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医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

共收录 43545 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 22709 篇

2604.23375 2026-04-28 cs.CV stat.ML 83%

Hierarchical Spatio-Channel Clustering for Efficient Model Compression in Medical Image Analysis

层次化空间-通道聚类用于医疗图像分析中的高效模型压缩

Sisipho Hamlomo, Marcellin Atemkeng, Habte Tadesse Likassa, Blaise Ravelo, Thierry Bouwmans, Sébastien Lalléchère, Antoine Vacavant, Ding-Geng Chen

机构 * Department of Mathematics, Rhodes University(罗德斯大学数学系) Department of Statistics, Rhodes University(罗德斯大学统计系) National Institute for Theoretical and Computational Sciences(国家理论与计算科学研究所) College of Health Solutions, Arizona State University(亚利桑那州立大学健康解决方案学院) Department of Statistics, College of Natural and Computational Sciences, Addis Ababa University(亚的斯亚贝巴大学自然与计算科学学院统计系) Department of Statistics, University of Pretoria(比勒陀利亚大学统计系) Université Clermont Auvergne, Clermont Auvergne INP, CNRS, Institut Pascal(克莱蒙特-奥弗涅大学,克莱蒙特-奥弗涅INP,CNRS,帕西尔研究所) Laboratoire MIA, La Rochelle Université(拉罗谢尔大学MIA实验室)

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

AI总结 本文提出层次化空间-通道低秩压缩框架,通过空间区域和通道激活的冗余利用,提升CNN在医疗图像分析中的压缩效率与性能。

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2604.20981 2026-04-24 q-bio.QM cs.CV cs.LG 83%

PanGuide3D: Cohort-Robust Pancreas Tumor Segmentation via Probabilistic Pancreas Conditioning and a Transformer Bottleneck

PanGuide3D:通过概率胰腺条件和一个Transformer瓶颈实现队列鲁棒的胰腺肿瘤分割

Sunny Joy Ma, Xiang Ma

机构 * Trailridge School(Trailridge学校) Department of Biochemistry, Grand View University(生物化学系,Grand View大学) Department of Computer Science, Iowa State University(计算机科学系,Iowa State大学)

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

AI总结 本文提出PanGuide3D,通过概率胰腺条件和Transformer瓶颈提升跨队列鲁棒性,实现高效且实用的3D CT肿瘤分割,尤其在小肿瘤和复杂解剖位置表现优异。

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2604.15777 2026-04-20 cs.CV cs.AI 83%

SegMix:Shuffle-based Feedback Learning for Semantic Segmentation of Pathology Images

SegMix:基于洗牌的反馈学习用于病理图像的语义分割

Zhiling Yan, Sicheng Chen, Tianyi Zhang, Nan Ying, Yanli Lei, Guanglei Zhang

机构 * JD AI Research(京东人工智能研究院) School of Microelectronics, Xi’an Jiaotong University(西安交通大学微电子学院) Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering, School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University(北京生物医学工程先进创新中心,北京航空航天大学生物科学与医学工程学院)

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

AI总结 本文提出SegMix,一种基于洗牌的反馈学习方法,利用课程学习思想生成高质量伪分割掩码,提升病理图像语义分割性能。

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2604.11775 2026-04-14 cs.CV cs.AI 83%

Efficient KernelSHAP Explanations for Patch-based 3D Medical Image Segmentation

基于补丁的3D医学图像分割的高效KernelSHAP解释

Ricardo Coimbra Brioso, Giulio Sichili, Damiano Dei, Nicola Lambri, Pietro Mancosu, Marta Scorsetti, Daniele Loiacono

机构 * Department of Biomedical Sciences, Humanitas University(生物医学科学系,人道大学) Radiotherapy and Radiosurgery Department, IRCCS Humanitas Research Hospital(放射治疗与放射外科系,IRCCS人道研究医院)

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

AI总结 本文提出一种高效的KernelSHAP框架,用于体积CT分割,通过限制计算到用户定义的兴趣区域及其感受野支持,利用补丁logit缓存加速推理,并比较了三种特征抽象方法以获得临床有意义的解释。

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2506.21834 2026-04-14 cs.CV 83%

PrefPaint: Enhancing Medical Image Inpainting through Expert Human Feedback

PrefPaint:通过专家人类反馈增强医学图像修复

Duy-Bao Bui, Hoang-Khang Nguyen, Thao Thi Phuong Dao, Kim Anh Phung, Tam V. Nguyen, Justin Zhan, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science(科学大学) Vietnam National University(越南国立大学) Thong Nhat Hospital(统一医院) University of Cincinnati(辛辛那提大学) University of Dayton(代顿大学)

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

AI总结 本文提出PrefPaint系统,结合专家反馈提升医学图像修复的准确性,通过简化界面和模型树版本控制,提高临床应用中的实用性与效果。

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2604.10233 2026-04-14 cs.CV cs.AI 83%

Adapting 2D Multi-Modal Large Language Model for 3D CT Image Analysis

将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析

Yang Yu, Dunyuan Xu, Yaoqian Li, Xiaomeng Li, Jinpeng Li, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学电子及计算机工程学系) Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学计算机科学与工程学系) Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学医学智能与扩展现实研究所) Center for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science and Innovation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心)

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

AI总结 本文提出将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析,设计Text-Guided Hierarchical MoE框架,采用两阶段训练策略提升医学报告生成和视觉问答任务性能。

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2604.10000 2026-04-14 cs.CV 83%

SwinTextUNet: Integrating CLIP-Based Text Guidance into Swin Transformer U-Nets for Medical Image Segmentation

SwinTextUNet:将基于CLIP的文本引导整合到Swin Transformer U-Nets中用于医学图像分割

Ashfak Yeafi, Parthaw Goswami, Md Khairul Islam, Ashifa Islam Shamme

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

AI总结 本文提出SwinTextUNet,结合CLIP文本嵌入与Swin Transformer U-Net,提升医学图像分割的鲁棒性和准确性,在QaTaCOV19数据集上取得86.47%的Dice和78.2%的IoU成绩。

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2509.06713 2026-04-10 cs.CV cs.AI 83%

MRI-Based Brain Tumor Detection through an Explainable EfficientNetV2 and MLP-Mixer-Attention Architecture

基于MRI的脑肿瘤检测:通过可解释的EfficientNetV2和MLP-Mixer-Attention架构

Mustafa Yurdakul, Şakir Taşdemir

机构 * Kırıkkale University(克勒克卡莱大学) Selçuk University(塞尔丘克大学)

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

AI总结 本文提出一种结合EfficientNetV2和MLP-Mixer-Attention的可解释深度学习模型,用于高精度脑肿瘤分类,通过五折交叉验证达到99.50%的准确率,提升临床可靠性。

Journal ref Physical and Engineering Sciences in Medicine, 2026

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2604.06849 2026-04-09 cs.CV 83%

Vision-Language Model-Guided Deep Unrolling Enables Personalized, Fast MRI

基于视觉-语言模型的深度展开实现个性化快速MRI

Fangmao Ju, Yuzhu He, Zhiwen Xue, Chunfeng Lian, Jianhua Ma

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

AI总结 本文提出PASS框架,利用视觉-语言模型指导深度展开网络,实现任务导向的快速成像,通过动态个性化成像流程提升MRI图像质量及诊断性能。

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2604.05171 2026-04-08 cs.CV cs.AI 83%

Modality-Aware and Anatomical Vector-Quantized Autoencoding for Multimodal Brain MRI

多模态脑MRI的模态感知与解剖矢量量化自编码

Mingjie Li, Edward Kim, Yue Zhao, Ehsan Adeli, Kilian M. Pohl

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 本文提出NeuroQuant,一种基于模态感知和解剖学的3D矢量量化自编码器,用于多模态脑MRI重建,通过共享潜在表示和双流编码提升重建精度。

Comments CVPR Fingdings track

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2604.03320 2026-04-07 cs.CV 83%

Robust Multi-Source Covid-19 Detection in CT Images

在CT图像中实现鲁棒的多源新冠检测

Asmita Yuki Pritha, Jason Xu, Daniel Ding, Justin Li, Aryana Hou, Xin Wang, Shu Hu

机构 * Capstone School Dhaka(达卡顶点学校) Carmel High School(卡梅尔高中) Clarkstown High School South(克拉克镇南高中) University at Albany, State University of New York(纽约州立大学奥尔巴尼分校) Purdue University(普渡大学)

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

AI总结 本文提出多任务学习方法,通过预测新冠诊断和数据源来提高多中心CT图像检测的鲁棒性,实现高F1分数和AUC-ROC值。

Comments 8 pages, 5 figures, 3 tables. Accepted at the 3rd Workshop on New Trends in AI-Generated Media and Security (AIMS) @ CVPR 2026

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2604.00514 2026-04-02 cs.CV cs.AI 83%

MAESIL: Masked Autoencoder for Enhanced Self-supervised Medical Image Learning

MAESIL:用于增强自监督医学图像学习的掩码自编码器

Kyeonghun Kim, Hyeonseok Jung, Youngung Han, Junsu Lim, YeonJu Jean, Seongbin Park, Eunseob Choi, Hyunsu Go, SeoYoung Ju, Seohyoung Park, Gyeongmin Kim, MinJu Kwon, KyungSeok Yuh, Soo Yong Kim, Ken Ying-Kai Liao, Nam-Joon Kim, Hyuk-Jae Lee

机构 * Chung-Ang University(中央大学) Seoul National University(首尔大学) Sangmyung University(祥明大学) Ewha Womans University(梨花女子大学) Dankook University(檀国大学) NVIDIA ATC, Taiwan(英伟达台湾应用技术中心)

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

AI总结 本文提出MAESIL框架,通过3D超块输入单元和双掩码策略,提升3D医学图像自监督学习效果,在PSNR和SSIM等指标上优于AE、VAE和VQ-VAE。

Comments 5 pages, 3 figures. Accepted at ICEIC 2026

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2603.29901 2026-04-01 cs.CV cs.CL 83%

Less Is More? Selective Visual Attention to High-Importance Regions for Multimodal Radiology Summarization

少即是多?选择性关注高重要性区域用于多模态放射学摘要

Mst. Fahmida Sultana Naznin, Adnan Ibney Faruq, Mushfiqur Rahman, Niloy Kumar Mondal, Md. Mehedi Hasan Shawon, Md Rakibul Hasan

机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology(孟加拉国工程技术大学) BRAC University(布拉克大学) Curtin University(科廷大学)

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

AI总结 本文通过MIMIC-CXR基准测试表明,选择性关注病理相关视觉区域比全图更有效,提出ViTAS模型在多模态放射学摘要中取得SOTA结果。

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2603.29343 2026-04-01 cs.CV 83%

FOSCU: Feasibility of Synthetic MRI Generation via Duo-Diffusion Models for Enhancement of 3D U-Nets in Hepatic Segmentation

FOSCU:通过双扩散模型生成合成MRI的可行性,以增强肝部分割的3D U-Net

Youngung Han, Kyeonghun Kim, Seoyoung Ju, Yeonju Jean, Minkyung Cha, Seohyoung Park, Hyeonseok Jung, Nam-Joon Kim, Woo Kyoung Jeong, Ken Ying-Kai Liao, Hyuk-Jae Lee

机构 * Seoul National University(首尔国立大学) Sangmyung University(祥明大学) Ewha Womans University(梨花女子大学) Chung-Ang University(中央大学) Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine(三星医学中心,成均馆大学医学院) NVIDIA(英伟达)

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

AI总结 本文提出FOSCU,通过双扩散模型生成高分辨率合成MRI数据及分割标签,结合改进的3D U-Net训练流程,提升肝部分割的鲁棒性与图像真实性。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted at IEEE APCCAS 2025

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2511.17209 2026-03-31 cs.CV 83%

Scaling Self-Supervised and Cross-Modal Pretraining for Volumetric CT Transformers

基于体素CT的自监督与跨模态预训练的扩展

Cris Claessens, Christiaan Viviers, Giacomo D'Amicantonio, Egor Bondarev, Fons van der Sommen

机构 * Eindhoven University of Technology(埃因霍温理工大学) ARIA Lab(ARIA实验室) AIMS Lab(AIMS实验室)

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

AI总结 SPECTRE通过可扩展的3D视觉Transformer架构和现代自监督与视觉-语言预训练策略,学习通用CT表示,克服了体素CT的极端标记扩展、几何各向异性及临床监督弱的问题,实现了大规模3D注意力计算。

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2603.21806 2026-03-31 cs.CV 83%

Anatomical Token Uncertainty for Transformer-Guided Active MRI Acquisition

变换器引导的主动MRI采集中的解剖标记不确定性

Lev Ayzenberg, Shady Abu-Hussein, Raja Giryes, Hayit Greenspan

机构 * Tel Aviv University(特拉维夫大学) University of Cambridge(剑桥大学)

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

AI总结 本文提出了一种利用预训练医学图像标记器和潜在变换器的主动采样框架,通过量化视觉标记字典表示解剖结构,利用潜在空间的概率分布进行不确定性测量,指导主动采样过程。

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2603.25607 2026-03-27 cs.CV cs.AI 83%

DeepFAN, a transformer-based deep learning model for human-artificial intelligence collaborative assessment of incidental pulmonary nodules in CT scans: a multi-reader, multi-case trial

DeepFAN,一种基于transformer的深度学习模型,用于人类-人工智能协作评估CT扫描中的偶发性肺结节:多读者、多病例试验

Zhenchen Zhu, Ge Hu, Weixiong Tan, Kai Gao, Chao Sun, Zhen Zhou, Kepei Xu, Wei Han, Meixia Shang, Xiaoming Qiu, Yiqing Tan, Jinhua Wang, Zhoumeng Ying, Li Peng, Wei Song, Lan Song, Zhengyu Jin, Nan Hong, Yizhou Yu

机构 * Department of Radiology, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科,疑难重症及罕见病国家重点实验室) Theranostics and Translational Research Center, National Infrastructures for Translational Medicine, Institute of Clinical Medicine, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院临床医学研究所,国家转化医学基础设施,诊疗与转化研究中心,疑难重症及罕见病国家重点实验室) Artificial Intelligence Lab, Deepwise Healthcare(深睿医疗人工智能实验室) Department of Epidemiology and Health Statistics, Institute of Basic Medicine Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院基础医学研究所流行病学与卫生统计学系) Department of Biostatistics, Peking University First Hospital(北京大学第一医院生物统计室) Department of Radiology, Huangshi Central Hospital, Affiliated Hospital of Hubei Polytechnic University(湖北理工学院附属医院黄石市中心医院放射科) Department of Radiology, Wuhan Third Hospital, Tongren Hospital of Wuhan University(武汉大学同仁医院武汉市第三医院放射科) +4 Medical Doctor Program, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(中国医学科学院北京协和医学院4+4医学博士项目) Department of Medicine Imaging, School of Clinical Medicine, Southwest Medical University(西南医科大学临床医学院医学影像系) School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong(香港大学计算与数据科学学院)

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

AI总结 本文提出DeepFAN模型,通过多读者多病例试验验证其在辅助初级放射科医生评估肺结节方面的有效性,提升了诊断准确率和一致性。

Comments 28 pages for main text and 37 pages for supplementary information, 7 figures in main text and 9 figures in supplementary information

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2603.25194 2026-03-27 cs.CV 83%

CardioDiT: Latent Diffusion Transformers for 4D Cardiac MRI Synthesis

CardioDiT:用于4D心脏MRI合成的潜在扩散变换器

Marvin Seyfarth, Sarah Kaye Müller, Arman Ghanaat, Isabelle Ayx, Fabian Fastenrath, Philipp Wild, Alexander Hertel, Theano Papavassiliu, Salman Ul Hassan Dar, Sandy Engelhardt

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Cardiovascular Medicine, Medical Faculty of Heidelberg University, Heidelberg University(海德堡大学医学院心血管医学人工智能研究所,海德堡大学) Department of Cardiology, Angiology, Pneumology, Heidelberg University Hospital(海德堡大学医院心脏病学、血管学、肺病学系) DZHK (German Centre for Cardiovascular Research), Partner Site Heidelberg/Mannheim(德国心血管研究中心(DZHK),海德堡/曼海姆合作站点) Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Center Mannheim(曼海姆大学医学中心放射学与核医学系) Section for Invasive Cardiology and Electrophysiology, I. Medical Department, Cardiology, Hemostasiology and Intensive Care, University Medical Centre Mannheim(曼海姆大学医学中心第一内科(心脏病学、止血学与重症监护)介入心脏病学与电生理学科) University Medical Center of the Johannes Gutenberg-University Mainz(美因茨约翰内斯·古腾堡大学医学中心) Department of Cardiology, Angiology, Hemostasis, and Medical Intensive Care, University Medical Centre Mannheim, Medical Faculty Mannheim, University of Heidelberg(海德堡大学曼海姆医学院曼海姆大学医学中心心脏病学、血管学、止血学与内科重症监护系)

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

AI总结 本文提出CardioDiT,一种基于扩散变换器的4D潜在扩散模型,用于合成短轴 cine CMR,通过联合建模空间和时间实现连续心脏动态生成。

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2603.24296 2026-03-26 cs.CV 83%

AMIF: Authorizable Medical Image Fusion Model with Built-in Authentication

AMIF:具有内置认证的可授权医学图像融合模型

Jie Song, Jun Jia, Wei Sun, Wangqiu Zhou, Tao Tan, Guangtao Zhai

机构 * Macao Polytechnic University(澳门理工学院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) East China Normal University(华东师范大学) Hefei University of Technology(合肥工业大学)

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

AI总结 本文提出AMIF,首个具有内置认证的医学图像融合模型,通过授权访问控制保护知识产权,防止推理泄露。

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2603.23729 2026-03-26 cs.CV 83%

Bi-CRCL: Bidirectional Conservative-Radical Complementary Learning with Pre-trained Foundation Models for Class-incremental Medical Image Analysis

Bi-CRCL:基于预训练基础模型的双向保守-激进互补学习用于类别增量医疗图像分析

Xinyao Wu, Zhe Xu, Cheng Chen, Jiawei Ma, Yefeng Zheng, Raymond Kai-yu Tong

机构 * Department of Biomedical Engineering, The Chinese University of Hong Kong(生物医学工程系,香港中文大学) Department of Radiation Oncology, Columbia University Irving Medical Center and Data Science Institute, Columbia University(放射肿瘤学系,哥伦比亚大学伊万杰琳医学中心及数据科学研究院,哥伦比亚大学) Department of Electrical and Electronic Engineering and School of Biomedical Engineering, The University of Hong Kong(电气电子工程系和生物医学工程学院,香港大学) Department of Computer Science, City University of Hong Kong(计算机科学系,城市大学) Department of Artificial Intelligence, Westlake University(人工智能系,西湖大学)

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

AI总结 本文提出Bi-CRCL框架,通过保守和激进学习者结合双向交互机制,解决医疗图像类别增量学习中的异构数据与隐私约束问题,提升模型持续学习能力。

Comments preprint; under review

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2603.23308 2026-03-25 cs.CV cs.AI 83%

Curriculum-Driven 3D CT Report Generation via Language-Free Visual Grafting and Zone-Constrained Compression

基于课程学习的3D CT报告生成:通过无语言视觉移植与区域约束压缩

V. K. Cody Bumgardner, Mitchell A. Klusty, Mahmut S. Gokmen, Evan W. Damron

机构 * Center for Applied Artificial Intelligence, University of Kentucky(应用人工智能中心,肯塔基大学)

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

AI总结 本文提出Ker-VLJEPA-3B框架,通过四阶段课程学习生成胸腔CT报告,采用无语言视觉主干和区域约束压缩提升生成质量,实验显示其在CT-RATE基准上取得更高F1分数。

Comments 10 pages, 2 figures

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2603.23116 2026-03-25 cs.CV 83%

Automatic Segmentation of 3D CT scans with SAM2 using a zero-shot approach

使用SAM2的零样本方法自动分割3DCT扫描

Miquel Lopez Escoriza, Pau Amargant Alvarez

机构 * Department of Computer Science, EPFL, Switzerland(瑞士联邦理工学院计算机科学系)

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

AI总结 本文研究了在不进行微调或领域特定训练的情况下,利用Segment Anything Model 2对体积CT数据进行自动分割的零样本方法,通过改进SAM2的视频记忆机制以适应3D数据,展示了零样本方法在医学图像分割中的可行性。

Comments 11 pages, 5 figures

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2603.21904 2026-03-24 cs.CV cs.AI 83%

SHAPE: Structure-aware Hierarchical Unsupervised Domain Adaptation with Plausibility Evaluation for Medical Image Segmentation

SHAPE:基于结构的分层无监督领域自适应与合理性评估用于医学图像分割

Linkuan Zhou, Yinghao Xia, Yufei Shen, Xiangyu Li, Wenjie Du, Cong Cong, Leyi Wei, Ran Su, Qiangguo Jin

机构 * School of Software, Northwestern Polytechnical University(西北工业大学软件学院) School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院) School of Software Engineering, USTC(USTC软件工程学院) Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University(麦考瑞大学健康创新研究所) Faculty of Applied Science, Macao Polytechnic University(澳门理工学院应用科学学院) School of Computer Software, Tianjin University(天津大学计算机软件学院)

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

AI总结 SHAPE通过结构感知的分层无监督领域自适应与合理性评估,提升医学图像分割在跨模态任务中的性能,采用超图合理性估计和结构异常修剪方法,显著提高心脏和腹部数据的Dice分数。

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2603.21626 2026-03-24 cs.CV 83%

PGR-Net: Prior-Guided ROI Reasoning Network for Brain Tumor MRI Segmentation

PGR-Net:基于先验的感兴趣区域推理网络用于脑肿瘤MRI分割

Jiacheng Lu, Hui Ding, Shiyu Zhang, Guoping Huo

机构 * College of Information Engineering, Capital Normal University(首都师范大学信息工程学院) School of Artificial Intelligence, China University of Mining and Technology-Beijing(中国矿业大学(北京)人工智能学院)

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

AI总结 PGR-Net通过整合数据驱动的空间先验,提升脑肿瘤MRI分割的稳定性与精度,实验显示其在BraTS和MSD任务中表现优异。

Comments This paper has been accepted to the main conference of CVPR 2026

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2603.19863 2026-03-23 cs.CV 83%

MedQ-Engine: A Closed-Loop Data Engine for Evolving MLLMs in Medical Image Quality Assessment

MedQ-Engine:一种用于医疗图像质量评估中进化多模态大语言模型的闭环数据引擎

Jiyao Liu, Junzhi Ning, Wanying Qu, Lihao Liu, Chenglong Ma, Junjun He, Ningsheng Xu

机构 * Fudan University, Shanghai, China(复旦大学,上海,中国) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China(上海人工智能实验室,上海,中国)

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

AI总结 本文提出MedQ-Engine,通过闭环数据引擎迭代评估模型,发现失败原型,利用人类在循环注释提升模型性能,使8B参数模型在医疗图像质量评估中超越GPT-4o 13%并接近人类专家水平。

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2603.15980 2026-03-18 eess.IV cs.AI physics.optics 83%

Standardizing Medical Images at Scale for AI

大规模标准化医学图像以促进AI

Callen MacPhee, Yiming Zhou, Koichiro Kishima, Bahram Jalali

机构 * ECE Department, UCLA(UCLA电子工程系) Pinpoint Photonics, Inc.(Pinpoint Photonics公司) Adventure Photonics

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

AI总结 本文提出基于物理原理的医学图像预处理框架,通过光学物理推导确定性变换,减少图像异质性,提升跨机构模型泛化能力,实验显示其在乳腺癌分类中效果优于数据增强和领域泛化方法。

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2603.12071 2026-03-17 cs.CV cs.AI 83%

LoV3D: Grounding Cognitive Prognosis Reasoning in Longitudinal 3D Brain MRI via Regional Volume Assessments

LoV3D:通过区域体积评估在纵向3D脑MRI中实现认知预后推理

Zhaoyang Jiang, Zhizhong Fu, David McAllister, Yunsoo Kim, Honghan Wu

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

AI总结 LoV3D通过纵向3D脑MRI的区域体积评估,实现认知预后推理,其核心方法是结合3D视觉-语言模型,通过区域解剖评估、纵向对比和诊断输出,提高诊断准确性与泛化能力。

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2603.13044 2026-03-16 cs.CV cs.AI 83%

Are General-Purpose Vision Models All We Need for 2D Medical Image Segmentation? A Cross-Dataset Empirical Study

通用视觉模型是否足以满足2D医学图像分割需求?一项跨数据集的实证研究

Vanessa Borst, Samuel Kounev

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

AI总结 本文通过跨数据集实证研究,探讨通用视觉模型在2D医学图像分割中的有效性,发现通用模型在多数情况下优于专用模型,并揭示其在临床相关结构捕捉上的优势。

Comments Under review, MICCAI 2026

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2603.09621 2026-03-11 cs.CV 83%

Physics-Driven 3D Gaussian Rendering for Zero-Shot MRI Super-Resolution

物理驱动的3D高斯渲染用于零样本MRI超分辨率

Shuting Liu, Lei Zhang, Wei Huang, Zhao Zhang, Zizhou Wang

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

AI总结 本文提出了一种基于物理驱动的3D高斯渲染框架,通过显式高斯表示和物理建模方法,在MRI超分辨率中实现高效且高质量的图像重建。

Comments Accepted to ICASSP

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2603.07889 2026-03-10 cs.CV 83%

Structure and Progress Aware Diffusion for Medical Image Segmentation

结构与进展感知扩散用于医学图像分割

Siyuan Song, Guyue Hu, Chenglong Li, Dengdi Sun, Zhe Jin, Jin Tang

机构 * School of Artificial Intelligence(人工智能学院) School of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院) State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology(光电信息采集与防护技术国家重点实验室) Anhui Provincial Key Laboratory of Security Artificial Intelligence(安徽省安全人工智能重点实验室) Anhui Provincial Key Laboratory of Multimodal Cognitive Computation(安徽省多模态认知计算重点实验室)

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

AI总结 本文提出SPAD方法,结合语义集中扩散和边界集中扩散,通过进展感知调度器实现医学图像分割的粗到细的扩散过程。

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