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科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-08-31 至 2026-08-31 共收录 12 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 5 篇

2603.17304 2026-08-31 cs.CV 版本更新 90%

3D MRI-Based Alzheimer's Disease Classification Using Multi-Modal 3D CNN with Leakage-Aware Subject-Level Evaluation

基于3D MRI的阿尔茨海默病分类:使用多模态3D CNN与泄漏感知的受试者级评估

Md Sifat, Sania Akter, Akif Islam, Md. Ekramul Hamid, Abu Saleh Musa Miah, Najmul Hassan, Md Abdur Rahim, Jungpil Shin

机构 * University of Rajshahi(拉贾斯坦大学) University of Aizu(御所大学) Pabna University of Science(帕布纳科学大学)

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

AI总结 本文提出一种多模态3D卷积神经网络,利用原始OASIS 1 MRI体积进行阿尔茨海默病分类,通过受试者级交叉验证实现72.34%的准确率和0.7781的ROC AUC,验证了体积分析在疾病分类中的有效性。

Comments 4 tables, 6 figures, Accepted at 2026 International Conference on Power, Electronics, Communications, Computing, and Intelligent Infrastructure (PECCII)

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2604.12411 2026-08-31 cs.CV 版本更新 79%

DeferredSeg:A Multi-Expert Deferral Framework for Medical Image Segmentation

DeferredSeg: 一种多专家延迟框架用于可信的医学图像分割

Qiuyu Tian, Haoliang Sun, Yunshan Wang, Yinghuan Shi, Yilong Yin

机构 * School of Software, Shandong University(山东大学软件学院) Department of Clinical Laboratory, Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University(山东第一医科大学附属山东省人民医院临床检验科) School of Computer Science and Technology, Nanjing University(南京大学计算机科学与技术学院)

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

AI总结 DeferredSeg通过引入延迟感知分割框架,在医学图像分割中实现人机协作,通过动态路由和损失函数提升分割可靠性,优于基线方法。

Comments Accepted by Pattern Recognition

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2512.17581 2026-08-31 cs.CV 版本更新 72%

Medical Imaging AI Competitions Lack Fairness

医学影像AI竞赛缺乏公平性

Annika Reinke, Evangelia Christodoulou, Sthuthi Sadananda, A. Emre Kavur, Khrystyna Faryna, Daan Schouten, Bennett A. Landman, Carole Sudre, Olivier Colliot, Nick Heller, Sophie Loizillon, Martin Maška, Maëlys Solal, Arya Yazdan-Panah, Vilma Bozgo, Ömer Sümer, Siem de Jong, Sophie Fischer, Michal Kozubek, Tim Rädsch, Nadim Hammoud, Fruzsina Molnár-Gábor, Steven Hicks, Michael A. Riegler, Anindo Saha, Vajira Thambawita, Pal Halvorsen, Amelia Jiménez-Sánchez, Qingyang Yang, Veronika Cheplygina, Sabrina Bottazzi, Alexander Seitel, Spyridon Bakas, Alexandros Karargyris, Kiran Vaidhya Venkadesh, Bram van Ginneken, Lena Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡) DKFZ Heidelberg(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡) Digital Oncology Program, National Center for Tumor Diseases (NCT) Heidelberg(数字肿瘤学计划,国家肿瘤疾病中心(NCT)海德堡) Radboud Institute for Health Sciences, Radboud University Medical Center(拉德堡德健康科学研究所,拉德堡德大学医学中心) Oncode Institute(肿瘤码研究所) Vanderbilt University(范德比尔特大学) Vanderbilt University Medical Center(范德比尔特大学医学中心) MRC Unit for Lifelong Health and Ageing at UCL, Institute of Cardiovascular Science, University College London(英国伦敦大学学院(UCL)MRC长寿与衰老单位,心血管科学研究所) Dementia Research Centre, UCL Queen Square Institute of Neurology, University College London(英国伦敦大学学院(UCL)痴呆研究中心,Queen Square神经学研究所) School of Biomedical Engineering, King’s College(伦敦国王学院生物医学工程学院) Sorbonne Université, Institut du Cerveau – Paris Brain Institute – ICM, CNRS, Inria, Inserm, AP-HP, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière(索邦大学,巴黎脑研究所–ICM,CNRS、Inria、Inserm、AP-HP、皮蒂埃-萨拉佩特里医院) Department of Urology, Cleveland Clinic(克利夫兰诊所泌尿科部) Centre for Biomedical Image Analysis, Faculty of Informatics, Masaryk University(马萨里克大学信息学院生物医学影像分析中心) DKFZ Heidelberg, Division of Computational Genomics and Systems Genetics(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡,计算基因组学与系统遗传学部) Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) Engineering Faculty, Heidelberg University(海德堡大学工程学院) School of Computation, Information and Technology, TUM(技术与计算学院,慕尼黑工业大学) Faculty of Law / BioQuant, Heidelberg University(海德堡大学法学院/BioQuant) The Department of Holistic Systems (HOST), SimulaMet,Oslo, Norway(挪威奥斯陆SimulaMet的Holistic Systems(HOST)部门) Simula Research Laboratory, Oslo, No(挪威奥斯陆Simula研究实验室)

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

AI总结 本文研究医学影像AI竞赛数据集的公平性,发现存在地域、模态和问题类型相关的偏见,且数据集在可访问性和可重用性上存在限制,影响临床应用的可行性。

Comments Minor revision in to Nature Biomedical Engineering

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2608.23137 2026-08-31 cs.CV cs.HC 版本更新 70%

A Simulator-Grounded Framework For Constructing Verifiable Muscle-Grounded QA From 3D Tongue Meshes (extended version)

一种基于模拟器的框架,用于从3D舌网格构建可验证的肌肉驱动问答(QA)

Seungho Eum, Unsang Park

机构 * Sogang University(西江大学)

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

AI总结 该研究提出基于模拟器的3DTongueQA框架,从3D舌网格构建可验证肌肉驱动问答,验证其可移植性,表明构建的监督信号支持结构化预测与异构自然语言问答。

Comments 16 pages, 5 figures, 15 tables

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2507.12297 2026-08-31 cs.LG cs.CV 版本更新 62%

RegCL: Compact Continual SAM Adaptation for Visual Grounding in Multi-Sensorial Media

RegCL:用于多感官媒体视觉 grounding 的紧凑持续 SAM 适配方法

Yuan-Chen Shu, Zhiwei Lin, Xiaoyu Zhou, Yongtao Wang

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, China(北京大学计算机科学技术研究院)

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

AI总结 针对多感官媒体中 SAM 在动态领域性能下降的问题,提出非重放持续适配框架 RegCL,通过合并轻量适配模块实现紧凑部署,在五数据集实验中优于基线方法。

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2. 诊断辅助 1 篇

2608.26587 2026-08-31 cs.CL 版本更新 82%

Surgical Alignment in Knowledge Graph Training for Clinical Diagnosis with Large Language Models

面向临床诊断的大语言模型训练中知识图谱的外科式对齐

Saksham Khatwani, He Cheng, Majid Afshar, Dmitriy Dligach, Yanjun Gao

机构 * University of Colorado Anschutz Medical Campus(科罗拉多大学安舒茨医学校区) University of Wisconsin Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Loyola University(洛约拉大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract);biomedical(abstract)

AI总结 该研究针对临床诊断的LLM训练,通过多维度系统研究引入GID和GD,发现KL正则化下KG判断训练的稀疏更新(外科式对齐)可提升推理质量,需结合优化几何诊断评估KG-LLM整合。

Comments This work has been accepted to EMNLP 2026 Findings

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3. 医疗多模态 4 篇

2603.28387 2026-08-31 cs.AI cs.LG 版本更新 84%

Prompts Without Evidence: How Neuroimaging Mentions Shift Clinical Vision-Language Model Predictions

脚手架效应:提示框架如何驱动临床VLM评估中的表面多模态增益

Doan Nam Long Vu, Simone Balloccu

机构 * Technical University of Darmstadt(达姆施塔特技术大学)

专题命中 医疗多模态 :MRI(summary_cn,abstract);clinical AI(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究发现,在临床VLM评估中,提示中提及MRI可用性即可解释70-80%的性能提升,与图像数据是否存在无关,这种“脚手架效应”揭示了表面评估无法反映真实多模态推理能力。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

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2604.09887 2026-08-31 cs.LG 版本更新 74%

SemEnrich: Self-Supervised Semantic Enrichment of Radiology Reports for Vision-Language Learning

SemEnrich:用于视觉-语言学习的医学报告语义增强

Halil Ibrahim Gulluk, Olivier Gevaert

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Stanford Center For Biomedical Informatics Research(斯坦福生物医学信息学研究中心)

专题命中 医疗多模态 :radiology(title);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种自监督的医学报告语义增强方法,通过句子语义聚类来丰富训练集中的阳性/中性发现,从而提升视觉-语言学习性能。

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2410.00046 2026-08-31 eess.IV cs.CV cs.LG 版本更新 67%

Mixture of Multicenter Experts in Multimodal AI for Debiased Radiotherapy Target Delineation

用于去偏放疗靶区勾画的多模态AI中的多中心专家混合模型

Yujin Oh, Sangjoon Park, Xiang Li, Pengfei Jin, Yi Wang, Jonathan Paly, Jason Efstathiou, Annie Chan, Jun Won Kim, Hwa Kyung Byun, Ik Jae Lee, Jaeho Cho, Chan Woo Wee, Peng Shu, Peilong Wang, Caiwen Jiang, Nathan Yu, Jason Holmes, Jong Chul Ye, Quanzheng Li, Wei Liu, Woong Sub Koom, Jin Sung Kim, Kyungsang Kim

机构 * Center for Advanced Medical Computing and Analysis (CAMCA), Department of Radiology, Massachusetts General Hospital (MGH) and Harvard Medical School(先进医学计算与分析中心(CAMCA)、放射科、麻省总医院(MGH)和哈佛医学院) Department of Radiation Oncology, Yonsei University College of Medicine(燕京大学医学院放射肿瘤科) Institute for Innovation in Digital Healthcare, Yonsei University(数字医疗创新研究所、燕京大学) Department of Radiation Oncology, Massachusetts General Hospital(麻省总医院放射肿瘤科) Department of Radiation Oncology, Gangnam Severance Hospital(江南松云医院放射肿瘤科) Department of Radiation Oncology, Yongin Severance Hospital(永兴松云医院放射肿瘤科) School of Computing, University of Georgia(佐治亚大学计算机学院) Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic(梅奥诊所放射肿瘤科) Kim Jaechul Graduate School of AI, Korea Advanced Institute of Science and Technology(金 Jaechul人工智能研究生院、韩国科学技术院)

专题命中 医疗多模态 :medical AI(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 针对医疗AI的偏差问题,提出无需跨机构数据共享的多中心专家混合(MoME)框架,结合各中心少样本数据训练的前列腺癌放疗靶区勾画模型,在中心差异大或数据有限场景下优于基线,可定制且适配资源受限环境。

Comments In Revission

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2608.27079 2026-08-31 cs.RO 版本更新 50%

GRAFT: Grounded and Efficient Online Reinforcement Adaptation for Fine-Grained Robot Manipulation

GRAFT:面向精细机器人操作的 grounded 高效在线强化适应

Yibo Qiu, Haoliang Ye, Shu'ang Sun, Zan Huang, Ronald X Xu, Mingzhai Sun

机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学苏州高等研究院) School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院)

专题命中 医疗多模态 :biomedical(abstract)

AI总结 GRAFT是一种高效在线VLA适应框架,通过特定视角视觉锚点聚焦任务相关线索,在四项生物医学操作任务中提升25个百分点成功率并降低计算开销。

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4. 生物医学文本 1 篇

2601.04524 2026-08-31 cs.AI 版本更新 78%

BioPIE: A Biomedical Protocol Information Extraction Dataset for Experiment Understanding

BioPIE:面向实验理解的生物医学协议信息抽取数据集

Haofei Hou, Shunyi Zhao, Fanxu Meng, Kairui Yang, Lecheng Ruan, Qining Wang

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University(北京理工大学先进制造与机器人学院) School of Integrated Circuits, Peking University(北京理工大学集成电路学院)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract)

AI总结 提出BioPIE数据集,以程序为中心的知识图谱捕获实体、动作和关系,解决生物医学实验理解中的高信息密度和多步推理难题,并验证了信息抽取方法及问答系统的有效性。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

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5. 医学数据与评测 1 篇

2606.21359 2026-08-31 cs.CL 版本更新 50%

Does Finetuning with Scientific Data Increase Hallucinations? A Multi-domain Factuality Evaluation of LLMs

使用科学数据微调会增加幻觉:LLMs的多领域事实性评估

Raia Abu Ahmad, Nikolas Rauscher, Ekaterina Borisova, Fabio Barth, Georg Rehm, Sebastian Möller

机构 * Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH(德国人工智能研究中心 GmbH) Technische Universität Berlin(柏林技术大学) Humboldt-Universität zu Berlin(柏林洪堡大学)

专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract)

AI总结 提出SciFactCheck基准和模块化评估框架,发现科学微调模型在所有幻觉类型和科学领域上事实可靠性下降,且内部更不自信但语言更武断。

Comments Camera-ready version

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