率层次化MLP框架,从全图像分辨率开始使用MLP,在医学图像恢复、配准和分割等密集预测任务上超越CNN和Transformer,实现最先进性能。

Comments The extended version is published as an IEEE-JBHI paper titled "Capturing Finer-grained Long-range Dependency for Dense Prediction in Medical Images: An Empirical Investigation of MLPs"

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2. 临床大模型 3 篇

2510.04033 2026-06-24 cs.AI 版本更新 78%

A global log for medical AI

医疗AI的全局日志

Ayush Noori, Aaron E. Boussina, Hai Ho Bich, James Anibal, Julia Maslinski, Manuel Burger, Martin Faltys, Adam Rodman, Alan Karthikesalingam, Alessandro Blasimme, Annelia Itwaru, Ben Kaplan, Bilal A. Mateen, Christopher A. Longhurst, Daniel Yang, Dave deBronkart, Effy Vayena, Fedor Sergeev, Gauden Galea, Ha Thi Hai Duong, Harold F. Wolf, Jacob Waxman, Joerg C. Schefold, Joshua C. Mandel, Juliana Rotich, Kenneth D. Mandl, Lily Poursoltan, Maryam Mustafa, Melissa Miles, Nigam H. Shah, Noa Dagan, Pavan Bodanki, Peter Lee, Philipp Koralus, Prathamesh Parchure, Prem Timsina, Ran D. Balicer, Robert Korom, Scott Mahoney, Seth Hain, Tien Yin Wong, Trevor Mundel, Vivek Natarajan, Ankit Sakhuja, Benjamin Glicksberg, C. Louise Thwaites, Gunnar Rätsch, Karandeep Singh, David A. Clifton, Isaac S. Kohane, Marinka Zitnik

机构 * Harvard Medical School(哈佛医学院) University of Oxford(牛津大学) Institute for Ethics in AI(人工智能伦理研究所) Cosmos Institute(宇宙研究所) Harvard Medical School and Clalit Research Institute(哈佛医学院和Clalit研究机构) University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation(乔安和伊万·雅各布健康创新中心) Oxford University Clinical Research Unit(牛津大学临床研究中心) Icahn School of Medicine at Mount Sinai(辛格纳医学中心) The Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai(辛格纳医学中心数字健康研究所) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) University Hospital, University of Bern(伯恩大学医院) Beth Israel Deaconess Medical Center(贝斯以色列医疗中心) Google DeepMind(谷歌DeepMind) The Mount Sinai AI Assurance Lab(辛格纳医学中心人工智能保证实验室) University of Birmingham(伯明翰大学) PATH(PATH组织) Seattle Children’s Hospital(西雅图儿童医院) Department of Pediatrics, University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校儿科部) Kaiser Foundation Health and Hospitals(凯撒基金会健康与医院) e-Patient Dave, LLC(e-Patient Dave公司) Regional Office for Europe, World Health Organization(世界卫生组织欧洲地区办公室) University of Malta(马耳他大学) Centre for Tropical Medicine and Global Health, University of Oxford(牛津大学热带医学与全球健康中心) Healthcare Information and Management Systems Society(医疗信息与管理系统协会) Clalit Research Institute, Innovation Division, Clalit Health Services(Clalit研究机构创新部门,Clalit健康服务) Microsoft Research(微软研究院) Gates Foundation(比尔及梅琳达·盖茨基金会) Computational Health Informatics Program, Boston Children’s Hospital(波士顿儿童医院计算健康信息学项目)

专题命中 临床大模型 :medical AI(title,abstract)

AI总结 提出MedLog协议,为医疗AI系统提供事件级日志记录,包含九个核心字段,并在多个部署中验证其监测模型行为、工作流交互及下游结果的能力。

Comments MedLog website: https://medlogprotocol.ai

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2604.25322 2026-06-24 cs.CV 版本更新 57%

Quantifying mandibular positioning error and simulated temporomandibular joint-space changes in patient-specific occlusal splints

咬合定位夹板对颞下颌关节状况定量影响的评估

Agnieszka Anna Tomaka, Krzysztof Domino, Michał Tarnawski, Dariusz Pojda

机构 * Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences(波兰科学院理论与应用信息研究所)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种利用咬合定位夹板分析颞下颌关节配置的计算方法,通过多模态数据建模夹板作为下颌的刚体变换,评估定位精度并模拟关节空间变化。

Comments 28 pages, 9 figures

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2603.13673 2026-06-24 cs.AI cs.LG 版本更新 57%

LLM-MINE: Large Language Model based Alzheimer's Disease and Related Dementias Phenotypes Mining from Clinical Notes

LLM-MINE:基于大语言模型的临床笔记中阿尔茨海默病及相关痴呆症表型挖掘

Mingchen Shao, Yuzhang Xie, Carl Yang, Jiaying Lu

机构 * Northwestern University(西北大学) Emory University(埃默里大学)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出LLM-MINE框架,利用大语言模型从临床笔记中自动提取ADRD表型,通过统计显著性和无监督疾病分期评估,发现记忆障碍是最强区分因子,少样本提示结合表型列表实现最佳聚类性能。

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3. 诊断辅助 4 篇

2512.03476 2026-06-24 cs.LG cs.AI cs.MA cs.NA math.NA physics.comp-ph 版本更新 57%

ATHENA: Agentic Team for Hierarchical Evolutionary Numerical Algorithms

ATHENA:分层进化数值算法的智能团队

Juan Diego Toscano, Daniel T. Chen, George Em Karniadakis

机构 * Division of Applied Mathematics, Brown University(布朗大学应用数学系)

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

AI总结 ATHENA通过知识驱动的诊断流程,实现科学计算与科学机器学习的自动化,结合专家蓝图和组合空间,生成高精度数值解和稳定求解器,达到10^-14的验证误差。

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2410.14843 2026-06-24 stat.ML cs.LG stat.ME 版本更新 57%

Predictive variational inference: Learn the predictively optimal posterior distribution

预测变分推断:学习预测最优的后验分布

Jinlin Lai, Antonio Linero, Yuling Yao

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院) Department of Statistics and Data Sciences, University of Texas, Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校统计与数据科学系)

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

AI总结 提出预测变分推断(PVI)框架,通过优化后验分布使预测分布逼近真实数据生成过程,解决模型误设问题,并实现自动模型诊断。

Comments ICML 2026

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2510.25444 2026-06-24 physics.ao-ph 版本更新 50%

The representation of Convectively Coupled Equatorial Waves and upscale energy transfer in models with explicit and parametrized convection

显式和参数化对流模型中耦合对流赤道波的表征及升尺度能量传递

E. McKinnon-Gray, D. Shipley, J. Methven, T. H. A. Frame, C. Sanchez, A. McCabe, N. M. Roberts

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 比较千米分辨率下参数化对流与允许对流模型对耦合对流赤道波(CCEWs)的模拟,发现允许对流模型模拟的升尺度能量传递更高,CCEWs更连贯,且与观测更接近。

Comments This article is in review at Journal of the Atmospheric Sciences. Copyright in this article may be transferred without further notice

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2403.04890 2026-06-24 cs.CL 版本更新 50%

Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended medical question answering

少样本思维链推理以提示LLMs进行开放式医学问答

Saeel Sandeep Nachane, Ojas Gramopadhye, Prateek Chanda, Ganesh Ramakrishnan, Kshitij Sharad Jadhav, Yatin Nandwani, Dinesh Raghu, Sachindra Joshi

机构 * IBM Research(IBM研究院) Indian Institute of Technology Bombay(印度理工学院孟买分校)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 提出MEDQA-OPEN数据集和CLINICR提示方法,通过思维链推理提升LLMs在开放式医学问答中的表现,并引入奖励模型进行答案验证。

Comments The paper is accepted in EMNLP 2024 Findings

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4. 病理影像 3 篇

2603.19957 2026-06-24 cs.CV cs.AI cs.LG 版本更新 84%

HiPath: Hierarchical Vision-Language Alignment for Structured Pathology Report Prediction

HiPath: 用于结构化病理报告预测的分层视觉-语言对齐

Ruicheng Yuan, Zhenxuan Zhang, Anbang Wang, Liwei Hu, Xiangqian Hua, Yaya Peng, Jiawei Luo, Guang Yang

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University(湖南大学计算机科学与电子工程学院) Department of Bioengineering and Imperial-X, Imperial College London(帝国理工学院伦敦校区生物工程系) Department of Pathology, Xiangtan Maternal and Child Health Hospital(湘潭 maternal and child health hospital pathology department) Department of Pathology, The First People’s Hospital of Xiangtan City(湘潭市第一人民医院病理科)

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

AI总结 提出HiPath框架,通过分层补丁聚合器、对比学习和槽位掩码诊断预测,在冻结UNI2和Qwen3骨干上实现结构化病理报告预测,准确率达68.9%,安全率97.3%。

Comments 10 pages, 1 figures, 3 tables

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2503.02064 2026-06-24 eess.IV cs.CV 版本更新 62%

CrossFusion: A Multi-Scale Cross-Attention Convolutional Fusion Model for Cancer Survival Prediction

CrossFusion: 一种用于癌症生存预测的多尺度交叉注意力卷积融合模型

Rustin Soraki, Huayu Wang, Sitong Liu, Joann G. Elmore, Linda Shapiro

机构 * University of Washington(华盛顿大学) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)

专题命中 病理影像 :pathology(abstract);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出CrossFusion多尺度特征融合框架,通过交叉注意力机制整合不同放大倍数下的病理图像块,显著提升六种癌症的生存预测准确性。

Comments Accepted at MIDL 2026

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2606.04764 2026-06-24 cs.CV 版本更新 57%

Do Foundation Models See Biology? Evaluating Attention Coherence with Spatial Transcriptomics in Glioblastoma

基础模型是否理解生物学?利用空间转录组学评估胶质母细胞瘤中的注意力一致性

Dilakshan Srikanthan, Amoon Jamzad, Paul Wilson, Nooshin Maghsoodi, Robert Policelli, Gabor Fichtinger, John F. Rudan, Parvin Mousavi

机构 * Translational Medicine, School of Medicine, Queen’s University, Kingston, ON, Canada(转化医学、医学院、皇后大学、金斯顿,ON,加拿大) School of Computing, Queen’s University, Kingston, ON, Canada(计算学院、皇后大学、金斯顿,ON,加拿大) Department of Surgery, Queen’s University, Kingston, ON, Canada(外科部门、皇后大学、金斯顿,ON,加拿大)

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

AI总结 提出基于空间转录组学的框架,客观评估病理基础模型注意力图与生物学的一致性,发现注意力捕捉多基因转录程序而非单个分子事件。

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5. 生物医学文本 2 篇

2605.06177 2026-06-24 cs.AI 版本更新 78%

BioMedArena: An Open-source Toolkit for Building and Evaluating Biomedical Deep Research Agents

BioMedArena:构建和评估生物医学深度研究代理的开源工具包

Jinge Wu, Hongjian Zhou, Mingde Zeng, Jiayuan Zhu, Junde Wu, Jiazhen Pan, Ayush Noori, Sean Wu, Honghan Wu, Fenglin Liu, David A. Clifton

机构 * University of Oxford(牛津大学) University College London(伦敦大学学院) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Oxford-Suzhou Centre for Advanced Research, China(牛津-苏州先进研究中心)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract)

AI总结 BioMedArena通过解耦六个评估层,提供公平比较不同基础模型的平台,显著提升生物医学基准的性能,实现8个代表性基准的SOTA结果。

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2601.04524 2026-06-24 cs.AI 版本更新 78%

BioPIE: A Biomedical Protocol Information Extraction Dataset for Experiment Understanding

BioPIE:面向实验理解的生物医学协议信息抽取数据集

Haofei Hou, Shunyi Zhao, Fanxu Meng, Kairui Yang, Lecheng Ruan, Qining Wang

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University(北京理工大学先进制造与机器人学院) School of Integrated Circuits, Peking University(北京理工大学集成电路学院)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract)

AI总结 提出BioPIE数据集,以程序为中心的知识图谱捕获实体、动作和关系,解决生物医学实验理解中的高信息密度和多步推理难题,并验证了信息抽取方法及问答系统的有效性。

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