医学 AI

Fundus Image-based Glaucoma Screening via Retinal Knowledge-Oriented Dynamic Multi-Level Feature Integration

基于视网膜图像的青光眼筛查：面向视网膜知识的动态多级特征整合

Chi Liu, Yuzhuo Zhou, Sheng Shen, Zongyuan Ge, Fengshi Jing, Shiran Zhang, Yu Jiang, Anli Wang, Wenjian Liu, Feilong Yang, Tianqing Zhu, Xiaotong Han

机构 * State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangdong Provincial Key Laboratory of Ophthalmology and Vision Science, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Ocular Diseases（眼科学国家重点实验室、中山眼科中心、中山大学、广东省眼科学重点实验室和视觉科学、广东省眼科临床研究中心） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） ； Hainan International College, Minzu University of China（海南国际学院，中国民族大学） ； School of Information Technology, Faculty of Business and Hospitality, Torrens University Australia（澳大利亚托伦斯大学信息科技学院，商业与酒店管理学院） ； AIM for Health Lab, Faculty of IT, Monash University, Australia（健康AIM实验室，墨尔本大学IT学院，澳大利亚） ； Department of Ophthalmology, Guangzhou First People’s Hospital, the Second Affiliated Hospital of South China University of Technology（广州第一人民医院，华南理工大学第二附属医院） ； The Third Xiangya Hospital of Central South University（中南大学湘雅医学院第三医院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于视网膜知识的动态多级特征整合框架，通过动态窗口机制和知识增强卷积注意力模块提升青光眼筛查的鲁棒性，实验表明其在AIROGS数据集上达到98.5%的AUC和94.6%的准确率。

Comments 15 pages. Published in Knowledge-based System

Attenuated Heterogeneity in Fixed-Effects Causal Forests, and a Cross-Fitted Correction

固定效应因果森林中的衰减异质性及交叉拟合校正

Harry Aytug

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究固定效应面板设置中因果森林估计条件平均治疗效果时异质性衰减问题，刻画其随设计变化情况，提出用Chernozhukov等人的校准方法补救，模拟和实际应用中均有效果，方法集成到Python包。

Comments 20 pages, 3 tables

The Cross-Domain Generalization Cost of Offensive Language Detection

攻击性语言检测的跨域泛化成本

Ruixing Ren, Junhui Zhao, Xiaoke Sun, Qiuping Li

机构 * School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子信息工程学院） ； National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China (CNCERT/CC)（国家计算机网络应急技术处理协调中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究攻击性语言检测模型跨域泛化性能下降问题，提出含零样本转移损失分解、可控微调协议和联合训练策略的框架，量化各因素影响，揭示数据集效应主导损失，联合训练策略可权衡多语言能力与源任务性能。

Comments 8 pages, 6 figures

LA-RL: Label-Aware Self-Reflection for Reinforcement Learning in Information Extraction

LA-RL：信息抽取中强化学习的标签感知自反思

Xiao You, Tianwei Yan, Zixu Shan, Longyu Du, Shan Zhao

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Chongqing Jiaotong University（重庆交通大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型信息抽取中现有反思校正方法不足，提出LA-RL框架，通过任务诊断标签指导自校正，经特定训练阶段提升抽取质量，在多项任务实验中取得良好效果，且发现反思结构对任务敏感。

Sensitivity of hMPA to Controlled CEC 2017 Transformations

hMPA对CEC 2017变换的敏感性

Grzegorz Sroka, Sławomir T. Wierzchoń

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究hMPA对CEC 2017变换的敏感性，引入参数化实现独立控制变换，通过DSC和eDSC进行配置级诊断，分析56个三配置子集，发现配置差异因函数而异，提供可重现诊断协议并可扩展。

WIRE: Profiling Witnessed Within-Policy Instruction Collisions in LLM Agents

诊断LLM代理中实时策略内指令冲突的见证解析轮廓

Lu Yan, Xuan Chen, Xiangyu Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出WIRE管道，通过提取规则、编码为PyRule子句、检测冲突并生成见证实例，诊断LLM代理单一提示策略内规则对之间的冲突，发现64.6%的见证实例至少违反一条源规则。

Disentangling Acoustic Cues in Alzheimer's Pathology and Perception: The Roles of Language and Gender

解开阿尔茨海默病病理学与感知中的声学线索：语言和性别的作用

Liu He, Yuanchao Li, Yin-Long Liu, Rui Feng, Yiming Wang, Jiaxin Chen, Yizhe Wang, Jiahong Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究阿尔茨海默病中声学线索，训练模型预测普通话和希腊语、男女说话者的临床AD状态及人类感知分数，用SHAP和统计模型分析，发现病理与感知一致性因语言和性别而异，强调特定人群可解释性审核对临床语音AI公平部署的必要性。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Robustifying pathology foundation models via fine-tuning

通过微调增强病理学基础模型的鲁棒性

Alexandre Filiot, Oskar Thaeter, Benoit Schmauch, Lionel Guillou

机构 * Waiv ； Institute of Pathology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学病理学研究所） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对病理学基础模型对采集因素敏感问题，开发新颖微调方法，应用于十个不同模型提升鲁棒性与下游性能，平均鲁棒性指数提高23%，综合性能提高43%，并公开两个模型的微调版本。

Comments 17 pages, 4 figures, 7 tables

PathSelect: Sequential Token Selection for Whole Slide Pathology

PathSelect：用于全切片病理学的序列令牌选择

Jingzhi Chen, Landi He, Zehong Chen, Peihang Wu, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对全切片图像给视觉语言模型带来的计算瓶颈，提出解耦路由框架PathSelect，将令牌剪枝重构成序列选择过程，训练时引入方差保持噪声门等，推理时模块分离，有效减少令牌数，提高准确率并优于基于采样的方法。

Spectral-Aware Analytic Class-Incremental Learning for Long-Tailed Distributions

用于长尾分布的频谱感知分析类增量学习

Quyen Tran, Hai Nguyen, Quan Dao, Zhuowei Li, Nam Le, Trung Le, Dimitris Metaxas

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

AI总结 研究针对长尾分布的类增量学习问题，提出几何频谱校正（GSR）框架，将其视为频谱正则化问题，构造频谱扰动矩阵有选择地增大尾部类坍缩特征值，实验表明该方法在计算效率和鲁棒泛化间取得更好权衡，达新最优水平。

Comments ECCV 2026

Bayesian Repetition Penalty: A Principled Adjacent-Conditional Framework for Reversing Attention Collapse in Autoregressive Language Models

贝叶斯重复惩罚：一种用于扭转自回归语言模型中注意力崩溃的有原则的相邻条件框架

Wenjie Fan, Bin Ma, Dong Li

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对自回归语言模型注意力崩溃问题，提出基于相邻条件概率构造的贝叶斯重复惩罚框架，通过自归一化惩罚率校正异常置信度，经指数移动平均累积到输出层偏差，实验表明该机制能拯救崩溃模型并保持生成质量。

PathScale-R1: Cross-scale Reasoning for Pathological Image Analysis

PathScale-R1：用于病理图像分析的跨尺度推理

Chi Phan, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Qiaochu Xue, Jiajie Zhang, Linghan Cai, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin, Dan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 研究针对病理诊断多尺度需求及现有模型局限，引入抗捷径跨尺度病理推理框架，设计相关策略构建PathScale-VQA基准，经优化得到PathScale-R1，实验证明其在跨尺度推理任务性能及对单尺度病理VQA的有效迁移。

Enhancing Pathological VLMs with Cross-scale Reasoning

增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力

Chi Phan, Tianyi Zhang, Qiaochu Xue, Yufeng Wu, Dan Hu, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； PuzzleLogic Pte Ltd（PuzzleLogic私人有限公司） ； Department of Pathology, Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院病理科暨福建省肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 提出首个跨尺度训练与评估范式，通过多倍率视觉问答任务增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力，并构建高质量基准数据集Scale-VQA及模型ScaleReasoner-R1，实现最优性能。

Comments MICCAI 2026

EchoVLM: Dynamic Mixture-of-Experts Vision-Language Model for Universal Ultrasound Intelligence

EchoVLM：面向通用超声智能的动态专家混合视觉语言模型

Chaoyin She, Ruifang Lu, Lida Chen, Wei Wang, Qinghua Huang

机构 * School of iOPEN, Northwestern Polytechnical University（iOPEN学院，西北工业大学） ； The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University（中山大学附属第一医院） ； College of Mechanical Engineering, Tongji University（同济大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EchoVLM，通过动态混合专家架构提升超声图像的多任务诊断效率，实验表明其在报告生成任务中BLEU-1和ROUGE-1得分显著提升。

Are Prompt Optimizers Blind? Cross-Modal Visual Feedback for Automatic Prompt Optimization

提示优化器是盲目运行的吗？用于自动提示优化的跨模态视觉反馈

Haoyue Liu, Xiaoyu Ma, Ye Chen, Yuexian Zou, Xiaoying Tang

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究多模态任务中自动提示优化的盲目性问题，提出跨模态视觉反馈方法，含故障条件视觉诊断和错误感知聚合阶段，在多个VQA数据集和目标VLM上效果显著，能提升分数且优化器可跨模型转移。

ObsDriveBench: Benchmarking Multimodal Understanding under Adverse Weather with Observability Awareness

ObsDriveBench：具有可观测性意识的恶劣天气下多模态理解基准测试

Qiao Yan, Yihan Wang, Zhenghao Xing, Jiaqi Xu, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学医学智能与扩展现实研究所） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究恶劣天气下视觉语言模型在多模态输入时的表现，引入ObsDriveBench基准测试，通过可观测性元标注等构建含多类问题的测试集，实验发现现有模型性能降，还引入ObsDrive模型提升其在多方面的鲁棒性。

A Scale-adaptive Vision Model Links C. elegans Neuronal Morphology to Behavior for Neurotoxicity Assessment

一种尺度自适应视觉模型将秀丽隐杆线虫神经元形态与行为联系起来用于神经毒性评估

Haochao Ying, Shenchong Lv, Yutao Sun, Zijian Tu, Xufeng Jin, Yuyang Xu, Yizhe Wang, Wei Yang, Xiaomin Yue, Jian Wu, Peilin Yu

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

AI总结 研究针对神经毒性评估难题，引入专用自监督视觉模型及多粒度共聚焦基准，提出尺度自适应掩码图像建模策略，在多任务中超越基础模型，融合特征可预测行为缺陷，筛选化学品发现新神经毒性决定因素，为评估和药物发现提供新方法。

Goals and Strategies for the Indexing of Publication Types and Study Designs

对出版类型和研究设计的索引目标与策略

Neil R. Smalheiser, Joe D. Menke, Arthur W. Holt, Halil Kilicoglu, Jodi Schneider

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文探讨了生物医学文献中出版类型和研究设计的索引方法，提出需采用概率拟合度预测评分以提高检索效果，强调了建立统一索引体系的重要性。

Comments 14 pages, no figures, 1 table

Physics-Informed Learning of Microvascular Flow Models using Graph Neural Networks

基于图神经网络的微循环血流模型物理引导学习

Paolo Botta, Piermario Vitullo, Thomas Ventimiglia, Andreas Linninger, Paolo Zunino

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出基于图神经网络的微循环血流模型，结合物理引导训练，实现高效准确的血流动力学模拟。

Comments 28 pages, 8 figures

Knowledge-Guided Cross-Modal Fusion for Adult-to-Pediatric ECG Transfer via Label-Conditioned Contrastive Alignment

通过标签条件对比对齐实现成人到儿科心电图转换的知识引导跨模态融合

Xinran Liu, Yuwen Li, Hongxiang Gao, Heyang Xu, Jianqing Li, Zongmin Wang, Chengyu Liu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Zhengzhou University（郑州大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对成人与儿科心电图转换问题，提出知识引导的跨模态融合框架PEACE，通过标签条件对比对齐等方法，在有限监督下实现更好的儿科心电图解释，消融实验证明标签条件知识对齐是关键驱动因素。

Comments This article was accidentally submitted as a new arXiv paper instead of a replacement of arXiv:2605.00647. Please refer to arXiv:2605.00647 for the correct and updated version

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

MedFailBench: A Clinician-Built Open-Source Benchmark for Medical AI Safety Boundary Inspection

MedFailBench：用于医学人工智能安全边界检查的临床医生构建的开源基准测试

Goktug Ozkan

机构 * Kutahya Emet Dr. Fazil Dogan State Hospital（屈塔希亚埃梅特法齐尔·多安州立医院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)

AI总结 MedFailBench提出不同问题，构建合成基准测试和失败图谱，通过严重程度和安全门类型标记医学人工智能错误，当前版本含44个合成病例等内容，以特定许可形式发布并带有DOI。

Comments 6 pages; synthetic benchmark reviewed by a clinician; no patient data

Metric Surface Reconstruction of Neurosurgical Scenes from Monocular Operating Microscope Images and Microscope Pose

从单目手术显微镜图像和显微镜位姿重建神经外科场景的度量曲面

Thomas Bucher, Didier Neuenschwander, Thomas Petutschnigg, Michael Murek, David Bervini, Andreas Raabe, Manuela Eugster

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 研究能否从单目手术显微镜图像和位姿数据重建神经外科场景的三维几何度量，利用预训练模型估计深度、泊松曲面重建点云成网格，结果显示该方法在模型设置中有技术可行性，支持相关手术技术进一步发展。

QFedPolyp: A Communication- and Inference-Efficient Federated Learning Framework for Polyp Segmentation

QFedPolyp：一种用于息肉分割的通信和推理高效的联邦学习框架

Madan Baduwal, Priyanka Paudel

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

AI总结 研究针对息肉分割中集中式学习需共享敏感数据、联邦学习通信成本高的问题，提出QFedPolyp框架，结合量化感知训练与低精度模型通信，经实验验证其能降低通信开销、加快推理速度，适合临床实时部署。

AgentOmnia: Scaling Agentic Models for Full-Scenario Applications

AgentOmnia：用于全场景应用的规模化智能体模型

Hao Jiang, Gangtao Xin, Yingdi Huang, Guojie Zhu, Jiangshan Zhang, Xinyuan Lin, Yunkun Xu, Chengyu Shen, Wenlong Fei, Jiawei Li, Yujie Fu, Sichen Kang, Tingyu Xie, Yedi Hu, Jingren Zhang, Hongcheng Gao, Jianshu Zeng, Chong Chen, Chang Guo, Chao Feng, Feng Wang, Fulin Lin, Jinchao Ma, Lang Mei, Li Huang, Liyan Liu, Qing He, Shuting Tao, Siyu Mo, Xiangnan Chen, Xiaohan Yu, Xiaoyang Li, Yanheng Hou, Yanyu Wu, Zhihan Yang, Wentao Zhang, Yang Gao, Zhao Cao

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究大型语言模型智能体全场景扩展问题，提出AgentOmnia框架，结合多种技术构建环境、工具和任务，通过多种方式支持训练后处理，能将多个基准测试通过率和宏平均率大幅提高，实现广泛改进并为自我进化提供证据。

Comments 69 pages, 18 figures, 13 tables

The Clinical Trial Pipeline Reveals the Next Wave of Artificial Intelligence in Healthcare: A Multidimensional Analysis of 8,532 Registered Studies

临床试验管道揭示医疗保健领域人工智能的下一波浪潮：对8532项注册研究的多维分析

Lior Rokach

专题命中 医学数据与评测 ：clinical AI(abstract)

AI总结 该研究通过对8532项注册研究多维分析，揭示医学人工智能临床试验格局。用关键词搜索和分类器识别试验，从多维度分类，发现虽从回顾转向前瞻，但在规模、专业覆盖等方面有差距，未来进展取决于弥合这些差距。

Transparency in Healthcare AI: Testing European Regulatory Provisions against Users' Transparency Needs

医疗人工智能中的透明性：测试欧洲监管规定与用户透明性需求之间的契合度

Anna Spagnolli, Cecilia Tolomini, Elisa Beretta, Claudio Sarra

专题命中 其他医学AI ：healthcare AI(title)

AI总结 本研究评估了欧洲AI法规中透明性要求与医疗AI用户需求之间的契合度，通过调查不同相关方发现透明性需求与使用说明书结构之间的映射问题，并提出改进建议。

Comments 22 pages, pre-review version

Journal ref (2026) PLOS Digit Health 5(7): e0001594