医学 AI

Learning from Compressed CT: Feature Attention Style Transfer and Structured Factorized Projections for Resource-Efficient Medical Image Analysis

从压缩CT学习：用于资源高效医学图像分析的特征注意力风格迁移和结构化因子化投影

Shadid Yousuf, S. M. Mahbubur Rahman, Mohammed Imamul Hassan Bhuiyan

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（电气电子工程系，孟加拉工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FAST和SFP方法，通过压缩CT体积进行胸腔异常检测，实现低资源部署和高效数据传输，实验表明CT-Lite在压缩输入下达到接近未压缩基线的AUROC性能。

AuricularWorld: Hierarchical Action-Guided World Modeling for Fine-Grained Auricular Structure Segmentation from CT Scans

AuricularWorld：用于CT扫描中耳部结构细粒度分割的分层动作引导世界建模

Jingwen Yang, Senmao Wang, Luoyao Kang, Runmeng Cui, Keying Zhang, Yunjia Bao, Haifan Gong, Lin Lin, Haiyue Jiang

机构 * Plastic Surgery Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院整形外科医院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 该研究针对CT耳部细粒度分割难题，提出分层动作引导的AuricularWorld世界建模框架，通过迭代解剖学推理提升分割精度，使HD95降低超43%，验证了潜在世界模型推理的有效性。

Same Branches, Different Trees: A Bifurcation Connectedness Metric for Coronary Artery Segmentation and FFR-CT Decision Agreement

相同分支，不同树：用于冠状动脉分割及FFR-CT决策一致性的分叉连通性度量

Maame Owusu-Ansah, Kelvin Lee, Dr Vinod Venugopal, Muhammad Moazzam Jawaid, Wenting Duan, James Brown

机构 * University of Lincoln（林肯大学） ； Lincolnshire Heart Centre（林肯郡心脏中心） ； United Lincolnshire Teaching Hospitals Trust（联合林肯郡教学医院信托基金） ； De Montfort University（德蒙福特大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出BCS及可微替代物soft-BCS，用于评估冠状动脉分割的分叉连通性，发现其与FFR-CT决策一致性相关，建议同时报告分支恢复及连通性的度量。

Comments Accepted at STACOM 2026 (MICCAI workshop). 11 pages, 3 figures, 2 tables

ProgFormer: Hierarchical Voxel Diffusion Transformer for Longitudinal Brain MRI Prediction

ProgFormer：用于纵向脑部MRI预测的分层体素扩散Transformer

Dexuan Ding, Yuankai Qi, Luping Zhou, Jian Yang, Quan Z. Sheng, Ming-Hsuan Yang

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

AI总结 ProgFormer是一种分层体素扩散Transformer，通过粗-细通路结合条件流匹配，在ADNI等三个基准上实现了更优的纵向脑部MRI预测性能。

ReDiff: Reliability-Guided Diffusion for Trustworthy Ultra-Low-Field to High-Field MRI Synthesis

迈向可信的选择性生成：用于超低场到高场MRI合成的可靠性引导扩散

Zhenxuan Zhang, Peiyuan Jing, Ruicheng Yuan, Liwei Hu, Anbang Wang, Fanwen Wang, Yinzhe Wu, Kh Tohidul Islam, Zhaolin Chen, Zi Wang, Peter Lally, Guang Yang

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

AI总结 本文提出ReDiff框架，通过可靠性引导的采样策略和多候选选择方案，提升MRI合成的鲁棒性和解剖学一致性，减少伪影并提高结构保真度。

MIND: Multimodal Intent-Driven Network via Diffusion Transformers for Medical Image Fusion

MIND：基于扩散Transformer的多模态意图驱动网络用于医学图像融合

Yunzhan Fu, Xiangyu Shen, Yifei Sun, Yuhan Chen, Jian Wu, Hongxia Xu

机构 * Transvascular Implantation Devices Research Institute, Zhejiang University（浙江大学血管内植入器械研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（西安电子科技大学杭州研究院） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有医学图像融合方法缺乏对诊断意图深度理解的问题，提出基于DiTs的MIND网络，通过BioMedGPT、多尺度潜在适配器和医学语义一致性损失优化，在多数据集上取得优异效果，可提升脑肿瘤分割精度并支持交互式融合。

Comments 14pages, 14 figures, accepted by ACM MM2026

RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI

RadHarmony：智能体AI时代的放射数据处理方案

Frank Li, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Theo Dapamede, YoungSeok Jeon, Janice Newsome, Hari Trivedi, Judy Gichoya

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 RadHarmony是一款开源Python库，用于统一处理异构放射数据集，引入AI智能体技能简化数据集整合，可预训练视觉Transformer基线并提供相关代码与模型权重。

PanDent: Toward Comprehensive Tooth-Level Structure-Language Consistency in Dental Radiology

PanDent：面向牙科放射学中全面的牙级结构-语言一致性

Xiaohan Li, Xinyu Liu, Chang Liu, Sum Wing Au Yeung, Jun Liu, Yixuan Yuan, Hui Chen

机构 * Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙医学院） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 本研究推出PanDent牙科OPG基准，经实验发现现有MLLM生成的牙科报告流畅但临床一致性差，在PanDent上微调可提升其结构-语言一致性，该基准可用于评估MLLM的牙级临床推理能力。

DS@GT ARC at ImageCLEFmedical 2026: Architectural Diversity for Concept Detection and Foundation-Model Scaling for Caption Prediction in Medical Image Analysis

DS@GT ARC参与2026年ImageCLEFmedical任务：医学图像分析中用于概念检测的架构多样性与用于字幕预测的基础模型缩放

Bowen Wang, Youwen Zhang, Ritesh Mehta

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究介绍DS@GT团队参与2026年ImageCLEFmedical医学图像分析任务，提交不同模型完成概念检测与字幕预测，其中集成模型在概念检测赛道获第一，各模型覆盖不同规模与成本。

Comments 21 pages, 9 figures

Benchmarking Foundation and Large Language Models for Few-Shot Medical Image Segmentation

基准测试用于小样本医学图像分割的基础模型与大语言模型

Jinghong Liu, Yuchuan Deng, Fanping Liu, Meng Huang, Xirong Li

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

AI总结 该研究推出统一基准FAME，涵盖四类模型，含14958个样本，评估得出小样本分割的关键规律，助力开发更有效的小样本医学分割方法。

Shared Semantic Codebook Distillation for Unpaired Cross-Modal Medical Classification

用于非配对跨模态医学分类的共享语义码本蒸馏

Dillan Imans, Phuoc-Nguyen Bui, Duc-Tai Le, Hyunseung Choo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Convergence Research Institute, Sungkyunkwan University（成均馆大学融合研究院） 纠错

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

AI总结 针对非配对跨模态医学分类的挑战，提出SSCD方法，通过共享语义码本转移知识，在两个医学分类任务中提升学生模型性能，优于各基线方法

Comments 16 pages, 2 figures, 4 tables

BCNet: Bronchus Classification via Structure Guided Representation Learning

BCNet：基于结构引导表征学习的支气管分类

Wenhao Huang, Haifan Gong, Huan Zhang, Yu Wang, Xiang Wan, Haofeng Li, Guanbin Li, Hong Shen

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

AI总结 该研究针对自动支气管分类的个体拓扑差异挑战，提出结构引导的BCNet框架，在BronAtlas基准上F1分数超现有最优方法8%以上，还发布了支气管成像分析开放基准BronAtlas。

Comments The benchmark is available at https://osf.io/pskr9/?viewonly=94fa3d87274b4095ac9a4b88cc9a1341

Extreme Learning Machines for Attention-based Multiple Instance Learning in Whole-Slide Image Classification

Rajiv Krishnakumar, Julien Baglio, Frederik F. Flöther, Christian Ruiz, Stefan Habringer, Nicole H. Romano

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)；pathology(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Interpretable Pancreatic Cystic Lesion Feature Extraction and Risk Categorization

Ebrahim Rasromani, Stella K. Kang, Yanqi Xu, Beisong Liu, Garvit Luhadia, Wan Fung Chui, Felicia L. Pasadyn, Yu Chih Hung, Julie Y. An, Edwin Mathieu, Zehui Gu, Carlos Fernandez-Granda, Ammar A. Javed, Greg D. Sacks, Tamas Gonda, Chenchan Huang, Yiqiu Shen

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；CT(abstract)；radiology(abstract)

Journal ref American Journal of Roentgenology, 2026

LLM-Guided Initialization for Accelerated Hybrid Quantum-Classical Medical Image Classification

大语言模型引导的初始化用于加速混合量子-经典医学图像分类

Riza Alaudin Syah, Irwan Alnarus Kautsar, Haza Nuzly Bin Abdull Hamed

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

AI总结 该研究提出大语言模型引导的AdaInit初始化方法，结合GPU加速量子模拟，在乳腺X线摄影分类任务中，相比随机初始化大幅提升梯度方差与收敛速度，保持相同分类准确率，验证了方法的有效性与兼容性。

Comments Presented at IAICT 2026, Bali, Indonesia

A Query-Efficient Stochastic Volume Rendering Framework for Time-Varying Implicit Neural Volumes

面向时变隐式神经体积的查询高效随机体积渲染框架

Alper Sahistan, Haichao Miao, Zhimin Li, Peer-Timo Bremer, Joshua A Levine, Valerio Pascucci

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

AI总结 针对时变隐式神经体积渲染的性能挑战，提出基于delta跟踪的查询高效随机体积渲染框架，采用四阶段异构并行流水线，结合光线预算与查询剪枝，在RTX 4090上实现1024×1024分辨率下30-40 FPS及毫秒级时间步更新，支持交互式时变数据探索。

SAFViT: Spatial Attention Fusion Gating for Vision Transformer-Based Nucleus Segmentation and Classification

SAFViT：用于基于视觉Transformer的细胞核分割与分类的空间注意力融合门控

Harshit Mittal, Arash Rabbani

机构 * School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对数字病理学中细胞分割与分类的冗余信息问题，提出SAF门控模块替换CellViT的传统跳跃连接，在PanNuke和MoNuSeg数据集上使mPQ达0.471，死亡类F1分数提升14.5个百分点。

Calibrating the Digital Twin Channel: Statistics-Consistent Sim-to-Lab Adaptation for W-Band Industrial OFDM Links

数字孪生信道校准：面向W波段工业OFDM链路的统计一致性仿真到实验室适配

Pulok Tarafder, Abigail O. Oyekola, Jasni Areepatta Mannil, Imtiaz Ahmed, Zoheb Hassan, Danda B. Rawat, Wenjie Che

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

AI总结 该研究针对W波段工业OFDM链路的数字孪生信道保真度问题，提出SC-SLA校准框架，通过对齐多维度信道统计量实现仿真到实验室的适配，在95 GHz及92-94 GHz频段均取得优于基线的性能。

Comments Submitted for possible publication to IEEE. Paper currently under review. The contents of this paper may change at any time without notice

A reduced viscoelastic FDTD formulation for ultrasound-driven shear wave propagation in soft tissue

适用于软组织中超声驱动剪切波传播的简化粘弹性时域有限差分（FDTD）格式

Gianmarco Pinton

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究推导了简化粘弹性FDTD格式，用于高效建模软组织中超声驱动剪切波传播，经多类验证其精度高、成本低，可适配异质性组织并与声学模拟器集成。

ScaFE: Data-Efficient Scar Classification with LLM-Generated Clinical Feature Programs

ScaFE：基于大语言模型生成的临床特征程序实现数据高效的瘢痕分类

Ruman Wang, Hangting Ye

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

AI总结 ScaFE将LLM临床知识转化为本地可执行的特征程序，结合轻量级随机森林，在瘢痕分类任务中实现数据高效、跨站点的高性能，且决策可审计，优于现有基线模型。

MedXplore: Towards Reliable and Unbiased Generalized Category Discovery in Medical Imaging

MedXplore：面向医学成像中可靠且无偏的广义类别发现

Jianwei He, Kailin Lyu, Junhao Dong, Long Xiao, Wenjie Hou, Jingze Lu, Di Wu, Lin Shu, Jie Hao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对医学成像中广义类别发现存在的旧类偏差问题，提出MedXplore框架，通过FAAC与ACAM模块优化表征学习，在多基准上实现准确率提升且旧类误报率显著降低。

Comments accepted by ACM MM 26

Amplitude-based echo-mode speed-of-sound tomography

基于振幅的回波模式声速层析成像

Michael Jaeger, Marina Eckermann

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对传统回波模式计算超声层析成像（CUTE）的空间分辨率受限及伪影问题，提出基于振幅的a-CUTE方法，模拟及体模、在体实验证实其分辨率提升与伪影减少的优势。

Quantum Simulation of Charge and Exciton Transfer in Multi-mode Models using Engineered Reservoirs

Visal So, Midhuna Duraisamy Suganthi, Mingjian Zhu, Abhishek Menon, George Tomaras, Roman Zhuravel, Han Pu, Peter G. Wolynes, José N. Onuchic, Guido Pagano

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

Comments 10 + 8 pages, 5 + 7 figures, 1 table

Journal ref Nature Communications 17, 438 (2026)