医学 AI

SegTME-UNI2: A Foundation Model-Based Framework for Generalisable Multiclass Cell Segmentation and LLM-Driven Tumour Microenvironment Characterisation in Histopathology

SegTME-UNI2: 一种基于基础模型的可泛化多类细胞分割框架及LLM驱动的组织微环境表征在组织病理学中的应用

Wan Siti Halimatul Munirah Wan Ahmad, Faris Syahmi Samidi, Mohammad Badal Ahmmed, Vimal Angela Thiviyanathan, Selvam Thavaraj, Anwar P. P. Abdul Majeed

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, School of Computing and Artificial Intelligence, Faculty of Engineering and Technology, Sunway University（双威大学工程与技术学院计算与人工智能学院数据科学与人工智能系） ； Faculty of Dentistry, Universiti Malaya（马来亚大学牙科学院） 纠错

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

AI总结 提出SegTME-UNI2框架，结合UNI2-H病理基础模型与双头UperNet解码器实现六类语义分割和核实例分割，通过三阶段伪标签课程学习解决标注不足问题，并利用LLM生成临床可解释的TME报告。

Stitching and dimensionality effects on large artificially generated volume datasets

拼接和维度对大规模人工生成体数据集的影响

Lucas von Chamier, Jan Philipp Albrecht, Dagmar Kainmüller

机构 * GFZ Helmholtz-Zentrum für Geoforschung（亥姆霍兹地球科学中心） ； Max Delbrück Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association（亥姆霍兹协会马克斯·德尔布吕克分子医学中心） ； Helmholtz Imaging（亥姆霍兹成像） ； Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； University of Potsdam（波茨坦大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究深度学习生成大图像时的拼接伪影对风格迁移的影响，比较2D与3D模型，发现FID无法检测影响下游任务的细微伪影，3D模型略优但计算成本高。

QG-MIL: A Gated Transformer Aggregator for Domain-Agnostic Multiple Instance Learning in Medical Imaging

QG-MIL：一种用于医学影像中领域无关多实例学习的门控Transformer聚合器

Luca Zedda, Davide Antonio Mura, Cecilia Di Ruberto, Maurizio Atzori, Muhammed Furkan Dasdelen, Carsten Marr, Andrea Loddo

机构 * Department of Mathematics and Computer Science, University of Cagliari（卡利亚里大学数学与计算机科学系） ； Institute of AI for Health, Helmholtz Munich（亥姆霍兹慕尼黑人工智能健康研究所） 纠错

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

AI总结 提出QG-MIL门控Transformer聚合器，通过RMSNorm预归一化、逐头QK归一化、细粒度注意力输出门控和SwiGLU前馈模块，解决注意力集中问题，在六个基准上平均提升+6.1个宏F1分数。

GUMP-Net: An interpretable model-data-driven intelligent algorithm for multi-class pelvic segmentation

GUMP-Net: 一种用于多类盆腔分割的可解释模型-数据驱动智能算法

Liheng Wang, Yinghui Zhang, Licheng Zhang, Hailin Xu, Qiyong Cao, Chong Chen

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） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Orthopedics, The Fourth Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军第四医学中心骨科部） ； National Clinical Research Center for Orthopedics, Sports Medicine and Rehabilitation（骨科、运动医学与康复临床研究中心） ； Department of Trauma and Orthopedics, People’s Hospital Peking University（北京大学人民医院创伤与骨科部） ； Department of Orthopedics and Traumatology, Beijing Jishuitan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京积水潭医院骨科与创伤科） 纠错

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GUMP-Net，结合改进测地线活动轮廓模型与深度神经网络，实现多类盆腔分割，在小训练数据下表现更优，并提供可解释几何视角。

Comments 26 pages, 8 figures, 3 tables

FEnc$^2$: Unifying Data Packing for Efficient Private Inference via Convolution and Architecture-Aware Fragment Encoding

FEnc$^2$: 通过卷积和架构感知的片段编码统一数据打包以实现高效私有推理

Ran Ran, Zhaoting Gong, Nuo Xu, Yuanchao Xu, Fan Yao, Wujie Wen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出FEnc$^2$框架，通过卷积感知编码和架构感知密文压缩优化CKKS加密推理中的密文打包，减少旋转和密文数量，实现端到端加速高达228倍。

Comments 15 pages, 9 figures. To appear in ISCA 2026

Learning Directional Semantic Transitions for Longitudinal Chest X-ray Analysis

学习纵向胸部X光分析的方向性语义转变

Zhangfeng Hu, Zefan Yang, Ge Wang, Tanveer Syeda-Mahmood, Anushree Burade, Mannudeep Kalra, Pingkun Yan

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院，哈佛医学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ProTrans框架，将疾病进展建模为配对CXR研究间的方向性语义转变，利用放射学报告和可学习进展特征图显式编码语义变化，通过反向时间建模和双向重建一致性实现方向感知，在纵向下游任务中优于现有方法。

Comments MICCAI 2026

HSQ-VLM: A Novel Spatially-Constrained Quadrant Segmentation VLM Model for Explainability in Diabetic Retinopathy

HSQ-VLM: 一种用于糖尿病视网膜病变可解释性的新型空间约束象限分割VLM模型

Shivum Telang

机构 * Pittsburgh, Pennsylvania（宾夕法尼亚州匹兹堡） 纠错

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

AI总结 提出HSQ-VLM，利用地标锚定笛卡尔交叉注意力机制和四象限拓扑潜在分割，实现眼底图像中病变的解剖精确量化与自然语言报告生成，在出血和微动脉瘤检测上达到99.6%和96.4%的灵敏度。

AUCp: Pseudo-AUC for Inference Model Selection with Unlabeled Validation Data in Abnormality Detection

AUCp: 用于异常检测中无标注验证数据的推理模型选择的伪AUC

Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Fazle Rafsani, Jay Shah, Teresa Wu, Catherine D Chong, Todd J Schwedt, Baoxin Li

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

AI总结 提出AUCp指标，无需标注验证集即可为无监督/自监督异常检测方法选择最优推理模型，通过将测试集所有样本视为异常计算伪AUC，理论及实验证明其优于传统指标。

Journal ref IEEE Transactions on Medical Imaging (Early Access), 2026

A Foundational EDM2-Based Generative Model for High-Resolution Synthetic Fetal Ultrasound Imaging from Open Datasets

基于EDM2的高分辨率合成胎儿超声成像基础生成模型，源自开放数据集

Harvey Mannering, Yilin Zhang, Ziao Liu, Zhiwu Huang, Jacqueline Matthew, Miguel Xochicale

专题命中 医学影像 ：分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV；medical image(comments)

AI总结 该研究针对胎儿超声AI数据稀缺问题，提出基于EDM2的合成框架，生成512×512图像，在分类任务中准确率达93.36%，优于真实数据训练结果，为胎儿超声AI提供开放资源。

Comments Short paper for the 30th Conference on Medical Image Understanding and Analysis

Retrieval-Based Brain Decoding by Alignment, not Complexity

基于对齐而非复杂性的检索式脑解码

Matteo Ciferri, Matteo Ferrante, Nicola Toschi

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文通过跨多数据集实验证明，线性对比解码器在脑解码中优于岭回归和标准非线性方法，表明解码增益更多来自训练目标而非架构复杂性。

A Framework for Joint Affine and Diffeomorphic Image Registration

联合仿射与微分同胚图像配准的框架

Anton François, Rayane Mouhli, Thomas Pierron

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract_cn)

AI总结 该研究提出联合仿射-微分同胚图像配准框架，含FA和DA模型，优化策略结合渐进仿射丰富与变分加权，在Dice重叠度上优于CARL等基线模型。

JustLLMGRPO: Radiographic Control for Chest X-Ray Generation

JustLLMGRPO：面向胸部X射线生成的放射学控制

Pengxiang Cai, Xiaohan Li, Anglin Liu, Qingyuan Zeng, Zexun Li, Jintai Chen

专题命中 医学影像 ：radiology(abstract)

AI总结 JustLLMGRPO仅对LLM提示词策略应用GRPO，在冻结Sana生成器的前提下，提升了胸部X射线生成的质量，同时维持了提示词对齐度，实现了最优性能。

Super-Gaussian: Interactive Scene Editing for 3D Gaussian Splatting and NLI-Based Volume Visualization in Virtual Reality

超高斯：虚拟现实中面向三维高斯溅射与基于自然语言交互的体可视化的交互式场景编辑

Suemin Jeon, Kaiyuan Tang, Chaoli Wang, Won-Ki Jeong

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本研究针对VR中体可视化的渲染成本与交互问题，提出Super-Gaussian框架，结合三维高斯溅射、特征感知聚类、分层选择-细化工作流与NLI，实现高效直观的体数据交互编辑与分析

Comments IEEE VIS 2026 accepted

Practical Quantum Topological Data Analysis with Applications to High-Dimensional Feature Extraction and Time Series Analysis

面向高维特征提取与时间序列分析的实用量子拓扑数据分析

Jason Iaconis, Sayonee Ray, Samwel Sekwao, Claudio Girotto, Martin Roetteler

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文将量子TDA作为实用特征提取方法，开发矩基量子算法，经实验验证其可从高维数据中提取拓扑特征，在时间序列分析中提升预测性能，突破经典TDA的成本瓶颈。

Comments 38 pages, 24 figures

Design-Intent Compilation for Heterogeneous Fabrication

异构制造的设计意图编译

Charles Wade, Devon Beck, Robert MacCurdy

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 针对异构制造中设计意图难以重用问题，提出将设计视为分阶段、类型化降阶问题的编译器架构，通过翻译模型和后端编译器实现不同表示形式转换，经实验验证有效并开源相关内容加速研究。

Comments 21 pages, 12 figures, supplementary material

Randomized Krylov-Projected Iterated Tikhonov Regularization for Large-Scale Ill-posed Problems Under A Posteriori Stopping Rule

后验停止规则下大规模不适定问题的随机Krylov投影迭代Tikhonov正则化

Ravi Verma, Harshit Bajpai, Ankik Kumar Giri

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 针对大规模线性不适定逆问题，提出RIGKT和RIAT随机迭代正则化框架，结合随机迭代Tikhonov正则化与Krylov子空间投影技术，纳入多种策略及后验停止规则，经分析和实验验证其能可靠重建结构特征。

Data Annotations as Pedagogical Hints: From Subjective Labels to Critical Thinking

作为教学提示的数据注释：从主观标签到批判性思维

Ralf Raumanns, Theresa Elstner, Louis Ferger-Andrews, Louise M. Carlsen, Martin Potthast, Gerard Schouten, Josien P. W. Pluim, Veronika Cheplygina

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 研究探讨人工数据标注任务对学生理解标注主观性的作用，通过在两所大学开展标注活动及调查，发现能提升学生对课程内容熟悉度等，但存在情绪不安等问题，建议改进材料模糊性等，强调人工标注可让学生理解人类判断对模型的影响及分歧的意义。

Comments 24 pages, 6 figures, 6 tables

Robust Hierarchical Matrix Compression of Acoustic Volume and Boundary Integral Operators

声学体积和边界积分算子的鲁棒分层矩阵压缩

Alberto Almuna-Morales, Danilo Aballay, Ignacio Labarca-Figueroa, Elwin van 't Wout

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究针对亥姆霍兹方程离散化产生的密集线性系统模拟受限问题，提出改进分层矩阵压缩鲁棒性的方法，通过新准则等提高压缩可靠性，经测试解决早期收敛问题，内存占用不变，还应用于生物医学模型，证实加速大规模模拟的可行性。

Is That Really My X-Ray? Measuring Internet-Exposed DICOM Services in the Presence of Deception

那真的是我的X光片吗？ 在存在欺骗的情况下测量互联网上暴露的DICOM服务

Ricardo Yaben, Karina Elzer, Alberto Maria Mongardini, Emmanouil Vasilomanolakis

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 研究在存在欺骗情况下互联网上暴露的DICOM服务，结合主动扫描与被动蜜罐部署，用噪声感知方法识别并过滤欺骗工件，降低暴露率，揭示大量DICOM部署漏洞及风险，指出现有欺骗系统不足以捕获这些风险。

Joint-decoupled iterative CBCT reconstruction with hybrid scatter estimation and voxel-adaptive beam hardening correction

基于混合散射估计和体素自适应束硬化校正的联合解耦迭代CBCT重建

Jianing Sun, Jean Michel Létang, Qixiang Sun, Guangyin Li, Ligen Shi, Xing Zhao

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 该研究针对CBCT受散射和束硬化伪影影响的问题，提出基于多色Polyquant衰减模型的迭代框架，通过混合散射估计策略和体素自适应更新机制解耦伪影，经实验验证其优于现有技术，能有效降低重建误差。

A Flickering Resonance Degeneracy on Entropy-Ruled Charge Transport in the Extended Hopping Sites for Biological Systems: Role of Static-to-Dynamic Disorder Transition

生物系统扩展跳跃位点中熵主导电荷传输的闪烁共振简并：静态到动态无序转变的作用

K. Navamani, M. Pavalamuthu

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 研究生物系统电荷传输，提出闪烁共振耦合熵主导电荷传输理论，用于计算转移速率和扩散迁移率，考虑动态无序相关简并对电子转移速率和扩散迁移率的影响，揭示超快动力学和简并情况下迁移率的转变。

Comments 18 pages, 5 Figures

Low-temperature Quantum-corrected Holographic Transport with Momentum Relaxation

具有动量弛豫的全息模型中低温量子修正全息输运

Suman Das, Sabyasachi Maulik, Leopoldo A. Pando Zayas, Jingchao Zhang

专题命中 医学影像 ：CT(abstract_cn)

AI总结 研究具有动量弛豫的全息模型中近极端黑膜近 AdS₂ 喉部涨落引起的输运量子修正，通过计算相关物理量，发现 Schwarzian 量子涨落导致低温输运增强，不同标度维数算符有不同温度依赖特征，确定了近视界量子引力在全息量子物质输运性质中的特征。

Comments 46 pages, 10 figures

Where do LLMs Fall Short in CBT-Guided Affective Reasoning?

大语言模型在认知行为疗法引导的情感推理中存在哪些不足？

Vaishnavi Sinha, Pooja Guttal, Pranay Deep Reddy Katike, Vishal Sinha, Gerald Ndawula, Lira Yoon, Andrea Kleinsmith, Manas Gaur

机构 * UMBC（美国马里兰大学） ； UC Irvine（美国加州大学 Irvine 分校） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 研究大语言模型在认知行为疗法引导的情感推理中的不足，采用知识引导框架，将用户叙述分解并基于临床概念验证，用协议杠杆力衡量引导效果，发现单链思维提示无效，多链思维能更好引导策略选择但效果有限。

Comments 12 pages, 7 figures, accepted for publication in Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII) 2026

Shape Ultrasound with Dynamic Microfluidic Lenses

利用动态微流体透镜实现超声形状控制

Dajun Zhang, Hyunji Shim, Michael Ferolito, Feng Ye, Hongrui Jiang, Chu Ma

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究利用微流体超声透镜系统实现超声场可重构空间调制，通过FPGA控制微泵填充不同液体生成相位模式，集成微流体透镜与单元素换能器展示多种功能，确立了微流体相位调制用于动态超声场控制的优势。

Effective Color Dipole Approach to Color Transparency in $ρ^0$ Electroproduction

有效色偶极方法在\texorpdfstring{$ρ^0$}{rho^0}电产生中的颜色透明度研究

Tae Keun Choi, Kook-Jin Kong, Byung-Geel Yu

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 采用多通道末态相互作用框架，结合有效色偶极模型边界条件，研究$^{12}$C和$^{56}$Fe核上$ρ^0$电产生中的核透明度，解释了CLAS数据中$Q^2$依赖的增强现象。

Comments 7 pages, 4 figures

SketchXplain: Intuitive Visual Explanations of Image Classifiers with Sketches

SketchXplain：基于草图的图像分类器直观视觉解释

Wencan Zhang, Mario Michelessa, Xuejun Zhao, Brian Y. Lim

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出SketchXplain方法，结合显著性图、概念瓶颈模型和草图优化，生成基于草图的直观视觉解释，以提升图像分类器的可解释性。

Comments 14 pages, 6 figures, 4 tables. Submitted to TVCG

A pure stress formulation for modeling elastic waves using central finite differences

使用中心有限差分法模拟弹性波的纯应力公式

Marzieh Bahreman, Ming Huang, Melody Png, Bo Lan, Christopher M. Kube

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种纯应力有限差分公式，用于模拟线性弹性固体中的弹性波传播，通过二阶中心差分离散运动方程，实现对空间异质材料的波传播建模，并在GPU上实现超过十亿自由度的大规模三维模拟。

Journal ref J. Acoust. Soc. Am. (2026)

LLM-Guided Evolution for Medical Decision Pipelines

LLM引导的医疗决策流程进化

Ivan Sviridov, Artem Oskin, Ivan Panin, Iaroslav Bespalov, Dmitry Dylov, Ivan Oseledets, Aleksandr Nesterov

机构 * Sber AI Lab（Sber AI实验室） ； AIRI 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 提出LLM引导的MAP-Elites进化方法，无需微调即可优化医疗决策流程，在分诊、咨询和图像分类任务中超越手工设计基线。

Towards Expert-level Medical AI for Real-time Video Consultations

面向专家级的实时视频问诊医疗AI

Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Matthew Thompson, Chunjong Park, Tim Strother, Valentin Liévin, Roma Ruparel, Akshay Goel, Teya Bergamaschi, Suhana Bedi, Meet Shah, Pavel Dubov, Liviu Panait, Toshiyuki Fukuzawa, Sam Schmidgall, Craig Schiff, Joseph Xu, Aliya Rysbek, Yana Lunts, Jan Freyberg, Rebecca Hemengway, Sunny Virmani, David Racz, Carey Radebaugh, Joëlle Barral, Kavi Goel, Dale R. Webster, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Gregory Wayne, Tao Tu, Yun Liu, Ethan Goh, Christina Chen, Ryutaro Tanno, Po-Hsuan Cameron Chen, Mike Schaekermann, Anil Palepu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 临床大模型 ：medical AI(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究开发了基于Gemini的多智能体系统AMIE（视频版），在随机OSCE研究中其临床问诊表现与初级保健医生相当或更优，为专家级实时视频问诊医疗AI的发展奠定了重要基础。

A Comparative Study of Feature Selection Methods for EHR Diagnosis Codes in Opioid Use Disorder Prediction

阿片类药物使用障碍预测中用于电子健康记录诊断代码的特征选择方法对比研究

Zihan Ding, Yinan Liu, Tengfei Ma, Rachel Wong, George Leibowitz, Benjamin Littenberg, Xia Zheng, Richard N. Rosenthal, Fusheng Wang

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Vermont（佛蒙特大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究对比五种特征选择方法在阿片类药物使用障碍预测中的表现，发现NTK敏感性方法在准确性与稳定性间平衡最优，LLM引导选择可提供互补临床信号。

Comments Accepted at the AMIA 2026 Annual Symposium