医学 AI

Mamba Goes HoME: Hierarchical Soft Mixture-of-Experts for 3D Medical Image Segmentation

Mamba Goes HoME: 分层软专家混合模型用于3D医学图像分割

Szymon Płotka, Gizem Mert, Maciej Chrabaszcz, Ewa Szczurek, Arkadiusz Sitek

机构 * Faculty of Mathematics, Informatics, and Mechanics, University of Warsaw（华沙大学数学、信息学与力学系） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University（雅盖隆大学数学与计算机科学系） ； Institute of AI for Health, Helmholtz Munich（海德堡医学院人工智能与健康研究所） ； Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术系） ； NASK - National Research Institute（国家研究 institute） ； Faculty of Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射学系） ； Department of Radiology, Harvard Medical School（哈佛医学院放射学系） 纠错

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

AI总结 本文提出分层软专家混合模型HoME，通过两级令牌路由提升3D医学图像分割的长上下文建模能力，实现更高效的局部和全局特征提取，从而提升分割性能。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

Transformer-based Parameter Fitting of Models derived from Bloch-McConnell Equations for CEST MRI Analysis

基于变换器的Bloch-McConnell方程导出模型参数拟合方法用于CEST MRI分析

Christof Duhme, Chris Lippe, Verena Hoerr, Xiaoyi Jiang

机构 * University of Münster, Germany（德国穆斯堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于变换器的神经网络方法，用于拟合由Bloch-McConnell方程导出的物理模型参数，以提高CEST MRI数据量化精度。

Journal ref Lecture Notes in Computer Science, vol 15242 (2025) 108-116

AS-Mamba: Asymmetric Self-Guided Mamba Decoupled Iterative Network for Metal Artifact Reduction

AS-Mamba：非对称自引导Mamba解耦迭代网络用于金属伪影消除

Bowen Ning, Zekun Zhou, Xinyi Zhong, Zhongzhen Wang, HongXin Wu, HaiTao Wang, Liu Shi, Qiegen Liu

机构 * School of Information Engineering, Nanchang University（信息工程学院，南昌大学） ； School of Mathematics and Computer Sciences, Nanchang University（数学与计算机科学学院，南昌大学） ； The First Affiliated Hospital, Jiangxi Medical College, Nanchang University（江西医学院第一附属医院，南昌大学） ； LargeV Instrument Corp., Ltd.（大维仪器有限公司） 纠错

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

AI总结 AS-Mamba通过非对称自引导Mamba架构和频域校正机制，有效消除金属伪影，提升CT图像质量。

Comments 10 pages,10 figures

Near-perfect efficiency in X-ray phase microtomography

近完美效率的X射线相位微断层成像

Dominik John, Gregor Breitenhuber, Sami Wirtensohn, Franziska Hinterdobler, Luka Gaetani, Sara Savatović, Jens Lucht, Markus Osterhoff, Marina Eckermann, Tim Salditt, Julia Herzen

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究通过新型装置实现近完美效率的X射线相位微断层成像，提升多模态成像的效率和分辨率，推动生物医学研究。

A tissue-informed deep learning-based method for positron range correction in preclinical 68Ga PET imaging

一种基于组织信息的深度学习方法用于正电子范围校正在临床前68Ga PET成像

Nerea Encina-Baranda, Robert J. Paneque-Yunta, Javier Lopez-Rodriguez, Edwin C. Pratt, Trong Nghia Nguyen, Jan Grimm, Alejandro Lopez-Montes, Joaquin L. Herraiz

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于深度学习的正电子范围校正方法，利用组织信息提升68Ga PET成像的定量精度，实验结果显示其在SSIM和MAE指标上优于传统方法。

Comments Submitted to EJNMMI Physics

Probing AGN-ISM Feedback through Extended X-ray Emission in ESO 137-G034

通过ESO 137-G034的扩展X射线发射探测AGN-ISM反馈

D. Ł. Król, G. Fabbiano, M. Elvis, A. Trindade Falcão, R. Middei, D. Rosario, R. Davies, T. Shimizu, D. Hill

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 通过分析ESO 137-G034的X射线发射，研究了AGN反馈对周围星际介质的影响，揭示了辐射和机械反馈的综合作用。

Comments Accepted for publication in the ApJ

Deep Generative Modeling with Spatial and Network Images: An Explainable AI (XAI) Approach

基于空间和网络图像的深度生成建模：一种可解释人工智能（XAI）方法

Yeseul Jeon, Rajarshi Guhaniyogi, Aaron Scheffler

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文提出一种基于空间和网络图像的深度生成模型，用于异质影像数据的可解释人工智能框架，实现了高分辨率数据的高效处理与不确定性量化。

Knowledgeable Language Models as Black-Box Optimizers for Personalized Medicine

具备知识的语言模型作为个性化医疗的黑盒优化器

Michael S. Yao, Osbert Bastani, Alma Andersson, Tommaso Biancalani, Aïcha Bentaieb, Claudia Iriondo

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Genentech（基因泰克） 纠错

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

AI总结 本文提出LEON方法，利用大语言模型作为黑盒优化器，结合领域知识提升个性化医疗治疗方案的优化效果。

Comments 63 pages, Accepted to ICLR 2026

EEG-MACS: Manifold Attention and Confidence Stratification for EEG-based Cross-Center Brain Disease Diagnosis under Unreliable Annotations

EEG-MACS: 用于基于EEG的跨中心脑部疾病诊断的流形注意力与置信度分层

Zhenxi Song, Ruihan Qin, Huixia Ren, Zhen Liang, Yi Guo, Min Zhang, Zhiguo Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen People's Hospital（深圳人民医院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Shenzhen Bay Laboratory（深圳湾实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 EEG-MACS通过流形注意力与置信度分层技术，提升跨中心脑部疾病诊断的准确性与鲁棒性。

Comments 15 pages, 9 figures. Oral presentation at ACM MM 2024

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (ACM MM '24), pp. 340-349, 2024

Multi-mode Fault Diagnosis Datasets of Three-phase Asynchronous Motor Under Variable Working Conditions

三相异步电动机在变工况下的多模式故障诊断数据集

Shijin Chen, Zeyi Liu, Chenyang Li, Dongliang Zou, Xiao He, Donghua Zhou

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种在多种故障类型和不同工况下采集的三相异步电动机数据集，用于支持鲁棒的故障诊断方法开发。

Comments 13 pages, 9 figures

Orientation-Robust Latent Motion Trajectory Learning for Annotation-free Cardiac Phase Detection in Fetal Echocardiography

具有鲁棒性的潜在运动轨迹学习用于胎儿超声心动图中无需标注的心脏相位检测

Yingyu Yang, Qianye Yang, Can Peng, Elena D'Alberti, Olga Patey, Aris T. Papageorghiou, J. Alison Noble

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford（生物医学工程研究所，工程科学系，牛津大学） ； Nuffield Department of Women’s and Reproductive Health, University of Oxford（妇女与生殖健康纽菲尔德部门，牛津大学） 纠错

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

AI总结 ORBIT通过自监督学习在无标注情况下实现胎儿超声心动图中心脏相位的鲁棒检测。

Comments Preprint, Submitted to a journal

The Law of Task-Achieving Body Motion: Axiomatizing Success of Robot Manipulation Actions

任务达成身体运动定律：机器人操作动作成功的公理化规范

Malte Huerkamp, Jonas Dech, Michael Beetz

机构 * AICOR Institute for Artificial Intelligence University of Bremen（人工智能研究所大学不莱梅） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出任务达成身体运动定律，通过公理化规范确保机器人操作动作在语义、因果和可行性方面的正确性，支持运动合成与故障诊断。

Comments 9 pages, 3 figures, submitted to the 2026 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)

Bioinspired Kirigami Capsule Robot for Minimally Invasive Gastrointestinal Biopsy

仿生折纸胶囊机器人用于微创消化道活检

Ruizhou Zhao, Yichen Chu, Shuwei Zhao, Wenchao Yue, Raymond Shing-Yan Tang, Hongliang Ren

机构 * Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, Hong Kong, China, and CUHK Shenzhen Research Institute, CUHK-SZRI, Shenzhen, China（电子工程系，香港中文大学（深圳）研究学院，香港中文大学（深圳）研究学院，深圳，中国） ； Department of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang 110819, China（机械工程与自动化系，东北大学，沈阳110819，中国） ； Department of Medicine and Therapeutics and Institute of Digestive Disease, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong（医学与治疗系及消化疾病研究所，香港中文大学，香港） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)

AI总结 Kiri-Capsule是一种受折纸启发的胶囊机器人，通过双凸轮机构驱动可展开PI薄膜褶皱，实现微创、可重复的消化道组织活检，提供可进行组织学分析的活检样本。

Comments 8 pages, 11 figures, accepted to IEEE ICRA

Constrained Group Relative Policy Optimization

带约束的群体相对策略优化

Roger Girgis, Rodrigue de Schaetzen, Luke Rowe, Azalée Robitaille, Christopher Pal, Liam Paull

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 本文提出带约束的GRPO，通过拉格朗日松弛解决受约束策略优化问题，实验验证其在网格世界和机器人任务中的有效性。

Comments 16 pages, 6 figures

PhenoLIP: Integrating Phenotype Ontology Knowledge into Medical Vision-Language Pretraining

PhenoLIP：将表型本体知识整合到医学视觉-语言预训练中

Cheng Liang, Chaoyi Wu, Weike Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 PhenoLIP通过整合表型本体知识提升医学视觉-语言模型的表型识别与跨模态检索性能。

Beyond Pairwise Distance: Cognitive Traversal Distance as a Holistic Measure of Scientific Novelty

超越成对距离：认知遍历距离作为科学新颖性的整体度量

Yi Xiang, Pascal Welke, Chengzhi Zhang, Jian Wang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出认知遍历距离（CTD）作为科学新颖性的度量，通过知识网络的最短路径长度评估论文整合多知识单元的结构距离，优于传统聚合方法。

Unsupervised Anomaly Detection of Diseases in the Female Pelvis for Real-Time MR Imaging

对女性骨盆疾病进行实时MRI成像的无监督异常检测

Anika Knupfer, Johanna P. Müller, Jordina A. Verdera, Martin Fenske, Claudius S. Mathy, Smiti Tripathy, Sebastian Arndt, Matthias May, Michael Uder, Matthias W. Beckmann, Stefanie Burghaus, Jana Hutter

机构 * Radiological Institute, University Hospital Erlangen (UKER)（放射医学研究所，埃尔兰根大学医院（UKER）） ； Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover（信息处理研究所，汉诺威莱布尼茨大学） ； Image Data Exploration and Analysis Lab, Friedrich-Alexander University Erlangen–Nürnberg (FAU)（图像数据探索与分析实验室，埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学（FAU）） ； Institute of Women’s Health, UKER（妇女健康研究所，UKER） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出了一种基于残差变分自编码器的无监督异常检测方法，用于实时MRI中女性骨盆疾病的检测，通过健康数据训练实现对异常区域的自动识别。

Comments 17 pages, 8 figures

CytoCrowd: A Multi-Annotator Benchmark Dataset for Cytology Image Analysis

CytoCrowd：一种用于细胞学图像分析的多标注基准数据集

Yonghao Si, Xingyuan Zeng, Zhao Chen, Libin Zheng, Caleb Chen Cao, Lei Chen, Jian Yin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 CytoCrowd是一个包含446张高分辨率细胞学图像的数据集，提供四个病理学家的冲突注释和一个资深专家的金牌标准，用于评估注释聚合算法和计算机视觉任务的基准测试。