🏥 医学图像¶

🤖 AAAI2026 · 共 19 篇

A Disease-Aware Dual-Stage Framework for Chest X-ray Report Generation: 提出一种两阶段疾病感知框架，通过学习14个与病理类别对应的疾病感知语义token（DASTs）实现显式的疾病表征，再利用疾病-视觉注意力融合（DVAF）和双模态相似性检索（DMSR）机制辅助LLM生成临床准确的胸部X光报告，在CheXpert Plus、IU X-Ray和MIMIC-CXR三个数据集上取得SOTA。
A Principle-Driven Adaptive Policy for Group Cognitive Stimulation Dialogue for Elderly with Cognitive Impairment: 针对老年认知障碍患者的群体认知刺激治疗（CST）场景，提出GCSD系统：通过多说话人上下文控制、动态参与者状态建模（soft prompt）、认知刺激注意力损失和多维奖励策略优化四个模块，基于Qwen-2.5-3B微调，在500+小时真实粤语CST对话和1万+模拟对话上训练，BLEU-4达27.93超越GPT-4o等大模型，A/B测试胜率50% vs GPT-4o的39%。
Advancing Safe Mechanical Ventilation Using Offline RL With Hybrid Actions and Clinically Aligned Rewards: 针对ICU机械通气（MV）设置优化问题，提出混合动作空间的离线RL方法（HybridIQL/HybridEDAC），避免传统离散化导致的分布偏移，同时引入基于无通气天数（VFD）和生理参数安全范围的临床对齐奖励函数，通过多目标优化选择最优奖励，将可优化的通气参数从2-3个扩展到6个，HybridIQL在性能和策略覆盖率间取得最佳平衡。
Ambiguity-aware Truncated Flow Matching for Ambiguous Medical Image Segmentation: 提出 ATFM 框架，通过数据层级推理范式将预测精度和多样性解耦到分布级和样本级分别优化，结合高斯截断表示（GTR）和分割流匹配（SFM）两个模块，在模糊医学图像分割任务中同时提升预测的精度、保真度和多样性。
Apo2Mol: 3D Molecule Generation via Dynamic Pocket-Aware Diffusion Models: 提出Apo2Mol，一个基于扩散的全原子框架，从蛋白质apo（未结合）构象出发，同时生成3D配体分子和对应的holo（结合态）口袋构象，使用24K实验解析的apo-holo结构对训练，在结合亲和力（Vina min -7.86）和药物类似性上达到SOTA。
Bayesian Meta-Analyses Could Be More: A Case Study in Trial of Labor After a Cesarean-section Outcomes and Complications: 提出一种层次贝叶斯 meta-analysis 方法，通过对未记录的决策变量（Bishop 分数）建模为截断隐变量，纠正传统固定效应 meta-analysis 中因忽略混杂因子而导致的偏差结论，在 TOLAC（剖宫产后试产）场景中证明机械扩张与 Pitocin 无显著差异。
BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives: 提出利用 PubMed 引文链构建多跳语义图并进行随机游走的 hard negative 挖掘方法，仅用 20k 训练样本和极少微调步数，即让 33M/110M 小模型在 BEIR 和 LoTTE 上超越数十亿参数的检索基线。
Bidirectional Channel-selective Semantic Interaction for Semi-Supervised Medical Segmentation: 提出 BCSI 框架，通过通道选择路由器动态筛选关键特征通道，在标注和未标注数据流之间进行双向通道级交互，结合语义-空间扰动的弱到强一致性学习，显著提升半监督医学图像分割性能。
Bridging Vision and Language for Robust Context-Aware Surgical Point Tracking: The VL-SurgPT Dataset and Benchmark: 提出首个大规模多模态手术点追踪数据集 VL-SurgPT，结合视觉坐标与文本状态描述，并设计文本引导追踪方法 TG-SurgPT，通过语义信息显著提升复杂手术场景下的追踪精度和鲁棒性。
CD-DPE: Dual-Prompt Expert Network Based on Convolutional Dictionary Feature Decoupling for Multi-Contrast MRI Super-Resolution: 提出 CD-DPE 网络，通过迭代卷积字典特征解耦模块（CD-FDM）将多对比度 MRI 特征分离为跨对比度共有和模态特有成分，再利用双提示特征融合专家模块（DP-FFEM）进行自适应融合重建，在多个公开数据集上超越现有 SOTA 方法。
CliCARE: Grounding Large Language Models in Clinical Guidelines for Decision Support over Longitudinal Cancer Electronic Health Records: 提出 CliCARE 框架，将非结构化的纵向癌症电子病历（EHR）转化为时序知识图谱（TKG），并与临床指南知识图谱对齐融合，为 LLM 提供循证依据的临床决策支持，同时设计了与专家评估高度相关的 LLM-as-a-Judge 评估协议。
Coarse-to-Fine Open-Set Graph Node Classification with Large Language Models: 提出 Coarse-to-Fine Classification (CFC) 框架，利用 LLM 的零样本推理能力为图节点开放集分类提供语义化 OOD 样本和潜在 OOD 标签空间，实现不仅检测 OOD 还能将其分类到具体未知类别的能力。
CoCoLIT: ControlNet-Conditioned Latent Image Translation for MRI to Amyloid PET Synthesis: 提出 CoCoLIT 框架，基于 ControlNet 条件化的潜在扩散模型，从结构 MRI 合成淀粉样蛋白 PET 图像，通过加权图像空间损失（WISL）和潜在平均稳定化（LAS）显著超越现有方法。
Constrained Best Arm Identification with Tests for Feasibility: 提出带可行性约束的最优臂识别新框架，允许决策者分别测试臂的性能或可行性约束，设计了渐近最优算法，可自适应地选择通过性能或可行性中更容易的方式淘汰次优臂。
Cross-Sample Augmented Test-Time Adaptation for Personalized Intraoperative Hypotension Prediction: 提出 CSA-TTA 框架，通过跨样本库构建、粗到细检索和多任务优化，在测试时从其他患者数据中检索低血压事件信号来增强个性化术中低血压预测。
Decoding with Structured Awareness: Integrating Directional, Frequency-Spatial, and Structural Attention for Medical Image Segmentation: 提出面向医学图像分割的新型解码器框架，包含三个模块：方向感知的自适应交叉融合注意力（ACFA）、空间-频率-小波三分支融合注意力（TFFA）和结构感知多尺度掩码模块（SMMM），在多个基准数据集上超越现有方法。
EgoEMS: A High-Fidelity Multimodal Egocentric Dataset for Cognitive Assistance in Emergency Medical Services: 发布首个高保真多人多模态自我中心EMS数据集，包含233个试验20小时视频、9项干预67个关键步骤标注，提供三个基准任务（步骤分类/在线分割/CPR质量估计）推动EMS认知协助系统开发。
Learning Cell-Aware Hierarchical Multi-Modal Representations for Robust Molecular Modeling: 提出CHMR框架，将分子结构(1D/2D/3D)与细胞形态/基因表达等生物模态联合建模，通过结构感知的模态增强解决>90%的外部生物模态缺失问题，用树状向量量化(Tree-VQ)捕获分子-细胞-基因的层次化依赖关系，在9个benchmark的728个任务上超越SOTA，分类平均AUC提升3.6%，回归MAE降低17.2%。
ProtSAE: Disentangling and Interpreting Protein Language Models via Semantically-Guided Sparse Autoencoders: 提出 ProtSAE，在稀疏自编码器训练中引入语义标注和领域本体知识作为引导信号，解决传统 SAE 的语义纠缠问题，使蛋白质语言模型的隐层特征与生物学概念（分子功能、生物过程、离子结合位点等）精准对齐，同时保持高重建保真度并支持概念级别的生成控制。