医学 AI

Measurements Automatically Extracted from Zero Echo Time MRI Using Deep Learning Image Segmentation and Geometric Modeling Agree with Expert Manual Readings

基于深度学习图像分割与几何建模从零回波时间MRI自动提取的测量结果与专家手动读数一致

Jack Consolini, Eric A. Bogner, Meghan Sahr, Matthew F. Koff, Kevin M. Koch, Hollis G. Potter

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

AI总结 该研究开发基于nnU-Net和定制几何算法的方法，从ZTE MRI自动提取FAI相关角度，其在多数角度上与专家手动测量结果一致性良好，证实全自动骨形态测量评估的可行性。

Beyond Fluency: A Clinical Benchmark and Anomaly-Enhanced Baseline for Spine MRI Report Generation

超越流畅性：脊柱MRI报告生成的临床基准与异常增强基线

Bruno Palau, Franziska Vogt, Daria Laslo, Haobo Li, Ender Konukoglu, Maria Monzon, Catherine R. Jutzeler

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） 纠错

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

AI总结 该研究针对放射学报告的耗时与阅片差异问题，构建腰椎MRI的VLM临床基准，提出半监督U-Net++生成异常热图增强VLM的框架，提升诊断可靠性与可解释性。

Comments Maria Monzon and Catherine R. Jutzeler contributed equally as shared last authors. Accepted at the CV4Clinic Workshop, CVPR 2026

Journal ref Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6759-6770

Spatial Masked-Set Learning for Sparse Multi-Shell Diffusion MRI Signal Synthesis

用于稀疏多壳扩散MRI信号合成的空间掩码集学习

Yousef Sadegheih, Pratibha Kumari, Dorit Merhof

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

AI总结 针对密集多壳扩散MRI采集时间长的问题，提出空间掩码集框架合成稀疏多壳扩散MRI信号，在HCP100数据集上的实验显示其信号NMSE低于现有模型，实现了更优性能。

Comments Accepted at MICCAI CDMRI Workshop 2026

CT-PIKAN: Coordinate-Transformed Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Network with Autograd-Based Metric Evaluation for Solving PDEs in Curvilinear Domains

CT-PIKAN：用于求解曲线域偏微分方程的坐标变换物理信息柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德网络（结合基于自动微分的度量评估）

Mohammad E. Heravifard, Kazem Hejranfar

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)

AI总结 本研究提出CT-PIKAN框架，通过坐标变换结合自动微分，解决曲线域偏微分方程求解的几何适配问题，在多类基准问题上实现高效准确的求解。

Foundation Models Adaptation for Multi-View Multi-modal Cardiac MRI Segmentation and Direct Ejection Fraction Estimation

基础模型在多视图多模态心脏MRI分割与直接射血分数估算中的适配

Sina Amirrajab, Cian M Scannell, Volker Vehof, Michael Bietenbeck, Ali Yilmaz

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） ； University Hospital Münster（明斯特大学医院） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对CMR-Multi挑战，微调CineMA并组合冻结CMR基础模型，实现多视图CMR分割与直接LVEF估算，验证了基础模型适配多视图CMR分析的有效性。

Do 3D Medical Foundation Models See Through MRI Artifacts? A Controlled Study of Representation Robustness

三维医学基础模型能看穿MRI伪影吗？一项关于表示鲁棒性的对照研究

Julia Anna Mielcarz, Daniel Klaaby, Mostafa Mehdipour Ghazi

机构 * Pioneer Centre for AI, University of Copenhagen（哥本哈根大学先锋人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文对照评估五种三维医学基础模型的表示鲁棒性，发现其鲁棒性与模型及伪影类型相关，部分模型对伪影更敏感，仅靠大规模预训练无法保证伪影不变性，需部署前评估鲁棒性。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Artificial Intelligence for Medical 3D Vision (AI4M3D)

H2AL: Hyperbolic Hierarchy-aware Aggregative Learning for Registration-based Few-shot Medical Image Segmentation

H2AL：用于基于配准的小样本医学图像分割的双曲层次感知聚合学习

Jia Wang, Jiaming Cai, Zunying Hu, Zhanjie Wu, Jinyuan Liu, Hua Cheng, Yun Peng

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对基于配准的小样本医学图像分割忽视解剖结构层次的问题，提出H2AL框架，通过H2I模块与梯度聚合算法提升配准和分割性能，实验验证其有效性。

Comments 10 pages, 9 figures. Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Toward surface-based registration of a virtual preoperative cutting guide onto the mandible for reconstruction surgery

面向虚拟术前切割导板与下颌骨的基于表面的配准技术用于重建手术

Yue Yang, Jie Ying Wu

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种无标记AR方案，通过扩展表面配准技术实现虚拟切割导板与术中暴露下颌骨的配准，经测试其配准误差与延迟支持替代物理打印导板的可行性。

An Angular Spectrum Method for Nonlinear Propagation in Heterogeneous Tissue with Immersed Sources for Ultrasound

用于含浸没源的异质组织非线性传播的角谱法（适用于超声应用）

Gianmarco Pinton

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出改进的角谱法（ASM），用于异质组织中超声非线性传播模拟，经颅超声与治疗超声场景，通过倾斜角校正、特殊离散化方案、源注入与边界处理优化，在精度相当的情况下较Fullwave 2显著降低内存与时间成本。

A foundation-model approach to pediatric headache classification from rs-fMRI

基于rs-fMRI的儿童头痛分类的基础模型方法

Guilherme S. Imai Aldeia, Clara Moon, Julie Shulman, Navil Sethna, Allison Smith, Alyssa Lebel, William G. La Cava, Scott Holmes

机构 * Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究采用基础模型NeuroSTORM对rs-fMRI数据编码微调，在189次扫描的儿童数据中，其头痛分类性能优于FC矩阵模型，可区分慢性偏头痛，为儿童头痛预测提供了概念验证。

Comments 22 pages, 6 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

A Novel Tool for Evaluating Effect Modification in Older Adults with ADRD Using Medicare Claims

一种利用Medicare医保索赔评估ADRD老年患者效应修饰的新型工具

Yilin Zhang, Michelle Shardell, Jason Falvey, Rozalina McCoy, Elizabeth Stuart, Chixiang Chen

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究针对ADRD老年患者，提出PD-Robust分析策略，利用Medicare数据揭示HAC效应异质性，验证其在真实世界研究中的良好性能。

LSEAD: A Privacy-Preserving LLM-Based Speech Analysis Framework for Early Alzheimer's Disease Screening

LSEAD：一种基于大语言模型（LLM）的隐私保护型语音分析框架，用于阿尔茨海默病（AD）早期筛查

Xin Wang, Yingchao Huang, Yuhan Su, Shanshan Yao, Wei Peng

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

AI总结 本研究提出基于开源LLM的隐私保护语音分析框架LSEAD，在ADReSS系列数据集上使AD分类准确率提升最多5个百分点，为早期AD筛查提供了实用方案。

A Transferable Autologistic Model for Predicting Rare Failures in Heterogeneous Equipment

一种可迁移的自 logistic 模型，用于预测异构设备中的罕见故障

Islam Benamirouche, Djemel Ziou, Feriel Fass

机构 * Université de Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 本文针对异构设备罕见故障预测难题，提出可迁移自 logistic 模型，在含27台模拟冰箱的合成数据集上验证了模型的故障概率估计能力，为预测性维护提供支持。

SkillProx: Self-Evolving Agent Skills via Proximal Textual Gradient Descent

SkillProx：基于近端文本梯度下降的自进化智能体技能

Mingxuan Zheng, Yujin Zhou, Chuxue Cao, Boqin Yin, Yuyao Zhang, Jiapeng Sun, Shuaishuai Gong, Sirui Han, Yike Guo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 SkillProx是结合闭环诊断进化与近端优化的自进化智能体技能框架，可提升LLM智能体在分布内外基准的平均准确率3.0个百分点，且两种核心组件具有互补效果。

Comments 23 pages, 4 figures

EMAS: Stabilizing Multi-Agent System Evolution through Evidence-Guided Revision

EMAS：通过证据引导的修正稳定多智能体系统演化

Chao Fei, Qingyi Si, Kaihua Liang, Yanghua Xiao, Panos Kalnis, Hongcheng Guo

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 EMAS 是一种不更新 LLM 参数、利用样本经验修正 MAS 拓扑与提示词的方法，在四个基准和两个 LLM 上提升了准确率并降低了 token 成本，表现优于多数基线方法。

Autonomy-of-Heads: Data-Free Sparse Attention from Frozen Query-Key Geometry

头自主性：基于冻结查询-键几何的无数据稀疏注意力

Yehan Yang, Junyuan Shang, Yang Li, Guanqun Zhao, Shuohuan Wang, Dianhai Yu

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出无数据稀疏注意力方法 AoH，通过查询-键投影谱几何识别检索头与流头，在 50% 稀疏度下平均保留全注意力 96.5% 性能，同时显著降低 LLM 的计算延迟与 KV-cache 内存。

AgentChaos: Chaos Engineering for Agent Systems via Programmatic Fault Injection

AgentChaos：通过可编程故障注入实现智能体系统的混沌工程

Gou Tan, Zhensu Sun, Jieke Shi, Ting Zhang, Zilong He, Qingfu Wu, Shuai Liang, Weifeng Sun, Junda He, Pengfei Chen, Chuanfu Zhang, Lwin Khin Shar, David Lo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出AgentChaos框架，在不修改源代码的情况下于LLM API共享层注入故障，评估显示智能体系统鲁棒性取决于自身实现，现有故障诊断方法仍有提升空间。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

108 ps coincidence time resolution through optimized scintillators, photodetectors, readout electronics, and DOI-based timing correction in orthogonally stacked detector configurations

通过优化闪烁体、光电探测器、读出电子学以及正交堆叠探测器构型中基于DOI的时间校正实现108 ps符合时间分辨率

Arisa Sanzen, Yuya Onishi, Takahiro Moriya, Tomohide Omura, Ryosuke Ota

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出正交堆叠的xDetector构型，通过优化闪烁体、光电探测器、读出电子学及三维相互作用CTR校正，使系统CTR达108.6 ps FWHM，较传统探测器提升10.3%，有望助力TOF-PET性能提升

MolBioKG: Grounding Out-of-Graph Molecules in Biomedical Knowledge Graphs via Multi-Resolution Structural Anchoring

MolBioKG：通过多分辨率结构锚定将图外分子锚定到生物医学知识图谱中

Yiming Zhang, Hikaru Shindo, Shuan Chen, Kaushalya Madhawa, Jun Jin Choong, Yuna Oikawa, Takashi Fujiwara, Keisuke Ozawa

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

AI总结 MolBioKG是解决生物医学KG中图外分子冷启动问题的两层系统，通过多分辨率结构锚定实现分子与KG的关联，在多项任务中优于基线并提升关键指标。

Comments Preprint

From Enumeration to Covering: Near-Optimal Densest P-Partite Subgraph Search over Large Heterogeneous Information Networks

从枚举到覆盖：大型异构信息网络上的近最优P部稠密子图搜索

Lu Chen, Chengfei Liu, Rui Zhou, Jiajie Xu, Jianxin Li

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文针对异构信息网络的稠密P部子图问题，提出用覆盖替代枚举的自适应剥离算法，实现近最优近似比，在真实网络上较枚举方法大幅加速，可验证子图近最优性。

Explanation Stability of Test-Time Adaptation in Computational Pathology: A Large-Scale Benchmark

计算病理学中测试时自适应的解释稳定性：大规模基准测试

R. G. Bahumanya, Harshith V. M., Shreyank N. Gowda, Anala M. R

机构 * R.V. College of Engineering（R.V.工程学院） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究构建了计算病理学TTA的大规模基准，发现不同TTA方法对模型解释的影响差异显著，解释稳定性与自适应质量弱相关，强调了解释稳定性是TTA的重要可靠性维度。