医学 AI

T1, T2, and complex permittivities of hydrogels, paramagnetic salt solutions, and oils at 0.35, 1.5, and 3 Tesla

水凝胶、顺磁盐溶液及油在0.35T、1.5T、3T下的T1、T2及复介电常数

H Michael Gach, Kerri Prinos, Hannah Sechaga

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究测量了水凝胶等MRI体模成分在不同磁场下的T1、T2及复介电常数，筛选出适合高场低介电体模的油类及多种优良水凝胶候选材料。

Comments 37 pages, 15 Tables, 23 Figures

Structural, Optical and Magnetic Properties of Superparamagnetic Fe3O4@TiO2 and Fe3O4@SiO2@TiO2 CoreShell Nanostructures

超顺磁性Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构的结构、光学与磁学性质

Wagner Henrique Gamas, Rosana R. Rangela, Grecia Alejandra Gomez-Iriarteb, Sergio Seabra. Pablo, L. Bernardo

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究合成并表征Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构，通过多种表征手段分析其性质，证实该类结构可作为多模态癌症治疗的多功能平台，具备MRI、磁热疗及光疗等应用潜力。

The Gorenstein property and Pixton's conjecture for compact type moduli

紧致型模空间的Gorenstein性质与Pixton猜想

Samir Canning, Hannah Larson, Johannes Schmitt

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究证明了紧致型模空间$\u039c_{g,n}^{\mathrm{ct}}$在特定参数下重言环非Gorenstein，并验证了Pixton猜想的多个新案例，相关结果是主极化阿贝尔簇模空间非重言闭链研究的关键基础。

Comments v2: preliminary version. Will be updated with results of ongoing computer calculations. Fixed numbers we transcribed in error in Theorem 35 and some other typos. Results unchanged

Using LLMs to Detect Growth in Computational Thinking in Introductory Physics

使用大型语言模型（LLMs）检测入门物理课程中计算思维的发展

Sean Savage, Anand Shanker, Grace Michlitsch, N. Sanjay Rebello

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究探究用LLMs分析学生计算物理问题书面解释，发现其可复刻人工评估结果并规模化检测计算思维发展趋势，为大招生规模物理课程的CT评估提供可行方法。

Comments 1 figure, 2 tables. Submitted to Physics Education Research Conference (PERC) 2026

Thermal instability and rocky planetesimal formation in the inner regions of protoplanetary disks

类地行星esimal形成与原行星盘内区的热不稳定性

Ryo Kato, Takahiro Ueda, Satoshi Okuzumi

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 研究通过尘埃自聚集机制探讨原行星盘内区热不稳定性对类地行星esimal形成的影响，提出热不稳定性驱动MRI周期性激活与失活，促进行星esimal形成。

Comments 16 pages, 11 figures, accepted for publication in PASJ

Liver Metastasis Detection at Reduced Radiation Dose: Diagnostic Evaluation of a Novel Organ-Level Tube Current Modulation Method

低辐射剂量下的肝脏转移灶检测：一种新型器官水平管电流调制方法的诊断评估

Maria Jose Medrano, Sen Wang, Kaylee W. Fang, Jennie Cao, Liyan Sun, Luyao Shen, Andy Shon, Luke Yoon, Grant M. Stevens, Adam S. Wang, Justin R. Tse

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究评估retroOpt新型器官水平管电流调制方法用于肝脏转移灶检测，通过对患者CT检查生成不同剂量系列，比较病灶检测敏感性和图像质量，发现该方法在低剂量下能有效检测转移灶，优于均匀剂量降低，可实现更大剂量 reduction。

Commitment To Cooperation With Self-Negotiated Contracts

通过自我协商合同实现合作承诺

Tim Wyse, Kaitlin Bustos, Yulia Volkova, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究人工智能代理在多智能体世界中的合作问题，借鉴法律制度和契约，通过在时空博弈\CT中研究基于大型语言模型的代理使用不同合同表示，发现自我协商合同可改善合作结果。

Evaluation of reference region modelling techniques in quantitative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging of breast cancer

乳腺癌定量动态对比增强磁共振成像中参考区域建模技术的评估

Christian Notte, Zaki Ahmed, Ives R. Levesque

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究评估参考区域模型技术在乳腺癌低时间分辨率DCE-MRI定量灌注分析中的有效性，将多种模型应用于患者图像数据集，结果显示RRMs与AIF驱动模型性能相似且对AIF依赖性低，或可替代提供可靠定量分析。

Comments 29 pages, 5 main figures, 1 main table, 2 supplementary figures, 4 supplementary tables

Evaluating the resolution of AI-based accelerated MR reconstruction using a deep learning-based model observer

评估基于人工智能的加速磁共振成像重建的分辨率使用基于深度学习的模型观察者

Zitong Yu, Rongping Zeng, Frank Samuelson, Prabhat Kc

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出基于深度学习的模型观察者（DLMO）评估不同加速因子下的多线圈灵敏度编码平行MRI系统，发现U-Net在PSNR和SSIM上优于传统rSOS方法，但任务评估显示其性能不如全采样重建。

Scaling Up Formal Representation of Clinical Trial Protocols in Ensemble Logic Using LLMs: A Preliminary Study

使用大语言模型在集成逻辑中扩大临床试验协议的形式化表示：一项初步研究

Yan Huang, Xubing Hao, Xiaojin Li, Rashmie Abeysinghe, Xiaoqian Jiang, Licong Cui, Guo-Qiang Zhang

机构 * McGovern Medical School（麦戈文医学学院） ； McWilliams School of Biomedical Informatics（麦克威廉斯生物医学信息学学院） ； The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对临床试验协议依赖非结构化文本阻碍自动化推理等问题，引入CT-TEL工作流程，利用大语言模型将叙述性临床协议转为TEL公式，通过反向翻译评估保真度，为协议映射到可计算逻辑及临床试验模拟提供初步证据。

Comments Proceedings of the 2026 American Medical Informatics Association Symposium, to appear

Hybrid GKB Methods for X-Ray Tomography Problems with Unmatched Back Projector

用于具有不匹配反投影器的X射线断层扫描问题的混合GKB方法

Abdulmajeed Alsubhi, Rosemary Renaut

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 针对X射线CT中投影器不匹配致重建问题数学性质改变及影响迭代方法收敛的情况，开发AB和BA - GKB算法的混合变体，利用奇异值分解重建解并自动选正则化参数，经实验验证该混合方法能提高抗半收敛鲁棒性。

Multi-Perspective Agentic Program Repair via Code Property Graphs and Temporal Execution Graphs

通过代码属性图和时间执行图进行多视角智能程序修复

Zhili Huang, Ling Xu, Hongyu Zhang

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对大语言模型在自动程序修复中的局限，提出CT-Repair框架，通过代码属性图和时间执行图表示证据，利用三阶段过滤管道及多视角智能体分析错误并生成修复策略，实验证明该方法能有效提高修复有效性。

Comments 12 pages, 5 figures, 10 tables

Multi-Agent Cooperative Transportation: Optimal and Efficient Task Allocation and Path Finding

多智能体协作运输：最优且高效的任务分配与路径寻找

Ning Zhou, Nikolai W. F. Bode, Edmund R. Hunt

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出CT-TAPF问题，整合团队形成、任务分配与无碰撞路径寻找，提出CT-TCBS最优求解器和子最优求解器，通过增量扩展策略和全局任务视角提升效率，验证了在协作多智能体问题中的有效性。

Journal ref AAMAS 2026: Proc. of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems

Diffusion-Based Quality Control of Medical Image Segmentations across Organs

基于扩散的质量控制用于跨器官医学图像分割

Vincenzo Marcianò, Hava Chaptoukaev, Virginia Fernandez, M. Jorge Cardoso, Sébastien Ourselin, Michela Antonelli, Maria A. Zuluaga

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

AI总结 本文提出nnQC框架，通过扩散生成模型实现跨器官医学图像分割的质量控制，有效解决现有方法的通用性问题。

Decompiling for Constant-Time Analysis

用于常量时间分析的反编译

Santiago Arranz-Olmos, Gilles Barthe, Lionel Blatter, Youcef Bouzid, Sören van der Wall, Zhiyuan Zhang

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究CT编程中确保汇编代码符合规范的问题，核心方法是探讨反编译然后分析（DtA）方法，主要贡献包括揭示现有误判问题、定义CT透明性概念及方法、扩展到推测性CT并构建实用工具。

Journal ref Proc. ACM Program. Lang. 10, OOPSLA1, Article 93 (April 2026), 30 pages

On the validity of using idealised sample geometries for interpreting mechanical tests of very soft tissues

关于使用理想化样本几何形状解释非常软组织力学测试的有效性

Sajjad Arzemanzadeh, Karol Miller, Adam Wittek

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 研究使用理想化样本几何形状解释软组织力学测试的有效性，通过MRI重建脑组织样本真实几何形状，用有限元法模拟不同几何形状样本测试，发现理想化形状会使应力参数偏低，实际形状应用于反分析。

Comments 20 pages, 7 figures

GPU-accelerated superiorization on constrained physical problems with SupPy

基于GPU加速的约束物理问题超优化方法及SupPy工具

Tobias Becher, Yair Censor, Kay Barshad, Niklas Wahl

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 提出SupPy开源Python工具箱，在GPU上加速超优化方法，应用于地震图像重建、低剂量CT重建和调强放疗计划，相比仅寻求可行解，超优化算法在降噪和降低剂量方面效果更优。

AtomiMed: Hierarchical Atomic Fact-Checking for Universal Clinical-Aware Medical Report Evaluation

AtomiMed：用于通用临床感知医学报告评估的分层原子事实核查

Yuan Wang, Wanxing Chang, Songtao Jiang, Shujian Gao, Xiaotian Zhang, Ruifeng Yuan, Weiwei Cao, Bowen Shi, Ling Zhang, Zuozhu Liu, Jianpeng Zhang

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出AtomiMed框架，将复杂医学叙述分解为分层原子临床事实，通过代理交叉验证循环模拟多放射科医生同行评审，实现诊断检测和描述准确性的解耦评估。

Comments 11 pages, 4 figures

ILPU: Iterative Laplace-Based Phase Unwrapping via Bi-Level Optimization

ILPU：基于双层优化的迭代拉普拉斯相位解缠

Michael Fedders, Jakob Schattenfroh, Yanglei Wu, Noah Jaitner, Tom Meyer, Jakob Jordan, Jing Guo, Ingolf Sack, Hossein S. Aghamiry

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 提出一种基于双层优化的迭代拉普拉斯相位解缠算法（ILPU），通过下层求解增量泊松方程恢复连续相位，上层优化整数偏移图，在低信噪比区域实现鲁棒解缠，在3D脑MRI相位图像上相对误差仅2.12%，优于对比方法。

GKB Methods for X-Ray Computed Tomography with an Unmatched Back Projector

用于不匹配反投影器的X射线计算机断层扫描的GKB方法

Abdulmajeed Alsubhi

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 针对X射线CT中正反投影器不匹配导致正规方程不一致的问题，提出AB和BA GKB算法作为预条件GKB方法，通过投影到低维子空间并利用稀疏双对角矩阵的奇异值分解求解，数值实验表明该方法比现有Krylov方法更稳定且抗噪。

How Do Code Smells Affect Skill Growth in Scratch Novice Programmers?

代码坏味如何影响Scratch新手程序员的技能成长？

Ricardo Hidalgo Aragón, Jesús M. González-Barahona, Gregorio Robles

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究通过分析约200万个Scratch项目，探究计算思维技能与设计级代码坏味之间的关联，并识别最相关的CT维度及任务背景的调节作用，旨在为教育课程和自动化反馈系统提供依据。

Comments ICSME 2025 Registered Report

Latent space projections and atlases: A cautionary tale in deep neuroimaging using autoencoders

潜在空间投影与图谱：自编码器在深度神经影像中的警示故事

J. M. Gorriz, F. Segovia, C. Jimenez, J. E. Arco, F. J. Martinez, J Ramirez, S. Abulikemu, J. Suckling

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究使用卷积自编码器学习3D脑MRI的潜在表示，并提出潜在-区域相关分析（LRCP）框架，通过统计关联和监督可区分性识别编码临床相关信息的脑区。

Comments 36 pages , 24 figures

Journal ref International journal of neural systems 2026

Dipolar order mapping based on spin-lock magnetic resonance imaging

基于自旋锁磁共振成像的偶极序映射

Zijian Gao, Qianxue Shan, Ziqin Zhou, Ziqiang Yu, Weitian Chen

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出一种基于自旋锁MRI技术的偶极序量化方法，通过引入特定比率RATIO_dosl，实现了对T1D和宏分子池分数的快速同步量化。

Autoregressive Modelling and Synthetic Generation of High-Fidelity, Statistically Equivalent 3D Microstructures for As-Manufactured Misalignments in Fiber-Reinforced Composites

面向纤维增强复合材料中制造偏差的高保真、统计等效三维微观结构的自回归建模与合成生成

Mohamad A. Raja, Clemens Dransfeld, Boyang Chen

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 提出一种集成框架，通过X射线μCT数据提取纤维错位特征，结合copula、自回归和极端值建模，经贝叶斯优化校准后，迭代生成约2400根非重叠合成纤维，统计偏差低于10%。

BART Streams: Real-time Reconstruction Using a Modular Framework for Pipeline Processing

BART Streams: 用模块化框架进行管道处理的实时重建

Philip Schaten, Moritz Blumenthal, Bernhard Rapp, Christina Unterberg-Buchwald, Martin Uecker

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出基于BART的模块化框架，用于实时MRI的交互式重建，通过流式处理多维数组实现高效重建，展示了在心脏实时MRI中结合迭代重建与动态线圈压缩等高级功能的成果。

Comments Submitted to Magnetic Resonance in Medicine

Signatures of a Tidally Induced Spiral Arm at the Anticenter of the Milky Way and a Kinematically Extended Anticenter Stream Using DESI DR2

利用DESI DR2在银河系反中心发现潮汐诱导旋臂及运动学延展的反中心流的信号

Mika Lambert, Constance M. Rockosi, Sergey E. Koposov, Ting S. Li, Monica Valluri, Leandro Beraldo e Silva, Songting Li, Joaõ A. S. Amarante, Amanda Byström, Gustavo E. Medina, Nathan R. Sandford, Joan Najita, Namitha Kizhuprakkat, Jessica N. Aguilar, Steven Ahlen, Davide Bianchi, David Brooks, Todd Claybaugh, Kyle Dawson, Axel de la Macorra, Peter Doel, Jaime E. Forero-Romero, Enrique Gaztañaga, Satya Gontcho A Gontcho, Gaston Gutierrez, Dick Joyce, Anthony Kremin, Claire Lamman, Martin Landriau, Laurent Le Guillou, Marc Manera, Aaron Meisner, Ramon Miquel, John Moustakas, Adam Myers, Seshadri Nadathur, Will Percival, Francisco Prada, Ignasi Perez-Rafols, Graziano Rossi, Eusebio Sanchez, David Schlegel, Michael Schubnell, Joseph H. Silber, David Sprayberry, Gregory Tarle, Benjamin A. Weaver, Rongpu Zhou, Hu Zou

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 基于DESI MWS数据，分析61883颗主序转折星，发现麒麟座环（MRi）的运动学特征与潮汐诱导旋臂一致，并计算了人马座矮椭球星系最近两次通过时间；确认反中心流（ACS）在运动学上与MRi解耦，且其运动学特征更广泛分布。

Comments 26 pages, 14 figures, Accepted to the Astronomical Journal

MR Simulation with Phase Distribution Graphs: Off-Resonant Pulse Response and Slice-Selection

基于相位分布图的MR模拟：离共振脉冲响应与选层

Felix Dietz, Jonathan Endres, Simon Weinmueller, Johanna Link, Moritz Zaiss

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 将相位分布图模拟扩展到离共振和选层场景，通过有效轴旋转模型和RF脉冲离散化实现，支持脂肪抑制、二项式脉冲等关键MRI特征模拟。

Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling

融合并非一刀切：用于时间-事件建模的跨模态表示对齐

Zhemin Zhang, Weijie Chen, David Le, Amara Tariq, Alex Wallace, Matthew Stib, Juan Maria Farina, Chadi Ayoub, Reza Arsanjani, Imon Banerjee

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 针对多模态临床数据中的模态不平衡和分布偏移问题，提出一种基于基础模型的跨模态对齐框架，通过四种融合策略在CT影像和纵向EHR数据间进行表示对齐，在肺栓塞死亡率和心血管疾病结局预测任务上验证了融合的有效性，并首次系统分析了时间-事件预测中的模态不平衡对融合行为的影响。

Dependence of the extra-cellular diffusion coefficient on the fractions of neurites and cell bodies in gray matter

灰质中细胞外扩散系数对神经突和细胞体分数的依赖性

Hong-Hsi Lee, Ali Abdollahzadeh, Hansol Lee, Ricardo Coronado-Leija, Els Fieremans, Susie Y. Huang, Dmitry S. Novikov

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究通过有效介质理论和蒙特卡洛模拟，建立了灰质中细胞外扩散系数与细胞体及神经突体积分数之间的幂律关系，为扩散MRI协议设计提供了理论基础。

A Two-Stage Framework for Fast Proton Spot Map Generation in Pencil Beam Scanning Prostate SBRT Planning

一种用于笔束扫描前列腺SBRT计划中快速质子点图生成的两阶段框架

Xueyan Tang, Hok Wan Chan Tseung, Mark Pepin, Jiasen Ma, David M. Routman, Doug J. Moseley, Brandon Reber, Jed E. Johnson, Jing Qian

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 提出GenSpot两阶段框架，利用物理信息投影质子点图表示，结合3D SwinUNETR预测和列非负Lasso回归重建，从CT和剂量生成可交付的质子点图，在单机构前列腺SBRT队列中实现与临床计划高度一致的蒙特卡洛剂量。