医学 AI

A Configurable Privacy-Preserving MRI Processing Workflow Using Deep Learning-Based Brain Extraction and Adaptive Anatomical Preservation

一种基于深度学习脑提取和自适应解剖结构保留的可配置隐私保护MRI处理工作流

Rayeef Ali Khan, Komal Raj Mahantesh

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

AI总结 该研究针对MRI的隐私问题，提出一种基于深度学习脑提取的可配置隐私保护MRI处理工作流，具备自适应解剖结构保留、交互式选择与集成质控功能，为隐私导向神经影像研究提供实用框架。

Comments 10 pages, 6 figures

When Two Tracers Disagree: An Investigation of Multimodal Fusion for Clinical PET/CT Segmentation

当两种示踪剂意见不合时：临床PET/CT分割的多模态融合研究

Jack A. Johnson, Bartłomiej W. Papież

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Nuffield Department of Medicine（纳菲尔德医学系） ； Department of Oncology（肿瘤学系） ； Big Data Institute（大数据研究所） ； Nuffield Department of Population Health（纳菲尔德人口健康系） 纠错

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

AI总结 该研究针对前列腺癌PSMA与FDG PET/CT的多模态融合分割，训练示踪剂特异性3D nnU-Net基线并对比多种融合策略，发现融合未始终优于单示踪剂模型，需更优架构保留示踪剂特异性表征

Comments 10 pages (8 pages main content and 2 pages of references), 2 figures, 2 tables, accepted to MICCAI 2026 Cancer Prevention, Detection, and IntervenTion (CaPTion) Workshop

SPARC: Slice-to-volume Pipeline for Automated Reconstruction of gated 3D+time fetal Cardiac MRI

SPARC：用于门控3D+时间胎儿心脏MRI自动重建的切片到体积流水线

Arnaud Boutillon, Naomi Clarke, Tomas Woodgate, Daniel West, Alina Schneider, Rachael Franklin, Anthony Price, Jo Hajnal, Kuberan Pushparajah, David Lloyd, Maria Deprez

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Guys and St Thomas’ NHS Foundation Trust（盖伊和圣托马斯国民保健信托基金会） 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SPARC流水线，结合物理信息SVR与DL模型辅助，实现胎儿心脏MRI自动重建，缩短时间、提升质量，适配临床部署且公开可用。

Cross-Modal MRI Ovary Segmentation in Endometriosis Using Unpaired TVUS Prototype Priors

基于未配对经阴道超声（TVUS）原型先验的子宫内膜异位症跨模态MRI卵巢分割

Xingjian Kang, Lina Felsner, Dominik Perrin, Daiqi Liu, Jasmin Arjomandi, Franziska Mathis-Ullrich, Alexandra Stoll, Katharina Breininger

机构 * Center for AI and Data Science (CAIDAS), Julius-Maximilians-Universität Würzburg（维尔茨堡大学人工智能与数据科学中心） ； Institute for Computational Imaging and AI in Medicine (CompAI), Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算成像与医学人工智能研究所） ； Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学模式识别实验室） ； Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学生物医学工程人工智能系） 纠错

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

AI总结 针对子宫内膜异位症MRI卵巢分割难题，本研究提出结合TVUS原型库的双分支框架，适配MedSAM3对齐跨模态特征，在相关数据集上较SOTA方法提升超5个百分点，验证了原型库与热身预训练的作用。

An Open Source Reference System for Portable Low-Field MRI

用于便携式低场MRI的开源参考系统

David Schote, Helge Herthum, Umberto Zanovello, Julia Pfitzer, Ivo Jutte, Jan Gregor Frintz, Ilia Kulikov, Sebastian Littin, Frank Seifert, Christoph Kolbitsch, Lukas Winter

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)

AI总结 该研究提出一种基于~50 mT永磁体的开源便携式低场MRI参考系统，集成云原生平台与Pulseq序列，经双站点验证可实现高可重复性与定量对比，支持跨站点研究及技术协作开发。

Comments 23 pages, 11 figures

Bound-Aware Per-Organ Recall Risk Control for Multi-Organ CT Segmentation under Clinical Domain Shift

临床域偏移下多器官CT分割的边界感知器官级召回率风险控制

Souraj Adhikary, Negar Chabi, Andre Mastmeyer

机构 * Jade Hochschule Wilhelmshaven（威廉港雅德应用科学大学） 纠错

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

AI总结 针对临床域偏移下多器官CT分割的召回率保证问题，该研究为AMOS训练的nnU-Net校准器官级阈值，对比多种风险控制方法，提出WSR投注界可高效重新认证Tier-1器官，为多器官分割的风险控制提供了新方案。

Comments 12 pages, 4 figures, 2 tables

A Few Cases Are All You Need: An Empirical Study of Annotation-Efficient LoRA Fine-Tuning of MedSAM3

少数案例足矣：对MedSAM3的标注高效LoRA微调的实证研究

Sachin Dudda Nagaraju, Bendik Skarre Abrahamsen, Ashkan Moradi, Mattijs Elschot

机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） ； St. Olavs Hospital, Trondheim University Hospital（圣奥拉夫斯医院（特隆赫姆大学医院）） 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 该研究针对MedSAM3，用LoRA微调实现仅10个标注案例即可让医学图像分割达到临床可用性能，在腹部器官和心脏分割任务上优于部分专业工具，且训练速度更快。

Clinically Structured Surrogate Rewards for Post-SFT Medical Image Captioning

SFT后医学图像字幕生成的临床结构化替代奖励

Hyun Jun Kim, Heeseung Shin, Changwon Lim

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

AI总结 该研究针对SFT后医学图像字幕生成，提出临床结构化替代奖励框架，结合生物医学语义等，在ImageCLEFmedical Caption测试集及三个主干上，提升了整体、相关性与事实性指标。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

Continuous-Time Reinforcement Learning for Controlled Hawkes Jump-Diffusions

受控霍克斯跳扩散过程的连续时间强化学习

Tomasz R. Bielecki, Thibaut Mastrolia, Haoze Yan

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对非马尔可夫环境下霍克斯驱动随机微分方程的随机控制问题，提出Hawkes-CT DDPG算法，通过马尔可夫化近似实现无模型学习，并在三类核上与离散时间强化学习方法对比。

Finite-player Optimal Stopping Games: Randomization, $α$-potentiality, and Learning

有限玩家最优停止博弈：随机化、α-位势与学习

Xin Guo, Mehdi Talbi, Qinxin Yan

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 针对有限玩家最优停止博弈复杂度随玩家数快速增长的问题，引入独立随机化形式，构造α-位势函数，提出Potential-CT-DDPG学习算法，数值实验验证了方法的有效性。

Hubb_DMFT and Wan2mb_DMFT: Continuous-Time Quantum Monte Carlo Solvers for Single- and Multi-Orbital Hubbard Model

Hubb_DMFT与Wan2mb_DMFT：适用于单轨道与多轨道哈伯德模型的连续时间量子蒙特卡洛求解器

A. A. Katanin

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究开发了Hubb_DMFT与Wan2mb_DMFT两款定制软件，基于iQIST v.0.7杂质求解器，采用改进的CT-QMC核心，分别适配单轨道和多轨道哈伯德模型，可精确求解强关联电子系统的DMFT方程。

Comments 15 pages, 3 figures

Simple, Safe, and Overlooked: Reclaiming Sustainable Domain Generalization with Statistical Color Matching

简单、安全且被忽视：通过统计色彩匹配重拾可持续的领域泛化

Sebastian Doerrich, Francesco Di Salvo, Shyam Nandan Rai, Marco Lents, Christian Ledig

机构 * University of Bamberg（班贝格大学） ； xAILab 纠错

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

AI总结 该研究提出高效可解释的Colorist策略，通过RGB空间统计色彩匹配提升医学图像分类器的领域泛化能力，在多类医学数据集上显著优于现有方法，且安全低耗。

Comments Accepted to DEMI @ MICCAI 2026 (4th Workshop in Data Engineering in Medical Imaging)

Optic Disc Segmentation in Fundus Images: From Classical Image Processing and Deformable Models to Modern AI

眼底图像中的视盘分割：从经典图像处理与可变形模型到现代人工智能

Buket D. Barkana

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

AI总结 本综述梳理视盘分割技术从经典方法到现代AI方法的发展，总结核心原则，指出边界模糊等持续挑战，为该领域研究提供方法学参考。

Subgroup performance analysis of adaptation strategies for chest X-ray foundation models

胸部X射线基础模型适配策略的子组性能分析

Dhruv Gupta, Emma A.M. Stanley, Fabio De Sousa Ribeiro, Sujal Desai, Ben Glocker

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Royal Brompton Hospital（皇家布朗普顿医院） ； Causality in Healthcare AI Hub（医疗保健AI因果关系中心） ； National Heart & Lung Institute（国家心肺研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对胸部X射线基础模型，探究三种参数高效适配技术对病理分类性能与子组公平性的影响，发现整体性能提升未必减少子组差异，公平性影响需直接按任务评估

Comments Accepted at MICCAI Workshop on Fairness of AI in Medical Imaging (FAIMI) 2026

Learning-State-Aware Dynamic Generative Data Augmentation on Small-Scale Datasets

面向小规模数据集的学习状态感知动态生成式数据增强

Ting Xiang, Chenxi Deng, Jinhui Zhao, Bingting Jiang, Ke Zhang, Changjian Chen, Zhuo Tang

机构 * Hunan University（湖南大学） 纠错

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

AI总结 针对小规模图像分类数据稀缺问题，提出LSADA方法，通过构建样本学习状态映射增强强度，采用解耦增强与扩散融合策略，在9个数据集上较SOTA动态GDA方法取得平均2.5%-4.5%的性能提升。

OptiModNet: A UNet-Transformer Hybrid with Grouped-Query and Channel Attention for Optic Disc and Cup Segmentation

OptiModNet：用于视盘和视杯分割的结合分组查询与通道注意力的UNet-Transformer混合模型

Soumili Ghosh, Debapriya Roy, Aryan Das, Bikash Santra

机构 * IEM Saltlake（IEM盐湖校区） ； Techno Main Salt Lake（Techno主盐湖校区） ； VIT Bhopal University（博帕尔维洛尔理工大学） ； IIT Jodhpur（焦特布尔印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出OptiModNet，一款用于视盘和视杯分割的轻量混合架构，结合分组查询与通道注意力及聚合金字塔损失，在REFUGE2数据集上实现超现有方法2.5%的最优性能，且仅需3.73 GFLOPs和1.93M参数，兼顾高性能与低计算量。

Entrywise Positivity Preservers on Green Matrices

Wei Xie

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

Comments 22 pages

A systematic review of machine learning techniques to address diagnosis and treatment of autism: challenges and opportunities

解决自闭症诊断与治疗的机器学习技术系统综述：挑战与机遇

Rafael Muñoz-Terol, Jesús Peral, Sandra Amador, David Gil

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

AI总结 本系统综述分析2017-2023年55项研究，探究ML在ASD诊断治疗的应用，指出监督学习为主、深度学习作用扩大，需整合多模态数据并加强跨学科合作。

Comments 17 pages, 8 figures

Verifiable abstention makes AI leak diagnosis accountable in water distribution networks

可验证弃权使AI在供水管网泄漏诊断中具备可问责性

Tianwei Mu, Yue Wang, Mingzhe Yuan, Manhong Huang, Wenhong Wang, Xuerui Yin, Qing Luo, Min Xiao, Hui Yang, Jun Li, Dan Xue

机构 * School of Municipal Engineering and Environment, Shenyang Jianzhu University（沈阳建筑大学市政工程与环境学院） ； Guangzhou Institute of Industrial Intelligence（广州工业智能研究院） ； College of Environment, Shenyang University（沈阳大学环境学院） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； College of Environmental Science and Engineering, State Environmental Protection Engineering Center for Pollution Treatment and Control in Textile Industry, Donghua University（东华大学环境科学与工程学院（国家环境保护纺织污染防治工程技术中心）） ； School of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology（沈阳工业大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 该研究针对供水管网泄漏诊断中AI缺乏问责性的问题，提出结合执行器智能体、监督智能体与LLM审计员的可验证弃权决策方法，提升了决策精度与挖掘正确性，为自主水基础设施运营提供可行路径。

Comments 42 pages, 5 main figures, 1 main table, 2 extended data figures, 3 supplementary figures, 15 supplementary tables. Code and data availability described in the paper

MIFR: A Modality-Invariant and Fair Representation Framework for Skin Disease Classification

MIFR：用于皮肤病分类的模态不变公平表示框架

Asonyu Senge Njih, Yvan Guifo Fodjo, Vianney Kengne Tchendji, Jerry Lacmou Zeutouo, Kerol Djoumessi

机构 * University of Dschang（德昌大学） ； Université Paris-Panthéon-Assas（巴黎先贤祠-阿萨斯大学） ； Université de Picardie Jules Verne（儒勒·凡尔纳皮卡第大学） ； Hertie Institute for AI in Brain Health, University of Tübingen（蒂宾根大学赫蒂脑健康人工智能研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG；medical AI(comments)

AI总结 本研究提出MIFR框架，通过配对临床与皮肤镜图像的多目标损失训练，实现皮肤病分类的模态不变性与公平性，在多数据集上验证了其预测性能与公平性。

Comments Accepted for publication at the First Workshop on Advancing African Medical AI through Global Integration (AFRICAI)-MICCAI 2026

Transforming Heart Disease Prediction with Advanced Machine Learning Techniques

用先进机器学习技术变革心脏病预测

Sami Ullah, Muhammad Mohsin Khan

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

AI总结 本研究对比多种ML分类器在UCI、Kaggle心脏病数据集上的性能，发现SVM在UCI数据集、Simple Cart在Kaggle数据集上表现最优，经调参的ML模型可辅助心脏病早期诊断。

Grading the Graders: Verification Autonomy Levels (L0-L5) for LLM Reasoning

评估评估者：面向大语言模型推理的验证自主等级（L0-L5）

Yajie Yin

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出验证自主等级（VAL）元标准，解决验证领域的等级概念混淆，明确不同验证方案的完备性边界，相关代码与评估材料已公开。

Comments Code and data: this https URL (https://github.com/1549080929-debug/math_agent) Keywords: LLM verification; verification autonomy; completeness; ground truth; trustworthy AI Writing and implementation assisted by an AI language model; all experiments, data, and research decisions are the author's own

FinRCA-Bench: Benchmarking Evidence Retrieval and Reasoning for Financial AI Systems

FinRCA-Bench：面向金融AI系统的证据检索与推理基准

Pratik Ghawate

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究推出FinRCA-Bench基准，评估金融AI系统的证据检索与推理，发现检索架构影响性能，正确根本原因标签是可审计诊断的弱代理。

Comments 19 pages, 4 figures, 7 tables. Code and data: this https URL (https://github.com/PratikGhawate/FinRCA-AI-Bench)

Optimized Fuzzy Logic Approach with the IEEE Key Gas Method for Diagnosing Power Transformer Faults Using Dissolved Gas Analysis

结合IEEE关键气体法的优化模糊逻辑方法，用于通过溶解气体分析诊断电力变压器故障

Kim-Anh Nguyen, Huy Hoang Le, Ba Tu Phung

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出结合模糊逻辑与IEEE关键气体法的FL-KGM模型，优化隶属度函数与规则集并分离CO和CO₂，经真实数据集验证准确率达98.6%，可提升电力变压器故障诊断效果。

Comments This paper was presented at 2025 10th International Conference on Applying New Technology in Green Buildings (ATiGB). Please cite the published version

EVADE: Evidence-Verified Agentic Diagnosis with Escape

EVADE：带弃权机制的证据验证智能诊断方法

Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Nur Mohammad Fahad

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Murdoch University（默多克大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对医学VLMs不可靠问题，提出无需训练的EVADE方法，通过跨图像视图验证一致性并引入弃权机制，在多医学VQA数据集上提升了校准度与选择性风险，同时维持了准确率。

Large Language Models in Mental Health: A Systematic Review of Applications, Innovations, and Ethical Challenges

心理健康领域的大语言模型：应用、创新与伦理挑战的系统综述

Yisong Chen, Yifan Gao, Sijing Yu, Chuqing Zhao, Yang Lu

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该系统综述梳理了大语言模型在心理健康领域的多类应用、技术创新，同时探讨了其面临的伦理与监管挑战，并倡导建立保障其安全公平部署的框架。

Comments Systematic review. Published in Journal of Industrial Integration and Management (2025). Applications of large language models in mental health, including social media analysis, clinical conversational agents, therapy support tools, multimodal learning, and ethical considerations

Open-MOPD: Diagnosing and Fixing Capability Imbalance in Multi-Teacher On-Policy Distillation

Open-MOPD：诊断与修复多教师在线蒸馏中的能力不平衡

Huan-ang Gao, Haohan Chi, Yong Yan, Shiyuan Feng, Hanlin Wu, Zheng Jiang, Bingxiang He, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Hao Zhou

机构 * SIA-Lab of Tsinghua AIR and ByteDance Seed（清华大学AIR与字节跳动种子SIA实验室） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 本研究针对多教师在线蒸馏（M-OPD）的能力不平衡问题，提出 Open-MOPD 框架，通过三种机制将提升空间恢复率从 35.6% 提升至 83.4%，并开源了相关方案与评估套件。

Comments Project page: this https URL (https://bytedtsinghua-sia.github.io/Open-MOPD/)

Multi-Class Electrical and Mechanical Fault Classification Using Random Convolutional Kernels

基于随机卷积核的多类机电故障分类

Mouhamadou Mansour Lo, Mouad Talbaoui, Gildas Morvan, Mathieu Rossi, Fabrice Morganti, David Mercier

机构 * University of Artois（阿图瓦大学） ； LSEE ； LGI2A 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究评估SelF-Rocket用于机电故障多类诊断，提出其多变量扩展方法，在两个基准数据集上对比ROCKET类方法，证实该方法的准确率-延迟权衡最优且在挑战性数据集上表现出色。

Comments Interdisciplinary Conference on Electrics and Computer (INTCEC 2026)