医学 AI

Performance Evaluation of Transfer Learning Based Medical Image Classification Techniques for Disease Detection

基于迁移学习的医学图像分类技术在疾病检测中的性能评估

Zeeshan Ahmad, Shudi Bao, Meng Chen

机构 * Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（宁波数字孪生研究院、东部技术研究院） ； School of Cyber Science and Engineering（网络科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文评估了迁移学习在医学图像分类中的性能，发现InceptionV3在疾病检测中表现最佳，同时分析了不同模型的鲁棒性和效率。

Journal ref 2025 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Copenhagen, Denmark, 2025, pp. 1-5

Structure-Aware Adaptive Kernel MPPCA Denoising for Diffusion MRI

结构感知自适应核MPPCA去噪用于扩散磁共振成像

Ananya Singhal, Dattesh Dayanand Shanbhag, Sudhanya Chatterjee

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

AI总结 本文提出结构感知自适应核MPPCA方法，通过自适应补丁大小提升扩散磁共振成像的去噪效果。

Boundary-Aware Test-Time Adaptation for Zero-Shot Medical Image Segmentation

面向边界的测试时适应用于零样本医学图像分割

Chenlin Xu, Lei Zhang, Lituan Wang, Xinyu Pu, Pengfei Ma, Guangwu Qian, Zizhou Wang, Yan Wang

机构 * School of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Pittsburgh Institute, Sichuan University（四川大学匹兹堡学院） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局高性能计算研究所） 纠错

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

AI总结 BA-TTA-SAM通过测试时适应提升SAM在医学图像零样本分割中的性能，采用高斯提示注入和边界感知注意力对齐机制，实现12.4%的Dice分数提升。

Adaptive Diffusion Models for Sparse-View Motion-Corrected Head Cone-beam CT

自适应扩散模型用于稀疏视图运动校正头锥形束CT

Antoine De Paepe, Alexandre Bousse, Clémentine Phung-Ngoc, Youness Mellak, Dimitris Visvikis

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种结合联合重建和运动估计的自适应扩散模型，用于解决头锥形束CT中稀疏视图下的运动补偿和图像重建问题，实验显示其在低剂量成像中具有显著优势。

Comments 12 pages, 10 figures, 2 tables

Spectral micro-CT for quantitative analysis of calcification in fibrocartilage

光谱微CT用于纤维软骨钙化的定量分析

Vittoria Mazzini, Paolo Cardarelli, Andrew L. Coathup, Eleonora Olivotto, Francesco Grassi, Enrico Tassinari, Simone Velardita, Angelo Taibi, Luca Brombal

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于光谱微CT的定量方法，用于非破坏性地分析纤维软骨钙化，提供三维钙分布的精确量化。

TraceTrans: Translation and Spatial Tracing for Surgical Prediction

TraceTrans: 术前图像到术后的翻译与空间追踪

Xiyu Luo, Haodong Li, Xinxing Cheng, He Zhao, Yang Hu, Xuan Song, Tianyang Zhang

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

AI总结 TraceTrans是一种用于术后预测的新型可变形图像翻译模型，通过显式揭示术前与术后图像的空间对应关系，提升预测的准确性和可解释性。

SingleStrip: learning skull-stripping from a single labeled example

SingleStrip: 从单个标注示例学习颅骨剥离

Bella Specktor-Fadida, Malte Hoffmann

机构 * Department of Medical Imaging Sciences, University of Haifa, Israel（海法大学医学影像科学系） ； Athinoula A.~Martinos Center for Biomedical Imaging, Boston, MA, USA（Athinoula A.马丁诺斯生物医学影像中心） ； Department of Radiology, Harvard Medical School, Boston, MA, USA（哈佛医学院放射科） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA（麻省总医院放射科） 纠错

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

AI总结 SingleStrip通过结合领域随机化与自编码器质量控制，利用单个标注示例实现高效的半监督颅骨剥离分割。

Comments Accepted as an oral presentation to the MICCAI 2025 Data Engineering in Medical Imaging (DEMI) workshop

Journal ref Lect Notes Comput Sci, 16191, 2025, 42-52

Virtually Unrolling the Herculaneum Papyri by Diffeomorphic Spiral Fitting

通过仿射螺旋拟合虚拟展开赫库拉尼姆莎草纸

Paul Henderson

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过仿射螺旋拟合方法实现莎草纸的虚拟展开，自动拟合表面模型以生成连续的2D展开表示。

Comments Accepted at WACV 2026

SP-Det: Self-Prompted Dual-Text Fusion for Generalized Multi-Label Lesion Detection

SP-Det：自提示双文本融合用于通用多标签病变检测

Qing Xu, Yanqian Wang, Xiangjian Hea, Yue Li, Yixuan Zhang, Rong Qu, Wenting Duan, Zhen Chen

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波校区计算机科学学院） ； School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, University of Lincoln（林肯大学计算机科学学院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 SP-Det通过自提示双文本融合技术，实现了无需专家注释的多标签病变检测，提升了检测准确性和实用性。

Computational Measurement of Political Positions: A Review of Text-Based Ideal Point Estimation Algorithms

政治立场的计算测量：基于文本的理想点估计算法综述

Patrick Parschan, Charlott Jakob

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了基于文本的理想点估计算法，分析了四种方法家族的优缺点，为应用研究提供指导。

Comments 46 pages, 8 figures, 2 tables, accepted for publication in Quality & Quantity

Boosting Skull-Stripping Performance for Pediatric Brain Images

提升儿童脑影像的颅骨去除性能

William Kelley, Nathan Ngo, Adrian V. Dalca, Bruce Fischl, Lilla Zöllei, Malte Hoffmann

机构 * 1 Athinoula A.\ Martinos Center for Biomedical Imaging, Charlestown, MA 02129, USA 2 Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA 02114, USA 3 Department of Radiology, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA 4 Division of Health Sciences ； Technology, MIT, Cambridge, MA 02139, USA 5 Computer Science \& Artificial Intelligence Laboratory, MIT, Cambridge, MA 02139, USA 纠错

专题命中 医学影像 ：分类 cs.CV、q-bio、eess.IV；MRI(comments)；biomedical(comments)

AI总结 本文提出d-SynthStrip模型，专门针对儿童脑影像，通过高变量图像合成提升颅骨去除性能，并在多种扫描类型和年龄组中表现优于现有基线。

Comments 5 pages, 5 figures, 1 table, skull-stripping, brain extraction, newborn, infant, toddler, pediatric MRI, machine learning, accepted by the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging

Journal ref IEEE Int Symp Biomed Imaging, 2024, 1-5

The Endocranial Cast of Khirtharia (Artiodactyla, Raoellidae) Provides New Insights into the Earliest Evolution of the Cetacean Brain

Khirtharia 的颅骨铸型为鲸类大脑的最早演化提供了新的见解

Mohd Waqas, Thierry Smith, Rajendra Rana, Maeva J Orliac

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 q-bio

AI总结 Khirtharia 颅骨铸型揭示了早期鲸类大脑演化的关键特征，表明其大脑体积相对较小可能与水生适应有关。

Journal ref Brain, Behavior and Evolution, 2024, 100 (2), pp.80-92

Near Real-time Adaptive Isotropic and Anisotropic Image-to-mesh Conversion for Numerical Simulations Involving Cerebral Aneurysms

近实时自适应各向同性和各向异性图像到网格转换用于涉及脑动脉瘤的数值模拟

Kevin Garner, Fotis Drakopoulos, Chander Sadasivan, Nikos Chrisochoides

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文提出两种自适应网格生成方法，用于快速生成高质量脑动脉瘤数值模拟所需的网格，其中一种方法在实时中生成各向同性网格，另一种在近实时中生成各向异性网格。

Comments 58 pages, 16 figures, 13 tables, presented at the 18th U.S. National Congress on Computational Mechanics conference

A Systemic Pathological Network Model and Combinatorial Intervention Strategies for Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病的系统性病理网络模型与组合干预策略

She Xutong

专题命中 临床大模型 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出系统性病理网络模型与组合干预策略，针对阿尔茨海默病的多病理因素，探索多目标治疗和精准医学的未来方向。

Comments 23 pages

XAI-Driven Skin Disease Classification: Leveraging GANs to Augment ResNet-50 Performance

基于XAI的皮肤疾病分类：利用GANs增强ResNet-50性能

Kim Gerard A. Villanueva, Priyanka Kumar

机构 * Department of Computer Science The University of Texas Permian Basin Odessa, Texas, United States（计算机科学系 德州大学帕尔米盆地分校 奥达萨，德克萨斯州，美国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用GANs增强ResNet-50性能，结合XAI技术实现皮肤疾病分类的高准确率和临床可解释性。

Convolutional Monge Mapping between EEG Datasets to Support Independent Component Labeling

卷积蒙日映射在EEG数据集之间进行转换以支持独立成分标注

Austin Meek, Carlos H. Mendoza-Cardenas, Austin J. Brockmeier

机构 * Department of Computer and Information Sciences University of Delaware（计算机与信息科学系德克萨斯大学） ； Twitch Interactive Inc.（Twitch互动公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering Department of Computer and Information Sciences University of Delaware（电气与计算机工程系计算机与信息科学系德克萨斯大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种改进的卷积蒙日映射方法，通过两种新方法实现EEG数据集之间的映射，以提高独立成分分类的准确性。

Comments Code available at: https://github.com/cniel-ud/ICWaves; Accepted to NeurIPS 2025 Workshop on Learning from Time Series for Health

LLM-SrcLog: Towards Proactive and Unified Log Template Extraction via Large Language Models

LLM-SrcLog: 通过大语言模型实现前瞻性与统一的日志模板提取

Jiaqi Sun, Wei Li, Heng Zhang, Chutong Ding, Shiyou Qian, Jian Cao, Guangtao Xue

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 LLM-SrcLog通过结合源代码分析与大语言模型，实现前瞻性日志模板提取，提升解析效率和准确性。

MANTRA: a Framework for Multi-stage Adaptive Noise TReAtment During Training

MANTRA: 一个用于训练期间多阶段自适应噪声处理的框架

Zixiao Zhao, Fatemeh H. Fard, Jie JW Wu

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Michigan Technological University（密歇根技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 MANTRA通过多阶段自适应噪声处理框架提升代码预训练模型和LLMs在软件工程任务中的性能和鲁棒性。

OnSight Pathology: A real-time platform-agnostic computational pathology companion for histopathology

OnSight病理科：一种实时、平台无关的计算病理科辅助工具，用于组织病理学

Jinzhen Hu, Kevin Faust, Parsa Babaei Zadeh, Adrienn Bourkas, Shane Eaton, Andrew Young, Anzar Alvi, Dimitrios George Oreopoulos, Ameesha Paliwal, Assem Saleh Alrumeh, Evelyn Rose Kamski-Hennekam, Phedias Diamandis

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 OnSight病理科是一种实时、平台无关的计算病理科工具，通过本地运行的AI模型提供实时诊断支持，适用于多种病理学流程和场景。

DisentangleFormer: Spatial-Channel Decoupling for Multi-Channel Vision

DisentangleFormer：多通道视觉中的空间-通道解耦

Jiashu Liao, Pietro Liò, Marc de Kamps, Duygu Sarikaya

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DisentangleFormer通过空间-通道解耦实现多通道视觉表示，提升超光谱和病理成像的性能，同时降低计算成本。

From Task Executors to Research Partners: Evaluating AI Co-Pilots Through Workflow Integration in Biomedical Research

从任务执行者到研究伙伴：通过工作流整合在生物医学研究中评估AI共 pilot

Lukas Weidener, Marko Brkić, Chiara Bacci, Mihailo Jovanović, Emre Ulgac, Alex Dobrin, Johannes Weniger, Martin Vlas, Ritvik Singh, Aakaash Meduri

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种以过程为导向的评估框架，用于评估AI系统在生物医学研究中的协作能力，强调对话质量、工作流编排、会话连续性和研究人员体验等关键维度。

A general language model for peptide function identification

一种用于肽功能识别的通用语言模型

Jixiu Zhai, Zikun Wang, Chupei Tang, Haitian Zhong, Ziyang Xu, Yuhuan Liu, Shengrui Xu, Jingwan Wang, Dan Huang, Tianchi Lu

机构 * School of Mathematics and Statistics, Lanzhou University（兰州大学数学与统计学学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（模式识别新实验室、多模态人工智能系统国家重点实验室、自动化研究所、中国科学院） ； Department of Mathematics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学数学系） ； Cuiying Honors College, Lanzhou University（崔莹荣誉学院，兰州大学） ； Department of Mathematics, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学数学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 PDeepPP是一种整合预训练蛋白质语言模型与混合Transformer-CNN架构的通用语言模型，用于高效识别多种肽类和PTM位点，实现高精度和可解释的肽表示。

Comments 15 pages, 5 figures, 3 tables, submitted to arXiv

A review of heat transport in solvated gold nanoparticles: Molecular dynamics modeling and experimental perspectives

溶质金纳米颗粒中热量传输的综述：分子动力学建模与实验视角

Md Adnan Mahathir Munshi, Emdadul Haque Chowdhury, Luis E. Paniagua-Guerra, Jaymes Dionne, Ashutosh Giri, Bladimir Ramos-Alvarado

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文综述了溶质金纳米颗粒中热量传输的最新研究，通过分子动力学模拟和实验技术探讨热传导机制及优化热等离子应用。

Comments 67 pages, 12 figures

Journal ref Nanoscale, 2025,17, 20803-20830

Balancing Safety and Helpfulness in Healthcare AI Assistants through Iterative Preference Alignment

通过迭代偏好对齐平衡医疗AI助手的安全性与帮助性

Huy Nghiem, Swetasudha Panda, Devashish Khatwani, Huy V. Nguyen, Krishnaram Kenthapadi, Hal Daumé

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Oracle Labs（Oracle实验室） ； Oracle Health AI（Oracle健康AI） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(title)

AI总结 本文提出通过迭代偏好对齐框架提升医疗AI助手的安全性与帮助性，通过KTO和DPO优化改进模型，提升有害查询检测性能并平衡安全与效用。

Comments ML4H 2025 Proceedings, Best Paper Award

BrainPath: A Biologically-Informed AI Framework for Individualized Aging Brain Generation

BrainPath: 一种基于生物信息的AI框架，用于个性化衰老脑生成

Yifan Li, Javad Sohankar, Ji Luo, Jing Li, Yi Su

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV、q-bio、eess.IV

AI总结 BrainPath通过引入三种架构创新，实现了个性化衰老脑生成，提高了生成准确性和解剖学忠实度。

Dataset creation for supervised deep learning-based analysis of microscopic images -- review of important considerations and recommendations

为监督深度学习分析显微图像创建数据集——重要考虑因素和推荐的综述

Christof A. Bertram, Viktoria Weiss, Jonas Ammeling, F. Maria Schabel, Taryn A. Donovan, Frauke Wilm, Christian Marzahl, Katharina Breininger, Marc Aubreville

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了监督深度学习分析显微图像数据集创建的关键步骤和最佳实践，强调了图像采集、注释软件选择及注释质量标准的重要性，旨在提升数据集质量和模型鲁棒性。

GOPHER: Optimization-based Phenotype Randomization for Genome-Wide Association Studies with Differential Privacy

GOPHER：基于优化的表型随机化用于具有差分隐私的全基因组关联研究

Anupama Nandi, Seth Neel, Hyunghoon Cho

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 GOPHER提出基于优化的表型随机化方法，实现具有差分隐私保护的全基因组关联研究结果的准确发布。