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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

2605.29263 2026-07-07 cs.LG 版本更新 81%

Prior-Guided Frequency-Calibrated Virtual EEG Channel Inference from Four Frontal Electrodes for Wearable EEG Augmentation

用于可穿戴脑电图增强的鲁棒频率校准虚拟脑电通道生成:来自四个额叶电极

Minghao Xiao

机构 * School of Biomedical Science and Engineering, South China University of Technology(生物医学工程学院,华南理工大学) School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology(自动化科学与工程学院,华南理工大学)

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

AI总结 提出FAVC-Net网络,通过频率校准从四个额叶电极生成13个未测量通道,联合优化波形保真度、频谱分配和鲁棒性,在PRED+CT数据集上实现最佳波形-频谱性能。

Comments 19 pages, 4 figures

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2603.06852 2026-07-02 cs.CV 版本更新 81%

Active View Selection with Perturbed Gaussian Ensemble for Tomographic Reconstruction

基于扰动高斯集成的主动视角选择用于层析重建

Yulun Wu, Ruyi Zha, Wei Cao, Yingying Li, Yuanhao Cai, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Australian National University(澳大利亚国立大学) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

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重建中视角选择问题,提出扰动高斯集成框架,通过不确定性建模和密度引导扰动选择最优视角,有效消除几何伪影。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://perturbed-gaussian-ensemble.cvmlgroup.web.illinois.edu/

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2606.28787 2026-07-01 cs.CV cs.AI 版本更新 81%

BREIT: A Framework for Brain Stroke Reconstruction using Multi-Frequency 3D EIT

BREIT:一种基于多频三维EIT的脑卒中重建框架

Djahid Abdelmoumene, Ishak Ayad, Maï K. Nguyen, Christian Daveau

机构 * ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS(ETIS(UMR 8051),CY塞尔吉-巴黎大学,ENSEA,法国国家科学研究中心) AGM (UMR 8088), CY Cergy Paris University, CNRS(AGM(UMR 8088),CY塞尔吉-巴黎大学,法国国家科学研究中心) Paris-Saclay University, CentraleSupélec, Inria, CVN(巴黎-萨克雷大学,中央理工-高等电力学院,法国国家信息与自动化研究所,CVN)

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

AI总结 提出BREIT框架,包含神经影像到EIT的转换、3D完整电极模型正问题求解器和3D D-bar实现,并基于此提出dFNO-bar方法,通过傅里叶神经算子学习散射数据到电导率的映射,在合成数据上取得更高脑SSIM。

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2509.20073 2026-07-01 cs.CV 版本更新 81%

SHMoAReg: Spark Deformable Image Registration via Spatial Heterogeneous Mixture of Experts and Attention Heads

SHMoAReg: 通过空间异构专家混合和注意力头实现的可变形图像配准

Yuxi Zheng, Jianhui Feng, Tianran Li, Marius Staring, Yuchuan Qiao

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

AI总结 提出SHMoAReg,在编码器中使用混合注意力头(MoA)动态选择最优注意力头组合,在解码器中使用空间异构专家混合(SHMoE)为每个体素在不同方向上异构预测变形场,在腹部CT数据集上Dice分数从60.58%提升至65.58%,并增强了模型可解释性。

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2606.30230 2026-06-30 math.OC cs.LG 81%

A Distributionally Robust Framework for Learned Reconstructions in Inverse Problems

逆问题中学习重建的分布鲁棒框架

Floor van Maarschalkerwaart, Subhadip Mukherjee, Christoph Brune, Marcello Carioni

机构 * University of Twente(特文特大学) IIT Kharagpur(印度理工学院哈里科特)

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

AI总结 提出一种结构化分布鲁棒优化框架,通过约束扰动与数据采集过程对齐,学习对分布偏移鲁棒的重建算子,并建立强对偶性和显式最坏情况风险界,在去模糊和正弦图到CT重建中优于标准DRO和MSE基线。

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2606.26647 2026-06-26 cs.CV 新提交 81%

LayersReg: A Layer-by-Layer Progressive Regressor for Reliable Intraoperative 3D/2D Registration

LayersReg:一种用于可靠术中3D/2D配准的逐层渐进回归器

Xiyuan Wang, Zhenchao Wang, Xinran Chen, Junkai Liu, Chuan Chen, Feng Yin

机构 * School of Biological Science and Medical Engineering(生物科学与医学工程学院) Southeast University(东南大学) School of Engineering, College of Engineering and Physical Sciences(工程学院,工程与物理科学学院) University of Birmingham(伯明翰大学) State Key Laboratory of Digital Medical Engineering(数字医学工程国家重点实验室)

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

AI总结 提出LayersReg,一种逐层渐进回归范式,通过特征空间搜索像素流趋势迭代收敛到正确空间位姿,在X射线/CT配准和切片定位任务上达到高精度,满足术中实时需求。

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2510.11047 2026-06-25 cs.CV 版本更新 81%

Benchmarking Deep Learning Models for Laryngeal Cancer Staging Using the LaryngealCT Dataset

使用LaryngealCT数据集对喉癌分期深度学习模型进行基准测试

Nivea Roy, Son Tran, Atul Sajjanhar, K. Devaraja, Prakashini Koteshwara, Yong Xiang, Divya Rao

机构 * School of Information Technology, Deakin University(德肯大学信息科技学院) Department of Head and Neck Surgery, Kasturba Medical College, Manipal Academy of Higher Education(曼谷医学院头颈外科部门,曼谷高等教育学院) Department of Radiodiagnosis and Imaging, Kasturba Medical College, Manipal Academy of Higher Education(曼谷医学院放射诊断与影像部门,曼谷高等教育学院) Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education(曼谷技术学院,曼谷高等教育学院)

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

AI总结 提出LaryngealCT数据集,包含1029例CT扫描,用于喉癌早期/晚期和T4/非T4分类,3D CNN在早期vs晚期分类中表现最佳(准确率0.854,F1-macro 0.841)。

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2606.24883 2026-06-24 cs.CV 新提交 81%

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)

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。

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2605.22249 2026-06-24 cs.CV 版本更新 81%

D3Seg: Dependency-Aware Diffusion for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities

D3Seg: 依赖感知的扩散模型用于缺失模态的脑肿瘤分割

Danish Ali, Ajmal Mian, Naveed Akhtar, Ghulam Mubashar Hassan

机构 * The University of Western Australia(西澳大学) The University of Melbourne(墨尔本大学)

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

AI总结 本文提出D3Seg模型,通过多跳模态图融合、轻量扩散插补机制和概率空间决策细化,解决缺失MRI模态下的脑肿瘤分割问题,提升分割性能并保持计算效率。

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2505.17338 2026-06-24 cs.CV cs.AI 版本更新 81%

Render-FM: Feedforward Model for Real-time Photorealistic Volumetric Rendering

Render-FM: 用于实时逼真体积渲染的前馈模型

Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Anwesa Choudhuri, Van Nguyen Nguyen, Terrence Chen, Ziyan Wu

机构 * United Imaging Intelligence(联合影像智能)

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

AI总结 提出Render-FM前馈模型,直接从CT体积回归6D高斯溅射参数,实现2.8秒实时渲染,速度提升500倍,并引入解剖引导初始化提升医学图像渲染质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2606.22525 2026-06-23 cs.CV 新提交 81%

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)

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

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2606.22486 2026-06-23 cs.CV cs.AI cs.HC 新提交 81%

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)

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。

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2606.20620 2026-06-23 cs.CV math.FA 新提交 81%

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)

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。

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2606.19365 2026-06-19 cs.LG 新提交 81%

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)

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%。

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2510.19893 2026-06-19 cs.LG 版本更新 81%

EQPO: Equitable Group Relative Policy Optimization for Clinical Reasoning

EQPO: 面向临床推理的公平群体相对策略优化

Shiqi Dai, Wei Dai, Jiaee Cheong, Paul Pu Liang

机构 * MIT(麻省理工学院) Harvard University(哈佛大学)

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn);medical AI(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出EQPO分层强化学习方法,通过自适应重加权样本促进异质临床人群的均衡学习,在7个诊断基准上降低F1标准差43.9%,缩小预测公平差距27.2%。

Comments Accepted as Oral on NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

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2606.18496 2026-06-18 cs.CV cs.AI 新提交 81%

Neural Phase Correlation

神经相位相关

Cole Reynolds

机构 * Weyl Labs(Weyl实验室)

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。

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2604.14837 2026-06-18 cs.CV 81%

Improved Multiscale Structural Mapping with Supervertex Vision Transformer for the Detection of Alzheimer's Disease Neurodegeneration

改进的多尺度结构映射与超顶点视觉Transformer用于阿尔茨海默病神经退行性病变的检测

Geonwoo Baek, David H. Salat, Ikbeom Jang

机构 * Department of Computer Science \& Engineering, Hankuk University of Foreign Studies, Seoul, Republic of Korea Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Charlestown, MA, USA Department of Radiology, Harvard Medical School, Boston, MA, USA Neuroimaging Research for Veterans (NeRVe) Center, VA Boston Healthcare System, Boston, MA, USA

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

AI总结 本文提出MSSM+结合SSVM和SV-ViT,通过多尺度结构映射和超顶点映射提高阿尔茨海默病早期检测的准确性,实现了更显著的组间差异识别和分类性能提升。

Comments Submitted to Human Brain Mapping

Journal ref Human Brain Mapping 47(8), e70548 (2026)

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2606.17867 2026-06-17 cs.CV cs.AI 新提交 81%

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)

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

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2606.15304 2026-06-16 cs.CV 新提交 81%

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)

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。

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2601.08334 2026-06-15 cs.LG 81%

Automated Machine Learning in Radiomics: A Comparative Evaluation of Performance, Efficiency and Accessibility

医学影像组学中的自动化机器学习:性能、效率和可及性的比较评估

Jose Lozano-Montoya, Emilio Soria-Olivas, Almudena Fuster-Matanzo, Angel Alberich-Bayarri, Ana Jimenez-Pastor

机构 * University of Valencia(瓦伦西亚大学) Research & Frontiers in AI Department, Quantitative Imaging Biomarkers in Medicine, Quibim SL(研究与前沿人工智能部门、定量影像生物标志物在医学中的应用、Quibim SL) Intelligent Data Analysis Laboratory, IDAL, University of Valencia(智能数据分析实验室,IDAL,瓦伦西亚大学)

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

AI总结 本文比较了通用和专用自动化机器学习框架在医学影像组学分类任务中的性能、效率和可及性,发现专用工具在性能上表现最佳,而通用框架在易用性上更优,但存在生存分析支持不足和特征可重复性整合不足等问题。

Comments 27 pages, 4 figures, 3 tables, code available, see https://github.com/joselznom/AutoML-Comparison-in-Radiomics

Journal ref JMIR Form Res. 2026;10:e91492

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2606.02044 2026-06-12 cs.LG physics.med-ph 版本更新 81%

Realistic noise synthesis reduces bias and improves tissue microstructure estimation with supervised machine learning

真实噪声合成减少偏差并改善有监督机器学习的组织微结构估计

Bradley G. Karat, Maëliss Jallais, Ali R. Khan, Santiago Aja-Fernández, Jelle Veraart, Marco Palombo

机构 * Robarts Research Institute, Schulich School of Medicine and Dentistry, The University of Western Ontario(罗巴茨研究所在,施密特医学与牙科学院,温哥华大学) Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, NYU Grossman School of Medicine(生物医学成像中心,放射科,纽约大学格罗斯曼医学院) Cardiff University Brain Research Imaging Center (CUBRIC), School of Psychology, Cardiff University(卡迪夫大学脑研究成像中心(CUBRIC),心理学学院,卡迪夫大学) School of Computer Science and Informatics, Cardiff University(计算机科学与信息学院,卡迪夫大学) Laboratorio de Procesado de Imagen, Universidad de Valladolid(图像处理实验室,瓦尔达利德大学) Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid, IBioVALL(瓦尔达利德生物医学研究所,IBioVALL)

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

AI总结 针对扩散MRI中模拟与实测信号噪声不匹配导致的协变量偏移问题,提出真实噪声合成框架,通过引入Rician期望和有效后处理噪声方差,显著降低参数估计偏差并提高精度。

Comments * Shared first author

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2509.15017 2026-06-09 cs.CV 版本更新 81%

No Modality Left Behind: Adapting to Missing Modalities via Knowledge Distillation for Brain Tumor Segmentation

不遗漏任何模态:通过知识蒸馏适应缺失模态的脑肿瘤分割

Shenghao Zhu, Yifei Chen, Weihong Chen, Shuo Jiang, Guanyu Zhou, Yuanhan Wang, Feiwei Qin, Changmiao Wang, Qiyuan Tian

机构 * Medical Image Analysis(医学影像分析)

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

AI总结 提出AdaMM框架,利用知识蒸馏和三个协同模块处理多模态MRI中模态缺失问题,在多个数据集上显著提升分割精度和鲁棒性。

Comments 51 pages, 11 figures

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2606.04174 2026-06-04 eess.IV physics.app-ph 81%

Co-optimization of Diffusive and Tomographic Blur in Computed Axial Lithography via Experimental Kernel Identification

通过实验核辨识实现计算轴向光刻中扩散与断层模糊的协同优化

Jennings Z. Ye, Abrar Amin Khan, Hayden K. Taylor

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

AI总结 提出通过实验核辨识框架提取扩散核,并与CT重建固有模糊协同优化,以校正计算轴向光刻中的扩散模糊,提高打印保真度。

Comments 33 pages (including supplementary information), 12 figures, 5 tables

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1903.10604 2026-06-04 cs.CV cs.SY eess.SY 81%

An Approach for Adaptive Automatic Threat Recognition Within 3D Computed Tomography Images for Baggage Security Screening

一种基于3D计算层析成像的自适应自动威胁识别方法用于行李安全检查

Qian Wang, Khalid N. Ismail, Toby P. Breckon

机构 * Department of Computer Science, Durham University, United Kingdom(英国杜伦大学计算机科学系) Department of Engineering, Durham University, United Kingdom(英国杜伦大学工程系)

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

AI总结 本文提出了一种基于3D X射线计算层析成像的自适应自动威胁识别方法,旨在解决快速演变的威胁特征识别问题,通过多尺度3D CT图像分割算法、多类支持向量机分类器和适应性策略实现高检测概率和低误报率。

Comments Technical Report, Durham University

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1510.02923 2026-06-04 math.AP cs.CV cs.NA math.NA 81%

On 1-Laplacian Elliptic Equations Modeling Magnetic Resonance Image Rician Denoising

关于1-拉普拉斯椭圆方程建模磁共振图像Rician去噪

Adrian Martin, Emanuele Schiavi, Sergio Segura de Leon

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

AI总结 本文研究了利用总变分(TV)在贝叶斯或广义Tikhonov框架中建模磁共振图像Rician去噪的问题,推导出非线性椭圆方程,涉及1-拉普拉斯算子,并通过修正的一阶贝塞尔函数定义反应项,提出存在性理论和解的性质,采用收敛的近点算法直接求解非光滑非凸优化问题,通过合成和真实MRI数据验证了方法的有效性,并应用于扩散张量图像。

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1805.09408 2026-06-04 cs.CV cs.NA math.NA 81%

Non-convex non-local flows for saliency detection

非凸非局部流用于显著性检测

Iván Ramírez, Gonzalo Galiano, Emanuele Schiavi

机构 * Dpt. of Mathematics, Universidad Rey Juan Carlos(数学系,雷乌恩卡洛斯大学) Dpt. of Mathematics, Universidad de Oviedo(数学系,奥维多大学)

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

AI总结 本文提出并求解了新的变分模型用于数字图像自动显著性检测,结合非局部框架和新的二次显著性检测项,用于胶质瘤在MRI-Flair图像中的分割。

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1412.2700 2026-06-04 math.NA cs.CV cs.NA 81%

Subspace based low rank and joint sparse matrix recovery

基于子空间的低秩和联合稀疏矩阵恢复

Sampurna Biswas, Sunrita Poddar, Soura Dasgupta, Raghuraman Mudumbai, Mathews Jacob

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

AI总结 本文研究从欠采样测量中恢复低秩和联合稀疏矩阵的问题,提出在不同测量矩阵下进行测量以减少总测量数,适用于动态MRI图像恢复。

Comments 5 pages, 5 figures, Asilomar 2014 conference submission

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2606.01606 2026-06-02 eess.IV 81%

Regularized joint reconstruction and slab combination for accelerated three-dimensional multi-slab diffusion-weighted imaging using multi-scale energy models

使用多尺度能量模型进行加速三维多板块扩散加权成像的正则化联合重建与板块组合

Reza Ghorbani, Jyothi Rikhab Chand, Chu-Yu Lee, Mathews Jacob, Merry Mani

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

AI总结 提出基于能量的轮廓编码(EPEN)联合重建框架,通过双线性前向模型和深度能量先验,从欠采样多板块k空间数据中重建高分辨率扩散加权MRI,有效抑制板块边界伪影并保留精细解剖结构。

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2605.29753 2026-05-29 eess.IV cs.AI 81%

A unified deeplearning framework for contrast-phase-specific virtual monochromatic imaging

一种用于对比相位特异性虚拟单色成像的统一深度学习框架

Antony Jerald, Hemant K Aggarwal, Brian Nett, Avinash Gopal, Phaneendra K Yalavarthy, Bipul Das, Rajesh Langoju

机构 * Science and Technology Organization, GE HealthCare(科技组织,GE医疗)

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

AI总结 提出一种统一深度学习框架,利用对比相位先验信息从单能CT数据合成对比相位特异性虚拟单色50 keV图像,通过新型先验条件架构实现能量转换,并在四个对比相位上验证了其对比增强和泛化能力。

Journal ref SPIE Medical Imaging 2026

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2604.23184 2026-05-28 cs.IT cs.LG math.IT 81%

A Unified Fractional Regularization Framework for Sparse Recovery

用于稀疏恢复的统一分数阶正则化框架

Yinhao Zhao, Haoyu He, Chuanqi Ma, Hao Wang

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University(信息科学与技术学院,上海科技大学)

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

AI总结 提出基于 ℓ1/ℓp^q 模型的统一分数阶正则化框架,通过参数 p 和 q 泛化多种稀疏正则化器,理论刻画了与 ℓ1-αℓp 模型的一阶驻点等价性,并建立了基于 RIP 的充分恢复条件,开发了 MM 算法并证明收敛性,实验表明在稀疏恢复和 MRI 重建中优于现有方法。

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