科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
用于从纵向光谱CT中提取病变动态的逆贝叶斯推理
机构 * University Hospital Augsburg（奥格斯堡大学医院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Bavarian Center for Cancer Research (BZKF)（巴伐利亚癌症研究中心） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对纵向光谱CT提取病变动态参数的挑战，提出逆贝叶斯框架，将光谱特征演变分解为三个分量，通过对NSCLC CT数据验证，能恢复不同动态模式，确立了逆动态推理方法，从静态特征提取迈向病变行为机制表征。
廉价探针预测3D-CT视觉语言模型中的昂贵训练
机构 * University of Florida（佛罗里达大学）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 研究为3D-CT视觉语言模型选编码器及压缩方案时，候选组合多难比较。提出用廉价探针替代，构建含验证门限的探测基准，比较读出头并配对探针与下游任务，早期结果显示廉价探针排序与昂贵微调一致，有望快速筛选方案。
用于CT重建的智能自动研究
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 研究CT重建方法比较难题，利用大语言模型智能体构建智能循环，独立实现、调整并基准测试26种方法，重组为紧凑求解器，发现理想数据排名无法预测现实噪声下表现，噪声会颠倒排名，重新训练可恢复部分排名，强调基准测试需考虑多种现实因素。
Comments 16 pages
差分旋转中子星中MRI的输运性质
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)
AI总结 研究差分旋转中子星中MRI的输运性质，通过GRMHD模拟测量相关输运系数及与平均流参数的相关性，发现饱和时相关量与预期有偏差且高度间歇性，混合长度与密度无关，强调完全解析模拟对定量预测的必要性。
学习用于膝关节骨X射线到CT配准的密集2D-3D对应关系
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 研究如何从X光片恢复膝关节骨6自由度姿势，提出学习密集2D-3D对应关系的方法，由投影几何监督，用共享权重模型训练，能对未见患者配准，姿势通过特定求解得出，在解剖学上有语义且泛化性好。
可信医学分割：临床图像退化下的不确定性感知U-Net评估
机构 * University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校） ； Creighton University（克里顿大学）
专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；medical image(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究在临床图像退化下评估医学分割模型的不确定性，提出可重现框架，用合成脑肿瘤MRI队列训练U-Net等模型，经多种损坏类型及不同严重程度测试，结果表明不确定性感知推理可作安全层，还开源相关代码、模型和协议。
基于分割辅助诊断变压器的组织病理学光谱引导前列腺分层
机构 * College of Artificial Intelligence, Nankai University（南开大学人工智能学院） ； Tianjin First Central Hospital（天津市第一中心医院） ； School of Electronics and Information Engineering, Tiangong University（天津工业大学电子与信息工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology（河北工业大学人工智能学院） ； North China Digital Health Technology Co., Ltd.（华北数字健康科技有限公司） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院）
专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对多参数MRI前列腺癌诊断局限，构建数据集并提出LSDT模型，利用零样本分割和多模态融合分类，在患者队列交叉验证中取得较好准确率和召回率，增强了前列腺MRI细粒度分类及风险分层。
Comments 17 pages, 6 figures, and 4 tables. Code will be made publicly available in a future revision
AdaKAN：用于医学图像分割的双分支自适应柯尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络
机构 * Concordia University（康考迪亚大学）
专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对医学图像分割难题，提出AdaKAN网络，它集成卷积操作与EffiKAN块，其含高效注意力机制和双分支AdaptKAN模块，采用U形架构与跳跃连接，在多医学成像数据集实验中分割精度达最优。
Journal ref Pattern Recognition Letters, 2026
用于高效患者特异性术中二维/三维配准的患者无关合成预训练
专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 研究术中二维/三维配准问题，提出基于患者无关合成预训练和球面相似性学习的框架，先预训练模型学习可转移表示，再用目标CT投影适应新患者，引入无分割域随机化策略，实验证明该方法能降低训练需求并保持配准精度。
长尾医学图像分类
机构 * Duke University（杜克大学） ； Pratt School of Engineering（普拉特工程学院）
专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究长尾分布下医学图像分类困难，通过深度学习模型及增强等技术最小化误差，用多种指标评估不同模型，得出最佳模型有良好结果及医疗领域潜在应用。
通过自我协商合同实现合作承诺
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)
AI总结 研究人工智能代理在多智能体世界中的合作问题，借鉴法律制度和契约，通过在时空博弈\CT中研究基于大型语言模型的代理使用不同合同表示，发现自我协商合同可改善合作结果。
乳腺癌定量动态对比增强磁共振成像中参考区域建模技术的评估
专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)
AI总结 该研究评估参考区域模型技术在乳腺癌低时间分辨率DCE-MRI定量灌注分析中的有效性，将多种模型应用于患者图像数据集，结果显示RRMs与AIF驱动模型性能相似且对AIF依赖性低，或可替代提供可靠定量分析。
Comments 29 pages, 5 main figures, 1 main table, 2 supplementary figures, 4 supplementary tables
DAMamba-UNet3D：一种用于3D医学图像分割的参数高效的Mamba状态空间U-Net，采用动态自适应扫描
机构 * Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对3D医学图像分割，提出DAMamba-UNet3D混合编码器-解码器，在编码器特定阶段集成三平面3D-DAS块，降低参数成本，通过实验对比展示其在分割性能上的优势，表明学习的三平面DAS在混合U-Net中有竞争力。
基于超像素的二次无约束二进制优化用于可扩展量子增强医学图像分割
机构 * American University of Beirut（贝鲁特美国大学） ； Centre de Visió per Computador (CVC)（计算机视觉中心 (CVC)） ； Ingenii Inc.（英格尼公司） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对QUBO用于医学图像分割时的可扩展性挑战，提出基于超像素的QUBO框架，用简单线性迭代聚类分组像素，在区域邻接图上公式化分割。实验表明该方法提升了分割质量、计算速度并减小问题规模，还符合量子退火器连接限制。
Comments 7 pages, 2 figures
Panda：用于实时磁共振成像的无监督盆腔异常检测
机构 * Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学信息处理研究所） ； CAIMED, L3S（CAIMED，L3S） ； Department of Radiology, Charité Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特大学医学中心放射科） ； Image Data Exploration and Analysis Lab, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学图像数据探索与分析实验室） ； Institute for Radiology, University Hospital Erlangen（埃尔朗根大学医院放射研究所）
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对女性盆腔疾病实时异常检测难题，提出基于Dinomaly的无监督框架，利用冻结的DINOv3视觉Transformer编码器等，在子宫肌瘤数据集上评估，实现高像素级AUROC和帧级特异性，满足实时临床需求，为医生决策和协议调整提供支持。
Comments 10 pages, 5 figures
用于属性靶向三维多孔介质设计的物理引导生成式人工智能
机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP), University of Surrey（萨里大学视觉、语音和信号处理中心）
专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对三维多孔介质逆向设计难题，提出物理引导生成式人工智能框架，结合多种模型学习潜在设计空间，依目标属性生成并优化结构，实验表明该方法能提升目标属性匹配等，为复杂多孔几何形状可控逆向设计及相关工具奠定基础。
Comments 15 pages, 8 figures
胶质母细胞瘤放射组学中的分割稳健性和预测效用：生存模型中权衡的证据
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 研究胶质母细胞瘤放射组学中特征稳健性与预测效用的关系，通过UPENN-GBM队列获取4752个特征，用ICC量化稳健性，经多种模型交叉验证，发现稳健性非特征选择可靠标准，放射组学特征纳入未超临床基线，稳健性过滤未提升性能。
Comments Accepted as a full paper at HCist 2026 and for publication in Procedia Computer Science
用户提示先验对全身计算机断层扫描中半自动癌症病变分割的影响
机构 * Uppsala University（乌普萨拉大学） ； SciLifeLab（科学生命实验室） ； Antaros Medical（安塔罗斯医疗公司）
专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn)；分类 cs.CV；medical image(comments)
AI总结 研究用户提示先验对全身CT半自动癌症病变分割的影响，利用多平面正交用户提示先验，经3折交叉验证和外部测试，结果显示该方法能提升分割性能，支持生成高质量体积真实数据。
Comments Accepted at MIUA (Medical Image Understanding and Analysis). To appear in Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 12 pages, 2 figures
用基于树图解析支持的加权班扎夫交互解释生物医学CLIP
机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； Centre for Credible AI, Warsaw University of Technology（华沙理工大学可信人工智能中心）
专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对视觉语言模型在医学任务中解释难的问题，引入ParseFIxLIP方法，将树图解析融入班扎夫交互博弈，通过smart_depth分组策略减轻概念碎片化，提升跨模态交互可解释性，为VLM决策提供医学领域相关见解。
Comments 12 pages, 13 figures. Accepted at EXPLIMED 2026 (Third Workshop on Explainable Artificial Intelligence for the medical domain), IJCAI-ECAI 2026
CrossSpine：具有解剖学先验知识的多尺度跨序列注意力机制用于自动 Pfirrmann 分级
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，培美卡计算机学院，培美卡大学） ； Medical Imaging & Radiological Technology Department, Faculty of Medical Technology, Phenikaa School of Medicine & Pharmacy, Phenikaa University（医学影像与放射技术系，医学技术学院，培美卡医学院与药学院，培美卡大学） ； Radiology & Functional Exploration Center, Phenikaa University Hospital（放射学与功能探索中心，培美卡大学医院） ； Deparment of Pediatrics, Hospital of University Medicine and Pharmacy, Vietnam National University, Hanoi（儿科系，河内越南国立大学医学与药学院医院）
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 针对腰椎间盘退变自动分级问题，提出 CrossSpine 框架，通过跨序列注意力机制融合多尺度特征，引入精心策划的数据集及椎间盘感知分类技术，相比基线在多个指标上有显著提升。
研究用于血管分割的卷积神经网络的视觉线索：显微镜和眼底成像的案例研究
专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 研究卷积神经网络在荧光显微镜和视网膜眼底摄影领域分割血管的视觉线索，通过系列实验量化形状、纹理和感受野对分割性能的影响，发现像素强度更重要，该方法为审核和改进血管成像深度学习系统提供定量基础。
ESRVS：基于单张标注图像的极端半监督视网膜血管分割
机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）
专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究极端半监督下视网膜血管分割问题，提出ESRVS方法，通过选择参考图像、传递血管线索、构建原型等操作生成伪标签并优化监督，在多数据集上表现优异，证明基础模型标签传播对高效视网膜血管分割有潜力。
Comments 15 pages, 2 figures.Accepted by PRCV 2026
用于提示驱动手术概念分割的 SAM3 的参数高效适配
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； XGEN Labs（XGEN实验室）
专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV；medical AI(comments)
AI总结 针对手术数据与预训练数据的领域差距及现有方法计算消耗大效率低的问题，提出用低秩适配（LoRA）对 SAM3 进行参数高效适配用于手术概念分割，该方法在单个 GPU 上训练且性能优于主流基线，结果可支持下游手术场景重建和模拟。
Comments Accepted by The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI
基于令牌条件神经细胞自动机的高效超声图像分割
专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.IV
AI总结 研究针对床旁超声图像分割计算成本高的问题，提出轻量级框架LANCANet，结合令牌条件神经细胞自动机适配器进行迭代特征细化，实验表明该方法在多数据集上性能优异，能提高分割精度与边界定位，保持计算效率。
Comments 13 pages
KANEx：将柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络的可解释性转化为医学可解释性
机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； Vanderbilt University School of Medicine（范德堡大学医学院）
专题命中 医学影像 ：medical AI(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对医学应用中视觉模型黑箱问题，提出KANEx框架，利用柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络的符号透明度为VLM推理奠基，设计KAN-Map热图生成方法，经实验验证该方法能提升语义相似度、视觉定位及推理质量，为可信医学人工智能发展助力。
Comments MICCAI 2026
异构制造的设计意图编译
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)
AI总结 针对异构制造中设计意图难以重用问题，提出将设计视为分阶段、类型化降阶问题的编译器架构，通过翻译模型和后端编译器实现不同表示形式转换，经实验验证有效并开源相关内容加速研究。
Comments 21 pages, 12 figures, supplementary material
后验停止规则下大规模不适定问题的随机Krylov投影迭代Tikhonov正则化
专题命中 医学影像 ：CT(abstract)
AI总结 针对大规模线性不适定逆问题，提出RIGKT和RIAT随机迭代正则化框架，结合随机迭代Tikhonov正则化与Krylov子空间投影技术，纳入多种策略及后验停止规则，经分析和实验验证其能可靠重建结构特征。
医疗保健互操作性的闭环验证修复：临床大语言模型中模式合规性的多模型研究
机构 * University of Montana（蒙大拿大学）
专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(title)
AI总结 研究医疗大语言模型集成到电子健康记录系统面临的模式不合规问题，通过在多场景下部署三个开源模型并评估，发现模式不合规具有一致性，验证 - 修复框架可有效提高合规率，为医疗互操作性提供保障。
Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2026)
迈向电子健康记录中文档不一致性的自动检测
机构 * Duke University（杜克大学） ； Columbia University Medical Center（哥伦比亚大学医学中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究旨在检测电子健康记录中文档不一致性，采用两阶段LLM管道对3000份出院小结进行分析，发现多种类型不一致及反复出现的失败模式，建立了方法基础和概念框架以指导后续大规模分析。
通过协作元知识增强进行痴呆病因诊断
机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） ； Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学协同媒体网络创新中心） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 针对痴呆病因诊断中因数据异质性导致的挑战，提出协作元知识增强（COME）框架，将多中心采集语义等作为异质性感知嵌入注入Transformer架构，并设计优化方案。该方法在多队列中性能达最优，有良好泛化能力，还能与生物标志物及临床严重程度一致。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈