医学 AI

Expert-Guided Explainable Few-Shot Learning with Active Sample Selection for Medical Image Analysis

专家引导的可解释少样本学习与主动样本选择用于医学图像分析

Longwei Wang, Ifrat Ikhtear Uddin, KC Santosh

机构 * AI Research, Department of Computer Science at University of South Dakota（AI研究、计算机科学系，南达科他大学） 纠错

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

AI总结 本文提出专家引导的可解释少样本学习与主动样本选择方法，通过结合放射科定义的感兴趣区域和迭代样本获取，提升医学图像分析的准确性和可解释性。

Comments Accepted for publication in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025

Lesion Segmentation in FDG-PET/CT Using Swin Transformer U-Net 3D: A Robust Deep Learning Framework

利用Swin Transformer U-Net 3D进行FDG-PET/CT病变分割：一种稳健的深度学习框架

Shovini Guha, Dwaipayan Nandi

机构 * Machine Learning (of Aff.) Institute of Engineering（人工智能与机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SwinUNet3D框架，结合Transformer与U-Net，实现FDG-PET/CT病变分割，提升分割精度与效率。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

CT Scans As Video: Efficient Intracranial Hemorrhage Detection Using Multi-Object Tracking

CT扫描作为视频：使用多目标跟踪进行高效的脑内出血检测

Amirreza Parvahan, Mohammad Hoseyni, Javad Khoramdel, Amirhossein Nikoofard

机构 * Faculty of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology（计算机工程学院，K.N. Toosi技术大学） ； Faculty of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology（电气工程学院，K.N. Toosi技术大学） ； Faculty of Mechanical Engineering, Tarbiat Modares University（机械工程学院，塔里亚特莫达雷斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种将CT扫描转换为视频流并利用多目标跟踪进行高效脑内出血检测的方法，通过轻量级框架提升检测精度与效率。

Self-Supervised Masked Autoencoders with Dense-Unet for Coronary Calcium Removal in limited CT Data

具有密集-UNet的自监督掩码自动编码器用于有限CT数据中的冠状动脉钙化去除

Mo Chen

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

AI总结 本文提出Dense-MAE，一种基于自监督学习的框架，用于在有限CT数据中有效去除冠状动脉钙化伪影，提升血管狭窄诊断准确性。

Comments 6 pages, in Chinese language, 2 figures

Multi-RADS Synthetic Radiology Report Dataset and Head-to-Head Benchmarking of 41 Open-Weight and Proprietary Language Models

多RADS合成放射学报告数据集及41种开源和专有语言模型的头对头基准测试

Kartik Bose, Abhinandan Kumar, Raghuraman Soundararajan, Priya Mudgil, Samonee Ralmilay, Niharika Dutta, Manphool Singhal, Arun Kumar, Saugata Sen, Anurima Patra, Priya Ghosh, Abanti Das, Amit Gupta, Ashish Verma, Dipin Sudhakaran, Ekta Dhamija, Himangi Unde, Ishan Kumar, Krithika Rangarajan, Prerna Garg, Rachel Sequeira, Sudhin Shylendran, Taruna Yadav, Tej Pal, Pankaj Gupta

机构 * Postgraduate Institute of Medical Education and Research（医学教育与研究研究生院） ； Tata Medical Center（塔塔医学中心） ； All India Institute of Medical Sciences（全印度医学科学研究所） ； National Cancer Institute（国家癌症研究所） ； Banaras Hindu University（巴纳尔斯·胡斯·印度大学） ； Aster Malabar Institute of Medical Sciences（Aster马拉巴医学科学研究所） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)

AI总结 本研究提出了多RADS合成放射学报告数据集RXL-RADSet，并比较了41种开源和专有语言模型在RADS分配任务中的性能。

Beyond one-hot encoding? Journey into compact encoding for large multi-class segmentation

超越one-hot编码？探索大规模多类分割的紧凑编码之旅

Aaron Kujawa, Thomas Booth, Tom Vercauteren

机构 * King's College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本文提出二进制编码方法以降低大规模多类分割的计算和内存需求，但发现其性能低于one-hot编码。

Comments Presented at EMA4MICCAI 2025 Workshop

Scalable magnetic resonance fingerprinting: Incremental inference of high dimensional elliptical mixtures from large data volumes

可扩展的磁共振指纹技术：从大数据量中增量推断高维椭圆混合物

Geoffroy Oudoumanessah, Thomas Coudert, Carole Lartizien, Michel Dojat, Thomas Christen, Florence Forbes

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 本研究提出一种增量算法，通过概率混合高维椭圆分布，高效处理大规模MRF数据，提升组织表征精度并降低计算成本。

Annealed Langevin Posterior Sampling (ALPS): A Rapid Algorithm for Image Restoration with Multiscale Energy Models

退火拉格朗日后验采样（ALPS）：一种用于图像修复的多尺度能量模型快速算法

Jyothi Rikhab Chand, Mathews Jacob

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 ALPS通过多尺度能量模型和退火拉格朗日后验采样，提升图像修复和MRI重建的准确性和效率。

A Green Solution for Breast Region Segmentation Using Deep Active Learning

利用深度主动学习进行乳腺区域分割的绿色解决方案

Sam Narimani, Solveig Roth Hoff, Kathinka Dæhli Kurz, Kjell-Inge Gjesdal, Jürgen Geisler, Endre Grøvik

机构 * Department of Physics（物理系） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科学与技术大学） ； Research and Development Department（研发部） ； More og Romsdal Hospital Trust（莫尔和罗姆斯达尔医院信托） ； Department of Radiology（放射科） ； Department of Health Sciences（健康科学系） ； Stavanger Medical Imaging Group（斯塔万格医学成像组） ； The University of Stavanger（斯塔万格大学） ； Department of Diagnostic Imaging（诊断影像科） ； Akershus University Hospital（阿克雪斯大学医院） ； NordicCAD AS（北欧CAD有限公司） ； Institute of Clinical Medicine（临床医学研究所） ； Faculty of Medicine（医学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于深度主动学习的乳腺区域分割方法，通过优化样本选择策略以降低计算成本并提高环境可持续性。

LSP-DETR: Efficient and Scalable Nuclei Segmentation in Whole Slide Images

LSP-DETR：在全滑动图像中高效且可扩展的核分割

Matěj Pekár, Vít Musil, Rudolf Nenutil, Petr Holub, Tomáš Brázdil

机构 * Masaryk University, Faculty of Informatics（马萨里克大学信息学院） ； Masaryk University, Institute for Computer Science（马萨里克大学计算机科学研究所） ； Masaryk Memorial Cancer Institute（马萨里克纪念癌症研究所） 纠错

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

AI总结 LSP-DETR通过轻量级Transformer和星形凸多边形表示，在全滑动图像中实现高效且可扩展的细胞核分割，展现出卓越的效率和泛化能力。

LesionTABE: Equitable AI for Skin Lesion Detection

LesionTABE：面向皮肤病变检测的公平AI

Rocio Mexia Diaz, Yasmin Greenway, Petru Manescu

机构 * UCL Department of Computer Science（伦敦大学学院计算机科学系） ； DermieAI 纠错

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

AI总结 LesionTABE通过结合对抗性去偏见和皮肤病基础模型嵌入，提升了皮肤病变检测的公平性和诊断准确性。

Comments Submitted to IEEE ISBI 2026

ULS+: Data-driven Model Adaptation Enhances Lesion Segmentation

ULS+: 数据驱动的模型适应增强病变分割

Rianne Weber, Niels Rocholl, Max de Grauw, Mathias Prokop, Ewoud Smit, Alessa Hering

机构 * Radboud university medical center（拉德堡德大学医学中心） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ULS+通过整合新数据集和优化输入尺寸，提升了病变分割的准确性和效率，并在挑战测试中取得优异成绩。

Comments Accepted for publication at BVM 2026 (Bildverarbeitung für die Medizin), peer-reviewed conference paper

RSwinV2-MD: An Enhanced Residual SwinV2 Transformer for Monkeypox Detection from Skin Images

RSwinV2-MD：一种增强的残差SwinV2变换器用于从皮肤图像中检测猴痘

Rashid Iqbal, Saddam Hussain Khan

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

AI总结 本文提出RSwinV2-MD模型，通过改进的残差SwinV2变换器提升皮肤图像中猴痘检测的准确性与分类能力。

Comments 17 Pages, 7 Figures, 4 Tables

Signatures of moiré intralayer biexcitons and exciton-phason coupling in WSe2/WS2 heterostructures

莫尔层内双激子和激子-声子耦合的WSe2/WS2异质结构特征

Ranju Dalal, Harsimran Singh, Rwik Dutta, Hariharan Swaminathan, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Mit H Naik, Manish Jain, Akshay Singh

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 研究揭示了WSe2/WS2异质结构中莫尔层内双激子及激子-声子耦合的特性，通过抑制电荷转移发现长寿命激子与声子耦合现象。

Comments Main text and Supplementary figures included, having total 40 pages. Main text contains 4 figures

The fiber product of the Torelli map with any product $\mathcal{A}_{g_1}\times \dots \times \mathcal{A}_{g_k}\to\mathcal{A}_g$ is reduced

Torelli映射与任意积$\mathcal{A}_{g_1}\times \dots \times \mathcal{A}_{g_k}\to\mathcal{A}_g$的纤维积是约当的

Lycka Drakengren

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 本文证明了Torelli映射与任意积的纤维积具有约当结构，并展示了其在特定条件下的tautological性质。

Comments 15 pages

Auction-Driven Spectrum Allocation With AutoEncoder-Based Compression in Rural Wireless Networks: A Novel Framework for Reliable Telemedicine

基于自动编码器压缩的拍卖驱动频谱分配：一种用于可靠远程医疗的新框架

Nadjemat El Houda Issaad, Ismail Lotfi, Mohamed Senouci, Zekri Lougmiri

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文提出一种结合自动编码器压缩与拍卖机制的新型框架，旨在提升农村无线网络的频谱利用率和通信效率，以改善远程医疗服务。

Comments Accepted at 1st International Conference on Cyber Security and Artificial Intelligence Applications (I2CSAI 2025), Algeria

Statistical Inference for Fuzzy Clustering

模糊聚类的统计推断

Qiuyi Wu, Zihan Zhu, Anru R. Zhang

机构 * Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计与生物信息学系） ； Department of Statistics & Data Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学统计与数据科学系） ； Department of Biostatistics & Bioinformatics and Department of Computer Science, Duke University（杜克大学生物统计与生物信息学系和计算机科学系） 纠错

专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出加权模糊c均值方法，通过统计推断框架解决聚类大小不平衡问题，提升不确定性量化与生物意义的软成员资格分析。

Deep Learning Superresolution for 7T Knee MR Imaging: Impact on Image Quality and Diagnostic Performance

深度学习超分辨率在7T膝部磁共振成像中的应用：对图像质量和诊断性能的影响

Pinzhen Chen, Libo Xu, Boyang Pan, Jing Li, Yuting Wang, Ran Xiong, Xiaoli Gou, Long Qing, Wenjing Hou, Nan-jie Gong, Wei Chen

专题命中 诊断辅助 ：MRI(abstract)；pathology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 本研究探讨了深度学习超分辨率在7T膝部MRI中的应用，发现其提升了图像质量但未提高诊断准确性。

TTrace: Lightweight Error Checking and Diagnosis for Distributed Training

TTrace: 轻量级的分布式训练错误检查与诊断

Haitian Jiang, Shaowei Zhu, Zhen Zhang, Zhenyu Song, Xinwei Fu, Zhen Jia, Yida Wang, Jinyang Li

机构 * New York University（纽约大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 TTrace通过系统性的差分测试方法，有效检测和定位分布式训练中的无声bug，提升调试效率。

LeafLife: An Explainable Deep Learning Framework with Robustness for Grape Leaf Disease Recognition

LeafLife: 一种具有鲁棒性的可解释深度学习框架用于葡萄叶病识别

B. M. Shahria Alam, Md. Nasim Ahmed

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

AI总结 LeafLife提出一种具有鲁棒性和透明性的深度学习框架，通过Xception模型和对抗训练实现高准确率的葡萄叶病识别，并结合Grad-CAM和Streamlit实现可视化和预测。

Comments 4 pages, 8 figures, 2025 IEEE International Conference on Signal Processing, Information, Communication and Systems (SPICSCON)

Topology-aware Pathological Consistency Matching for Weakly-Paired IHC Virtual Staining

基于拓扑的病理一致性匹配用于弱配对IHC虚拟染色

Mingzhou Jiang, Jiaying Zhou, Nan Zeng, Mickael Li, Qijie Tang, Chao He, Huazhu Fu, Honghui He

机构 * Guangdong Research Center of Polarization Imaging and Measurement Engineering Technology（广东极化成像与测量工程研究中心） ； Shenzhen Key Laboratory for Minimal Invasive Medical Technologies（深圳微创医疗技术重点实验室） ； Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering（生物制药与健康工程研究院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于拓扑的病理一致性匹配方法，用于解决H&E到IHC虚拟染色中的弱配对问题，通过拓扑感知一致性匹配和拓扑约束病理匹配提升生成质量与临床相关性。

MalruleLib: Large-Scale Executable Misconception Reasoning with Step Traces for Modeling Student Thinking in Mathematics

MalruleLib: 大规模可执行的错误推理与步骤追踪用于数学学生思维建模

Xinghe Chen, Naiming Liu, Shashank Sonkar

机构 * Rice University（里士大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 MalruleLib通过可执行的错误推理和步骤追踪，建模数学学生思维，实现跨模板的误解预测与反馈。

A Survey on Failure Analysis and Fault Injection in AI Systems

人工智能系统中故障分析与故障注入的综述

Guangba Yu, Gou Tan, Haojia Huang, Zhenyu Zhang, Pengfei Chen, Roberto Natella, Zibin Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Federico II University of Naples（那不勒斯费代里科二世大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究综述了人工智能系统中故障分析与故障注入的方法，分析了现有技术的现状及改进方向，以提高系统可靠性。

Comments Accepted by TOSEM

Causal-Enhanced AI Agents for Medical Research Screening

因果增强的医疗研究筛查AI代理

Duc Ngo, Arya Rahgoza

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)

AI总结 本文提出一种因果图增强的AI代理，用于医疗研究筛选，通过显式因果推理和双层知识图谱提升系统综述的准确性和可解释性。

Comments for submission to The 39th Canadian Conference on Artificial Intelligence

Explainable AI Technique in Lung Cancer Detection Using Convolutional Neural Networks

利用卷积神经网络进行肺癌检测的可解释AI技术

Nishan Rai, Sujan Khatri, Devendra Risal

机构 * Kathford International College of Engineering and Management（卡斯福德国际工程与管理学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种结合可解释性机制的深度学习框架，用于利用卷积神经网络进行肺癌筛查，提升了诊断的准确性和透明度。

Comments 11 pages, 9 figures, 4 tables. Undergraduate research project report

Quantifying Quanvolutional Neural Networks Robustness for Speech in Healthcare Applications

量化用于医疗应用的语音的卷积神经网络鲁棒性

Ha Tran, Bipasha Kashyap, Pubudu N. Pathirana

机构 * Networked Sensing & Biomedical Engineering (NSBE) Research lab, School of Engineering, Deakin University（网络感知与生物医学工程（NSBE）研究实验室，工程学院，德肯大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了QNN在医疗语音应用中的鲁棒性，发现其在音高、时间及速度变化下表现优于CNN，但对高斯噪声仍较敏感，且收敛速度更快。

A reaction-diffusion model for relapsing-remitting multiple sclerosis with a treatment term

复发缓解型多发性硬化症的反应扩散模型及治疗项

Romina Travaglini

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出了一种用于复发缓解型多发性硬化症的反应扩散模型，引入治疗项并利用廷丁安不稳定性分析研究空间模式的形成。

Journal ref Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2023, Volume 2. ENUMATH 2023. Lecture Notes in Computational Science and Engineering, vol 154 (2025)

Reaction-diffusion systems derived from kinetic theory for Multiple Sclerosis

源自动力学理论的多重硬化症发展反应-扩散系统

Romina Travaglini, João Miguel Oliveira

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于动力学理论的多重硬化症发展模型，通过时空动力学理论描述细胞相互作用，并利用图灵不稳定性分析揭示空间图案形成机制。

Journal ref Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 2024 34:07, 1279-1308

Evaluating the Diagnostic Classification Ability of Multimodal Large Language Models: Insights from the Osteoarthritis Initiative

评估多模态大语言模型的诊断分类能力：来自骨关节炎倡议的见解

Li Wang, Xi Chen, XiangWen Deng, HuaHui Yi, ZeKun Jiang, Kang Li, Jian Li

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 研究发现，多模态大语言模型在医学图像分类中表现不佳，建议优先优化视觉编码器和数据集质量。

MIRAGE: A Benchmark for Multimodal Information-Seeking and Reasoning in Agricultural Expert-Guided Conversations

MIRAGE：农业专家引导对话中多模态信息检索与推理的基准

Vardhan Dongre, Chi Gui, Shubham Garg, Hooshang Nayyeri, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür, Vikram S. Adve

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 MIRAGE是一个用于农业专家引导对话中多模态信息检索与推理的基准，通过真实用户-专家交互数据，提供高保真的多模态推理评估平台。

Comments Accepted to NeurIPS 2025