医学 AI

MambaX-Net: Dual-Input Mamba-Enhanced Cross-Attention Network for Longitudinal Prostate MRI Segmentation

MambaX-Net：双输入Mamba增强交叉注意力网络用于纵向MRI分割

Yovin Yahathugoda, Davide Prezzi, Patricia A. Gutierrez, Piyalitt Ittichaiwong, Vicky Goh, Sebastien Ourselin, Michela Antonelli

机构 * School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King’s College London, United Kingdom（生物医学工程与成像科学学院，伦敦国王学院，英国） ； Department of Radiology, Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust, United Kingdom（放射科，盖茨和圣Thomas国家卫生信托基金会，英国） 纠错

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

AI总结 MambaX-Net通过双输入和Mamba增强的交叉注意力模块，实现纵向MRI前列腺分割的高效准确分割。

Comments Added version of record from Medical Image Analysis

Anatomy Contextualized Adaptation of CT Foundation Models

CT基础模型的解剖学上下文适配

Roshan Kenia, Stephanie L McNamara, William Lotter

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Brigham and Women’s Hospital（布里格姆妇女医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量框架ACA，适配冻结CT基础模型实现解剖学级视觉-语言对齐，在Merlin、CT-RATE数据集上零样本发现分类性能优于基线，训练耗时短且可保留增强全局解剖学上下文。

Comments Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026 MedFM-Bench Workshop

Exploiting Completeness Perception with Diffusion Transformer for Unified 3D MRI Synthesis

利用扩散变换器的完整性感知实现统一的3D MRI合成

Junkai Liu, Nay Aung, Theodoros N. Arvanitis, Joao A. C. Lima, Steffen E. Petersen, Le Zhang

机构 * School of Engineering, University of Birmingham, UK（伯明翰大学工程学院） ； William Harvey Research Institute, Queen Mary University London, UK（女王玛丽大学伦敦威廉·哈里维研究所） ； Barts Heart Centre, St Bartholomew’s Hospital, Barts Health NHS Trust, UK（巴特勒心脏中心，圣巴塞洛缪医院，巴特勒健康 NHS信托） ； Division of Cardiology, Johns Hopkins University School of Medicine, US（约翰霍普金斯大学医学院心脏病科） 纠错

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

AI总结 本文提出CoPeDiT模型，通过完整性感知机制提升3D MRI合成的语义一致性与鲁棒性。

Comments Accepted to TMLR

A Reference System for Open Source 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

MKG-CARE: Case-Aware Reasoning with Multimodal Knowledge Graphs for Explainable Medical Image Diagnosis

基于多模态知识图谱和可靠性引导精化的病例感知医学图像分类

Yiming Xu, Yixuan Liu, Yuhang Zhang, Ling Zheng, Yihan Wang, Qi Song

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于多模态知识图谱的病例感知推理框架，通过构建结构化诊断记忆、自适应检索相似病例、知识传播与注入机制以及置信度校准的决策精化方案，提升医学图像分类的性能和可解释性。

FORCE-Interior: Measurement-Consistent Adaptation of a Poisson-Flow Generative Prior for Interior CT

FORCE-Interior：用于内部断层扫描重建的泊松流生成先验

Kang Chen, Wenjun Xia, Jianxu Wang, Mahmud Wasif Nafee, Ge Wang

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

AI总结 针对内部断层扫描中投影截断致逆问题不适定及现有方法泛化性不足等挑战，提出FORCE-Interior框架，结合全视野测量约束初始化与每步数据一致性，在不同截断ROI尺寸上提升重建质量并保持投影域一致性。

FermatSyn: SAM2-Enhanced Bidirectional Mamba with Isotropic Spiral Scanning for Multi-Modal Medical Image Synthesis

FermatSyn: 基于改进双向Mamba的多模态医学图像合成方法

Feng Yuan, Yifan Gao, Haoyue Li, Xin Gao

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； SII（上海信息研究所） 纠错

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

AI总结 FermatSyn通过改进的双向Mamba结合Fermat螺旋扫描策略，解决多模态医学图像合成中全局一致性与局部细节的平衡问题，提升合成图像质量与临床应用价值。

Comments MICCAI 2026

4DLoG: Generative Modeling of Neurodegenerative Brain Anatomy with 4D Longitudinal Diffusion Model

利用4D纵向扩散模型生成神经退行性脑解剖结构

Nivetha Jayakumar, Swakshar Deb, Bahram Jafrasteh, Qingyu Zhao, Miaomiao Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Radiology（放射学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science（电气与计算机工程系、计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种4D纵向扩散模型，用于生成神经退行性疾病的脑解剖结构，通过临床变量条件生成准确的脑部变化轨迹，验证了其在疾病分类和分割中的有效性。

A Neurosymbolic Approach for Explainable Early Diagnosis of Alzheimer's Disease

一种用于阿尔茨海默病可解释早期诊断的神经符号方法

Ranveer Singh, Pranuthi Tenali, Saurabh Mathur, Ameet Soni, Vaishali Phatak, Karla Lynch, Daniel Murman, Matthew Rizzo, Sriraam Natarajan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出一种自动化流程，用预训练基础模型处理言语流畅性测试音频构建贝叶斯网络，以实现阿尔茨海默病的可解释早期诊断，成功恢复临床知识并识别语言标志物间新关系。

Detecting Explanatory Insufficiency in Learned Representations: A Framework for Representational Vigilance

检测学习表示中的解释不充分性：表示警觉性框架

Jacques Raynal, Pierre Slangen, Elsa Raynal, Jacques Margerit

机构 * Laboratory of Bioengineering and Nanosciences (LBN), University of Montpellier（蒙彼利埃大学生物工程与纳米科学实验室） ； EuroMov Digital Health in Motion, University of Montpellier, IMT Mines Alès（蒙彼利埃大学EuroMov数字健康运动实验室，IMT阿莱斯矿业学院） ； Certified Sophrologist, Sensorimotor Practice（认证心理放松治疗师，感觉运动实践） ； Emeritus Professor, University of Montpellier（蒙彼利埃大学名誉教授） 纠错

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

AI总结 提出VER框架，通过识别持久残差结构来监测学习表示的充分性，补充传统评估方法。

Comments 14 pages, 2 figures, no tables, 16 references. Version 3. Conceptual and methodological framework for monitoring representational adequacy and detecting explanatory insufficiency in learned representations. Introduces a five-operation representational-vigilance process

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 v2: reproducibility study (kappa~0.8), agent-security case (PPMF), anchor semantics, 15+ fixes. 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

EchoTrace: Diagnosing Recursive Risks in LLM-Powered Recommender Systems

循环中的回声：在LLM推荐系统中反馈循环下的风险诊断

Donguk Park, Dongwon Lee, Yeon-Chang Lee

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种角色感知的诊断框架，用于分析LLM推荐系统中反馈循环下的系统性风险，包括偏见、幻觉和自我强化的暴露模式。

Comments Accepted by ACM CIKM 2026

A Distributional Robustness Margin For Pathology Foundation Models

超越计数：病理学基础模型的分布稳健性余量

Clément Grisi, Jeroen van der Laak, Geert Litjens

机构 * Radboud University Medical Center（拉德堡德大学医学中心） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究病理学基础模型受非生物学变异影响的问题，提出交叉混杂稳健性余量（CRoMa），通过直接比较距离评估模型稳健性，将其重塑为队列范围的余量分布，为模型选择和稳健性评估提供原则基础。

Comments Preprint

Calibrated Triage, Not Autonomy: Confidence Estimation for Medical Vision-Language Models

校准的分诊，而非自主：医学视觉-语言模型的置信度估计

Reza Khanmohammadi, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：pathology(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 针对医学视觉-语言模型在回答时可能忽略图像而依赖语言先验的问题，提出使用置信度估计进行校准分诊，通过评估七种置信度估计器，发现高置信度区域是区分可用估计器的关键，最佳探针可将错误率从41-45%降至1-4%，但无估计器在所有领域和模型中一致最优。

Drift-Adaptive ICU Intervention Prediction: Freezing the Physiological Encoder for Auditable Model Updating

重症监护室时间序列预测中的生物失忆：一种具有时间检索的漂移自适应双流架构

Fatema Ferdous Tamanna, K. M. Merajul Arefin, Md. Abdul Masud

机构 * Patuakhali Science and Technology University（帕图阿卡利科学技术大学） ； University of Dhaka（达卡大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 研究重症监护室时间序列预测中临床决策支持系统退化问题，提出自适应临床智能架构，通过解耦生理与治疗表征、限制参数更新等实现漂移自适应，实验验证其有效性，为高风险临床环境中部署自适应模型提供模板。

Comments v2: narrower scope. The v1 cross-model XGBoost comparison, is not carried forward: it used a fixed threshold across differently calibrated models. Claims are now restricted to within-architecture comparisons (selective vs. full adaptation); retrieval results are exploratory. Title updated. 12 pages, 4 figures, 7 tables. Code: this https URL (https://github.com/empresst/ClinicalRag). Under review

Fast 360-Degree 3D Metrology for Directed Energy Deposition

用于定向能量沉积的快速360度三维计量

James Taylor, Jiazhang Wang, Guanzhong Hu, Zihan Chen, Ping Guo, Florian Willomitzer

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对定向能量沉积（DED）现有三维监测的不足，提出单镜头多视图偏振条纹投影轮廓术（FPP）系统，实现360度快速三维计量，深度精度优于60μm，可用于DED的实时原位层间监测。

Comments 12 pages, 10 figures

ATBench: A Diverse and Realistic Agent Trajectory Benchmark for Safety Evaluation and Diagnosis

ATBench：一个多样且现实的代理轨迹基准，用于安全评估与诊断

Yu Li, Haoyu Luo, Yuejin Xie, Yuqian Fu, Zhonghao Yang, Shuai Shao, Qihan Ren, Wanying Qu, Yanwei Fu, Yujiu Yang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； KAUST（卡塔尔人工智能科学中心） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 ATBench通过多样化的轨迹和现实场景评估代理安全，包含1000条轨迹，挑战性强，支持跨基准比较和长周期故障诊断。

LongRCA Bench: Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures

LongRCA Bench：诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因

Yunfei Zhang, Boyu Feng, Changhua Pei, Zexin Wang, Zhihuang Peng, Xinlong Liu, Hengyue Jiang, Difeng Ma, Jiayi Zhang, Yongzhou Yao, Yanan Zhao, Fei Sun, Yintong Huo, Zhaoyang Liu, Jingjing Li, Gaogang Xie, Dan Pei

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准，本文提出无需训练的 RCTA 方法，在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线，表明需将二者作为独立评估目标。

Comments 18 pages, 6 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author