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Randal Balestrero 宣布他将在 MICCAI-FOMO26 上做主旨演讲，分享联合嵌入预测架构（Joint-Embedding Predictive Architectures, JEPA）的最新进展，以及对数据不平衡、噪声、多模态和推理等问题采取更有原则的解决方案的必要性。
一篇关于功能超声成像（fUSI）的深度科普，涵盖它如何以高分辨率捕捉血流动力学脑活动、相比 fMRI 的优势，以及其在神经调控领域的潜力；由于现有工具包大多局限于 Matlab，作者还在 GitHub 上推出了全新的 Python 教程。
本文提出了 FLIP（联邦学习互操作性平台），这是一个开源的多应用平台，使医疗领域的跨洲联邦学习具备可重复性。研究通过在英国和泰国的节点上对合成胸部 X 光数据集进行联邦微调与评估，对其进行了验证。
CRC-Router是一个用于医疗代理AI系统的风险约束、不确定性感知路由模块，它使用保形风险控制来校准接受阈值，从而提高自主临床决策的安全性。
SentZero 是一个增强的句子中心视觉语言预训练框架，用于零样本、多任务胸部X光分析，通过扩展正样本对和缓解对比学习中的假阴性来提升泛化性能。
Medical Image Analyst 是一个 AI 智能体，提供跨多种成像模式的结构化、主治医师级别审查，校准紧急程度并标记发现，而不发出诊断。
本文介绍了TAM-Chain，一种采用吸收马尔可夫链和香农熵进行不确定性量化的多尺度甲状腺细胞学分类方法，旨在抑制假阴性并适应域偏移。
LightMIS 提出了一种可扩展的超轻量级卷积神经网络家族，用于二维二值医学图像分割，在减少参数量和GFLOPs的同时实现高精度，适合设备端执行。
CTSpinoPelvic1K数据集介绍了在一个坐标系中的脊柱、骨盆、肋骨和股骨的标注CT图像，专注于腰骶过渡解剖，以辅助椎体分类和临床评估。
GaitVista是一个可靠性感知的AI测量层，它使用轻量级门控机制，从摄像头和惯性传感器数据中分配关节特定的视觉贡献，以减少错误并提高在无障碍环境中纵向步态评估的准确性。
MIST引入一种新颖的多模态方法，通过利用基因组引导的组织学注意力进行肿瘤学生存预测，在多个外部数据集上展现出更优性能。
本文提出一个以可靠性为中心的评估框架，用于预测稀疏纵向CT数据中的病灶尺寸，采用保形区间校准和Gompertz启发式正则化以提高预测准确性。
OmniDICOM 是一款跨平台软件，用于查看和编辑 DICOM 医疗图像，具有元数据编辑、3D 渲染和 PACS/DICOMweb 集成功能，适用于 Mac 和 Windows，采用订阅模式。
阿里巴巴达摩院开源了一种名为Damo Radar的视觉-语言AI模型，该模型可从CT扫描中高精度检测近150种腹部疾病，包括癌症。
研究人员开发了一种名为xvr的AI技术，能快速将术中X光与术前3D扫描匹配，提升微创手术的精准度和安全性。
Children’s Hospital of Philadelphia使用开源NVIDIA AI工具如MONAI，快速创建儿童心脏的3D模型，用于心脏手术规划，提高先天性心脏缺陷护理的精确性和安全性。
本文提出了一种用于锥形束CT报告生成的复合目标，该目标优先考虑事实蕴含而非词汇重叠，表明优化词汇指标会损害事实准确性。它发布了一个数据集和代码，并展示了一个在极性、侧别和牙齿水平一致性约束下生成受限临床报告的系统。
本文评估了 nnU-Net 在 BraTS-GoAT 2026 挑战中脑肿瘤分割的泛化能力，报告了性能指标并分析了失败案例。
本文提出反事实边缘化作为测试时评估框架，用于评估机器学习模型对干扰变量（如医学图像分析中的人口统计学）的鲁棒性，采用反事实图像生成和预测平均。
本论文系统综述了人工智能和深度学习在肺癌早期检测中的应用，特别是使用数据增强的卷积神经网络进行图像分析。论文分析了96篇文章，强调了临床实施中的潜力和挑战。