医学 AI

Efficient Image-to-Image Schrödinger Bridge for CT Field of View Extension

面向CT视野扩展的高效图像到图像薛定谔桥

Zhenhao Li, Song Ni, Long Yang, Xiaojie Yin, Haijun Yu, Jiazhou Wang, Hongbin Han, Weigang Hu, Yixing Huang

专题命中 医学影像 ：CT视野扩展，属于医学影像

AI总结 提出基于图像到图像薛定谔桥（I²SB）扩散模型的CT视野扩展框架，通过直接学习有限视野与扩展视野图像间的随机映射，实现单步快速推理，在精度和速度上均超越现有扩散模型。

Comments 12 pages

Journal ref IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences 2026

Learning Patient-Specific Disease Dynamics with Latent Flow Matching for Longitudinal Imaging Generation

学习患者特异性疾病动态：基于潜在流匹配的纵向影像生成

Hao Chen, Rui Yin, Yifan Chen, Qi Chen, Chao Li

专题命中 医学影像 ：提出纵向MRI生成框架，建模疾病进展

AI总结 提出Δ-LFM框架，利用流匹配对齐患者潜在轨迹，通过患者特异性潜在对齐实现单调疾病进展建模，在三个纵向MRI基准上验证了可解释性和性能。

Comments ICLR 2026 accepted

Structured Spectral Graph Representation Learning for Multi-label Abnormality Analysis from 3D CT Scans

结构化谱图表示学习用于3D CT扫描的多标签异常分析

Theo Di Piazza, Carole Lazarus, Olivier Nempont, Loic Boussel

专题命中 医学影像 ：3D CT异常分析，多标签分类

AI总结 提出一种基于谱图卷积的2.5D框架，将3D CT体积表示为结构化图，通过轴向切片三元组节点建模层间依赖，实现多标签异常分类，跨数据集泛化性能强。

Comments Accepted at MELBA Journal 2026

Pre-Deployment Robustness Stress Testing for CT Segmentation Systems Using Clinically Motivated Multi-Corruption Augmentation

CT分割系统的部署前鲁棒性压力测试：使用临床驱动的多损坏增强

CholMin Kanga, Jonghyun Chung, Amanpreet Kaur, Nagesh Gulkotwar, Aarthi Sivasankaran

专题命中 医学影像 ：CT分割系统鲁棒性压力测试，医学影像增强

AI总结 提出RAMP框架，通过多损坏增强提升CT分割模型在临床异质成像条件下的鲁棒性，显著缩小干净与损坏图像性能差距。

Pyramid Self-Contrastive Learning for Single-shot Test-time Ultrasound Image Denoising

金字塔自对比学习框架用于测试时超声图像去噪

Jiajing Zhang, Bingze Dai, Xi Zhang, Yue Xu, Wei-Ning Lee

专题命中 医学影像 ：提出测试时超声图像去噪框架，提升结构细节。

AI总结 本文提出一种纯测试时训练框架，用于单次超声图像去噪，应用于合成孔径超声，通过自对比学习分离解剖相似性和噪声随机性，提升去噪效果和结构细节。

PRISM: A 3D Probabilistic Neural Representation for Interpretable Shape Modeling

PRISM：一种用于可解释形状建模的三维概率神经表示

Yining Jiao, Sreekalyani Bhamidi, Carlton Jude Zdanski, Julia S Kimbell, Andrew Prince, Cameron P Worden, Samuel Kirse, Christopher Rutter, Benjamin H Shields, Jisan Mahmud, Marc Niethammer

专题命中 医学影像 ：可解释形状建模，解剖结构不确定性

AI总结 提出PRISM框架，结合隐式神经表示与不确定性感知统计形状分析，通过封闭形式Fisher信息度量实现高效局部时间不确定性量化，在形状演化、个性化预测和异常检测任务中表现优异。

Comments ICML 2026, camera-ready version, 24 pages

Hybrid Transformer-Mamba for Weakly Supervised Volumetric Medical Segmentation

混合Transformer-Mamba用于弱监督体积医学分割

Yiheng Lyu, Lian Xu, Coen Arrow, Mohammed Bennamoun, Farid Boussaid, Girish Dwivedi

专题命中 医学影像 ：混合Transformer-Mamba用于弱监督体积医学分割

AI总结 提出TranSamba混合架构，通过跨平面建模捕获3D上下文，在弱监督下实现高效体积分割，在三个数据集上达到最优性能。

Conditional Latent Diffusion Model with Fourier-based Motion Modelling for Virtual Population Synthesis

基于傅里叶运动建模的条件潜扩散模型用于虚拟人群合成

Shaokun Lan, Haoran Dou, Jinghan Huang, Arezoo Zakeri, Fengming Lin, Zherui Zhou, Jinming Duan, Alejandro F. Frangi

专题命中 医学影像 ：心脏网格序列生成，医学影像应用

AI总结 提出4D F-MeshLDM框架，结合卷积网格VAE、截断傅里叶级数运动参数化和条件扩散先验，实现可控的3D+t心脏网格序列生成，在UK Biobank数据上优于基线方法。

Comments This work has been early accepted by International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2026

Beyond Nearest Neighbor Interpolation in Data Augmentation

超越数据增强中的最近邻插值

Olivier Rukundo

专题命中 医学影像 ：提出离线数据增强管道，提升医学图像分割性能。

AI总结 本文提出改进的几何变换函数和均值分类过滤机制，以避免最近邻插值带来的标注误差和低通滤波影响，通过离线数据增强管道提升医学图像分割性能。

Comments 10 pages, 11 figures, 14 tables

Not Just How Much, But Where: Decomposing Epistemic Uncertainty into Per-Class Contributions

不仅多少，而且何处：将认知不确定性分解为每类贡献

Mame Diarra Toure, David A. Stephens

专题命中 医学影像 ：在糖尿病视网膜病变选择性预测中验证方法

AI总结 针对安全关键分类中认知不确定性度量无法区分类别的问题，提出将互信息分解为每类向量$C_k$，通过二阶泰勒展开和$1/\mu_k$加权校正边界抑制，在糖尿病视网膜病变选择性预测、分布外检测和标签噪声研究中验证其有效性。

Comments 8 pages, 17 figures Accepted at UAI 2026

Journal ref Forty-Second Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence}, year={2026}, url={https://openreview.net/forum?id=cxuWscJmAr}

ActiTect: A Generalizable Machine Learning Pipeline for REM Sleep Behavior Disorder Screening through Standardized Actigraphy

ActiTect：通过标准化体动记录进行REM睡眠行为障碍筛查的通用机器学习流程

David Bertram, Anja Ophey, Sinah Röttgen, Konstantin Kufer, Gereon R. Fink, Elke Kalbe, Clint Hansen, Walter Maetzler, Maximilian Kapsecker, Lara M. Reimer, Stephan Jonas, Andreas T. Damgaard, Natasha B. Bertelsen, Casper Skjaerbaek, Per Borghammer, Karolien Groenewald, Pietro-Luca Ratti, Michele T. Hu, Noémie Moreau, Michael Sommerauer, Katarzyna Bozek

专题命中 诊断辅助 ：通过体动记录筛查REM睡眠行为障碍，属于诊断辅助。

AI总结 提出ActiTect，一个全自动开源机器学习工具，通过标准化预处理和睡眠-觉醒检测，从体动记录中识别RBD，在多个独立队列中验证了泛化能力（AUROC 0.84-0.94）。

Comments 37 pages including Supplementary Information, 4 core figures, 1 supplementary figure. (v2: fixed a typo in Table 3 and made minor text edits; v3: post review)

Journal ref npj Digital Medicine (2026)

A Reproducible Log-Driven AutoML Framework for Interpretable Pipeline Optimization in Healthcare Risk Prediction

可重复的基于日志的自动机器学习框架用于医疗风险预测中的可解释流水线优化

Rui Huang, Lican Huang

专题命中 诊断辅助 ：AutoML框架用于医疗风险预测，属于诊断辅助。

AI总结 本文提出了一种可重复的基于日志的自动机器学习框架，用于医疗风险预测中的可解释流水线优化，通过分析组件属性、交互和冗余性，提高了模型性能和稳定性。

Something from Nothing: Data Augmentation for Robust Severity Level Estimation of Dysarthric Speech

无中生有：面向构音障碍语音严重程度鲁棒估计的数据增强

Jaesung Bae, Xiuwen Zheng, Minje Kim, Chang D. Yoo, Mark Hasegawa-Johnson

专题命中 诊断辅助 ：构音障碍语音质量评估，用于临床诊断

AI总结 提出三阶段框架，利用未标注构音障碍语音和典型语音数据集，通过教师模型生成伪标签、标签感知对比学习预训练和微调，在五个未见数据集上平均SRCC达0.761，显著优于现有方法。

Comments Accepted to Interspeech 2026 Long Paper Track

Index Date Imputation for Survival Analysis in Externally Controlled Trials with Delayed Treatment Initiation

延迟治疗启动的外部对照试验中生存分析的索引日期插补

Q. Le Coent, G. L. Rosner, M-C. Wang, C. Hu

专题命中 诊断辅助 ：外部对照试验中索引日期插补方法

AI总结 针对外部对照试验中因治疗启动延迟导致的索引日期错位问题，提出截断感知的索引日期插补（IDI）方法，结合倾向得分加权以校正混杂，模拟和真实数据验证其减少偏差的有效性。

Clin-JEPA: A Multi-Phase Co-Training Framework for Joint-Embedding Predictive Pretraining on EHR Patient Trajectories

Clin-JEPA：一种多阶段协同训练框架，用于EHR患者轨迹的联合嵌入预测预训练

Yixuan Yang, Mehak Arora, Ryan Zhang, Baraa Abed, Junseob Kim, Tilendra Choudhary, Md Hassanuzzaman, Kevin Zhu, Ayman Ali, Chengkun Yang, Alasdair Edward Gent, Victor Moas, Rishikesan Kamaleswaran

专题命中 临床大模型 ：提出Clin-JEPA框架，用于EHR患者轨迹预训练。

AI总结 本文提出Clin-JEPA框架，通过多阶段预训练稳定协同训练编码器和预测器，解决EHR数据中联合嵌入预测的挑战，实现多任务下游任务的高性能表现。

Comments 16 pages, 4 figures, 8 tables. Code: https://github.com/YeungYathin/Clin-JEPA