医学 AI

Self-Supervised Weighted Image Guided Quantitative MRI Super-Resolution

自监督加权图像引导的定量磁共振成像超分辨率

Alireza Samadifardheris, Dirk H. J. Poot, Florian Wiesinger, Stefan Klein, Juan A. Hernandez-Tamames

机构 * Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC（放射学与核医学系，埃因霍温麦斯特大学医学中心） ； GE Healthcare（通用电气医疗） ； Department of Imaging Physics, TU Delft（成像物理系，代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种自监督框架，利用常规高分辨率加权MRI扫描引导，无需高分辨率qMRI数据即可实现qMRI超分辨率，通过深度学习提升T1/T2图质量并验证其跨序列通用性。

Comments This work has been submitted to Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine for possible publication

ReXrank: A Public Leaderboard for AI-Powered Radiology Report Generation

ReXrank：一个用于AI驱动放射报告生成的公开排行榜

Xiaoman Zhang, Hong-Yu Zhou, Xiaoli Yang, Oishi Banerjee, Julián N. Acosta, Mohammed Baharoon, Josh Miller, Ouwen Huang, Pranav Rajpurkar

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

AI总结 ReXrank是用于评估AI驱动放射报告生成的公开排行榜，整合多数据集与8项指标，可分别评估生成不同报告部分的模型，为医学影像自动化报告评估奠定标准化基础。

A method for tissue-mask supported whole-body image registration in the UK Biobank

一种基于组织掩膜支持的全身图像配准方法用于UK Biobank

Yasemin Utkueri, Elin Lundström, Håkan Ahlström, Johan Öfverstedt, Joel Kullberg

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

AI总结 本文提出了一种基于性别的全身MRI图像配准方法，利用皮下脂肪和肌肉掩膜提升配准精度，提高了Dice分数和减少了标签错误频率，增强了医学研究中的应用价值。

Journal ref Sci Rep 16, 19383 (2026)

Causal State-Space Model for Causal Inference: Estimating Longitudinal Individual Treatment Effects

用于因果推断的因果状态空间模型：估计纵向个体处理效应

Abisoye Abidakun, Mingjun Zhong, Georgios Leontidis

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

AI总结 该研究针对纵向观察数据反事实估计的互信息冲突，提出CSSD和CSSPD两个因果状态空间模型，在MIMIC-III及癌症模拟数据集上均优于基线模型，为因果推断提供了新方案。

Comments Submitted to AAAI 2027. 13 pages, 5 tables, appendices A-E

Rethinking Medical Landmark Localization with Prototype Learning-based Progressive Offset Correction

基于原型学习的渐进式偏移校正重新思考医学地标定位

Jingxian Xu, Yuhao Huang, Rusi Chen, Yanfeng Zhou, Dong Ni

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； School of Biomedical Engineering and Informatics, Nanjing Medical University（南京医科大学生物医学工程与信息学院） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Shenzhen University（深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出参数经济的PPOC-LL模型，通过多尺度动态感知、相似性驱动原型学习、误差感知可靠性正则化，在多模态医学地标定位中实现了精度与复杂度的良好平衡。

Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables. Accepted by MICCAI MLMI 2026

COLORA: Efficient Fine-Tuning for Convolutional Models with a Study Case on Optical Coherence Tomography Image Classification

COLORA：面向卷积模型的高效微调方法及在光学相干断层扫描图像分类中的应用案例

Mariano Rivera, Angello Hoyos

机构 * Centro de Investigación en Matemáticas, A.C. (CIMAT)（数学研究所（CIMAT）） 纠错

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

AI总结 该研究提出参数高效微调方法CoLoRA，可减少卷积模型80%以上可训练参数，在医学及非医学图像分类任务中实现性能与效率的良好平衡，为卷积模型全量微调提供替代方案。

Comments 15 pages, 13 figures

Intrinsic Gaussian Tensor Geometry and Random Operator Spectra

有限阶希尔伯特型高斯随机张量估计

Guangqian Zhao

专题命中 医学影像 ：CT(abstract_cn)

AI总结 针对希尔伯特空间值的高斯随机张量，证明了固定有限混沌阶的估计，通过非交换Khintchine不等式的归纳得到，并推导出算子范数、秩对数、尾部等推论。

Comments 85 pages

The Path to Self-Evolving Clinical Systems: Scaling Medical Agents from Assistance to Autonomy

自我进化临床系统之路：将医疗智能体从辅助扩展到自主

Chunzheng Zhu, Lei Tian, Bohan Tan, Ziqi Zhou, Yuxuan Sun, Yijun Wang, Chengchao Lv, Yilin Wen, Yijun He, Jinghao Lin, Yihang Chen, Chee Wei Tan, Qianshan Wei, Lei Zhao, Bin Pu, Kenli Li, Yuan Xue, Jianxin Lin

机构 * Hunan University（湖南大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Duke University（杜克大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：pathology(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 研究探讨大语言模型等对医疗智能体的重塑，从临床部署出发，将其形式化为决策系统并给出自主性分类。沿统一框架扩展，强调临床环境扩展为关键方向，定位临床自我进化为前沿，还研究了多领域应用及挑战，提供医学成像系统路线图。

Comments Project page: https://github.com/zhcz328/Awesome-Medical-Agents

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments 69 pages, submission version

Optimized Deferral for Imbalanced Settings

优化不平衡设置下的延迟策略

Corinna Cortes, Anqi Mao, Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（Courant数学科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在专家不平衡情况下两阶段学习延迟方法，提出新的成本敏感学习算法MILD，通过改进损失函数和保障机制，提升了图像分类和LLM路由任务的性能。

Comments ICML 2026

Variational Mixture of Graph Neural Experts for Alzheimer's Disease Recognition across Frequency Bands in EEG Brain Networks

用于跨脑电图脑网络频段的阿尔茨海默病识别的变分图神经专家混合模型

Jun-En Ding, Anna Zilverstand, Shihao Yang, Albert Chih-Chieh Yang, Feng Liu

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, Rutgers University（鲁特大学工业与系统工程系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Minnesota（明尼苏达大学精神病学与行为科学系） ； Institute of Brain Science, College of Medicine, National Yang-Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学医学院脑科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对痴呆症脑电图诊断难题，提出VMoGE框架，结合多频段脑电图分析、变分图神经网络和专家混合架构。实验显示其性能强大，还具有临床转化价值，能关联疾病指标、揭示频段变化，为痴呆症诊断提供新方法和依据。

VIScore: Diagnosing Planning-Relevant Quality in Latent World Models

VIScore：诊断潜在世界模型中与规划相关的质量

Haiyu Wu, Randall Balestriero, Morgan Levine

机构 * Altos Labs（阿尔托斯实验室） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对潜在世界模型规划成功率与潜在空间属性脱节的问题，提出VIScore指标，覆盖编码器、预测器、规划器，在跨任务场景下斯皮尔曼相关性超0.75，可更好解释规划成功率。

Classical Acceptance Is Not Hybrid Authentication: Validation Policy and Lifecycle Management of Hybrid X.509 Certificates in Deployed Open-Source Stacks

经典接受并非混合认证：在后量子迁移中测量X.509验证器语义

Taesung Kim, Boheung Chung, Keonwoo Kim, Yousung Kang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究后量子迁移中X.509混合证书验证问题，通过对多种验证堆栈、模式和证书方案测量，发现经典路径验证常忽略后量子证据，存在互操作性和绑定问题，贡献了验证器模型和参考合同并分析标准未要求的原因。

Comments 15 pages, 1 figure, 7 tables. Substantially revised manuscript with a management-focused framing, expanded lifecycle analysis, a policy-parametric validation contract, and updated reproducibility materials. Submitted to IEEE Transactions on Network and Service Management

Gauge-Fixing the Forward-Forward Objective: A Whitened Goodness Derived from a Likelihood-Ratio Account

善度衡量什么？前馈学习的似然比解释

Paolo Giannitrapani

机构 * Sapienza University of Rome（罗马第一大学） 纠错

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

AI总结 研究前馈学习中善度衡量问题，基于显式生成模型指出平方善度是似然比检验充分统计量，FF阈值是其边界，还阐述了该方法在不同总体及层间归一化方面的特性及优势。