AI Agent

Adaptable Segmentation Pipeline for Diverse Brain Tumors with Radiomic-Guided Subtyping and Lesion-Wise Model Ensemble

适用于多样化脑肿瘤的自适应分割流程：放射组学引导的亚型分类与病灶级模型集成

Daniel Capellán-Martín, Abhijeet Parida, Zhifan Jiang, Nishad Kulkarni, Krithika Iyer, Austin Tapp, Syed Muhammad Anwar, María J. Ledesma-Carbayo, Marius George Linguraru

机构 * Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation（Sheikh Zayed儿童外科创新研究所） ； Children’s National Hospital（儿童医院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学） ； CIBER-BBN ； ISCIII ； School of Medicine and Health Sciences（医学与健康科学学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种灵活模块化的自适应分割流程，通过放射组学特征检测肿瘤亚型并平衡训练，结合病灶级性能指标优化模型集成与后处理，在BraTS 2025挑战赛中达到顶尖性能，支持临床定量肿瘤测量。

Comments 12 pages, 5 figures, 3 tables. Algorithm presented at MICCAI BraTS 2025

Low-order CR--RT equilibrated-flux certification for semilinear problems on anisotropic meshes

各向异性网格上半线性问题的低阶CR--RT均衡流认证

Hiroki Ishizaka

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对半线性扩散-反应问题，提出基于CR--RT均衡流的低阶认证框架，通过牛顿-康托罗维奇论证给出显式半径ρ确保解存在唯一，并利用伴随修正缩小感兴趣量的区间。

Population-Adjusted Indirect Treatment Comparison with the outstandR Package in R

基于R包outstandR的人群调整间接比较

Nathan Green

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对缺乏头对头试验时的间接治疗比较，提出R包outstandR，通过G计算和多重插补边际化方法实现人群调整，提供统一框架进行稳健证据合成。

Comments 35 pages

Interdependent Hitting Times

相互依赖的击中时间

Jaap H. Abbring, Yifan Yu

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过同步博弈模型研究相互依赖的持续时间，其中停止激励随他人停止而增加，并利用相互依赖的击中时间表示均衡结果，建立了非参数识别方法并开发了模拟估计器。

Comments 45 pages (including title page). The ancillary files include the online supplement (17 pages) to this paper

Stationarity-constrained representative volume elements for image-based homogenization of granular microstructures

基于图像均匀化颗粒微结构的平稳约束代表性体积单元

Fernando Alonso-Marroquin, Abdullah Alqubalee, Eduardo Garzanti, Christian Tantardini

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种基于图像的工作流程，通过平稳性约束和持久均值-谱准则确定代表性体积单元尺寸，并应用于沙丘砂微结构图像。

AutoPot: Automated and massively parallelized construction of Machine-Learning Potentials

AutoPot：自动化且大规模并行的机器学习势构建

Max Hodapp, Guillaume Anciaux

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出AutoPot软件，通过自动化工作流和高度并行化计算，简化机器学习势的构建与存档，支持主动学习与微调等复杂训练协议。

Comments revised preprint

Detecting Model Misspecification in Bayesian Inverse Problems via Variational Gradient Descent

通过变分梯度下降检测贝叶斯逆问题中的模型误设定

Qingyang Liu, Matthew A. Fisher, Zheyang Shen, Xuebin Zhao, Katherine Tant, Andrew Curtis, Chris. J. Oates

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种通过比较标准贝叶斯后验与预测导向后验来检测模型误设定的诊断方法，并基于变分梯度下降实现高效数值算法。

Comments Several improvements to the text and fixed a typo in the statement of Theorem 2.3

Guided progressive reconstructive imaging: a new quantization-based framework for low-dose, high-throughput and real-time analytical ptychography

引导式渐进重建成像：一种基于量化的新框架，用于低剂量、高通量和实时分析ptychography

Hoelen L. Lalandec Robert, Arno Annys, Tamazouzt Chennit, Jo Verbeeck

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种基于量化的新型框架，用于低剂量、高通量和实时分析ptychography，通过快速处理和预计算的核限制函数库，提高重建效率和灵活性。