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科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

共收录 22645 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 22645 篇

2608.12274 2026-08-13 cs.CV cs.AI 新提交 81%

A Neighborhood Attention Transformer Network for Enhanced 3D Segmentation of the Left Anterior Descending Artery

用于增强左前降动脉三维分割的邻域注意力Transformer网络

Rafi Ibn Sultan, Chengyin Li, Yiannos Demetriou, Ahmed I. Ghanem, Joshua P. Kim, Justine Cunningham, Hassan Bagher-Ebadian, Dongxiao Zhu, Kundan S. Thind

机构 * Wayne State University(韦恩州立大学) Henry Ford Health(亨利福特医疗集团) Alexandria University(亚历山大大学) Michigan State University(密歇根州立大学) Oakland University(奥克兰大学) Institute for AI and Data Science, Wayne State University(韦恩州立大学人工智能与数据科学学院)

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

AI总结 该研究提出NA-UNETR模型,结合邻域注意力等模块,经预训练和LoRA微调,在低对比度CT中提升左前降动脉分割精度,为放疗规划提供高效心脏亚结构分割框架。

Comments Acceteed by Medical Physics 2026

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2608.10173 2026-08-12 cs.CV 新提交 81%

DoseBridge: Denoising Diffusion Bridge Model for Dose Prediction in Lung Intensity-Modulated Proton Therapy

DoseBridge:用于肺调强质子治疗剂量预测的去噪扩散桥模型

Zerun Zhang, Xiaoda Cong, Xiangkun Xu, Peter Y. Chen, Xuanfeng Ding

机构 * Corewell Health William Beaumont University Hospital(Corewell Health William Beaumont大学医院)

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

AI总结 研究针对肺调强质子治疗剂量预测问题,提出DoseBridge去噪扩散桥模型,融合CT与射野几何信息,在52例患者数据上的多项指标优于对比模型,为放疗剂量预测提供新方法。

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2606.00078 2026-08-12 cs.CV cs.AI 版本更新 81%

Flow-Based Generative Modeling for Optimizing Sampling Policies in Compressed Sensing Applications

基于流的生成建模优化压缩感知应用中的采样策略

Roman Pavelkin, Luis A. Zavala-Mondragon, Christiaan G. A. Viviers, Fons van der Sommen

机构 * Eindhoven University of Technology(埃因霍温理工大学)

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

AI总结 提出一种任务感知的基于流的生成框架,通过训练流模型优化压缩感知中的子采样掩码,显著提升图像分类、重建和MRI加速的性能。

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2508.12226 2026-08-07 cs.CV 版本更新 81%

Ultrasound Tomography of Musculoskeletal Tissues with Generative Neural Physics

生成式神经物理实现组织力学的定量体积超声成像

Zhijun Zeng, Youjia Zheng, Chang Su, Qianhang Wu, Hao Hu, Zeyuan Dong, Yang Lv, Ligang Cui, Zhiyong Hou, Weijun Lin, Zuoqiang Shi, Yubing Li, He Sun

机构 * College of Future Technology, Peking University(未来技术学院,北京大学) National Biomedical Imaging Center, Peking University(北京大学国家生物医学成像中心) Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University(清华大学数学科学系) School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学物理科学学院) School of EECE, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学电子工程与计算机科学学院) Department of Orthopedics, Peking University Third Hospital(北京大学第三医院骨科部) Department of Ultrasound, Peking University Third Hospital(北京大学第三医院超声科) Department of Orthopaedic Surgery, The Third Hospital of Hebei Medical University(河北医科大学第三医院骨科部) Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University(清华大学姚期智数学科学中心) Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications(北京燕琦湖数学科学与应用研究院)

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

AI总结 该研究提出生成式神经物理框架,结合生成网络与物理信息神经模拟,实现了快速高保真三维超声断层成像,可在十分钟内重建组织参数三维图谱,分辨率媲美MRI,推动定量超声断层成像用于肌肉骨骼成像的临床应用。

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2608.04885 2026-08-06 cs.CV cs.CL 新提交 81%

Evaluating the Diagnostic Robustness of Vision-Language Models Under Visual and Textual Perturbations

评估视觉-语言模型在视觉和文本扰动下的诊断鲁棒性

Ali Khoramfar, Mohammad Javad Dousti, Alireza Mohamadian, Heshaam Faili

机构 * University of Tehran(德黑兰大学) Tehran University of Medical Sciences(德黑兰医科大学) Advanced Diagnostic and Interventional Radiology Research Center (ADIR)(高级诊断与介入放射学研究中心(ADIR))

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

AI总结 本研究通过脑部MRI数据集评估四类视觉-语言模型在视觉、文本扰动下的诊断鲁棒性,发现其存在预测翻转、文本选择偏差、诊断过度承诺等问题,指出需采用稳定性指标评估其临床应用可靠性。

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2608.04752 2026-08-06 cs.CV cs.GR 新提交 81%

Revisiting Pose Sensitivity in Splat-based Computed Tomography under Sparse-view Reconstruction

稀疏视图重建下基于Splat的计算机断层扫描中姿态敏感性的再探讨

Kiseok Choi, Hyeongjun Cho, Inchul Kim, Min H. Kim

机构 * KAIST(韩国科学技术院)

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

AI总结 本研究针对基于Splat的CT在实际稀疏视图下的伪影问题,分析其源于姿态不准确性,推导了联合优化几何参数的稳定梯度框架,提升了重建保真度且易于集成。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

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2604.19474 2026-08-06 eess.IV 版本更新 81%

Harmonizing MR Images Across 100+ Scanners: Multi-site Validation with Traveling Subjects and Real-world Protocols

在100多台扫描仪上同步MRI图像:多中心验证与旅行受试者及真实世界协议

Savannah P. Hays, Lianrui Zuo, Muhammad Faizyab Ali Chaudhary, Kathleen M. Bartz, Samuel W. Remedios, Jinwei Zhang, Jiachen Zhuo, Murat Bilgel, Shiv Saidha, Carolyn Koch, Sandra D. Cassard, Ellen M. Mowry, Scott D. Newsome, Jerry L. Prince, Blake E. Dewey, Aaron Carass

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

AI总结 本文提出HACA3+算法,通过改进的去噪编码器、背景和前景敏感注意力机制以及100+扫描仪数据训练,提升多中心MRI图像同步的鲁棒性和通用性,通过旅行受试者实验和全脑分割验证其有效性。

Comments MIDL Validation Track 2026

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2603.22421 2026-08-05 cs.CV 版本更新 81%

OsteoFlow: Lyapunov-Guided Flow Distillation for Predicting Bone Remodeling after Mandibular Reconstruction

OsteoFlow: 基于Lyapunov引导的流式蒸馏用于预测下颌重建后的骨重塑

Hamidreza Aftabi, Faye Yu, Brooke Switzer, Zachary Fishman, Eitan Prisman, Antony Hodgson, Cari Whyne, Sidney Fels, Michael Hardisty

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, Canada(电气与计算机工程系,不列颠哥伦比亚大学,加拿大) Department of Mechanical Engineering, University of British Columbia, Canada(机械工程系,不列颠哥伦比亚大学,加拿大) Department of Surgery, University of British Columbia, Canada(外科系,不列颠哥伦比亚大学,加拿大) Sunnybrook Research Institute, University of Toronto, Canada(阳光医院研究学院,多伦多大学,加拿大)

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

AI总结 OsteoFlow通过Lyapunov引导的轨迹蒸馏方法,从术后第5天的CT扫描预测第1年的骨重塑,显著提升了预测精度,减少了手术切除区的平均绝对误差。

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2608.02324 2026-08-04 cs.CV 新提交 81%

Implicit Neural Representations for Multimodal Longitudinal Image Imputation and Interpolation

用于多模态纵向图像插补与插值的隐式神经表示

Sina Wendrich, Lukas Förner, Zoe Reinke, Kartikay Tehlan, Ansgar Berlis, Michael Frühwald, Matthias Wagner, Thomas Wendler

机构 * University Hospital Augsburg(奥格斯堡大学医院) University of Augsburg(奥格斯堡大学) Technical University of Munich(慕尼黑工业大学) Bavarian Cancer Research Center (BZKF)(巴伐利亚癌症研究中心) Swabian Children’s Cancer Center(施瓦本儿童癌症中心)

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

AI总结 该研究针对临床纵向MRI数据缺失等问题,提出条件隐式神经表示模型,经儿科脑肿瘤数据验证,可显著改进插值效果,置信度估计可靠。

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2607.29541 2026-08-04 cs.CV 版本更新 81%

The K-Space Signature: Frequency-Domain Representation Learning for Medical Deepfake Detection

K空间特征:用于医学深度伪造检测的频域表示学习

Riccardo Raciti, Francesco Guarnera, Francesco Rundo, Luca Guarnera, Sebastiano Battiato

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

AI总结 针对医学深度伪造威胁,提出KSS取证框架,结合3D MLP-Mixer与ArcFace头,在多中心3D MRI数据集上检测准确率超0.99,零样本泛化至未见过的扫描仪数据集,准确率达0.93。

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2607.29394 2026-08-03 cs.CV cs.AI 新提交 81%

Dense Temporal Contrast Synthesis via Conditioned Latent Transport

基于条件隐式传输的密集时间对比合成

Smriti Joshi, Apostolia Tsirikoglou, Daniel M. Lang, Richard Osuala, Noah Márquez Varaa, Alejandro Guzman, Grzegorz Skorupko, Sebastian Ibarra Arregui, Lidia Garrucho, Akane Ohashi, Dimitra Ntoula, Eugen Divjak, Oğuz Lafcı, Jan C. Peeken, Julia A. Schnabel, Fredrik Strand, Oliver Diaz, Karim Lekadir

机构 * Universitat de Barcelona(巴塞罗那大学) Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA)(加泰罗尼亚高级研究学院) Karolinska Institutet(卡罗林斯卡学院) Helmholtz Munich(慕尼黑亥姆霍兹中心) Technical University of Munich(慕尼黑工业大学)

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

AI总结 针对DCE-MRI依赖钆基对比剂的缺陷,本文提出条件隐式传输框架合成对比增强,提升肿瘤分割性能,70%病例的合成图像可支持等效诊疗决策,为安全成像流程提供方案。

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2607.28771 2026-08-03 cs.CV 新提交 81%

Do Medical Foundation Models Generalize on the African Brain?

医学基础模型能否在非洲脑部数据上实现泛化?

Kaouther Mouheb, Gonzalo Esteban Mosquera Rojas, Juancito van Leeuwen, Stefan Klein, Esther E. Bron

机构 * Erasmus MC(伊拉斯姆斯大学医学中心)

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

AI总结 该研究评估医学基础模型在非洲脑部MRI数据上的泛化性,发现其无固有偏见,性能差异多源于数据集规模,核心是非洲神经影像数据集不足。

Comments Submitted to the AFRICAI workshop (Held in conjunction with MICCAI 2026, Strasbourg, France)

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2607.26886 2026-07-30 cs.CV cs.AI cs.CL cs.CY 新提交 81%

Hearsay: Vision-Language Medical Diagnoses Without an Image

Hearsay:无需图像的视觉-语言医学诊断

Siddharth Vohra

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Amazon Web Services AI Native(亚马逊网络服务AI原生部门)

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

AI总结 该研究发现前沿视觉-语言模型在无图像时会基于人口统计学特征编造医学诊断,存在不同失败模式,提出需直接审计其结构化输出通道并将探针词敏感性作为核心评估维度。

Comments Peer-reviewed and presented at the 1st Workshop on Toward Trustworthy Vision-Language Models in the Wild (TrustVLM), co-located with ACM ICMR 2026, Amsterdam. Non-archival workshop. Reviews public on OpenReview. 5 pages, 2 figures

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2607.19210 2026-07-22 cs.CV 新提交 81%

Anatomy-Aware 3D Mesh Refinement of Pericardium Segmentations on Computed Tomography

计算机断层扫描上心包分割的解剖学感知3D网格细化

Andreas W. Aspe, Jonas Jalili Loft, Michael Huy Cuong Pham, Andreas Ohrt Johansen, Jørgen Tobias Kühl, Klaus Fuglsang Kofoed, Kristine Aavild Sørensen, Rasmus R. Paulsen, Josefine Vilsbøll Sundgaard

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

AI总结 针对心脏CT扫描心包分割难题,提出解剖学感知3D网格细化框架,利用解剖和几何力平衡,通过3D向量场迭代细化分割,在多数据集上提升指标,尤其适用于弱初始分割及相关场景,且可扩展。

Comments This preprint has not undergone peer review (when applicable) or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution is published in the proceedings for MIUA 2026

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2607.17135 2026-07-21 eess.SP 新提交 81%

Fourth-Order Cyclostationary Analysis of Power-Based Nonlinear Gardner Timing Error Detectors in Coherent Optical Systems

相干光系统中基于功率的非线性加德纳定时误差检测器的四阶循环平稳分析

Zhongxing Tian, Zeyu Feng, Huan Huang, Dongdong Zou, Gangxiang Shen, Yi Cai

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

AI总结 研究相干光系统中基于功率的非线性加德纳定时误差检测器,开发四阶循环平稳分析框架,以平方加德纳TED为例,通过矩-累积量分解解释CT分量特性,表征多种因素影响,经模拟验证,为相关检测器提供统一统计基础。

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2606.14957 2026-07-21 cs.CV 版本更新 81%

Learning Sparse Latent Predictive Foundation Model for Multimodal Neuroimaging

学习用于多模态神经影像的稀疏潜在预测基础模型

Haoxu Huang, Long Chen, Jingyun Chen, Jinu Hyun, James Ryan Loftus, Kara Melmed, Daniel Orringer, Jennifer Frontera, Seena Dehkharghani, Arjun Masurkar, Narges Razavian

机构 * New York University, Center for Data Science(纽约大学数据科学中心) NYU Grossman School of Medicine, Department of Radiology(纽约大学格罗斯曼医学院放射学系) State University of New York at Binghamton, School of Computing(纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机学院) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neurology(纽约大学格罗斯曼医学院神经病学系) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neurosurgery(纽约大学格罗斯曼医学院神经外科学系) NYU Grossman School of Medicine, Department of Pathology(纽约大学格罗斯曼医学院病理学系) School of Medicine, Department of Radiology, Stanford(斯坦福大学医学院放射学系) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neuroscience(纽约大学格罗斯曼医学院神经科学系) NYU Grossman School of Medicine, Neuroscience Institute(纽约大学格罗斯曼医学院神经科学研究所)

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

AI总结 提出Neuro-JEPA模型,结合潜在预测目标和专家混合架构,学习T1w、T2w和FLAIR三种MRI序列的统一表示,在25项临床任务和22项公开数据集任务上优于现有基础模型和CNN基线。

Comments Under Review Preprint

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2607.10270 2026-07-14 eess.SP 新提交 81%

Rotating ULA-Enabled Computed Tomography for Efficient 3D Spatial Power Spectrum Synthesis: Architecture and Principled Orientation Design

用于高效三维空间功率谱合成的旋转均匀线性阵列计算机断层扫描:架构与原理性方向设计

Haocheng Hua, Weidong Mei, Jie Xu, Rui Zhang

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

AI总结 该研究提出通过旋转均匀线性阵列进行高效三维空间功率谱合成的方法,受CT启发合成三维谱,相比其他方法降低采样和移动开销,还给出方向设计准则并优化方向集,能以少量样本重建全空间三维谱。

Comments 13 pages, submitted to journal for publication

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2607.09892 2026-07-14 eess.IV cs.AI 新提交 81%

Next-Dense-Stride Prediction for Multimodal Autoregressive Visual Modeling

用于多模态自回归视觉建模的下密集步长预测

Chicago Y. Park, Jialin Mao, Xiaojian Xu, Taha Kass-Hout, Ulugbek S. Kamilov, Cao Xiao

机构 * University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) GE HealthCare(通用电气医疗)

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

AI总结 研究提出DenseAR范式,将自回归图像生成重构成下密集步长预测,解决现有模型局限。基于此扩展为统一模型处理多模态和成像任务,在医学和自然图像验证,在多对比脑MRI及ImageNet上取得良好效果。

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2607.10357 2026-07-14 cs.CV cs.AI 新提交 81%

GRC-ProbNet: Uncertainty-aware Feature Extraction for Cardiovascular Disease Classification

GRC-ProbNet:用于心血管疾病分类的不确定性感知特征提取

Yash Shah, Omar Todd, Philipp Seeböck, Georg Langs, Ben Glocker, Raghav Mehta

机构 * Imperial College London(伦敦帝国学院) Medical University of Vienna(维也纳医科大学)

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

AI总结 研究旨在从CT图像自动检测和分类心血管疾病,提出GRC-ProbNet利用深度集成生成多个分割掩码以提取不确定性特征,实验表明该方法能提高CVD分类的AUROC,优于基线GRC-Net模型。

Comments Under Review

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2607.09562 2026-07-13 cs.CV cs.AI 新提交 81%

TCLA: Training-Free Class-wise Logit Adaptation for Medical Vision-Language Models

TCLA:用于医学视觉语言模型的无训练类级对数几率适应

Tianyou Jiang, Ziyu Zhou

机构 * University of Bern(伯尔尼大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 针对医学视觉语言模型在分布外数据上有效性下降问题,提出无训练的少样本适应方法TCLA。该方法基于支持样本校正推理对数几率,提升模型性能,实验表明其能持续提高模型OOD性能且多数情况下优于现有训练方法。

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2606.15967 2026-07-09 cs.CV 新提交 81%

CRIS: Cross-Plane Self-Supervised Isotropic Restoration for Anisotropic Volumetric Imaging Across Modalities

CRIS:跨模态各向异性体积成像的跨平面自监督各向同性恢复

Adi Ahituv, Anat Ilivitzki, Moti Freiman

机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion -- Israel Institute of Technology(数据与决策科学学院,技术离子技术学院) Faculty of Biomedical Engineering, Technion -- Israel Institute of Technology(生物医学工程学院,技术离子技术学院) The May-Blum-Dahl MRI Research Center, Technion -- Israel Institute of Technology(梅-布卢姆-达尔MRI研究中心,技术离子技术学院)

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

AI总结 提出CRIS,一种无需配对各向同性真值的跨平面自监督框架,通过正交重切2D条带补全实现3D各向同性恢复,在MRI和体积电镜上优于插值和多种方法。

Comments 24 pages, 8 figures, supplementary material included

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2606.15667 2026-07-09 cs.CV 新提交 81%

CEVAR: Centerline Embedding Extraction for Endovascular Aneurysm Repair

CEVAR:用于血管内动脉瘤修复的中心线嵌入提取

Roman Naeem, Timo Niiniskorpi, Charlotte Sandström, Naman Desai, Anders Jeppsson, Ida Häggström, Fredrik Kahl, Håkan Roos, Jennifer Alvén

机构 * Chalmers University of Technology(查尔姆斯理工大学) The University of Gothenburg(哥德堡大学) Sahlgrenska University Hospital(萨尔拉格斯卡大学医院)

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

AI总结 针对EVAR术后密封区失效导致的破裂问题,提出一种结合3D中心线追踪与嵌入几何预测的Transformer框架,实现自动密封区评估,在常规及无对比剂CT上均优于半自动方法。

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2607.05965 2026-07-08 cs.CV cs.AI 新提交 81%

Decoupled Single-Mask Annotation Noise Detection via Cross-Sectional Patch Self-Consistency

通过横截面补丁自一致性进行解耦单掩码注释噪声检测

Yinheng Zhu, Xiaowei Xu

机构 * Tsinghua University(清华大学) Guangdong Provincial People’s Hospital(广东省人民医院)

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

AI总结 研究血管CT数据集单掩码注释噪声问题,提出利用横截面补丁自一致性的解耦框架检测噪声,通过采样、检索邻居及计算分数产生证据和质量图,实验验证其能提高训练鲁棒性并揭示注释偏差。

Comments 13 pages, 6 figures. Accepted by MICCAI 2026

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2607.06132 2026-07-08 cs.LG cs.AI physics.med-ph 新提交 81%

Self-Supervised Implicit CEST Reconstruction via Physics-Informed Lorentz Encoding

通过物理信息洛伦兹编码实现自监督隐式CEST重建

Dexuan Li, Yupeng Wu, Chenglong Wang, Hanlin Liu, Hui Zhen, Jianqi Li, Guang Yang

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

AI总结 针对多池CEST MRI采集时间长、有限数据重建高分辨率Z谱难的问题,提出物理信息洛伦兹编码(LE),将CEST重建作为自监督任务,通过隐式连续坐标学习实现,实验证明其优于现有方法,能确保准确的定量代谢物映射。

Comments 10 pages, 5 figures, Accepted by MICCAI 2026

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2607.03203 2026-07-07 eess.IV 新提交 81%

Mutually Exclusive Multiclass Lesion Segmentation in Neuroimaging: Binary-Guided Weak Supervision with Inter-Class Orthogonality

神经成像中的互斥多类病变分割:具有类间正交性的二元引导弱监督

Ashutosh Kumar, Vivek Dhamale, Vaanathi Sundaresan

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

AI总结 针对神经成像中共存病变子类的弱监督分割难题,提出BiMEx-MS框架,将多类分割分解为全病变定位和排他性类分配,通过特定损失和形态学伪标签细化实现类间互斥,在多数据集上效果良好。

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2607.05325 2026-07-07 cs.CV 新提交 81%

CenSynCMB: Centre Maps and Physics-Guided Synthesis for Microbleed Detection

CenSynCMB:用于脑微出血检测的中心图与物理引导合成方法

Lucas He, Hanyuan Zhang, Krinos Li, Adama Fatima Saccoh, Silvia Ingala, Rafael Rehwald, Marleen de Bruijne, Frederik Barkhof, Rhodri Davies, Carole H. Sudre

机构 * UCL(伦敦大学学院)

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

AI总结 针对脑微出血自动检测难度大的问题,提出融合3D注意力U-Net等模块的CenSynCMB框架,通过物理引导合成数据提升检测性能,在公开数据集上取得最优结果。

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2607.05090 2026-07-07 cs.CV 新提交 81%

Be Indiscrete: The Benefits of Learning Continuous Spine Degeneration Severity Scores

保持离散:学习连续脊柱退变严重程度评分的益处

Maria Monzon, Andrew Zisserman, Robin Y. Park, Catherine R. Jutzeler, Amir Jamaludin

机构 * Biomedical Data Science Lab, Dept. D-HEST, ETH Zurich(生物医学数据科学实验室,D-HEST系,苏黎世联邦理工学院) Swiss Institute of Bioinformatics (SIB)(瑞士生物信息学研究所) Visual Geometry Group, Dept. of Engineering Science, University of Oxford(视觉几何组,工程科学系,牛津大学)

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

AI总结 研究将脊柱退变建模为连续严重程度排序问题,介绍SpineRankNet框架从腰椎MRI学习标量严重程度分数,与多类分类和序数回归对比,表明排序损失训练的模型可实现MRI扫描细粒度排序,分数能恢复分级且提升类间区分度。

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2607.04694 2026-07-07 cs.CV 新提交 81%

Solve the Missing First Step: Can VLMs Standardize Raw Heterogeneous Medical Data?

解决缺失的第一步:视觉语言模型能否标准化原始异构医学数据?

Xin Chen, Dongliang Xu, Cunhao Zhu, Xudong Luo, Haoyang Lyu, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Yue Yao

机构 * Shandong University(山东大学) Stanford University(斯坦福大学)

专题命中 医学影像 :medical AI(abstract);medical image(abstract);diagnosis(abstract);radiology(abstract)

AI总结 研究视觉语言模型应用于医学AI时原始医学数据标准化问题,通过构建基准测试,让模型处理原始数据集文件夹,评估其多种能力,发现即使最佳模型端到端成功率也低,凸显该环节是医学AI诊断关键瓶颈。

Comments 16 pages, 7 figures

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2607.04457 2026-07-07 cs.CV 新提交 81%

Spatial Graph Representation and Morphometric Analysis of the Pulmonary Vascular Tree From Computed Tomography Using Multi-Scale Hessian-Based Filter Fusion and TEASAR Skeletonization

基于多尺度基于Hessian的滤波器融合和TEASAR骨架化的计算机断层扫描肺血管树的空间图表示和形态计量分析

Piotr Mackiewicz, Jakub Kołyska, Radoslaw Roszczyk

机构 * Faculty of Electrical Engineering(电子工程学院)

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

AI总结 提出一种基于CT重建肺血管树的方法,融合多尺度基于Hessian的滤波器检测大小血管,分割肺实质,提取中心线构建血管图,经修剪验证无环,评估几何合理性,可生成合理模型支持定量肺成像等。

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2607.03761 2026-07-07 cs.LG 新提交 81%

SAVER: Stochastic Adaptive Variance-Driven Exploration and Reconstruction for Low-Dose Computed Tomography

SAVER:用于低剂量计算机断层扫描的随机自适应方差驱动探索与重建

Shunta Nonaga, Koji Tabata, Junya Honda, Hiroyuki Kudo, Wataru Yashiro, Tamiki Komatsuzaki

机构 * Graduate School of Chemical Sciences and Engineering, Hokkaido University(北海道大学化学科学与工程研究生院) Research Center of Mathematics for Social Creativity, Research Institute for Electronic Science, Hokkaido University(北海道大学社会创新数学研究中心、电子科学研究所) Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (WPI-ICReDD), Hokkaido University(北海道大学化学反应设计与发现研究所(世界顶级国际研究中心计划)) Graduate School of Informatics, Kyoto University(京都大学信息学研究生院) RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)(理化学研究所先进智能项目中心) Department of Computer Science, Institute of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba(筑波大学系统与信息工程学院计算机科学系) International Center for Synchrotron Radiation Innovation Smart (SRIS), Tohoku University(东北大学国际同步辐射创新智能中心) Institute of Multidisciplinary Research for Advanced Materials (IMRAM), Tohoku University(东北大学先进材料多学科研究所) Department of Finemechanics, Graduate School of Engineering, Tohoku University(东北大学工程研究生院精密机械系) Graduate School of Dentistry, Tohoku University(东北大学牙科学院)

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

AI总结 研究针对低剂量CT中减少辐射剂量与保证图像质量的挑战,提出SAVER框架,基于数据统计方差实时选投影角度,经实验验证其在重建保真度及抗噪性上表现优,能依信息重分配剂量提升诊断质量。

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