医学 AI

Converting T1-weighted MRI from 3T to 7T quality using deep learning

使用深度学习将 3T 的 T1 加权磁共振成像转换为 7T 质量

Malo Gicquel, Ruoyi Zhao, Anika Wuestefeld, Nicola Spotorno, Olof Strandberg, Kalle Åström, Yu Xiao, Laura EM Wisse, Danielle van Westen, Rik Ossenkoppele, Niklas Mattsson-Carlgren, David Berron, Oskar Hansson, Gabrielle Flood, Jacob Vogel

机构 * Department of Clinical Sciences Malmö, SciLifeLab, Lund University（马尔摩临床科学系、SciLifeLab、吕勒奥大学） ； Univ Rennes, CNRS, Inria, Inserm, IRISA UMR 6074, Empenn ERL U 1228（雷恩大学、CNRS、Inria、Inserm、IRISA UMR 6074、Empenn ERL U 1228） ； Clinical Memory Research Unit, Department of Clinical Sciences Malmö, Lund University（临床记忆研究单位、马尔摩临床科学系、吕勒奥大学） ； Centre for Mathematical Sciences, Lund University（数学科学中心、吕勒奥大学） ； Diagnostic Radiology Unit, Department of Clinical Sciences Lund, Lund University（诊断放射学单位、临床科学系、吕勒奥大学） ； Alzheimer Center Amsterdam, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC（阿姆斯特丹阿尔茨海默病中心、阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学医学中心） ； Amsterdam Neuroscience, Neurodegeneration, Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹神经科学、神经退行性疾病、阿姆斯特丹、荷兰） ； Memory Clinic, Skåne University Hospital, Malmö, Sweden（记忆诊所、斯德哥尔摩大学医院、马尔摩、瑞典） ； German Center for Neurodegenerative Diseases, Magdeburg, Germany（德国神经退行性疾病中心、马格德堡、德国） ； Center for Behavioral Brain Sciences, Otto-von-Guericke University Magdeburg, Magdeburg, Germany（行为脑科学中心、奥托·冯·格里克大学马格德堡、马格德堡、德国） ； Visual Recognition Group, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（视觉识别组、电气工程系、布拉格技术大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在用深度学习从 3T 脑 MRI 合成 7T 脑 MRI，训练了专门 U - Net 和 GAN U - Net 两个模型，其在评估指标上优于此前模型，合成图像在多方面表现良好，可提高图像质量与分割效果且不影响下游任务性能。

TRAECR: A Tool for Preprocessing Positron Emission Tomography Imaging for Statistical Modeling

TRAECR：一种用于正电子发射断层扫描成像预处理以进行统计建模的工具

Akhil Ambekar, Robert Zielinski, Ani Eloyan

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文针对PET成像统计建模，为统计学家提供背景与工具，介绍了TRAECR工具，包括模板配准、MRI-PET共配准等功能，可促进PET成像数据预处理，助力相关统计分析。

CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation

CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理

Jinhui Lou, Yan Yang, Zhou Yu, Zhenqi Fu, Weidong Han, Qingming Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。

Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables

MedBeads: An AI-Native Clinical Context Graph Built from Immutable Beads and Reconstructable Clinical Links

MedBeads：面向可信医疗AI的智能体原生不可变数据基底

Takahito Nakajima

机构 * Diagnostic Imaging and Interventional Radiology, Institute of Medicine, University of Tsukuba（东京大学医学研究院诊断影像与介入放射学部） ； Center for Cyber Medicine Research, University of Tsukuba（东京大学计算机医学研究中心） 纠错

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

AI总结 针对医疗AI中电子病历与智能体间的上下文不匹配问题，提出基于Merkle有向无环图的不可变数据架构MedBeads，通过确定性图遍历替代概率检索，实现可审计、防篡改的临床上下文提供。

Comments 23 pages, 5 figures, 3 tables. Reference implementation and reproducible Docker demo available at https://github.com/medbeads/medbeads

An architectural capacity ceiling, not a barren plateau: why a fixed-encoding variational quantum circuit cannot fit the Lorenz-63 attractor

固定回路与变分量子架构在混沌动力学中的应用：在洛伦兹系统上对QRC和QPINN的基准测试

Tushar Pandey

机构 * Texas A&M University（德克萨斯理工大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了固定回路与变分量子架构在洛伦兹系统混沌时间序列预测中的性能，发现QRC在训练速度和测试误差方面优于QPINN，且其稳定性源于非变分架构的设计。

Comments v2: major revision. Corrected McClean-comparable gradient-variance analysis (same-ansatz 2-design floor, live/dead parameter split), added optimiser-independence and output-Jacobian capacity diagnostics and a corrected Fourier ceiling; reframed the reservoir/ESN advantage as architectural, not quantum; title changed. 17 pages, 3 figures; iopart class

GenTL: A General Transfer Learning Model for Building Thermal Dynamics

GenTL：用于建筑热动力学的通用迁移学习模型

Fabian Raisch, Thomas Krug, Christoph Goebel, Benjamin Tischler

机构 * Technical University of Applied Sciences Rosenheim（应用技术大学罗斯海姆） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Institute for Clarity in Documentation（文档清晰研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎-罗克琴堡研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对建筑热动力学建模中迁移学习性能不一致问题，提出通用迁移学习模型GenTL，它基于LSTM网络用多建筑数据预训练，可有效微调至多种目标建筑，经测试相比单源模型平均预测误差降低42.1%，证明了该方法的有效性和可靠性。

Comments This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record will be published in the ACM library in Jun 2025

Journal ref ACM E-Energy '25: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems (2025)

Provable Coordination for LLM Agents via Message Sequence Charts

通过消息序列图实现LLM代理的可证明协调

Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, LMF, Gif-sur-Yvette, France（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、巴黎萨克雷高等师范学院、LMF、法国吉夫-sur-耶vette） ； Institut Universitaire de France, Paris, France（法国国家科学院、巴黎，法国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出基于消息序列图的领域特定语言，用于规范LLM代理协调，解决死锁和消息类型不匹配等问题，通过语法引导投影生成无死锁的局部代理程序，并展示如何在LLM非确定性基础上建立协调属性。

Comments 42 pages; accepted at ISoLA 2026

Markovian Continuity of the MMSE

MMSE的马尔可夫连续性

Elad Domanovitz, Anatoly Khina

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究MMSE在标准随机收敛概念下可能不连续的问题，基于实际采集机制，在二阶矩连续性和退化（马尔可夫）限制两个自然约束下，建立MMSE及其估计器的连续性，还给出相关结果及扩展到其他函数族。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

3DPipe: A Pipelined GPU Framework for Scalable Generalized Spatial Join over Polyhedral Objects

3DPipe：一种用于可扩展多面体对象通用空间连接的流水线GPU框架

Lyuheng Yuan, Da Yan, Saugat Adhikari, Akhlaque Ahmad, Fusheng Wang

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出3DPipe，一种利用GPU并行性处理多面体对象空间连接的流水线框架，通过多级剪枝策略和分块流式处理提升效率，实验显示其比现有最佳GPU方案TDBase快9倍。

Beyond Medical Diagnostics: How Medical Multimodal Large Language Models Think in Space

超越医学诊断：医学多模态大语言模型如何在空间中思考

Quoc-Huy Trinh, Xi Ding, Yang Liu, Zhenyue Qin, Xingjian Li, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Ulas Bagci, Min Xu

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SpatialMed基准，通过自主合成空间视觉问答数据评估医学MLLMs的3D空间智能，发现现有模型在医学影像空间推理能力不足。

ROOFS: RObust biOmarker Feature Selection

ROOFS：稳健的生物标志物特征选择

Anastasiia Bakhmach, Paul Dufossé, Simon Charpigny, Florence Monville, Laurent Greillier, Fabrice Barlési, Sébastien Benzekry

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Inserm（法国国家健康与医学研究中心） ； Centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée（Inria 南法地中海研究中心） ； Centre de Recherches en Cancérologie de Marseille（马赛癌症研究中心） ； Inserm U1068 ； CNRS UMR7258（国家科学研究中心UMR7258） ； Institut Paoli-Calmettes（Paoli-Calmettes研究所） ； Pharmacy faculty, Aix-Marseille University（阿维尼翁-马赛大学药学院） ； Veracyte SAS（Veracyte SAS公司） ； Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM)（马赛公共医院 (APHM)） ； Gustave Roussy（Gustave Roussy研究所） 纠错

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

AI总结 针对生物医学数据特征选择难题，提出ROOFS Python包，在肺癌抗PD-(L)1免疫治疗耐药预测数据上对多种特征选择方法基准测试，评估23种方法与11种分类器组合，确定最优方法，可提高特征选择可重复性与临床模型转化价值。

MedRealMM: A Real-World Multimodal Benchmark for Chinese Online Medical Consultation

MedRealMM：用于中国在线医疗咨询的真实世界多模态基准测试

Runhan Shi, Quan Zhou, Yuqian Xu, Shuai Yang, Xin Wu, Zitong Zhou, Hui Liu, Bin Zha, Zheming Wang, Liya Li, Wei Wei, Jinru Ding, Wenrao Pang, Mouxiao Bian, Haoyuan Hu, Jun Xu, Jie Xu

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对现有在线医疗咨询基准与实际临床实践契合度差的问题，构建MedRealMM基准测试，用多模态临床挑战点提取框架转化任务并设评分标准，评估多个大语言模型，指出图像信息重要，前沿模型有不足，为多模态医学推理评估提供现实可重复基准。

Addressing Benchmarking Gaps in Large Language Models for Health and Medicine with Dynamic Red-Teaming

超越基准：动态、自动和系统化的红队代理用于可信的医疗语言模型

Jiazhen Pan, Bailiang Jian, Paul Hager, Yundi Zhang, Che Liu, Friederike Jungmann, Hongwei Bran Li, Julian Canisius, Chenyu You, Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fenglin Liu, Yuyuan Liu, Niklas Bubeck, Moritz Knolle, Chen, Chen, Christian Wachinger, Zhenyu Gong, Cheng Ouyang, Georgios Kaissis, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stony Brook University（史泰兹布鲁克大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DAS红队框架，通过动态压力测试揭示医疗语言模型在鲁棒性、隐私、偏见和幻觉方面的潜在风险，发现高静态基准性能与低动态可靠性之间的'基准差距'。

Pipette: An Embodied Simulation Platform, Benchmark, and Data-Efficient Augmentation Framework for Wet-Lab Robotics

面向湿实验室机器人的具身仿真平台、基准测试及数据高效增强框架

Zhe Liu, Huanbo Jin, Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, He Xu, Peijia Li, Jiaming Gu, Quan Lu, Qi Wang, Bin Ji, Ting Xiao

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education（能源化工过程智能制造国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Laboratory Medicine（实验室医学系） ； Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出Pipette平台，包含可编辑资产、仿真数据增强管道和11任务基准测试，将30次演示的VLA成功率从44.1%提升至74.7%。

Comments 19 pages, 19figures