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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。

共收录 43354 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 22633 篇

2604.03320 2026-04-07 cs.CV 83%

Robust Multi-Source Covid-19 Detection in CT Images

在CT图像中实现鲁棒的多源新冠检测

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

机构 * Capstone School Dhaka(达卡顶点学校) Carmel High School(卡梅尔高中) Clarkstown High School South(克拉克镇南高中) 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)

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

AI总结 本文提出多任务学习方法,通过预测新冠诊断和数据源来提高多中心CT图像检测的鲁棒性,实现高F1分数和AUC-ROC值。

Comments 8 pages, 5 figures, 3 tables. Accepted at the 3rd Workshop on New Trends in AI-Generated Media and Security (AIMS) @ CVPR 2026

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2604.00514 2026-04-02 cs.CV cs.AI 83%

MAESIL: Masked Autoencoder for Enhanced Self-supervised Medical Image Learning

MAESIL:用于增强自监督医学图像学习的掩码自编码器

Kyeonghun Kim, Hyeonseok Jung, Youngung Han, Junsu Lim, YeonJu Jean, Seongbin Park, Eunseob Choi, Hyunsu Go, SeoYoung Ju, Seohyoung Park, Gyeongmin Kim, MinJu Kwon, KyungSeok Yuh, Soo Yong Kim, Ken Ying-Kai Liao, Nam-Joon Kim, Hyuk-Jae Lee

机构 * Chung-Ang University(中央大学) Seoul National University(首尔大学) Sangmyung University(祥明大学) Ewha Womans University(梨花女子大学) Dankook University(檀国大学) NVIDIA ATC, Taiwan(英伟达台湾应用技术中心)

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

AI总结 本文提出MAESIL框架,通过3D超块输入单元和双掩码策略,提升3D医学图像自监督学习效果,在PSNR和SSIM等指标上优于AE、VAE和VQ-VAE。

Comments 5 pages, 3 figures. Accepted at ICEIC 2026

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2603.29901 2026-04-01 cs.CV cs.CL 83%

Less Is More? Selective Visual Attention to High-Importance Regions for Multimodal Radiology Summarization

少即是多?选择性关注高重要性区域用于多模态放射学摘要

Mst. Fahmida Sultana Naznin, Adnan Ibney Faruq, Mushfiqur Rahman, Niloy Kumar Mondal, Md. Mehedi Hasan Shawon, Md Rakibul Hasan

机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology(孟加拉国工程技术大学) BRAC University(布拉克大学) Curtin University(科廷大学)

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

AI总结 本文通过MIMIC-CXR基准测试表明,选择性关注病理相关视觉区域比全图更有效,提出ViTAS模型在多模态放射学摘要中取得SOTA结果。

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2603.29343 2026-04-01 cs.CV 83%

FOSCU: Feasibility of Synthetic MRI Generation via Duo-Diffusion Models for Enhancement of 3D U-Nets in Hepatic Segmentation

FOSCU:通过双扩散模型生成合成MRI的可行性,以增强肝部分割的3D U-Net

Youngung Han, Kyeonghun Kim, Seoyoung Ju, Yeonju Jean, Minkyung Cha, Seohyoung Park, Hyeonseok Jung, Nam-Joon Kim, Woo Kyoung Jeong, Ken Ying-Kai Liao, Hyuk-Jae Lee

机构 * Seoul National University(首尔国立大学) Sangmyung University(祥明大学) Ewha Womans University(梨花女子大学) Chung-Ang University(中央大学) Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine(三星医学中心,成均馆大学医学院) NVIDIA(英伟达)

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

AI总结 本文提出FOSCU,通过双扩散模型生成高分辨率合成MRI数据及分割标签,结合改进的3D U-Net训练流程,提升肝部分割的鲁棒性与图像真实性。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted at IEEE APCCAS 2025

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2511.17209 2026-03-31 cs.CV 83%

Scaling Self-Supervised and Cross-Modal Pretraining for Volumetric CT Transformers

基于体素CT的自监督与跨模态预训练的扩展

Cris Claessens, Christiaan Viviers, Giacomo D'Amicantonio, Egor Bondarev, Fons van der Sommen

机构 * Eindhoven University of Technology(埃因霍温理工大学) ARIA Lab(ARIA实验室) AIMS Lab(AIMS实验室)

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

AI总结 SPECTRE通过可扩展的3D视觉Transformer架构和现代自监督与视觉-语言预训练策略,学习通用CT表示,克服了体素CT的极端标记扩展、几何各向异性及临床监督弱的问题,实现了大规模3D注意力计算。

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2603.21806 2026-03-31 cs.CV 83%

Anatomical Token Uncertainty for Transformer-Guided Active MRI Acquisition

变换器引导的主动MRI采集中的解剖标记不确定性

Lev Ayzenberg, Shady Abu-Hussein, Raja Giryes, Hayit Greenspan

机构 * Tel Aviv University(特拉维夫大学) University of Cambridge(剑桥大学)

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

AI总结 本文提出了一种利用预训练医学图像标记器和潜在变换器的主动采样框架,通过量化视觉标记字典表示解剖结构,利用潜在空间的概率分布进行不确定性测量,指导主动采样过程。

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2603.25607 2026-03-27 cs.CV cs.AI 83%

DeepFAN, a transformer-based deep learning model for human-artificial intelligence collaborative assessment of incidental pulmonary nodules in CT scans: a multi-reader, multi-case trial

DeepFAN,一种基于transformer的深度学习模型,用于人类-人工智能协作评估CT扫描中的偶发性肺结节:多读者、多病例试验

Zhenchen Zhu, Ge Hu, Weixiong Tan, Kai Gao, Chao Sun, Zhen Zhou, Kepei Xu, Wei Han, Meixia Shang, Xiaoming Qiu, Yiqing Tan, Jinhua Wang, Zhoumeng Ying, Li Peng, Wei Song, Lan Song, Zhengyu Jin, Nan Hong, Yizhou Yu

机构 * Department of Radiology, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科,疑难重症及罕见病国家重点实验室) Theranostics and Translational Research Center, National Infrastructures for Translational Medicine, Institute of Clinical Medicine, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院临床医学研究所,国家转化医学基础设施,诊疗与转化研究中心,疑难重症及罕见病国家重点实验室) Artificial Intelligence Lab, Deepwise Healthcare(深睿医疗人工智能实验室) Department of Epidemiology and Health Statistics, Institute of Basic Medicine Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院基础医学研究所流行病学与卫生统计学系) Department of Biostatistics, Peking University First Hospital(北京大学第一医院生物统计室) Department of Radiology, Huangshi Central Hospital, Affiliated Hospital of Hubei Polytechnic University(湖北理工学院附属医院黄石市中心医院放射科) Department of Radiology, Wuhan Third Hospital, Tongren Hospital of Wuhan University(武汉大学同仁医院武汉市第三医院放射科) +4 Medical Doctor Program, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院4+4医学博士项目) Department of Medicine Imaging, School of Clinical Medicine, Southwest Medical University(西南医科大学临床医学院医学影像系) School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong(香港大学计算与数据科学学院)

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

AI总结 本文提出DeepFAN模型,通过多读者多病例试验验证其在辅助初级放射科医生评估肺结节方面的有效性,提升了诊断准确率和一致性。

Comments 28 pages for main text and 37 pages for supplementary information, 7 figures in main text and 9 figures in supplementary information

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2603.25194 2026-03-27 cs.CV 83%

CardioDiT: Latent Diffusion Transformers for 4D Cardiac MRI Synthesis

CardioDiT:用于4D心脏MRI合成的潜在扩散变换器

Marvin Seyfarth, Sarah Kaye Müller, Arman Ghanaat, Isabelle Ayx, Fabian Fastenrath, Philipp Wild, Alexander Hertel, Theano Papavassiliu, Salman Ul Hassan Dar, Sandy Engelhardt

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Cardiovascular Medicine, Medical Faculty of Heidelberg University, Heidelberg University(海德堡大学医学院心血管医学人工智能研究所,海德堡大学) Department of Cardiology, Angiology, Pneumology, Heidelberg University Hospital(海德堡大学医院心脏病学、血管学、肺病学系) DZHK (German Centre for Cardiovascular Research), Partner Site Heidelberg/Mannheim(德国心血管研究中心(DZHK),海德堡/曼海姆合作站点) Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Center Mannheim(曼海姆大学医学中心放射学与核医学系) Section for Invasive Cardiology and Electrophysiology, I. Medical Department, Cardiology, Hemostasiology and Intensive Care, University Medical Centre Mannheim(曼海姆大学医学中心第一内科(心脏病学、止血学与重症监护)介入心脏病学与电生理学科) University Medical Center of the Johannes Gutenberg-University Mainz(美因茨约翰内斯·古腾堡大学医学中心) Department of Cardiology, Angiology, Hemostasis, and Medical Intensive Care, University Medical Centre Mannheim, Medical Faculty Mannheim, University of Heidelberg(海德堡大学曼海姆医学院曼海姆大学医学中心心脏病学、血管学、止血学与内科重症监护系)

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

AI总结 本文提出CardioDiT,一种基于扩散变换器的4D潜在扩散模型,用于合成短轴 cine CMR,通过联合建模空间和时间实现连续心脏动态生成。

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2603.24296 2026-03-26 cs.CV 83%

AMIF: Authorizable Medical Image Fusion Model with Built-in Authentication

AMIF:具有内置认证的可授权医学图像融合模型

Jie Song, Jun Jia, Wei Sun, Wangqiu Zhou, Tao Tan, Guangtao Zhai

机构 * Macao Polytechnic University(澳门理工学院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) East China Normal University(华东师范大学) Hefei University of Technology(合肥工业大学)

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

AI总结 本文提出AMIF,首个具有内置认证的医学图像融合模型,通过授权访问控制保护知识产权,防止推理泄露。

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2603.23729 2026-03-26 cs.CV 83%

Bi-CRCL: Bidirectional Conservative-Radical Complementary Learning with Pre-trained Foundation Models for Class-incremental Medical Image Analysis

Bi-CRCL:基于预训练基础模型的双向保守-激进互补学习用于类别增量医疗图像分析

Xinyao Wu, Zhe Xu, Cheng Chen, Jiawei Ma, Yefeng Zheng, Raymond Kai-yu Tong

机构 * Department of Biomedical Engineering, The Chinese University of Hong Kong(生物医学工程系,香港中文大学) Department of Radiation Oncology, Columbia University Irving Medical Center and Data Science Institute, Columbia University(放射肿瘤学系,哥伦比亚大学伊万杰琳医学中心及数据科学研究院,哥伦比亚大学) Department of Electrical and Electronic Engineering and School of Biomedical Engineering, The University of Hong Kong(电气电子工程系和生物医学工程学院,香港大学) Department of Computer Science, City University of Hong Kong(计算机科学系,城市大学) Department of Artificial Intelligence, Westlake University(人工智能系,西湖大学)

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

AI总结 本文提出Bi-CRCL框架,通过保守和激进学习者结合双向交互机制,解决医疗图像类别增量学习中的异构数据与隐私约束问题,提升模型持续学习能力。

Comments preprint; under review

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2603.23308 2026-03-25 cs.CV cs.AI 83%

Curriculum-Driven 3D CT Report Generation via Language-Free Visual Grafting and Zone-Constrained Compression

基于课程学习的3D CT报告生成:通过无语言视觉移植与区域约束压缩

V. K. Cody Bumgardner, Mitchell A. Klusty, Mahmut S. Gokmen, Evan W. Damron

机构 * Center for Applied Artificial Intelligence, University of Kentucky(应用人工智能中心,肯塔基大学)

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

AI总结 本文提出Ker-VLJEPA-3B框架,通过四阶段课程学习生成胸腔CT报告,采用无语言视觉主干和区域约束压缩提升生成质量,实验显示其在CT-RATE基准上取得更高F1分数。

Comments 10 pages, 2 figures

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2603.23116 2026-03-25 cs.CV 83%

Automatic Segmentation of 3D CT scans with SAM2 using a zero-shot approach

使用SAM2的零样本方法自动分割3DCT扫描

Miquel Lopez Escoriza, Pau Amargant Alvarez

机构 * Department of Computer Science, EPFL, Switzerland(瑞士联邦理工学院计算机科学系)

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

AI总结 本文研究了在不进行微调或领域特定训练的情况下,利用Segment Anything Model 2对体积CT数据进行自动分割的零样本方法,通过改进SAM2的视频记忆机制以适应3D数据,展示了零样本方法在医学图像分割中的可行性。

Comments 11 pages, 5 figures

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2603.21904 2026-03-24 cs.CV cs.AI 83%

SHAPE: Structure-aware Hierarchical Unsupervised Domain Adaptation with Plausibility Evaluation for Medical Image Segmentation

SHAPE:基于结构的分层无监督领域自适应与合理性评估用于医学图像分割

Linkuan Zhou, Yinghao Xia, Yufei Shen, Xiangyu Li, Wenjie Du, Cong Cong, Leyi Wei, Ran Su, Qiangguo Jin

机构 * School of Software, Northwestern Polytechnical University(西北工业大学软件学院) School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院) School of Software Engineering, USTC(USTC软件工程学院) Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University(麦考瑞大学健康创新研究所) Faculty of Applied Science, Macao Polytechnic University(澳门理工学院应用科学学院) School of Computer Software, Tianjin University(天津大学计算机软件学院)

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

AI总结 SHAPE通过结构感知的分层无监督领域自适应与合理性评估,提升医学图像分割在跨模态任务中的性能,采用超图合理性估计和结构异常修剪方法,显著提高心脏和腹部数据的Dice分数。

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2603.21626 2026-03-24 cs.CV 83%

PGR-Net: Prior-Guided ROI Reasoning Network for Brain Tumor MRI Segmentation

PGR-Net:基于先验的感兴趣区域推理网络用于脑肿瘤MRI分割

Jiacheng Lu, Hui Ding, Shiyu Zhang, Guoping Huo

机构 * College of Information Engineering, Capital Normal University(首都师范大学信息工程学院) School of Artificial Intelligence, China University of Mining and Technology-Beijing(中国矿业大学(北京)人工智能学院)

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

AI总结 PGR-Net通过整合数据驱动的空间先验,提升脑肿瘤MRI分割的稳定性与精度,实验显示其在BraTS和MSD任务中表现优异。

Comments This paper has been accepted to the main conference of CVPR 2026

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2603.19863 2026-03-23 cs.CV 83%

MedQ-Engine: A Closed-Loop Data Engine for Evolving MLLMs in Medical Image Quality Assessment

MedQ-Engine:一种用于医疗图像质量评估中进化多模态大语言模型的闭环数据引擎

Jiyao Liu, Junzhi Ning, Wanying Qu, Lihao Liu, Chenglong Ma, Junjun He, Ningsheng Xu

机构 * Fudan University, Shanghai, China(复旦大学,上海,中国) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China(上海人工智能实验室,上海,中国)

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

AI总结 本文提出MedQ-Engine,通过闭环数据引擎迭代评估模型,发现失败原型,利用人类在循环注释提升模型性能,使8B参数模型在医疗图像质量评估中超越GPT-4o 13%并接近人类专家水平。

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2603.15980 2026-03-18 eess.IV cs.AI physics.optics 83%

Standardizing Medical Images at Scale for AI

大规模标准化医学图像以促进AI

Callen MacPhee, Yiming Zhou, Koichiro Kishima, Bahram Jalali

机构 * ECE Department, UCLA(UCLA电子工程系) Pinpoint Photonics, Inc.(Pinpoint Photonics公司) Adventure Photonics

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);clinical AI(abstract);分类 eess.IV

AI总结 本文提出基于物理原理的医学图像预处理框架,通过光学物理推导确定性变换,减少图像异质性,提升跨机构模型泛化能力,实验显示其在乳腺癌分类中效果优于数据增强和领域泛化方法。

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2603.12071 2026-03-17 cs.CV cs.AI 83%

LoV3D: Grounding Cognitive Prognosis Reasoning in Longitudinal 3D Brain MRI via Regional Volume Assessments

LoV3D:通过区域体积评估在纵向3D脑MRI中实现认知预后推理

Zhaoyang Jiang, Zhizhong Fu, David McAllister, Yunsoo Kim, Honghan Wu

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

AI总结 LoV3D通过纵向3D脑MRI的区域体积评估,实现认知预后推理,其核心方法是结合3D视觉-语言模型,通过区域解剖评估、纵向对比和诊断输出,提高诊断准确性与泛化能力。

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2603.13044 2026-03-16 cs.CV cs.AI 83%

Are General-Purpose Vision Models All We Need for 2D Medical Image Segmentation? A Cross-Dataset Empirical Study

通用视觉模型是否足以满足2D医学图像分割需求?一项跨数据集的实证研究

Vanessa Borst, Samuel Kounev

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

AI总结 本文通过跨数据集实证研究,探讨通用视觉模型在2D医学图像分割中的有效性,发现通用模型在多数情况下优于专用模型,并揭示其在临床相关结构捕捉上的优势。

Comments Under review, MICCAI 2026

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2603.09621 2026-03-11 cs.CV 83%

Physics-Driven 3D Gaussian Rendering for Zero-Shot MRI Super-Resolution

物理驱动的3D高斯渲染用于零样本MRI超分辨率

Shuting Liu, Lei Zhang, Wei Huang, Zhao Zhang, Zizhou Wang

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

AI总结 本文提出了一种基于物理驱动的3D高斯渲染框架,通过显式高斯表示和物理建模方法,在MRI超分辨率中实现高效且高质量的图像重建。

Comments Accepted to ICASSP

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2603.07889 2026-03-10 cs.CV 83%

Structure and Progress Aware Diffusion for Medical Image Segmentation

结构与进展感知扩散用于医学图像分割

Siyuan Song, Guyue Hu, Chenglong Li, Dengdi Sun, Zhe Jin, Jin Tang

机构 * School of Artificial Intelligence(人工智能学院) School of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院) State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology(光电信息采集与防护技术国家重点实验室) Anhui Provincial Key Laboratory of Security Artificial Intelligence(安徽省安全人工智能重点实验室) Anhui Provincial Key Laboratory of Multimodal Cognitive Computation(安徽省多模态认知计算重点实验室)

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

AI总结 本文提出SPAD方法,结合语义集中扩散和边界集中扩散,通过进展感知调度器实现医学图像分割的粗到细的扩散过程。

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2511.13232 2026-03-09 cs.CV 83%

MRIQT: Physics-Aware Diffusion Model for Image Quality Transfer in Neonatal Ultra-Low-Field MRI

MRIQT:面向新生儿超低场MRI的物理感知扩散模型用于图像质量迁移

Malek Al Abed, Sebiha Demir, Anne Groteklaes, Elodie Germani, Shahrooz Faghihroohi, Hemmen Sabir, Shadi Albarqouni

机构 * University of Bonn(波恩大学) University Hospital Bonn(波恩大学医院) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Université de Rennes(雷恩大学)

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

AI总结 MRIQT通过物理感知的扩散模型实现新生儿超低场MRI到高场MRI的图像质量迁移,提升诊断准确性与病理可视化效果。

Comments 5 pages, 4 figures

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2403.06567 2026-03-04 cs.CV cs.IR 83%

Leveraging Foundation Models for Content-Based Image Retrieval in Radiology

利用基础模型进行放射学中的基于内容的图像检索

Stefan Denner, David Zimmerer, Dimitrios Bounias, Markus Bujotzek, Shuhan Xiao, Raphael Stock, Lisa Kausch, Philipp Schader, Tobias Penzkofer, Paul F. Jäger, Klaus Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Medical Image Computing(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡分部医学影像计算部门) Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University(海德堡大学数学与计算机科学学院) Medical Faculty Heidelberg, University of Heidelberg(海德堡大学医学学院) Department of Radiology, Charité - Universitätsmedizin Berlin(柏林夏里特医学院放射科) German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Interactive Machine Learning Group(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡交互式机器学习小组)

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

AI总结 本文提出利用视觉基础模型进行放射学中的基于内容的图像检索,通过基准测试和深入分析,展示了其在无需额外训练下的有效性与通用性。

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2603.00687 2026-03-03 cs.CV 83%

SCOUT: Fast Spectral CT Imaging in Ultra LOw-data Regimes via PseUdo-label GeneraTion

SCOUT:通过伪标签生成实现超低数据条件下快速光谱CT成像

Guoquan Wei, Liu Shi, Shaoyu Wang, Mohan Li, Cunfeng Wei, Qiegen Liu

机构 * School of Information Engineering, Nanchang University(南昌大学信息工程学院) Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences(中国科学院高能物理研究所) Jinan Laboratory of Applied Nuclear Science(济南应用核科学实验室) Ray Image Testing Technology (Jinan) Co. Ltd(济南雷像测试技术有限公司)

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

AI总结 SCOUT通过伪标签生成技术,在超低数据条件下实现快速高保真的光谱CT重建,有效减少伪影并提升细节恢复能力。

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2603.00675 2026-03-03 cs.CV 83%

Specializing Foundation Models via Mixture of Low-Rank Experts for Comprehensive Head CT Analysis

通过混合低秩专家专门化基础模型以实现全面头部CT分析

Youngjin Yoo, Han Liu, Bogdan Georgescu, Yanbo Zhang, Sasa Grbic, Michael Baumgartner, Thomas J. Re, Jyotipriya Das, Poikavila Ullaskrishnan, Eva Eibenberger, Andrei Chekkoury, Uttam K. Bodanapally, Savvas Nicolaou, Pina C. Sanelli, Thomas J. Schroeppel, Yvonne W. Lui, Eli Gibson

机构 * Digital Technology and Innovation, Siemens Healthineers, Princeton, NJ USA(西门子医疗数字化技术与创新部) Department of Computed Tomography, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany(西门子医疗计算机断层扫描部) Department of Radiology, New York University, New York, NY USA(纽约大学放射科部) Department of Radiology, University of Maryland Medical Center, Baltimore, MD USA(马里兰大学医学中心放射科部) Department of Radiology, Vancouver General Hospital, Vancouver, BC Canada(温哥华总医院放射科部) Department of Radiology, Northwell Health, New York, NY USA(北well医疗放射科部) Department of Surgery, UCHealth Memorial Hospital, Colorado Springs, CO USA(UCHealth纪念医院外科部)

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

AI总结 本文提出MoLRE框架,通过混合低秩专家提升基础模型在头部CT分析中的性能,实验显示在不同模型上均取得显著改进。

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2603.00123 2026-03-03 cs.CV cs.AI 83%

CT-Flow: Orchestrating CT Interpretation Workflow with Model Context Protocol Servers

CT-Flow: 通过模型上下文协议服务器协调CT解释工作流

Yannian Gu, Xizhuo Zhang, Linjie Mu, Yongrui Yu, Zhongzhen Huang, Shaoting Zhang, Xiaofan Zhang

机构 * Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(清元研究院,上海交通大学,上海,中国) Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China(上海创新研究院,上海,中国) Sensetime Research, Shanghai, China(senseTime研究院,上海,中国)

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

AI总结 CT-Flow通过模型上下文协议实现3D CT解释工作流的动态协调,提升诊断准确性和工具调用效率。

Comments submitting to ACL 2026

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2511.13883 2026-03-03 cs.CV 83%

Revisiting Data Scaling in Medical Image Segmentation via Topology-Aware Augmentation

重新审视医学图像分割中的数据扩展 via 拓扑感知增强

Yuetan Chu, Zhongyi Han, Gongning Luo, Xin Gao

机构 * King Abdullah University of Science and Technology(卡斯土尼亚大学)

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

AI总结 本研究通过拓扑感知增强方法,揭示医学图像分割中数据扩展受几何结构限制,提升数据效率。

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2512.01292 2026-02-27 cs.CV cs.AI 83%

Diffusion Model in Latent Space for Medical Image Segmentation Task

用于医学图像分割任务的潜在空间扩散模型

Huynh Trinh Ngoc, Toan Nguyen Hai, Ba Luong Son, Long Tran Quoc

机构 * Ngoc Huynh Trinh1(Ngoc Huynh Trinh) Hai Toan Nguyen Son Ba Luong Quoc Long Tran2(Quoc Long Tran)

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

AI总结 MedSegLatDiff结合VAE和潜在扩散模型,通过加权交叉熵损失提升医学图像分割的精度与可靠性,适用于临床部署。

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2602.22381 2026-02-27 cs.CV cs.AI 83%

Enhancing Renal Tumor Malignancy Prediction: Deep Learning with Automatic 3D CT Organ Focused Attention

增强肾肿瘤恶性预测:基于自动3D CT器官聚焦注意力的深度学习

Zhengkang Fan, Chengkun Sun, Russell Terry, Jie Xu, Longin Jan Latecki

机构 * 1 Department of Health Outcomes \& Biomedical Informatics, University of Florida, Gainesville, FL, USA 2 Department of Urology, University of Florida, Gainesville, FL, USA 3 Department of Computer \& Information Sciences, Temple University, Philadelphia, PA, USA

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

AI总结 本文提出一种无需手动分割的深度学习框架,利用器官聚焦注意力机制提升肾肿瘤恶性预测的准确性。

Comments 5 pages, 2 figures, Accepted at IEEE ISBI 2026

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2602.20752 2026-02-25 cs.CV cs.AI 83%

OrthoDiffusion: A Generalizable Multi-Task Diffusion Foundation Model for Musculoskeletal MRI Interpretation

OrthoDiffusion:一种通用的多任务扩散基础模型用于骨科MRI解释

Tian Lan, Lei Xu, Zimu Yuan, Shanggui Liu, Jiajun Liu, Jiaxin Liu, Weilai Xiang, Hongyu Yang, Dong Jiang, Jianxin Yin, Dingyu Wang

机构 * Center for Applied Statistics and School of Statistics(应用统计中心和统计学院) Renmin University of China(中国人民大学) Institute of Sports Medicine of Peking University(北京大学运动医学研究所) Beijing Key Laboratory of Research and Translation for Drugs and Medical Devices in Precision Diagnosis and Treatment of Sports Injuries(北京体育损伤精准诊断与治疗药物与医疗设备研究翻译重点实验室) State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems(虚拟现实技术与系统国家重点实验室)

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

AI总结 OrthoDiffusion是一种基于扩散的多任务基础模型,通过自监督学习在膝关节MRI上预训练,实现11种结构分割和8种异常检测,具有跨关节的高泛化能力。

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2602.19723 2026-02-24 cs.CV 83%

Towards Personalized Multi-Modal MRI Synthesis across Heterogeneous Datasets

面向异质数据集的个性化多模态MRI合成

Yue Zhang, Zhizheng Zhuo, Siyao Xu, Shan Lv, Zhaoxi Liu, Jun Qiu, Qiuli Wang, Yaou Liu, S. Kevin Zhou

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) Capital Medical University(首都医科大学) Army Medical University(中国人民解放军陆军军医大学) China National Clinical Research Center for Neurological Diseases(中国国家神经疾病临床研究中心)

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

AI总结 PMM-Synth通过个性化特征调制模块、模态一致批量调度器和选择性监督损失,实现跨异质数据集的多模态MRI合成,提升诊断准确性与实用性。

Comments 19 pages, 4 figures

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