医学 AI

Quantum Abduction: A New Paradigm for Reasoning under Uncertainty

量子反向推理：一种在不确定性下推理的新范式

Remo Pareschi

机构 * Stake Lab, University of Molise（斯泰克实验室，莫利塞大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 量子反向推理通过非经典范式模拟人类在不确定性下的多线索推理，实现动态综合而非排除，适用于历史谜团、文学、医学和科学理论变革等领域。

Comments 23 pages, 8 figures, 3 tables; submitted to Sci, MDPI

Byzantine Fault-Tolerant Multi-Agent System for Healthcare: A Gossip Protocol Approach to Secure Medical Message Propagation

容错多智能体系统在医疗中的应用：基于 gossip 协议的安全医疗信息传播方法

Nihir Chadderwala

机构 * Nihir Chadderwala（独立研究者） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出一种基于 gossip 协议的拜占庭容错多智能体系统，用于医疗领域，通过加密验证和共识协议保障信息安全与系统容错性。

Breast Cancer Recurrence Risk Prediction Based on Multiple Instance Learning

基于多实例学习的乳腺癌复发风险预测

Jinqiu Chen, Huyan Xu

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究基于多实例学习方法，利用深度学习对乳腺癌复发风险进行预测，提出改进的CLAM-SB模型在5折交叉验证中表现出最佳性能。

Collapse of Coulomb Bound States of Vector Bosons

向量玻色子束缚态的崩溃

V. V. Flambaum, H. B. Tran Tan

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 研究向量玻色子在库仑场中的束缚态行为，发现Υ项导致态塔和真空崩溃，揭示自旋1粒子的特殊性质。

Beyond CLIP: Knowledge-Enhanced Multimodal Transformers for Cross-Modal Alignment in Diabetic Retinopathy Diagnosis

超越CLIP：基于知识的多模态Transformer用于糖尿病视网膜病变诊断中的跨模态对齐

Argha Kamal Samanta, Harshika Goyal, Vasudha Joshi, Tushar Mungle, Pabitra Mitra

机构 * Department of Medicine Stanford University Stanford, USA（医学系 斯坦福大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title)；medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于知识的多模态Transformer框架，通过整合视网膜图像、临床文本和结构化数据，提升糖尿病视网膜病变诊断中的跨模态对齐与检索性能。

Comments 14 pages, 14 figures

Generative vector search to improve pathology foundation models across multimodal vision-language tasks

生成向量搜索以提升多模态视觉-语言任务中的病理基础模型

Markus Ekvall, Ludvig Bergenstråhle, Patrick Truong, Ben Murrell, Joakim Lundeberg

专题命中 医疗多模态 ：pathology(title)

AI总结 STHLM通过生成向量搜索方法提升多模态视觉-语言任务中病理基础模型的检索性能，实现10-30%的性能提升和10倍的维度压缩

Comments 13 pages main (54 total), 2 main figures (9 total)

R-GenIMA: Integrating Neuroimaging and Genetics with Interpretable Multimodal AI for Alzheimer's Disease Progression

R-GenIMA：整合神经影像与基因组学的可解释多模态AI用于阿尔茨海默病进展

Kun Zhao, Siyuan Dai, Yingying Zhang, Guodong Liu, Pengfei Gu, Chenghua Lin, Paul M. Thompson, Alex Leow, Heng Huang, Lifang He, Liang Zhan, Haoteng Tang

机构 * Eli and Lilly company（艾利和利公司） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 R-GenIMA通过整合神经影像与基因组学，利用可解释的多模态AI方法，实现了对阿尔茨海默病进展的精准预测与机制揭示。

SafeMed-R1: Adversarial Reinforcement Learning for Generalizable and Robust Medical Reasoning in Vision-Language Models

SafeMed-R1: 为视觉-语言模型中的通用性和鲁棒性医疗推理设计的对抗强化学习

A. A. Gde Yogi Pramana, Jason Ray, Anthony Jaya, Michael Wijaya

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(abstract)

AI总结 SafeMed-R1通过对抗训练与组相对策略优化提升视觉-语言模型在医疗推理中的鲁棒性和可解释性。

BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives

BiCA: 基于引用感知的生物医学密集检索

Aarush Sinha, Pavan Kumar S, Roshan Balaji, Nirav Pravinbhai Bhatt

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 BiCA通过利用引用链接生成引用感知硬负样本，提升生物医学领域密集检索性能，实现零样本检索和长尾主题的优越表现。

Comments Accepted for oral presentation at AAAI 2026

Two-Dimensional Tomographic Reconstruction From Projections With Unknown Angles and Unknown Spatial Shifts

从未知角度和未知空间位移的投影中进行二维断层成像重建

Shreyas Jayant Grampurohit, Satish Mulleti, Ajit Rajwade

专题命中 生物医学文本 ：CT(abstract)；biomedical(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出了一种能够处理未知角度和未知空间位移的二维断层成像方法，通过改进现有算法并结合三向交替最小化算法，实现了更优的重建效果。

Comments 5 pages, 2 figures, 1 table, submitted to the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)

Reactive near-field subwavelength microwave imaging with a non-invasive Rydberg probe

具有非侵入性Rydberg探针的反应近场子波长微波成像

Chaoyang Hu, Mingyong Jing, Zongkai Liu, Shaoxin Yuan, Bin Wu, Yan Peng, Tingting Li, Wenguang Yang, Junyao Xie, Hao Zhang, Liantuan Xiao, Suotang Jia, Linjie Zhang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 利用Rydberg原子的非破坏性性质，实现非侵入性的微波场子波长近场成像，提升空间分辨率和诊断应用精度。

Auditing Significance, Metric Choice, and Demographic Fairness in Medical AI Challenges

对医疗AI挑战中显著性、指标选择和人口公平性的审计

Ariel Lubonja, Pedro R. A. S. Bassi, Wenxuan Li, Hualin Qiao, Randal Burns, Alan L. Yuille, Zongwei Zhou

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 RankInsight工具包通过计算显著性图、重新计算排行榜和审计交叉公平性，解决医疗AI挑战中的显著性、指标选择和人口公平性问题。

Comments MICCAI 2025 Workshop on Machine Learning in Medical Imaging

MeniMV: A Multi-view Benchmark for Meniscus Injury Severity Grading

MeniMV：一种多视图的半月板损伤严重程度分级基准

Shurui Xu, Siqi Yang, Jiapin Ren, Zhong Cao, Hongwei Yang, Mengzhen Fan, Yuyu Sun, Shuyan Li

机构 * Queen's University Belfast（女王大学贝尔法斯特分校） ； Nantong University（南通大学） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Heidelberg University（海德堡大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MeniMV是一种多视图基准数据集，用于半月板horn损伤严重程度分级，通过提供丰富的标注数据和双视图诊断上下文，推动自动化MRI分析的发展。

Comments 5 pages, 2 figures

Liver Fibrosis Quantification and Analysis: The LiQA Dataset and Baseline Method

肝脏纤维化量化与分析：LiQA数据集及基线方法

Yuanye Liu, Hanxiao Zhang, Jiyao Liu, Nannan Shi, Yuxin Shi, Arif Mahmood, Murtaza Taj, Xiahai Zhuang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发智能科学技术研究院） ； Department of Radiology, Shanghai Public Health Clinical Center（上海公共卫生临床中心放射科） ； Department of Computer Science, Information Technology University（信息技术大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Lahore University of Management Sciences（拉合尔管理科学大学计算机科学系） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LiQA数据集及基线方法，用于肝脏纤维化量化与分析，通过半监督学习和多视图共识方法提升分割与分期的鲁棒性。