医学 AI

Diffusion Model in Latent Space for Medical Image Segmentation Task

用于医学图像分割任务的潜在空间扩散模型

Huynh Trinh Ngoc, Toan Nguyen Hai, Ba Luong Son, Long Tran Quoc

机构 * Ngoc Huynh Trinh1（Ngoc Huynh Trinh） ； Hai Toan Nguyen ； Son Ba Luong ； Quoc Long Tran2（Quoc Long Tran） 纠错

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

AI总结 MedSegLatDiff结合VAE和潜在扩散模型，通过加权交叉熵损失提升医学图像分割的精度与可靠性，适用于临床部署。

Enhancing Renal Tumor Malignancy Prediction: Deep Learning with Automatic 3D CT Organ Focused Attention

增强肾肿瘤恶性预测：基于自动3D CT器官聚焦注意力的深度学习

Zhengkang Fan, Chengkun Sun, Russell Terry, Jie Xu, Longin Jan Latecki

机构 * 1 Department of Health Outcomes \& Biomedical Informatics, University of Florida, Gainesville, FL, USA 2 Department of Urology, University of Florida, Gainesville, FL, USA 3 Department of Computer \& Information Sciences, Temple University, Philadelphia, PA, USA 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需手动分割的深度学习框架，利用器官聚焦注意力机制提升肾肿瘤恶性预测的准确性。

Comments 5 pages, 2 figures, Accepted at IEEE ISBI 2026

FairQuant: Fairness-Aware Mixed-Precision Quantization for Medical Image Classification

FairQuant: 医学图像分类中的公平性感知混合精度量化

Thomas Woergaard, Raghavendra Selvan

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark（计算机科学系，哥本哈根大学，丹麦） 纠错

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

AI总结 FairQuant通过公平性感知的混合精度量化方法，在医学图像分类中提升模型精度和公平性，实现性能与效率的平衡。

Comments Source code available at https://github.com/saintslab/FairQuant

Is Exchangeability better than I.I.D to handle Data Distribution Shifts while Pooling Data for Data-scarce Medical image segmentation?

交换性是否比独立同分布更好用于处理数据分布偏移以在数据池化时处理数据稀缺的医学图像分割？

Ayush Roy, Samin Enam, Jun Xia, Won Hwa Kim, Vishnu Suresh Lokhande

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

AI总结 本文提出了一种基于交换性的医学图像分割方法，通过控制前景-背景特征差异，提升数据池化下的分割性能。

Comments MIDL 2026

SpectralMamba-UNet: Frequency-Disentangled State Space Modeling for Texture-Structure Consistent Medical Image Segmentation

SpectralMamba-UNet: 频率解耦的状态空间建模用于纹理-结构一致的医学图像分割

Fuhao Zhang, Lei Liu, Jialin Zhang, Ya-Nan Zhang, Nan Mu

机构 * College of Computer Science（计算机科学学院） ； Sichuan Normal University（四川师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； State Key Laboratory of Public Big Data（公共大数据国家重点实验室） ； Guizhou University（贵州大学） 纠错

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

AI总结 SpectralMamba-UNet通过频域解耦结构与纹理信息，提升医学图像分割的精度和泛化能力。

Optimizing Neural Network Architecture for Medical Image Segmentation Using Monte Carlo Tree Search

利用蒙特卡洛树搜索优化医疗图像分割的神经网络架构

Liping Meng, Fan Nie, Yunyun Zhang, Chao Han

机构 * Xi'an Kedagaoxin University, Faculty of Science（西安科大新大学科学学院） ； Xi'an Kedagaoxin University, School of International Education（西安科大新大学国际教育学院） ； Saint Petersburg State University（圣彼得堡国立大学） 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MNAS-Unet框架，结合MCTS和NAS优化医疗图像分割架构，提升搜索效率并实现轻量模型。

LinGuinE: Longitudinal Guidance Estimation for Volumetric Tumour Segmentation

LinGuinE：纵向引导估计用于体积肿瘤分割

Nadine Garibli, Mayank Patwari, Bence Csiba, Yi Wei, Kostantinos Sidiropoulos

机构 * AstraZeneca（阿斯利康） 纠错

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

AI总结 LinGuinE通过结合图像配准和引导分割，实现单个放射科医生提示下的纵向肿瘤分割与跟踪，适用于多扫描的体积掩码生成。

Comments 10 pages, 2 figures

Automated Disentangling Analysis of Skin Colour for Lesion Images

皮肤病变图像中皮肤颜色自动解构分析

Wenbo Yang, Eman Rezk, Walaa M. Moursi, Zhou Wang

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种皮肤颜色解构框架，通过学习结构化潜在空间，解决皮肤颜色差异导致的模型性能下降问题，并实现皮肤状况的反事实编辑和颜色转换。

ColoDiff: Integrating Dynamic Consistency With Content Awareness for Colonoscopy Video Generation

ColoDiff：整合动态一致性与内容感知用于结肠镜视频生成

Junhu Fu, Shuyu Liang, Wutong Li, Chen Ma, Peng Huang, Kehao Wang, Ke Chen, Shengli Lin, Pinghong Zhou, Zeju Li, Yuanyuan Wang, Yi Guo

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学工程学院） ； Fudan University Shanghai Cancer Center（复旦大学上海肿瘤中心） ； Endoscopy Center and Endoscopy Research Institute, Zhongshan Hospital, Fudan University（复旦大学中山医院内窥镜中心和内窥镜研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海内窥镜协同创新中心） 纠错

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

AI总结 ColoDiff通过整合动态一致性与内容感知，生成高质量的结肠镜视频，以缓解数据短缺并辅助临床分析。

A data- and compute-efficient chest X-ray foundation model beyond aggressive scaling

超越激进扩展的高效胸片基础模型

Chong Wang, Yabin Zhang, Yunhe Gao, Maya Varma, Clemence Mottez, Faidra Patsatzi, Jiaming Liu, Jin Long, Jean-Benoit Delbrouck, Sergios Gatidis, Akshay S. Chaudhari, Curtis P. Langlotz

机构 * Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging（斯坦福大学人工智能医学与成像中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Department of Radiology（放射科） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Pediatrics（儿科） ； Department of Biomedical Data Science（生物医学数据科学系） ； Department of Medicine（医学系） 纠错

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

AI总结 CheXficient通过高效数据整理和计算资源利用，在少量数据和计算预算下实现了与大规模预训练模型相当的性能，提升了医学影像基础模型的泛化能力。

IRSDE-Despeckle: A Physics-Grounded Diffusion Model for Generalizable Ultrasound Despeckling

IRSDE-Despeckle: 一种基于物理的扩散模型用于通用的超声去斑处理

Shuoqi Chen, Yujia Wu, Geoffrey P. Luke

机构 * Thayer School of Engineering, Dartmouth College, Hanover, NH, USA（达特茅斯学院工程学院） 纠错

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

AI总结 IRSDE-Despeckle提出了一种基于物理的扩散模型，用于通用的超声去斑处理，通过模拟数据集训练，有效抑制斑点并保留解剖结构，同时量化预测不确定性，提升临床应用的鲁棒性。

Comments 12 pages main text + 6 pages appendix, 7 figures main + 3 figures appendix, 3 tables main + 1 table appendix. Preprint

Q$^2$: Quantization-Aware Gradient Balancing and Attention Alignment for Low-Bit Quantization

Q$^2$: 量化感知梯度平衡与注意力对齐用于低比特量化

Zhaoyang Wang, Dong Wang

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（信息科学研究院，北京交通大学） 纠错

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

AI总结 Q$^2$通过梯度平衡与注意力对齐技术，提升低比特量化在目标检测和图像分割任务中的性能，实现mAP和mDICE的显著提升。

Comments 24 pages,6 figures

Human-Guided Shade Artifact Suppression in CBCT-to-MDCT Translation via Schrödinger Bridge with Conditional Diffusion

基于Schrödinger Bridge的受人类指导的CBCT到MDCT翻译中的阴影伪影抑制

Sung Ho Kang, Hyun-Cheol Park

机构 * National Institute for Mathematical Sciences（国家信息科学研究院） ； Department of Computer Engineering, Korea National University of Transportation（计算机工程系，韩国交通国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于Schrödinger Bridge的框架，通过人类指导的条件扩散模型实现CBCT到MDCT的翻译，有效抑制阴影伪影并提升医学图像的解剖学准确性与感知可控性。

Photonic Neuromorphic Computing enabled by a BIC Metasurface

由BIC超材料 enabled 的光子神经形态计算

Jingsong Fu, Ruiheng Jin, Zhaohui Xie, Haijun Tang, Xiong Jiang, Yue Cui, Xiangtong Kong, Wentao Hao, Geyang Qu, Can Huang, Qingha Song

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于BIC超材料的光子递归网络，实现了脑启发的时空信息处理，通过光子-物质相互作用实现了高效能的神经形态计算。

Convergence of Ray- and Pixel-Driven Discretization Frameworks in the Strong Operator Topology

射线驱动和像素驱动离散化框架在强算子拓扑下的收敛性

Richard Huber

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 本文研究了射线驱动和像素驱动离散化方法在强算子拓扑下的收敛性，证明了在平衡分辨率下，这两种方法能有效逼近Radon变换。

Comments 38 pages, 14 figures, Preprint was substantially updated with inclusion of section 4.2.2 concerning numerical experiments for the backprojection, as well as improvements in all sections

The impact of electronic health records (EHR) data continuity on prediction model fairness and racial-ethnic disparities

电子健康记录（EHR）数据连续性对预测模型公平性和种族-族裔差异的影响

Yu Huang, Jingchuan Guo, Zhaoyi Chen, Jie Xu, William T Donahoo, Olveen Carasquillo, Hrushyang Adloori, Jiang Bian, Elizabeth A Shenkman

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究探讨了EHR数据连续性对预测模型公平性和种族-族裔差异的影响，发现数据不连续性导致信息偏差，影响模型性能与公平性。

Comments Substantial revision planned: We're preparing a significantly revised version and prefer to withdraw the current one rather than leave a misleading draft up

Beyond Pixel Simulation: Pathology Image Generation via Diagnostic Semantic Tokens and Prototype Control

超越像素模拟：通过诊断语义标记和原型控制生成病理图像

Minghao Han, Yichen Liu, Yizhou Liu, Zizhi Chen, Jingqun Tang, Xuecheng Wu, Dingkang Yang, Lihua Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing（智能机器人与先进制造学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Fysics Intelligence Technologies Co., Ltd.（Fysics智能科技有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； ByteDance（字节跳动） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniPath通过诊断语义标记和原型控制实现可控的病理图像生成，取得SOTA性能，包括Patho-FID 80.9和98.7%的细粒度语义控制。

Comments accepted by CVPR 2026; 32 pages, 17 figures, and 6 tables

Data-Driven Supervision of a Thermal-Hydraulic Process Towards a Physics-Based Digital Twin

数据驱动的热力过程监督以实现基于物理的数字孪生

Osimone Imhogiemhe, Yoann Jus, Hubert Lejeune, Saïd Moussaoui

机构 * Nantes Univ., Centrale Nantes LS2N, CNRS UMR 6004 F-44000 Nantes, France ； Fluid \& Sealing Technologies CETIM Nantes, France 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract,journal_ref)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于物理的数字孪生方法，通过数值模拟和机器学习实现热力过程的故障检测与诊断，验证了其在参数变化检测中的有效性。

Journal ref International Conference on Control, Automation and Diagnosis, Jul 2025, Barcelona (ES), Spain

Semiparametric Joint Inference for Sensitivity and Specificity at the Youden-Optimal Cut-Off

半参数联合推断：Youden最优截断点处的灵敏度和特异度

Siyan Liu, Qinglong Tian, Chunlin Wang, Pengfei Li

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种半参数框架，用于在密度比模型下对Youden最优截断点处的灵敏度和特异度进行联合推断，通过最大经验似然方法提高推断效率和准确性。

Comments 23 pages, 2 figures, 6 tables

Modeling Expert AI Diagnostic Alignment via Immutable Inference Snapshots

通过不可变推理快照建模专家AI诊断对齐

Dimitrios P. Panagoulias, Evangelia-Aikaterini Tsichrintzi, Georgios Savvidis, Evridiki Tsoureli-Nikita

机构 * organization= Department of Informatics, University of Piraeus , addressline= Karaoli ke Dimitriou 80 , city= Piraeus , postcode= 18534 , country= Greece ； organization= Department of Research \& Development, Noetiv PC , addressline= Valaoritou 18 , city= Athens , postcode= 10671 , country= Greece ； organization= Department of Dermatology, Dermacen SA , addressline= Valaoritou 18 , city= Athens , postcode= 10671 , country= Greece 纠错

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)

AI总结 通过不可变推理快照建模专家AI诊断对齐，提升临床决策支持系统评估的准确性与可追溯性。

TCM-DiffRAG: Personalized Syndrome Differentiation Reasoning Method for Traditional Chinese Medicine based on Knowledge Graph and Chain of Thought

基于知识图谱和推理链的TCM-DiffRAG：一种用于传统中医个性化辨证的推理方法

Jianmin Li, Ying Chang, Su-Kit Tang, Yujia Liu, Yanwen Wang, Shuyuan Lin, Binkai Ou

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 TCM-DiffRAG结合知识图谱与推理链，提升中医个性化诊断性能。

Strategy Executability in Mathematical Reasoning: Leveraging Human-Model Differences for Effective Guidance

数学推理中的策略可执行性：利用人类-模型差异实现有效指导

Weida Liang, Yiyou Sun, Shuyuan Nan, Chuang Li, Dawn Song, Kenji Kawaguchi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出SSR框架，通过显式建模策略可执行性，利用人类-模型差异提升数学推理的指导效果。

Retrieval-Augmented Generation Assistant for Anatomical Pathology Laboratories

增强检索生成的解剖病理实验室助手

Diogo Pires, Yuriy Perezhohin, Mauro Castelli

机构 * Nova Information Management School (NOVA IMS), Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide（诺瓦信息管理学院（NOVA IMS），里斯本新大学，坎波利德校区） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出一种专为解剖病理实验室设计的检索增强生成助手，通过领域专用嵌入模型提升答案相关性和准确性，优化实验室规程查询效率。

Beyond the Monitor: Mixed Reality Visualization and Multimodal AI for Enhanced Digital Pathology Workflow

超越监视器：混合现实可视化与多模态AI用于增强的数字病理学工作流程

Jai Prakash Veerla, Partha Sai Guttikonda, Helen H. Shang, Mohammad Sadegh Nasr, Cesar Torres, Jacob M. Luber

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington（计算机科学与工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Department of Medicine Division of Hematology-Oncology, UCLA（医学系血液肿瘤学分会，加州大学洛杉矶分校） ； Center for Innovation in Health Informatics, University of Texas at Arlington（健康信息创新中心，德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title)；diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 PathVis通过混合现实和多模态AI优化数字病理学工作流程，提升诊断效率与准确性。

PGVMS: A Prompt-Guided Unified Framework for Virtual Multiplex IHC Staining with Pathological Semantic Learning

PGVMS: 一种基于提示的统一框架用于虚拟多色IHC染色与病理语义学习

Fuqiang Chen, Ranran Zhang, Wanming Hu, Deboch Eyob Abera, Yue Peng, Boyun Zheng, Yiwen Sun, Jing Cai, Wenjian Qin

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences and University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（深圳先进技术研究院，中国科学院和中国科学院大学，北京，中国） ； Department of Pathology, Sun Yat-sen University Cancer Center, State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China（中山大学肿瘤中心病理科，南方肿瘤临床研究中心，广州，中国） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（香港理工大学，香港特别行政区，中国） ； Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR 999077, China（电子工程系，香港中文大学，香港特别行政区，中国） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究院，中国科学院，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 PGVMS提出了一种基于提示的统一框架，利用单染训练数据解决虚拟多色IHC染色中的语义指导、染色分布不一致和空间错位问题。

Comments Accepted by TMI

Journal ref IEEE Transactions on Medical Imaging, 2026

Multi-view biomedical foundation models for molecule-target and property prediction

多视图生物医学基础模型用于分子-靶点和性质预测

Parthasarathy Suryanarayanan, Yunguang Qiu, Shreyans Sethi, Diwakar Mahajan, Hongyang Li, Yuxin Yang, Elif Eyigoz, Aldo Guzman Saenz, Daniel E. Platt, Timothy H. Rumbell, Kenney Ng, Sanjoy Dey, Myson Burch, Bum Chul Kwon, Pablo Meyer, Feixiong Cheng, Jianying Hu, Joseph A. Morrone

机构 * IBM TJ Watson Research Center（IBM TJ Watson研究中心） ； Lerner Research Institute（Lerner研究机构） ； Cleveland Clinic Genome Center（克利夫兰诊所基因组中心） ； IBM Research - Almaden（IBM Research-阿玛登） ； IBM Research（IBM研究） ； Cleveland Clinic Lerner College of Medicine, Case Western Reserve University（克利夫兰诊所Lerner医学院，凯斯西储大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本文提出多视图生物医学基础模型MMELON，通过整合图、图像和文本视图，提升分子-靶点及性质预测的性能与准确性。

Comments 40 pages including supplement. 10 figures, 8 tables

Journal ref Advanced Science (2026) e17840

Fair feature attribution for multi-output prediction: a Shapley-based perspective

多输出预测的公平特征归因：基于Shapley的视角

Umberto Biccari, Alain Ibáñez de Opakua, José María Mato, Óscar Millet, Roberto Morales, Enrique Zuazua

机构 * \, Chair of Computational Mathematics, DeustoTech, University of Deusto, Avenida de las Universidades 24, 48007 Bilbao, Basque Country, Spain \, Chair for dynamics, control, machine learning ； numerics (Alexander Von Humboldt-Professorship), Department of Mathematics, Friedrich-Alexander-Universit\"at Erlangen-N\"urnberg, 91058, Erlangen, Germany. \, Universidad Aut\'onoma de Madrid, Departamento de Matem\'aticas, Ciudad Universitaria de Cantoblanco, 28049 Madrid, Spain. \, ATLAS Molecular Pharma, Parque Tecnol\'ogico de Bizkaia, Ed. 800, 48160 Derio, Spain. \, Precision Medicine ； Metabolism Laboratory, CIC bioGUNE, Basque Research 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文基于Shapley框架，提出多输出预测的公平特征归因方法，揭示了归因规则必须放松经典Shapley公理的结构约束，并通过实验验证了多输出模型在计算效率与解释一致性上的优势。

MM-NeuroOnco: A Multimodal Benchmark and Instruction Dataset for MRI-Based Brain Tumor Diagnosis

MM-NeuroOnco: 一种多模态基准和指令数据集用于基于MRI的脑肿瘤诊断

Feng Guo, Jiaxiang Liu, Yang Li, Qianqian Shi, Mingkun Xu

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Center for Brain-Inspired Computing Research (CBICR), Department of Precision Instrument, Tsinghua University（脑启发计算研究中心（CBICR）、精密仪器系，清华大学） 纠错

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

AI总结 MM-NeuroOnco提出一个多模态数据集和基准，用于提升基于MRI的脑肿瘤诊断的多模态推理能力，通过生成诊断相关语义提升模型性能。

LiveMCPBench: Can Agents Navigate an Ocean of MCP Tools?

LiveMCPBench: 代理能否在MCP工具的海洋中导航？

Guozhao Mo, Wenliang Zhong, Jiawei Chen, Qianhao Yuan, Xuanang Chen, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Ben He, Xianpei Han, Le Sun

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 LiveMCPBench通过大规模基准测试揭示MCP代理在检索和工具组合上的性能差距，强调检索错误是主要瓶颈，并提供可重复的评估框架和工具套件。

Comments Our code and data will be publicly available at https://icip-cas.github.io/LiveMCPBench