医学 AI

Generative Latent Representations of 3D Brain MRI for Multi-Task Downstream Analysis in Down Syndrome

生成式3D脑部MRI的潜在表示用于唐氏综合症的多任务下游分析

Jordi Malé, Juan Fortea, Mateus Rozalem-Aranha, Neus Martínez-Abadías, Xavier Sevillano

机构 * HER - Human-Environment Research Group, La Salle - URL, Barcelona, Spain（HER-人类环境研究组，La Salle-URL，巴塞罗那，西班牙） ； Memory Unit, Department of Neurology, Institut de Recerca Sant Pau – Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain（记忆单元，神经科，圣保罗研究所–圣十字与圣保罗医院，巴塞罗那自治大学，巴塞罗那，西班牙） ； Neuroradiology Section, Department of Radiology – Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain（放射学部，放射科，圣保罗研究所–圣十字与圣保罗医院，巴塞罗那自治大学，巴塞罗那，西班牙） ； Departament de Biologia Evolutiva, Ecologia i Ciències Ambientals (BEECA), Facultat de Biologia, Universitat de Barcelona (UB), Barcelona, Spain（进化生物学部，生态与环境科学（BEECA），生物学学院，巴塞罗那大学（UB），巴塞罗那，西班牙） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于VAE的生成式潜在表示方法，用于3D脑部MRI的多任务下游分析，重点在于唐氏综合症个体的区分与分类。

Controlling spatial correlation in k-space interpolation networks for MRI reconstruction: denoising versus apparent blurring

在MRI重建中控制k空间插值网络的空间相关性：去噪与显性模糊

Istvan Homolya, Jannik Stebani, Felix Breuer, Grit Hein, Matthias Gamer, Florian Knoll, Martin Blaimer

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；medical image(abstract)

AI总结 本研究提出GIF-RAKI架构，通过整合方差图提升MRI重建的去噪与显性模糊平衡，解决了传统方法对全采样参考的依赖问题。

Theoretical Bounds on Parallel Imaging Implicit Data Crimes in an MRI Reproducing Kernel Hilbert Space

关于在MRI再现核希尔伯特空间中并行成像隐式数据犯罪的理论界限

Evan Frenklak, Yamin Arefeen, Jonathan I Tamir

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

AI总结 本文提出了一种数学框架，用于在MRI再现核希尔伯特空间中分析并行成像隐式数据犯罪的理论界限，并通过实验验证了该框架的有效性。

VariViT: A Vision Transformer for Variable Image Sizes

VariViT：一种适用于可变图像尺寸的视觉变换器

Aswathi Varma, Suprosanna Shit, Chinmay Prabhakar, Daniel Scholz, Hongwei Bran Li, Bjoern Menze, Daniel Rueckert, Benedikt Wiestler

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Institute for Artificial Intelligence and Informatics in Medicine, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学人工智能与医学信息研究所） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 VariViT 是一种改进的视觉变换器，通过可变大小裁剪和新的批处理策略，提升医学图像的表示学习性能。

Biomechanics of the abdominal wall before and after ventral hernia repair using dynamic MRI

腹壁生物力学在腹股沟疝修补术前后的动态MRI研究

Victoria Joppin, David Bendahan, Ahmed Ali El Ahmadi, Catherine Masson, Thierry Bege

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本研究利用动态MRI分析腹股沟疝修补术前后腹壁生物力学变化，发现术后肌肉和白线位移显著改变，且术后直腹肌厚度与缺损宽度呈负相关。

Journal ref Hernia, 2025, 29 (1), pp.185

MRI Simulation and Reconstruction Framework for Magnetic Vector Fields

磁矢量场的MRI模拟与重建框架

Fabian Bschorr, Thomas Hüfken, Tobias Lobmeyer, Volker Rasche

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于MATLAB的MRI模拟软件，用于处理非理想磁场下的信号模拟与重建，以提升低场系统设计和新算法研究的效率。

Comments 22 pages, 10 figures, associated Code, see https://github.com/ExCaVI-Ulm/MRISimVecField

Deep learning Based Correction Algorithms for 3D Medical Reconstruction in Computed Tomography and Macroscopic Imaging

基于深度学习的3D医学重建在计算机断层扫描和宏观成像中的校正算法

Tomasz Les, Tomasz Markiewicz, Malgorzata Lorent, Miroslaw Dziekiewicz, Krzysztof Siwek

机构 * University of Technology（技术大学） ； Military Institute of Medicine（军事医学研究院） ； Institute of Tuberculosis and Lung Diseases（肺结核和肺病研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合两阶段配准框架，结合几何先验和深度学习，提升3D医学重建的精度和解剖真实感。

Comments 23 pages, 9 figures, submitted to Applied Sciences (MDPI)

Optimized Certainty Equivalent Risk-Controlling Prediction Sets

优化的确定性等价风险控制预测集

Jiayi Huang, Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

机构 * Department of Engineering, King’s College London, London, UK（工程系，伦敦大学国王学院，伦敦，英国） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出OCE-RCPS框架，通过上置信界提供高概率保证，有效控制风险度量如CVaR和熵风险，在图像分割任务中表现出更高的可靠性。

Comments Sumitted to EUSIPCO

Continuous and Discrete-Time Filters: A Unified Operational Perspective

连续时间与离散时间滤波器：一种统一的操作视角

Luca Giangrande

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文从统一操作视角探讨连续和离散时间滤波器，分析其共同结构和稳定性，建立拉普拉斯与Z变换域的对应关系，并通过递归和累积解释连续时间动态的离散实现。

Automated Prediction of Paravalvular Regurgitation before Transcatheter Aortic Valve Implantation

经导管主动脉瓣植入术前主动脉瓣周反流的自动预测

Michele Cannito, Riccardo Renzulli, Adson Duarte, Farzad Nikfam, Carlo Alberto Barbano, Enrico Chiesa, Francesco Bruno, Federico Giacobbe, Wojciech Wanha, Arturo Giordano, Marco Grangetto, Fabrizio D'Ascenzo

机构 * University of Turin, Italy（都灵大学，意大利） ； Medical University of Silesia, Poland（西里西亚医学院，波兰） ； Pineta Grande Hospital, Italy（Pineta Grande医院，意大利） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究利用深度学习从术前心脏CT预测经导管主动脉瓣植入术前主动脉瓣周反流，为个性化风险评估和手术优化提供新方法。

Comments Accepted at ISBI 2026

KidMesh: Computational Mesh Reconstruction for Pediatric Congenital Hydronephrosis Using Deep Neural Networks

KidMesh：基于深度神经网络的儿童先天性肾积水计算网格重建

Haoran Sun, Zhanpeng Zhu, Anguo Zhang, Bo Liu, Zhaohua Lin, Liqin Huang, Mingjing Yang, Lei Liu, Shan Lin, Wangbin Ding

机构 * School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（基础医学学院，智能医学研究院，复旦大学） ； School of Medical Imaging, Fujian Medical University（医学影像学院，福建医科大学） ； College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University（物理与信息工程学院，福州大学） ； department of pediatrics, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital（儿科部门，福州大学附属省医院） ； Interdisciplinary Institute of Medical Engineering, Fuzhou University（医学工程跨学科研究院，福州大学） 纠错

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

AI总结 KidMesh通过深度神经网络直接从MRU图像重建CH网格，无需后处理，实现快速准确的肾积水网格重建，为尿动力学模拟提供支持。

Non-Hermitian Complex Coupling for Magnetic Resonance Imaging

非厄米特复耦合用于磁共振成像

Zheng Siyong, Wu Maopeng, Chi Zhonghai, Chen Zewen, Lim Chwee Teck, Zhao Qian, Zhou Ji

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文提出一种基于双谐振器模型的非厄米特复耦合解耦策略，通过相延迟工程化实现本征模退化，提升MRI中B1性能14倍。