医学 AI

Coarse-to-Fine Registration of Jawbone CT and Intraoral Scan Data Using GeDi and ICP with Pseudo-IOS Ground Truth

基于GeDi与ICP及伪口腔扫描数据真值的颌骨CT与口腔扫描数据的由粗到精配准

Sho Mitarai, Hikaru Kayo, Hisashi Ozaki, Yuichiro Imai, Megumi Nakao

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

AI总结 本研究提出伪IOS评估框架，结合GeDi与ICP实现颌骨CT与口腔扫描数据的由粗到精配准，实验表明该方法精度优于单独使用GeDi，且受金属伪影影响较小。

Comments 9 pages, 2 figures, 1 table

A continually expandable foundation model for brain MRI

可持续扩展的脑MRI基础模型

Michail Mamalakis, Carmen Jimenez-Mesa, Yonghao Li, Hao Chen, Chao Li, Antonios Mamalakis, John Suckling, Richard Bethlehem, Stephen J. Price, Richard J. Gilbertson, Pietro Lio

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Málaga（马拉加大学） 纠错

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

AI总结 本文提出可扩展的Alcmaeon脑MRI基础模型，结合体积编码、潜在扩散生成与Graph-Blueprint Pruning，在跨临床领域扩展时遗忘程度更低，可支持多种任务，为持续发展的脑MRI基础模型提供了可行方向。

PET/CT Radiogenomic Mutation Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer Using Multi-Label Learning

基于多标签学习的非小细胞肺癌PET/CT放射基因组突变预测

Mona Furukawa, Sai Hyne, Daniel R. McGowan, Bartłomiej W. Papież

机构 * Nuffield Department of Population Health, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德人口健康系） ； Oxford University Hospitals NHS FT（牛津大学医院国民保健信托基金会） ； Department of Oncology, University of Oxford（牛津大学肿瘤学系） ； Department of Medical Physics and Clinical Engineering, Oxford University Hospitals NHS FT（牛津大学医院国民保健信托基金会医学物理与临床工程系） 纠错

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

AI总结 本研究针对NSCLC的PET/CT放射基因组突变预测问题，利用深度学习探究多标签学习的效果，发现其有效性取决于基因突变组合，为相关预测提供了突变特异性建模的思路。

Task-Adaptive 3D Cross-Field MRI Translation via Field-Conditioned Content-Style Pretraining

基于场条件内容-风格预训练的任务自适应3D跨场MRI转换

Haowen Pang, Yingqi Hao, Pengli Zhu

机构 * School of Integrated Circuits and Electronics, Beijing Institute of Technology（北京理工大学集成电路与电子学院） ； School of Biomedical Engineering, Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学院生物医学工程学院） ； 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 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对跨场MRI转换的域偏移问题，提出基于场条件内容-风格预训练的3D非配对转换框架，适配三项挑战赛任务，可保留三维解剖结构。

Comments MICCAI 2026 Workshop on MRIxFields

CUPA-T2*: Covariance-Aware Uncertainty Propagation and Alignment for T2* Mapping in Accelerated MRI

CUPA-T2*：用于加速MRI中T2* mapping的协方差感知不确定性传播与对齐

Gideon N. L. Rouwendaal, Natascha Niessen, Hannah Eichhorn, Dirk H. J. Poot, Christine Preibisch, Julia A. Schnabel

机构 * Institute of Machine Learning in Biomedical Imaging, Helmholtz Munich（亥姆霍兹慕尼黑生物医学成像机器学习研究所） ； School of Computation, Information & Technology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院） ； GE HealthCare（GE医疗） ； Biomedical Imaging Group Rotterdam, Erasmus MC（伊拉斯姆斯大学医学中心鹿特丹生物医学成像组） ； Visionlab, University of Antwerp（安特卫普大学视觉实验室） ； School of Medicine & Health, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； Department of Neuroradiology, Klinikum rechts der Isar, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学右伊萨尔医院神经放射科） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King’s College London（伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院） 纠错

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

AI总结 CUPA-T2*框架通过协方差感知采样将重建不确定性传播到T2*拟合，在加速脑部MRI中提升了T2*拟合性能与不确定性对齐度，为定量T2*估计提供解释支持。

Comments Accepted at the 2nd workshop on: Reconstruction and Imaging Motion Estimation (RIME) MICCAI. This is the submitted manuscript with added link to GitHub repo, funding acknowledgements, disclosure of interests, and authors' names and affiliations. No further post submission improvements or corrections were integrated

Anatomically Consistent Cross-Contrast Super-Resolution of Anisotropic Brain T2w MRI

各向异性脑部T2加权MRI的解剖学一致跨对比度超分辨率

Mengqi Shen, Haicheng Wang, Meghna Trivedi, Tony J. Wang, Yuanguang Xu, Yingyan Zeng, Yading Yuan

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University Irving Medical Center（哥伦比亚大学欧文医学中心） ； Herbert Irving Comprehensive Cancer Center（赫伯特·欧文综合癌症中心） ； University of Cincinnati（辛辛那提大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出VIPP-SR框架，利用跨对比度引导实现各向异性脑部T2w MRI的超分辨率，经实验验证可提升下游分割性能，且具备跨队列泛化能力。

Distilling CT Foundation Models into Editable Concept Bottlenecks for Lung Nodule Malignancy Prediction

将CT基础模型蒸馏为可编辑概念瓶颈用于肺结节恶性程度预测

Fakrul Islam Tushar, Stephen Adamo, Geoffrey D. Rubin

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

AI总结 该研究将CT基础模型蒸馏为可编辑概念瓶颈模型，在肺结节恶性程度预测任务中，其判别力与仅用结节大小相当，且支持概念干预以实现透明可解释的预测。

Comments Submitted to SPIE Medical Imaging 2027 conference

MRI super-resolution in ten sampling steps using a diffusion bridge model

基于扩散桥模型的十步采样MRI超分辨率

Mojtaba Safari, Hang Yu, Zach Eidex, Mingzhe Hu, Ryan J. Sanford, Alexandru Florea, Shansong Wang, Chih-Wei Chang, Erik H Middlebrooks, Aditya Juloori, Stanley L. Liauw, Ralph Weichselbaum, Xiaofeng Yang

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 该研究针对MRI扫描时间与分辨率的权衡问题，提出仅需十步采样的超分辨率扩散桥模型SR-DBM，在7T脑和前列腺MRI数据集上的量化指标与视觉效果均优于九种对比方法。

Toward CT-Equivalent Image Quality in Low-Dose Radiotherapy Planning: Conditional Diffusion-Based CBCT-to-CT Synthesis and the Impact of CBCT Input Representation

实现与CT相当的低剂量放疗计划图像质量：基于条件扩散的CBCT到CT合成及CBCT输入表示的影响

Alzahra Altalib, Chunhui Li, Christopher Hamill Taylor, Sankar Pillai, Alessandro Perelli

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；radiology(comments)

AI总结 本研究开发基于条件DDPM的CBCT到CT合成框架，探究CBCT输入表示对合成性能的影响，旨在实现低剂量放疗中与CT相当的图像质量。

Comments 9 pages, 6 figures, European Conference of Radiology (ECR) 2026

XClipGS: Exact Half-Space Clipping for Medical Volume Gaussian Splatting

XClipGS: 用于医学体高斯溅射的精确半空间裁剪

Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Anwesa Choudhuri, Chaoyi Zhou, Terrence Chen, Ziyan Wu

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

AI总结 本文提出XClipGS精确裁剪方法，通过闭式逐像素算子实现医学体高斯溅射的半空间精确裁剪，在8组CT/MRI数据集上，其PSNR、SSIM等指标均优于现有方法，渲染速度超650 FPS且泄漏量显著降低。

Global simulations of accretion flows onto perturbers embedded in magnetized disks -I. MRI and jet formation in ideal MHD

嵌入磁化吸积盘中的扰动体上吸积流的全局模拟——I. 理想MHD中的MRI与喷流形成

Raúl O. Chametla, F. J. Sánchez-Salcedo, Martin E. Pessah, Mauricio Reyes-Ruiz

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)

AI总结 本研究通过高分辨率全局MHD模拟，揭示嵌入磁化吸积盘的低质量扰动体可自然形成带大尺度磁场的微型吸积盘及双极磁外流，为相关天体物理模型奠定基础。

Comments 9 pages, 10 figures, accepted for publication in A&A

Resolution Meets Reduction: Efficient Visual Context for 3D Radiology Report Generation

分辨率与压缩结合：面向3D放射报告生成的高效视觉上下文

Jonathan Suprijadi, Raphael Stock, Moritz Langenberg, David Zimmerer, Kim-Celine Kahl, Stefan Denner, Yannick Kirchhoff, Karol Gotkowski, Maximilian Rokuss, Jeremias Traub, Tassilo Wald, Constantin Ulrich, Klaus Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对3D放射报告生成中视觉序列的计算瓶颈，通过实验评估不同视觉编码器、投影器和LLM，提出解剖学引导的ROI裁剪等策略，在两个数据集上取得最先进的临床macro F1结果。

Compositional Cross-Modality Translation via Whole-Volume Multitask Latent Flow Matching

基于全容积多任务潜在流匹配的组合跨模态医学图像转换

Daniele Molino, Alessio Zoboli, Camillo Maria Caruso, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马 Campus Bio-Medico 大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； UniCamillus – Saint Camillus International University of Health Sciences（UniCamillus – 圣卡米勒斯国际健康科学大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于全容积多任务潜在流匹配的方法，解耦容积先验与跨模态映射目标，训练单个多任务模型实现跨/模态内转换，在全容积处理、零样本泛化等方面优于基线，为合成系统泛化提供可扩展途径。

Comments Accepted ad Sashimi 2026

CoInS-Net: A Continuous Position-Aware Network for Joint Medical Image Interpolation and Segmentation

CoInS-Net：用于联合医学图像插值与分割的连续位置感知网络

Yujia Sun, Ningfeng Que, Peiting Shi, Rongrong Fu, Yingying Yang, Xinhang Li, Yin Dai

机构 * College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） 纠错

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

AI总结 CoInS-Net是一种联合医学图像插值与分割的连续位置感知网络，通过双向交互实现两任务相互促进，在多数据集上优于传统单任务方案，为临床医学图像分析提供可靠通用技术。

Tokenizer Generator Coupling in Medical Image Generation

医疗图像生成中的分词器-生成器耦合

Liam Chalcroft

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对64×64低分辨率医疗图像，发现分词器与生成器的分离不合理，提出邻域条件预测增益指标，调优D3PM和SE-D3PM后FID-192大幅下降，验证了分词器-生成器耦合的重要性。

CDGC-Net: 3D Medical Image Segmentation with Cooperative Dual-Scale Self-Attention and Grouped Channel Modeling

CDGC-Net：基于协作双尺度自注意力与分组通道建模的3D医学图像分割网络

Zheyang Jing, Qin Lu, Jianwang Li, Yujie Yang, Chen Yi, Shaofeng Jiang

机构 * Nanchang Hangkong University（南昌航空大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出CDGC-Net，通过协作双尺度自注意力与分组通道建模优化3D医学图像分割，在多数据集上精度优于现有方法，且参数量与计算量较UNETR++显著降低，实现了精度与复杂度的良好平衡。

An Agentic AI Framework Overcomes Fundamental Limitations of Large Language Models for Glaucoma Detection from Fundus Photography

一种智能体AI框架克服了大型语言模型在眼底照相青光眼检测中的基本局限

Jalil Jalili, Hossein Taghizad, Anuwat Jiravarnsirikul, Christopher Bowd, Akram Belghith, Raheleh Kafieh, Christopher A. Girkin, Sally L. Baxter, Robert N. Weinreb, Linda M. Zangwill, Mark Christopher

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

AI总结 该研究开发的智能体AI框架整合LLM与专用深度学习工具，提升了眼底照相青光眼检测的准确率、一致性，纠正了仅用LLM的缺陷，具有通用性，或推动医学AI向多智能体系统转变。

From Manuals to Maintenance: Fine-Tuning MedGemma for Multi-Modal Imaging System Support in Low-Resource Settings

从手册到维护：在低资源场景中微调MedGemma以提供多模态成像系统支持

Bernes Lorier Atabonfack, Zion Kongbi Nfo, Ahmed Tahiru Issah, Tolulope Olusuyi, Clemence Ingabire, Mohammed Hardi Abdul Baaki, Mawuli Deku, Abdulrazaq Zubair, Alyasaa Anas, Raymond Confidence, Maruf Adewole, Udunna C. Anazodo

机构 * Carnegie Mellon University Africa（非洲卡内基梅隆大学） ； IngenziAI（因根齐人工智能公司） ； Federal University of Health Sciences Azare（阿扎雷联邦健康科学大学） ； University of Maiduguri Teaching Hospital（迈杜古里大学教学医院） ； Lawson Health Research Institute（劳森健康研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；biomedical(abstract)

AI总结 针对中低收入国家医疗设备维护难题，研究人员构建INGENZI_DatasetV1数据集，用QLoRA微调MedGemma-4b-it模型，使维修问答指标大幅提升，为低资源场景AI辅助医疗维护奠定基础。

Comments Accepted at the AFRICAI 2026 Workshop, a satellite event at MICCAI 2026. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

$\texttt{DisMorph}$: learning to disentangle technical distortions from true biological change

DisMorph：学习解耦技术畸变与真实生物变化

Jingru Fu, Kathleen E. Larson, Douglas N. Greve, Bruce Fischl, Malte Hoffmann

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 该研究提出DisMorph框架，通过合成数据训练解耦纵向形变中的技术畸变与生物变化，在模拟、真实畸变及AD数据上均展现出更优的配准与变化检测能力，为临床纵向形态测量提供了更准确的方案。

Comments 11 pages, 6 figures, longitudinal morphometry, deformable registration, neuroimaging, domain randomization, gradient non-linearity distortion, accepted by the SASHIMI Workshop at MICCAI 2026

You Only Flow Once: Calibrated and Real-Time Radar Pose Estimation with Multi-Hypothesis Normalizing Flows

仅一次流：基于多假设归一化流的校准且实时雷达位姿估计

Jonas Leo Mueller, Sebastian Hoefler, Dario Zanca, Naga Venkata Sai Jitin Jami, Thomas Altstidl, Bjoern M. Eskofier

机构 * Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（弗里德里希-亚历山大-埃尔兰根-纽伦堡大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； LMU München（慕尼黑大学） ； Helmholtz Zentrum München（慕尼黑亥姆霍兹中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对雷达位姿估计的歧义问题，提出MH-NFPG方法，结合时空Transformer与归一化流，实现高效实时的校准位姿估计，性能优于扩散模型。

Comments Accepted at the Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2027

Hallucinations and Constraints : Regulating surgical workflow recognition beyond accuracy

幻觉与约束：超越准确率的手术工作流程识别调控

John S. H. Baxter, Pierre Jannin

机构 * Université de Rennes（雷恩大学） ； Inserm（法国国家健康与医学研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对医学图像处理中AI的幻觉问题，提出用线性时序逻辑谓词结合概率图模型调控，在机器人辅助子宫切除术阶段识别中准确率提约10%且消除多数拓扑错误。

Comments 11 pages, 1 figure, 1 table, accepted to the MICCAI 2026 Workshop on Fairness, Regulation, and Ethics (FAIMI-BRIDGE-EPIMI 2026)

Agentic AI-powered flexible fiber-bundle endoscopy for high-resolution NIR-II fluorescence imaging in vivo

智能体驱动的柔性光纤束内窥镜用于体内高分辨率近红外二区（NIR-II）荧光成像

Yanzhao Shi, Yuanhua Liu, Sixin Xu, Wayne Jason Li, Yuyuan Chen, Danyang Xu, Zhisheng Wu, Hanze Yu, Ian Yu-Hong Wong, Simon Ying-Kit Law, Hongjie Dai, Liangqiong Qu, Feifei Wang

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

AI总结 该研究开发了AI驱动的柔性光纤束内窥镜平台，通过光学-计算协同设计及GAME流水线提升NIR-II成像分辨率，实现体内生物样本高分辨率成像，为临床转化奠定基础。

NeuroPilot: An Agent-Driven Smart Pipeline for Processing, Quality Control, and Managing Neuroimages

NeuroPilot：一种用于神经影像处理、质量控制与管理的智能体驱动智能流程

Yiyao Chen, Yucheng Li, Jungong Tong, Shaoqi Wang, Kunhao Zhou, Ziquan Wei, Monica Murea, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出NeuroPilot多智能体系统，整合神经影像处理、质控与管理流程，在17个超12.3万受试者的队列中验证，将传统2-3个月的工作压缩至一周，提升了可扩展性与效率。

Comments 21 pages, 6 figures

Structured Phonological Representations for Audio-Articulatory rtMRI Speech Classification

用于音频-发音rtMRI语音分类的结构化音系表征

Abner Hernandez, Tomás Arias Vergara, Daiqi Liu, Andreas Maier, Paula Andrea Pérez-Toro

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究提出将音频模型PhonoQ的结构化音系表征用于音频-发音rtMRI语音分类，可提升音系目标宏F1值与细粒度39音素分类性能，验证了音系信息的迁移价值。

Comments Submitted for review at SLT 2026

Robust Fault Detection and Classification in Power Systems via Physics-Informed and Data-Driven Learning

基于物理信息与数据驱动学习的电力系统鲁棒故障检测与分类

Biswash Basnet, Varsha Sen

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出结合物理信息与数据驱动学习的智能框架，基于SMOTE平衡数据集训练PINN等模型，实现电力系统故障的鲁棒检测与分类，在噪声及训练数据占比波动下仍保持高准确率，可用于电网实时保护与广域监测控制。

Comments 19 pages, published journal article

Journal ref Journal of Electrical Engineering and Automation 7(3), 241-259 (2025)

MedPixel: A Unified Pixel-Language Model for Medical Reasoning and Segmentation

MedPixel：用于医学推理与分割的统一像素-语言模型

Haoyu Yang, Meixing Shi, Zengjie Chen, Haoran Sun, Haitao Leng, Xiaoming Shi, Yuxiang Cai, Yankai Jiang

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

AI总结 该研究提出统一医学像素-语言模型MedPixel，引入44万样本的MedPLG-440K数据集，通过联合多任务微调与像素级偏好优化训练，支持多类医学任务，性能优异且具备零样本迁移与鲁棒性。

Multimodal Skin Lesion Classification with Swin Transformer and Clinical Metadata Fusion

基于Swin Transformer与临床元数据融合的多模态皮肤病变分类

Nethmi Pathirana, Isuru Munasinghe, Dileeka Alwis

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

AI总结 该研究针对皮肤病变分类的自动化挑战，提出结合Swin Transformer图像特征与临床元数据的多模态框架，在公开数据集上实现92.55%测试准确率，兼具强少数类性能与预测可信度。

JustLLMGRPO: Radiographic Control for Chest X-Ray Generation

JustLLMGRPO：面向胸部X射线生成的放射学控制

Pengxiang Cai, Xiaohan Li, Anglin Liu, Qingyuan Zeng, Zexun Li, Jintai Chen

专题命中 医学影像 ：radiology(abstract)

AI总结 JustLLMGRPO仅对LLM提示词策略应用GRPO，在冻结Sana生成器的前提下，提升了胸部X射线生成的质量，同时维持了提示词对齐度，实现了最优性能。

Towards Expert-level Medical AI for Real-time Video Consultations

面向专家级的实时视频问诊医疗AI

Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Matthew Thompson, Chunjong Park, Tim Strother, Valentin Liévin, Roma Ruparel, Akshay Goel, Teya Bergamaschi, Suhana Bedi, Meet Shah, Pavel Dubov, Liviu Panait, Toshiyuki Fukuzawa, Sam Schmidgall, Craig Schiff, Joseph Xu, Aliya Rysbek, Yana Lunts, Jan Freyberg, Rebecca Hemengway, Sunny Virmani, David Racz, Carey Radebaugh, Joëlle Barral, Kavi Goel, Dale R. Webster, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Gregory Wayne, Tao Tu, Yun Liu, Ethan Goh, Christina Chen, Ryutaro Tanno, Po-Hsuan Cameron Chen, Mike Schaekermann, Anil Palepu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本研究开发了基于Gemini的多智能体系统AMIE（视频版），在随机OSCE研究中其临床问诊表现与初级保健医生相当或更优，为专家级实时视频问诊医疗AI的发展奠定了重要基础。

Parcel2Progression: An Anatomy-aware Longitudinal Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis

Parcel2Progression：一种用于阿尔茨海默病诊断的解剖学感知纵向框架

Madhumitha Venkatesh, Shanawaj S Madarkar, Konda Reddy Mopuri

机构 * Indian Institute of Technology Hyderabad（印度理工学院海得拉巴分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出Parcel2Progression纵向Transformer框架，利用高分辨率可变长度4D sMRI，在ADNI等数据集上提升AD诊断与MCI转化预测性能，且可解释性与泛化性良好。