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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。

2026-08-05 至 2026-08-05 共收录 18 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 10 篇

2502.21187 2026-08-05 cs.LG 版本更新 91%

Virtual Patients, Real Gains: Digital Twin-Based Simulated CT for Multitask Lung Nodule Analysis

虚拟患者,真实获益:基于数字孪生的模拟CT用于多任务肺结节分析

Fakrul Islam Tushar, Lavsen Dahal, Paul Segars, Joseph Y. Lo

机构 * Center for Virtual Imaging trials, Dept. of Radiology, Duke University Medical Center(虚拟成像中心,放射科,杜克大学医学中心) Dept. of Electrical and Computer Engineering, Pratt School of Engineering, Duke University(电气与计算机工程系,工程学院,杜克大学)

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

AI总结 该研究基于Virtual Lung Screening Trial框架生成虚拟CT数据,训练相关模型提升肺结节检测、分割、分类性能,可解决医学AI的标注CT数据稀缺问题。

Comments Accepted to the MICCAI SASHIMI 2026 Workshop

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2607.20028 2026-08-05 cs.CV cs.AI 版本更新 90%

A Systematic Benchmark of Intensity Normalisation Methods for 3D Knee MRI Segmentation and Cross-Domain Generalisability

用于3D膝关节MRI分割和跨域泛化性的强度归一化方法的系统基准测试

Oliver Mills, Philip Conaghan, Samuel Relton

机构 * University of Leeds(利兹大学) NIHR Leeds Biomedical Research Centre(英国国家卫生研究院利兹生物医学研究中心)

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

AI总结 研究针对膝关节MRI分割,系统比较七种强度归一化方法对3D U-Net模型性能的影响,用IWOAI 2019数据集训练并在内外测试集评估,发现归一化对泛化性有影响但相对域偏移有限,凸显需互补策略。

Comments This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution is published in 30th Annual Conference on Medical Image Understanding and Analysis, MIUA 2026. Code is available at https://github.com/oliverjm1/mri_normalisation. Updated to include acknowledgements and funding information

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2602.14315 2026-08-05 physics.med-ph cs.NA math.NA 版本更新 88%

Complex Wavelet-Based Sinogram Segmentation for Metal Artifact Reduction in Cone-Beam CT

基于复波let的sinogram分割用于锥束CT中金属伪影的减少

Siiri Rautio, Alexander Meaney, Salla-Maaria Latva-Äijö, Harshit Agrawal, Mikael Brix, Dinidu Jayakody, Samuli Siltanen

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn)

AI总结 本文提出基于复波let的投影域金属伪影减少方法,通过分析性金属分割提升锥束CT图像质量。

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2608.00075 2026-08-05 cs.CV 版本更新 87%

K-space Gaussian Representation for Parallel MRI

并行磁共振成像的K空间高斯表示

Yu Guan, Mingyu Hu, Jiale Hu, Zhuoxu Cui, Dong Liang, Qiegen Liu

机构 * Nanchang University(南昌大学) Chinese Academy of Sciences(中国科学院) Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院深圳先进技术研究院)

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

AI总结 针对并行MRI现有K空间重建方法未显式建模连续信号的局限,提出KGR方法,通过Gabor-高斯基元参数化连续信号并结合低秩流形约束,在多数据集上较基线实现重建性能提升。

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2607.26498 2026-08-05 cs.CV physics.med-ph 版本更新 87%

HERMES: A Hybrid Ensemble for Head-and-Neck Tumor Segmentation, TN Staging, and Recurrence-Free Survival on PET/CT

HERMES:用于PET/CT图像上头颈部肿瘤分割、TN分期及无复发生存分析的混合集成模型

Kai Wang, Meixu Chen, Elie Nasr, Ryan Lanning, Moyed Miften

机构 * University of Colorado School of Medicine(科罗拉多大学医学院)

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

AI总结 该研究提出名为HERMES的混合集成算法,用于解决HECKTOR 2026的肿瘤分割、TN分期及无复发生存分析任务,在验证排行榜取得加权分0.6454并晋级测试阶段。

Comments 12 pages, 4 figures, 3 tables, conference

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2603.22421 2026-08-05 cs.CV 版本更新 81%

OsteoFlow: Lyapunov-Guided Flow Distillation for Predicting Bone Remodeling after Mandibular Reconstruction

OsteoFlow: 基于Lyapunov引导的流式蒸馏用于预测下颌重建后的骨重塑

Hamidreza Aftabi, Faye Yu, Brooke Switzer, Zachary Fishman, Eitan Prisman, Antony Hodgson, Cari Whyne, Sidney Fels, Michael Hardisty

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, Canada(电气与计算机工程系,不列颠哥伦比亚大学,加拿大) Department of Mechanical Engineering, University of British Columbia, Canada(机械工程系,不列颠哥伦比亚大学,加拿大) Department of Surgery, University of British Columbia, Canada(外科系,不列颠哥伦比亚大学,加拿大) Sunnybrook Research Institute, University of Toronto, Canada(阳光医院研究学院,多伦多大学,加拿大)

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

AI总结 OsteoFlow通过Lyapunov引导的轨迹蒸馏方法,从术后第5天的CT扫描预测第1年的骨重塑,显著提升了预测精度,减少了手术切除区的平均绝对误差。

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2605.20297 2026-08-05 cs.CV cs.LG 版本更新 81%

MedCRP-CL: Continual Medical Image Segmentation via Bayesian Nonparametric Semantic Modality Discovery

MedCRP-CL: 通过贝叶斯非参数语义模态发现实现连续医学图像分割

Ziyuan Gao

机构 * University College London, London, United Kingdom(伦敦大学学院)

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

AI总结 该研究提出MedCRP-CL框架,通过在线任务结构发现和结构感知的连续学习方法,解决医学图像分割在持续学习中的挑战,实现了73.3%的Dice得分和仅4.1%的遗忘率。

Comments Accepted to ICML 2026

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2604.27581 2026-08-05 astro-ph.EP 版本更新 80%

Thermal instability and rocky planetesimal formation in the inner regions of protoplanetary disks

类地行星esimal形成与原行星盘内区的热不稳定性

Ryo Kato, Takahiro Ueda, Satoshi Okuzumi

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 研究通过尘埃自聚集机制探讨原行星盘内区热不稳定性对类地行星esimal形成的影响,提出热不稳定性驱动MRI周期性激活与失活,促进行星esimal形成。

Comments 16 pages, 11 figures, accepted for publication in PASJ

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2607.00385 2026-08-05 eess.IV cs.AI cs.CV 版本更新 62%

MalariAI: A Label-Resilient Decoupled Framework for Annotation-Agnostic Cell Segmentation and Explainable Stage Classification in Dense Malaria Blood Smears

MalariAI: 一种用于密集疟疾血涂片中通用细胞分割和可解释分期分类的标签鲁棒解耦框架

Kaysarul Anas Apurba, Md Hasibul Hasan, Mohammed Ali, Tanzilur Rahman

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

AI总结 提出MalariAI两阶段解耦框架,通过距离变换分水岭算法实现无标注细胞分割,结合EfficientNet-B0和Focal Loss进行分期分类,在BBBC041数据集上细胞恢复率达75.95%,分类准确率98.36%,并利用Grad-CAM++提供实例级空间证据。

Comments Submitted to Array - Elsivier(under review). 4 authors, includes figures and appendix

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2603.18792 2026-08-05 cs.CV 版本更新 57%

Rethinking Uncertainty Quantification and Entanglement in Image Segmentation

重新思考图像分割中的不确定性量化与纠缠

Jakob Lønborg Christensen, Vedrana Andersen Dahl, Morten Rieger Hannemose, Anders Bjorholm Dahl, Christian F. Baumgartner

机构 * Technical University of Denmark, DTU Compute(丹麦技术大学,DTU计算学院) University of Lucerne, Faculty of Health Sciences and Medicine(卢塞恩大学,医学与健康科学学院)

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

AI总结 本文研究了图像分割中不确定性量化的分解与纠缠问题,分析了不同模型组合的不确定性纠缠程度,并提出量化指标,评估了不同任务下的性能。

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2. 临床大模型 2 篇

2607.15314 2026-08-05 cs.AI 版本更新 67%

Cura 1T: Specialized Model for Agentic Healthcare

Cura 1T:用于智能医疗保健的专用模型

actAVA AI, :, Haolin Chen, Leon Qi, Steve Brown, Deon Metelski, Tao Xia, Joonyul Lee, Qixuan Wang, Kevin Riley, Frank Wang, Weiran Yao

机构 * actAVA AI(actAVA人工智能公司)

专题命中 临床大模型 :healthcare AI(abstract);diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对医疗保健中多任务需求及能力失效问题,提出通过人工门控自我进化循环训练的Cura 1T模型,以数据为中心改进模型,该模型在医疗评估套件中表现优异,在相关基准测试中保持竞争力。

Comments Model: https://actava.ai/cura; Docs: https://actava.ai/cura/docs; Github: https://github.com/actava-ai/Cura

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2302.04970 2026-08-05 stat.ME 版本更新 50%

Efficient Modeling of Surrogates to Improve Multi-source High-dimensional Integrative Regression

用于改进多源高维整合回归的代理高效建模

Yue Liu, Molei Liu, Zijian Guo, Tianxi Cai

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)

AI总结 针对多源高维整合回归,开发SASH方法,利用大量有误差的未标记代理样本和少量金标准标记数据,通过一系列回归避免局部极小值问题,保护个体信息,提升学习精度。

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3. 诊断辅助 2 篇

2608.01666 2026-08-05 cs.CL cs.AI 版本更新 71%

Style Wins, Substance Loses: A Diagnosis of LLM-as-Judge in Idea Generation

风格取胜,实质落败:对作为创意生成评判者的大语言模型(LLM)的诊断

Fengxian Ji, Yuke Li, Jingpu Yang, Juanfan Wu, Fan Zhang, Zhexuan Cui, Yu Xie, Min Peng, Qianqian Xie, Xiuying Chen, Zhuohan Xie

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title)

AI总结 本研究针对大语言模型作为创意评判者的风格偏差问题,提出SciStyleBench基准及配套的SciStyleExtractor模块,实验验证该模块可有效降低风格偏差、提升实质区分度,为科学创意评估提供了系统性解决方案。

Comments First three authors are co-first authors

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2607.28639 2026-08-05 cs.CL cs.AI cs.CY 版本更新 67%

The Asymmetric Effects of Knowledge Distillation on Bias in Small Language Models

知识蒸馏对小型语言模型偏见的非对称影响

Plawan Kumar Rath

机构 * Meta

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究发现知识蒸馏对小型语言模型偏见存在非对称影响,明确任务下提升上下文遵循能力,模糊任务下破坏弃权校准,提出PCCD协议可捕捉聚合指标遗漏的危害。

Comments 18 pages, 5 figures. Preprint

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4. 病理影像 2 篇

2602.14010 2026-08-05 cs.CV cs.AI 版本更新 79%

A Deployment-Friendly Foundational Framework for Efficient Computational Pathology

一种适用于部署的高效计算病理学基础框架

Yu Cai, Cheng Jin, Zhengyu Zhang, Jiabo Ma, Fengtao Zhou, Yingxue Xu, Zhengrui Guo, Yihui Wang, Zhengyu Zhang, Ling Liang, Yonghao Tan, Pingcheng Dong, Du Cai, On Ki Tang, Chenglong Zhao, Zhijian Cen, Ying Tan, Xi Wang, Can Yang, Yali Xu, Jing Cui, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Yueping Liu, Feng Gao, Xiuming Zhang, Li Liang, Hao Chen, Kwang-Ting Cheng

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(电子与计算机工程系,香港科学与技术大学) Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(计算机科学与工程系,香港科学与技术大学) Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University(病理学系,南芳医院,南方医科大学) Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology(广东省分子肿瘤病理学重点实验室) Jinfeng Laboratory, Chongqing, China(锦峰实验室,重庆,中国) Department of General Surgery (Colorectal Surgery), The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University(普外科(结直肠外科),中山大学第六附属医院)

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

AI总结 LitePath是一种高效计算病理学基础框架,通过压缩模型和自适应碎片选择器,显著降低计算成本,实现快速、节能的病理图像分析。

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2607.21273 2026-08-05 cs.LG 版本更新 57%

The Dark Room in the Reward Channel: Dense Prediction Rewards Collapse GRPO-Trained LLM Agents -- and The Channel, Not the Content, Decides What Works

奖励通道中的暗室:密集预测奖励使GRPO训练的大语言模型智能体崩溃——以及实际有效的方法

Yu Wang

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

AI总结 研究发现密集预测奖励在GRPO训练下会使大语言模型智能体崩溃,通过单因素消融定位原因,提出方差分布标准,还通过受控信号传递矩阵对比奖励通道和辅助损失通道,表明奖励通道至多中性,辅助损失通道有优势。

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5. 医疗多模态 1 篇

2510.12953 2026-08-05 cs.CV cs.AI cs.IR cs.MM 版本更新 70%

Epistemic-aware Vision-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Interpretation

具备知识意识的视觉-语言基础模型用于胎儿超声解读

Xiao He, Huangxuan Zhao, Guojia Wan, Jiancheng Pan, Yanxing Liu, Yong Luo, Juhua Liu, Yongchao Xu, Wei Zhou, Dacheng Tao, Bo Du

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University(国家多媒体软件工程技术研究中心,武汉大学计算机学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(computing and Data Science学院,南洋理工大学)

专题命中 医疗多模态 :medical AI(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 FetalMind通过Salient Epistemic Disentanglement方法,提升胎儿超声解读的准确性和效率,实现多视图图像推理和疾病诊断的高效处理。

Comments KDD 2026

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6. 健康监测 1 篇

2608.00058 2026-08-05 eess.SP cs.AI cs.LG 版本更新 62%

Automated ECG Interval Measurement and Wave Delineation Using Fast Fourier Convolution ResNet

基于快速傅里叶卷积残差网络的自动心电图间期测量与波形描记

Farhan Adam Mukadam, Harshit Mishra, Nachiket Makwana, Pradyot Tiwari, Subramani Kandasamy, KVS Hari

专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本研究针对心电图间期测量的评估缺口,采用快速傅里叶卷积残差网络,在10646份临床心电图上完成大规模评估,明确了模型的精度、偏差及适用心律范围,为临床应用提供了可靠依据。

Comments 11 pages, 5 figures, and 7 tables. Includes large-scale evaluation on 10,646 12-lead ECGs

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