医学 AI

A Pre-trained Foundation Model Framework for Multiplanar MRI Classification of Extramural Vascular Invasion and Mesorectal Fascia Invasion in Rectal Cancer

一种用于直肠癌外侵血管侵袭和腹膜脂肪囊侵袭的多平面MRI分类的预训练基础模型框架

Yumeng Zhang, Shruti Atul Mali, Danial Khan, Sina Amirrajab, Eduardo Ibor-Crespo, Ana Jimenez-Pastor, Gloria Ribas, Silvia Flor-Arnal, Marta Zerunian, Christophe Aube, Luis Marti-Bonmati, Zohaib Salahuddin, Philippe Lambin

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

AI总结 本研究提出一种基于预训练基础模型的框架，通过频域谐振和多平面融合技术，实现了对直肠癌外侵血管侵袭和腹膜脂肪囊侵袭的自动MRI分类，展示了跨机构的高泛化性能。

Comments 27 pages, 9 figures

RadDiff: Describing Differences in Radiology Image Sets with Natural Language

RadDiff：用自然语言描述放射学图像集的差异

Xiaoxian Shen, Yuhui Zhang, Sahithi Ankireddy, Xiaohan Wang, Maya Varma, Henry Guo, Curtis Langlotz, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 RadDiff通过多模态代理系统实现放射学图像集差异的自然语言描述，结合医学知识和多模态推理，在放射学研究配对中取得高准确率，推动临床影像分析的发展。

Lesion Segmentation in FDG-PET/CT Using Swin Transformer U-Net 3D: A Robust Deep Learning Framework

利用Swin Transformer U-Net 3D进行FDG-PET/CT病变分割：一种稳健的深度学习框架

Shovini Guha, Dwaipayan Nandi

机构 * Machine Learning (of Aff.) Institute of Engineering（人工智能与机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SwinUNet3D框架，结合Transformer与U-Net，实现FDG-PET/CT病变分割，提升分割精度与效率。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

Resource-efficient medical image classification for edge devices

边缘设备上的资源高效医疗图像分类

Mahsa Lavaei, Zahra Abadi, Salar Beigzad, Alireza Maleki

机构 * ECE University of Tehran（电子工程系，伊朗德黑兰大学） ； ECE Tehran University（电子工程系，伊朗德黑兰大学） ； Engineering University of St. Thomas, Minnesota（工程系，圣托马斯大学（明尼苏达）） ； Technology Management University of Tehran（技术管理，伊朗德黑兰大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种通过模型量化技术实现边缘设备上高效医疗图像分类的方法，有效降低计算和内存需求，同时保持诊断精度。

Comments Conference paper published in ICAMIDA 2025 (IEEE)

Journal ref Proc. Int. Conf. Appl. Mach. Intelligence and Data Analytics (ICAMIDA), IEEE, 2025

Placenta Accreta Spectrum Detection Using an MRI-based Hybrid CNN-Transformer Model

基于MRI的混合CNN-Transformer模型用于胎盘黏连谱检测

Sumaiya Ali, Areej Alhothali, Ohoud Alzamzami, Sameera Albasri, Ahmed Abduljabbar, Muhammad Alwazzan

机构 * Department of Computer Science, Faculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University（计算机科学系，计算与信息科技学院，国王阿卜杜勒阿齐兹大学） ； Faculty of Medicine, King Abdulaziz University（医学学院，国王阿卜杜勒阿齐兹大学） ； Department of Radiology, King Abdulaziz University Hospital（放射科，国王阿卜杜勒阿齐兹大学医院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于MRI的混合CNN-Transformer模型，用于提高胎盘黏连谱检测的准确性和及时性。

Understanding Benefits and Pitfalls of Current Methods for the Segmentation of Undersampled MRI Data

理解当前方法在低采样MRI数据分割中的优缺点

Jan Nikolas Morshuis, Matthias Hein, Christian F. Baumgartner

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Lucerne（卢塞恩大学） 纠错

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

AI总结 本文首次提出统一基准，比较7种方法在低采样MRI数据分割中的性能，发现简单两阶段方法在分割效果上优于复杂专用方法。

MAISI: Medical AI for Synthetic Imaging

MAISI：医学AI用于合成成像

Pengfei Guo, Can Zhao, Dong Yang, Ziyue Xu, Vishwesh Nath, Yucheng Tang, Benjamin Simon, Mason Belue, Stephanie Harmon, Baris Turkbey, Daguang Xu

机构 * NVIDIA（英伟达公司） ； National Institutes of Health（国家卫生研究院） ； University of Arkansas for Medical Sciences（亚利桑那医学科学大学） 纠错

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

AI总结 MAISI通过扩散模型生成合成CT图像，解决医学影像分析中的数据稀缺和隐私问题，支持灵活的体积维度和体素间距，可应用于多种下游任务。

Comments WACV25 accepted. https://github.com/NVIDIA-Medtech/NV-Generate-CTMR

Novel Deep Learning Architectures for Classification and Segmentation of Brain Tumors from MRI Images

用于从MRI图像中分类和分割脑肿瘤的新型深度学习架构

Sayan Das, Arghadip Biswas

机构 * Jadavpur University（贾梵普大学） 纠错

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

AI总结 本文提出两种新型深度学习架构，用于从MRI图像中准确分类和分割脑肿瘤，分别达到99.38%和99.23%的准确率。

Self-Supervised Joint Reconstruction and Denoising of T2-Weighted PROPELLER MRI of the Lungs at 0.55T

自监督联合重建与去噪0.55T肺部PROPELLER MRI

Jingjia Chen, Haoyang Pei, Christoph Maier, Mary Bruno, Qiuting Wen, Seon-Hi Shin, William Moore, Hersh Chandarana, Li Feng

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

AI总结 本研究提出自监督联合重建与去噪模型，用于提高0.55T肺部PROPELLER MRI的质量，通过自监督学习和噪声统计信息实现去噪，相比传统方法提升图像清晰度和结构完整性。

Towards a vision foundation model for comprehensive assessment of Cardiac MRI

面向全面评估心脏磁共振成像的视觉基础模型

Athira J Jacob, Indraneel Borgohain, Teodora Chitiboi, Puneet Sharma, Dorin Comaniciu, Daniel Rueckert

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

AI总结 本文提出了一种面向心脏磁共振成像全面评估的视觉基础模型，通过自监督学习和微调提升多种临床任务的精度与鲁棒性。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables

GBT-SAM: A Parameter-Efficient Depth-Aware Model for Generalizable Brain tumour Segmentation on mp-MRI

GBT-SAM: 一种参数高效、具有通用性的脑肿瘤分割模型，适用于多参数磁共振成像

Cecilia Diana-Albelda, Roberto Alcover-Couso, Álvaro García-Martín, Jesus Bescos, Marcos Escudero-Viñolo

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 GBT-SAM是一种参数高效、具有通用性的脑肿瘤分割模型，适用于多参数磁共振成像，通过两步微调策略和深度感知模块实现高效分割。

LMLCC-Net: A Semi-Supervised Deep Learning Model for Lung Nodule Malignancy Prediction from CT Scans using a Novel Hounsfield Unit-Based Intensity Filtering

LMLCC-Net：一种用于从CT扫描中预测肺结节恶性程度的半监督深度学习模型，采用新颖的亨斯菲尔德单位基于强度过滤

Tasnia Binte Mamun, Adhora Madhuri, Nusaiba Sobir, Taufiq Hasan

机构 * mHealth Lab, Department of Biomedical Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉国工程与技术大学生物医学工程系mHealth实验室） 纠错

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

AI总结 LMLCC-Net通过结合亨斯菲尔德单位强度过滤与半监督学习，提升肺结节恶性预测的准确性和效率。

Comments 12 pages, 9 figures, 7 tables

AtlasMorph: Learning conditional deformable templates for brain MRI

Marianne Rakic, Andrew Hoopes, S. Mazdak Abulnaga, Mert R. Sabuncu, John V. Guttag, Adrian V. Dalca

机构 * CSAIL MIT（MIT计算机科学与人工智能实验室） ； Cornell Tech（康奈尔大学技术学院） 纠错

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

AGGRNet: Selective Feature Extraction and Aggregation for Enhanced Medical Image Classification

Ansh Makwe, Akansh Agrawal, Prateek Jain, Akshan Agrawal, Priyanka Bagade

机构 * Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔学院） 纠错

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

Rethinking Whole-Body CT Image Interpretation: An Abnormality-Centric Approach

Ziheng Zhao, Lisong Dai, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University（武汉大学仁医院放射科） 纠错

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

Comments 40 pages

Towards Collective Intelligence: Uncertainty-aware SAM Adaptation for Ambiguous Medical Image Segmentation

Mingzhou Jiang, Jiaying Zhou, Junde Wu, Tianyang Wang, Yueming Jin, Min Xu

机构 * Department of Computer Science, The University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校计算机科学系） ； Doctoral Training Centre, University of Oxford（牛津大学博士培训中心） ； Department of Biomedical Engineering and Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学生物医学工程系和电气与计算机工程系） ； Computational Biology Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算生物学系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

CoCoLIT: ControlNet-Conditioned Latent Image Translation for MRI to Amyloid PET Synthesis

Alec Sargood, Lemuel Puglisi, James H. Cole, Neil P. Oxtoby, Daniele Ravì, Daniel C. Alexander

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

Comments Article accepted at AAAI-2026

Enhancing Multimodal Medical Image Classification using Cross-Graph Modal Contrastive Learning

Jun-En Ding, Chien-Chin Hsu, Chi-Hsiang Chu, Shuqiang Wang, Feng Liu

机构 * Department of Systems Engineering, Stevens Institute of Technology, Hoboken, New Jersey, USA（系统工程系，史蒂文斯理工学院） ； Department of Nuclear Medicine, Kaohsiung Chang Gung Memorial Hospital, Kaohsiung, Taiwan（高雄长庚纪念医院核医学部） ； Institute of Statistics, National University of Kaohsiung, Kaohsiung, Taiwan（国立高雄大学统计研究所） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究院，中国科学院） 纠错

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

DiA-gnostic VLVAE: Disentangled Alignment-Constrained Vision Language Variational AutoEncoder for Robust Radiology Reporting with Missing Modalities

Nagur Shareef Shaik, Teja Krishna Cherukuri, Adnan Masood, Dong Hye Ye

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

Comments Accepted for Oral Presentation at the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26), Main Technical Track

CT Radiomics-Based Explainable Machine Learning Model for Accurate Differentiation of Malignant and Benign Endometrial Tumors: A Two-Center Study

Tingrui Zhang, Honglin Wu, Zekun Jiang, Yingying Wang, Rui Ye, Huiming Ni, Chang Liu, Jin Cao, Xuan Sun, Rong Shao, Xiaorong Wei, Yingchun Sun

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

Comments 33 pages, 5 figures, 3 tables

Left Atrial Segmentation with nnU-Net Using MRI

Fatemeh Hosseinabadi, Seyedhassan Sharifi

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

Domain-Adaptive Transformer for Data-Efficient Glioma Segmentation in Sub-Saharan MRI

Ilerioluwakiiye Abolade, Aniekan Udo, Augustine Ojo, Abdulbasit Oyetunji, Hammed Ajigbotosho, Aondana Iorumbur, Confidence Raymond, Maruf Adewole

机构 * Federal University of Agriculture Abeokuta（非洲联邦农业大学阿贝奥克塔） 纠错

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

Comments 4 pages, 2 figures. Accepted as an abstract at the Women in Machine Learning (WiML) Workshop at NeurIPS 2025

MediQ-GAN: Quantum-Inspired GAN for High Resolution Medical Image Generation

Qingyue Jiao, Yongcan Tang, Jun Zhuang, Jason Cong, Yiyu Shi

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

ReXGroundingCT: A 3D Chest CT Dataset for Segmentation of Findings from Free-Text Reports

Mohammed Baharoon, Luyang Luo, Michael Moritz, Abhinav Kumar, Sung Eun Kim, Xiaoman Zhang, Miao Zhu, Mahmoud Hussain Alabbad, Maha Sbayel Alhazmi, Neel P. Mistry, Lucas Bijnens, Kent Ryan Kleinschmidt, Brady Chrisler, Sathvik Suryadevara, Sri Sai Dinesh Jaliparthi, Noah Michael Prudlo, Mark David Marino, Jeremy Palacio, Rithvik Akula, Di Zhou, Hong-Yu Zhou, Ibrahim Ethem Hamamci, Scott J. Adams, Hassan Rayhan AlOmaish, Pranav Rajpurkar

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； SSM Health, St. Louis, MO（SSM健康系统，圣路易斯，密苏里州） ； Saint Louis University School of Medicine（圣路易斯大学医学院） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山医院伊坎医学院） ； National Strategic Technology Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院国家战略技术研究机构） ； Brigham and Women’s Hospital（布里金和妇女医院） ； Chest Radiology Division, Medical Imaging Department, King Abdullah Specialized Children’s Hospital（国王阿卜杜勒阿齐兹特殊儿童医院放射科，医学成像部门） ； King Abdulaziz Medical City, Ministry of National Guard Health Affairs（国王阿卜杜勒阿齐兹医疗城，国民卫队卫生事务部） 纠错

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

Principled Feature Disentanglement for High-Fidelity Unified Brain MRI Synthesis

Jihoon Cho, Jonghye Woo, Jinah Park

机构 * School of Computing, Korea Advanced Institute of Science（韩国科学技术院计算机学院） ； Samsung Research, Seoul 06765, Republic of Korea（三星研究院） ； Gordon Center for Medical Imaging, Massachusetts General Hospital（麻省总医院影像中心） ； Harvard Medical School, Boston, MA 02114, USA（哈佛医学院） 纠错

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

Comments 14 pages, 9 figures

FS-RWKV: Leveraging Frequency Spatial-Aware RWKV for 3T-to-7T MRI Translation

Yingtie Lei, Zimeng Li, Chi-Man Pun, Yupeng Liu, Xuhang Chen

机构 * Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科学与技术学院） ； School of Electronic and Communication Engineering, Shenzhen Polytechnic University（深圳职业技术学院电子与通信工程学院） ； Department of Cardiology, Guangdong Provincial People’s Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University, Guangzhou, China（广东省人民医院心内科（广东省医学科学院）） ； Guangdong Cardiovascular Institute, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou, China（广东省心血管病研究院，广东省人民医院，广东省医学科学院，广州，中国） 纠错

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

Comments Accepted by BIBM 2025

The Boundaries of Fair AI in Medical Image Prognosis: A Causal Perspective

Thai-Hoang Pham, Jiayuan Chen, Seungyeon Lee, Yuanlong Wang, Sayoko Moroi, Xueru Zhang, Ping Zhang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（计算机科学与工程系，俄亥俄州立大学） ； Department of Biomedical Informatics, The Ohio State University（生物医学信息学系，俄亥俄州立大学） ； Department of Ophthalmology and Visual Sciences, The Ohio State University（眼科学与视觉科学系，俄亥俄州立大学） 纠错

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

Comments Accepted at NeurIPS 2025

A Deep Learning System for Rapid and Accurate Warning of Acute Aortic Syndrome on Non-contrast CT in China

Yujian Hu, Yilang Xiang, Yan-Jie Zhou, Yangyan He, Dehai Lang, Shifeng Yang, Xiaolong Du, Chunlan Den, Youyao Xu, Gaofeng Wang, Zhengyao Ding, Jingyong Huang, Wenjun Zhao, Xuejun Wu, Donglin Li, Qianqian Zhu, Zhenjiang Li, Chenyang Qiu, Ziheng Wu, Yunjun He, Chen Tian, Yihui Qiu, Zuodong Lin, Xiaolong Zhang, Yuan He, Zhenpeng Yuan, Xiaoxiang Zhou, Rong Fan, Ruihan Chen, Wenchao Guo, Jianpeng Zhang, Tony C. W. Mok, Zi Li, Mannudeep K. Kalra, Le Lu, Wenbo Xiao, Xiaoqiang Li, Yun Bian, Chengwei Shao, Guofu Wang, Wei Lu, Zhengxing Huang, Minfeng Xu, Hongkun Zhang

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

Depth-Sequence Transformer (DST) for Segment-Specific ICA Calcification Mapping on Non-Contrast CT

Xiangjian Hou, Ebru Yaman Akcicek, Xin Wang, Kazem Hashemizadeh, Scott Mcnally, Chun Yuan, Xiaodong Ma

机构 * 1 Dept.\ of Electrical \& Computer Engineering, University of Utah, Salt Lake City, UT, USA ； 2 Dept.\ of Radiology \& Imaging Sciences, University of Utah, Salt Lake City, UT, USA ； 3 Dept.\ of Electrical \& Computer Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA 纠错

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

Comments Accept to IEEE BIBM 2025

AutoMiSeg: Automatic Medical Image Segmentation via Test-Time Adaptation of Foundation Models

Xingjian Li, Qifeng Wu, Adithya S. Ubaradka, Yiran Ding, Colleen Que, Runmin Jiang, Jianhua Xing, Tianyang Wang, Min Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brown University（布朗大学） ； National Institute of Technology Karnataka（印度卡纳塔克国家理工学院） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） 纠错

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