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RSS订阅原创 CVPR‘25 医图｜WIS分析新突破！东南大学PAMoE让WSI模型自动聚焦关键组织，让AI像医生一样分工诊断
全幻灯片图像（Whole Slide Images）、混合专家（Mixture of Experts）、病理感知（Pathology-Aware）、多实例学习（Multiple Instance Learning）、生存预测（Survival Prediction）、组织异质性（Tissue Heterogeneity）
2025-12-02 10:30:58
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原创 MICCAI 2025｜4D MRI重建大突破！中科院TSSC-Net以扩散模型+Mamba模块，让动态器官成像又快又准
本文提出TSSC-Net模型，使用扩散模型生成中间帧，并结合三向Mamba模块增强空间一致性。该方法仅用首尾两帧就能一次生成12帧动态序列，实现6倍时间超分辨，在心脏和膝关节MRI数据上均表现出色。
2025-12-02 10:11:05
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原创 ICCV‘25医图论文｜ 肿瘤分割新突破！TAGS用多模态提示，攻克肿瘤边界模糊与假阳性难题
本论文提出TAGS模型，通过多提示融合和语义引导，将2D基础模型适配到3D肿瘤分割任务中。实验表明，该方法在多个数据集上显著超越现有方法，Dice分数提升最高达46.88%，且仅需少量可调参数。
2025-12-02 09:56:52
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原创 TPAMI 2025 医图｜拓扑原理赋能医学图像分析！GEMINI以拓扑一致性破局，DHL+GSS重塑医学图像密集对比学习范式
医学图像分析（Medical Image Analysis）、密集对比表示学习（Dense Contrastive Representation Learning）、假阳性和假阴性问题（False Positive and Negative Problem）、同胚先验（Homeomorphism Prior）、对应问题（Correspondence Problem）、几何语义相似性（Geometric Semantic Similarity）
2025-11-21 15:32:24
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原创 TMI 2025 | 医学影像分割新突破！哈工大BoCLIS：边界引导对比学习，半监督分割精度大涨20%
半监督学习 (Semi-Supervised Learning)、医学图像分割 (Medical Image Segmentation)、对比学习、平均教师网络、边界分割、不确定性加权
2025-11-21 11:05:38
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原创 CVPR‘25医图论文｜脑部MRI分割新范式：BrainMVP实现多模态医学图像预训练，脑部MRI分析性能飙升！
多模态预训练（Multi-modal Pre-training）、自监督学习（Self-supervised Learning）、脑部MRI（Brain MRI）、跨模态重建（Cross-modal Reconstruction）、模态蒸馏（Modality Distillation）、对比学习（Contrastive Learning）
2025-11-19 17:17:12
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原创 CVPR‘25 医图论文｜医学图像分割新突破：MCADS以多尺度融合+残差注意力，精准分割生物标志物
本文提出了一种名为MCADS的新型解码器结构，它通过深度到空间上采样和注意力机制来更好地融合多尺度特征，提升分割精度。实验表明，该方法在多个公开数据集上显著优于现有最优模型，平均提升约3%的IoU指标。
2025-11-17 10:59:20
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原创 MIA 2025｜医学图像重建新突破！MambaMIR实现高保真医学图像重建，提供临床可信的不确定性图谱
医学图像重建（Medical Image Reconstruction）、Mamba、不确定性估计（Uncertainty Estimation）、小波变换（Wavelet Transform）、蒙特卡洛方法（Monte Carlo）、全局敏感性（Global Sensitivity）
2025-11-17 10:54:10
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原创 CVPR‘25医图｜太顶了！BiomedCoOp让 VLM懂医学：LLM 生成提示+双损失优化，零标注也能精准定位病灶
提示学习（Prompt Learning）、生物医学图像分类（Biomedical Image Classification）、视觉语言模型（Vision-Language Model）、少样本学习（Few-shot Learning）、泛化能力（Generalization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）
2025-10-31 18:35:43
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原创 刷爆CVPR？SAM+医学图像分割仍是顶会 “香饽饽”？看高分论文抓紧抄作业！
架构医学化成为主流。Text3DSAM实现纯文本引导的3D分割，让医生通过自然语言精准定位解剖结构；BiomedParse-V创新分形体素编码，在保持3D空间上下文的同时兼容2D基础模型。交互智能化聚焦临床工作流。iMedSTAM支持3D医学视频实时分割跟踪，通过双向推理保持空间一致性；动态提示生成技术模拟用户修正行为，提升模型迭代学习效率。部署轻量化成为落地关键。MobileSeg3D等采用轻量架构，在保持精度的同时提升推理速度；核心集训练策略通过先进后处理和数据增强，在10%训练数据下实现最优性能。
2025-10-30 18:07:13
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原创 CVPR‘25医图｜全切片图像分类新范式！MExD 首提 “专家注入扩散” 架构，WSI 分类精度碾压 12 种 SOTA
全切片图像（Whole-Slide Image, WSI）是数字病理学中用于癌症诊断的高分辨率图像，但其尺寸巨大，通常包含数亿像素，难以直接处理。目前主流方法采用“分解-聚合”策略，将图像切分为小块（patch），再通过多示例学习（Multiple Instance Learning, MIL）进行分类。本文提出MExD（Expert-Infused Diffusion Model），首次将扩散模型与专家混合机制（MoE）结合用于WSI分类。
2025-10-30 18:01:41
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原创 赞啊！【3D医学影像分析】CVPR/ICML/TMI 2025顶会新成果！
医学图像分割、3D医学影像、基础模型、交互式分割、自监督学习、半监督学习、轻量化模型、多模态学习、持续学习、提示学习
2025-10-29 17:19:15
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原创 MICCAI 2025｜脑病变分割重大突破！牛津团队U-Net 创新：模态无关通道+影像合成，训练外序列也能精准分割
脑部病灶分割（Brain Lesion Segmentation）、多模态MRI（Multimodal MRI）、模态无关学习（Modality-Agnostic Learning）、数据增强（Data Augmentation）、U-Net架构（U-Net Architecture）、领域泛化（Domain Generalization）
2025-10-29 17:05:53
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原创 医图论文 ICCV‘25 | 太顶了！M-Net：时序处理+TPS双 buff，MRI 脑肿瘤登顶 SOTA！
关键词：脑部病灶分割（Brain Lesion Segmentation）、多模态MRI（Multimodal MRI）、模态无关学习（Modality-Agnostic Learning）、数据增强（Data Augmentation）、U-Net架构（U-Net Architecture）、领域泛化（Domain Generalization）
2025-10-29 16:53:36
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原创 医图论文CVPR 2025｜医学图像分割新突破！AmbiSSL以随机剪枝多解码器+潜在分布学习，攻克少标注下的模糊分割难题
关键词：医学图像分割（Medical Image Segmentation）、半监督学习（Semi-Supervised Learning）、标注模糊性（Annotation Ambiguity）、多样化分割（Diversified Segmentation）、伪标签生成（Pseudo-Label Generation）、随机剪枝（Random Pruning）、潜在分布学习（Latent Distribution Learning）
2025-10-27 18:36:38
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原创 强烈推荐！CVPR/ICML/TMI顶会医学图像分割新趋势！基础模型+轻量化成顶会新宠
医学图像分割、交互式分割、3D医学图像、半监督学习、自监督学习、轻量化模型、多模态学习、持续学习、零样本学习、提示学习
2025-10-27 18:33:22
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原创 别再卷传统分割了！ICCV‘25 新宠 TextSAM-EUS：零手动标注，文本驱动 SAM 搞定超声胰腺肿瘤分割
TextSAM-EUS，一种基于文本提示学习的轻量化SAM适配方法，首次将文本提示学习与低秩适应（LoRA）结合，实现了在无需人工几何提示的情况下对胰腺肿瘤的自动分割，仅需训练总参数的0.86%（1.69M参数），在公开EUS数据集上取得了优于现有全监督模型与SAM变体的性能。
2025-10-21 18:42:10
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原创 医学生成效率革命！TRACE 让 3D CT 生成效率飙升，训练成本降 87.5% ，稳拿 SOTA！
本文提出TRACE框架，首次将3D CT生成建模为多模态条件引导的2D视频生成问题，结合分割先验、光学流与文本语义引导，实现了可变长度、高保真、低计算成本的3D CT生成。该方法在解剖保真度（Dice系数提升1163%）、时空一致性与计算效率（训练与推理成本分别降低87.5%和92.5%）方面显著优于现有方法，具有重要的理论创新与临床应用价值。
2025-10-16 18:28:55
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原创 刷屏 CVPR 2025！医学影像 + 多模态，这些创新方向绝对是当下发文好方向！
作为计算机视觉领域的全球顶会，CVPR 一直是AI技术创新的风向标。在刚刚揭晓的CVPR 2025论文中，医学影像分析再度成为最炙手可热的焦点之一。
2025-10-15 16:47:22
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原创 MIA 2025 | 告别二次复杂度！MMR-Mamba 靠 Mamba + 空频融合
本文提出的MMR-Mamba框架，首次将状态空间模型Mamba引入多模态MRI重建任务，通过设计目标模态引导的交叉Mamba模块、选择性频率融合模块以及自适应空频融合模块，在保持线性计算复杂度的同时，实现了跨模态互补信息的高效与全面融合，显著提升了重建图像的质量与细节保留能力。
2025-10-15 14:26:44
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原创 CVPR‘25 | 突破医学影像分割瓶颈！Iris 框架凭借上下文学习实现 “大一统”，泛化性与精度双超专项模型
本文精准地指出了现有医学图像分割范式在灵活性、自动化与泛化能力上的根本性不足，并提出了一种名为 Iris的创新框架。其核心理论突破在于将任务定义与推理过程解耦，通过一个轻量级的任务编码模块，从参考图像-标签对中蒸馏出紧凑的任务嵌入，从而实现了无需微调即可适应任意新分割任务的“示教即分割”能力，为构建真正通用的医学图像分析系统提供了全新的技术范式。
2025-10-14 16:53:27
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原创 CVPR‘25 重磅！SKCDF 框架破解医学分割痛点：数据流解耦 + 知识互补，小器官 Dice 飙升 10%+
关键词：半监督医学图像分割、类别不平衡、数据流解耦、语义知识互补模块、辅助平衡分割头、类别感知伯努利掩码、知识迁移（EMA）、小器官分割、Synapse 数据集、一、导读
2025-10-14 16:35:46
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原创 Transformer + 卷积加持，CT 去噪新突破！LDCT 清晰度直接飙升，性能效率双丰收
关键词：CTLformer、LDCT去噪、卷积-Transformer混合架构、多尺度注意力机制、动态噪声自适应、Token2Token、结构相似性（SSIM）、均方根误差（RMSE）、Mayo Clinic数据集
2025-10-14 15:08:43
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原创 交大发布RadFM：全球首个放射科通用大模型 ，同时处理2D/3D医学图像，性能超越GPT-4V
面向放射学的通用基础模型 RadFM，通过构建包含1600万2D与3D医学图像的大规模多模态数据集 MedMD，设计支持视觉条件生成的统一架构，并建立综合评价基准 RadBench，显著提升了模型在多种放射学任务上的性能。
2025-10-13 16:02:58
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原创 港科大突破医学AI局限：MedualTime双模态互增强框架提升诊断可解释性，推动可信医疗决策
本文首次提出一种“文本-时序对等”的多模态学习范式，设计了一个双适配器语言模型MedualTime，使得任一模态均可作为主导模态并受另一模态增强。该模型通过在高层级注入可学习的适配令牌实现模态融合，共享冻结的预训练语言模型以提升效率与对齐性。
2025-10-11 18:26:26
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原创 IF＝12.5，南大+港科大借机器学习拿下《Science》子刊！拆解乳癌Multiomic整合模板，告别 “一刀切” 化疗！
研究构建了机器学习模型MOPCR，其整合多组学与临床数据，在预测治疗反应方面优于单组学方法，展现出良好的泛化能力，为乳腺癌精准治疗提供了潜在的分层工具和决策依据。
2025-10-10 16:56:36
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