医学 AI

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

Latent-CURE for Breast Cancer Diagnosis

Latent-CURE：用于乳腺癌诊断的潜在空间推理框架

Weiyi Zhao, Xiaoyu Tan, Lu Gan, Liang Liu, Xihe Qiu

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

AI总结 针对多模态大模型在乳腺癌超声诊断中因数据不平衡而忽略罕见恶性特征的问题，提出基于潜在空间非对称加权思维链的Latent-CURE框架，强制模型先推断BI-RADS形态描述符再诊断，并采用双非对称优化策略保护恶性特征，实现透明且鲁棒的诊断。

Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables. Accepted to MICCAI 2026

Hybrid AI-Physics Framework for Post-Earthquake Structural Damage Diagnosis with Sparse Sensing

混合AI-物理框架用于稀疏传感下的震后结构损伤诊断

Xiao Liang

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

AI总结 提出一种物理信息无监督学习框架，融合传感器数据与物理模拟，通过时空复合自编码网络（SCAN）从震前数据学习正常行为，检测并定位震后损伤，无需标签数据。

Reinforcement Learning with a Bilevel World-Model Architecture for Scan-Order Optimisation in Laser Directed Energy Deposition

激光增材制造扫描顺序优化的强化学习：用于奖励和世界模型诊断的双层代理-有限元分析诊断框架

Xian Wu, Haoran Li, Yuanqi Chu, Dongbin Zhao, Bin Wang

机构 * College of Engineering, Design and Physical Sciences, Brunel University London（布鲁内尔大学伦敦工程、设计与物理科学学院） ； Pattern Recognition Laboratory, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别实验室） ； ISIS Neutron and Muon Source, Science and Technology Facilities Council, Rutherford Appleton Laboratory（Rutherford Appleton实验室，科学与技术设施委员会ISIS中子与μ子源） 纠错

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

AI总结 本文提出一个双层代理-有限元分析诊断框架，通过轻量代理和稀疏有限元模拟，诊断强化学习在激光增材制造扫描顺序优化中的奖励和世界模型保真度问题。

Comments 31 pages, 7 figures, 3 tables

Investigating ECG Diagnosis with Ambiguous Labels using Partial Label Learning

利用部分标签学习探究带有模糊标签的ECG诊断

Sana Rahmani, Javad Hashemi, Ali Etemad

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

AI总结 本文研究了在模糊标签条件下使用部分标签学习进行ECG诊断，分析了不同模糊类型和级别下PLL方法的鲁棒性，并指出当前PLL方法在临床应用中的局限性。

Skin-R1: Clinical Knowledge-Guided Dermatological Diagnosis Using Vision-Language Models

Skin-R1: 基于视觉-语言模型的临床知识引导的皮肤病诊断

Zehao Liu, Weijieying Ren, Jipeng Zhang, Tianxiang Zhao, Jingxi Zhu, Xiaoting Li, Vasant G Honavar

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

AI总结 Skin-R1结合教材引导的临床推理监督与强化学习，提升皮肤病诊断的准确性和鲁棒性，通过构建基于教材的推理生成器和强化学习框架，改进模型在异构数据集和稀疏标注下的表现。

Comments ECCV 2026

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)

Hierarchical Fault Detection and Diagnosis for Transformer Architectures

DEFault++: 用于变压器架构的自动故障检测、分类和诊断

Sigma Jahan, Saurabh Singh Rajput, Tushar Sharma, Mohammad Masudur Rahman

机构 * Faculty of Computer Science（计算机科学系） ； Dalhousie University（达尔豪斯大学） 纠错

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

AI总结 DEFault++通过三级抽象检测、分类和诊断变压器故障，利用原型匹配与监督对比学习在DEFault-bench上实现高检测准确率和分类性能。

Comments Submitted in the ACM Transactions on Software Engineering and Methodology as Journal-First

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

Decoding the Alzheimer's Continuum: Interpretable Multi-Gate Routing for Diagnosis and Transition Prediction

解码阿尔茨海默病连续谱：可解释的多门路由用于诊断与转换预测

Yufeng Jiang, Hexiao Ding, Hongzhao Chen, Jing Lan, Xinzhi Teng, Gerald W. Y. Cheng, Yunlin Mao, Zongxi Li, Haoran Xie, Jung Sun Yoo, Jing Cai

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

AI总结 提出M$^3$AD统一框架，利用可解释多门专家混合架构，基于T1加权sMRI同时实现三分类诊断和阶段转换预测，准确率达95.13%。

Comments Accepted by MICCAI2026

Evaluating deep learning models for fault diagnosis of a rotating machinery with epistemic and aleatoric uncertainty

评估深度学习模型在旋转机械故障诊断中的认知不确定性和偶然不确定性

Reza Jalayer, Masoud Jalayer, Andrea Mor, Carlotta Orsenigo, Carlo Vercellis

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences（工程与自然科学学院） ； Department of Information and Communications Engineering（信息与通信工程系） ； Department of Management, Economics and Industrial Engineering（管理、经济与工业工程系） 纠错

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

AI总结 本文首次全面比较了不确定性感知深度学习架构在旋转机械故障诊断中的表现，发现深度集成模型在检测未知故障和噪声数据方面优于其他方法。

Automatic identification of diagnosis from hospital discharge letters via weakly supervised Natural Language Processing

通过弱监督自然语言处理自动识别出院信中的诊断

Vittorio Torri, Elisa Barbieri, Anna Cantarutti, Carlo Giaquinto, Francesca Ieva

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出一种弱监督NLP流程，无需文档级标注即可从意大利语出院信中分类诊断，在细支气管炎数据集上达到接近全监督的性能，节省大量人工标注时间。

Comments 61 pages, 9 figures

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

Real time state monitoring and fault diagnosis system for motor based on LabVIEW

基于LabVIEW的电机实时状态监测与故障诊断系统

S. Q. Liu, Z. S. Ji, Y Wang, Z. C. Zhang

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

AI总结 本文设计基于LabVIEW的三相电机实时状态监测与多故障预诊断系统，通过采集振动加速度、转速、温度、电流和电压信号，利用阶次分析算法实现故障诊断与分类，并结合云传输技术实现数据云端备份。

Comments 4 pages,the IEEE NPSS Real Time Conference

Journal ref 2018 IEEE-NPSS Real Time Conference (RT)

Diagnosis of Human Object Interaction Detectors for Real World Educational Applications

面向真实世界教育应用的人-物交互检测器诊断

Divya Mereddy, Ashwin Tudur Sadashiva, Marcos Quinones-Grueiro, Gautam Biswas

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

AI总结 提出一种诊断驱动框架，结合三元组级HOI错误分类与错误因素归因分析，通过针对性改进将预训练CDN模型在CCATT数据集上的宏F1分数从48.6提升至90.2。

From Internal Diagnosis to External Auditing: A VLM-Driven Paradigm for Data-Free Online Backdoor Defense

从内部诊断到外部审计：一种VLM驱动的数据自由在线后门防御范式

Binyan Xu, Fan Yang, Xilin Dai, Di Tang, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong（香港中文大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出一种从内部诊断到外部语义审计的范式转变，利用通用视觉语言模型（VLM）作为外部语义门控，通过PRISM框架（原型精炼与统计监控检查）实现数据自由的在线后门防御，在17个数据集和11种攻击类型上达到最先进性能。

Comments 25 pages, 10 figures, 19 tables. To appear in the Proceedings of the 43 rd International Conference on Machine Learning (ICML '26)

GraD-IBD: Graph Representation Learning from Diagnosis Trajectories for Early Detection of Inflammatory Bowel Disease

GraD-IBD：基于诊断轨迹的图表示学习用于炎症性肠病的早期检测

Leo Y. Li-Han, Ellen L. Larson, Elizabeth B. Habermann, Cornelius A. Thiels, Hojjat Salehinejad

机构 * Department of Surgery, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（外科部，梅奥诊所，罗切斯特，MN，美国） ； Kern Center for the Science of Health Care Delivery, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（健康保健交付科学中心，梅奥诊所，罗切斯特，MN，美国） ； Division of Hepatobiliary and Pancreas Surgery, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（肝胆胰外科部，梅奥诊所，罗切斯特，MN，美国） ； Department of Artificial Intelligence and Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（人工智能与信息学部，梅奥诊所，罗切斯特，MN，美国） 纠错

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

AI总结 提出GraD-IBD图诊断模型，将纵向ICD轨迹重构为时间有向图，并设计上下文感知的时间衰减消息传递机制，以降低复杂度并提升炎症性肠病检测性能。

Anatomy-Slot: Unsupervised Anatomical Factorization for Homologous Bilateral Reasoning in Retinal Diagnosis

Anatomy-Slot: 用于视网膜诊断中同源双侧推理的无监督解剖分解

Yingzhe Ma, Xiao Yang, Yuguo Yin, Zheyu Wang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； 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Anatomy-Slot方法，通过无监督解剖瓶颈分解斑块令牌为结构一致的解剖区域槽，并利用双向交叉注意力对齐双眼槽，在ODIR-5K上相比ViT-L基线提升AUC 4.2点，验证了显式结构对应改善诊断的假设。

Comments 15 pages, 3 figures

Context-driven Missing-Modality Learning for Robust Medical Diagnosis with Image-Tabular Data

基于上下文驱动的缺失模态学习用于图像-表格数据的鲁棒医学诊断

Tianling Liu, Lequan Yu, Tong Han, Liang Wan

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin 300350, China.（智能与计算学院，天津大学，天津300350，中国） ； Department of Statistics and Actuarial Science, School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, Hong Kong.（统计与精算系，计算与数据科学学院，香港大学，香港） ； Department of Radiology, Tianjin Huanhu Hospital, Tianjin 300350, China.（放射科，天津华和医院，天津300350，中国） ； Tianjin Key Laboratory of Cerebral Vascular and Neurodegenerative Diseases, Tianjin 300350, China.（天津脑血管与神经退行性疾病重点实验室，天津300350，中国） ； Medical School of Tianjin University, Tianjin 300072, China.（天津大学医学院，天津300072，中国） 纠错

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

AI总结 提出CMML框架，通过级联残差变换器自编码器合成缺失模态并利用上下文令牌进行语义对齐，在三种医学数据集上超越现有方法。

Comments 12 pages, 8 figures