医学 AI

Automatic Liver and Tumor Segmentation of CT and MRI Volumes using Cascaded Fully Convolutional Neural Networks

Patrick Ferdinand Christ, Florian Ettlinger, Felix Grün, Mohamed Ezzeldin A. Elshaera, Jana Lipkova, Sebastian Schlecht, Freba Ahmaddy, Sunil Tatavarty, Marc Bickel, Patrick Bilic, Markus Rempfler, Felix Hofmann, Melvin D Anastasi, Seyed-Ahmad Ahmadi, Georgios Kaissis, Julian Holch, Wieland Sommer, Rickmer Braren, Volker Heinemann, Bjoern Menze

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

Comments Under Review

Deep learning trends for focal brain pathology segmentation in MRI

Mohammad Havaei, Nicolas Guizard, Hugo Larochelle, Pierre-Marc Jodoin

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

Comments Published in Machine Learning for Health Informatics

A Combined Method Of Fractal And GLCM Features For MRI And CT Scan Images Classification

Redouan Korchiyne, Sidi Mohamed Farssi, Abderrahmane Sbihi, Rajaa Touahni, Mustapha Tahiri Alaoui

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

Comments 13 pages, 6 figures, Signal & Image Processing : An International Journal(SIPIJ)Vol.5, No.4, August 2014

Generating synthetic computed tomography for radiotherapy: SynthRAD2025 challenge report

生成放射治疗用合成计算机断层扫描：SynthRAD2025挑战报告

Viktor Rogowski, Maarten L. Terpstra, Niklas Wahl, Florian Kamp, Erik van der Bijl, Arthur Jr. Galapon, Christopher Kurz, Bowen Xin, Zhengxiang Sun, Hollie Min, Gregg Belous, Jason Dowling, Yan Xia, Siyuan Mei, Fuxin Fan, Arthur Longuefosse, Javier Sequeiro Gonzalez, Miguel Diaz Benito, Alvaro Garcia Martin, Fabien Baldacci, Valentin Boussot, Cédric Hémon, Jean-Claude Nunes, Jean-Louis Dillenseger, Zhiyuan Zhang, Jinghua Cai, Han Bing, Tan Zuopeng, Ricardo Brioso, Daniele Loiacono, Guillaume Landry, Adrian Thummerer, Matteo Maspero

机构 * Radiation Physics, Department of Hematology, Oncology ； Radiation Physics, Skåne University Hospital, Lund, Sweden ； Medical Radiation Physics, Department of Clinical Sciences Lund, Lund University, Lund, Sweden ； Radiotherapy Department, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands ； Computational Imaging Group for MR Diagnostics \& Therapy, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands ； Division of Medical Physics in Radiation Oncology, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Germany ； Heidelberg Institute for Radiation Oncology (HIRO) ； National Center for Radiation Research in Oncology (NCRO), Heidelberg, Germany ； Department of Radiation Oncology ； Cyberknife Center, University Hospital of Cologne, Cologne, Germany ； Department of Radiation Oncology, Radboud University Medical Center, Nijmegen, The Netherlands ； Department of Radiation Oncology, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Groningen, The Netherlands ； Department of Radiation Oncology, LMU University Hospital, LMU Munich, Munich, Germany ； Bavarian Cancer Research Center (BZKF), Munich, Germany ； Australian eHealth Research Center, CSIRO, Brisbane, Australia ； School of Computer Science, University of Sydney, Sydney, Australia ； Department of Orthodontics ； Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nuremberg, Germany ； RIKEN Center for Integrative Medical Sciences, Tokyo, Japan ； Erasmus Mundus Joint Master's Degree IPCVai, University of Bordeaux, France ； Computer Science, Huazhong University of Science ； Huazhong University of Science ； Canon Medical Systems (China) CO., LTD., Beijing, China ； Department of Radiation Oncology, Inselspital, Bern University Hospital ； University of Bern, Bern, Switzerland 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；CT(summary_cn,abstract)；medical image(comments)

AI总结 SynthRAD2025挑战赛评估了合成CT生成方法在头颈、胸腔和腹部2362名患者中的性能，通过图像相似性、分割和剂量学指标验证了深度学习在生成CT中的有效性，揭示了MRI到CT转换的持续挑战。

Comments 59 pages total: 26 pages main article + supplementary material; 8 figures in the main manuscript and 3 supplementary figures. Currently under review at the journal Medical Image Analysis (MIA)

A Unified Multi-Phase CT Synthesis and Classification Framework for Kidney Cancer Diagnosis with Incomplete Data

Kwang-Hyun Uhm, Seung-Won Jung, Moon Hyung Choi, Sung-Hoo Hong, Sung-Jea Ko

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

Comments This article has been accepted for publication in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

Journal ref JBHI, 2022

Biceph-Net: A robust and lightweight framework for the diagnosis of Alzheimer's disease using 2D-MRI scans and deep similarity learning

A. H. Rashid, A. Gupta, J. Gupta, M. Tanveer

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

Journal ref IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022

Multimodality Biomedical Image Registration using Free Point Transformer Networks

Zachary M. C. Baum, Yipeng Hu, Dean C. Barratt

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

Comments 10 pages, 4 figures. Accepted for publication at International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) workshop on Advances in Simplifying Medical UltraSound (ASMUS) 2020

MIRROR: Multimodal Intelligent Radiology Reasoning and Observation Reporter

MIRROR：多模态智能放射学推理与观察报告生成器

Vignesh Nagarajan, Sriram Venkatapathy

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Capital One（第一资本金融公司） ； IIT Hyderabad（印度理工学院海得拉巴分校） 纠错

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

AI总结 MIRROR是一款多模态智能放射学报告生成原型，通过分离分类、定位与文本生成环节实现可审计的放射学发现，在ChestMNIST数据集上达到0.729的宏平均AUROC，但受类别不平衡影响存在决策弃权问题。

Comments 8 pages, 5 figures, 5 tables, 24 references

Vision Foundation Models in Radiology: A Scoping Review of Data, Methodology, Evaluation and Clinical Translation

放射学中的视觉基础模型：数据、方法、评估和临床转化的范围综述

Alejandro Vergara-Richart, Xavier Rafael-Palou, Almudena Fuster-Matanzo, Ignacio Iborra Roncales, Ángel Alberich-Bayarri, Ana Jiménez-Pastor

机构 * Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） 纠错

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

AI总结 对2017年1月至2026年3月关于放射成像数据训练基础模型的研究综述，涵盖数据、架构、评估等方面。Transformer架构和自监督预训练为主，评估集中在分割和分类。虽有可迁移性，但临床转化因多种问题受限。

Comments 33 pages, 8 tables, 2 figures

MNet++: Extended 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation

MNet++: 用于各向异性医学图像分割的扩展2D/3D网络

Kirsten Odendaal, Rade Bajic

机构 * School of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算学院） 纠错

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

AI总结 本文复现并扩展了混合2D/3D卷积网络MNet，引入自适应融合门控和VMamba状态空间模块，在保持各向异性鲁棒性的同时提升分割性能。

L-TGVN: Leveraging Longitudinal Priors for Personalized Rapid MRI

L-TGVN：利用纵向先验进行个性化快速MRI

Arda Atalık, Sumit Chopra, Daniel K. Sodickson

机构 * NYU Center for Data Science（纽约大学数据科学中心） ； Center for Advanced Imaging Innovation and Research (CAI²R)（先进成像创新与研究中心） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； Function Health 纠错

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

AI总结 提出L-TGVN，一种利用纵向先验作为侧信息从高度欠采样测量中重建当前扫描的变分网络，无需显式配准并适应协议差异，在定量指标和结构保持上优于基线方法。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Disentangling Sampling from Training Budget in Class-Imbalanced CT Body Composition Segmentation

在CT身体成分分割中解耦采样与训练预算

Iason Skylitsis, Dimitrios Karkalousos, Ivana Išgum

机构 * Amsterdam University Medical Center（阿姆斯特丹大学医学中心） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Informatics Institute, Faculty of Science（信息学院，科学学院） ； Department of Radiology（放射科） ； Mayo Clinic Rochester（罗切斯特梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于少样本学习的episodic采样方法，用于解决医学图像分割中的类别不平衡问题，通过解耦采样与训练预算，提高了小数据集下的分割性能。

Attention-Mamba: A Mamba-Enhanced Multi-Scale Parallel Inference Network for Medical Image Segmentation

Attention-Mamba: 一种增强Mamba的多尺度并行推理网络用于医学图像分割

Yanhua Zhang, Ke Zhang, Jingyu Wang, Gabriella Balestra, Samanta Rosati, Yulin Wu, Wuwei Wang, Valentina Giannini

机构 * School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University（航天学院，西北工业大学） ； Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino（电信系，托斯卡纳理工学院） ； Beijing Aerospace Automatic Control Research Institute（北京航天自动控制研究所） ； Xi'an University of Posts and Telecommunications（西安邮电大学） ； Department of Oncology, University of Turin（肿瘤科，都灵大学） ； Candiolo Cancer Institute, FPO-IRCCS（坎迪奥利癌症研究所，FPO-IRCCS） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于Mamba的多尺度并行网络，通过多尺度特征提取和递归对齐模块提升医学图像分割性能，实现高效准确的分割结果。

Comments 14 pages, 9 figures and 8 Tables

GAZE: Grounded Agentic Zero-shot Evaluation with Viewer-Level Tools and Literature Retrieval on Rare Brain MRI

GAZE：基于视图级工具和文献检索的 grounded 零样本评估

Duaa Alim, Mogtaba Alim, Liam Chalcroft

机构 * Imperial College London, UK（伦敦帝国学院） ； University of Toronto, Canada（多伦多大学） ； University College London, UK（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,summary_cn)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 GAZE框架通过调用视图级工具和文献检索工具，使医学VLM在迭代方式下工作，实现对罕见脑MRI的零样本评估，提升病变定位和诊断准确率。

Intelligent Healthcare Imaging Platform: A VLM-Based Framework for Automated Medical Image Analysis and Clinical Report Generation

智能医疗影像平台：基于视觉语言模型的自动化医学图像分析与临床报告生成框架

Samer Al-Hamadani

机构 * Automated Manufacturing Department/Al-Khwarizmi College of Engineering/ University of Baghdad/Gilgamesh University（自动化制造部门/阿尔·卡瓦尔齐米工程学院/巴格达大学/吉尔伽美什大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的智能多模态框架，用于自动化医学图像分析和临床报告生成，结合视觉特征提取与自然语言处理，实现上下文图像解释，并通过多层可视化技术提升临床信心。

Comments 32 pages, 14 figures, 6 tables

Lightweight 3D Convolutional Neural Network for Schizophrenia diagnosis using MRI Images and Ensemble Bagging Classifier

P Supriya Patro, Tripti Goel, S A VaraPrasad, M Tanveer, R Murugan

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、q-bio

BIAS: Transparent reporting of biomedical image analysis challenges

Lena Maier-Hein, Annika Reinke, Michal Kozubek, Anne L. Martel, Tal Arbel, Matthias Eisenmann, Allan Hanbuary, Pierre Jannin, Henning Müller, Sinan Onogur, Julio Saez-Rodriguez, Bram van Ginneken, Annette Kopp-Schneider, Bennett Landman

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

Comments 2 Appendices - Appendix A: BIAS reporting guideline for biomedical image analysis challenges, Appendix B: Glossary; 2 Supplements - Suppl 1: Form for summarizing information on challenge organization, Suppl 2: Structured description of a challenge design

Bridging Radiology and Pathology: A DICOM-Based Framework for Multimodal Mapping and Integrated Visualization

连接放射学与病理科：基于DICOM的多模态映射与集成可视化框架

Nilesh P. Rijhwani, Titus J. Brinker, Peter Neher, Marco Nolden, Klaus Maier-Hein, Maximilian Fischer, Christoph Wies

专题命中 医学影像 ：pathology(title,abstract)；radiology(title,abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出一种基于DICOM的跨学科工具，通过多模态映射和集成可视化，促进放射学与病理科的协同分析与研究。

PathCo-LatticE: Pathology-Constrained Lattice-Of Experts Framework for Fully-supervised Few-Shot Cardiac MRI Segmentation

PathCo-LatticE: 一种受病理约束的专家 lattice 框架，用于全监督的少样本心脏 MRI 分割

Mohamed Elbayumi, Mohammed S. M. Elbaz

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

AI总结 PathCo-LatticE通过病理引导的合成监督和动态专家lattice框架，在少样本心脏MRI分割中实现优于现有方法的性能，并在无目标域微调的情况下实现接近全监督的准确率。

Comparative Analysis of GAN and Diffusion for MRI-to-CT translation

Emily Honey, Anders Helbo, Jens Petersen

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark（哥本哈根大学计算机科学系） ； Department of Oncology, Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark（哥本哈根医院肿瘤科） 纠错

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

MRSegmentator: Multi-Modality Segmentation of 40 Classes in MRI and CT

Hartmut Häntze, Lina Xu, Christian J. Mertens, Felix J. Dorfner, Leonhard Donle, Felix Busch, Avan Kader, Sebastian Ziegelmayer, Nadine Bayerl, Nassir Navab, Daniel Rueckert, Julia Schnabel, Hugo JWL Aerts, Daniel Truhn, Fabian Bamberg, Jakob Weiß, Christopher L. Schlett, Steffen Ringhof, Thoralf Niendorf, Tobias Pischon, Hans-Ulrich Kauczor, Tobias Nonnenmacher, Thomas Kröncke, Henry Völzke, Jeanette Schulz-Menger, Klaus Maier-Hein, Mathias Prokop, Bram van Ginneken, Alessa Hering, Marcus R. Makowski, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Department of Radiology, Charité - Universitätsmedizin Berlin（柏林查理医院放射科） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Diagnostic Image Analysis Group, Radboud University Medical Center（拉德堡德大学医学中心诊断图像分析组） ； School of Medicine and Health, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital（医学与健康学院，莱比锡大学医院） ； Institute of Radiology, University Hospital Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg（埃朗根大学医院放射科，埃朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Laboratory for Computer Aided Medical Procedures, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学计算机辅助医疗程序实验室） ； Chair for AI in Medicine and Healthcare, Klinikum rechts der Isar, Technical University Munich（医学与健康中的AI教授职位，莱比锡大学医院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

Comments 17 pages, 6 figures; updated data; completed co-author info

SRE-Conv: Symmetric Rotation Equivariant Convolution for Biomedical Image Classification

Yuexi Du, Jiazhen Zhang, Tal Zeevi, Nicha C. Dvornek, John A. Onofrey

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

Comments Accepted by IEEE ISBI 2025 4-page paper

Early Diagnosis of Alzheimer's Diseases and Dementia from MRI Images Using an Ensemble Deep Learning

Mozhgan Naderi, Maryam Rastgarpour, Amir Reza Takhsha

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

Early diagnosis of Alzheimer's disease from MRI images with deep learning model

Sajjad Aghasi Javid, Mahmood Mohassel Feghhi

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

Comments 7 pages, 3 figures, Presented at the 20-th CSI International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP) 21-22 February, 2024, Mazandaran University of Science and Technology, Babol, Iran

Leveraging Deep Learning and Xception Architecture for High-Accuracy MRI Classification in Alzheimer Diagnosis

Shaojie Li, Haichen Qu, Xinqi Dong, Bo Dang, Hengyi Zang, Yulu Gong

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

Hybridized Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory for Improved Alzheimer's Disease Diagnosis from MRI Scans

Maleka Khatun, Md Manowarul Islam, Habibur Rahman Rifat, Md. Shamim Bin Shahid, Md. Alamin Talukder, Md Ashraf Uddin

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

Comments Accepted In The 26th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT) On 13-15 December 2023

Vision Transformers and Bi-LSTM for Alzheimer's Disease Diagnosis from 3D MRI

Taymaz Akan, Sait Alp, Mohammad A. N Bhuiyanb

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

Duke Spleen Data Set: A Publicly Available Spleen MRI and CT dataset for Training Segmentation

Yuqi Wang, Jacob A. Macdonald, Katelyn R. Morgan, Danielle Hom, Sarah Cubberley, Kassi Sollace, Nicole Casasanto, Islam H. Zaki, Kyle J. Lafata, Mustafa R. Bashir

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

LCDctCNN: Lung Cancer Diagnosis of CT scan Images Using CNN Based Model

Muntasir Mamun, Md Ishtyaq Mahmud, Mahabuba Meherin, Ahmed Abdelgawad

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

Comments 8, accepted by 10th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN 2023)

Convolutional Neural Networks with Intermediate Loss for 3D Super-Resolution of CT and MRI Scans

Mariana-Iuliana Georgescu, Radu Tudor Ionescu, Nicolae Verga

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

Comments Accepted in IEEE Access