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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 18 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 18 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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2509.24739 2026-07-23 cs.CV 版本更新 91%

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)

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

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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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2603.11845 2026-07-23 eess.AS 版本更新 89%

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。

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2601.20503 2026-07-23 cs.CV cs.AI 版本更新 87%

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)

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。

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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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2606.30201 2026-07-23 cs.CV cs.CL 版本更新 79%

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)

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。

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2602.22649 2026-07-23 cs.CV 版本更新 79%

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)

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)

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2503.00972 2026-07-23 cs.CV 版本更新 77%

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)

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。

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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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2602.07643 2026-07-23 cs.CV 版本更新 70%

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)

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。

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2601.08932 2026-07-23 q-bio.TO 68%

Simulations Predict Improved Valve Performance Without Direct Leaflet Intervention After Neonatal Truncus Arteriosus Repair

仿真预测新生儿大动脉转位修复后无需直接瓣膜干预即可改善瓣膜性能

Karoline-Marie Bornemann, Perry S. Choi, Jay Huber, Alexander K. Reed, Amit Sharir, Shiraz A. Maskatia, Alison L. Marsden, Michael R. Ma, Alexander D. Kaiser

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn);分类 q-bio

AI总结 本研究通过仿真预测新生儿大动脉转位修复后无需直接干预即可改善瓣膜性能,揭示了术后血流动力学变化对瓣膜合拢的积极影响。

Journal ref The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery, 2026

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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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