医学 AI

Boosting Generalizable Depth Estimation in Endoscopy by Mixture of Lightweight Experts and Intrinsic Image Alignment

基于轻量级专家混合与本征图像对齐的内窥镜可泛化深度估计增强方法

Liangjing Shao, Beilei Cui, Yiming Huang, Changjing Liu, Hongliang Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出自监督框架EndoMINI，结合低秩专家混合与本征图像对齐，在多内窥镜数据集上实现了更优的可泛化深度估计性能。

Comments Accepted by MICCAI 2026 @ The Efficient Medical AI (EMA4MICCAI) Workshop (Oral Presentation)

HarMoE: Multi-Source Chest Radiograph Pretraining with Dataset-Disentangled Experts

HarMoE：基于数据集解耦专家的多源胸部X射线预训练

Haozhe Luo, Ziyu Zhou, Shelley Zixin Shu, Mauricio Reyes

机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出HarMoE框架，通过解耦数据集专家从异构胸部X射线数据集学习，提升了放射学视觉-语言模型的零样本分类、分布外迁移等性能，相关代码与87.3万份数据集将公开。

Similarity Weighted Aggregation with Global Differential Privacy for Federated Brain Lesion Segmentation

面向联邦脑病灶分割的结合全局差分隐私的相似度加权聚合

Muhammad Irfan Khan, Eero Lehtonen, Joni Obradovic, Elina Kontio, Esa Alhoniemi, Suleiman A. Khan, Mojtaba Jafaritadi

机构 * Turku University of Applied Sciences（图尔库应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DP-SimAgg框架，结合相似度加权聚合与服务器端差分隐私，在FeTS 2022数据集上验证其可在保护隐私的同时保持脑病灶分割的竞争力性能。

Test-time Adaptation of Pelvic Bone Segmentation Models via Dynamic Reliability-Guided

基于动态可靠性引导的骨盆骨分割模型测试时适应

Ling Ren, Chao Deng, Ziming Wang, Yuecong Xu, Kai Zheng

机构 * College of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学自动化学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； the Affiliated Stomatological Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学附属口腔医院） 纠错

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

AI总结 针对骨盆骨分割模型跨中心域偏移导致的性能下降问题，提出ReGA框架，结合SICE准则、信任加权细化模块、对比学习与TS方案，在三个数据集上优于现有TTA方法，实现有效适应。

Comments Provisionally accepted for presentation at MICCAI 2026

Reconstruction-Shift Discrimination via Mask-Guided Latent Diffusion for Medical Anomaly Detection

基于掩码引导的潜在扩散的重构-偏移判别用于医学异常检测

Yibo Wan, Jinyu Cai, Yunhe Zhang, Yi Bin, See-kiong Ng

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

AI总结 该研究提出判别式掩码引导扩散（DMD）框架，结合自监督分类的重构-偏移判别与残差定位，在五种医学影像数据集上实现了最优的无监督医学异常检测性能。

tFUSOperator: Operator Learning for Transcranial Focused Ultrasound Digital Twins

tFUSOperator：用于经颅聚焦超声数字孪生的算子学习

Minjee Seo, Haris Ghafoor, Minju Seol, Seonaeng Cho, Kyungho Yoon

机构 * School of Mathematics and Computing (Computational Science and Engineering), Yonsei University（延世大学数学与计算科学学院（计算科学与工程）） ； Innovative & Intelligent Computational Science Institute (IN2CSI)（创新与智能计算科学研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个基于算子的tFUS声场预测模型tFUSOperator，其定位声焦点精度高、速度远快于数值模拟，为患者特异性tFUS治疗数字孪生提供了无辐射的快速方案。

Comments Published at Digital Twin for Healthcare (MICCAI 2026 Workshop)

Potentials and Limitations on Different Busbar Protections in Industrial Applications

工业应用中不同母线保护的潜力与局限性

Karl M. H. Lai, Yunhe Hou, Kwunhang Wong

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文评估工业应用中5种母线保护方案，综述其原理、局限及NBBP的优化措施，为提升电力系统可靠性提供参考。

Comments The International Council on Electrical Engineering Conference 2026

A degenerate free boundary minimal annulus and non-uniqueness in spherical caps beyond the hemisphere

一个退化的自由边界极小环面以及球冠中超过半球的非唯一性

Alexander Pigazzini

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究球冠中自由边界极小旋转环面族，证明相关半径函数\(R\)的性质及环面退化情况，指出纳夫 - 朱唯一性假设对某些\(R>\pi/2\)不成立，通过罗宾缺陷等式检测退化，给出环面维度等式。

Comments v3: Remark 3.2 extended to a variable contact angle, giving the capillary form of the Robin defect identity (eq. (10)); Remark 3.3 now allows an arbitrary fibre in the warped ambient, so the defect identity also covers the horospherical and equidistant barriers of hyperbolic space; No result is changed

Room-temperature shape-memory effect in Sr(Ni$_{1-x}$Cu$_x$)$_2$P$_2$

室温形状记忆效应在Sr(Ni$_{1-x}$Cu$_x$)$_2$P$_2$中的表现

Juan Schmidt, Alexander J. Horvarth, Seok-Woo Lee, Sergey L. Bud'ko, Paul C. Canfield

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 通过铜替代和温度调控，研究了Sr(Ni$_{1-x}$Cu$_x$)$_2$P$_2$在不同晶态间的转变，发现其在室温附近具有显著的热滞后效应，可能适用于室温形状记忆材料。

Comments 10 pages, 10 figures

An Accessible Solution for Deformable Image Registration Compared with Learning-Based Approaches

与基于学习的方法相比可变形图像配准的可及解决方案

Onur Ali Zeybekoglu, David Tilly, Orcun Goksel

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

AI总结 本研究提出pTVreg的可及实现及自动设置参数的贝叶斯优化框架，在Lung250M-4B数据集上其性能优于现有深度学习方案及其他pTVreg变体。

Semi-MedRef: Semi-Supervised Medical Referring Image Segmentation with Cross-Modal Alignment

Semi-MedRef：基于跨模态对齐的半监督医学指引用图像分割

Yuchen Li, Ziru Wei, Zhen Zhao, Yi Liu, Luping Zhou

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Changzhou University（常州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Semi-MedRef框架，通过三个组件维持医学图像与位置语言的一致性，实验显示其在低标签条件下优于其他方法。

The inattentional gap in task conditioned AI models that omit otherwise reportable safety critical signals

注意间隙：任务条件化的语言和视觉模型忽略它们本可报告的安全关键信号

Kwan Soo Shin

机构 * PolymathMinds Lab（PolymathMinds 实验室） 纠错

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

AI总结 本研究揭示任务条件化会导致语言和视觉模型抑制对共存安全关键信号的报告，形成“注意间隙”，且该现象在多种模型和任务中普遍存在，不随规模增大而减弱，使基准安全与实际安全脱钩。

Comments 62 pages (31-page article and 31-page supplementary information), 8 figures, 4 tables. v3: corrects the author metadata to the sole author, Kwan Soo Shin; revised title and abstract; adds cross-vendor and flagship validation, signal-detection and specified-task controls, and dual-process probes. Reproducibility deposit: doi:10.5281/zenodo.20826823

Feasibility of simultaneous EEG-fMRI at 0.55 T: Recording, Denoising, and Functional Mapping

0.55T下同时进行EEG-fMRI可行性的研究：记录、去噪与功能映射

Parsa Razmara, Takfarinas Medani, Majid Abbasi Sisara, Anand A. Joshi, Rui Chen, Woojae Jeong, Ye Tian, Krishna S. Nayak, Richard M. Leahy

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本研究证明在0.55T下同时进行EEG-fMRI的可行性，通过去噪和功能映射展示了多模态神经成像的潜力。

CoMViT: An Efficient Vision Backbone for Supervised Classification in Medical Imaging

Aon Safdar, Mohamed Saadeldin

机构 * School of Computer Science, University College Dublin, Republic of Ireland（都柏林大学计算机科学学院，爱尔兰共和国） 纠错

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

Comments Preprint (submitted manuscript). Accepted at the MICCAI 2025 MIRASOL Workshop; to appear in the Springer proceedings volume. This is the pre-review version (not the Version of Record). DOI will be added after publication. [Optional: 8 pages, 4 figures, 4 tables.]

Journal ref First International Workshop, MIRASOL 2025, Held in Conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, September 27, 2025, Proceedings

On the Viability of Semi-Supervised Segmentation Methods for Statistical Shape Modeling

半监督分割方法在统计形状建模中的可行性研究

Asma Khan, Tushar Kataria, Janmesh Ukey, Shireen Y. Elhabian

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

AI总结 本研究系统评估半监督分割方法作为手动分割替代方案的可行性，建立相关性能基准，发现部分半监督方法在减少60%-80%手动标注时，可生成与手动分割效果相当的SSM。

EVOKE: Elevating Chest X-ray Report Generation via Multi-View Contrastive Learning and Patient-Specific Knowledge

Qiguang Miao, Kang Liu, Zhuoqi Ma, Yunan Li, Xiaolu Kang, Ruixuan Liu, Tianyi Liu, Kun Xie, Zhicheng Jiao

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

Comments The code is available at https://github.com/mk-runner/EVOKE

Journal ref Bioinformatics, 2026

RibCageImp: A Deep Learning Framework for 3D Ribcage Implant Generation

Gyanendra Chaubey, Aiman Farooq, Azad Singh, Deepak Mishra

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 eess.IV

Cardiovascular Digital Twins from Physics Based to Data Driven Approaches

心血管数字孪生：从基于物理的方法到数据驱动的方法

Emmanuel Lwele, Francis Chikweto

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究综述了心血管数字孪生的建模范式，对比了机理模型与数据驱动方法的优劣，介绍了融合物理约束与关系学习的新兴方法，探讨了其临床转化路径，为心血管数字孪生的发展提供了参考。

EHR2Path: Comprehensive Pathway-Level Modeling of Longitudinal Patient Trajectories from Multimodal Electronic Health Records

EHR2Path：从多模态电子健康记录中可扩展地建模纵向患者路径

Chantal Pellegrini, Ege Özsoy, David Bani-Harouni, Matthias Keicher, Nassir Navab

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； TUM School of Computation, Information and Technology（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 临床大模型 ：radiology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 EHR2Path通过统一的时序表示建模更广泛的患者信息，提升对住院患者路径的预测和模拟能力，优于现有基线方法。

Bridging the English-Arabic Medical Knowledge Gap: Targeted Low-Rank Adaptation via Causal Layer Selection

缩小英阿医学知识鸿沟：通过因果层选择实现针对性低秩适配

Chaimae Abouzahir, Musa Khan, Hala Ali-Hassan, Congbo Ma, Khaled Saleh, Yousra Sadqi, Jihad Mallat, Walid Al-Eisawi, Nizar Habash, Farah E. Shamout

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Cleveland Clinic Abu Dhabi（克利夫兰诊所阿布扎比分校） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对阿拉伯语医学LLMs性能弱于英文的问题，提出TLoRA方法并构建阿拉伯医学对话基准，通过机制诊断实现针对性适配，提升了阿拉伯语医学任务性能。

HypEHR: Hyperbolic Modeling of Electronic Health Records for Efficient Question Answering

HypEHR：基于超几何建模的电子健康记录用于高效问答

Yuyu Liu, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University（石英布大学计算机科学系） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University（石英布大学生物医学信息学系） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 HypEHR通过超几何建模将电子健康记录中的代码、就诊和问题嵌入超几何空间，利用几何一致的交叉注意力和类型特定的指针头进行问答，预训练后在两个基准上实现高效问答。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

Kernel Foundry: A Diagnosis-driven Evolutionary Kernel Optimizer with Multi-Experts

Kernel Foundry：一种基于诊断的多专家进化内核优化器

Zixuan Huang, Da Chen, Kecheng Huang, Lihao Yin, Xing Li, Huiling Zhen, Mingxuan Yuan, Zili Shao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Noah’s Ark Lab, Huawei Hong Kong（华为香港诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 提出Kernel Foundry，一种结合专家引导初始化、多岛进化搜索和结构化诊断反馈的自动GPU内核优化框架，显著提升正确性和性能。

From Explanation to Diagnosis: Next Generation Interactive Video Coach with Misstep Awareness

从解释到诊断：具有失误感知能力的下一代交互式视频教练

Xiao Jin, Rahul K. Dass, Ashok K. Goel

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出一种基于双模型架构的失误感知教练能力，通过将任务-方法-知识模型与教学模型结合，实现学习者错误的检测、分类和诊断性支架生成，从而提供更精确、可操作的反馈。

C-MIG: Multi-view Information Gain-based Retrieval-Augmented Generation for Clinical Diagnosis Reasoning

C-MIG：基于多视角信息增益的检索增强生成用于临床诊断推理

Yuwei Miao, Gen Li, Yunsheng Zeng, Xiandong Li, Yujin Wang, Siyu Chen, Luning Wang, Yunhao Qiao, Junfeng Wang, Jianwei Lv, Bo Yuan

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出C-MIG框架，通过多视角信息增益和多重子查询检索增强策略，解决检索增强生成中奖励信号丢失和异构推理监督问题，在临床诊断任务上取得最优性能。

Invisible Yet Detected: PelFANet with Attention-Guided Anatomical Fusion for Pelvic Fracture Diagnosis

不可见却可检测：带有注意力引导解剖融合的PelFANet用于骨盆骨折诊断

Siam Tahsin Bhuiyan, Rashedur Rahman, Sefatul Wasi, Naomi Yagi, Syoji Kobashi, Ashraful Islam, Saadia Binte Alam

机构 * Center for Computational & Data Sciences, Independent University, Bangladesh（孟加拉国独立大学计算与数据科学中心） ； Department of Computer Science and Engineering, Independent University, Bangladesh（孟加拉国独立大学计算机科学与工程系） ； Advanced Medical Engineering Research Institute, University of Hyogo, Japan（日本兵库大学先进医学工程研究所） ； Graduate School of Engineering, University of Hyogo, Japan（日本兵库大学工学研究科） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PelFANet，通过融合原始骨盆X光和分割骨图像，利用注意力模块提升骨折分类性能，实验显示其在可见和不可见骨折检测中均表现优异。

Comments Accepted at MICCAI EMERGE 2025

Journal ref MICCAI EMERGE 2025, LNCS 16534, Springer, 2026

Deep Learning CNN and Recurrence Analysis for Alpha Gamma EEG Biomarkers in Fragile X Syndrome

用于脆性X综合征α和γ脑电学生物标志物的深度学习CNN与递归分析

Zag ElSayed, Payton Siekierski, Jack Yanchen Liu, Ernest Pedapati

机构 * School of Information Technology (SoIT), University of Cincinnati（辛辛那提大学信息技术学院） ； Division of Child and Adolescent Psychiatry Cincinnati Children’s Hospital Medical Center（辛辛那提儿童医院医学中心儿童与青少年精神病学科） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、q-bio

AI总结 本研究提出整合CNN、LSTM与RP分析的多表征深度学习框架，通过分析FXS患者α、γ频段EEG信号，实现优于单模态基线的自动表型表征，为FXS生物标志物开发提供了可扩展方法。

Comments 14 pages, 4 figures, conference

Journal ref Springer ISBCom 2026

TELLER: Non-intrusive Cross-Layer Root-Cause Analysis for LLM Inference

TELLER：面向大语言模型推理的非侵入式跨层根因分析

Ruilin Xu, Junyi Li, Pengfei Chen, Zongxuan Xie

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

AI总结 TELLER是面向LLM推理的非侵入式跨层根因分析框架，通过跟踪与日志结合实现异常定位与自然语言解释，在多节点GPU工作负载上兼具高效压缩与诊断性能，为LLM推理RCA提供实用支撑。

Comments 12 pages, 1 figure, 9 tables. Accepted to the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

PlantRig - From Bones to Branches: Adaptation of Autoregressive Rigging Models for Plant Skeletal Reconstruction

PlantRig - 从骨骼到分支：自回归绑定模型在植物骨骼重建中的适配

Nathan Hu, Yang Yang, Fumio Okura

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对自回归绑定模型在植物骨骼重建中存在的问题，通过多轮微调优化UniRig模型，实现了跨多种植物形态的泛化，为自动化植物绑定提供了可行方案。

Decoding Children's Gait Behavior

儿童步态行为解码

Yifan Shen, Boyi Li, Meihuan Huang, Yuanzhe Liu, Xu Cao, Jinyang Jin, Zhengyuan Li, Anglin Liu, Junho Kim, Jingyuan Zhu, Lan Fangzhou, Jianguo Cao, Jintai Chen, Ismini Lourentzou, James Matthew Rehg

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； PediaMed AI ； Shenzhen Children’s Hospital（深圳市儿童医院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对儿童步态分析的临床需求，本文构建含110名受试者的1100余条高帧率视频数据集，指出现有先进模型难以解析其临床细节，提出统一端到端框架并建立自动化儿童步态评估基线。

Journal ref ECCV 2026

The 1st AI Children Challenge

第一届AI儿童挑战赛

Boyi Li, Yifan Shen, Houze Yang, Xu Cao, Guojun Yun, Li Gao, Turong Chen, Long Xu, Jianguo Cao, Meihuan Huang

机构 * PediaMed AI ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 该第一届AI儿童挑战赛推出儿童步态视觉分析赛道，设EVGS评分、脑瘫步态模式分类任务，提供对应数据集与真值以推动AI在儿童医疗领域的应用。

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5564-5570. 2026