医学 AI

Visualising Parker Weighting in Short-Scan Cone-Beam Micro-CT: A Practical Reference

可视化Parker加权在短扫描锥束微CT中的应用：一个实用参考

Falk L Wiegmann, Nancy L Ford

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)

AI总结 本文通过可视化和定量分析，展示Parker加权在eXplore CT 120扫描仪中的应用，揭示其在减少方向性伪影和提高图像质量中的作用。

Trexplorer Super: Topologically Correct Centerline Tree Tracking of Tubular Objects in CT Volumes

Trexplorer Super：CT 体积中管状物体的拓扑正确中心线树跟踪

Roman Naeem, David Hagerman, Jennifer Alvén, Lennart Svensson, Fredrik Kahl

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在改进 CT 体积中管状物体中心线跟踪。针对 Trexplorer 问题提出 Trexplorer Super，通过开发三个难度递增的中心线数据集，对现有 SOTA 模型全面评估，结果显示 Trexplorer Super 性能更优，且合成数据与真实数据表现有差异。

Comments Submitted Version. Accepted at MICCAI 2025

HTC-SGA Former: A Hybrid Transformer-CNN Network with Self-Guided Attention and a New Boundary-Weighted Adaptive Loss for Coronary DSA Vessel Segmentation

HTC-SGA Former: 一种结合自引导注意力与新型边界加权自适应损失的混合Transformer-CNN网络用于冠状动脉DSA血管分割

Rayan Merghani Ahmed, Marwa Omer Mohammed Omer, Mohamed Elmanna, Shijie Li, Bin Li, Shoujun Zhou

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT)（深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Department of Biomedical Engineering and Systems, Faculty of Engineering（工程学院生物医学工程与系统系） ； Cairo University（开罗大学） 纠错

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

AI总结 提出HTC-SGA Former混合网络，通过CNN编码器提取局部血管形态、Transformer解码器建模上下文、MS-GLWA模块实现全局-局部注意力、SGFA模块增强弱血管响应及BWACL损失函数优化边界，在0.81M参数下超越14种方法，提升细血管恢复与连续性。

Comments 20 pages, 10 figures, 3 tables. Submitted for journal review

Ultra-slow capillary rise on hydrogel surfaces

超慢毛细上升现象在明胶凝胶表面的研究

Anagha Datar, Joonas Ryssy, Aku O. Toivonen, Matilda Backholm

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究揭示了明胶凝胶表面出现的超慢毛细上升现象，提出基于多孔凝胶网络的新型模型，实现了对凝胶界面渗透性的高精度非侵入式估计，为生物医学应用提供支持。

Journal ref Soft Matter (2026)

SycoEval-EM: Sycophancy Evaluation of Large Language Models in Simulated Clinical Encounters for Emergency Care

SycoEval-EM：急诊护理模拟临床场景中大语言模型的谄媚评估

Dongshen Peng, Yi Wang, Austin Schoeffler, Sun-ha Hong, Brian Suffoletto, David Kim, Carl Preiksaitis, Christian Rose

机构 * UNC Chapel Hill（UNC夏洛特山分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract,abstract_cn)；clinical AI(abstract)

AI总结 提出SycoEval-EM多智能体模拟框架，评估19个LLM在急诊医学中对患者说服的鲁棒性，发现谄媚率呈双峰分布，静态医学基准无法预测安全表现。

Comments 19 pages, 10 figures

Health System Scale Semantic Search Across Unstructured Clinical Notes

跨无结构临床笔记的健康系统规模语义搜索

Faith Wavinya Mutinda, Spandana Makeneni, Anna Lin, Shivaji Dutta, Irit R. Rasooly, Patrick Dibussolo, Shivani Kamath Belman, Hessam Shahriari, Kevin Murphy, Alex B. Ruan, Barbara H. Chaiyachati, Sanjay Chainani, Robert W. Grundmeier, Scott M. Haag, Jeffrey M. Miller, Heather M. Griffis, Ian M. Campbell

机构 * Department of Biomedical and Health Informatics, Children’s Hospital of Philadelphia（儿童医院哲学学院生物医学与健康信息学系） ； Google Cloud（谷歌云） ； Department of Pediatrics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学儿科系） ； Division of Neonatology, Children’s Hospital of Philadelphia（儿童医院哲学学院新生儿科） ； Division of Human Genetics, Children’s Hospital of Philadelphia（儿童医院哲学学院人类遗传学部） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种在大规模健康系统中实现语义搜索的解决方案，通过优化嵌入模型和分块策略，实现了亚秒级查询延迟和高准确率的临床问答任务，同时展示了在临床实用性评估中减少任务完成时间的效果。

Comments For associated code, see https://github.com/Ian-Campbell-Lab/clinical-semantic-search