医学 AI

BenchX: Benchmarking AI Models for Cancer Detection and Localization with Demographic and Protocol Biases

BenchX: 基于人口统计和协议偏差的癌症检测与定位AI模型基准测试

Qi Chen, Wenxuan Li, Pedro R. A. S. Bassi, Xinze Zhou, Jakob Wasserthal, Ibrahim Ethem Hamamci, Sezgin Er, Ashwin Kumar, Yiwen Ye, Yuhan Wang, Yuyin Zhou, Akshay S. Chaudhari, Curtis Langlotz, Kang Wang, Yang Yang, Alan L. Yuille, Zongwei Zhou

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； German Cancer Research Center（德国癌症研究中心） ； University Hospital Basel（巴塞尔大学医院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院AI中心） ； Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学） 纠错

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

AI总结 提出BenchX基准，通过85,355次CT扫描系统评估12个肿瘤检测AI模型在肿瘤大小、位置、患者亚组和成像协议上的表现，揭示模型在罕见亚组中性能不佳。

Projection-Volume Fidelity Divergence: Diagnosing and Controlling Optimization Drift in Sparse-View 3D Gaussian Tomography

投影-体积保真度散度：稀疏视角三维高斯层析成像中优化漂移的诊断与控制

Yikuang Yuluo, Ao Wang, Shen Kuan, Yujie Liu, Wang Liao, Ying Chen, Shuangyang Zhong, Yixing Huang, Fuquan Wang

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Peking University Health Science Center（北京大学医学部） 纠错

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

AI总结 针对稀疏视角CT重建中投影域优化导致体积退化的问题，提出LADES控制器，通过线性退火丢弃和结构感知早停抑制高斯变形与共适应，提升体积保真度并减少训练时间。

Comments 29 pages, 9 figures

Human and AI collaboration for pulmonary nodule segmentation

人类与AI协作进行肺结节分割

Hongqiao Dong, Wenhao Chi, Ruobing Liang, Xiaokui Yang, Wenhua Liang, Peng Hou, Wenjun Pu, Yipeng Zhao, Ping Chen, Haiping Liu, Jianxing He, Bo Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； PET/CT Center, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院PET/CT中心） ； Department of Thoracic Surgery and Oncology, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院胸外科与肿瘤科） ； Department of Mathematical Science, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤金数学科学中心） ； China State Key Laboratory of Respiratory Disease & National Clinical Research Centre for Respiratory Disease, Guangzhou, China（中国呼吸疾病国家重点实验室及呼吸疾病临床研究中心，广州，中国） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； National Center for Respiratory Medicine, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（呼吸医学国家中心、呼吸疾病临床研究中心、广州呼吸健康研究院、广州医科大学第一附属医院） 纠错

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

AI总结 提出Hi-Seg框架，基于SAM通过人类迭代优化提示实现肺结节分割，在12中心1179例CT上平均Dice达85%，优于多种深度学习模型，并降低标注时间。

A Viscosity Semigroup Framework for Stable Image Reconstruction

一种用于稳定图像重建的粘性半群框架

Arina Oberoi

机构 * Arina Oberoi（阿里娜·奥贝伊） 纠错

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

AI总结 基于尺度空间理论，提出粘性解框架用于退化椭圆-抛物PDE的多尺度图像表示，并构建混合重建算子，在CT间皮瘤分类任务中实现稳定高AUC。

Performance Analysis and Optimization of 3D Generative Diffusion Models across GPU Architectures

跨GPU架构的3D生成扩散模型性能分析与优化

Jeeho Ryoo, Yongchan Jung, Muhammad Ali Khaliq, Weidong Zhang, Jiatong Han, Byeong Kil Lee

机构 * Fairleigh Dickinson University（费尔利·迪金森大学） ； The University of Colorado at Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 针对3D MRI扩散模型Med-DDPM，分析其在三代NVIDIA架构上的内核级性能瓶颈，提出TF32 Tensor Core激活和3D channels-last布局优化，实现SM周期和动态指令减少100倍，Tensor Core利用率提升至9.98倍，IPC提升7%。

Neural Phase Correlation

神经相位相关

Cole Reynolds

机构 * Weyl Labs（Weyl实验室） 纠错

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

AI总结 提出相位相关的学习泛化，通过可学习基函数将变换分解，适用于非刚性形变和幺正动力学，在心脏MRI和超声数据集上达到或超越现有方法。

A Quantitative Analysis of Multimodal Biomarkers in Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病多模态生物标志物的定量分析

Antonio Scardace, Daniele Ravì

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） ； Department MIFT（MIFT部门） ； University of Messina（梅西纳大学） 纠错

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

AI总结 通过整合tau-PET、结构MRI、认知评分和APOE4数据，量化多模态生物标志物间的冗余与预测依赖关系，揭示tau拓扑与萎缩的关联，并分解tau-认知关联，为AD生物标志物选择提供可解释性。

Comments Accepted to ICTS4eHealth 2026

HemExp: Clinically-Guided Latent Diffusion for Modeling Hematoma Expansion

HemExp: 临床引导的潜在扩散模型用于血肿扩展示建模

Orhun Utku Aydin, Satoru Tanioka, Tzu I Chuang, Alexander Koch, Dimitrios Rallios, Marie Gultom, Begum Tahhan, Fujimaro Ishida, Dietmar Frey, Adam Hilbert

机构 * CLAIM – Charité Lab for AI in Medicine, Charité – Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin（柏林夏里特医学院人工智能医学实验室（CLAIM），柏林夏里特医学院，柏林自由大学和柏林洪堡大学成员） ； Department of Neurosurgery, Mie Chuo Medical Center（三重中央医疗中心神经外科） 纠错

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

AI总结 提出临床引导的潜在扩散模型HemExp，通过生成患者特异性随访CT图像及血肿分割，实现血肿扩展示的空间概率预测，支持临床变量扰动下的不确定性建模。

Anticipatory Digital Twins for Online Head-and-Neck Adaptive Proton Therapy via Foundation-Model Registration

基于 foundation-model 配准的头颈在线自适应质子治疗的 anticipatory 数字孪生技术

Yizhou Wu, Yuheng Li, Xiaofeng Yang, Chih-Wei Chang

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)；medical image(comments)

AI总结 本研究提出基于 foundation-model 配准的数字孪生框架，通过跨患者迁移解剖变化合成预测CT，可提升头颈自适应质子治疗的匹配度，无需重复成像。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2026), Workshop on Digital Twins for Healthcare (DT4H)

Magnetic resonance imaging assessment of the suitability and consistency of radiotherapy treatment positioning achieved using intra-oral stents

磁共振成像评估使用口内支架实现的放射治疗定位的适宜性和一致性

Tanya Kairn, Philip Chan, Benjamin Chua, Susannah Cleland, Jodi Dawes, Lizbeth Kenny, Charles Y. Lin, William R. McDowall, Tania Poroa, Scott B. Crowe

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

AI总结 通过MRI比较不同口内支架对解剖分离度和定位重复性的影响，发现3D打印模块化支架（含硬PLA和柔性TPU）效果最佳。

Comments 7 pages, 1 figure, accepted for publication in the IFMBE Proceedings on the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2022

Practical Lossless Volumetric Medical Image Compression via Tri-plane Context Tree Learning

基于三平面上下文树学习的实用无损体医学图像压缩

Yuanchao Bai, Yifan Zhao, Kai Wang, Yuanbo Du, Jie Cheng, Teng Fang, Xianming Liu, Wen Gao

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

AI总结 该研究针对体医学图像无损压缩的效率与部署难题，提出无需DNN和外部数据的三平面上下文树方法，在多数据集上达到与DNN方法相当的压缩性能，且计算成本低、编码速度快，实用性强。

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。

MirrorNet: Can Medical Image Anonymization Really Protect Patient Identity?

MirrorNet：医学图像匿名化真的能保护患者身份吗？

Attila Simkó

机构 * Umeå University（于默奥大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出MirrorNet模型，通过耦合循环一致变分自编码器发现去标识化医学扫描仍可识别患者，建议将其作为生物识别数据管理，相关代码与模型已公开。

Poisson Flow and Wasserstein Registration of Trees

树的泊松流与瓦瑟斯坦配准

Moo K. Chung

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 q-bio

AI总结 针对成像应用中树状结构的配准问题，提出基于筛选泊松流与瓦瑟斯坦距离的非线性配准框架，无需显式地标或分支匹配，可在结构MRI的皮层沟回折叠配准中生成有解剖学意义的对应关系。

DS@GT ARC at ImageCLEFmedical 2026: Architectural Diversity for Concept Detection and Foundation-Model Scaling for Caption Prediction in Medical Image Analysis

DS@GT ARC参与2026年ImageCLEFmedical任务：医学图像分析中用于概念检测的架构多样性与用于字幕预测的基础模型缩放

Bowen Wang, Youwen Zhang, Ritesh Mehta

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究介绍DS@GT团队参与2026年ImageCLEFmedical医学图像分析任务，提交不同模型完成概念检测与字幕预测，其中集成模型在概念检测赛道获第一，各模型覆盖不同规模与成本。

Comments 21 pages, 9 figures

Long-Tailed Medical Image Classification

长尾医学图像分类

Nathanael Ren, Saagar Arya

机构 * Duke University（杜克大学） ； Pratt School of Engineering（普拉特工程学院） 纠错

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

AI总结 研究长尾分布下医学图像分类困难，通过深度学习模型及增强等技术最小化误差，用多种指标评估不同模型，得出最佳模型有良好结果及医疗领域潜在应用。

SLT: Robust Quantum Neural Networks for Noisy-Label Medical Image Classification via Supermartingale-based Label Transition

SLT：通过基于上鞅的标签转换实现用于噪声标签医学图像分类的鲁棒量子神经网络

Jun Zhuang, Mohammad Al Hasan, Yiyu Shi, Chaowen Guan

机构 * Boise State University（博伊西州立大学） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Cincinnati（辛辛那提大学） 纠错

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

AI总结 针对小规模医学图像分类中噪声标签学习难题，提出基于上鞅的标签转换（SLT）框架用于鲁棒量子神经网络分类，通过建模熵减少为上鞅识别稳定转换步骤，实验证明其能提升分类性能并优于经典基线。

Comments Preprint, under review

Probabilistic Robustness in Medical Image Classification

医学图像分类中的概率鲁棒性

Yi Zhang, Siddartha Khastgir, Xingyu Zhao

机构 * WMG, University of Warwick（华威大学制造工程学院） 纠错

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

AI总结 研究医学图像分类中概率鲁棒性，构建自然损坏设置并在数据集上评估常用深度学习模型，为评估模型可信度提供统计视角，支持其在医学成像应用中更可靠部署。

Graph-of-Differences: Anatomy-Structured Difference Alignment for Medical Image Re-Identification

差异图：面向医学图像再识别的解剖结构差异对齐

Nichula Wasalathilaka, Abhijit Das, Imran Razzak, Dwarikanath Mahapatra

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Peradeniya（佩拉德尼亚大学） ； MedOS 纠错

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

AI总结 提出差异图（GoD）方法，通过解剖图结构对齐进行身份比较，提升医学图像再识别的准确性和可解释性，在眼底和胸部X光数据集上Rank-1分别提升7.1和3.1个百分点。

Journal ref MICCAI 2026

PU-UNet: Stable Multiplicative Interactions for Medical Image Segmentation

PU-UNet：用于医学图像分割的稳定乘法交互

Ziyuan Li, Osamah Sufyan, Uwe Jaekel, Babette Dellen

机构 * Department of Mathematics, Informatics and Technology, University of Applied Sciences Koblenz（科布伦茨应用科学大学数学、信息学与技术系） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 提出PU-UNet，通过稳定乘积单元残差块在低分辨率阶段实现显式乘法特征交互，在三个医学图像分割数据集上提升Dice和IoU，降低假阳性率。

Comments Accepted to the ICANN 2026

Beyond Visual Cues: CoT-Enhanced Reasoning for Semi-supervised Medical Image Segmentation

超越视觉线索：CoT增强推理用于半监督医学图像分割

Yuming Chen, Yuxin Xie, Tao Zhou, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出CERS框架，通过集成链式思维推理和语义参考选择策略，解决半监督医学图像分割中的视觉-语义不匹配问题，在边界模糊和语义不一致场景下优于现有方法。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Multifractal Signatures of Ageing and Dementia Development: A Multifractal Space-Filling Curve Analysis

衰老与痴呆发展的多重分形特征：一种多重分形空间填充曲线分析

Marta Lotka, Jacek Grela, Zbigniew Drogosz, Jeremi K. Ochab, Paweł Oświęcimka

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出多重分形空间填充曲线分析（MFSCA）方法，用于量化多维数据的相关结构，并应用于阿尔茨海默病MRI数据，发现脑组织多重分形性随年龄和痴呆发展减弱，从多重分形向单分形转变。

Embracing Intra-Class Heterogeneity for Semi-Supervised Medical Image Segmentation: From Diversity to Precision

拥抱类内异质性用于半监督医学图像分割：从多样性到精确性

Yuqi Liu, Yufei Chen, Wei Fu, Xiaodong Yue, Shuo Li

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； Artificial Intelligence Institute, Shanghai University（上海大学人工智能研究院） ； Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University（凯斯西储大学计算机与数据科学系） ； Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University（凯斯西储大学生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 提出多原型对比学习框架，通过生成与强度对齐的异质原型、优化原型空间和对齐知识，有效建模类内异质性，提升半监督医学图像分割的多样性和精确性。

Comments Accepted by Medical Image Analysis

Axioms of Continuous Separation

连续分离的公理

Zhongqiang Yang, Nada Wu

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 本文针对Vietoris拓扑定义了CT_i空间，证明了CT₄空间可数紧、CT₃空间是Fréchet-Urysohn空间等性质，给出多类空间的CT_i判定结果，并提出两个开放问题。

Two Relaxations of the Dominating Hadwiger's Conjecture

支配哈维格猜想的两种松弛形式

António Girão, Sergey Norin, Youri Tamitegama, Jane Tan

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 针对支配哈维格猜想，本文证明两种松弛形式：一是给出平均度为Ct(log t)^2的图必含支配K_t-模型的界，二是将无支配K_t-模型的图顶点划分为t-1个有界最大度的部分。

T1, T2, and complex permittivities of hydrogels, paramagnetic salt solutions, and oils at 0.35, 1.5, and 3 Tesla

水凝胶、顺磁盐溶液及油在0.35T、1.5T、3T下的T1、T2及复介电常数

H Michael Gach, Kerri Prinos, Hannah Sechaga

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究测量了水凝胶等MRI体模成分在不同磁场下的T1、T2及复介电常数，筛选出适合高场低介电体模的油类及多种优良水凝胶候选材料。

Comments 37 pages, 15 Tables, 23 Figures

Structural, Optical and Magnetic Properties of Superparamagnetic Fe3O4@TiO2 and Fe3O4@SiO2@TiO2 CoreShell Nanostructures

超顺磁性Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构的结构、光学与磁学性质

Wagner Henrique Gamas, Rosana R. Rangela, Grecia Alejandra Gomez-Iriarteb, Sergio Seabra. Pablo, L. Bernardo

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究合成并表征Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构，通过多种表征手段分析其性质，证实该类结构可作为多模态癌症治疗的多功能平台，具备MRI、磁热疗及光疗等应用潜力。

Using LLMs to Detect Growth in Computational Thinking in Introductory Physics

使用大型语言模型（LLMs）检测入门物理课程中计算思维的发展

Sean Savage, Anand Shanker, Grace Michlitsch, N. Sanjay Rebello

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究探究用LLMs分析学生计算物理问题书面解释，发现其可复刻人工评估结果并规模化检测计算思维发展趋势，为大招生规模物理课程的CT评估提供可行方法。

Comments 1 figure, 2 tables. Submitted to Physics Education Research Conference (PERC) 2026

Liver Metastasis Detection at Reduced Radiation Dose: Diagnostic Evaluation of a Novel Organ-Level Tube Current Modulation Method

低辐射剂量下的肝脏转移灶检测：一种新型器官水平管电流调制方法的诊断评估

Maria Jose Medrano, Sen Wang, Kaylee W. Fang, Jennie Cao, Liyan Sun, Luyao Shen, Andy Shon, Luke Yoon, Grant M. Stevens, Adam S. Wang, Justin R. Tse

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究评估retroOpt新型器官水平管电流调制方法用于肝脏转移灶检测，通过对患者CT检查生成不同剂量系列，比较病灶检测敏感性和图像质量，发现该方法在低剂量下能有效检测转移灶，优于均匀剂量降低，可实现更大剂量 reduction。

Commitment To Cooperation With Self-Negotiated Contracts

通过自我协商合同实现合作承诺

Tim Wyse, Kaitlin Bustos, Yulia Volkova, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究人工智能代理在多智能体世界中的合作问题，借鉴法律制度和契约，通过在时空博弈\CT中研究基于大型语言模型的代理使用不同合同表示，发现自我协商合同可改善合作结果。