医学 AI

GroupCDL: Interpretable Denoising and Compressed Sensing MRI via Learned Group-Sparsity and Circulant Attention

GroupCDL: 通过学习的组稀疏性和循环注意力实现可解释的去噪和压缩感知MRI

Nikola Janjusevic, Amirhossein Khalilian-Gourtani, Adeen Flinker, Li Feng, Yao Wang

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；分类 eess.IV、eess.SP

AI总结 本文提出了一种基于学习组稀疏性和循环注意力的可解释卷积网络，用于实现高效的图像去噪和压缩感知MRI重建。

Comments 13 pages, 8 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2306.01950

Multi-Scale Global-Instance Prompt Tuning for Continual Test-time Adaptation in Medical Image Segmentation

多尺度全局-实例提示微调用于医学图像分割中的持续测试时适应

Lingrui Li, Yanfeng Zhou, Nan Pu, Xin Chen, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham, UK（诺丁汉大学计算机科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University, China（深圳大学人工智能学院） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy（特伦托大学信息工程与计算机科学系） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, China（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出多尺度全局-实例提示微调方法，通过增强提示多样性并结合全局和实例级知识，提升医学图像分割中的持续测试时适应性能。

Comments 8 pages, BIBM2025

Noisy MRI Reconstruction via MAP Estimation with an Implicit Deep-Denoiser Prior

通过隐式深度去噪先验进行噪声MRI重建

Nikola Janjušević, Amirhossein Khalilian-Gourtani, Yao Wang, Li Feng

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出ImMAP框架，通过整合噪声模型到MAP中，提升MRI在现实噪声下的重建可靠性与可解释性。

Comments 6 pages, 5 figures, conference paper

Multi-AD: Cross-Domain Unsupervised Anomaly Detection for Medical and Industrial Applications

多域无监督异常检测：医疗和工业应用中的Multi-AD

Wahyu Rahmaniar, Kenji Suzuki

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

AI总结 Multi-AD通过结合SE块、知识蒸馏和判别器网络，实现跨域医疗和工业图像的高效异常检测，取得最佳AUROC表现。

Comments 28 pages, 8 figures

Journal ref Pattern Recognition 172 (Part B) (April 2026) 112486

Pediatric Wrist Fracture Detection Using Feature Context Excitation Modules in X-ray Images

儿童腕部骨折检测：基于X射线图像的特征上下文激发模块

Rui-Yang Ju, Chun-Tse Chien, Enkaer Xieerke, Jen-Shiun Chiang

机构 * Graduate Institute of Networking and Multimedia（网络与多媒体研究生院） ； National Taiwan University（台湾大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电子工程系） ； Tamkang University（Tamkang大学） ； College of Energy and Mechanical Engineering（能源与机械工程学院） ； Shanghai University of Electric Power（上海电力大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出FCE-YOLOv8模型，通过不同特征上下文激发模块提升X射线图像中儿童腕部骨折检测性能，取得更高准确率和更优推理效率。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2407.03163

Journal ref IET Image Process. 20 (2026) e70269

How reproducible are data-driven subtypes of Alzheimer's disease atrophy?

阿尔茨海默病萎缩数据驱动亚型的可重复性如何？

Emma Prevot, Cameron Shand, Neil Oxtoby, for Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本研究评估了SuStaIn算法在不同数据集中的亚型一致性，发现三种主要亚型及罕见变种，强调算法的可靠性并指出需提升数据集多样性以增强应用。

Journal ref Journal of Alzheimer's Disease (2026)

Disc-Centric Contrastive Learning for Lumbar Spine Severity Grading

以椎间盘为中心的对比学习用于腰椎严重程度分级

Sajjan Acharya, Pralisha Kansakar

机构 * Independent Researchers（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出以椎间盘为中心的对比学习方法，通过对比预训练和椎间盘级微调，提升腰椎管狭窄严重程度分级的准确率和鲁棒性。

YOLOv9 for Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-ray Images

YOLOv9在儿童手腕创伤X光图像骨折检测中的应用

Chun-Tse Chien, Rui-Yang Ju, Kuang-Yi Chou, Jen-Shiun Chiang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University（潭府大学电气与计算机工程系） ； Graduate Institute of Networking and Multimedia, National Taiwan University（台湾大学网络与多媒体研究所） ； School of Nursing, National Taipei University of Nursing and Health Sciences（台北护理大学护理学院） 纠错

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

AI总结 本文提出使用YOLOv9算法在儿童手腕创伤X光图像中检测骨折，通过数据增强提升模型性能，实验结果显示mAP值提升3.7%。

Comments Accepted by Electronics Letters

Journal ref Electron. Lett. 60 (2024) e13248

Principled Confidence Estimation for Deep Computed Tomography

深度计算层析成像的原理性置信度估计

Matteo Gätzner, Johannes Kirschner

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center（瑞士数据科学中心） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种原理性的置信度估计框架，用于深度学习CT重建，通过理论覆盖保证和更紧的置信区域，提高医学影像的不确定性感知能力。

Disco: Densely-overlapping Cell Instance Segmentation via Adjacency-aware Collaborative Coloring

Disco：通过邻接感知的协作着色实现密集重叠细胞实例分割

Rui Sun, Yiwen Yang, Kaiyu Guo, Chen Jiang, Dongli Xu, Zhaonan Liu, Tan Pan, Limei Han, Xue Jiang, Wu Wei, Yuan Cheng

机构 * Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海人工智能科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Life Sciences and Biotechnology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生命科学与生物技术学院） ； Lingang Laboratory（临港实验室） ； Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University（仁济医院，上海交通大学医学院） 纠错

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

AI总结 Disco通过邻接感知协作着色解决复杂细胞实例分割问题，结合拓扑标注与深度学习解决冲突。

Comments 17 pages, 10 figures; ICLR 2026

Self-Portrait of the Focusing Process in Speckle: II. Gouy Phase Shift for Defocus Correction and Pixel Depth Reassignment

点散射过程的自我画像：II. 用于失焦校正的Gouy相移与像素深度重新分配

Flavien Bureau, Emma Brenner, Naiara Korta Martiartu, Elsa Giraudat, Arthur Le Ber, William Lambert, Louis Carmier, Aymeric Guibal, Mathias Fink, Alexandre Aubry

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出通过优化声速模型和Gouy相移来校正失焦和像差，提升超声成像的深度和精度。

Comments 43 pages, 8 figures, 3 tables

YOLOv8-AM: YOLOv8 Based on Effective Attention Mechanisms for Pediatric Wrist Fracture Detection

YOLOv8-AM：基于有效注意力机制的YOLOv8用于儿童腕骨骨折检测

Chun-Tse Chien, Rui-Yang Ju, Kuang-Yi Chou, Enkaer Xieerke, Jen-Shiun Chiang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University, New Taipei City, 251301, Taiwan（电子工程系，潭南大学，新北市） ； Graduate Institute of Networking and Multimedia, National Taiwan University, Taipei City 106335, Taiwan（网络与多媒体研究所，台湾大学，台北市） ； School of Nursing, National Taipei University of Nursing and Health Sciences, Taipei City, 112303, Taiwan（护理学院，台北护理及健康科学大学，台北市） ； College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, 201306, China（能源与机械工程学院，上海电力大学，上海） 纠错

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

AI总结 YOLOv8-AM通过引入有效注意力机制提升儿童腕骨骨折检测的准确率，达到最先进的性能水平。

Journal ref IEEE Access 13 (2025) 52461-52477

Segmentation-free Goodness of Pronunciation

无分段的发音质量评估

Xinwei Cao, Zijian Fan, Torbjørn Svendsen, Giampiero Salvi

机构 * Department of Electronic Systems, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（电子系统系，挪威科学技术大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出无分段发音质量评估方法，利用CTC训练的ASR模型提升发音错误检测与诊断的准确性，并在多个数据集上验证了其在发音评估中的优越性能。

Comments The article has been accepted for publication by IEEE TASLPRO

Topological Metamaterial for Magnetic Resonance Imaging

拓扑超材料用于磁共振成像

Siyong Zheng, Maopeng Wu, Zhonghai Chi, Xinxin Li, Mingze Weng, Fubei Liu, Yingyi Qi, Yi Yi, Yakui Wang, Jie Gao, Guoxiang Zhan, Zewen Chen, Shuojun Ling, Yucheng Wei, Zhuozhao Zheng, Qian Zhao, Ji Zhou

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本研究利用拓扑超材料提升MRI信号接收性能，通过准二维双拓扑边界态实现低损耗信号传输和增强局部磁场，展现出优于商用线圈的性能与潜力。

Laterally Oscillating Trajectory for Undersampling Slices: LOTUS

横向振荡轨迹用于欠采样切片：LOTUS

Mayuri Sothynathan, Paul I. Dubovan, Corey. A. Baron

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 LOTUS通过受控非相干混叠降低g因子，提升扩散MRI的重建精度和扫描效率。

Comments 31 pages, 8 figures, 3 supplementary figures, submitted to Magnetic Resonance in Medicine