医学 AI

Diffusion-Refined Segmentation and Vision-Language Interpretation for Pediatric Brain Tumor MRI

扩散细化分割与视觉-语言解释用于儿童脑肿瘤MRI

Wentao Ke, Jianche Liu

机构 * Department of Mechanical Engineering, Stanford University（斯坦福大学机械工程系） ； School of Medicine, Stanford University（斯坦福大学医学院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架，先用Swin-UNETR粗分割，再用条件扩散模型细化边界，最后结合多模态语言模型生成结构化报告，提升儿童脑肿瘤分割精度和可解释性。

Texture-preserving implicit neural representation for Cone beam CT truncated reconstruction

保留纹理的隐式神经表示用于锥束CT截断重建

Genyuan Zhang, Junyao Wang, Haoran Lan, Chuandong Tan, Songtao Zhu, Fenglin Liu

机构 * National Key Research and Development Program of China（中华人民共和国国家重点研发计划） ； National Natural Science Foundation of China（中华人民共和国国家自然科学基金） ； Fundamental Research Funds for the Central Universities（中央高校基本科研业务费） 纠错

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

AI总结 提出一种自监督的3D重建框架，基于神经场景表示，结合物理迭代细化模块，解决锥束CT截断重建中的伪影和纹理丢失问题。

NexOP: Joint Optimization of NEX-Aware k-space Sampling and Image Reconstruction for Low-Field MRI

NexOP：面向低场MRI的NEX感知k空间采样与图像重建联合优化

Tal Oved, Efrat Shimron

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（电气与计算机工程系，技术学院–以色列理工学院） ； May-Blum-Dahl Technion Human MRI Research Center, Technion - Israel Institute of Technology（May-Blum-Dahl技术学院人类MRI研究中心，技术学院–以色列理工学院） ； Department of Biomedical Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（生物医学工程系，技术学院–以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 NexOP通过深度学习框架联合优化多NEX采集的k空间采样与重建，针对低信噪比场景提升图像质量，实验表明其在不同加速因子和组织对比度下均优于其他方法。

Multi-Dataset Cross-Domain Knowledge Distillation for Unified Medical Image Segmentation, Classification, and Detection

多数据集跨领域知识蒸馏用于统一的医学图像分割、分类和检测

Ceausescu Ciprian-Mihai, Anghelina Ion-Marian, Alexe Dumitru-Bogdan

机构 * Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Bucharest（布加勒斯特大学数学与计算机科学学院） ； Gheorghe Mihoc-Caius Iacob Institute of Mathematical Statistics and Applied Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院格奥尔基·米霍茨-凯奥斯·伊阿科夫学院数学统计与应用数学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种统一的跨领域迁移学习框架，通过多个异构医学影像数据集的知识提升分割、分类和目标检测性能，采用教师-学生范式，通过多级知识蒸馏训练任务特定的学生模型，扩展支持图像分类和目标检测，实现医学图像分析的多任务统一。

Comments Journal extension from the KES paper

ESICA: A Scalable Framework for Text-Guided 3D Medical Image Segmentation

ESICA：一种可扩展的文本引导3D医学图像分割框架

Yu Xin, Gorkem Can Ates, Jun Ma, Sumin Kim, Ying Zhang, Kaleb E Smith, Kuang Gong, Wei Shao

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NVIDIA Corporation（NVIDIA公司） 纠错

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

AI总结 本文提出ESICA框架，通过改进的掩码预测、高效解码器和双阶段训练策略，实现高效且可扩展的文本引导3D医学图像分割，提升分割精度与效率。

An Artifact-based Agent Framework for Adaptive and Reproducible Medical Image Processing

基于 artifact 的 agent 框架用于自适应和可重复的医学图像处理

Lianrui Zuo, Yihao Liu, Gaurav Rudravaram, Karthik Ramadass, Aravind R. Krishnan, Michael D. Phillips, Yelena G. Bodien, Mayur B. Patel, Paula Trujillo, Yency Forero Martinez, Stephen A. Deppen, Eric L. Grogan, Fabien Maldonado, Kevin McGann, Hudson M. Holmes, Laurie E. Cutting, Yuankai Huo, Bennett A. Landman

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, Vanderbilt University（电气与计算机工程系，范德比尔特大学） ； Dept. of Computer Science, Vanderbilt University（计算机科学系，范德比尔特大学） ； Dept. of Biomedical Engineering, Vanderbilt University（生物医学工程系，范德比尔特大学） ； Dept. of Surgery, Vanderbilt University Medical Center（外科系，范德比尔特大学医学中心） ； Dept. of Neurology, Vanderbilt University Medical Center（神经病学系，范德比尔特大学医学中心） ； Dept. of Medicine, Vanderbilt University Medical Center（医学系，范德比尔特大学医学中心） ； Dept. of Thoracic Surgery, Vanderbilt University Medical Center（胸外科系，范德比尔特大学医学中心） ； Dept. of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center（生物医学信息学系，范德比尔特大学医学中心） ； Dept. of Radiology and Radiological Sciences, Vanderbilt University Medical Center（放射学与放射科学系，范德比尔特大学医学中心） ； Vanderbilt University Institute of Imaging Science（范德比尔特大学成像科学研究所） ； Veteran Affairs, Tennessee Valley Healthcare System（退伍军人事务，田纳西河流域医疗系统） ； Peabody College, Vanderbilt University（佩博利学院，范德比尔特大学） ； Vanderbilt Brain Institute, Vanderbilt University（范德比尔特脑研究院，范德比尔特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于 artifact 的 agent 框架，用于在真实临床环境中实现自适应和可重复的医学图像处理，通过语义层和模块化规则库实现工作流配置和可追溯性。

Medical Image Understanding Improves Survival Prediction via Visual Instruction Tuning

医学图像理解通过视觉指令调优提升生存预测

Xixi Liu, Jorge Lazo, Andreas Hallqvist, Mikael Johansson, Åse Johnsson, Jonas S Andersson, Ella Äng Eklund, Patrik Sund, Nasser Hosseini, Jennifer Alvén, Ida Häggström

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于3D CT图像的视觉-语言框架，利用大规模公开CT图像与放射科报告进行视觉指令调优，提升生存预测能力，并在临床数据不足时表现更优。

Comments Submitted to MICCAI 2026

Evaluating Multimodal LLMs for Inpatient Diagnosis: Real-World Performance, Safety, and Cost Across Ten Frontier Models

评估多模态大语言模型在住院诊断中的表现：在十个前沿模型上的真实世界性能、安全性和成本

Bruce A. Bassett, Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Michael Cameron Gramanie, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Ismail Kalla, Haroon Saloojee

机构 * School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学计算机科学与应用数学学院） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学Wits MIND研究所） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（南非开普敦Grai实验室） ； Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学健康科学学院） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand（南非医学研究委员会疫苗与传染病分析研究单位，沃斯兰大学健康科学学院） 纠错

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

AI总结 本文评估了十个前沿多模态大语言模型在住院诊断中的真实世界性能，发现尽管成本差异大，模型表现紧密聚集，且在安全性和诊断准确性上均优于常规护理。

Comments 17 pages, 11 figures, 10 tables

Cross-Attention Fusion of MRI and Jacobian Maps for Alzheimer's Disease Diagnosis

Shijia Zhang, Xiyu Ding, Brian Caffo, Junyu Chen, Cindy Zhang, Hadi Kharrazi, Zheyu Wang

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

Comments Submitted to MICCAI 2025

MRI Radiomics for IDH Genotype Prediction in Glioblastoma Diagnosis

Stanislav Kozák

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、q-bio

Comments 8 pages, 1 figure

Unmasking unlearnable models: a classification challenge for biomedical images without visible cues

Shivam Kumar, Samrat Chatterjee

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

Deformable MRI Sequence Registration for AI-based Prostate Cancer Diagnosis

Alessa Hering, Sarah de Boer, Anindo Saha, Jasper J. Twilt, Mattias P. Heinrich, Derya Yakar, Maarten de Rooij, Henkjan Huisman, Joeran S. Bosma

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

Training Like a Medical Resident: Context-Prior Learning Toward Universal Medical Image Segmentation

Yunhe Gao, Zhuowei Li, Di Liu, Mu Zhou, Shaoting Zhang, Dimitris N. Metaxas

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

Comments Accepted by CVPR 2024

Enhancing CT Image synthesis from multi-modal MRI data based on a multi-task neural network framework

Zhuoyao Xin, Christopher Wu, Dong Liu, Chunming Gu, Jia Guo, Jun Hua

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

Comments 4 pages, 3 figures, 2 tables

Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for Multimodal Medical Diagnosis

Chaoyi Wu, Jiayu Lei, Qiaoyu Zheng, Weike Zhao, Weixiong Lin, Xiaoman Zhang, Xiao Zhou, Ziheng Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

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

3D-Morphomics, Morphological Features on CT scans for lung nodule malignancy diagnosis

Elias Munoz, Pierre Baudot, Van-Khoa Le, Charles Voyton, Benjamin Renoust, Danny Francis, Vladimir Groza, Jean-Christophe Brisset, Ezequiel Geremia, Antoine Iannessi, Yan Liu, Benoit Huet

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)；diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、q-bio、eess.IV

Comments 10 pages, 7 figures

Quantitative CT texture-based method to predict diagnosis and prognosis of fibrosing interstitial lung disease patterns

Babak Haghighi, Warren B. Gefter, Lauren Pantalone, Despina Kontos, Eduardo Mortani Barbosa

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)；diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio、eess.IV

Deep Orthogonal Fusion: Multimodal Prognostic Biomarker Discovery Integrating Radiology, Pathology, Genomic, and Clinical Data

Nathaniel Braman, Jacob W. H. Gordon, Emery T. Goossens, Caleb Willis, Martin C. Stumpe, Jagadish Venkataraman

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)；pathology(title)；MRI(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、q-bio

Comments Accepted for presentation at MICCAI 2021

Optimization in Sparse 2D to Dense 3D Weakly Supervised Learning: Application to Multi-Label Segmentation of Large ex vivo MRI Data

稀疏2D到密集3D弱监督学习的优化：应用于大体积体外MRI数据的多标签分割

Paul Hoareau, Kuan Yi Wang, Brandon Bujak, Roy Sun, Govind Nair, Irene Cortese, Charidimos Tsagkas, Daniel Reich, Julien Cohen-Adad

机构 * NeuroPoly Lab, Institute of Biomedical Engineering, Polytechnique Montreal（神经多极实验室，生物医学工程学院，蒙特利尔理工学院） ； École Centrale de Lyon（里昂中央理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Functional Neuroimaging Unit, CRIUGM, University of Montreal（功能神经影像单元，CRIUGM，蒙特利尔大学） ； Translational Neuroradiology Section, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, National Institutes of Health（转化神经放射学部门，国家神经疾病与中风研究所，国家卫生研究院） ； Translational Imaging in Neurology (ThINk) Basel, Department of Biomedical Engineering, Faculty of Medicine, University Hospital Basel and University of Basel（神经学转化成像（ThINk）巴塞尔，生物医学工程系，医学院，巴塞尔大学医院和巴塞尔大学） ； Neurologic Clinic and Policlinic, Departments of Medicine, University Hospital Basel, Switzerland（神经科诊所和多科诊所，医学院，巴塞尔大学医院，瑞士） ； Research Center for Clinical Neuroimmunology and Neuroscience Basel (RC2NB), University Hospital Basel and University of Basel, Switzerland（临床神经免疫学和神经科学巴塞尔研究中心（RC2NB），巴塞尔大学医院和巴塞尔大学，瑞士） ； National Institute of Neurological Disorders and Stroke, National Institutes of Health（国家神经疾病与中风研究所，国家卫生研究院） ； Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, Université de Montréal, Montreal, QC, Canada（圣朱斯特医院研究中心，蒙特利尔大学，蒙特利尔，魁北克，加拿大） ； Quantitative MRI core facility, NINDS, NIH（定量MRI核心设施，NINDS，NIH） ； Experimental Immunotherapeutics Unit, Division of Neuroimmunology and Neurovirology, NINDS, NIH（实验免疫治疗单元，神经免疫学和神经病毒学部门，NINDS，NIH） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV；biomedical(comments)

AI总结 本文研究了稀疏2D到密集3D弱监督学习中多类分割的正则化需求差异，通过2D教师网络生成伪标签训练3D学生网络，发现2D教师需强空间增强和软标签正则化以克服数据稀缺，但传播至3D学生网络会降低性能。

Comments 19 pages. Submitted to Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA). Code and models: https://github.com/ivadomed/model_seg_sc-gm-lesion_human_ms_exvivo_t2star

Multi-Slice Low-Rank Tensor Decomposition Based Multi-Atlas Segmentation: Application to Automatic Pathological Liver CT Segmentation

Changfa Shi, Min Xian, Xiancheng Zhou, Haotian Wang, Heng-Da Cheng

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

Comments 9 Figures, 41 pages, accepted by Medical Image Analysis, DOI:10.1016/j.media.2021.102152

Learning to See Locally and Align Clinically with Pathology Semantics for Radiology Report Generation

学习局部感知并与病理学语义临床对齐的放射学报告生成方法

Xuan Cuong Ngo

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

AI总结 针对放射学视觉-语言模型的图像-文本对齐缺陷，提出病理学感知对齐框架PALM，结合共享病理学原型与掩码证据建模，在多数据集上提升报告生成与异常鲁棒性

Multi-cancer detection using a computationally efficient CNN with transfer learning

使用计算高效的CNN与迁移学习进行多癌症检测

Vasileios E. Papageorgiou, Georgios Petmezas, Dimitrios-Panagiotis Papageorgiou, Leandros Stefanopoulos, Nicos Maglaveras

机构 * School of Medicine, Aristotle University of Thessaloniki（阿利卡大学索拉尔尼基医学院） ； Department of Mathematics, Aristotle University of Thessaloniki（阿利卡大学索拉尔尼基数学系） ； Department of Mathematics, National and Kapodistrian University of Athens（雅典国家与卡波迪斯蒂亚大学数学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University（西北大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级CNN架构结合迁移学习，在脑、肺和肾癌数据集上分别达到90.85%、98.64%和99.92%的准确率，计算效率高且适合资源受限环境。

Journal ref Communications in Statistics - Simulation and Computation (2026)

Robust Fair Disease Diagnosis in CT Images

在CT图像中实现鲁棒的公平疾病诊断

Justin Li, Daniel Ding, Asmita Yuki Pritha, Aryana Hou, Xin Wang, Shu Hu

机构 * Carmel High School（卡梅尔高中） ； Capstone School Dhaka（达卡顶点学校） ； Clarkstown High School South（克拉克镇南部高中） ； University at Albany, State University of New York（纽约州立大学奥尔巴尼分校） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双层目标解决CT图像中因数据不平衡和群体代表性不足导致的诊断不公问题，通过样本级和群体级损失函数提升模型公平性与准确性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables. Accepted at the 3rd Workshop on New Trends in AI-Generated Media and Security (AIMS) @ CVPR 2026

MRI-to-CT synthesis using drifting models

利用漂移模型进行MRI到CT合成

Qing Lyu, Jianxu Wang, Jeremy Hudson, Ge Wang, Chirstopher T. Whitlow

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

AI总结 本文研究了漂移模型在MRI到CT合成中的应用，通过对比不同方法验证了其在图像质量和效率上的优势，为快速高质量的骨盆合成CT生成提供了新方向。

POWDR: Pathology-preserving Outpainting with Wavelet Diffusion for 3D MRI

POWDR: 基于小波扩散的病理保持3D MRI外推

Fei Tan, Ashok Vardhan Addala, Bruno Astuto Arouche Nunes, Xucheng Zhu, Ravi Soni

机构 * GE HealthCare（GE健康护理） 纠错

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

AI总结 POWDR通过小波扩散模型生成病理保持的3D MRI外推数据，解决医学影像数据稀缺和类别不平衡问题，提升肿瘤分割性能。

An Active Learning Pipeline for Biomedical Image Instance Segmentation with Minimal Human Intervention

Shuo Zhao, Yu Zhou, Jianxu Chen

机构 * Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften - ISAS - e.V.（莱比锡分析科学研究所 - ISAS - 非营利组织） ； Faculty of Computer Science, Ruhr University Bochum（计算机科学系，博德鲁姆鲁尔大学） 纠错

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

Comments 6 pages, 4 figures, presented at Bildverarbeitung für die Medizin (BVM) 2025, Wiesbaden, Germany

Journal ref Bildverarbeitung fuer die Medizin 2025, Springer Vieweg, Wiesbaden, pp. 217-222, 2025

Data Efficiency and Transfer Robustness in Biomedical Image Segmentation: A Study of Redundancy and Forgetting with Cellpose

Shuo Zhao, Jianxu Chen

机构 * st Shuo Zhao（第一作者单位） ； nd Jianxu Chen（第二作者单位） 纠错

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

Comments Accepted to IEEE BIBM 2025 Workshop; 6 pages; 4 figures; 5 tables; IEEEtran class. Code: https://github.com/MMV-Lab/biomedseg-efficiency

COVID-19 Pneumonia Diagnosis Using Medical Images: Deep Learning-Based Transfer Learning Approach

Anjali Dharmik

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

Journal ref JMIRx Med. 29/08/2025:75015

Automatic segmentation of Organs at Risk in Head and Neck cancer patients from CT and MRI scans

Sébastien Quetin, Andrew Heschl, Mauricio Murillo, Rohit Murali, Piotr Pater, George Shenouda, Shirin A. Enger, Farhad Maleki

机构 * Medical Physics Unit, Department of Oncology, McGill University（麦吉尔大学医学物理单位） ； Montreal Institute for Learning Algorithms, Mila（蒙特利尔学习算法研究所） ； Department of Computer Science, University of Calgary（卡尔加里大学计算机科学系） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Division of Radiation Oncology, Department of Oncology, McGill University（麦吉尔大学放射肿瘤学部） ； McGill University Health Centre（麦吉尔大学健康中心） ； Lady Davis Institute for Medical Research, Jewish General Hospital（Lady Davis医学研究所，犹太通用医院） ； Department of Diagnostic Radiology, McGill University（麦吉尔大学诊断放射学部） ； Department of Radiology, University of Florida（佛罗里达大学放射学部） 纠错

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

Libra: Leveraging Temporal Images for Biomedical Radiology Analysis

Xi Zhang, Zaiqiao Meng, Jake Lever, Edmond S. L. Ho

机构 * Information Retrieval Group（信息检索组） ； AI4BioMed Lab（AI4BioMed实验室） ； School of Computing Science（计算科学学院） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

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

Comments 30 pages, 5 figures, Adding Appendix

Journal ref Association for Computational Linguistics, 2025