科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
面向视觉条件的无人机导航的自优化智能体强化学习
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出AgenticRL框架，利用多模态GPT智能体自动设计奖励函数、通过闭环自改进优化策略，在多种无人机导航任务中提升性能并实现高成功率。
训练集增强与生物学感知的谐波化改善不确定肺结节中肺癌预测的影像组学模型
机构 * Department of Radiation Oncology, University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院放射肿瘤学系） ； Department of Physics, University of Virginia（弗吉尼亚大学物理系） ； Department of Physics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院物理系） ； Department of Biomedical Engineering, Northwestern University（西北大学生物医学工程系） ； Department of Radiation Oncology, University of Virginia（弗吉尼亚大学放射肿瘤学系） ； Old Dominion University（旧 Dominion 大学）
专题命中 病理影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对早期肺结节恶性率低和图像采集差异问题，通过加入后期结节扩充训练集，并采用生物学感知的谐波化方法校正采集效应，显著提升了影像组学模型的预测性能（ROC-AUC 0.74）。
Comments 22 pages, 5 figures, plus supplemental material; updated with the accepted version of the manuscript
从斑块到患者：数字病理学中斑块到全切片性能可迁移性的研究
机构 * Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Gustave Roussy, INSERM, IHU PRISM, Cancer Data Science Unit（巴黎-萨克雷大学、中央理工-高等电力学院、古斯塔夫·鲁西研究所、法国国家健康与医学研究院、IHU PRISM、癌症数据科学单元） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS Laboratory（巴黎-萨克雷大学、中央理工-高等电力学院、MICS实验室）
专题命中 病理影像 ：pathology(title)；分类 cs.CV
AI总结 研究斑块级线性探测能否作为全切片级性能的可靠代理，通过19个基础模型在42个切片级和16个斑块级任务上的基准测试，发现斑块与切片性能高度相关，斑块级基准测试可有效筛选候选模型。
Comments Accepted to MICCAI 2026
自适应放疗中剂量累积的不确定性估计框架：应用于宫颈癌CBCT引导放疗
机构 * Univ. Rennes, CLCC Eugène Marquis, INSERM, LTSI - UMR 1099（雷恩大学，尤金·马奎斯中心，法国国家健康与医学研究院，LTSI - UMR 1099） ； Department of Radiation Oncology, Centre Georges-Francois Leclerc（乔治-弗朗索瓦·勒克莱尔中心放射肿瘤科） ； Institut de Cancérologie de l’Ouest–Site Paul Papin（西部癌症研究所-保罗·帕潘院区） ； CLCC Henri Becquerel（亨利·贝克勒尔中心）
专题命中 病理影像 ：CT(abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出IMPACT-DoseAcc框架，通过贝叶斯分割引导和集成分割模型两种策略量化DIR不确定性，并传播至累积剂量指标，应用于宫颈癌CBCT引导oART，验证了不确定性校准和几何误差相关性。
Comments Under revision
为余弦相似度辩护：归一化消除了规范自由度
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文证明，当嵌入被约束到单位球面时，对角规范矩阵的歧义消失，余弦距离与欧氏距离单调等价，从而解决了余弦相似度任意性的问题。
Comments This was a blog post companion draft, it needs to be updated to fit as a preprint, will do later
利用多尺度金字塔网络实现渐进式全切片图像分析
机构 * Institute for Regeneration and Repair, University of Edinburgh（再生与修复研究所，爱丁堡大学） ； School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Indica Labs, 8700 Education Pl NW, Bldg. B Albuquerque, US（Indica实验室，美国阿尔伯克基8700教育大道西北区B座） ； Medical School, University of St Andrews（医学学校，圣安德鲁大学）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出多尺度金字塔网络（MSPN），一种即插即用模块，仅使用单一高倍输入实现渐进式多尺度全切片图像分析，通过网格重映射和粗引导网络学习粗粒度上下文，在多个任务和框架上一致提升MIL性能。
双流注意力引导学习用于弱监督全切片图像分类
机构 * College of Computer Science and Technology, College of Data Science, Taiyuan University of Technology（太原科技大学计算机科学与技术学院、数据科学学院） ； College of Humanities, Law and Foreign Languages, Taiyuan University of Technology（太原科技大学人文学院、法律与外语学院） ； College of Artificial Intelligence, Taiyuan University of Technology（太原科技大学人工智能学院） ； School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络安全学院） ； School of Mathematics, Taiyuan University of Technology（太原科技大学数学学院）
专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出双流注意力引导学习框架，通过师生双流架构和注意力引导伪标签，解决弱监督下全切片图像中关键区域识别和实例关系建模问题，在合成和真实病理数据集上优于现有方法。
考虑配药周期性和配药包数的药物暴露轨迹调整方法及基于EFEMERIS数据库的比较分析
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio
AI总结 提出一种基于配药包数和配药类型（偶尔或规律）调整药物暴露轨迹的方法，通过EFEMERIS数据比较三种轨迹计算场景，发现调整方法改善了聚类质量并影响新生儿结局分析。
Comments 10 pages, 2 figures, 3 tables
Journal ref only, 2025, vol. 20, no 2, p. e0308767
RespiraMFM：一种用于呼吸道疾病识别的对比音频-语言对齐多模态基础模型
机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Chicago（芝加哥大学）
专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出RespiraMFM多模态基础模型，通过对比音频-文本对齐策略整合呼吸音与临床信息，在监督和零样本任务中分别提升AUROC 9.15%和20.98%。
Comments ACL 2026 Main Conference
使用递归神经张量网络检测生物医学文本中的推测性语言
机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 利用分布式句子表示和深度学习技术，提出递归神经张量网络（RNTN）用于自动检测生物医学文献中的推测性语言，性能略优于线性双元SVM（F1=0.885 vs 0.881）。
Comments 12 Pages
一步法自组织多功能微马达：通过蒸发诱导的液-液相分离
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 提出蒸发诱导的液-液相分离一步制备多功能微马达，利用马兰戈尼流和界面吸附实现内部不对称自组织，实现磁导向催化推进。
PeruMedQA：在秘鲁医学考试上评估大语言模型（LLMs）——数据集构建与评估
机构 * Hubert Department of Global Health, Rollins School of Public Health, Emory University（霍伯特全球健康部门，埃默里大学公共卫生学院） ； Emory Global Diabetes Research Center of Woodruff Health Sciences Center, Emory University（埃默里大学伍德鲁夫健康科学中心全球糖尿病研究中心） ； Institut de Recherche en Informatique de Toulouse（图卢兹信息研究院） ； Universidad Nacional de Educación a Distancia（远程教育国立大学） ； Instituto de Investigación Científica, Universidad de Lima（科学研究所，利马大学） ； Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心）
专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文构建了包含8380道题的秘鲁医学考试数据集，通过微调大语言模型并对比不同模型的准确率，揭示了在西班牙语国家医学问题上的性能差异。
POPSICLE: 用于冷冻电镜断层扫描中分割和定位的基准数据集
机构 * Biohub ； Brigham Young University
专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 提出POPSICLE基准套件，基于CryoET数据门户构建，涵盖真核和原核系统、纯化与原位样本，支持体素分割和稀疏定位任务，旨在解决冷冻电镜断层扫描中缺乏标准化基准的问题。
WHU-Infra3D：面向3D路边基础设施清单的全栈多模态数据集与基准
机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS)（信息工程测绘遥感国家重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 提出WHU-Infra3D多模态基准数据集，覆盖三城市53.8公里，融合全景图像与LiDAR点云，提供2D-3D实例关联和跨帧跟踪，支持基础设施状态诊断与属性识别，填补自动化维护数据集空白。
ABC-Bench：生物安全的主体生物能力基准
机构 * Andrew Bo Liu（安德鲁·刘） ； Samira Nedungadi（萨米拉·纳杜加迪） ； Bryce Cai（布莱斯·凯） ； Alex Kleinman（亚历克斯·克莱因曼） ； Harmon Bhasin（哈蒙·巴辛） ； Seth Donoughe（塞斯·多诺赫）
专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)
AI总结 提出ABC-Bench基准，评估LLM主体在生物安全相关任务上的能力，包括液体处理机器人编程、DNA片段设计和合成筛选规避，所有测试主体均优于人类专家基线。
Comments 18 pages. To be published in ICML 2026
噪声-QSMOTE：量子SMOTE在量子启发噪声下的鲁棒性分析及其在工业与能源系统状态监测和故障分类中的应用
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究QSMOTE在量子噪声下的鲁棒性，通过注入噪声到相似性估计过程，评估其对工业故障分类性能的影响，实验表明QSMOTE有效缓解类不平衡并提升非线性分类器性能。
Comments 48 pages, 9 figures
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