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