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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。

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 20 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 10 篇

2607.19779 2026-07-23 cs.CV 新提交 92%

Frequency-Hierarchical Active k-Space Sampling for Diagnostic MRI

用于诊断性MRI的频率分层主动k空间采样

Ruru Xu, Kian Anvari Hamedani, Zhikai Yang, Ilkay Oksuz

机构 * Istanbul Technical University(伊斯坦布尔技术大学) University of Toronto(多伦多大学) Sunnybrook Research Institute(桑尼布鲁克研究所) KTH Royal Institute of Technology(皇家理工学院)

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

AI总结 研究针对MRI加速采样中不同频率信息处理难题,提出HieraSample框架,通过余弦退火课程和基于Mamba的策略,在不同加速倍数下实现高效采样,在fastMRI+膝盖基准测试中提升了ACL诊断性能。

Comments EMA4MICCAI 2026: The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI

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2607.20159 2026-07-23 cs.CV 新提交 90%

SHFormer: Dynamic Spectral Filtering Convolutional Neural Network and High-pass Kernel Generation Transformer for Adaptive MRI Reconstruction

SHFormer:用于自适应MRI重建的动态频谱滤波卷积神经网络和高通内核生成变压器

Sriprabha Ramanarayanan, Rahul G. S., Mohammad Al Fahim, Keerthi Ram, Ramesh Venkatesan, Mohanasankar Sivaprakasam

机构 * Indian Institute of Technology Madras (IITM)(印度理工学院马德拉斯分校) Healthcare Technology Innovation Centre(医疗技术创新中心) GE John F Welch Technology Center(通用电气约翰·F·韦尔奇技术中心)

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

AI总结 针对基于注意力机制的MRI重建模型在高频表示和多模态数据处理上的不足,提出含频谱滤波CNN和动态高通内核生成变压器的网络进行可扩展MRI重建,在未见场景下有良好重建效果,提升了PSNR和SSIM。

Comments Published in Neural Networks (Elsevier), Vol. 187, Article 107334, July 2025. DOI: 10.1016/j.neunet.2025.107334

Journal ref Neural Networks, Vol. 187, Article 107334, July 2025

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2607.19401 2026-07-23 physics.med-ph 新提交 87%

Koopman-Operator Spectral Decomposition for Nonlinear Motion Suppression in Dynamic Contrast-Enhanced MRI of the Head and Neck

用于头颈部动态对比增强磁共振成像中非线性运动抑制的柯普曼算子谱分解

Renjie He

专题命中 医学影像 :MRI(title,summary_cn)

AI总结 该研究针对头颈部动态对比增强MRI的非线性运动抑制问题,基于柯普曼算子理论构建流程,测试了普通DMD、EDMD及神经网络版本,通过时间序列重复解决维度瓶颈,逐片处理图像分离运动与对比增强,实现有效运动抑制。

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2607.19943 2026-07-23 cs.CV 新提交 83%

SIINR: Structurally Informed Implicit Neural Representations for super-resolution with uncertainty quantification of clinical quality diffusion MRI datasets

SIINR:用于临床质量扩散MRI数据集超分辨率及不确定性量化的结构信息隐式神经表示

Tom Hendriks, William Consagra, Anna Vilanova, Yogesh Rathi, Maxime Chamberland

机构 * Eindhoven University of Technology(埃因霍温理工大学) University of South Carolina(南卡罗来纳大学) Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School(布莱根妇女医院,哈佛医学院)

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

AI总结 针对临床dMRI数据集平面外分辨率低的问题,提出SIINR框架,利用监督3D U-net和自监督INR结合,实现超分辨率及不确定性量化,在多数据集和临床病例实验中表现优异,为临床dMRI增强及指标解释提供方法。

Comments 27 pages, 8 figures, 2 tables

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2607.19402 2026-07-23 cs.LG cs.CV physics.med-ph 新提交 76%

When Does Consensus Beat Voting? A Critical Analysis of Statistical Label Fusion in Medical Image Segmentation

在医学图像分割中,何时一致性优于投票?统计标签融合的批判性分析

Renjie He

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

AI总结 研究医学图像分割中一致性分割,通过推导数学基础并实验验证,发现常见条件下STAPLE存在问题,多数投票是强基线,深度一致性模型结合图像标签可处理问题,共形预测能保证不确定性,为评估方法提供基础。

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2607.20136 2026-07-23 physics.med-ph cs.AI 新提交 67%

PRIME-SVR: Physics-infoRmed Implicit Multi-Echo Slice-to-Volume Reconstruction for Fetal T2 mapping

PRIME-SVR:用于胎儿T2映射的物理信息隐式多回波切片到体积重建

Busra Bulut, Maik Dannecker, Thomas Sanchez, Sara Neves Silva, Steven Jia, Jean-Baptiste Ledoux, Leo Pomar, Joanna Sichitiu, Yvan Gomez, Meriam Koob, Vincent Dunet, Maria Deprez, Guillaume Auzias, Francois Rousseau, Jana Hutter, Daniel Rueckert, Meritxell Bach Cuadra

机构 * Department of Radiology, Lausanne University Hospital and University of Lausanne(放射科,洛桑大学医院和洛桑大学) CIBM Center for Biomedical Imaging(生物医学成像中心) Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital(人工智能在医疗和医学中的 chair,慕尼黑技术大学(TUM)和慕尼黑大学医院) Department of Computing, Imperial College London(计算系,伦敦帝国理工学院) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) Biomedical Engineering Department, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London(生物医学工程系,伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学校) Institut de Neurosciences de la Timone, UMR 7289, CNRS, Aix-Marseille Université(Timone 神经科学研究所,UMR 7289,CNRS,阿维尼昂-马赛大学) Department Woman-Mother-Child, Lausanne University Hospital(妇女-母亲-儿童部门,洛桑大学医院)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对现有胎儿脑切片到体积重建方法在非临床回波时间受限问题,提出PRIME-SVR隐式神经表示框架,通过全连接网络建模、估计采集退化,利用正则化加强耦合,实现自监督重建,提升了重建质量并加速定量成像。

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2607.20032 2026-07-23 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.str-el 新提交 67%

Huge hole injection in tungsten dichalcogenide heterostructures without electric gating: a DFT study

二硫化钨异质结构中无电门控的巨大空穴注入:密度泛函理论研究

Dawid Ciszewski, Wojciech Grochala

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究通过密度泛函理论,将化学电容器概念扩展到范德华异质结构,筛选出XeF2和KrF2作为合适受体,计算出相应异质结构中的空穴浓度,证明稀有气体氟化物可为TMD异质结构载流子密度非接触工程提供有效途径。

Comments 9 pages, 2 Figures, 3 Tables and electronic supplement of 22 pages

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2607.20274 2026-07-23 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 新提交 62%

Self-supervision drives representational convergence in medical foundation models more than clinical supervision

自我监督比临床监督更能推动医学基础模型中的表征趋同

Soroosh Tayebi Arasteh, Sebastian Ziegelmayer, Mahshad Lotfinia, Lisa Adams, Sven Nebelung, Jakob Nikolas Kather, Daniel Truhn

机构 * RWTH Aachen University(亚琛工业大学) University Hospital RWTH Aachen(亚琛工业大学附属医院) Technical University of Munich(慕尼黑工业大学) Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg(埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学) Technical University Dresden(德累斯顿工业大学) University Hospital Dresden(德累斯顿大学附属医院) University Hospital Heidelberg(海德堡大学附属医院)

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

AI总结 研究探讨医学基础模型中表征趋同问题,通过对多个编码器剖析发现自我监督比临床监督更能驱动收敛,虽收敛有限但线性分类器可跨编码器转移,表明医学成像收敛由预训练目标决定,为互操作性设计与验证提供依据。

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2607.20149 2026-07-23 cs.CY 新提交 50%

Data Annotations as Pedagogical Hints: From Subjective Labels to Critical Thinking

作为教学提示的数据注释:从主观标签到批判性思维

Ralf Raumanns, Theresa Elstner, Louis Ferger-Andrews, Louise M. Carlsen, Martin Potthast, Gerard Schouten, Josien P. W. Pluim, Veronika Cheplygina

专题命中 医学影像 :medical image(abstract)

AI总结 研究探讨人工数据标注任务对学生理解标注主观性的作用,通过在两所大学开展标注活动及调查,发现能提升学生对课程内容熟悉度等,但存在情绪不安等问题,建议改进材料模糊性等,强调人工标注可让学生理解人类判断对模型的影响及分歧的意义。

Comments 24 pages, 6 figures, 6 tables

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2607.19500 2026-07-23 math.NA cs.NA physics.comp-ph 新提交 50%

Robust Hierarchical Matrix Compression of Acoustic Volume and Boundary Integral Operators

声学体积和边界积分算子的鲁棒分层矩阵压缩

Alberto Almuna-Morales, Danilo Aballay, Ignacio Labarca-Figueroa, Elwin van 't Wout

专题命中 医学影像 :biomedical(abstract)

AI总结 研究针对亥姆霍兹方程离散化产生的密集线性系统模拟受限问题,提出改进分层矩阵压缩鲁棒性的方法,通过新准则等提高压缩可靠性,经测试解决早期收敛问题,内存占用不变,还应用于生物医学模型,证实加速大规模模拟的可行性。

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2. 临床大模型 1 篇

2607.19631 2026-07-23 physics.flu-dyn 新提交 67%

svMultiPhysics: a finite element-based solver for cardiovascular simulations

svMultiPhysics:一种用于心血管模拟的基于有限元的求解器

David Codoni, Sujal Dave, David W. Parker, Aaron L. Brown, Javiera Jilberto, Han Zhao, Divya Adil, Zachary A. Sexton, Martin R. Pfaller, Michele Bucelli, Shawn C. Shadden, Charles A. Taylor, Alison L. Marsden

专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);diagnosis(abstract)

AI总结 研究旨在借助计算建模改善心脏病相关研究。核心方法是用C++编写的开源并行有限元求解器svMultiPhysics,它能统一模拟多物理场心血管问题的方程,可独立或耦合求解。主要贡献是为心血管研究提供强大平台,实现多物理场耦合模拟,加速模拟且促进开源协作。

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3. 诊断辅助 3 篇

2607.19696 2026-07-23 cs.CV cs.AI 新提交 89%

PhenSPINE: A Standardized Benchmark for Spine Pathology Diagnosis

PhenSPINE:用于脊柱病理学诊断的标准化基准

Duong Ngoc Vu, Hai Son Nguyen, Trong-Nghia Nguyen, Bien Tran Van, Trang Mai Xuan, Huan Vu, Thien Van Luong

机构 * Business AI Lab, College of Technology, National Economics University(商业人工智能实验室,技术学院,越南国民经济大学) A2I Lab, Phenikaa School of Computing, Phenikaa University(A2I实验室,Ph Phenikaa大学计算学院) Radiology and Functional Exploration Center, Phenikaa University Hospital(放射学与功能探索中心,Phenikaa大学医院)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract);pathology(title);MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 研究针对脊柱病理学诊断自动化系统缺乏高质量基准的问题,提出PhenSPINE数据集及融合位置编码机制的诊断基准,通过多序列评估发现矢状面T2加权序列诊断价值最佳,建立了基线并为序列选择提供见解。

Comments 12 pages, figures, Accepted at CITA 2026 (The 15th Conference on Information Technology and its Applications, Scopus)

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2607.20087 2026-07-23 cs.CV 新提交 70%

Development of an automated, reliable, and clinically meaningful artificial intelligence (AI) tool for diagnosing cardiac disease from conventional cardiovascular magnetic resonance (CMR) images

开发一种用于从传统心血管磁共振(CMR)图像中诊断心脏病的自动化、可靠且具有临床意义的人工智能(AI)工具

Sina Amirrajab, Volker Vehof, Michael Bietenbeck, Nuriye Akyol, Redouane Bouras, Khuraman Isgandarova, Alexandru Zlibut, Philipp Stalling, Ali Yilmaz

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

AI总结 研究旨在开发用于CMR图像心脏病诊断的AI工具,通过整合开源LLMs和预处理多模态数据,对三种视觉基础模型两阶段微调,在独立测试集上有高诊断性能,集成策略进一步提升准确性和鲁棒性,代码和模型权重公开。

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2607.19635 2026-07-23 cs.LG cs.AI 新提交 57%

Anatomy of a Sound Neural Reasoner: One-Shot Amortization, First-Pass Poisoning, and Search Inertness in Clue-Rich Completion

一个合理的神经推理器剖析:在富含线索的填数问题中的一次性摊销、首次通过中毒和搜索惰性

Aleksey Komissarov

机构 * Neapolis University, Pafos(帕福斯新帕福斯大学)

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

AI总结 研究富含线索填数问题中神经推理器的表现,发现LDT存在首次通过中毒等问题,添加CoLT可减少无效推导,还给出两种干预措施提升准确率,指出类似LDT系统是一次性摊销预测器,搜索主要消除计算浪费。

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4. 医疗多模态 2 篇

2607.19624 2026-07-23 cs.CV 新提交 61%

Pathologist Attention-Aligned Report Generation for Prostate Histopathology

用于前列腺组织病理学的病理学家注意力对齐报告生成

Ruoyu Xue, Suryakant Singh, Souradeep Chakraborty, Pierre Marza, Oksana Yaskiv, Constantin Friedman, Natallia Sheuka, Paul Friedman, Bharat Ramlal, Beatrice Knudsen, Rajarsi Gupta, Joel Saltz, Prateek Prasanna, Gregory Zelinsky, Dimitris Samaras

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校计算机科学系) Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校生物医学信息学系) Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Gustave Roussy, INSERM, IHU PRISM, Cancer Data Science Unit(巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、古斯塔夫·鲁西研究所、法国国家健康与医学研究院、PRISM综合大学医院、癌症数据科学单元) Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS Laboratory(巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、MICS实验室) Department of Pathology and Laboratory Medicine, Northwell Health Laboratories(诺斯韦尔健康实验室病理与检验医学部) Department of Pathology, University of Utah School of Medicine(犹他大学医学院病理系) Department of Psychology, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校心理学系)

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

AI总结 研究将人类注意力引入前列腺病理报告生成模型训练,收集多模态数据集,通过注意力对齐损失微调模型,在两个模型上评估,在报告生成和视觉问答任务中取得较好效果,模型注意力图与病理学家注意力更对齐。

Comments 11 pages, 4 figures, accepted for publication at the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2026)

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2607.19827 2026-07-23 cs.RO cs.CY 新提交 50%

Clinical Pathways as Safety Specifications for Physical AI in Hospital Wards

临床路径作为医院病房物理人工智能的安全规范

Gabriele Franchini, Giulio Mallardi, Michele De Carolis, Filippo Lanubile

专题命中 医疗多模态 :medical AI(abstract)

AI总结 研究针对医院病房物理人工智能系统的安全挑战,提出将临床路径作为安全规范,构建集成多种组件的概念性机器人架构,用运行时安全监视器结合多种方法识别安全违规,助力护理人员并为安全物理人工智能做贡献。

Comments 4 pages, 3 figures. Accepted at the 1st IJCAI Workshop on Safe Physical AI (SPAI 2026), held in conjunction with IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany

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5. 生物医学文本 1 篇

2607.19866 2026-07-23 cs.LG 新提交 57%

Local Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables and Selection Bias

存在潜在变量和选择偏差时的局部因果结构学习

Zheng Li, Hao Zhang, Ruxin Wang, Ruichu Cai, Kun Zhang, Feng Xie

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

AI总结 研究存在潜在变量和选择偏差时的局部因果结构学习,提出LoCaLS算法,刻画局部区域并建立理论桥梁,该算法在标准假设下合理完备,实验证明其结构精度高于局部方法且计算量小于全局方法,在生物数据分析中有实际应用。

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6. 医学数据与评测 3 篇

2607.19532 2026-07-23 cs.LG cs.AI 新提交 70%

Trustworthy Privacy-Preserving Multimodal Federated Learning for Personalised Breast Cancer Prediction

用于个性化乳腺癌预测的可信隐私保护多模态联邦学习

Ruth Amey, Muhammad Arifur Rahman, Taha Osman, Nicholas Shopland, Andy Burton, Mufti Mahmud, David J. Brown

机构 * NTU(南洋理工大学)

专题命中 医学数据与评测 :MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.LG

AI总结 研究探讨联邦学习能否兼顾四个关键支柱,支持乳腺癌患者肿瘤进展预测模型开发。通过多模态数据评估联邦学习框架,与集中式模型比较性能,并研究相关策略,结果助于理解隐私保护多模态预测建模可行性及支持未来应用。

Comments 26 pages, 12 figures

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2607.20037 2026-07-23 physics.med-ph 新提交 67%

COBRA2026: a large-scale multicenter pelvic cone-beam computed tomography projection dataset

COBRA2026:一个大规模多中心盆腔锥束计算机断层扫描投影数据集

Adrian Thummerer, Simon Rit, Florian Kamp, Matteo Maspero, Martjin P. W. Intven, Thomas G. Boné, Christopher Kurz, Guillaume Landry, Thomas Baudier, Mustafa Kadhim, Julius Arnold, Michael Rauter, Barbara Knäusl, Lukas Zimmermann

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

AI总结 COBRA2026数据集用于开发和评估放疗CBCT相关方法,含欧洲六个中心867名患者数据,经处理后分为训练、验证和测试集,支持多种研究,以特定许可发布并附代码,构成重建挑战基础。

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2607.19444 2026-07-23 cs.LG cs.SY eess.SP eess.SY 新提交 62%

Marine Engine Fault Dataset: Open-Access Data under Controlled Reference and Fault Scenario Conditions

船舶发动机故障数据集:在受控参考和故障场景条件下的开放获取数据

Ahmad BahooToroody, Oleksiy Bondarenko, Mohammad Mahdi Abaei, Niki Yoichi, Enrico Zio

专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 该研究提出船舶发动机故障数据集,通过在实际船舶发动机平台结合受控故障实现、多负载运行和系统级测量获取数据,包括多传感器时间序列等,为海上机械相关研究提供记录良好的基准。

Comments submitted to a journal and currently is under review, 34 pages, 13 Figures

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