医学 AI

HexMIL: Hierarchical Attention MIL for Ante-Hoc Explainable Detection of AI-Manipulated CT Volumes

HexMIL：用于AI篡改CT体积事前可解释检测的分层注意力多实例学习

Orazio Pontorno, Luca Guarnera, Zahid Akhtar, Sebastiano Battiato

机构 * University of Catania（卡塔尼亚大学） ； State University of New York Polytechnic Institute（纽约州立大学理工学院） 纠错

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

AI总结 HexMIL是一种无掩码的医疗深度伪造检测器，采用分层注意力多实例学习，利用二元体积级监督实现AI篡改CT体积的事前可解释检测，在跨生成器泛化任务中性能优于基线。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10--14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

Enhancing Low Back Pain Assessment with Diffusion Models for Lumbar Spine MRI Segmentation

利用扩散模型增强下腰痛评估的腰椎MRI分割

Maria Monzon, Thomas Iff, Ender Konukoglu, Catherine R. Jutzeler

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Institute of Bioinformatics (SIB)（瑞士生物信息学研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出SpineSegDiff扩散框架，基于SPIDER数据集实现腰椎MRI的语义分割，性能接近nnUnet，可提升退化椎间盘识别，不确定性图助力临床审查，有望增强下腰痛的诊断与管理。

Comments Maria Monzon and Thomas Iff contributed equally to this work. Published in Proceedings of The 8th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2025), PMLR volume 301, pages 1145-1163, 2026

Journal ref Proceedings of Machine Learning Research 301:1145-1163, 2026

Lesion Detection in CT with Frozen Self-Distilled Features: SALT, a Spatially Adaptive Label-Guided Temperature

基于冻结自蒸馏特征的CT病灶检测：SALT——空间自适应标签引导温度

Mahmut S. Gokmen, Evan W. Damron, Mitchell A. Klusty, Caroline N. Leach, Emily B. Collier, V. K. Cody Bumgardner

机构 * University of Kentucky（肯塔基大学） ； University of Louisville（路易斯维尔大学） 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SALT方法，通过空间自适应标签引导温度优化自监督预训练，冻结编码器后训练轻量级CenterNet头部，在四个CT队列中实现病灶检测，效果优于无目标条件化的对照模型。

Splat-Based Metal Artifact Reduction in Cone-Beam CT via Compact Attenuation Modeling

基于样条的锥形束CT金属伪影消除方法：通过紧凑衰减建模实现

Kiseok Choi, Jaemin Cho, Inchul Kim, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文针对锥形束CT的金属伪影问题，提出基于样条的框架，将物理多能前向模型融入连续高斯表示，实现高效联合优化，实验显示其收敛更快、抑伪影效果更优。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

VoxStruct3D: Structure-Leading Flow Matching for Voxel-Space 3D MRI Synthesis

VoxStruct3D：用于体素空间3D MRI合成的结构引导流匹配方法

Fang Li, Yang Gao, Shihao Zou, Weixin Si, Hongyu Wu, Qing Xia, Shuai Li, Aimin Hao

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

AI总结 本文提出VoxStruct3D，一种体素空间流匹配框架，通过结构优先策略引导，在T1加权脑MRI合成任务上实现了特征分布对齐、样本多样性等指标的最优性能，生成的体积解剖连贯且视觉真实。

Comments Project page: https://neesky.github.io/VoxStruct3D/

YOLO-PVC: 2D-to-3D Consolidation of Slice-wise Detections for Volumetric Liver Tumor Localization in MRI

YOLO-PVC：用于MRI中体积肝肿瘤定位的切片式检测的2D到3D整合方法

Talha Waqas, Mounir Lahlouh, Kawther Taibouni, Mahnoor Waqas, Salar Ahmed, Sébastien Mulé, Yasmina Leroul-Chenoune

机构 * ESME Research Lab（ESME研究实验室） ； Université Paris-Est Créteil（巴黎东部克雷泰伊大学） ； LRE EPITA（EPITA LRE实验室） ； Institute of Space Technology（空间技术研究所） ； Henri Mondor University Hospital（亨利·蒙多大学医院） 纠错

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

AI总结 针对切片式2D目标检测器在体积数据中预测碎片化不稳定的问题，提出YOLO-PVC框架，通过几何整合提升肝脏肿瘤定位的3D IoU至0.710，优于多种基线方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 4 tables. Accepted at AI4M3D Workshop, ECCV 2026 (Spotlight)

Segmentation Pre-training for Label-Efficient Lumbar Spine Degeneration Grading

用于标签高效腰椎退变分级的分割预训练

Monzon Maria, Zisserman Andrew, Jutzeler Catherine R., Jamaludin Amir

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Institute of Bioinformatics (SIB)（瑞士生物信息学研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究探究用分割预训练替代部分手动分级标注，在约2000名受试者的多中心腰椎MRI数据集上，该方法仅用20%分级标签即可接近全监督性能，提升了腰椎退变分级效果。

Comments The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI (2026)

Evaluating the Diagnostic Robustness of Vision-Language Models Under Visual and Textual Perturbations

评估视觉-语言模型在视觉和文本扰动下的诊断鲁棒性

Ali Khoramfar, Mohammad Javad Dousti, Alireza Mohamadian, Heshaam Faili

机构 * University of Tehran（德黑兰大学） ； Tehran University of Medical Sciences（德黑兰医科大学） ； Advanced Diagnostic and Interventional Radiology Research Center (ADIR)（高级诊断与介入放射学研究中心（ADIR）） 纠错

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

AI总结 本研究通过脑部MRI数据集评估四类视觉-语言模型在视觉、文本扰动下的诊断鲁棒性，发现其存在预测翻转、文本选择偏差、诊断过度承诺等问题，指出需采用稳定性指标评估其临床应用可靠性。

Revisiting Pose Sensitivity in Splat-based Computed Tomography under Sparse-view Reconstruction

稀疏视图重建下基于Splat的计算机断层扫描中姿态敏感性的再探讨

Kiseok Choi, Hyeongjun Cho, Inchul Kim, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究针对基于Splat的CT在实际稀疏视图下的伪影问题，分析其源于姿态不准确性，推导了联合优化几何参数的稳定梯度框架，提升了重建保真度且易于集成。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Poisson Flow and Wasserstein Registration of Trees

树的泊松流与瓦瑟斯坦配准

Moo K. Chung

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 q-bio

AI总结 针对成像应用中树状结构的配准问题，提出基于筛选泊松流与瓦瑟斯坦距离的非线性配准框架，无需显式地标或分支匹配，可在结构MRI的皮层沟回折叠配准中生成有解剖学意义的对应关系。

Intrinsic-Hybrid Latent Diffusion Models for Generative Modeling on Unknown Manifolds

用于未知流形生成建模的内在混合隐式扩散模型

Yizhu Wang, Mu Niu, Xiaochen Yang

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

AI总结 该研究提出ILDM框架，将概率降维与未知流形几何感知扩散结合，通过混合扩散与近似去噪得分匹配方法，在三类数据集上实现生成质量提升，降低了FID和LPIPS分数。

Supersaturation of induced even cycles in locally sparse graphs

局部稀疏图中导出偶环的超饱和性

Adam Džavoronok, Ole Gabsdil, Alexander Mylet, Maria-Cristina Popa, Yinghan Andie Shao

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文针对局部稀疏图，证明满足特定边数条件的图中存在大量导出偶环，部分解决了Ding等人提出的相关问题。

Comments 10 pages, comments are welcome

Photon localization: a comparative study

光子局域化：一项比较研究

Laura M. Ferguson, Ricardo Rojas Castellano, Kayla Oltman, Joshua G. Fenwick, Rainer Dick

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文比较二维高斯波包的光子局域化度量，发现朗道-派尔斯波函数等三种度量可描述光子局域探测概率，且三者在单光子波包演化中保持相近。

Comments 10 pages, 5 figures

Super-Gaussian: Interactive Scene Editing for 3D Gaussian Splatting and NLI-Based Volume Visualization in Virtual Reality

超高斯：虚拟现实中面向三维高斯溅射与基于自然语言交互的体可视化的交互式场景编辑

Suemin Jeon, Kaiyuan Tang, Chaoli Wang, Won-Ki Jeong

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本研究针对VR中体可视化的渲染成本与交互问题，提出Super-Gaussian框架，结合三维高斯溅射、特征感知聚类、分层选择-细化工作流与NLI，实现高效直观的体数据交互编辑与分析

Comments IEEE VIS 2026 accepted

A Comparative Study of Feature Selection Methods for EHR Diagnosis Codes in Opioid Use Disorder Prediction

阿片类药物使用障碍预测中用于电子健康记录诊断代码的特征选择方法对比研究

Zihan Ding, Yinan Liu, Tengfei Ma, Rachel Wong, George Leibowitz, Benjamin Littenberg, Xia Zheng, Richard N. Rosenthal, Fusheng Wang

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Vermont（佛蒙特大学） 纠错

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

AI总结 本研究对比五种特征选择方法在阿片类药物使用障碍预测中的表现，发现NTK敏感性方法在准确性与稳定性间平衡最优，LLM引导选择可提供互补临床信号。

Comments Accepted at the AMIA 2026 Annual Symposium

ReGround: Restoring Visual Grounding in Multi-Step Reasoning through Self-Diagnosis and Visual Re-Examination

ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地

Lei Peng, Shuai Lv, Wei Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix

FUSEP: A Multi-Center Benchmark for Diverse Tasks in Early Pregnancy Fetal Ultrasound Screening

FUSEP：用于早孕胎儿超声筛查多样化任务的多中心基准

Bin Pu, Jiewen Yang, Liwen Wang, Ying Tan, Guannan He, Xingbo Dong, Qika Lin, Jiarong Guo, Lixian Yang, Zuozhu Liu, Shengli Li, Kenli Li

机构 * Hunan University（湖南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Shenzhen Maternity and Child Healthcare Hospital（深圳市妇幼保健院） ； Sichuan Provincial Maternity and Child Health Care Hospital（四川省妇幼保健院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yunnan Maternal and Child Health Hospital（云南省妇幼保健院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出首个公开的早孕胎儿超声筛查多中心基准FUSEP数据集，含4017张超声图像及45820个标注，评估了多种学习方法在相关任务的性能，助力医学智能辅助诊断等任务开发。

Deliberate Before You Fly: Vision-Guided Spatial Deliberation for UAV See-and-Reach Navigation

飞行前深思熟虑：面向无人机“看见并到达”导航的视觉引导空间深思熟虑

Fanfu Xue, En Yu, Bohang Liu, Hongjun Wang, Yang Yang, Xindi Wang, Jiande Sun

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对无人机“看见并到达”导航中语义-控制失配问题，提出视觉-语言航路点预测框架DBFly，通过空间机动决策链、隐式飞行走廊和感知终端收敛的停止策略，使成功率较SOTA基线平均提升25.07个百分点。

Comments 13 pages, 9 figures

Dynamic Dispatching for Time-Sensitive Blood Sample Collection and Delivery

面向时间敏感血液样本采集与配送的动态调度

Arash Dehghan, Aliaa Alnaggar, Mucahit Cevik, Merve Bodur

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对血液样本配送延迟问题，提出基于马尔可夫决策过程的神经近似动态规划调度框架，通过对偶值函数分解提升按时配送样本量占比，减少对外部快递的依赖。

A Multi-Cohort Validation of Censoring-Aware Conformal Lower Predictive Bounds for Pathology Survival Models

面向病理生存模型的感知删失共形下界预测边界的多队列验证

Mingi Hong

专题命中 病理影像 ：pathology(title)；分类 cs.LG

AI总结 本研究通过多队列验证，评估了用于病理生存模型的感知删失共形下界预测边界方法drcosarc，发现其性能依赖于队列，解释受患者单元、估计量和删失假设影响。

Comments 22 pages, 3 figures, 2 main tables, and supplementary material. Preprint

Nano-scale visualization of magnetic vortices in metal nanoparticles

金属纳米颗粒中磁涡旋的纳米尺度可视化

Satoko Toyama, Yoshiki O. Murakami, Ayako Nishikawa, Takehito Seki, Akihito Kumamoto, Yuichi Ikuhara, Naoya Shibata

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究结合时间反转方法与特定电子显微镜技术，实现了单个钴纳米颗粒磁涡旋的纳米尺度可视化，揭示了颗粒几何与退磁场的关联，为纳米磁性材料设计提供支撑。

Neighborhood-Aware Dual Biomedical Entity Linking

感知邻域的双生物医学实体链接

Yicheng Tao, Jie Liu

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对生物医学实体链接的挑战，提出三阶段框架PILOT，在五个基准上取得最优性能且推理高效。

Multi-frequency far-field data enrichment for electromagnetic source reconstruction

用于电磁源重建的多频远场数据增强

Atyab Khalifa Al-Shaqsi, Heba Mohammed Al-Subhi, Xianchao Wang, Shujaat Khan, Abdul Wahab

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文针对电磁源重建中多频远场数据欠采样的问题，提出基于ALOHA方法的两阶段数据增强策略，实现了高子采样率和强噪声下的准确稳定重建，性能优于标准ℓ₁压缩感知基线。

Comments 22 pages, 7 figures, 4 tables