医学 AI

Performance of large language models in the optical diagnosis of colorectal polyps

大型语言模型在结直肠息肉光学诊断中的性能

Joshua C. Vences, William T. Tran, Nikko Gimpaya, Catharine M. Walsh, Rishad J. Khan, Robert Bechara, Asher C. Wiggins, Celine N. Rousan, Kaitlyn V. G. L. Morgado, Angie Ibrahim, Kevin H. M. Kuo, Daniel von Renteln, Alexander Hann, Dennis L. Shung, Michael A. Scaffidi, Charles Ménard, Joshua Landy, Samir C. Grover

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

AI总结 本研究评估Claude Opus 4等5款大型语言模型对结直肠息肉的光学诊断性能，发现其区分息肉亚型的准确率接近专家共识，但灵敏度与特异度未达ESGE标准，需进一步研究方可临床应用。

Comments 22 pages, 1 figure, 5 tables

Spectral Aliasing Pretext: A novel task for Self-Supervised fault diagnosis in rotating machinery

频谱混叠预文本：一种用于旋转机械自监督故障诊断的新任务

Victor Gialis, Maxime Metz, David Esteve, Abdenour Soualhi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对工业场景中故障诊断标注数据稀缺的问题，提出自监督学习方法SAP，通过欠采样振动数据创建折叠频谱训练Transformer重构展开频谱，在CWRU数据集上验证其结合线性探测的效果优于全监督训练。

ReGround: Restoring Visual Grounding in Multi-Step Reasoning through Self-Diagnosis and Visual Re-Examination

ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地

Lei Peng, Shuai Lv, Wei Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix

Open-Linguistic Concept Unified Learning for Cross-Site Interpretable Dermatology Image Diagnosis

面向跨站点可解释皮肤病图像诊断的开放语言概念统一学习

Chengyu Wu, Junpeng Tan, Wanxiang Luo, Yaqi Wang, Yandong Wen, Yefeng Zheng

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

AI总结 针对现有概念模型跨站点泛化差、适配FVLMs成本高的问题，提出开放语言概念统一学习框架UniCon，通过共享语义空间等三项创新实现多模态可解释皮肤病诊断，获顶级准确率且具备跨站点干预能力。

Comments accepted by ACM Multimedia 2026

Re-thinking Mammography Transfer Learning: The Dataset-Informed Transfer Learning (DITL) Framework for Breast Cancer Screening and Lesion Diagnosis

重新思考乳腺X线摄影转移学习：用于乳腺癌筛查和病变诊断的数据集知情转移学习（DITL）框架

Adarsh Bhandary Panambur, Siming Bayer, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（模式识别实验室，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对乳腺X线摄影分类性能提升难题，提出DITL框架，整合数据集难度信号与邻域监督，引入自适应组件，无需超参数调整，在大规模和小数据集上均有出色表现，建立了通用的乳腺X线摄影分类框架。

Comments 16 pages, 1 figure, 5 tables. Accepted and presented at the 10th International Conference on Computer Vision & Image Processing (CVIP 2025), IIT Ropar, India, 10-13 December 2025. The paper is currently in press for inclusion in the official conference proceedings. This preprint corresponds to the submitted manuscript and is made available pending publication of the final proceedings version

Out-of-Length Scene Text Recognition: A Two-Axis Diagnosis and a Training-Free Fix

超长场景文本识别：双轴诊断与无需训练的修复方法

Zobeir Raisi, John Zelek

机构 * Electrical Engineering Department, Chabahar Maritime University（恰巴哈尔海事大学电气工程系） ； Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系） 纠错

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

AI总结 研究超长场景文本识别问题，通过双轴诊断发现编码器宽度是主要失败模式，提出无需训练的旋转缩放等修复方法，推理时通过特定裁剪和对齐方式弥合差距，在长文本基准上取得高准确率，发布相关工具和代码。

Comments 39 pages, 10 tables, includes supplementary material (folded in as Appendix S1-S4). Code: https://github.com/zobeirraisi/chunk-decode-stitch

Physically Verifiable Evidence and LLM-Based Reporting for Bearing Fault Diagnosis

基于物理可验证证据和大语言模型的轴承故障诊断报告

Yuntong Chen, Jianyu Liu, Guobin Zhao, Ziang Wang, Chao Chen, Ju Huang, Xitian Tian, Lijiang Huang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对安全关键型机械系统中AI诊断的验证问题，提出诊断证据网络DENet，将输出扩展为结构化证据记录，包括分类、预测特征频率等，能检测误分类，还通过约束语言模型减少无根据声明率，提升诊断可靠性。

Bayesian uncertainty estimation improves clinical decision making in medical AI agents

贝叶斯不确定性估计改善医学人工智能代理中的临床决策

Frederik Hauke, Patrick Wienholt, Christiane Kuhl, Dyke Ferber, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * University Hospital RWTH Aachen（亚琛工业大学附属医院） ； Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院） ； TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(title)；medical image(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对医学图像分析机器学习模型缺乏置信度度量问题，采用蒙特卡洛随机失活获取认知不确定性信号，添加到点预测提高错误检测AUROC，在临床决策支持代理实验中，以特定形式传达该信号可降低误诊率，凸显其对决策的价值。

BRIDGE: Bottleneck-Aware Regulator-Set Inference and Diagnosis for Cooperative Gene Regulatory Recovery

BRIDGE：用于协同基因调控恢复的瓶颈感知调控因子集推断与诊断

Maryam Rahimimovassagh, Clayton Thomas Barham, Ivan Garibay, Niloofar Yousefi

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对协同基因调控依赖联合作用调控因子组，但多数基因调控网络推断方法输出两两调控因子-靶点排名的问题，引入BRIDGE框架及TRACE诊断套件，介绍其核心机制，指出该方法提升了多项指标，区分了相关不同目标。

BearingNAS: Obtaining In-Sensor Intelligent Fault Diagnosis Systems for Bearings Using a Laptop

BearingNAS：使用笔记本电脑获取用于轴承的传感器内智能故障诊断系统

Andrea Mattia Garavagno, Edoardo Ragusa, Paolo Gastaldo, Antonio Frisoli, Rodolfo Zunino

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究利用BearingNAS框架，通过轻量级无导数搜索策略及单数据流搜索空间，针对微预算优化轴承故障诊断架构，在笔记本电脑CPU上运行，为意法半导体目标实现高诊断准确率，证明可将机器学习负载移至传感器封装内进行低成本故障诊断。

Comments Accepted to IEEE COINS 2026 in Special Session 7: Edge AI technologies

Angular Gaussian Supervised Contrastive Learning for Long-Tailed Electrocardiogram Arrhythmia Diagnosis

用于长尾心电图心律失常诊断的角高斯监督对比学习

Jin Dai, Qiuzhen Zhang, Chenyun Dai, Danmei Lan, Can Han

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Department of Neurology and Neurological Rehabilitation, Shanghai Yangzhi Rehabilitation Hospital, School of Medicine, Tongji University（同济大学医学院附属上海养志康复医院神经科与神经康复科） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对长尾心电图心律失常诊断问题，提出角高斯监督对比学习（AG-SCL），集成角高斯对比分支、自适应对数调整和尾部感知增强三个组件，在两个数据集上取得最佳宏观性能，增强对罕见心律失常敏感性并保持特异性。

Fine-Grained Open-Set Fault Diagnosis via Metric-Guided Time-Frequency Configuration Selection and Class-Specific Autoencoders

通过度量引导的时频配置选择和特定类自动编码器进行细粒度开放集故障诊断

Youngjae Jeon, Dongjin Lee

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究旋转机械故障诊断，提出结合度量引导的时频配置选择与特定类自动编码器的细粒度开放集故障诊断方法，在轴承数据集实验中实现高 H 分数，大幅降低配置选择成本，支持准确开放集严重程度诊断。

Comments 42 pages, 25 figures, 14 tables

AnomExpert: Identifying and Selecting Anatomical Planes for Prenatal Ultrasound Anomaly Diagnosis

AnomExpert：用于产前超声异常诊断的解剖平面识别与选择

Jian Wang, Yang Yang, Ziheng Pan, Xiliang Zhu, Yuhan Zhang, Yanfeng Zhou, Dong Ni

机构 * Medical Ultrasound Image Computing (MUSIC) Lab, School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（医学超声图像计算（MUSIC）实验室，深圳大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Shenzhen University（深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Biomedical Engineering, Medical School, Shenzhen University（深圳大学医学院生物医学工程学院） ； School of Biomedical Engineering and Informatics, Nanjing Medical University（南京医科大学生物医学工程与信息学院） 纠错

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

AI总结 研究针对产前超声异常诊断，提出AnomExpert框架，利用可学习平面原型和疾病感知稀疏选择机制，仅通过病例级监督实现解剖平面识别与选择，实验显示其优于多种方法，提升了弱监督多平面产前超声异常分类效果。

Comments It has been accepted early by MICCAI2026

Deep4ge: DNN Training Trajectories for Fault Detection and Diagnosis

Deep4ge：用于故障检测与诊断的深度神经网络训练轨迹

Sigma Jahan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对深度学习系统因细微故障致训练行为改变的问题，提出Deep4ge基准数据集，通过59个适配程序生成14227次训练运行记录，含故障变体及相关特征，支持多种故障检测与诊断任务，并发布数据集与框架。

Comments Accepted at ICSME Data & Tool Track, 2026

Navigating Hierarchy: Hyperbolic Learning on Brain Graphs for Disorder Diagnosis

导航层次结构：用于疾病诊断的脑图双曲学习

Yapeng Li, Bo Jiang, Ziyan Zhang, Dongdong Chen, Zhengzheng Tu

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对现有脑图建模方法不足，提出双曲脑图学习（HLBG）框架，利用双曲空间层次几何建模脑网络层次关系，引入GaMamba模型，实验证明其优于现有方法，能识别疾病相关功能生物标志物。

Comments 12 pages, 5 figures

Onnes: A Physics-Grounded Multi-Agent LLM Simulator for Cryogenic Fault Diagnosis in Quantum Computing Infrastructure

昂内斯：用于量子计算基础设施低温故障诊断的基于物理的多智能体大语言模型模拟器

Praneeth Narisetty, Uday Kumar Reddy Kattamanchi, Shiva Nagendra Babu Kore

机构 * Onnes Research（昂内斯研究公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对量子计算基础设施中稀释制冷机故障诊断问题，提出基于物理的多智能体大语言模型模拟器昂内斯，通过数字孪生模拟结合真实数据与故障类别，经实验对比及优化提升分类准确率，实现对故障的有效监测与诊断。

Comments 18 pages, 14 figures, 10 tables. Code, data, and released run logs: https://github.com/Onnes-Research/onnes

Physics-Informed Graph Learning with Uncertainty Awareness for Open-Set Domain Generalization in Fault Diagnosis

用于故障诊断中开放集域泛化的具有不确定性感知的物理信息图学习

Jinfeng Zhu, Shiyu Long, Ye Yuan

机构 * College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对旋转机械故障诊断面临的未知故障类型和工况变化导致的域转移挑战，提出PGU - OD框架，通过设计物理信息谱注意力模块、构建不确定性感知自适应图学习机制及开发相关损失函数和推理策略，提升故障诊断性能。

Semantic Segmentation-Driven Image-Level Diagnosis of Liver Cancers in Hematoxylin and Eosin Histopathology Images

苏木精和伊红组织病理学图像中基于语义分割的肝癌图像级诊断

Ivica Kopriva, Dario Sitnik, Arijana Pacic, Karolina Krstanac, Irena Veliki Dalic, Marijana Popovic Hadzija

机构 * Division of Computing and Data Science, Ruđer Bošković Institute（鲁德·波斯科维奇研究所计算与数据科学部） ； Sitnik Ventures UG（Sitnik Ventures公司） ； Department of Pathology and Cytology, Dubrava University Hospital（杜布拉瓦大学医院病理科与细胞学部） ； Clinical Division for Pathology and Cytology, Clinical Hospital Center Zagreb（扎格雷布临床医院中心病理科与细胞学部） ； Division of Molecular Medicine, Ruđer Bošković Institute（鲁德·波斯科维奇研究所分子医学部） 纠错

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

AI总结 研究针对苏木精和伊红全切片图像自动化分析难题，提出基于语义分割的图像级诊断框架，用nnU-Net架构训练，验证其可支持病理学家优先选择免疫组化标记，降低诊断成本和周转时间。

Comments 42 pages; 6 figures, 9 tables

Multilayer Q-Matrix-Embedded Neural Network for Cognitive Diagnosis (M-QCDNet): Structure-Aware Deep Learning Architecture for Psychometric Interpretability

多层Q矩阵嵌入的认知诊断神经网络（M-QCDNet）：面向心理测量可解释性的结构感知深度学习架构

Yiyao Yang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出M-QCDNet，将Q矩阵作为结构先验嵌入神经网络，通过带L2惩罚的损失函数平衡预测性能与结构对齐，实现可解释的认知诊断。

Comments 15 pages, 3 tables

A Multi-Fidelity Convolutional Autoencoder-Transfer Learning Framework for Guided-Wave-Based Damage Diagnosis Using Large Simulated and Limited Experimental Datasets

基于多保真卷积自编码器-迁移学习框架的导波损伤诊断：利用大规模仿真与有限实验数据

Santosh Kapuria, Abhishek

机构 * Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出多保真迁移学习框架，结合轻量物理仿真、卷积自编码器深度特征学习和少量实验数据，实现板结构损伤定位与尺寸估计，R²分别超0.93和0.99。

Comments 19 pages, 24 figures

Evaluation-Strategy Gap in Fault Diagnosis of Deep Learning Programs

深度学习程序故障诊断中的评估策略差距

Sigma Jahan

机构 * Sigma Jahan（西格玛·贾汗） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对深度学习程序训练故障诊断技术，发现程序内交叉验证与留出完整程序评估间存在0.190的平衡准确率差距，归因于特征的程序级结构，并分析了曲率特征和优化器特征在不同程序上的表现。

Comments Accepted research track paper in the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

Beyond One-Size-Fits-All: Diagnosis-Driven Online Reinforcement Learning with Offline Priors

超越一刀切：基于诊断的在线强化学习与离线先验知识

Guozheng Ma, Lu Li, Zilin Wang, Pierre-Luc Bacon, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出诊断驱动的张力管理框架，通过三种功能角色表征离线先验知识如何重塑在线优化，并展示跨领域证据，解决先验知识有效性随部署变化的问题。

An LLM-based Two-Stage Transformer Framework for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis with Limited Data

基于LLM的两阶段Transformer框架用于跨域轴承故障诊断与有限数据

Jinghan Wang, Feng Cheng, Wentao Wu, Hang Li, Gaoliang Peng, Tianchen Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出知识引导的两阶段迁移学习框架，使用轻量级GPT-2风格Transformer提取振动信号层次特征，通过原型知识调制和分类自适应实现跨域故障诊断，在仅10%标注数据下达到92.61%准确率。

Comments Accepted as a conference article of AIM 2026

XMDCA-TL: An Explainable Multi-Domain Channel Attention Transfer Learning Framework for Fault Diagnosis in Industrial Gas Turbines

XMDCA-TL：一种可解释的多域通道注意力迁移学习框架用于工业燃气轮机故障诊断

Amir Jahangard Takaloo, Mahdi Aliyari Shoorehdeli, Ehsan Mohammadi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 eess.SP

AI总结 提出XMDCA-TL框架，通过多域RGB表示、ConvNeXtV2编码器、MDCA机制和自监督混合掩码策略，结合迁移学习实现工业燃气轮机故障诊断，并利用可解释AI分析决策过程。

Evo-RAD: Navigating Rare Retinal Disease Diagnosis via Self-Evolving Agentic Retrieval

Evo-RAD：通过自进化代理检索导航罕见视网膜疾病诊断

Wangding Xia, Ye Du, Jiashi Lin, Meng Wang, Danli Shi, Shujun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出Evo-RAD框架，将检索增强诊断建模为马尔可夫决策过程，通过图代理动态删除不相关证据、插入病理一致样本或终止进化，利用同质性感知奖励优化，显著提升罕见视网膜疾病诊断性能。

Comments Accepted by MICCAI 2026. 10 pages, 2 figures, 3 tables

MammoExpert: Benchmarking Chain-of-Thought Reasoning in Mammography Diagnosis

MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试

Di Dai, Bo Liu, Youcheng Li, Haojun Yu, Zhouhang Bian, Quanlin Wu, Dong Wang, Sichen Meng, Hongye Xuan, Zijie Lan, Shenda Hong, Liwei Wang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。

Comments KDD 2026

LLM-as-an-Investigator: Evidence-First Reasoning for Robust Interactive Problem Diagnosis

LLM作为调查员：基于证据优先的鲁棒交互式问题诊断

Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出证据优先的AI方法LLM-as-an-Investigator，通过估计问题歧义、生成假设、提问澄清并更新概率，避免过早接受用户假设，提升诊断准确性。

Loss Landscape Diagnosis for Gradient-Based Gray-Scott System Inversion: Disentangling the Roles of PINN Components

基于梯度的Gray-Scott系统反演的损失景观诊断：解构PINN各组件的角色

Yan Yang

机构 * Yan Yang（杨 Yan） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过直接反向传播稳态损失至未折叠的Gray-Scott模拟，发现优化因损失景观中的平坦高原和陡峭悬崖而失败，而PINN中的残差损失通过隐式编码完整PDE动力学避免了该病理现象。

Comments Accepted at the AI4Physics Workshop, ICML 2026 (non-archival). 14 pages, 10 figures

FailureScope: Cross-Regime Behavioral Diagnosis of Language Model Weaknesses

FailureScope: 语言模型弱点的跨机制行为诊断

Nicholas Saban

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出FailureScope方法，通过跨模型通过/失败模式聚类评估探针，在单轮基准、多轮对话和对抗性代理攻击三种机制下稳定生成可解释的失败分类，实现高效任务采样和跨模型失败预测。

Patient-Level Diagnosis of Acute Myeloid Leukemia via Deep Learning Analysis of Bone Marrow Smear

基于深度学习分析骨髓涂片的急性髓系白血病患者级诊断

Yuqi Ma, Tianyi Wang, Weihua Meng, Hongru Chen, Fajin Tao, Qunxian Lu, Lin An, Xiaodong Mo, Gen Yang

机构 * State Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology, School of Physics, Peking University（北京大学核物理与天体物理国家重点实验室，物理学院） ； Peking University People’s Hospital, Peking University Institute of Hematology, National Clinical Research Center for Hematologic Disease, Beijing Key Laboratory of Hematopoietic Stem Cell Transplantation（北京大学人民医院，北京大学血液病研究所，国家血液病临床医学研究中心，北京造血干细胞移植重点实验室） ； Shanghai Dishuo Beiken Biotechnology Co., Ltd.（上海迪朔生物科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出从细胞到患者的深度学习流程，通过YOLO检测细胞、EfficientNet-B0分类复合母细胞样细胞（CBLC），聚合细胞级预测为患者级CBLC比率，实现AML辅助诊断，在外部验证集上F1达0.91。

Comments 4 figures