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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。

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1. 医学影像 22563 篇

2607.14984 2026-07-17 cs.AI 新提交 88%

Demographically-Conditioned Synthetic Medical Images for Bias Mitigation and Bias Detection in Disease Classifiers

用于减轻疾病分类器偏差和检测偏差的人口统计学条件合成医学图像

Mahmoud Ibrahim, Bart Elen, Chang Sun, Gokhan Ertaylan, Michel Dumontier

机构 * Institute of Data Science, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University(马斯特里赫特大学科学与工程学院数据科学研究所) Department of Advanced Computing Sciences, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University(马斯特里赫特大学科学与工程学院高级计算科学系) VITO(比利时弗拉芒技术研究所)

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

AI总结 研究医学图像分类器亚组公平性审计的样本量问题,提出用人口统计学条件合成生成器减轻训练偏差、检测评估偏差。以COVID-19胸部CT分类为例,发现其在偏差减轻和检测上的作用,如预训练效果好、能再现亚组排名等。

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2606.31521 2026-07-01 eess.IV cs.CV eess.SP 新提交 88%

Distortion-Corrected Diffusion MRI Using Rotated-View EPI and Joint Field-Map/Image Estimation with Gaussian Primitives

使用旋转视图EPI和高斯原型的联合场图/图像估计的畸变校正扩散MRI

Wenqi Huang, Zhitao Li, Nan Wang, Yimeng Lin, Mengze Gao, Yurui Qian, Sevgi Gokce Kafali, Xiaozhi Cao, Kawin Setsompop, Daniel Rueckert, Congyu Liao

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital, and the School of Computation, Information and Technology, TUM(慕尼黑工业大学(TUM)医疗与医学人工智能教席、TUM大学医院、计算信息与技术学院) Neuroimaging Technology Research Center, Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California, San Francisco(加州大学旧金山分校放射与生物医学影像系神经影像技术研究中心) Innovation Academy for Precision Measurement Science and Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院精密测量科学与技术创新研究院) Department of Radiology, Stanford University(斯坦福大学放射学系) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心(MCML)) Department of Computing, Imperial College London(伦敦帝国理工学院计算系)

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

AI总结 提出一种物理信息框架,直接从k空间联合估计B0场和无畸变图像,避免中间并行成像重建,通过高斯原型的连续参数化表示图像和场,支持旋转视图EPI,在高b值和高加速下显著改善畸变校正质量。

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2606.30236 2026-06-30 cs.CL 88%

CaresAI at CT-DEB26: Detecting Dosing Errors In Clinical Trials Using Domain-Specific Transformer Embeddings and Classification Models

CaresAI at CT-DEB26: 使用领域特定Transformer嵌入和分类模型检测临床试验中的剂量错误

Leon Hamnett, Favour Igwezeke, Joseph Itopa Abubakar, Mary Adetutu Adewunmi

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);biomedical(abstract)

AI总结 本研究利用基于生物医学语料训练的Transformer模型(如BioBERT)编码临床试验文本,结合结构化元数据,通过机器学习模型检测剂量错误,最高ROC-AUC达0.853。

Comments 18 pages, published in CL4Health 2026 proceedings (3rd Workshop on Patient-oriented language processing) @ LREC 2026 http://lrec-conf.org/proceedings/lrec2026/workshops/cl4health/2026.cl4health-1.0.pdf

Journal ref Proceedings of the Third Workshop on Patient-Oriented Language Processing, CL4Health 2026, 12 May 2026

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1712.08651 2026-06-04 math.NA cs.NA physics.med-ph 88%

Novel Method for Background Phase Removal on MRI Proton Resonance Frequency Measurements

MRI质子共振频率测量中背景相位去除的新方法

Wolfgang Stefan, David Fuentes, Erol Yeniaras, Ken-Pin Hwang, John D. Hazle, R. Jason Stafford

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 本文提出一种基于高阶边缘检测和稀疏图像表示的新方法,用于去除MRI质子共振频率测量中的背景相位,以恢复有用信息。

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2604.16444 2026-04-21 physics.med-ph 88%

Comment on electromagnetic noise cancellation in low-field MRI systems (arXiv:2509.05955v1, 2406.17804v3, 2210.06730v2, and related works)

对低场MRI系统中电磁噪声消除的评论(arXiv:2509.05955v1, 2406.17804v3, 2210.06730v2及相关研究)

Joseba Alonso, José M. Algarín, Teresa Guallart-Naval

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 本文评论了低场MRI中电磁干扰抑制的新方法,指出外部感应线圈后处理策略在实际条件下无法完全消除噪声,其残留信号污染高于最优硬件预处理效果。

Comments Comments on arXiv:2509.05955, arXiv:2406.17804, arXiv:2210.06730

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2408.05692 2024-08-13 cs.CV cs.AI cs.LG eess.IV 88%

A Novel Momentum-Based Deep Learning Techniques for Medical Image Classification and Segmentation

Koushik Biswas, Ridal Pal, Shaswat Patel, Debesh Jha, Meghana Karri, Amit Reza, Gorkem Durak, Alpay Medetalibeyoglu, Matthew Antalek, Yury Velichko, Daniela Ladner, Amir Borhani, Ulas Bagci

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

Comments 8 pages

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2406.05891 2024-06-11 eess.IV cs.CV cs.LG 88%

GCtx-UNet: Efficient Network for Medical Image Segmentation

Khaled Alrfou, Tian Zhao

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

Comments 13 pages, 7 figures, 7 tables

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2309.01740 2023-09-07 eess.IV cs.CL cs.CV cs.LG 88%

An Empirical Analysis for Zero-Shot Multi-Label Classification on COVID-19 CT Scans and Uncurated Reports

Ethan Dack, Lorenzo Brigato, Matthew McMurray, Matthias Fontanellaz, Thomas Frauenfelder, Hanno Hoppe, Aristomenis Exadaktylos, Thomas Geiser, Manuela Funke-Chambour, Andreas Christe, Lukas Ebner, Stavroula Mougiakakou

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

Comments Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops 2023

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2204.01737 2022-07-15 eess.IV cs.CV cs.LG 88%

Feature robustness and sex differences in medical imaging: a case study in MRI-based Alzheimer's disease detection

Eike Petersen, Aasa Feragen, Maria Luise da Costa Zemsch, Anders Henriksen, Oskar Eiler Wiese Christensen, Melanie Ganz

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

Comments Accepted for presentation at MICCAI 2022

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2605.08238 2026-05-12 cs.CV cs.AI cs.ET cs.LG 88%

Resource-Aware Evolutionary Neural Architecture Search for Cardiac MRI Segmentation

面向资源的进化神经架构搜索用于心脏MRI分割

Farhana Yasmin, Mahade Hasan, Haipeng Liu, Amjad Ali, Ghulam Muhammad, Yu Xue

机构 * School of Computer Science, Nanjing University of Information Science and Technology(南京信息工程大学计算机科学学院) School of Software, Nanjing University of Information Science and Technology(南京信息工程大学软件学院) Eastern University(东东大学) Research Centre for Intelligent Healthcare, Coventry University(科文大学智能医疗研究中心) National Medical Research Association(国家医学研究协会) Faculty of Engineering and Technology, Muscat University(穆斯cat大学工程与技术学院) College of Computer and Information Sciences, King Saud University(沙特国王大学计算机与信息学院)

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

AI总结 本文提出CardiacNAS,一种结合UNet-like supernet和心脏感知搜索空间的进化神经架构搜索框架,通过优化Dice相似度系数和Hausdorff距离与模型大小和FLOPs的平衡,实现心脏MRI分割的高精度与高效能。

Journal ref F. Yasmin et.al., "Resource-Aware Evolutionary Neural Architecture Search for Cardiac MRI Segmentation," 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), 2025, pp. 2819-2824

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2503.00945 2025-03-04 eess.IV cs.AI cs.CV 88%

Cross Modality Medical Image Synthesis for Improving Liver Segmentation

Muhammad Rafiq, Hazrat Ali, Ghulam Mujtaba, Zubair Shah, Shoaib Azmat

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

Comments Submitted to Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization

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2007.07230 2020-07-15 eess.IV cs.CV 88%

Cross-Domain Medical Image Translation by Shared Latent Gaussian Mixture Model

Yingying Zhu, Youbao Tang, Yuxing Tang, Daniel C. Elton, Sungwon Lee, Perry J. Pickhardt, Ronald M. Summers

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

Comments Accepted to Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2020

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1711.00049 2018-06-19 cs.CV cs.LG 88%

Medical Image Segmentation Based on Multi-Modal Convolutional Neural Network: Study on Image Fusion Schemes

Zhe Guo, Xiang Li, Heng Huang, Ning Guo, Quanzheng Li

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

Comments Zhe Guo and Xiang Li contribute equally to this work

Journal ref 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), Washington, DC, 2018, pp. 903-907

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2608.12689 2026-08-14 cs.CV cs.AI 新提交 88%

Mr3D-VL: A generalist vision language foundation model for Multiparametric 3D Magnetic Resonance Imaging

Mr3D-VL:面向多参数3D磁共振成像的通用视觉语言基础模型

Zhi Qiao, Xintong Wu, Yichu He, Feng Shi

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

AI总结 本文针对现有3D视觉语言模型无法满足多参数3D MRI跨模态协同推理需求的问题,提出Mr3D-VL模型,通过特定设计实现性能提升,在多项任务上优于同规模的领域及通用模型。

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2608.12658 2026-08-14 cs.CV 新提交 88%

Inference-Time Orthogonal Seeding Enables Geometry-Aligned 3D Organ Segmentation for Slice-Propagation Methods

推理时正交种子初始化支持基于切片传播方法的几何对齐3D器官分割

Md Rakibul Haque, Tushar Kataria, Shireen Y. Elhabian

机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah(犹他大学卡勒特计算学院) Scientific Computing and Imaging Institute, University of Utah(犹他大学科学计算与成像研究所)

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

AI总结 该研究针对单轴切片传播的3D器官分割误差问题,提出推理时使用轴向、冠状、矢状三个正交种子,融合其传播标签,在多器官CT数据集上较单轴基线显著提升了分割性能。

Comments 8 Pages Accepted at MLMI Workshop MICCAI 2026

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2606.25546 2026-06-25 cs.CV 新提交 88%

Disease-Centric Vision-Language Pretraining with Hybrid Visual Encoding for 3D Computed Tomography

面向3D计算机断层扫描的疾病中心视觉语言预训练与混合视觉编码

Bowen Shi, Weiwei Cao, Ruifeng Yuan, Wanxing Chang, Wenrui Dai, Hongkai Xiong, Ling Zhang, Jianpeng Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group(达摩院,阿里巴巴集团) Hupan Lab, 310023, Hangzhou, China(虎扑实验室,杭州,中国) Shanghai Jiao Tong University, China(上海交通大学,中国) Zhejiang University, China(浙江大学,中国) Fudan University, China(复旦大学,中国)

专题命中 医学影像 :CT(summary_cn,abstract);medical AI(abstract);diagnosis(abstract);radiology(abstract)

AI总结 提出一种结合CNN-ViT混合编码器、疾病级对比学习和诊断感知提示的视觉语言预训练框架,在CT-RATE和Rad-ChestCT上取得最优性能,并提升零样本诊断可靠性。

Comments ICML 2026

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2606.01698 2026-06-02 cs.CV 88%

Learning Label-Efficient Interpretable Medical Image Diagnosis via Semi-supervised Hypergraph Concept Bottleneck Model

通过半监督超图概念瓶颈模型实现标签高效的医学图像可解释诊断

Yijun Yang, Ruiqiang Xiao, Lijie Hu, Angelica I Aviles-Rivero, Yunzhu Wu, Jing Qin, Lei Zhu

机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) Joy Future Academy(京东探索研究院) MBZUAI(穆罕默德·本·拉希德智能研究院) Tsinghua University(清华大学) Sichuan University(四川大学) PolyU

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

AI总结 提出一种半监督超图概念瓶颈模型,利用双层超图学习建模高阶概念依赖并生成领域自适应伪标签,在胎盘植入谱系等医学图像诊断中实现高可解释性和性能。

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2604.23977 2026-04-28 cs.CV 88%

Multi-View Synergistic Learning with Vision-Language Adaption for Low-Resource Biomedical Image Classification

多视图协同学习与视觉-语言适应用于低资源生物医学图像分类

Xiaoliu Luo, Minxue Xiao, Ting Xie, Mengzhu Wang, Huiqing Qi, Joey Tianyi Zhou, Taiping Zhang, Xu Wang

机构 * Chongqing University of Technology(重庆理工大学) Collge of Computer Science, Sichuan University(四川大学计算机学院) Hebei University of Technology(河北工业大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore(新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心)

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

AI总结 本文提出多视图协同学习框架,通过视觉-语言适应提升低资源下生物医学图像分类性能,采用多粒度对比学习和结构监督增强跨模态对齐与细粒度区分。

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2604.16729 2026-04-21 cs.CV cs.AI 88%

Agentic Large Language Models for Training-Free Neuro-Radiological Image Analysis

基于代理的大型语言模型用于无训练神经放射学图像分析

Ayhan Can Erdur, Daniel Scholz, Jiazhen Pan, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert, Jan C. Peeken

机构 * Department of Radiation Oncology, TUM University Hospital, Munich, Germany(放射肿瘤科,慕尼黑技术大学医院,德国) Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM)(人工智能在医疗和健康领域的主任,慕尼黑技术大学) Chair for AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy, Technical University of Munich (TUM)(人工智能在影像引导诊断和治疗领域的主任,慕尼黑技术大学) Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany(慕尼黑机器学习中心(MCML),德国慕尼黑) Department of Computing, Imperial College London, London, UK(计算系,伦敦帝国学院,英国伦敦) Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), Partner Site Munich, Munich, Germany(德国转化癌症研究联盟(DKTK),慕尼黑分部,德国慕尼黑)

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

AI总结 本文提出一种无训练代理框架,利用外部工具实现脑MRI分析,涵盖预处理、病灶分割和体积分析,并通过公开BraTS数据集评估代理AI在神经放射学任务中的性能。

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2603.23295 2026-03-25 cs.CV 88%

Mamba-driven MRI-to-CT Synthesis for MRI-only Radiotherapy Planning

基于Mamba的MRI到CT合成用于仅MRI的放疗计划

Konstantinos Barmpounakis, Theodoros P. Vagenas, Maria Vakalopoulou, George K. Matsopoulos

机构 * School of Electrical Computer Engineering, National Technical University of Athens Archimedes, Athena Research Center CentraleSup\'elec, University of Paris-Saclay

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

AI总结 本文提出基于Mamba架构的MRI到CT合成方法,以提高跨模态翻译的准确性与效率,通过3D Mamba架构捕捉复杂体积特征和长距离依赖,实现快速且精确的CT合成。

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2603.13520 2026-03-17 cs.CV 88%

A Systematic Benchmark of GAN Architectures for MRI-to-CT Synthesis

一种用于MRI到CT合成的GAN架构系统基准

Alessandro Pesci, Valerio Guarrasi, Marco Alì, Isabella Castiglioni, Paolo Soda

机构 * University of Milan-Bicocca, Milan, Italy(米兰-比科卡大学,米兰,意大利)

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

AI总结 本文系统评估了十种GAN架构在MRI到CT合成中的性能,发现监督配对模型表现最佳,多区域训练提升结构鲁棒性,单区域训练则最大化像素精度。

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2603.12988 2026-03-16 cs.CV cs.AI 88%

Fair Lung Disease Diagnosis from Chest CT via Gender-Adversarial Attention Multiple Instance Learning

通过性别对抗注意力多实例学习实现公平的肺部疾病诊断

Aditya Parikh, Aasa Feragen

机构 * Technical University of Denmark (DTU)(丹麦技术大学(DTU))

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

AI总结 本文提出一个公平意识框架,用于从胸部CT体积中多类肺部疾病诊断,通过性别对抗注意力多实例学习模型,解决稀疏病理信号和人口统计学不平衡问题,提升诊断公平性。

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2504.01547 2026-03-11 cs.CV 88%

Semi-Supervised Biomedical Image Segmentation via Diffusion Models and Teacher-Student Co-Training

半监督生物医学图像分割:通过扩散模型和教师-学生协同训练

Luca Ciampi, Gabriele Lagani, Giuseppe Amato, Fabrizio Falchi

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

AI总结 本文提出了一种基于扩散模型的半监督生物医学图像分割框架,通过教师-学生协同训练和多轮伪标签生成策略,在有限标注数据下提升分割性能。

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2508.01617 2026-02-26 cs.CV 88%

LLaDA-MedV: Exploring Large Language Diffusion Models for Biomedical Image Understanding

LLaDA-MedV:探索大规模语言扩散模型用于生物医学图像理解

Xuanzhao Dong, Wenhui Zhu, Xiwen Chen, Zhipeng Wang, Peijie Qiu, Shao Tang, Xin Li, Yalin Wang

机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学) Clemson University(克莱姆森大学) LinkedIn Corporation(领英公司) Washington University in St. Louis(圣路易斯华盛顿大学) Morgan Stanley(摩根大通)

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

AI总结 LLaDA-MedV通过视觉指令微调,首次在生物医学图像理解中应用大规模语言扩散模型,实现了在生物医学视觉对话任务中的性能提升,并在多个VQA基准测试中取得新高准确率。

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2602.21613 2026-02-26 cs.CV cs.AI 88%

Virtual Biopsy for Intracranial Tumors Diagnosis on MRI

颅内肿瘤MRI上的虚拟活检

Xinzhe Luo, Shuai Shao, Yan Wang, Jiangtao Wang, Yutong Bai, Jianguo Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science University of Science and Technology of China(人工智能与数据科学学院 中国科学技术大学)

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

AI总结 本文提出虚拟活检框架,利用MRI和视觉-语言模型实现颅内肿瘤的非侵入性病理预测,准确率超过90%

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2602.19412 2026-02-24 cs.CV cs.AI 88%

Redefining the Down-Sampling Scheme of U-Net for Precision Biomedical Image Segmentation

重新定义U-Net的下采样方案以实现精准生物医学图像分割

Mingjie Li, Yizheng Chen, Md Tauhidul Islam, Lei Xing

机构 * Department of Radiation Oncology Stanford University(放射肿瘤科 斯坦福大学)

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

AI总结 本文提出阶梯池化方法,通过调节下采样节奏减少信息损失,提升U-Net在生物医学图像分割中的精度与性能。

Comments AAPM 67th

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2602.01435 2026-02-05 cs.CV 88%

BioTamperNet: Affinity-Guided State-Space Model Detecting Tampered Biomedical Images

BioTamperNet:基于状态空间模型的亲和引导检测篡改生物医学图像

Soumyaroop Nandi, Prem Natarajan

机构 * USC Information Sciences Institute(USC信息科学研究所) USC Thomas Lord Department of Computer Science(USC汤姆·劳德计算机科学系)

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

AI总结 BioTamperNet通过亲和引导的注意力机制,高效检测生物医学图像中的篡改区域,提升检测精度。

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2512.19336 2026-01-16 cs.CV 88%

GANeXt: A Fully ConvNeXt-Enhanced Generative Adversarial Network for MRI- and CBCT-to-CT Synthesis

GANeXt: 一种完全基于ConvNeXt增强的生成对抗网络用于MRI和CBCT到CT的合成

Siyuan Mei, Yan Xia, Fuxin Fan, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Germany(弗里德里希-亚历山大-埃尔朗根-纽伦堡大学) Department of Orthodontics and Orofacial Orthopedics, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Germany(正畸学与口腔正外科系) Digital Technology and Innovation, Siemens Healthineers, Shanghai, China(西门子医疗创新)

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

AI总结 GANeXt通过ConvNeXt增强的生成对抗网络实现MRI和CBCT到CT的跨模态合成,结合多种损失函数提升合成质量。

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2601.08193 2026-01-14 cs.CV 88%

Unified Multi-Site Multi-Sequence Brain MRI Harmonization Enriched by Biomedical Semantic Style

统一多站点多序列脑部MRI谐调增强生物医学语义风格

Mengqi Wu, Yongheng Sun, Qianqian Wang, Pew-Thian Yap, Mingxia Liu

机构 * Department of Radiology and Biomedical Research Imaging Center (BRIC), University of North Carolina at Chapel Hill(放射科与生物医学研究成像中心(BRIC)、北卡罗来纳大学教堂山分校) Lampe Joint Department of Biomedical Engineering, University of North Carolina at Chapel Hill and North Carolina State University(Lampe联合生物医学工程部门、北卡罗来纳大学教堂山分校和北卡罗来纳州立大学)

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

AI总结 MMH通过生物医学语义先验实现多站点多序列脑部MRI谐调,有效分离风格与解剖结构,提升图像一致性与下游任务性能。

Comments 15 pages, 10 figures. Extended version of a paper published at MICCAI 2025 (DOI: 10.1007/978-3-032-04947-6_65)

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2512.23130 2026-01-14 cs.CV cs.AI 88%

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

PathoSyn: 通过解耦偏差扩散实现影像-病理MRI合成

Jian Wang, Sixing Rong, Jiarui Xing, Yuling Xu, Weide Liu

机构 * Department of Radiology, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School(放射科,波士顿儿童医院,哈佛医学院) College of Science, Northeastern University(科学学院,东北大学) School of Medicine, Yale University(医学院,耶鲁大学) Department of Cardiac Surgery, The Second Affiliated Hospital of Jiangxi Medical College, Nanchang University(心脏外科科,江西医学院第二附属医院,南昌大学) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(计算与数据科学学院,南洋理工大学)

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

AI总结 PathoSyn通过解耦偏差扩散模型生成高保真MRI合成数据,提升低数据环境下诊断算法的鲁棒性。

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