医学 AI

HyPCA-Net: Advancing Multimodal Fusion in Medical Image Analysis

HyPCA-Net：在医学图像分析中推进多模态融合

J. Dhar, M. K. Pandey, D. Chakladar, M. Haghighat, A. Alavi, S. Mistry, N. Zaidi

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗帕尔分校） ； RoentGen Health（RoentGen健康公司） ； Lulea University of Technology（卢勒奥大学） ； QUT（昆士兰科技大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Curtin University（Curtin大学） ； Deakin University（德肯大学） 纠错

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

AI总结 HyPCA-Net通过高效残差注意力模块和双视角级联注意力模块，提升多模态医学图像分析的性能与效率。

Comments Accepted at the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026

RefineFormer3D: Efficient 3D Medical Image Segmentation via Adaptive Multi-Scale Transformer with Cross Attention Fusion

RefineFormer3D：通过自适应多尺度Transformer与交叉注意力融合实现高效的3D医学图像分割

Kavyansh Tyagi, Vishwas Rathi, Puneet Goyal

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

AI总结 RefineFormer3D通过自适应多尺度Transformer与交叉注意力融合，实现高效且准确的3D医学图像分割。

Comments 13 pages, 5 figures, 7 tables

Filter2Noise: A Framework for Interpretable and Zero-Shot Low-Dose CT Image Denoising

Filter2Noise：一种用于可解释性和零样本低剂量CT图像去噪的框架

Yipeng Sun, Linda-Sophie Schneider, Siyuan Mei, Jinhua Wang, Ge Hu, Mingxuan Gu, Chengze Ye, Fabian Wagner, Lan Song, Siming Bayer, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg（模式识别实验室，弗里德里希-亚历山大大学埃尔朗根-纽伦堡） ； Siemens Healthineers AG（西门子医疗影像有限公司） ； Department of Radiology, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（放射科，复杂严重罕见疾病国家重点实验室，北京协和医院，中国医学科学院及北京协和医学院） ； Theranostics and Translational Research Center, National Infrastructures for Translational Medicine, Institute of Clinical Medicine, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（诊疗与转化研究中心，国家转化医学基础设施，临床医学研究院，北京协和医院，中国医学科学院及北京协和医学院） 纠错

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

AI总结 Filter2Noise通过透明的双边滤波器和自监督学习实现高效低剂量CT去噪，兼具高性能、可解释性和参数效率。

Comments preprint

Scalable Residual Feature Aggregation Framework with Hybrid Metaheuristic Optimization for Robust Early Pancreatic Neoplasm Detection in Multimodal CT Imaging

可扩展的残差特征聚合框架与混合元启发式优化用于多模CT影像中胰腺肿瘤的稳健早期检测

Janani Annur Thiruvengadam, Kiran Mayee Nabigaru, Anusha Kovi

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

AI总结 本文提出了一种结合残差特征聚合与混合元启发式优化的框架，用于多模CT影像中胰腺肿瘤的稳健早期检测，实现了高准确率和泛化能力。

Comments Accepted at 11th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA)

Multiple Teachers-Meticulous Student: A Domain Adaptive Meta-Knowledge Distillation Model for Medical Image Classification

多教师-细致学生：一种用于医学图像分类的域自适应元知识蒸馏模型

Shahabedin Nabavi, Kian Anvari Hamedani, Mohsen Ebrahimi Moghaddam, Ahmad Ali Abin, Alejandro F. Frangi

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

AI总结 本文提出一种多教师-细致学生模型，用于解决医学图像分类中的域移问题和标注数据不足问题，通过知识蒸馏实现高效且隐私保护的模型训练。

Journal ref Medical Physics. 2026;53:e70350

MedProbCLIP: Probabilistic Adaptation of Vision-Language Foundation Model for Reliable Radiograph-Report Retrieval

MedProbCLIP: 基于概率适应的视觉-语言基础模型用于可靠放射影像-报告检索

Ahmad Elallaf, Yu Zhang, Yuktha Priya Masupalli, Jeong Yang, Young Lee, Zechun Cao, Gongbo Liang

机构 * Texas A&M University-San Antonio（德克萨斯A&M大学-圣安东尼奥分校） ； Boise State University（博伊州立大学） 纠错

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

AI总结 MedProbCLIP 通过概率适应提升放射影像与报告检索的可靠性，优于现有基线方法。

Comments Accepted to the 2026 Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops

ROIX-Comp: Optimizing X-ray Computed Tomography Imaging Strategy for Data Reduction and Reconstruction

ROIX-Comp: 优化X射线计算机断层扫描成像策略以实现数据缩减与重建

Amarjit Singh, Kento Sato, Kohei Yoshida, Kentaro Uesugi, Yasumasa Joti, Takaki Hatsui, Andrès Rubio Proaño

机构 * The University of Electro-Communications, RIKEN (R-CCS)（电子通信大学，RIKEN（R-CCS）） ； Japan Synchrotron Radiation Research Institute（日本同步辐射研究中心） ； RIKEN SPring-8 Center（RIKEN SPring-8研究中心） 纠错

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

AI总结 ROIX-Comp通过基于ROI的提取框架，结合无损和有损压缩技术，实现X-CT数据的高效压缩，压缩比提升达12.34倍。

Comments 11 pages, SCA/HPCAsia2026

Unpaired Image-to-Image Translation via a Self-Supervised Semantic Bridge

无配对图像到图像翻译的自监督语义桥

Jiaming Liu, Felix Petersen, Yunhe Gao, Yabin Zhang, Hyojin Kim, Akshay S. Chaudhari, Yu Sun, Stefano Ermon, Sergios Gatidis

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； LLNL（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自监督语义桥框架，通过整合外部语义先验实现无配对图像到图像翻译的高保真度，提升医学图像合成效果。

Comments 36 pages

Lesion-Independent Associations Between Thalamic Nuclei Volumes and Information Processing Speed in Multiple Sclerosis

丘脑核团体积与多发性硬化症信息处理速度之间无病变关联性的关系

Arshya Pooladi-Darvish, Heather Rosehart, Marina R. Everest, Ali R. Khan, Sarah A. Morrow

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

AI总结 研究揭示了丘脑核团体积与MS信息处理速度的关系，发现病变无关的丘脑萎缩对IPS有影响，且不同核团的病变效应存在差异。

Comments 21 pages, 2 figures, 1 table, 2 supplementary figures

Towards Autonomous Robotic Kidney Ultrasound: Spatial-Efficient Volumetric Imaging via Template Guided Optimal Pivoting

迈向自主机器人肾脏超声：通过模板引导的最优旋转实现空间高效的体积分层成像

Xihan Ma, Haichong Zhang

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于模板引导的最优旋转方法，用于实现空间高效的肾脏超声成像，通过最小化探头足迹提高扫描效率和准确性。

Angle dependent dose transformer algorithm for fast proton therapy dose calculations

角度依赖剂量变换算法用于快速质子治疗剂量计算

Mikołaj Stryja, Danny Lathouwers, Zoltán Perkó

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 ADoTA是一种基于深度学习的质子剂量计算算法，通过角度依赖性投影消除网格旋转，提升计算效率并保持高精度。

Comments 27 pages, 15 Figures, 7 Tables Code can be found: https://github.com/Medical-Physics-Technology/adota

From cathode to anode: Understanding lithium loss in 21700-type Ni-rich NCM||Graphite-SiOx cells

从阴极到阳极：理解21700型Ni-rich NCM||石墨-SiOx电池中的锂损失

Thien An Pham, Hannah Bosch, Giovanni Ceccio, Lukas Keller, Hannes Wolf, Nicolas Bucher, Peter Müller-Buschbaum, Ralph Gilles

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 研究通过多种技术揭示了21700型电池中由于循环老化导致的锂损失及电极内微观退化过程。

Journal ref Journal of Power Sources Volume 662, 15 January 2026, 238696