医学 AI

Learning Glioblastoma Tumor Heterogeneity Using Brain Inspired Topological Neural Networks

利用受大脑启发的拓扑神经网络学习胶母细胞瘤肿瘤异质性

Ankita Paul, Wenyi Wang

机构 * The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） 纠错

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 TopoGBM通过拓扑正则化的3D卷积自编码器，学习保留肿瘤异质性的鲁棒表示，提升跨机构GBM预后预测性能。

Brain Tumor Classifiers Under Attack: Robustness of ResNet Variants Against Transferable FGSM and PGD Attacks

脑肿瘤分类器受攻击：对抗ResNet变体的可迁移FGSM和PGD攻击的鲁棒性

Ryan Deem, Garrett Goodman, Waqas Majeed, Md Abdullah Al Hafiz Khan, Michail S. Alexiou

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Computer Science and Software Engineering（计算机科学与软件工程） 纠错

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了ResNet变体在FGSM和PGD攻击下的鲁棒性，发现BrainNeXt在对抗攻击中表现最稳健，但生成的可迁移对抗样本较弱，而BrainNet和DilationNet在特定攻击条件下更易受攻击。

Journal ref IEEE 25th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE) Athens Greece 2025 pp. 420-428

Weakly Supervised Contrastive Learning for Histopathology Patch Embeddings

弱监督对比学习用于病理切片嵌入

Bodong Zhang, Xiwen Li, Hamid Manoochehri, Xiaoya Tang, Deepika Sirohi, Beatrice S. Knudsen, Tolga Tasdizen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Utah（电气与计算机工程系，犹他大学） ； Scientific Computing and Imaging Institute, University of Utah（科学计算与成像研究所，犹他大学） ； Department of Pathology, University of Utah（病理学系，犹他大学） 纠错

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

AI总结 本文提出弱监督对比学习方法，通过结合袋级标签信息提升病理切片嵌入的下游MIL性能。

Harmonic-to-anharmonic thermodynamic integration made simple using REG TI

利用REG TI简化谐波到非谐波热力学积分

Venkat Kapil

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 REG TI通过正则化方法消除谐波到非谐波热力学积分中的奇点，简化了固体的非谐波自由能计算并可能实现自动化。

Comments 7 pages, 2 figures

Journal ref J. Chem. Phys. 164, 051101 (2026)

CSEval: A Framework for Evaluating Clinical Semantics in Text-to-Image Generation

CSEval: 一个用于评估文本到图像生成中临床语义的框架

Robert Cronshaw, Konstantinos Vilouras, Junyu Yan, Yuning Du, Feng Chen, Steven McDonagh, Sotirios A. Tsaftaris

机构 * School of Engineering, University of Edinburgh, United Kingdom（爱丁堡大学工程学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 CSEval通过语言模型评估文本到图像生成中临床语义的一致性，弥补现有方法在临床相关性评估上的不足。