The University of Hong Kong（香港大学）

Robotic Ultrasound Makes CBCT Alive

机器人超声使CBCT活起来

Feng Li, Ziyuan Li, Zhongliang Jiang, Nassir Navab, Yuan Bi

机构 * Chair for Computer-Aided Medical Procedures and Augmented Reality, Technical University of Munich（计算机辅助医学程序与增强现实 chair，慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 利用机器人超声实现动态CBCT更新，通过实时估计组织变形提升手术导航精度

Comments 10 pages, 4 figures

4DEquine: Disentangling Motion and Appearance for 4D Equine Reconstruction from Monocular Video

4DEquine：从单目视频中解耦运动与外观进行4D马类重建

Jin Lyu, Liang An, Pujin Cheng, Yebin Liu, Xiaoying Tang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 4DEquine通过解耦运动与外观重建，提出新框架实现高效4D马类重建，展示在真实数据集上的优越性能。

Comments Accepted to CVPR2026

How to Count AIs: Individuation and Liability for AI Agents

如何计算AI：AI代理的个体化与责任归属

Yonathan Arbel, Peter Salib, Simon Goldstein

机构 * University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Houston（休斯顿大学） ； HKU AI & Humanity Lab（香港大学AI与人类实验室） ； Center for Law & AI Risk（法律与人工智能风险中心） ； Institute for Law & AI（法律与人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出通过‘算法公司’解决AI代理的个体识别与责任归属问题，通过法律虚构实体实现对AI行为的追踪与责任划分。

Comments 36 pages. Presented at the Law Following AI conference, Cambridge University. Interdisciplinary: AI safety, AI governance, legal theory

Hierarchical Dual-Strategy Unlearning for Biomedical and Healthcare Intelligence Using Imperfect and Privacy-Sensitive Medical Data

层次化双策略去学习用于生物医学与医疗智能的不完美和隐私敏感医疗数据

Yi Zhang, Chao Zhang, Zijian Li, Tianxiang Xu, Kunyu Zhang, Zhan Gao, Meinuo Li, Xiaohan Zhang, Qichao Qi, Bing Chen

机构 * Department of Neurosurgery, Qilu Hospital of Shandong University and Institute of Brain and Brain-Inspired Science（齐鲁医院山东大学神经外科和脑科学与脑启发科学研究院） ； Department of Neurosurgery, The Affiliated Hospital of Qingdao University（青岛大学附属医院神经外科） ； Department of Neurosurgery, Peking Union Medical College Hospital（北京地坛医院神经外科） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； College of Artificial Intelligence, Dalian Maritime University（大连海事大学人工智能学院） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔德分校） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出层次化双策略去学习框架，用于在医疗数据中精确移除专业性知识并保留基本医疗能力，同时保障隐私并满足合规要求。