医学 AI

Improving Automatic Summarization of Radiology Reports through Mid-Training of Large Language Models

通过在大语言模型中段训练改进放射报告的自动摘要

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Ziyi Chen, Mengyuan Zhang, Jieting Li Lu, Yonghui Wu

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics（健康结果与生物医学信息学系） ； Department of Engineering Education（工程教育系） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)

AI总结 本文提出在大语言模型中段训练的方法，通过三种策略提升放射报告摘要效果，实验表明GatorTronT5-Radio在文本和事实性指标上表现最佳，且在少样本学习中表现更优。

Alternative winding patterns for twisted solenoid coils with improved characteristics for TRASE MRI

扭曲线圈的替代绕线模式用于TRASE MRI的改进特性

Nahid Ghomimolkar, Alexander E. Krosney, Christopher P. Bidinosti

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文研究了扭曲线圈的不同绕线模式，通过Biot-Savart模拟分析磁场均匀性和相位线性，发现离散环结构在节省线材方面更优，适合TRASE MRI应用。

Comments 22 pages, 12 figures

Journal ref Journal of Magnetic Resonance 388 (2026) 108068

DosimeTron: Automating Personalized Monte Carlo Radiation Dosimetry in PET/CT with Agentic AI

DosimeTron：利用代理AI自动化PET/CT中的个性化蒙特卡洛辐射剂量学

Eleftherios Tzanis, Michail E. Klontzas, Antonios Tzortzakakis

机构 * Division of Radiology, Department for Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院临床科学、干预与技术系放射学部门） ； Artificial Intelligence and Translational Imaging (ATI) Lab, Department of Radiology, School of Medicine, University of Crete（克里特大学医学院放射学系人工智能与转化影像实验室） ； Department of Nuclear Medicine and Medical Physics, Section Nuclear Medicine Huddinge, Karolinska University Hospital（卡罗林斯卡大学医院核医学与医学物理系胡丁厄核医学部门） ； Department of Nuclear Medicine and Medical Physics, Theranostics Trial Center, Karolinska University Hospital（卡罗林斯卡大学医院核医学与医学物理系治疗诊断试验中心） ； Computational Biomedicine Laboratory, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology Hellas (ICS - FORTH)（研究与技术基金会计算机科学研究所计算生物医学实验室） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文提出DosimeTron，一种基于代理AI的系统，用于自动化PET/CT检查中的患者特定蒙特卡洛内部辐射剂量学，通过自然语言交互实现DICOM元数据提取、图像预处理、MC模拟、器官分割和剂量报告，验证了其在114例病例和22个器官上的高精度与临床可行性。

CT Saturation Detection and Compensation: A Hybrid Physical Model- and Data-Driven Method

CT饱和检测与补偿：一种混合物理模型与数据驱动的方法

Songhao Yang, Yubo Zhang, Zhiguo Hao, Zexuan Lin, Baohui Zhang

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文提出一种混合方法检测并补偿CT饱和，结合数据驱动模型和物理模型，避免了传统方法的参数调整问题，提升了泛化能力和可解释性。

High-resolution ultra-low-field MRI with SNRAware denoising

高分辨率超低场MRI与SNRAware去噪

Teresa Guallart-Naval, Hui Xue, José M. Algarín, Eli G. Castanon, Jesús Conejero, Fernando Galve, Mary A. Nassejje, John Stairs, Lorena Vega-Cid, Michael Hansen, Joseba Alonso

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于SNRAware框架的深度学习去噪模型，用于提升超低场MRI的信噪比，通过实验验证其在不同参数下的性能，展示其在临床3T协议中可比拟的空间分辨率，并指出去噪依赖初始信噪比及训练域匹配的问题。

Comments 13 pages, 9 figures, comments welcome

Bayesian Model Comparison of $R_h=ct$ versus $Λ$CDM using HII galaxy Hubble diagram

基于HII星系哈勃图的$R_h=ct$与$Λ$CDM的贝叶斯模型比较

Yuva Himanshu Pallam, Shantanu Desai

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文通过贝叶斯模型比较，分析$R_h=ct$与$Λ$CDM/$w$CDM在HII星系和巨外星系HII区域数据集中的优劣，发现基于普朗克宇宙学的正态先验下，$R_h=ct$对$Λ$CDM有显著优势，对$w$CDM则边缘优势。

Comments 9 pages, 3 figures. Accepted for publication in Physics Letters A

STEPC: A Multi-energy Nonuniform Response Calibration Framework for Photon-Counting Micro-CT in Multi-material Imaging

STEPC：一种多能非均匀响应校准框架，用于多材料成像的光子计数微CT

Enze Zhou, Wenjian Li, Wenting Xu, Yuwei Lu, Shangbin Chen, Shaoyang Wang, Gang Zheng, Tianwu Xie, Qian Liu

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文提出STEPC框架，通过多能投影建模和非均匀误差校正，提升多材料成像的测量精度与图像质量，实验显示其在非对比和对比增强场景中均表现优异。

Comments 16 pages, 15 figures. accepted by TIM

Journal ref IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Early Access, 2026

Statistical modeling of breast cancer radiomic features and hazard using image registration-aided longitudinal CT data

基于图像配准的纵向CT数据的乳腺癌放射组学特征统计建模与危险性分析

Subrata Mukherjee, Qian Cao, Thibaud Coroller, Ravi K. Samala, Nicholas Petrick, Berkman Sahiner

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文利用纵向CT数据，开发了结合图像配准的放射组学生存模型，通过多源数据整合和生存分析，提升对进展自由生存的预测能力。

Comments 18 pages, 8 figure, 2 tables. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2501.06814

Twist-Tuned Bilayer Metasurface for 3T MRI

双层扭态超材料用于3T MRI

Ingrid Torres, Raquel Rodriguez, Robert W. Laird, Angela R. Laird, Alex Krasnok

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出一种双层扭态超材料，通过旋转和调整间隙实现被动MRI超材料的调谐，使设备在负载下仍能保持共振频率，为MRI提供可调的射频附件。

Feasibility of Augmented Reality-Guided Robotic Ultrasound with Cone-Beam CT Integration for Spine Procedures

增强现实引导的机器人超声与锥束CT整合在脊柱手术中的可行性

Tianyu Song, Felix Pabst, Feng Li, Yordanka Velikova, Miruna-Alexandra Gafencu, Yuan Bi, Ulrich Eck, Nassir Navab

机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures(CAMP), Technical University of Munich(TUM)（计算机辅助医疗程序系（CAMP），慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于光学透视增强现实的机器人系统，结合锥束CT与超声成像，提升脊柱手术中针具定位的准确性和效率，降低认知负荷。

Comments 8 pages, 7 figures

Fast undersampled dynamic MRI reconstruction using explicit representation learning with Gaussian splatting

快速动态MRI重建：利用显式表示学习与高斯点溅射

M. L. Terpstra, C. A. T. van den Berg

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出利用显式表示学习与高斯点溅射方法，实现高效个性化动态MRI重建，可在60秒内训练高斯点并以0.5ms/d的推理时间获得高质量心脏MRI。

Comments Accepted at ISMRM 2026

Characterizing the Radiation Dose to Measurement Accuracy Relationship across Multiple Metrics in Opportunistic Chest CT

表征机会性胸部CT多指标测量精度与辐射剂量关系

Boyuan Li, Carolyn C. Chang, Jake J. Kim, Jia Wang, Justin R Tse, Natalie S. Lui, Haiwei Henry Guo, Adam S. Wang

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 研究通过模拟低剂量CT图像和真实世界数据，分析机会性CT在不同剂量下多指标测量精度的变化，发现HU偏倚和分割失败对性能影响不同，需针对性优化筛查方案。

Comments 29 pages, 9 figures

Leaky-wave Coil Element with Improved Tx-efficiency for 7 T MRI Using a Non-Uniform Current Design

具有改进发射效率的泄漏波线圈元件用于7T MRI的非均匀电流设计

K. Popova, R. Balafenidev, J. T. Svejda, A. Rennings, A. J. Raaijmakers, C. M. Collins, R. Lattanzi, D. Erni, G. Solomakha

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出利用非共振泄漏波方法优化射频线圈的表面电流分布，以提高7T MRI中目标区域的B1+场强度，相比分段偶极子有显著提升。

A fully open-source framework for streaming and cloud-processing of low-field MRI data

一种完全开源的低场MRI数据流和云处理框架

T. Guallart-Naval, J. Stairs, J. M. Algarín, H. Xue, J. Benlloch, P. Benlloch, J. Borreguero, J. Conejero, F. Galve, P. García-Cristóbal, M. Lacalle, B. Lena, L. Porcar, S. J. Schiff, A. Webb, M. Hansen, J. Alonso

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出一种完全开源的框架，用于低场MRI数据的实时流式传输和云处理，解决便携式MRI系统中高级重建和后处理流程的计算需求。

Comments 10 pages, 7 figures

Compton-thick AGN in the NuSTAR Era. XI. Analyzing 11 CT-AGN Candidates Selected with Machine Learning

NuSTAR时代Compton厚AGN的分析。XI.基于机器学习选出的11个CT-AGN候选人的分析

Ross Silver, Nuria Torres-Alba, Stefano Marchesi, Vittoria Gianolli, Isaiah Cox, Dhrubojyoti Sengupta, Indrani Pal, Marco Ajello, Xiurui Zhao, Kouser Imam, Anuvab Banerjee

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文利用UXClumpy和RXTorusD模型分析11个CT-AGN候选人的X射线光谱，发现其中部分天体具有高柱密度，并比较了两种模型在光子指数和柱密度上的一致性。

Quantum Sensing MRI for Noninvasive Detection of Neuronal Electrical Activity in Human Brains

量子传感MRI用于非侵入性检测人类大脑神经元电信号

Yongxian Qian, Ying-Chia Lin, Seyedehsara Hejazi, Kamri Clarke, Kennedy Watson, Xingye Chen, Nahbila-Malikha Kumbella, Justin Quimbo, Abena Dinizulu, Simon Henin, Yulin Ge, Arjun Masurkar, Anli Liu, Yvonne W. Lui, Fernando E. Boada

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出量子传感MRI技术，利用临床MRI系统直接检测神经元活动引起的磁场，通过水分子中的质子自旋实现非侵入性神经电信号检测，为功能性成像提供新方法。

Comments 26 pages, 8 figures, 2 tables, and Supplementary Information

Reconstruction of the Complete Vocal Tract Contour Through Acoustic to Articulatory Inversion Using Real-Time MRI Data

通过实时MRI数据实现完整声带轮廓的重建

Sofiane Azzouz, Pierre-André Vuissoz, Yves Laprie

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于实时MRI数据的完整发音器官逆向建模方法，实现了从声带到嘴唇的整个发音器官轮廓重建，测试精度达到1.65毫米。

Complete reconstruction of the tongue contour through acoustic to articulatory inversion using real-time MRI data

通过实时MRI数据实现舌轮廓的完整重建：利用声音到发声器官的逆向处理

Sofiane Azzouz, Pierre-André Vuissoz, Yves Laprie

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文通过实时MRI数据和深度学习方法实现舌头轮廓的高精度重建，利用Bi-MSTM架构和MFCC特征提升逆向处理的准确性。

A Pipeline for ADNI Resting-State Functional MRI Processing and Quality Control

ADNI静息态功能磁共振成像处理与质量控制的流水线

Saige Rutherford, Zeshawn Zahid, Robert C. Welsh, Andrea Avena-Koenigsberger, Vincent Koppelmans, Amanda F. Mejia

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种ADNI静息态fMRI数据处理流水线，整合数据整理、预处理和质量控制，以提高数据可重复性和大规模研究能力。

CBCT-Based Synthetic CT Generation Using Conditional Flow Matching Model

基于CBCT的合成CT生成使用条件流匹配模型

Junbo Peng, Huiqiao Xie, Tonghe Wang, Xiangyang Tang, Xiaofeng Yang

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本研究提出一种条件流匹配模型，用于从CBCT生成高质量合成CT，提高HU精度并减少伪影，从而提升放射治疗中的器官分割和剂量计算可靠性。

CT-Enabled Patient-Specific Simulation and Contact-Aware Robotic Planning for Cochlear Implantation

基于CT的患者特异性模拟与接触感知的耳蜗植入手术机器人规划

Lingxiao Xun, Gang Zheng, Alexandre Kruszewski, Renato Torres

专题命中 医学影像 ：CT(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于CT的患者特异性模拟与接触感知的耳蜗植入手术机器人规划方法，通过低维可微模型和伪动力学正则化，实现精确的接触力预测和手术安全。

Implicit U-KAN2.0: Dynamic, Efficient and Interpretable Medical Image Segmentation

隐式U-KAN2.0：动态、高效且可解释的医学图像分割

Chun-Wun Cheng, Yining Zhao, Yanqi Cheng, Javier A. Montoya-Zegarra, Carola-Bibiane Schönlieb, Angelica I Aviles-Rivero

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge, UK（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（计算与数据科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Zurich University of Applied Sciences, Switzerland（苏黎世应用科学大学） ； Lucerne Cantonal Hospital, Switzerland（卢塞恩州立医院） ； Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Switzerland（卢塞恩应用科学与艺术大学） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University, China（尤太数学科学中心，清华大学） 纠错

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

AI总结 隐式U-KAN2.0通过结合MultiKAN和二次NODEs，提升了医学图像分割的可解释性和效率，同时降低了计算成本。

Comments Accepted in MICCAI 2025

Measuring What VLMs Don't Say: Validation Metrics Hide Clinical Terminology Erasure in Radiology Report Generation

衡量VLMs不表达的内容：验证指标隐藏了放射学报告生成中的临床术语擦除

Aditya Parikh, Aasa Feragen, Sneha Das, Stella Frank

机构 * DTU Compute, Technical University of Denmark（丹麦技术大学计算机学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)

AI总结 本文提出临床关联位移（CAD）和加权关联擦除（WAE）指标，用于评估放射学报告生成中临床术语的保留情况，揭示当前验证指标在临床术语擦除方面的不足。

Comments This is an extended version of a manuscript currently under review

Design and Control of a Compact Series Elastic Actuator Module for Robots in MRI Scanners

为MRI扫描仪中的机器人设计和控制紧凑型串联弹性执行器模块

Binghan He, Naichen Zhao, David Y. Guo, Charles H. Paxson, Alfredo De Goyeneche, Michael Lustig, Chunlei Liu, Ronald S. Fearing

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（电气工程与计算机科学系，加州大学伯克利分校） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Industrial Engineering, The University of Texas at San Antonio（机械、航空航天与工业工程系，德克萨斯大学圣安东尼奥分校） ； Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种适用于MRI扫描仪的紧凑型串联弹性执行器模块，采用速度源超声电机和扰动观测器控制器，实现了在MRI环境下的高精度扭矩控制。

Modeling Clinical Uncertainty in Radiology Reports: from Explicit Uncertainty Markers to Implicit Reasoning Pathways

在放射学报告中建模临床不确定性：从显式不确定性标记到隐式推理路径

Paloma Rabaey, Jong Hak Moon, Jung-Oh Lee, Min Gwan Kim, Hangyul Yoon, Thomas Demeester, Edward Choi

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)

AI总结 本研究提出Lunguage++基准，通过显式和隐式不确定性建模方法，提升放射学报告中不确定性分析的准确性和应用性。

Respiratory Motion Management in Abdominal MRI: Revisiting the Gap Between Technical Advances and Clinical Translation

腹部MRI中的呼吸运动管理：重新审视技术进步与临床应用之间的差距

Li Feng, Hersh Chandarana

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文探讨腹部MRI中呼吸运动管理技术与临床应用之间的差距，分析了技术进步与实际需求不匹配的原因，并提出未来改进的方向。

Triggering hallucinations in model-based MRI reconstruction via adversarial perturbations

通过对抗扰动在基于模型的MRI重建中引发幻觉

Suna Buğday, Yvan Saeys, Jonathan Peck

机构 * Faculty of Engineering and Architecture/Computer Engineering（工程与建筑学院/计算机工程学院） ； Department of Computer Science, Mathematics and Statistics（计算机科学、数学与统计学系） ； Ghent University（根特大学） ； Data Mining and Modeling for Biomedicine Group（生物医学数据挖掘与建模小组） ； VIB Inflammation Research Center（VIB炎症研究中心） 纠错

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

AI总结 本研究通过对抗扰动揭示了基于模型的MRI重建中生成模型易受幻觉影响的脆弱性，并指出传统检测方法不足，需开发新方法应对

Comments 20 pages

Biomechanics of the abdominal wall before and after ventral hernia repair using dynamic MRI

腹壁生物力学在腹股沟疝修补术前后的动态MRI研究

Victoria Joppin, David Bendahan, Ahmed Ali El Ahmadi, Catherine Masson, Thierry Bege

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本研究利用动态MRI分析腹股沟疝修补术前后腹壁生物力学变化，发现术后肌肉和白线位移显著改变，且术后直腹肌厚度与缺损宽度呈负相关。

Journal ref Hernia, 2025, 29 (1), pp.185

MRI Simulation and Reconstruction Framework for Magnetic Vector Fields

磁矢量场的MRI模拟与重建框架

Fabian Bschorr, Thomas Hüfken, Tobias Lobmeyer, Volker Rasche

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于MATLAB的MRI模拟软件，用于处理非理想磁场下的信号模拟与重建，以提升低场系统设计和新算法研究的效率。

Comments 22 pages, 10 figures, associated Code, see https://github.com/ExCaVI-Ulm/MRISimVecField

A dynamic shim approach for correcting eddy current effects in diffusion-prepared MRI acquisition using a multi-coil AC/DC shim-array

一种动态 shim 方法用于纠正扩散准备 MRI 获取中涡流效应的影响，使用多线圈 AC/DC shim-array

Congyu Liao, Jason P. Stockmann, Zhitao Li, Zhixing Wang, Mengze Gao, Lincoln Craven-Brightman, Monika Sliwiak, Charles Biggs, Jack Glad, Jiazheng Zhou, Yurui Qian, Zheng Zhong, Nan Wang, Hua Wu, Thomas Grafendorfer, Fraser Robb, Bernhard Gruber, Azma Mareyam, Adam B. Kerr, Xiaozhi Cao, Kawin Setsompop

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种动态 shim 方法，利用多线圈 AC/DC shim-array 纠正扩散准备 MRI 中的涡流效应，实现高 b 值成像且无 SNR 损失。

Comments 35 pages, 10 figures

Journal ref Magnetic Resonance in Medicine, 2026