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