医学 AI

Unleashing the Power of Image-Tabular Self-Supervised Learning via Breaking Cross-Tabular Barriers

通过打破跨表格障碍释放图像-表格自监督学习的潜力

Yibing Fu, Yunpeng Zhao, Zhitao Zeng, Cheng Chen, Yueming Jin

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

AI总结 本文提出CITab框架，通过跨表格学习提升医学图像与表格数据的多模态自监督学习效果。

Fracture Morphology Classification: Local Multiclass Modeling for Multilabel Complexity

骨折形态分类：多标签复杂性中的局部多类建模

Cassandra Krause, Mattias P. Heinrich, Ron Keuth

机构 * Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck（吕贝克大学医学信息学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出通过自动分配全局AO代码来提取骨折形态，将全局多标签任务转化为局部多类任务，提升了F1分数，并探讨了实际部署中的挑战。

Comments Accepted as poster at the German Conference on Medical Image Computing 2026

Papanicolaou Stain Unmixing for RGB Image Using Weighted Nucleus Sparsity and Total Variation Regularization

使用加权核稀疏性和全变分正则化的RGB图像Papanicolaou染色分离

Nanxin Gong, Saori Takeyama, Masahiro Yamaguchi, Takumi Urata, Fumikazu Kimura, Keiko Ishii

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 本文提出了一种无需训练的RGB图像Papanicolaou染色分离方法，利用加权核稀疏性和全变分正则化，实现了高精度的染色量化和细胞分类。

Comments Accepted and published in Medical & Biological Engineering & Computing (2025). https://doi.org/10.1007/s11517-025-03490-z

Journal ref Med Biol Eng Comput (2025)

Native Intelligence Emerges from Large-Scale Clinical Practice: A Retinal Foundation Model with Deployment Efficiency

原生智能源自大规模临床实践：一种具有部署效率的视网膜基础模型

Jia Guo, Jiawei Du, Shengzhu Yang, Shuai Lu, Wenquan Cheng, Kaiwen Zhang, Yihua Sun, Chuhong Yang, Weihang Zhang, Fang Chen, Yilan Wu, Lie Ju, Guochen Ning, Longfei Ma, Huiping Yao, Jinyuan Wang, Peilun Shi, Yukun Zhou, Jie Xu, Pearse A. Keane, Hanruo Liu, Hongen Liao, Ningli Wang, Huiqi Li

机构 * School of Biomedical Engineering, Tsinghua Medicine, Tsinghua University（生物医学工程学院，清华大学医学部，清华大学） ； School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology（信息与电子学院，北京理工大学） ； Beijing Key Laboratory of Intelligent Diagnosis Technology and Equipment for Optic Nerve-Related Eye Diseases（北京智能诊断技术与设备重点实验室） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（医学技术学院，北京理工大学） ； Beijing Tongren Hospital, Capital Medical University（北京同仁医院，首都医科大学） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiaotong University（生物医学工程学院，上海交通大学） ； Beijing Visual Science and Translational Eye Research Institute (BERI), Beijing Tsinghua Changgung Hospital Eye Center, School of Clinical Medicine, Tsinghua Medicine, Tsinghua University Institute of Ophthalmology（北京视觉科学与转化眼研所（BERI），北京清华长庚医院眼科中心，临床医学学院，清华大学医学部，清华大学眼科学院） 纠错

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

AI总结 ReVision通过直接从真实临床数据中学习，实现了在低资源环境下高效部署的视网膜基础模型，无需额外标注即可在多种医学任务中取得优异性能。

Joint Models with Multiple Markers and Multiple Time-to-event Outcomes Using Variational Approximations

基于变分近似的方法联合建模多个标志物和多个时间到事件结果

Benjamin Christoffersen, Keith Humphreys, Alessandro Gasparini, Birzhan Akynkozhayev, Hedvig Kjellström, Mark Clements

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出基于变分近似的联合建模方法，用于处理多个标志物和多个时间到事件结果，实现模型的灵活性和可扩展性。