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医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

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1. 医学影像 22555 篇

2603.24847 2026-07-07 cs.CV 版本更新 92%

CORA: Generalizable coronary artery disease assessment and risk stratification from coronary CT angiography using pathology-centric representation learning

CORA:一种由病理合成驱动的冠状动脉CT血管造影分析和MACE风险评估基础模型

Jinkui Hao, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Ulas Bagci, Bradley D. Allen, Nilay S. Shah, Bo Zhou

机构 * Department of Radiology, Northwestern University(西北大学放射学系) Department of Biomedical Engineering, Northwestern University(西北大学生物医学工程系) Department of Cardiology, Northwestern University(西北大学心脏病学系) Department of Preventive Medicine, Northwestern University(西北大学预防医学系)

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

AI总结 CORA通过病理合成驱动的自监督框架,直接从体积CT血管造影数据中学习,提升冠状动脉疾病分析和MACE风险评估性能,实现29%的性能提升。

Comments Code is available at: https://github.com/Advanced-AI-in-Medicine-and-Physics-Lab/CORA

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2606.20143 2026-06-19 cs.CV 新提交 92%

HEad and neCK TumOR (HECKTOR) 2025: Benchmark of Segmentation, Diagnosis, and Prognosis in Multimodal PET/CT

头颈肿瘤 (HECKTOR) 2025 挑战赛:多模态 PET/CT 中的分割、诊断与预后基准

Numan Saeed, Salma Hassan, Shahad Hardan, Lishan Cai, Xinglong Liang, Moona Mazher, Abdul Qayyum, Yansong Bu, Mengye Lyu, Yue Lin, Mingyuan Meng, Chuanyi Huang, Lisheng Wang, Dalal Chamseddine, Shamimeh Ahrari, Beining Wu, Yifei Chen, Fuyou Mao, Hao Zhang, Baixiang Zhao, Surajit Ray, Muzi Guo, Lei Xiang, Jakob Dexl, Michael Ingrisch, Adrien Depeursinge, Arman Rahmim, Mathieu Hatt, Vincent Andrearczyk, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Amsterdam UMC(阿姆斯特丹大学医学中心) The Netherlands Cancer Institute(荷兰癌症研究所) Radboud University Medical Centre(拉德堡德大学医学中心) University College London(伦敦大学学院) Imperial College London(帝国理工学院) Shenzhen Technology University(深圳技术大学) Shenzhen University(深圳大学) Newland Digital Technology(新大陆数字技术) The University of Sydney(悉尼大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) University Hospital, Nantes(南特大学医院) Nantes Université, Centrale Nantes, CNRS, LS2N(南特大学、南特中央理工学院、法国国家科学研究中心、LS2N实验室) Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学) Tsinghua University(清华大学) Central South University(中南大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) China Mobile System Integration Co., Ltd.(中移系统集成有限公司) Subtle Medical Inc.(Subtle Medical公司) University Hospital, LMU Munich(慕尼黑大学医院) Munich Center for Machine Learning(慕尼黑机器学习中心) BC Cancer Research Institute(不列颠哥伦比亚癌症研究所) HES-SO Valais-Wallis University of Applied Sciences and Arts(HES-SO瓦莱州应用科学与艺术大学) Lausanne University Hospital (CHUV)(洛桑大学医院) LaTIM, INSERM, UMR 1101, Univ Brest(LaTIM实验室、法国国家健康与医学研究院、UMR 1101、布雷斯特大学)

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

AI总结 HECKTOR 2025 挑战赛利用多模态 PET/CT 和电子健康记录,建立了头颈癌自动分析的基准,涵盖肿瘤分割、复发预测和 HPV 分类三个任务,最佳算法分别达到 Dice 0.75、C-index 0.66 和平衡准确率 0.56。

Comments 17 pages, 4 figures, 4 tables. Overview paper for the HECKTOR 2025 challenge, held as a satellite event at MICCAI 2025. Challenge website: https://hecktor.grand-challenge.org/

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2608.10002 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 92%

LoRCA: LoRA Cycle Adaptation for Histology to HiP-CT Translation with DINOv3

LoRCA:用于组织学到HiP-CT转换的LoRA循环适配,基于DINOv3

Yang Zhou, Edoardo Occhipinti, Banboye Kidzeru Elvis, Jishizhan Chen, Stathis Megas, Joseph Brunet, Joanna Purzycka, Theresa Urban, Hector Dejea, Sarah Amalia Teichmann, Menna R Clatworthy, Paul Tafforeau, Peter D Lee, Claire L Walsh

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

AI总结 本研究提出基于DINOv3的LoRCA框架,用于实现无需配对数据的组织学到HiP-CT的结构保留风格转换,其性能优于CycleGAN,为2D组织学切片与3D HiP-CT体积的配准提供了有效途径。

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2605.16373 2026-05-19 cs.CV cs.AI cs.LG 92%

Cross-Source Supervision for Bone Infection Segmentation in Dual-Modality PET-CT

跨源监督在双模态PET-CT骨感染分割中的应用

Zonglin Yang, Xiaolei Diao, Jishizhan Chen, Xiaozhuang Man, Wei Kong, Gen Wen, Pengfei Cheng, Daqian Shi

机构 * Shanghai Maritime University(上海海洋大学) University College London(伦敦大学学院) Shanghai Sixth People’s Hospital(上海第六人民医院) Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to SJTU School of Medicine(上海第六人民医院附属复旦大学医学院) Queen Mary University of London(伦敦女王玛丽大学)

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

AI总结 本文提出一种双模态端到端分割框架,通过早融合多模态表示整合PET代谢信号和CT骨窗解剖信息,解决标注不一致下的骨感染分割问题,采用患者级3D体积评估和交叉验证提高性能。

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2604.14800 2026-04-17 eess.IV cs.CV physics.med-ph 92%

Generative Modeling of Complex-Valued Brain MRI Data

复杂值脑部MRI数据的生成建模

Marco Schlimbach, Moritz Rempe, Jessica Mnischek, Lukas T. Rotkopf, Jens Weingarten, Jens Kleesiek, Kevin Kröninger

机构 * Department of Physics, Technical University Dortmund(技术大学多特蒙德物理系) Institute for AI in Medicine (IKIM), University Hospital Essen(医学人工智能研究所(IKIM),埃森大学医院) Cancer Research Center Cologne Essen (CCCE), University Medicine Essen(科隆埃森癌症研究中心(CCCE),埃森大学医学中心) RACOON Study Group, Site Essen(RACOON研究小组,埃森站点) German Cancer Consortium (DKTK), Partner Site Essen(德国癌症联合会(DKTK),埃森合作伙伴站点) Medical Faculty and Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen(杜伊斯堡-埃森大学医学系和计算机科学系) Division of Radiology, German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280(放射学系,德国癌症研究中心(DKFZ),新海德费尔德280号)

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

AI总结 本文提出一种联合建模复值MRI幅度和相位信息的生成框架,通过变分自编码器和流匹配模型生成高质量合成数据,提升异常组织检测性能。

Comments 16 pages, 8 figures

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2503.20316 2025-03-31 eess.IV cs.CV 92%

AI-Driven MRI Spine Pathology Detection: A Comprehensive Deep Learning Approach for Automated Diagnosis in Diverse Clinical Settings

Bargava Subramanian, Naveen Kumarasami, Praveen Shastry, Raghotham Sripadraj, Kalyan Sivasailam, Anandakumar D, Abinaya Ramachandran, Sudhir MP, Gunakutti G, Kishore Prasath Venkatesh

专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);pathology(title,abstract);diagnosis(title);radiology(abstract)

Comments 20 pages , 3 figurea

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2502.19258 2025-02-27 eess.IV cs.CV 92%

Deep learning and classical computer vision techniques in medical image analysis: Case studies on brain MRI tissue segmentation, lung CT COPD registration, and skin lesion classification

Anyimadu Daniel Tweneboah, Suleiman Taofik Ahmed, Hossain Mohammad Imran

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

Comments 27 pages, 18 figures

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2607.19779 2026-07-23 cs.CV 新提交 92%

Frequency-Hierarchical Active k-Space Sampling for Diagnostic MRI

用于诊断性MRI的频率分层主动k空间采样

Ruru Xu, Kian Anvari Hamedani, Zhikai Yang, Ilkay Oksuz

机构 * Istanbul Technical University(伊斯坦布尔技术大学) University of Toronto(多伦多大学) Sunnybrook Research Institute(桑尼布鲁克研究所) KTH Royal Institute of Technology(皇家理工学院)

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

AI总结 研究针对MRI加速采样中不同频率信息处理难题,提出HieraSample框架,通过余弦退火课程和基于Mamba的策略,在不同加速倍数下实现高效采样,在fastMRI+膝盖基准测试中提升了ACL诊断性能。

Comments EMA4MICCAI 2026: The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI

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2607.25108 2026-07-29 cs.CV cs.AI cs.LG eess.IV 新提交 92%

OPERA: Offline Policy-guided Expert Routing and Adaptation for Universal Biomedical Image Analysis

OPERA:用于通用生物医学图像分析的离线策略引导专家路由与适应

Zihan Li, Feiyang Liu, Dandan Shan, Ruibo Wang, Qingqi Hong

机构 * University of Washington(华盛顿大学) Delft University of Technology(代尔夫特理工大学) Xiamen University(厦门大学)

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

AI总结 研究针对生物医学图像分析中分布变化阻碍模型部署的问题,提出OPERA多智能体集成框架,通过离线策略学习专家权重分配,结合多种机制协调智能体,经多数据集评估,有效提升性能与校准质量,为可部署生物医学AI提供实用路径。

Comments Accepted by ACM MM 2026. 18 pages

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2406.02477 2024-06-05 eess.IV cs.CV cs.LG 92%

Inpainting Pathology in Lumbar Spine MRI with Latent Diffusion

Colin Hansen, Simas Glinskis, Ashwin Raju, Micha Kornreich, JinHyeong Park, Jayashri Pawar, Richard Herzog, Li Zhang, Benjamin Odry

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

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2201.05920 2022-01-19 eess.IV cs.CV cs.LG 92%

ViTBIS: Vision Transformer for Biomedical Image Segmentation

Abhinav Sagar

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

Comments Published at Clinical Image-Based Procedures, Distributed and Collaborative Learning, Artificial Intelligence for Combating COVID-19 and Secure and Privacy-Preserving Machine Learning workshop at MICCAI 2021

Journal ref Springer, Cham 2021

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2608.10429 2026-08-12 cs.CV physics.med-ph 新提交 92%

Lesion-Aware Adaptive Fourier Neural Operator for CT-to-PSMA PET Synthesis in Prostate Cancer

面向前列腺癌CT到PSMA PET合成的病灶感知自适应傅里叶神经算子

Rashmi Bhaskara, Waleed M. Almutairi, Matthew Gopaulchan, Maram Musaad Alqurashi, Francis Asamoah, Alex Ocana, Clinton D. Bahler, Oluwaseyi M. Oderinde

机构 * School of Health Sciences, Purdue University(普渡大学健康科学学院) Indiana University School of Medicine(印第安纳大学医学院)

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

AI总结 该研究提出LAFNO模型,用CT衍生的两个代理通道替代放射组学条件化,在TCIA数据集上实现CT到PSMA-PET合成,提升病灶活性估计与放射组学可重复性。

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2608.07368 2026-08-10 physics.med-ph cs.AI cs.CV 新提交 92%

Measurements Automatically Extracted from Zero Echo Time MRI Using Deep Learning Image Segmentation and Geometric Modeling Agree with Expert Manual Readings

基于深度学习图像分割与几何建模从零回波时间MRI自动提取的测量结果与专家手动读数一致

Jack Consolini, Eric A. Bogner, Meghan Sahr, Matthew F. Koff, Kevin M. Koch, Hollis G. Potter

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

AI总结 该研究开发基于nnU-Net和定制几何算法的方法,从ZTE MRI自动提取FAI相关角度,其在多数角度上与专家手动测量结果一致性良好,证实全自动骨形态测量评估的可行性。

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2608.05615 2026-08-07 cs.CV 新提交 92%

ALTER: Modeling Longitudinal Changes via Regional Differencing for 3D CT Report Generation

ALTER:基于区域差分的纵向变化建模用于3D CT报告生成

Dongchen Li, Jitao Liang, Wei Li

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

AI总结 针对3D CT报告生成中纵向变化建模不足的问题,提出ALTER模型,通过GPI、RPD、ICF模块实现,在两个数据集上取得最优性能。

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2607.13892 2026-07-16 cs.CV 新提交 92%

Fine-Grained Vision-Language Pretraining with Organ-Conditioned Pattern Tokens for CT Understanding

用于CT理解的基于器官条件模式令牌的细粒度视觉语言预训练

Guoliang You, Xiaomeng Chu

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

AI总结 研究从CT扫描和报告进行视觉语言预训练的难题,提出OCP-CT框架,通过保留全局对比分支、引入器官模式接口等方法,在公开基准上实现零样本异常诊断,相比先前结果有显著AUROC增益。

Comments 9 pages, 4 figures

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2603.04113 2026-07-15 cs.CV cs.AI 版本更新 92%

Understanding Sources of Demographic Predictability in Brain MRI via Disentangling Anatomy and Contrast

通过解构解耦解剖与对比来理解脑部MRI中人口预测性的来源

Mehmet Yigit Avci, Akshit Achara, Andrew King, Jorge Cardoso

机构 * School of Biomedical Engineering \& Imaging Sciences, King’s College London, London, UK

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

AI总结 本文通过解耦脑MRI中的解剖和对比特征,发现人口预测性主要源于解剖变异,而非成像依赖特征。

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2607.10953 2026-07-14 cs.CV 新提交 92%

Learning Anatomy-Grounded CT Vision-Language Representations with Organ-Hierarchical Report Knowledge

利用器官分层报告知识学习基于解剖学的CT视觉语言表征

Guoliang You, Hongming Li, Yuanwang Zhang, Yong Fan

机构 * Department of Radiology, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(放射科,佩尔曼医学院,宾夕法尼亚大学)

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

AI总结 研究利用CT图像与放射学报告进行医学视觉语言预训练,提出OKA-CT框架,通过转化报告为器官条件知识,分阶段学习,在数据集上实现零样本异常诊断高AUROC,优于基线,提升报告-图像对齐。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables

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2606.27405 2026-06-29 eess.IV cs.AI 新提交 92%

Automated brain tumor detection in MRI images using CNN and ResNet architectures

使用CNN和ResNet架构的MRI图像脑肿瘤自动检测

Annapurna V K, Asha N, K Paramesha, Shabana Sultana, Kirankumar Humse

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The National Institute of Engineering, Mysuru, Karnataka, India(计算机科学与工程系,国家工程学院,mysuru,卡纳塔克邦,印度) Department of MCA, The National Institute of Engineering, Mysuru, Karnataka, India(MCA系,国家工程学院,mysuru,卡纳塔克邦,印度) Department of Computer Science and Engineering, Vidyavardhaka College of Engineering, Mysuru, Karnataka, India(计算机科学与工程系,维迪瓦尔达卡学院,mysuru,卡纳塔克邦,印度) Department of ECE, Vidyavardhaka College of Engineering, Mysuru, Karnataka, India(电子工程系,维迪瓦尔达卡学院,mysuru,卡纳塔克邦,印度)

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

AI总结 提出基于CNN和ResNet的深度学习框架,利用迁移学习对MRI图像进行脑肿瘤分类,ResNet18在有限数据上达到97%准确率,优于ResNet50。

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2606.27264 2026-06-26 cs.CV 新提交 92%

CORTEX: A Structured Reasoning Benchmark for Trustworthy 3D Chest CT MLLMs

CORTEX:用于可信3D胸部CT多模态大语言模型的结构化推理基准

Hashmat Shadab Malik, Anees Ur Rehman Hashmi, Numan Saeed, Muzammal Naseer, Salman Khan, Christoph Lippert

机构 * MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Hasso Plattner Institute(哈索·普拉特纳研究所) Khalifa University(哈利法大学)

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

AI总结 提出CORTEX基准,通过四阶段诊断推理轨迹和阶段级评估协议,为3D胸部CT多模态大语言模型提供结构化监督与验证,包含76,177个验证推理轨迹。

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2606.26764 2026-06-26 cs.CV cs.AI 新提交 92%

Anatomy-Guided Residual Motion Diffusion for Controllable 4D Cardiac MRI Synthesis

解剖引导的残差运动扩散用于可控4D心脏MRI合成

Yiheng Cao, Gustavo Andrade-Miranda, Jiatian Zhang, Lingxiao Zhao, Xin Gao

机构 * Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Science(中国科学院苏州生物医学工程技术研究所) Systemes Complexes et Intelligence Artificielle, IMT Mines Ales(复杂系统与人工智能实验室,IMT 阿莱斯矿业学院) School of Artificial Intelligence and Advanced Computing, Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西交利物浦大学人工智能与先进计算学院)

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

AI总结 提出一种4D可控生成框架,通过半监督VAE解耦解剖与运动,利用级联潜扩散模型生成时序一致的心脏MRI,在跨厂商数据上提升分割性能。

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2603.06467 2026-06-26 cs.CV 版本更新 92%

GreenRFM: Learning a resource-efficient radiology vision-language foundation model via supervision-centric pre-training

GreenRFM:通过以监督为中心的预训练学习资源高效的放射学视觉-语言基础模型

Yingtai Li, Shuai Ming, Qiuli Wang, Mingyue Zhao, Hongchun Zhang, Yuhe Tian, Haoran Lai, Rongsheng Wang, Rui Zhou, Rundong Wang, Yujia Li, Zhiyang He, Xiaodong Tao, Wei Chen, Wei Wei, Shaohua Kevin Zhou

机构 * School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China (USTC)(生物医学工程学院,生命科学与医学系,中国科学技术大学) Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing & Learning (MIRACLE)(医学影像、机器人、分析计算与学习中心) Suzhou Institute for Advanced Research, USTC(苏州先进研究院,中国科学技术大学) Department of Radiology, The First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, USTC(放射科,中国科学技术大学第一附属医院,生命科学与医学系,中国科学技术大学) T Magnetic Resonance Translational Medicine Research Center, Department of Radiology, The First Affiliated Hospital (Southwest Hospital) of Army Medical University(7T磁共振转化医学研究中心,放射科,中国医学大学第一附属医院(西南医院))

专题命中 医学影像 :CT(summary_cn,abstract);radiology(title,abstract);MRI(abstract,abstract_cn);diagnosis(abstract)

AI总结 提出GreenRFM框架,通过将噪声报告转化为结构化诊断信号,以监督为中心预训练,在有限资源下实现高效3D放射学视觉-语言表示,零样本CT-RATE AUC达84.8。

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2606.25894 2026-06-25 cs.CV cs.AI 新提交 92%

Enhancing Brain MRI Anomaly Detection and Reasoning with ROI Rethink and Synthetic Data

通过ROI重思考与合成数据增强脑部MRI异常检测与推理

Shangkun Li, Jie Xu, Yi Guo, Zeju Li, Yuanyuan Wang

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University(复旦大学 生物医学工程学院)

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

AI总结 提出BrReMark框架,通过显式区域标记和假设验证机制增强脑部MRI诊断的可信度,结合结构化推理轨迹的监督微调和强化学习,以及基于域随机化的病理合成增强,显著提升定位精度并减少幻觉。

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2603.08305 2026-06-23 cs.CV cs.AI 版本更新 92%

Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation

检索增强的解剖引导用于文本到CT生成

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy(人工智能与计算机系统单位,工程系,罗马生物医学大学,意大利罗马) Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden(诊断与介入系,生物医学工程与放射物理,乌梅大学,瑞典乌梅)

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

AI总结 提出检索增强方法,通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理,注入文本条件潜在扩散模型,实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合,提升图像保真度和临床一致性。

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2606.00967 2026-06-09 cs.CV 版本更新 92%

MedSyn2: Flexible Control of 3D CT Generation via Text and Semantically-Defined Segmentation Prompts

通过文本和语义定义的分割提示灵活控制3D CT生成

Weicheng Dai, Chenyu Wang, Binxu Li, Shantanu Ghosh, Afrooz Zandifar, Christina LeBedis, Kayhan Batmanghelich

机构 * Boston University School of Engineering(波士顿大学工程学院) Stanford University(斯坦福大学) University of Pittsburgh Medical Center(匹兹堡大学医学中心) Boston University School of Medicine(波士顿大学医学院)

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

AI总结 提出一种灵活的多模态框架,通过文本和可选分割提示控制3D CT生成,实现高分辨率、解剖一致且可控的体数据生成。

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2605.30984 2026-06-01 cs.CV cs.AI cs.CL 92%

Generating Reports or Repeating Templates? Measuring and Mitigating Template Collapse in 3D CT Report Generation

生成报告还是重复模板?测量和缓解三维CT报告生成中的模板崩溃

Tom Maye-Lasserre, Yitong Li, Bailiang Jian, Morteza Ghahremani, Benedikt Wiestler, Christian Wachinger

机构 * Technical University of Munich (TUM)(慕尼黑技术大学) TUM Hospital(TUM医院) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心)

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

AI总结 针对三维CT报告生成中模型输出多样性低、病理检测能力差的模板崩溃问题,提出解耦框架CLarGen,通过分离临床检测与语言合成,显著提升临床准确性并保持报告流畅性。

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2605.17140 2026-05-21 cs.CV cs.AI cs.CL 92%

UCSF-PDGM-VQA: Visual Question Answering dataset for brain tumor MRI interpretation

UCSF-PDGM-VQA: 用于脑肿瘤MRI解读的视觉问答数据集

Shiv Ghosh, Junayd Lateef, Chih-Hua Liu, Yannan Yu, Andreas M. Rauschecker, Madhumita Sushil

机构 * Fung Institute for Engineering Leadership(工程领导力基金会) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Department of Radiology(放射科) University of California, San Francisco(加州大学旧金山分校) Division of Clinical Informatics and Digital Transformation(临床信息学与数字转型部) Department of Neurological Surgery(神经外科部)

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

AI总结 本文提出一个临床相关的视觉问答基准数据集UCSF-PDGM-VQA,包含2387个问题-答案对,用于评估视觉语言模型在处理多序列3D MRI扫描中的能力,发现现有模型在多模态处理上存在缺陷。

Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables

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2605.16431 2026-05-19 cs.CV 92%

CT-DegradBench: A Physics-Informed Benchmark for CT Degradation Detection and Severity Estimation

CT-DegradBench:一种用于CT退化检测和严重程度估计的物理引导基准

Yousra Nabila Taifour, Marouane Tliba, Zuheng Ming, Marie Luong, Nour Aburaed, Aladine Chetouani, Gorkem Durak, Alessandro Bruno, Faouzi Alaya Cheikh, Habib Zaidi, Ulas Bagci, Azeddine Beghdadi

机构 * Université Sorbonne Paris Nord(索邦巴黎北大学) University of Dubai(迪拜大学) Northwestern University(西北大学) IULM University(IULM大学) Norwegian University of Science and Technology(挪威科学与技术大学) University of Geneva(日内瓦大学)

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

AI总结 本文提出CT-DegradBench,一个用于评估CT退化检测和严重程度估计的基准,结合语义先验和频域线索,提出SeSpeCT框架,在多模态嵌入空间中构建免训练的语义质量轴,实现退化类型和严重程度的联合预测。

Comments Accepted in CVPR 2026 VISION Workshop (DEXTER track)

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2605.09679 2026-05-12 cs.CV cs.AI 92%

DeepTumorVQA: A Hierarchical 3D CT Benchmark for Stage-Wise Evaluation of Medical VLMs and Tool-Augmented Agents

DeepTumorVQA: 一种分层的3D CT基准,用于分阶段评估医学视觉语言模型和工具增强代理

Yixiong Chen, Wenjie Xiao, Pedro R. A. S. Bassi, Boyan Wang, Liang He, Xinze Zhou, Sezgin Er, Ibrahim Ethem Hamamci, Zongwei Zhou, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) University of Bologna(博洛尼亚大学) Istanbul Medipol University(伊斯坦布尔梅迪波尔大学) Center for Biomolecular Nanotechnologies, Istituto Italiano di Tecnologia(生物分子纳米技术中心,意大利技术研究院) The First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University(中山大学第一附属医院) Tongji University(同济大学)

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

AI总结 DeepTumorVQA通过分阶段证据链分解3D CT推理为四个阶段,提供工具交互环境,揭示医疗VLMs的瓶颈并展示工具增强的改进。

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2603.04673 2026-05-08 cs.CV physics.med-ph stat.ML 92%

sFRC for assessing hallucinations in medical image restoration

sFRC用于评估医学图像恢复中的幻觉

Prabhat Kc, Rongping Zeng, Nirmal Soni, Aldo Badano

机构 * U.S. Food and Drug Administration(美国食品药品监督管理局) Center for Devices and Radiological Health(设备与放射健康中心)

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

AI总结 本文提出sFRC方法用于检测医学图像恢复中的幻觉,通过傅里叶环相关分析和扫描对比检测幻觉特征,验证了其在CT超分辨率、CT稀疏视图和MRI子采样恢复中的有效性。

Comments 16 pages; 14 figures; 1 Supplemental document. TechRxiv Preprints, 2025

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2603.15941 2026-04-28 cs.CV 92%

Towards Fair and Robust Volumetric CT Classification via KL-Regularised Group Distributionally Robust Optimisation

迈向公平且鲁棒的体积CT分类:通过KL正则化组分布鲁棒优化

Samuel Johnny, Blessed Guda, Goodness Obasi, Aaron Emmanuel, Moise Busogi

机构 * Carnegie Mellon University Africa(卡内基梅隆大学非洲分校) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 本文提出通过KL正则化组分布鲁棒优化方法,解决多站点CT体积中二分类新冠和性别公平的肺部病理识别问题,提升模型鲁棒性和公平性。

Comments CVPR 2026 Medical Imaging & Healthcare Workshop

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