医学 AI

Toward a Vision-Language Foundation Model for Medical Data: Multimodal Dataset and Benchmarks for Vietnamese PET/CT Report Generation

迈向医学数据的视觉-语言基础模型：越南语PET/CT报告生成的多模态数据集和基准

Huu Tien Nguyen, Dac Thai Nguyen, The Minh Duc Nguyen, Trung Thanh Nguyen, Thao Nguyen Truong, Huy Hieu Pham, Johan Barthelemy, Minh Quan Tran, Thanh Tam Nguyen, Quoc Viet Hung Nguyen, Quynh Anh Chau, Hong Son Mai, Thanh Trung Nguyen, Phi Le Nguyen

机构 * AI4LIFE, Hanoi University of Science and Technology, Vietnam（AI4LIFE，河内科学技术大学，越南） ； Nagoya University, Japan（名古屋大学，日本） ； AIST, Japan（日本国家先进工业技术研究院） ； VinUniversity, Vietnam（文园大学，越南） ； NVIDIA, USA（NVIDIA，美国） ； Griffith University, Australia（格里菲斯大学，澳大利亚） ； Hanoi Medical University, Vietnam（河内医学院，越南） ； Military Central Hospital, Vietnam（越南108中央军医院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向越南语医学数据的多模态数据集和基准，旨在解决医学影像领域中PET/CT数据不足和低资源语言代表性不足的问题。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Track on Datasets and Benchmarks

Acoustic-to-Articulatory Inversion of Clean Speech Using an MRI-Trained Model

使用MRI训练模型实现无噪声语音的听觉到发音倒置

Sofiane Azzouz, Pierre-André Vuissoz, Yves Laprie

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)

AI总结 本研究通过使用无噪声语音替代MRI去噪语音，实现了更有效的发音倒置，达到接近MRI性能的精度。

Comparative evaluation of training strategies using partially labelled datasets for segmentation of white matter hyperintensities and stroke lesions in FLAIR MRI

使用部分标注数据集训练策略的比较评估：FLAIR MRI中白质高信号和卒中病变分割

Jesse Phitidis, Alison Q. Smithard, William N. Whiteley, Joanna M. Wardlaw, Miguel O. Bernabeu, Maria Valdés Hernández

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究系统评估了六种利用部分标注数据训练联合分割白质高信号和缺血性卒中病变模型的策略，发现伪标签法最有效，可提升模型性能并支持大规模临床研究。

SHOVIR: A Benchmark for Evaluating Vision Shortcut Learning in Radiology Report Generation

SHOVIR：评估放射学报告生成中视觉捷径学习的基准

Filippo Ruffini, Marco Salmé, Rosa Sicilia, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * UniCamillus-Saint Camillus International University of Health Sciences, Rome, Italy（乌尼卡米尔斯-圣卡米卢斯国际健康科学大学，意大利罗马） 纠错

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

AI总结 提出SHOVIR基准，通过遮挡实验检测放射学报告生成模型是否依赖视觉捷径而非真实病理证据，发现高报告质量模型未必具有良好空间定位能力。

Interactive Medical-SAM2 GUI: A Napari-based semi-automatic annotation tool for medical images

交互式医学-SAM2 GUI：基于Napari的半自动标注工具用于医学图像

Woojae Hong, Jong Ha Hwang, Jiyong Chung, Joongyeon Choi, Hyunggun Kim, Yong Hwy Kim

机构 * Department of Biomechatronic Engineering, Sungkyunkwan University（生物机电工程系，全州大学） ； Department of Neurosurgery, Seoul National University Hospital, Seoul National University College of Medicine（神经外科，首尔国立大学医院，首尔国立大学医学院） 纠错

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

AI总结 交互式医学-SAM2 GUI 提供基于Napari的本地工作流，实现高效的3D医学图像半自动标注与导出功能。

Comments Planning to submit JOSS (Journal of Open Source Software)

SemICP: Semantic Non-Rigid Point Cloud Registration with Elastic Energy Regularization

SemICP：基于弹性能量正则化的语义非刚性点云配准

Wanwen Chen, Qi Zeng, Carson Studders, Zongze Li, Jamie J. Y. Kwon, Tara Kemper, Emily H. T. Pang, Eitan Prisman, Septimiu E. Salcudean

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia（电气与计算机工程系，不列颠哥伦比亚大学） ； Faculty of Medicine, University of British Columbia（医学院，不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对计算机辅助干预中点云配准问题，提出SemICP框架，结合语义信息点匹配与变形正则化，经多数据集测试，相比其他方法降低多种距离误差，结合AI分割后为多模态配准提供有效管道。

Universality Reconsidered: Rethinking the Validation of Foundation Models for General-Purpose 3D Medical Segmentation

揭示通用3D医学分割中的模态差异与泛化幻觉

Yichi Zhang, Le Xue, Feiyang Xiao, Wenbo Zhang, Gang Feng, Chenguang Zheng, Yuan Qi, Yuan Cheng, Zixin Hu

机构 * Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.（上海人工智能科学研究院） ； Shanghai Universal Medical Imaging Diagnostic Center, Shanghai, China.（上海通用医学影像诊断中心） 纠错

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

AI总结 本文通过UMD数据集揭示3D医学分割中模态差异与泛化幻觉问题，指出现有基础模型在实际应用中存在显著性能差异，需转向多模态训练以提升通用性。

The PAR dataset: Prostate biopsy whole slide images from an underrepresented Middle Eastern population

PAR数据集：来自中东代表性不足人群的前列腺活检全切片图像

Peshawa J. Muhammad Ali, Navin Vincent, Saman S. Abdulla, Han N. Mohammed Fadhl, Anders Blilie, Kelvin Szolnoky, Julia Anna Mielcarz, Xiaoyi Ji, Kimmo Kartasalo, Abdulbasit K. Al-Talabani, Nita Mulliqi

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

AI总结 针对公开组织病理学数据集稀缺且多为西方人群数据，导致中东等地区人群人工智能模型通用性未知的问题，公开PAR数据集，包含伊拉克185例患者的前列腺穿刺活检全切片图像，可用于多种分析评估，支持全球不同人群病理学人工智能模型开发验证。

Comments 13 pages, 2 figures and 1 table

IConE: Batch Independent Collapse Prevention for Self-Supervised Representation Learning

IConE：面向自监督表示学习的批次无关崩溃预防

Konstantinos Almpanakis, Anna Kreshuk

机构 * European Molecular Biology Laboratory（欧洲分子生物学实验室） 纠错

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

AI总结 IConE通过引入全局可学习辅助实例嵌入，解决小批次训练中表示崩溃问题，提升生物医学数据在小批次下的性能和鲁棒性。