医学 AI

Improving Lesion Segmentation in Medical Images by Global and Regional Feature Compensation

通过全局和区域特征补偿改进医学图像中的病变分割

Chuhan Wang, Zhenghao Chen, Jean Y. H. Yang, Jinman Kim

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

AI总结 本文提出GRCSF框架，通过全局和区域特征补偿提升医学图像中病变分割的精度与鲁棒性。

Fast-RF-Shimming: Accelerate RF Shimming in 7T MRI using Deep Learning

快速射频校正：利用深度学习加速7T MRI中的射频校正

Zhengyi Lu, Hao Liang, Ming Lu, Xiao Wang, Xinqiang Yan, Yuankai Huo

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Vanderbilt University（电气与计算机工程系，范德比尔特大学） ； Vanderbilt University Institute of Imaging Science, Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心影像科学研究院） ； Department of Radiology and Radiological Sciences, Vanderbilt University Medical Center（放射学与放射科学系，范德比尔特大学医学中心） ； Computational Science and Engineering Division, Oak Ridge National Laboratory（计算科学与工程 division，橡树岭国家实验室） ； Department of Computer Science, Vanderbilt University（计算机科学系，范德比尔特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于深度学习的快速射频校正方法，通过残差网络和非均匀场检测器实现7T MRI中射频校正的高效处理，显著提升速度和准确性。

Journal ref 10.1016/j.metrad.2025.100166

SAM3-Adapter: Efficient Adaptation of Segment Anything 3 for Camouflage Object Segmentation, Shadow Detection, and Medical Image Segmentation

SAM3-Adapter: 高效适应Segment Anything 3用于伪装物分割、阴影检测和医学图像分割

Tianrun Chen, Runlong Cao, Xinda Yu, Lanyun Zhu, Chaotao Ding, Deyi Ji, Cheng Chen, Qi Zhu, Chunyan Xu, Papa Mao, Ying Zang

机构 * KOKONI, Moxin (Huzhou) Tech. Co., LTD（摩西（湖州）科技有限公司） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Information Engineering, Huzhou University（湖州大学信息工程学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学电子与电气工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 SAM3-Adapter通过高效适配框架提升SAM3在伪装物分割、阴影检测和医学影像分割等任务中的性能。

DEAP-3DSAM: Decoder Enhanced and Auto Prompt SAM for 3D Medical Image Segmentation

DEAP-3DSAM：解码器增强和自动提示的SAM用于3D医学图像分割

Fangda Chen, Jintao Tang, Pancheng Wang, Ting Wang, Shasha Li, Ting Deng

机构 * College of Computer Science and Tech.（计算机科学与技术学院） ； National University of Defense Tech.（国防科技大学） ； Department of GI Medical Onco.（胃肠医学肿瘤科） ； TMUCIH, NCRCC（TMUCIH、NCRCC） 纠错

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

AI总结 DEAP-3DSAM通过特征增强解码器和双注意力提示器，实现了3D医学图像分割的自动提示和高效分割。

Comments Accepted by BIBM 2024

HiFi-MambaV2: Hierarchical Shared-Routed MoE for High-Fidelity MRI Reconstruction

HiFi-MambaV2：分层共享路由MoE用于高保真MRI重建

Pengcheng Fang, Hongli Chen, Guangzhen Yao, Jian Shi, Fangfang Tang, Xiaohao Cai, Shanshan Shan, Feng Liu

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

AI总结 HiFi-MambaV2通过分层共享路由MoE和频率一致拉普拉斯金字塔，实现高保真MRI重建，优于多种基线模型。

Automatic Multi-View X-Ray/CT Registration Using Bone Substructure Contours

自动多视角X射线/CT配准使用骨亚结构轮廓

Roman Flepp, Leon Nissen, Bastian Sigrist, Arend Nieuwland, Nicola Cavalcanti, Philipp Fürnstahl, Thomas Dreher, Lilian Calvet

机构 * University Children’s Hospital Zürich（苏黎世儿童医院大学医院） ； University Hospital Balgrist, University of Zurich（苏黎世大学医院巴尔格里斯分院） ； Department of Orthopedic Surgery（骨科部门） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于骨亚结构轮廓的自动多视角X射线/CT配准方法，实现了亚毫米精度并提高了实用性。

Comments This paper was accepted to IPCAI 2025. The Project Webpage is: https://rflepp.github.io/BoneSubstructureContours2D3DRegistration/

CT-CFAR A Robust CFAR Detector Based on CLEAN and Truncated Statistics in Sidelobe-Contaminated Environments

基于CLEAN和截断统计的CT-CFAR稳健检测器：在旁瓣污染环境中的一种稳健CFAR检测算法

Jiachen Zhu, Fangjiong Chen, Jie Wu, Ming Xia

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

AI总结 本文提出一种基于CLEAN和截断统计的CT-CFAR检测器，用于在旁瓣污染环境下实现高精度目标检测，提升鲁棒性和计算效率。

Large-Scale Pre-training Enables Multimodal AI Differentiation of Radiation Necrosis from Brain Metastasis Progression on Routine MRI

大规模预训练使多模态AI能够区分放射性坏死与脑转移瘤进展的常规MRI

Ahmed Gomaa, Annette Schwarz, Ludwig Singer, Arnd Dörfler, Matthias Stefan May, Pluvio Stephan, Ishita Sheth, Juliane Szkitsak, Katharina Breininger, Yixing Huang, Benjamin Frey, Oliver Schnell, Daniel Delev, Roland Coras, Daniel Höfler, Philipp Schubert, Jenny Stritzelberger, Sabine Semrau, Andreas Maier, Dieter H Heiland, Udo S. Gaipl, Andrea Wittig, Rainer Fietkau, Christoph Bert, Stefanie Corradini, Florian Putz

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

AI总结 本研究通过大规模预训练和多模态深度学习策略，利用常规MRI区分放射性坏死与肿瘤进展，实现高准确率的可解释AI解决方案。

HyM-UNet: Synergizing Local Texture and Global Context via Hybrid CNN-Mamba Architecture for Medical Image Segmentation

HyM-UNet: 通过混合CNN-Mamba架构协同局部纹理和全局上下文进行医学图像分割

Haodong Chen, Xianfei Han, Qwen

机构 * School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Communications (BUPT)（信息与通信工程学院，北京邮电大学） ； Alibaba Cloud AI Labs（阿里云人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 HyM-UNet通过混合CNN-Mamba架构，结合局部纹理和全局上下文，提升医学图像分割的精度与效率。

TransLK-Net: Entangling Transformer and Large Kernel for Progressive and Collaborative Feature Encoding and Decoding in Medical Image Segmentation

TransLK-Net: 将变换器与大核结合以实现医学图像分割中的渐进性和协作性特征编码与解码

Jin Yang, Daniel S. Marcus, Aristeidis Sotiras

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

AI总结 TransLK-Net通过结合变换器与大核卷积，改进医学图像分割的特征编码与解码过程。

Comments 7 figures

An Artificial Intelligence Framework for Measuring Human Spine Aging Using MRI

基于MRI的人类脊柱衰老测量人工智能框架

Roozbeh Bazargani, Saqib Abdullah Basar, Daniel Daly-Grafstein, Rodrigo Solis Pompa, Soojin Lee, Saurabh Garg, Yuntong Ma, John A. Carrino, Siavash Khallaghi, Sam Hashemi

机构 * Prenuvo（普瑞努瓦） ； Weill Cornell Medical College（韦尔·科恩医学学院） ； Hospital for Special Surgery（专科医院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于MRI的人工智能框架，通过深度学习方法估计脊柱年龄，利用脊柱年龄差距作为衡量整体脊柱健康的生物标志物。

Comments 17 pages, 7 figures

Continual Alignment for SAM: Rethinking Foundation Models for Medical Image Segmentation in Continual Learning

持续对齐用于SAM：重新思考面向持续学习的医学图像分割的基础模型

Jiayi Wang, Wei Dai, Haoyu Wang, Sihan Yang, Haixia Bi, Jian Sun

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； School of Information and Communications Engineering, Xi’an Jiaotong University（信息与通信工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（数学与统计学学院） 纠错

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

AI总结 CA-SAM通过引入对齐层，实现了在持续学习中高效适应医学图像分割，提升性能并减少计算开销。

Flow-Guided Implicit Neural Representation for Motion-Aware Dynamic MRI Reconstruction

基于流引导的隐式神经表示用于运动感知的动态MRI重建

Baoqing Li, Yuanyuan Liu, Congcong Liu, Qingyong Zhu, Jing Cheng, Yihang Zhou, Hao Chen, Zhuo-Xu Cui, Dong Liang

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； Research Center for Medical AI, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所医学人工智能研究中心） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于流引导的隐式神经表示框架，用于动态MRI中同时恢复图像和运动场，提升重建质量与时间一致性。

Comments 10 pages, 7 figures

Acquisition Time-Informed Breast Tumor Segmentation from Dynamic Contrast-Enhanced MRI

基于动态对比增强MRI的肿瘤分割：考虑成像时间

Rui Wang, Yuexi Du, John Lewin, R. Todd Constable, Nicha C. Dvornek

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种利用成像时间信息提升乳腺DCE-MRI肿瘤分割性能的方法，通过FiLM层调节模型特征，提高分割精度和泛化能力。

Comments 5 pages, 3 figures

Medverse: A Universal Model for Full-Resolution 3D Medical Image Segmentation, Transformation and Enhancement

Medverse: 一种用于全分辨率3D医学图像分割、转换和增强的通用模型

Jiesi Hu, Jianfeng Cao, Yanwu Yang, Chenfei Ye, Yixuan Zhang, Hanyang Peng, Ting Ma

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

AI总结 Medverse是一种针对3D医学影像的通用上下文学习模型，通过多任务和多尺度学习提升医学图像分割、转换和增强的性能。

MaskMed: Decoupled Mask and Class Prediction for Medical Image Segmentation

MaskMed: 解耦的掩码与类别预测用于医学图像分割

Bin Xie, Gady Agam

机构 * Department of Computer Science, Illinois Institute of Technology, USA（计算机科学系，伊利诺伊理工大学） 纠错

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

AI总结 MaskMed通过解耦的掩码与类别预测方法，实现了医学图像分割的高效全尺度融合，提升了分割性能。

Self Pre-training with Topology- and Spatiality-aware Masked Autoencoders for 3D Medical Image Segmentation

Pengfei Gu, Huimin Li, Yejia Zhang, Chaoli Wang, Danny Z. Chen

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

A Denoising Framework for Real-World Ultra-Low-Dose Lung CT Images Based on an Image Purification Strategy

Guoliang Gong, Man Yu

机构 * Tianjin University of Science and Technology（天津科技大学） ； Department of Radiology, Tianjin Hospital（天津医院放射科） 纠错

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

Breast density in MRI: an AI-based quantification and relationship to assessment in mammography

Yaqian Chen, Lin Li, Hanxue Gu, Haoyu Dong, Derek L. Nguyen, Allan D. Kirk, Maciej A. Mazurowski, E. Shelley Hwang

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

Comments 13 pages, 5 figures

Journal ref npj Breast Cancer 11, 115 (2025)

MRI Embeddings Complement Clinical Predictors for Cognitive Decline Modeling in Alzheimer's Disease Cohorts

Nathaniel Putera, Daniel Vilet Rodríguez, Noah Videcrantz, Julia Machnio, Mostafa Mehdipour Ghazi

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

Comments Accepted at SPIE - Medical Imaging Conference 2026

SAM-Fed: SAM-Guided Federated Semi-Supervised Learning for Medical Image Segmentation

Sahar Nasirihaghighi, Negin Ghamsarian, Yiping Li, Marcel Breeuwer, Raphael Sznitman, Klaus Schoeffmann

机构 * Institute of Information Technology (ITEC), University of Klagenfurt, Austria（信息科技研究所（ITEC），克莱芬福特大学，奥地利） ； Center for Artificial Intelligence in Medicine, University of Bern, Switzerland（医学人工智能中心，伯恩大学，瑞士） ； Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology, Netherlands（生物医学工程系，埃因霍温理工大学，荷兰） 纠错

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

Zero-Training Task-Specific Model Synthesis for Few-Shot Medical Image Classification

Yao Qin, Yangyang Yan, YuanChao Yang, Jinhua Pang, Huanyong Bi, Yuan Liu, HaiHua Wang

机构 * AI Innovation Department, Beijing 1st BioTech Group Co., Ltd.（人工智能创新部门，北京第一生物科技集团有限公司） ； Diplomatic Negotiation Simulation and Data Laboratory, China Foreign Affairs University（外交谈判模拟与数据实验室，中国外交学院） 纠错

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

LINGUAL: Language-INtegrated GUidance in Active Learning for Medical Image Segmentation

Md Shazid Islam, Shreyangshu Bera, Sudipta Paul, Amit K. Roy-Chowdhury

机构 * UC Riverside（加州大学河滨分校） ； Samsung Research America（三星美国研究机构） 纠错

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

Generalizable 7T T1-map Synthesis from 1.5T and 3T T1 MRI with an Efficient Transformer Model

Zach Eidex, Mojtaba Safari, Tonghe Wang, Vanessa Wildman, David S. Yu, Hui Mao, Erik Middlebrooks, Aparna Kesarwala, Xiaofeng Yang

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

Enhancing Neuro-Oncology Through Self-Assessing Deep Learning Models for Brain Tumor Unified Model for MRI Segmentation

Andrew Zhou

机构 * The Quarry Lane School（Quarry Lane 学校） 纠错

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

Medical Knowledge Intervention Prompt Tuning for Medical Image Classification

Ye Du, Nanxi Yu, Shujun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

Comments IEEE Transactions on Medical Imaging (Early Access) July 2025

MAISI-v2: Accelerated 3D High-Resolution Medical Image Synthesis with Rectified Flow and Region-specific Contrastive Loss

Can Zhao, Pengfei Guo, Dong Yang, Yucheng Tang, Yufan He, Benjamin Simon, Mason Belue, Stephanie Harmon, Baris Turkbey, Daguang Xu

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

Comments Accepted by AAAI 2026

Unsupervised patch-based dynamic MRI reconstruction using learnable tensor function with implicit neural representation

Yuanyuan Liu, Yuanbiao Yang, Jing Cheng, Zhuo-Xu Cui, Qingyong Zhu, Congcong Liu, Yuliang Zhu, Jingran Xu, Hairong Zheng, Dong Liang, Yanjie Zhu

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

Coordinative Learning with Ordinal and Relational Priors for Volumetric Medical Image Segmentation

Haoyi Wang

机构 * School of Engineering, Computing ； Mathematics, University of Plymouth 纠错

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

S2D-ALIGN: Shallow-to-Deep Auxiliary Learning for Anatomically-Grounded Radiology Report Generation

Jiechao Gao, Chang Liu, Yuangang Li

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