医学 AI

PathCo-LatticE: Pathology-Constrained Lattice-Of Experts Framework for Fully-supervised Few-Shot Cardiac MRI Segmentation

PathCo-LatticE: 一种受病理约束的专家 lattice 框架，用于全监督的少样本心脏 MRI 分割

Mohamed Elbayumi, Mohammed S. M. Elbaz

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

AI总结 PathCo-LatticE通过病理引导的合成监督和动态专家lattice框架，在少样本心脏MRI分割中实现优于现有方法的性能，并在无目标域微调的情况下实现接近全监督的准确率。

Stronger is not better: Better Augmentations in Contrastive Learning for Medical Image Segmentation

更强并非更好：对比学习中用于医学图像分割的改进增强

Azeez Idris, Abdurahman Ali Mohammed, Samuel Fanijo

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了医学图像分割中对比学习的增强方法，发现强数据增强不一定提升性能，并提出了改进的增强技术以提高分割效果。

Comments NeurIPS Black in AI workshop - 2022

Semantic Data Augmentation Enhanced Invariant Risk Minimization for Medical Image Domain Generalization

语义数据增强增强不变风险最小化用于医学图像领域泛化

Yaoyao Zhu, Xiuding Cai, Yingkai Wang, Yu Yao, Xu Luo, Zhongliang Fu

机构 * Chengdu Institute of Computer Application, Chinese Academy of Sciences（中国科学院成都计算机应用研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于语义数据增强的不变风险最小化方法，通过领域导向的增强方向选择器提升医学图像领域泛化性能。

Diffusion Model Regularized Implicit Neural Representation for CT Metal Artifact Reduction

扩散模型正则化的隐式神经表示用于CT金属伪影抑制

Jie Wen, Chenhe Du, Xiao Wang, Yuyao Zhang

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

AI总结 本文提出一种结合扩散模型和隐式神经表示的框架，用于改进CT图像中金属伪影的抑制效果。

Detection and Localization of Subdural Hematoma Using Deep Learning on Computed Tomography

利用深度学习进行CT扫描中硬脑膜下出血的检测与定位

Vasiliki Stoumpou, Rohan Kumar, Bernard Burman, Diego Ojeda, Tapan Mehta, Dimitris Bertsimas

机构 * Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院运营研究中心） ； Boston University（波士顿大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Connecticut School of Medicine（康奈尔大学医学学院） ； Hartford HealthCare（哈特福德医疗集团） ； Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院斯隆管理学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多模态深度学习框架，结合临床数据与CT影像，实现硬脑膜下出血的快速准确检测与定位，提升神经外科急诊处理效率。

Modality-Specific Enhancement and Complementary Fusion for Semi-Supervised Multi-Modal Brain Tumor Segmentation

模态特异性增强与互补融合用于半监督多模态脑肿瘤分割

Tien-Dat Chung, Ba-Thinh Lam, Thanh-Huy Nguyen, Thien Nguyen, Nguyen Lan Vi Vu, Hoang-Loc Cao, Phat Kim Huynh, Min Xu

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

AI总结 本文提出了一种半监督多模态脑肿瘤分割框架，通过模态特异性增强模块和互补信息融合模块提升分割性能。

Comments 9 pages, 3 figures

Causal Attribution of Model Performance Gaps in Medical Imaging Under Distribution Shifts

在分布偏移下医疗影像中模型性能差距的因果归因

Pedro M. Gordaliza, Nataliia Molchanova, Jaume Banus, Thomas Sanchez, Meritxell Bach Cuadra

机构 * CIBM Center for Biomedical Imaging（生物医学成像中心） ； Department of Radiology, Lausanne University Hospital and University of Lausanne（拉沃大学医院放射科） ； MedGIFT, Institute of Informatics, School of Management, HES–SO Valais–Wallis University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland（MedGIFT，信息学院，管理学院，瓦莱-瓦莱大学应用科学和艺术西瑞士） 纠错

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

AI总结 本文提出一种因果归因框架，用于分析医疗影像分割中因分布偏移导致的性能下降，通过量化标注协议和获取偏移对性能的影响，帮助优先部署针对性的改进措施。

Comments Medical Imaging meets EurIPS Workshop: MedEurIPS 2025

Graph Deep Learning for Intracranial Aneurysm Blood Flow Simulation and Risk Assessment

基于图深度学习的颅内动脉瘤血流模拟与风险评估

Paul Garnier, Pablo Jeken-Rico, Vincent Lannelongue, Chiara Faitini, Aurèle Goetz, Lea Chanvillard, Ramy Nemer, Jonathan Viquerat, Ugo Pelissier, Philippe Meliga, Jacques Sédat, Thomas Liebig, Yves Chau, Elie Hachem

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出基于图深度学习的模型，通过血管几何结构快速模拟血流动力学，实现颅内动脉瘤风险评估的实时预测与临床应用。

Explainable Fundus Image Curation and Lesion Detection in Diabetic Retinopathy

可解释性视网膜图像整理与糖尿病视网膜病变病变检测

Anca Mihai, Adrian Groza

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

AI总结 本文提出了一种可解释性视网膜图像质量控制框架，通过特征筛选、图像增强和标注一致性评估，提升糖尿病视网膜病变病变检测的准确性与可靠性。

Dense Matchings of Linear Size in Graphs with Independence Number 2

图中独立数为2时的线性大小匹配

Jung Hon Yip

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 该研究证明了独立数为2的图中存在线性大小的匹配，并探讨了Hadwiger猜想的相关问题。

Comments V2. Comments welcome!

Influence of bone microstructure on ultrasound loss through skull-mimicking digital phantoms

骨微结构对颅骨模拟数字假体中超声衰减的影响

Samuel Clinard, Taylor Webb, Henrik Odéen, Dennis L. Parker, Douglas A. Christensen

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 研究探讨了骨微结构对超声衰减的影响，发现孔隙率和孔径影响插入损失，650kHz下衰减-HU关系不确定，影响CT衍生声学模型。

Comments Submitted to Medical Physics

Journal ref Med Phys. 2025; 52:e70113