医学 AI

Evaluating Vision Foundation Models for Pixel and Object Classification in Microscopy

评估显微镜中用于像素和物体分类的视觉基础模型

Carolin Teuber, Anwai Archit, Tobias Boothe, Peter Ditte, Jochen Rink, Constantin Pape

机构 * Georg-August-University Göttingen, Institute of Computer Science Department of Tissue Dynamics ； Regeneration, Max Planck Institute for Multidisciplinary Sciences, Göttingen Georg-August-University Göttingen, Faculty of Biology ； Psychology CAIMed - Lower Saxony Center for AI \& Causal Methods in Medicine, Göttingen Cluster of Excellence Multiscale Bioimaging (MBExC), Georg-August-University Göttingen 纠错

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

AI总结 本文评估了视觉基础模型在显微镜像素和物体分类中的应用，探讨了其在提升分类性能方面的潜力，并建立了相关基准。

Towards Enhancing 3D Spatial Reasoning in Medical Multimodal Large Language Models

迈向增强医学多模态大语言模型中的 3D 空间推理

Zhuoyuan Fu, Zeshang Li, Yiqiong Zhang, Hangui Lin, Yan Shu, Yan Li, Binyang Li, Yaru Zhao

机构 * University of International Relations（国际关系学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强医学多模态大语言模型的 3D 空间推理。通过新型逐片数据合成范式构建结构化推理数据集，用其对二维预训练模型进行指令微调，提升了模型在 3D 医学基准测试中的性能，缩小了与原生 3D 架构的差距。

Exploring Post-Training Alignment of Small Language Models for Biomedical Data-to-Text Generation: A Case Study of Medication Leaflet

探索用于生物医学数据到文本生成的小语言模型的训练后对齐：以药品说明书为例

Xi Yang, Guodong Liu, Chuqin Li, Fan Wu, Ergin Soysal, Min Jiang, Xing He, Jiang Bian, Yi Guo, Shams Zaman, Thomas Fuchs, Todd Sanger, Yonghui Wu

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

AI总结 该研究对生物医学数据到文本生成任务训练小语言模型的方法进行比较分析，在药品说明书数据集上用基于Qwen的SLMs探索多种训练后方法，通过整理数据评估模型，结果显示对齐后的SLMs性能优异，GRPO跨数据集性能最稳健。

Comments 10 pages, 1 figures

Comparison of Dimension Reduction Methods for EEG Seizure Detection Using Autonomous AI-Driven Optimization

使用自主人工智能驱动优化的脑电图癫痫检测降维方法比较

Annika Stiehl, Vishal Kagade, Nicolas Weeger, Nicole Ille, Stefan Geißelsöder, Christian Uhl

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

AI总结 研究比较PCA、DyCA、DMD、AVD四种降维方法用于脑电图癫痫检测，通过自主人工智能驱动框架优化架构和超参数，结果显示基于方差的方法性能更优，最佳分类器架构因表示而异，突出输入表示重要性及自主实验的可行性。

Comments Accepted to BMT 2026

Dynamics of a microroller under confinement

受限微滚子的动力学

Han Gao, Nan Xie, Zaiyi Shen, Xiaoping Hu, Shiyuan Hu, Ye Xu

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究不同几何形状受限微通道中微滚子的动力学，结合实验、模拟和标度分析，发现收缩通道中微滚子速度变化规律，开发标度框架，揭示远场旋转流和近场剪切流对微滚子动力学的不同作用，为控制其动力学提供指导。

Decoupling size from magnetism: A length-scale boundary for curvature control in micrometer FePt Janus particles

顺序决定FePt基Janus粒子的磁性可调性，与曲率无关

Natalia Gonzalez-Vazquez, Eylül Suadiye, Eberhard Goering, Ruben O. Miranda-Rosales, Hilda David, Frank Thiele, Julia Unangst, Andrew K. Schulz, Gunther Richter

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究通过实验和微磁模拟揭示FePt涂层Janus粒子中曲率依赖的磁性，发现磁性反转主要受材料有序性影响，而非曲率。

Comments E.S., A.K.S., and G.R. jointly supervised this work

A unified multiscale 3D printer combining single-photon Tomographic Volumetric Additive Manufacturing and Two-Photon Polymerization

一种结合单光子断层体积增材制造与双光子聚合的统一多尺度3D打印机

Buse Unlu, Felix Wechsler, Ye Pu, Christophe Moser

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种混合3D打印方法，结合双光子聚合的高分辨率与单光子断层体积增材制造的快速成型能力，实现毫米级结构上830纳米细节的多尺度制造。

Systematically Examining Reproducibility: A Case Study for High Throughput Sequencing using the PRIMAD Model and BioCompute Object

系统性考察可重复性：使用PRIMAD模型和BioCompute对象的高通量测序案例研究

Meznah Aloqalaa, Stian Soiland-Reyes, Carole Goble

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究使用PRIMAD模型系统性评估BCO的可重复性，揭示其潜在不足，以提升生物科学研究的可靠性。

Comments 33 pages, 5 Tables

Journal ref Data Science Journal, Volume 25 (2026), Pages:24

Global and Local Contrastive Learning for Joint Representations from Cardiac MRI and ECG

用于心脏MRI和ECG联合表示的全局和局部对比学习

Alexander Selivanov, Philip Müller, Özgün Turgut, Nil Stolt-Ansó, Daniel Rückert

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital, Munich, Germany（人工智能在医疗与医学中的研究中心，技术大学慕尼黑（TUM）及慕尼黑技术大学医院） ； School of Medicine, Klinikum rechts der Isar, TUM, Germany（医学院，右岸克里克医院，TUM，德国） ； Department of Computing, Imperial College London, UK（计算学院，伦敦帝国学院，英国） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML），慕尼黑，德国） 纠错

专题命中 健康监测 ：MRI(title)；分类 cs.CV、eess.IV、eess.SP；medical image(journal_ref)

AI总结 PTACL通过结合心脏MRI的时空信息提升ECG表示，实现患者级和时间级对比学习，提高心脏表型检索和功能参数预测的性能。

Comments accepted to MICCAI 2025 (Springer LNCS)

Journal ref Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2025, Lecture Notes in Computer Science, vol. 15960, pp. 217-227, Springer, Cham (2026)

Evaluating Frontier AI Agents as Autonomous Clinical Security Auditors

评估前沿人工智能代理作为自主临床安全审计员

Michael O. Eniolade

机构 * University of the Cumberlands（坎伯兰大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究旨在评估前沿人工智能代理能否自主进行临床人工智能安全审计。基于METR任务标准构建评估任务，让代理按要求实施攻击、计算得分并编写报告。通过对三个前沿模型在不同数据集和模型架构上的评估，得出各模型表现及成本等情况，部分成果已公开。

Comments 29 pages, 2 figures, 7 tables

FM$^2$: Unified Federated Foundation Models for Heterogeneous Multimodal Medical Imaging

FM$^2$：用于异构多模态医学成像的统一联邦基础模型

Shengchao Chen, Ting Shu

机构 * School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Australian AI Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对医学成像基础模型构建中隐私与任务统一问题，提出FM$^2$框架，通过从头训练核心主干、结合预训练编码器、配备双混合专家模块及正则化器，并引入字幕增强学习，实现跨模态泛化，优于现有联邦基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026 (Main Track): the 34th ACM International Conference on Multimedia

DermDepth: Toward Monocular Metric Scale 3D Reconstruction Models for Dermatology

DermDepth：迈向用于皮肤病学的单目度量尺度3D重建模型

Héctor Carrión, Narges Norouzi

机构 * University of California, Santa Cruz（加利福尼亚大学圣克鲁兹分校） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究针对皮肤病学实践中常用2D方法的现状，提出DermDepth单视图度量尺度3D模型及D-Synth数据集，经实验训练和微调，能有效校正度量尺度误差，在多基准通用并与医学文献测量结果一致。

Comments Accepted at MICCAI 2026

Agent-Alternation-Free Epistemic Metric Temporal Logic with Past: Model Checking and Complexity

带过去时态的无主体交替认知度量时态逻辑：模型检查与复杂性

Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak, Paul Zeinaty

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究带过去时态的无主体交替认知度量时态逻辑的模型检查，通过结合时态测试自动机与完美回忆观察者进行分析，证明其模型检查为EXPSPACE完全，给出了该逻辑在特定条件下的复杂性结论。

Comments 31 pages

A Self-Evolving Agent for Longitudinal Personal Health Management

一种用于纵向个人健康管理的自我进化智能体

Haoran Li, Jiebi Deng, Tong Jin, Jinghong Han, Yuxin Wang, Zexin Wang, Qingyi Si, Weikang Gong, Xiahai Zhuang, Jia You, Wei Cheng, Jianfeng Feng, Hongcheng Guo

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； School of Life Sciences, Beijing University of Chinese Medicine（北京中医药大学生命科学学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑科学与智能技术研究院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； JD.com, Inc.（京东公司） ； Key Laboratory of Computational Neuroscience and Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Ministry of Education（复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室） ； Department of Neurology, Huashan Hospital, Fudan University（复旦大学附属华山医院神经内科） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究针对多数健康AI系统孤立处理请求的问题，开发开源智能体架构HealthClaw，通过自我进化更新支持，经合成基准和生物医学任务评估，在准确率、隐私性及任务指标增益上表现出色，支持纵向个人健康智能体的自我进化记忆。

Comments 20 pages, 4 figures, 6 supplementary tables. Code: https://github.com/HC-Guo/HealthClaw