医学 AI

Bilevel Optimized Implicit Neural Representation for Scan-Specific Accelerated MRI Reconstruction

双层优化隐式神经表示用于特定扫描的加速MRI重建

Hongze Yu, Jeffrey A. Fessler, Yun Jiang

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

AI总结 本文提出了一种双层优化隐式神经表示方法，用于特定扫描的MRI加速重建，通过自动优化超参数实现定制化重建，无需训练数据，提升图像质量。

Comments 10 pages, 8 figures

Journal ref IEEE Trans. Med. Imag., early access, 2026

A Two-Stage Multi-Modal MRI Framework for Lifespan Brain Age Prediction

一种用于全生命周期脑年龄预测的双阶段多模态MRI框架

Dingyi Zhang, Ruiying Liu, Yun Wang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Emory University（埃默里大学生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 本文提出双阶段多模态MRI框架，通过独立处理模态并融合评估，实现对全生命周期脑成熟度的统一评估。

Efficient Brain Extraction of MRI Scans with Mild to Moderate Neuropathology

高效提取带有轻度至中度神经病变的MRI扫描

Hjalti Thrastarson, Lotta M. Ellingsen

机构 * Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland（电气与计算机工程学院，冰岛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种高效且鲁棒的MRI脑部提取方法，通过改进的U-Net和新的损失函数实现脑外表面的一致分割，适用于存在神经病变的图像。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of SPIE Medical Imaging 2026

Deep Learning Applications in Medical Image Analysis: Advancements, Challenges, and Future Directions

Aimina Ali Eli, Abida Ali

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；MRI(abstract)；CT(abstract)；pathology(abstract)

PrepNet: A Convolutional Auto-Encoder to Homogenize CT Scans for Cross-Dataset Medical Image Analysis

Mohammadreza Amirian, Javier A. Montoya-Zegarra, Jonathan Gruss, Yves D. Stebler, Ahmet Selman Bozkir, Marco Calandri, Friedhelm Schwenker, Thilo Stadelmann

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；CT(title,abstract)；diagnosis(abstract)；biomedical(comments,journal_ref)

Comments 7 pages 4 figures peer reviewed and published in IEEE EMBS Regional Conference on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI 2021)

Journal ref IEEE EMBS Regional Conference on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI 2021)

Cardiac MRI Through-Plane Super-Resolution Guided by Reference and Memory

基于参考和记忆引导的心脏MRI平面内超分辨率

Shaoming Pan, Chenchuhui Hu, Leon Axel, Meng Ye

机构 * University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； New York University Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院） 纠错

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

AI总结 研究针对临床心脏MRI平面间分辨率粗糙的问题，提出STRMSR框架，利用参考视图和中间结果重建高分辨率心脏容积，通过粗到细匹配、动态特征聚合等方法，在WHS数据集实验中，相比基线在不同上采样因子下有一致改进。

Comments 8 pages, 3 figures 2 tables (accepted In International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) Workshop STACOM, 2026 (oral))

Validation of Fully-Automated Deep Learning-Based Fibroglandular Tissue Segmentation for Efficient and Reliable Quantitation of Background Parenchymal Enhancement in Breast MRI

用于乳腺MRI中背景实质增强高效可靠量化的全自动深度学习型纤维腺体组织分割验证

Yu-Tzu Kuo, Anum S. Kazerouni, Vivian Y. Park, Wesley Surento, Suleeporn Sujichantararat, Daniel S. Hippe, Habib Rahbar, Savannah C. Partridge

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

AI总结 本研究验证了一种开源全自动深度学习型纤维腺体组织分割方法，其在乳腺MRI背景实质增强量化中，较半自动模糊C均值方法相关性更强、质量更高，可提升效率并助力标准化乳腺癌风险评估。

Journal ref Proc. SPIE 13926, Medical Imaging 2026: Computer-Aided Diagnosis, 139262F (2026)

Rotation Equivariant Convolutions in Deformable Registration of Brain MRI

脑部MRI变形登记中的旋转等变卷积

Arghavan Rezvani, Kun Han, Anthony T. Wu, Pooya Khosravi, Xiaohui Xie

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 本文提出在脑部MRI变形登记网络中集成旋转等变卷积，通过实验验证其在提升登记精度、增强鲁棒性和提高样本效率方面的优势。

Comments Accepted at the 2026 International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) Poster 4-page paper presentation

FlowLet: Conditional 3D Brain MRI Synthesis using Wavelet Flow Matching

FlowLet: 基于小波流匹配的条件性3D脑MRI合成

Danilo Danese, Angela Lombardi, Matteo Attimonelli, Giuseppe Fasano, Tommaso Di Noia

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工学院） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

AI总结 提出FlowLet框架，利用可逆3D小波域中的流匹配生成年龄条件化的3D脑MRI，避免重建伪影并降低计算需求，实验证明其生成高保真体积且提升脑年龄预测模型对低代表性年龄组的性能。

Comments Accepted at Medical Image Analysis (Elsevier)

MMRINet: Efficient Mamba-Based Segmentation with Dual-Path Refinement for Low-Resource MRI Analysis

MMRINet: 基于Mamba的高效双路径细化分割网络用于低资源MRI分析

Abdelrahman Elsayed, Ahmed Jaheen, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出MMRINet，一种基于Mamba的轻量级分割网络，通过双路径特征细化和渐进特征聚合，在低资源MRI分析中以2.5M参数实现高效分割，在SSA数据集上优于UNETR等基线。

Comments Accepted at The Medical Image Understanding and Analysis Conference (MIUA 2026)

Dual-Domain Equivariant Generative Adversarial Network for Multimodal CT-PET Synthesis

双域等变生成对抗网络用于多模态CT-PET合成

Gabriel Steele, Alzahra Altalib, Alessandro Perelli

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

AI总结 提出双域等变生成对抗网络（DDE-GAN），联合空间与频域学习并融入旋转等变性，实现高保真多模态CT-PET图像合成。

Comments 4 pages, 3 figures, 1 table, 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

SpineReport: Automated 3D Quantification and Reporting of Lumbar Spine Degeneration on MRI

SpineReport: MRI上腰椎退变的自动化3D量化与报告

Nathan Molinier, Adrian A. Marth, Reto Sutter, Christoph Germann, Jacob A. Connolly, Mathieu Guay-Paquet, Nathan D. Schilaty, Kenneth A. Weber, Julien Cohen-Adad

机构 * NeuroPoly, Institute of Biomedical Engineering, Polytechnique Montreal（NeuroPoly，生物医学工程研究所，蒙特利尔大学） ； Mila, Quebec AI Institute, Montreal（Mila，魁北克人工智能研究所，蒙特利尔） ； Department of Radiology, Balgrist University Hospital, Zurich（放射科，巴尔格里斯大学医院，苏黎世） ； Faculty of Medicine, University of Zurich（医学学院，苏黎世大学） ； Department of Neurosurgery, Brain & Spine, University of South Florida（神经外科，脑与脊柱，佛罗里达大学） ； Center for Neuromusculoskeletal Research, University of South Florida（神经肌肉研究中心，佛罗里达大学） ； Department of Medical Engineering, University of South Florida（医学工程系，佛罗里达大学） ； Stanford School of Medicine, Stanford（斯坦福医学院，斯坦福） ； Functional Neuroimaging Unit, CRIUGM, Université de Montréal（功能神经影像单元，CRIUGM，蒙特利尔大学） ； Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, Université de Montréal（圣若泽中心研究，蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 提出SpineReport开源框架，利用鲁棒解剖分割从腰椎MRI中提取3D形态和信号特征，生成个体化报告，在中央管狭窄评估中AUC达0.95。

Comments Submitted to Medical Image Analysis

Learnable Total Variation with Lambda Mapping for Low-Dose CT Denoising

可学习总变分与Lambda映射用于低剂量CT去噪

Yusuf Talha Basak, Mehmet Ozan Unal, Metin Ertas, Isa Yildirim

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出可学习总变分框架，通过结合展开的总变分求解器与LambdaNet预测像素级正则化图，实现空间自适应平滑，实验显示在低剂量CT去噪中优于传统TV和FBP+U-Net。

Journal ref 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

CT-OT Flow: Estimating Continuous-Time Dynamics from Discrete Temporal Snapshots

CT-OT Flow：从离散时间快照估计连续时间动态

Keisuke Kawano, Takuro Kutsuna, Naoki Hayashi, Yasushi Esaki, Hidenori Tanaka

机构 * Toyota Central R&D Labs., Inc.（丰田中央研发实验室） 纠错

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

AI总结 提出CT-OT Flow框架，通过部分最优对齐和核平滑从离散快照重建连续时间动态，在合成和真实数据上降低分布与轨迹误差。

Comments https://github.com/ToyotaCRDL/CT-OT_Flow

A Portable Brain MRI Scanner for Underserved Settings and Point-Of-Care Imaging

面向资源匮乏环境和即时护理的可便携脑部MRI扫描仪

Clarissa Z. Cooley, Patrick C. McDaniel, Jason P. Stockmann, Sai Abitha Srinivas, Stephen Cauley, Monika Sliwiak, Charlotte R. Sappo, Christopher F. Vaughn, Bastien Guerin, Matthew S. Rosen, Michael H. Lev, Lawrence L. Wald

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

AI总结 提出一种基于紧凑轻量永磁体的低场便携脑部MRI扫描仪，通过Halbach磁体设计和内置读出梯度场降低成本和基础设施需求，实现资源受限环境下的神经影像诊断。

Comments under review at Nature Biomedical Engineering

Decentralized Direct Volume Rendering: A Browser-Native GPU Architecture for MRI Digital Twins in Resource-Constrained Settings

去中心化直接体渲染：一种浏览器原生的GPU架构，用于资源受限环境中的MRI数字孪生

Oserebameh Augustine Beckley

机构 * Lagos State University（拉各斯州大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种去中心化的浏览器原生GPU架构，用于在资源受限环境中实现高保真的MRI数字孪生，通过在低成本集成边缘GPU上执行确定性的单次通过射线投射和形态学梯度计算，实现了快速的像素生成和稳定的交互性能。

Comments 10 pages, 4 figures. Live interactive browser demo available at: https://webgpu-mri.vercel.app/ . Source code repository: https://github.com/Bahdmanbabzo/webgpu-mri

The autoPET3 Challenge: Automated Lesion Segmentation in Whole-Body PET/CT $\unicode{x2013}$ Multitracer Multicenter Generalization

autoPET3挑战：全身体 PET/CT 中病变分割的自动化分割——多示踪多中心泛化

Jakob Dexl, Katharina Jeblick, Andreas Mittermeier, Balthasar Schachtner, Anna Theresa Stüber, Johanna Topalis, Maximilian Rokuss, Fabian Isensee, Klaus H. Maier-Hein, Hamza Kalisch, Jens Kleesiek, Constantin M. Seibold, Hussain Alasmawi, Lap Yan Lennon Chan, Yixuan Yuan, Alexander Jaus, Rainer Stiefelhagen, Pauline Ornela Megne Choudja, Konstantin Nikolaou, Christian La Fougère, Sergios Gatidis, Matthias P. Fabritius, Maurice Heimer, Gizem Abaci, Lalith Kumar Shiyam Sundar, Rudolf A. Werner, Jens Ricke, Clemens C. Cyran, Thomas Küstner, Michael Ingrisch

机构 * Department of Radiology, LMU University Hospital, LMU Munich（莱比锡大学医院放射科，莱比锡大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University Hospital Tübingen, Department of Radiology（图宾根大学医院放射科） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射科） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心（DKFZ）） ； Pattern Analysis and Learning Group, Department of Radiation Oncology, Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院放射肿瘤学部模式分析与学习组） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University（海德堡大学数学与计算机科学学院） ； Institute for AI in Medicine (IKIM), University Hospital Essen (AöR)（医学人工智能研究所（IKIM），埃森大学医院（AöR）） ； Department of Nuclear Medicine, University Hospital Essen (AöR)（核医学部，埃森大学医院（AöR）） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学电子工程系） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； HIDSS4Health - Helmholtz Information and Data Science School for Health（HIDSS4Health - 海德堡信息与数据科学健康学校） ； Department of Nuclear Medicine, LMU University Hospital, LMU Munich（莱比锡大学医院核医学部，莱比锡大学） ； Comprehensive Pneumology Center (CPC-M), Member of the German Center for Lung Research (DZL)（综合肺科中心（CPC-M），德国肺癌研究中心（DZL）成员） ； relAI – Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI（relAI - 卡诺德·祖斯可靠性人工智能卓越学校） ； Cluster of Excellence iFIT (EXC 2180) "Image Guided and Functionally Instructed Tumor Therapies", University of Tübingen（卓越中心iFIT（EXC 2180）"图像引导和功能指导肿瘤治疗"，图宾根大学） 纠错

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

AI总结 autoPET3挑战评估了全身体PET/CT中病变分割的自动化方法，通过多示踪多中心泛化设置测试，提出了一种基于nnU-Net的3D网络，改进了分割性能。

Comments Preprint submitted to Medical Image Analysis

Deep Learning-Based Segmentation of Peritoneal Cancer Index Regions from CT Imaging

基于深度学习的CT影像中腹膜癌指数区域分割

Pieter C. Gort, Lotte J. S. Ewals, Marion W. Tops-Welten, Cris H. B. Claessens, Joost Nederend, Fons van der Sommen

机构 * Catharina Hospital Eindhoven（埃因霍温卡塔琳娜医院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于深度学习的自动分割方法，用于CT影像中腹膜癌指数区域的分割，评估nnU-Net和Swin UNETR在62例CT扫描中的性能，结果显示nnU-Net在Dice系数上表现更优，为非侵入性影像评估奠定了基础。

Comments Accepted for presentation at Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2026

Improve Cross-Modality Segmentation by Treating T1-Weighted MRI Images as Inverted CT Scans

Hartmut Häntze, Lina Xu, Maximilian Rattunde, Leonhard Donle, Felix J. Dorfner, Alessa Hering, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Charité - Universitätsmedizin Berlin（柏林查理医院） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Radboud University Medical Center（拉德伯德大学医学中心） ； Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

Comments 6 pages, 3 figures, updated data and methodology, conclusion unchanged

Journal ref Eur Radiol Exp 9, 93 (2025)

Hybrid Deep Learning Framework for Classification of Kidney CT Images: Diagnosis of Stones, Cysts, and Tumors

Kiran Sharma, Ziya Uddin, Adarsh Wadal, Dhruv Gupta

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

Can Domain Experts Rely on AI Appropriately? A Case Study on AI-Assisted Prostate Cancer MRI Diagnosis

Chacha Chen, Han Liu, Jiamin Yang, Benjamin M. Mervak, Bora Kalaycioglu, Grace Lee, Emre Cakmakli, Matteo Bonatti, Sridhar Pudu, Osman Kahraman, Gul Gizem Pamuk, Aytekin Oto, Aritrick Chatterjee, Chenhao Tan

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；diagnosis(title,abstract)；clinical AI(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

Tumor Location-weighted MRI-Report Contrastive Learning: A Framework for Improving the Explainability of Pediatric Brain Tumor Diagnosis

Sara Ketabi, Matthias W. Wagner, Cynthia Hawkins, Uri Tabori, Birgit Betina Ertl-Wagner, Farzad Khalvati

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

U-Mamba: Enhancing Long-range Dependency for Biomedical Image Segmentation

Jun Ma, Feifei Li, Bo Wang

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

Deep Learning Body Region Classification of MRI and CT examinations

Philippe Raffy, Jean-François Pambrun, Ashish Kumar, David Dubois, Jay Waldron Patti, Robyn Alexandra Cairns, Ryan Young

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

Comments 21 pages, 2 figures, 4 tables

Journal ref Journal of Digital Imaging (2023) 1-11

Meta-information-aware Dual-path Transformer for Differential Diagnosis of Multi-type Pancreatic Lesions in Multi-phase CT

Bo Zhou, Yingda Xia, Jiawen Yao, Le Lu, Jingren Zhou, Chi Liu, James S. Duncan, Ling Zhang

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

Comments Accepted at Information Processing in Medical Imaging (IPMI 2023)

Sinogram upsampling using Primal-Dual UNet for undersampled CT and radial MRI reconstruction

Philipp Ernst, Soumick Chatterjee, Georg Rose, Oliver Speck, Andreas Nürnberger

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

Human-level COVID-19 Diagnosis from Low-dose CT Scans Using a Two-stage Time-distributed Capsule Network

Parnian Afshar, Moezedin Javad Rafiee, Farnoosh Naderkhani, Shahin Heidarian, Nastaran Enshaei, Anastasia Oikonomou, Faranak Babaki Fard, Reut Anconina, Keyvan Farahani, Konstantinos N. Plataniotis, Arash Mohammadi

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

Deep Learning in Detection and Diagnosis of Covid-19 using Radiology Modalities: A Systematic Review

Mustafa Ghaderzadeh, Farkhondeh Asadi

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

Comments 12 pages,4 figure

Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data

Theresa Neubauer, Maria Wimmer, Astrid Berg, David Major, Dimitrios Lenis, Thomas Beyer, Jelena Saponjski, Katja Bühler

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

Comments Accepted for publication at Multimodal Learning for Clinical Decision Support Workshop at MICCAI 2020 (edit: corrected typos and model name in Fig. 3, added missing circles in Table 1)

Pathology-Guided AI System for Accurate Segmentation and Diagnosis of Cervical Spondylosis

Qi Zhang, Xiuyuan Chen, Ziyi He, Lianming Wu, Kun Wang, Jianqi Sun, Hongxing Shen

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； National Engineering Research Center of Advanced Magnetic Resonance Technologies for Diagnosis and Therapy (NERC-AMRT)（先进磁共振诊断与治疗技术国家工程研究中心） ； Med-X Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（Med-X研究院，上海交通大学） ； Department of Spine Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学院附属仁济医院脊柱外科部） ； Department of Radiology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科） ； Department of Radiology, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学院附属仁济医院放射科） 纠错

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

Journal ref IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025