arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

科学与医疗

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。

2026-07-27 至 2026-07-27 共收录 34 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 17 篇

2607.22173 2026-07-27 cs.CV cs.LG 新提交 91%

Bowel Obstruction Detection and Localization on Abdominal CT with Deep Learning

基于深度学习的腹部CT图像中肠梗阻的检测与定位

Moritz Vandenhirtz, Andrea Agostini, Dana Belde, Mélanie Roschewitz, Ismaiel Chikh Bakri, Tilo Niemann, André Euler, Julia E Vogt

机构 * Department of Computer Science ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院计算机科学系) Department of Radiology Kantonsspital Baden affiliated Hospital for Research and Teaching of the Faculty of Medicine of the University of Zurich(苏黎世大学医学院附属巴登州立医院放射科(巴登大学苏黎世医学院研究与教学附属医院)) Department of Forensic Medicine Zurich University of Zurich(苏黎世大学法医学系)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究针对肠梗阻这一胃肠道疾病,提出含多任务目标的深度学习框架联合检测与定位梗阻及过渡区,还用可解释分类方法扩展,在腹部CT数据集上评估,模型检测准确率93%,过渡区定位Hit@10为95%,迈向关键临床标志自动识别。

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2604.07180 2026-07-27 cs.CV cs.AI 版本更新 91%

Energy-based Tissue Manifolds for Longitudinal Multiparametric MRI Analysis

基于能量的组织流形用于纵向多参数MRI分析

Kartikay Tehlan, Lukas Förner, Sina Wendrich, Nico Schmutzenhofer, Michael Frühwald, Matthias Wagner, Nassir Navab, Thomas Wendler

机构 * Dept. of diagnostic and interventional Radiology and Neuroradiology, University Hospital Augsburg, Germany(诊断与介入放射科和神经放射科,奥格斯堡大学医院,德国) Digital Medicine, University Hospital Augsburg, Germany(数字医学,奥格斯堡大学医院,德国) Chair for Computer Aided Medical Procedures and Augmented Reality, Technical University of Munich, Germany(计算机辅助医疗程序与增强现实 chair,慕尼黑技术大学,德国) Bavarian Center for Cancer Research (BZKF) Augsburg, Germany(巴伐利亚癌症研究中心(BZKF)奥格斯堡,德国) Dept. of Pediatrics and Adolescent Medicine, University Hospital Augsburg, Germany(儿科和青少年医学科,奥格斯堡大学医院,德国) Center for Advanced Analytics and Predictive Sciences, University of Augsburg, Germany(高级分析与预测科学中心,奥格斯堡大学,德国)

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

AI总结 本文提出了一种基于患者特定能量建模的几何框架,用于纵向多参数MRI分析,通过训练紧凑的隐式神经表示来学习能量函数,为组织状态提供微分几何描述,无需分割标签,展示了患者特定能量流形在纵向mpMRI分析中的应用潜力。

Comments The code is available at https://github.com/tkartikay/EnFold-MRI

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2607.21800 2026-07-27 physics.med-ph cs.CV 新提交 90%

A Dual Path Framework with Hotspot Guided Fusion for Three Dimensional CT to PET Synthesis in Head and Neck Cancer

一种用于头颈癌三维CT到PET合成的热点引导融合双路径框架

Mohd Maaz Khan, Oluwaseyi Oderinde

机构 * Advanced Molecular Imaging in Radiotherapy (AdMIRe) Research Laboratory, School of Health Sciences, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA(高级分子影像在放射治疗(AdMIRe)研究实验室,健康科学学院,普渡大学,西拉法叶,IN,47907,美国) Department of Radiation Oncology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA(放射肿瘤学部,印第安纳大学医学院,印第安纳波利斯,IN,46202,美国)

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

AI总结 针对头颈癌,提出从CT扫描合成PET图像的双路径框架,由回归U-Net和条件生成对抗网络组成,经热点引导融合输出,可提供代谢信息辅助成像和临床决策,重建PET体积有一定误差指标,能定位病变但高代谢区有SUV低估。

Comments 25 pages, 11 figures

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2601.05418 2026-07-27 physics.med-ph 版本更新 90%

Group-Patch Joint Compression: Compressing Dynamic B0 and Static RF Spatial Modulations Across k-Space Subregion Groups for Highly Accelerated MRI

组块联合压缩用于高加速MRI:在k空间子区域组内压缩动态B0和静态RF空间调制

Rui Tian, Klaus Scheffler

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 本文提出组块联合压缩方法,通过在k空间子区域组内压缩动态B0和静态RF调制,显著提升MRI加速效果,减少重建时间和内存使用。

Comments Magnetic Resonance in Medicine

Journal ref R. Tian and K. Scheffler, Group-Patch Joint Compression: Compressing Dynamic B0 and Static RF Spatial Modulations Across k-Space Subregion Groups for Highly Accelerated MRI, Magnetic Resonance in Medicine (2026): 1-21

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2607.21737 2026-07-27 cs.ET eess.IV eess.SP physics.med-ph 新提交 88%

Quantum Adaptive Sensing for Accelerated MRI

用于加速磁共振成像的量子自适应传感

Asmit Ganguly, Suprajit Dewanji, Chenyang Zhao, Danny J. J. Wang

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

AI总结 研究针对压缩感知 MRI 性能依赖采样分布的问题,提出基于 QUBO 公式的自适应框架,通过回顾性实验验证其在多指标上优于静态策略,简化池实验表明 D-Wave 求解器有可比质量,为自适应 MRI 采样提供实用框架。

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2607.22293 2026-07-27 cs.CV 新提交 85%

RadSight: Towards Perceptually Reliable Multimodal Radiology Image Understanding

RadSight:迈向感知可靠的多模态放射学图像理解

Jianqin Liu, Weiwei Cao, Wanxing Chang, Ruifeng Yuan, Bowen Shi, Zhilin Zheng, Xianjie Zhang, Ling Zhang, Peng Wang, Jianpeng Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group(达摩院,阿里巴巴集团) Hupan Lab(湖畔实验室) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学)

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

AI总结 该研究针对医学多模态大语言模型视觉解释可靠性低的问题,引入Perception-Bench基准分析问题。提出基于双2D/3D编码器架构的RadSight模型,经渐进课程学习训练,在多维度评估中优于现有模型,凸显低级视觉感知对可靠临床理解的关键作用。

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2508.01782 2026-07-27 eess.IV cs.CV 版本更新 81%

Joint Lossless Compression and Steganography for Medical Images via Large Language Models

通过大语言模型实现医学图像的联合无损压缩与隐写术

Pengcheng Zheng, Xiaorong Pu, Kecheng Chen, Jiaxin Huang, Meng Yang, Bai Feng, Yazhou Ren, Jianan Jiang, Chaoning Zhang, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * Center for Future Media and School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China(未来媒体中心和电子科技大学计算机科学与工程学院) Department of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China(计算机科学与工程学院,电子科技大学) Department of Electrical Engineering, and the Center for Intelligent Multidimensional Data Analysis, City University of Hong Kong(电子工程系和智能多维数据分析中心,城市大学) Department of Machine Learning, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(机器学习系,Mohamed bin Zayed人工智能大学)

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

AI总结 针对医学图像无损压缩中性能与效率权衡及安全问题,提出联合无损压缩与隐写术框架。基于位平面切片,设计自适应模态分解,创新局部模态路径分段消息隐写术算法,结合A-LoRA微调策略,提升压缩率、效率与安全性。

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2607.22332 2026-07-27 cs.CV 新提交 79%

SLIP: Segmentation with Low-latency Interactive Prompting for 3D Medical Images

SLIP:用于3D医学图像的低延迟交互式提示分割

Baptiste Podvin, Alexandre Ancel, Flavio Milana, Chiara Innocenzi, Davide Arrigo, Federico Espinola Schulze, Guido Torzilli, Jacques Marescaux, Daniel George, Alexandre Hostettler, Toby Collins

机构 * IRCAD France(法国国际消化道疾病研究中心) Université de Strasbourg, CNRS, ICube(斯特拉斯堡大学、法国国家科学研究中心、ICube实验室) IRCCS Humanitas Research Hospital(圣心研究医院) Humanitas University(圣心大学) Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli, Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico (IRCCS)(圣心综合大学医院)

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

AI总结 研究针对3D医学图像交互式分割中现有方法的问题,提出SLIP框架,解耦图像编码与提示细化,通过复用特征和维护交互感知状态降低延迟,支持可逆提示,经用户研究验证其在多方面优于现有方法,实现SOTA性能。

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2607.21904 2026-07-27 cs.CV cs.CL 新提交 79%

Diffusion Models in Medical Image Inpainting: Challenges, Solution Taxonomy, and Future Directions

医学图像修复中的扩散模型:挑战、解决方案分类及未来方向

Arthur Dantas Mangussi, Joana Cristo Santos, Ricardo Cardoso Pereira, Ana Carolina Lorena, Mário A. T. Figueiredo, Pedro Henriques Abreu

机构 * Aeronautics Institute of Technology(航空技术学院) Science and Technology Institute, Federal University of São Paulo(圣保罗联邦大学科学与技术研究所) LASIGE, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa(里斯本大学理学院LASIGE实验室) University of Coimbra, CISUC/LASI – Centre for Informatics and Systems of the University of Coimbra(科英布拉大学CISUC/LASI - 科英布拉大学信息与系统中心) Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Instituto de Telecomunicações(里斯本大学高等技术学院、电信研究所)

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

AI总结 该研究对基于扩散的医学图像修复方法进行系统回顾,涵盖多方面内容并提出分类法。分析显示相关研究兴趣快速增长,扩散模型在生成合理重建结果及辅助临床任务上表现出色,但也面临缺乏标准化基准等挑战。

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2607.21186 2026-07-27 quant-ph cs.AI cs.LG 交叉投稿 79%

Do emulated quantum circuits change what CNNs look at? Performance and explainability comparison in medical image classification

模拟量子电路会改变卷积神经网络关注的内容吗?医学图像分类中的性能与可解释性比较

Guillermo Rubiños Rodríguez, Martín Ottavianelli, Mateo Alonso, Gonzalo Blázquez Gil, Boris-Stephan Rauchmann, Pablo Díez-Valle, Sergio Altares-López

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

AI总结 研究混合量子启发卷积神经网络(HQiCNN)与经典卷积神经网络(CNN)在医学图像分类中的表现,通过系统实验对比两者性能与可解释性,发现特定条件下HQiCNN是可提供益处的替代方案,还提出工具比较模型预测。

Comments 17 pages, 6 figures, 2 tables

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2606.28799 2026-07-27 cs.CV 版本更新 79%

PSP: Harnessing Position and Shape Priors for Cross-Domain Few-Shot Medical Image Segmentation

PSP:利用位置和形状先验进行跨域少样本医学图像分割

Bin Xu, Yazhou Zhu, Haofeng Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China(南京理工大学计算机科学与工程学院,南京 210094,中国)

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

AI总结 针对跨域少样本医学图像分割中纹理差异导致的性能下降问题,提出利用位置和形状先验(PSP)框架,通过位置坐标嵌入、形状原型调制和混合原型预测模块实现域不变分割,显著优于现有方法。

Comments This manuscript was posted before obtaining the necessary approval from all responsible parties. At the request of the supervising author, we are withdrawing the manuscript

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2607.22371 2026-07-27 cs.CV 新提交 78%

Active few-shot segmentation by reinforcing data selection

通过强化数据选择实现主动少样本分割

Chenlan Zhao, Benny Wong, Timothy F. Lundberg, Ahmed M. Elsayed, Abdallah Aljarkas, Hamad A. Aljamaan, Lynn Karam, Qianye Yang, Yipeng Hu, Claire C. Villette, Shaheer U. Saeed

机构 * Centre for Bioengineering, School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院生物工程中心) Digital Environment Research Institute, Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学数字环境研究所) UCL Hawkes Institute(伦敦大学学院UCL霍克斯研究所;医学物理与生物医学工程系) Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London(耶鲁大学生物与生物医学科学系) Department of Biological and Biomedical Sciences, Yale University(牛津大学工程科学系生物医学工程研究所) Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford

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

AI总结 研究少样本医学图像分割中支持集选择问题,提出强化学习框架,智能体直接预测最大化下游分割性能的支持集,实验表明该方法优于随机选择和现有方法,凸显支持集互补性及强化学习的潜力。

Comments Accepted at EMA4MICCAI 2026 - The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI

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2605.14667 2026-07-27 cs.AI 版本更新 75%

A Statistical Multi-Objective Framework for Assessing Sensitivity of Radiomic AI Models to Acquisition Parameters

放射组学AI模型对获取参数的敏感性如何?

D. Gil, I. Sanchez, C. Sanchez

机构 * Computer Vision Center(计算机视觉中心) Universitat Autònoma de Barcelona(巴塞罗那自治大学)

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn);diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出了一种性能导向的框架,用于量化放射组学AI模型对扫描参数的敏感性,并识别与跨数据集鲁棒性提升相关的临床重要参数区域。

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2606.21405 2026-07-27 eess.IV 版本更新 70%

Geometry Calibration in Tomography with a Differentiable Ray-Based Model

基于可微分射线模型的层析成像几何校准

Youssef Haouchat, Aleix Boquet-Pujadas, Sepand Kashani, Philippe Thévenaz, Michael Unser

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn);分类 eess.IV

AI总结 提出一种联合重建与校准框架,通过可微分的射线追踪算子与B样条体积表示,有效处理任意源-探测器配置下的几何失准问题。

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2607.22262 2026-07-27 stat.ML cs.LG eess.SP 新提交 62%

Variational Low-rank Tensor Decomposition for Multisubject Spatiotemporal Data Analysis

用于多主体时空数据分析的变分低秩张量分解

Laura M. Montaldo, Ricardo A. Borsoi, Sebastian Miron, Tulay Adali

机构 * CRAN, Université de Lorraine, CNRS, Vandoeuvre-lès-Nancy, France(CRAN、洛林大学、CNRS、法国凡多伊-勒-纳恩西)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract);分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 针对多主体时空数据建模难题,提出时空变分张量分解框架,结合张量分解模型与结构化先验,利用LL1和LSTM分别处理空间和时间因子,经展开优化算法迭代推理,热启动策略提升性能,实验显示其优于基准方法。

Comments 6 pages, 2 figures, conference

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2607.22053 2026-07-27 cs.CV math-ph math.MP 新提交 57%

A Smooth Phase-Separation Model for Weak-Boundary Segmentation of Homogeneous Structures

用于均匀结构弱边界分割的平滑相分离模型

Zihan Li, Jiebao Sun, Fanghui Song, Zhichang Guo

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学数学学院)

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

AI总结 针对相邻结构弱边界分割难题,提出基于Cahn-Hilliard方程的平滑相分离变分模型,结合区域拟合与相场正则化,引入梯度流并开发SAV方案,实验表明该方法能有效分割弱边界相邻均匀结构,提升分割精度与边界定位。

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2508.13899 2026-07-27 cs.CV 版本更新 57%

CARE: Anti-entanglement Ultrasound Image Segmentation via Channel-Aware Region Extrication

CARE:通过通道感知区域提取实现抗纠缠超声图像分割

Weixin Xu, Yuting Lu, Luqi Gong, Qing Guo, Ziliang Wang, Yun Xing

机构 * Beihang University(北航) Peking University(北京大学)

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

AI总结 研究针对超声图像分割中目标与背景纠缠问题,提出通道感知区域提取(CARE)框架,通过分离编码响应及区域交互恢复病变线索,在多个基准实验中表现卓越,有效解决了视觉模糊性问题。

Comments 10 pages, 7 figures

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2. 诊断辅助 6 篇

2607.21911 2026-07-27 cs.SE cs.DL 新提交 78%

Leveraging Resolved Incident History for LLM-Assisted Software Bug Diagnosis

利用已解决的事件历史进行大语言模型辅助的软件错误诊断

Boyuan Guan, Hailu Xu, Jamie Rogers

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究利用已解决事件历史进行软件错误诊断,提出OM-RAG方法,将问题索引为三元组并单跳嵌入检索先例,为大语言模型管理员提供支持,实验表明该方法在诊断准确率和修复正确性上优于其他方法。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted at IEEE SMC 2026

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2607.22385 2026-07-27 cs.AI cs.LG 新提交 57%

Agentic Root Cause Analysis through Evidence-Grounded Reasoning

通过基于证据的推理进行智能根本原因分析

Amaury Wei, Olga Fink

机构 * EPFL - IMOS Laboratory(洛桑联邦理工学院 - IMOS实验室)

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

AI总结 研究针对工业异常根本原因诊断依赖人工且现有数据驱动方法有局限的问题,提出AgentRCA框架,结合数字孪生和大语言模型进行推理,在实际设施上评估,性能与监督基线相当且能产生透明推理轨迹,为工业根本原因分析提供实用基础。

Comments 21 pages, 9 figures

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2607.21680 2026-07-27 cs.LG 新提交 57%

Encoding Invisible Causation for Bridge Diagnostic Agents: Triple-Guided Retrieval-Augmented Fine-Tuning with QLoRA

为桥梁诊断代理编码无形因果关系:基于QLoRA的三重引导检索增强微调

Takato Yasuno

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

AI总结 研究针对桥梁损伤原因难以肉眼察觉及专家诊断依赖隐性知识的问题,提出基于QLoRA的三重引导检索增强微调方法(含知识三元组提取等组件),能在消费级硬件上实现内存高效、高精度的桥梁诊断代理。

Comments 13 pages, 7 figures, 6 tables

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2607.22182 2026-07-27 cs.CL cs.AI 新提交 50%

From Isolated Tasks to Structured Capabilities: A Multilayer Taxonomy for Large Language Models

从孤立任务到结构化能力:大语言模型的多层分类法

Shixin Fang, Jiachen Wo, Wenjuan Qin, Sihang Jiang, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University(复旦大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出大语言模型多层分类法,含14个能力领域和91个子技能,以人类认知科学为指导。通过筛选和映射相关论文,分析研究关注情况,揭示领域及子技能分布,此分类法有助于大语言模型研究组织、评估等多方面工作。

Comments 34 pages, 5 figures, 20 tables

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2607.22005 2026-07-27 cs.HC 新提交 50%

What Clinicians Need: Designing, Developing and Evaluating an AI-Based Decision Support System for Autism Assessment

临床医生的需求:设计、开发和评估基于人工智能的自闭症评估决策支持系统

Ulrike Schäfer, William Saakyan, Matthias Norden, Fabrizio Kuruc, Peter Sörries, Isabel Dziobek, Claudia Müller-Birn, Hanna Drimalla

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 针对成人自闭症诊断复杂且缺专业医生的问题,通过采访临床医生确定挑战与策略,开发SIT-CARE系统,经评估发现其能使临床医生决策路径不同,在自闭症评估诊断中展现潜力,可助力经验不足医生。

Comments 29 pages, 9 figures

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2506.06616 2026-07-27 cs.CL 版本更新 50%

Interpretable Depression Detection from Social Media Text Using LLM-Derived Embeddings

使用基于大语言模型的嵌入从社交媒体文本中进行可解释的抑郁症检测

Samuel Kim, Oghenemaro Imieye, Yunting Yin

机构 * Earlham College(埃尔哈姆学院)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究利用大语言模型和传统机器学习分类器,针对社交媒体文本进行三项心理健康预测任务。通过多数据集五折交叉验证实验发现,零样本LLMs在二元抑郁分类表现好,细粒度严重程度预测差;基于LLM摘要嵌入的监督模型性能更优,为构建有效可解释评估系统提供方向。

Comments This version of the contribution has been accepted for publication at ICAI 2026, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections

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3. 病理影像 2 篇

2601.05148 2026-07-27 cs.CV cs.AI cs.LG 版本更新 62%

Atlas 2 -- Foundation models for clinical deployment

Atlas 2 -- 临床应用的基础模型

Maximilian Alber, Timo Milbich, Alexandra Carpen-Amarie, Stephan Tietz, Jonas Dippel, Lukas Muttenthaler, Beatriz Perez Cancer, Alessandro Benetti, Panos Korfiatis, Elias Eulig, Jérôme Lüscher, Jiasen Wu, Sayed Abid Hashimi, Gabriel Dernbach, Simon Schallenberg, Neelay Shah, Moritz Krügener, Aniruddh Jammoria, Jake Matras, Patrick Duffy, Matt Redlon, Philipp Jurmeister, David Horst, Lukas Ruff, Klaus-Robert Müller, Frederick Klauschen, Andrew Norgan

机构 * Aignostics, Germany(德国Aignostics公司) Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, US(美国梅奥诊所实验室医学与病理学部门) Department of Radiology, Mayo Clinic, Rochester MN, US(美国梅奥诊所放射学部门) Department of Information Technology, Mayo Clinic, Rochester MN, US(美国梅奥诊所信息技术部门) Mayo Clinic, Rochester MN, US(美国梅奥诊所) Digital Pathology, Mayo Clinic, Rochester MN, US(美国梅奥诊所数字病理学部门) Machine Learning Group, Technische Universität Berlin, Germany(德国柏林技术大学机器学习小组) BIFOLD – Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Germany(德国柏林学习与数据基础研究所) Department of Artificial Intelligence, Korea University, Republic of Korea(韩国韩国大学人工智能系) Max-Planck Institute for Informatics, Germany(德国马克斯·普朗克信息研究所) German Cancer Research Center (DKFZ) & German Cancer Consortium (DKTK), Berlin & Munich Partner Sites, Germany(德国癌症研究中心(DKFZ)及德国癌症联盟(DKTK)柏林与慕尼黑合作站点) Institute of Pathology, Ludwig-Maximilians-Universität München, Germany(德国慕尼黑路德维希-马克西米利安大学病理学研究所) Institute of Pathology, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Germany(德国柏林夏里特大学医学中心病理学研究所) Bavarian Cancer Research Center (BZKF), Germany(德国巴伐利亚癌症研究中心(BZKF)) Helmholtz Munich, Germany(德国海德堡-慕尼黑亥姆霍兹中心) Technical University Munich, Germany(德国慕尼黑技术大学)

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

AI总结 Atlas 2系列通过在80个公开基准测试中展现卓越的预测性能、鲁棒性和资源效率,为临床应用提供了先进的病理视觉基础模型。

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2601.17454 2026-07-27 cs.MA cs.AI cs.LG 版本更新 57%

Embodiment-Induced Coordination Regimes in Tabular Multi-Agent Q-Learning

体感诱导的表格多智能体Q学习协调模式

Muhammad Ahmed Atif, Nehal Naeem Haji, Mohammad Shahid Shaikh, Muhammad Ebad Atif

机构 * Dhanani School of Science and Engineering(丹尼尼科学与工程学院)

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

AI总结 该研究通过表格化网格世界验证集中价值学习在多智能体Q学习中的协调效果,发现其在不同运动模式和角色下效果不一,协调性可能因体感限制而成为负担。

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4. 医疗多模态 2 篇

2607.21998 2026-07-27 cs.CV 新提交 80%

Medical-Checklist: Assessing the Comprehension of Medical Images by Multimodal Models

医学检查表:评估多模态模型对医学图像的理解

Bannapol Limanond, Masanori Suganuma, Takayuki Okatani

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

AI总结 介绍医学检查表这一基准测试,通过给模型一张图像及一正一误两个标题进行二元测试,可统一评估不同多模态模型,验证其对医学概念的理解,评估其处理分布外输入的能力,用其评估四个先进模型发现它们理解图像能力待提升。

Comments Accepted for publication in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

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2607.21970 2026-07-27 cs.CV cs.AI 新提交 77%

TextSLIP: Text Self-Supervised CLIP for Medical Report Generation

TextSLIP:用于医学报告生成的文本自监督CLIP

Haoyu Jiang, Ziping Cong

专题命中 医疗多模态 :MRI(abstract,abstract_cn);radiology(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对现有CLIP方法在医学报告生成中语义监督不足问题,提出TextSLIP框架,通过模态内文本对比学习增强CLIP,经实验验证其在报告生成指标上有改进,表明文本级对比学习对改善医学视觉-文本对齐有潜力。

Comments 9 pages

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5. 生物医学文本 2 篇

2607.22300 2026-07-27 cs.CL 新提交 78%

Biomedical Machine Translation for Low-Resource Arabic-Script Languages via Cross-Lingual Transfer and LoRA Adapter Merging

通过跨语言转移和LoRA适配器合并实现低资源阿拉伯语脚本语言的生物医学机器翻译

Abdullah Alabdullah, Arash Eslamighayour, Sarp Harbalioglu, Lifeng Han

专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract)

AI总结 研究针对阿拉伯语脚本低资源语言生物医学翻译稀缺问题,利用阿拉伯语和波斯语作枢纽,通过LoRA微调训练特定领域适配器,评估少样本学习、最小监督适应及零数据LoRA适配器合并三种策略,展现不同策略效果及跨语言转移局限性。

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2508.12393 2026-07-27 cs.CL cs.AI 版本更新 50%

MedKGent: A Large Language Model Agent Framework for Constructing Temporally Evolving Medical Knowledge Graph

MedKGent:用于构建随时间演变的医学知识图谱的大语言模型智能体框架

Duzhen Zhang, Zixiao Wang, Zhong-Zhi Li, Yahan Yu, Shuncheng Jia, Jiahua Dong, Haotian Xu, Xing Wu, Yingying Zhang, Tielin Zhang, Jie Yang, Xiuying Chen, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(莫扎德大学人工智能学院) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Kyoto University(京都大学) Tsinghua University(清华大学) East China Normal University(华东师范大学) Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology(脑科学与智能技术卓越中心) Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School(哈佛医学院布里特妇女医院) GenBio AI

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract)

AI总结 研究针对医学文献增长带来的知识结构化挑战,引入MedKGent框架,利用PubMed摘要通过两个智能体每日增量构建医学知识图谱,经评估其三元组有效性高,能显著改进大语言模型在医学问答基准上的检索增强生成。

Comments Accepted by Npj Digital Medicine

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6. 健康监测 1 篇

2607.22197 2026-07-27 eess.SP 新提交 57%

Propagation models for IEEE 802.15.6 standardization of implant communication in body area networks

用于人体区域网络中植入通信的IEEE 802.15.6标准化的传播模型

Raul Chavez-Santiago, Kamran Sayrafian-Pour, Ali Khaleghi, Kenichi Takizawa, Jianqing Wang, Ilangko Balasingham, Huan-Bang Li

专题命中 健康监测 :biomedical(abstract);分类 eess.SP

AI总结 研究人体区域网络中植入通信的IEEE 802.15.6标准化的传播模型,借助计算机模拟等手段,通过使用超宽带信号及动物物理测量来增强信道模型,为该领域标准化提供支持。

Journal ref IEEE Communications Magazine, vol. 51, no. 8, pp. 80-87, August 2013

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