医学 AI

IViT: A Novel Interpretable Visual Transformer for Skin Disease Detection

IViT: 一种用于皮肤病检测的新型可解释视觉Transformer

Haibiao Li, Di Lin, Xue Jiang, Weiwei Wu, Yanxi Li, Yugang Chi

机构 * Chongqing Health Center for Women and Children（重庆妇女儿童健康中心） 纠错

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

AI总结 提出一种受二次规划约束的可解释视觉Transformer（IViT），通过预训练迁移学习适应小样本特征提取，并构建离散QP特征选择框架筛选符合临床诊断逻辑的判别性特征，在保持分类性能的同时降低特征冗余29.5%，实现准确率93.80%与可解释性的平衡。

NeoJaundice-AI: Smartphone-Based Neonatal Jaundice Detection Using Dual-Input Deep Learning and Synthetic Augmentation

NeoJaundice-AI: 基于智能手机的新生儿黄疸检测，采用双输入深度学习与合成增强

Rahul Patel, Nirjala Jarpula

机构 * Indian Institute of Information Technology Surat（印度信息技术学院苏拉特分校） 纠错

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

AI总结 提出NeoJaundice-AI系统，通过双分支EfficientNet-B0处理皮肤和巩膜图像，融合手工YCbCr颜色特征，实现四类严重度分类和胆红素回归，采用合成黄疸生成和肤色归一化，在印度新生儿数据集上达到91.8%准确率。

Comments 7 pages, 10 figures, 8 tables. IEEE conference format

Delta2Gamma: Band-Wise Adaptive Contrastive Learning of EEG for Alzheimer's Disease Detection

Delta2Gamma：面向阿尔茨海默病检测的脑电信号频带自适应对比学习

Chanwoo Park, Chanwoo Kim

机构 * Korea University（高丽大学） 纠错

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

AI总结 Delta2Gamma是一种自监督EEG表征学习框架，通过分解EEG为5个神经节律并自适应平衡各频带，在ADFTD队列上以92.4%的准确率实现阿尔茨海默病检测，性能优于相关方法。

Comments Accepted to 2026 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS)

On-Device Multi-Species Malaria Detection with Uncertainty-Calibrated Slide-Level Aggregation

基于不确定性校准的玻片级聚合的设备端多物种疟疾检测

Idaya Seidu, Ahmed Tahiru Issah, Charles B. Delahunt, Carine Mukamakuza

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对资源有限地区疟疾检测的临床约束，开发基于YOLOv13n的设备端多物种疟疾检测系统，满足多物种鉴别等要求，在2739张图像上实现较高检测精度与聚合性能。

Comments Accepted at The Fifth Workshop on Applications of Medical AI (AMAI) 2026, a satellite event at MICCAI 2026. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

Longitudinal Bayesian Learning of Continuous Disease Position across the Alzheimer's Disease Continuum

阿尔茨海默病连续体中疾病位置的纵向贝叶斯学习

Yingying Zhang, Kun Zhao, Guodong Liu, Qi Huang, Pengfei Gu, Dongchul Kim, Erik Enriquez, Alex D. Leow, Paul M. Thompson, Heng Huang, Hongchang Gao, Liang Zhan, Haoteng Tang

机构 * University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Eli and Lilly Company（礼来公司） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 该研究针对阿尔茨海默病连续体提出纵向贝叶斯学习框架DCP，推导DCS量化疾病位置，在ADNI队列上验证其性能优于现有方法，可连续评估AD进展。

Feynman Kac Reweighted Schrödinger Bridge Matching for Surface-Based Tau PET Harmonization

基于Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配的皮层表面Tau PET标准化

Jianwei Zhang, Xinyu Nie, Jiaxin Yue, Yonggang Shi

机构 * Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, University of Southern California（斯蒂文斯神经影像与信息学研究所，南加州大学） ； Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（明希德电气与计算机工程系，维特比工程学院，南加州大学） ； Alfred E. Mann Department of Biomedical Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（阿尔弗雷德·E·曼生物医学工程系，维特比工程学院，南加州大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 提出Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配（FKRSBM）模型，通过熵正则化最优传输实现源域与目标域间的随机传输，结合子群感知端点提议和球面卷积骨干网络，在Tau PET SUVR图上实现优于现有方法的分布对齐和下游疾病分类。

Transforming Heart Disease Prediction with Advanced Machine Learning Techniques

用先进机器学习技术变革心脏病预测

Sami Ullah, Muhammad Mohsin Khan

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

AI总结 本研究对比多种ML分类器在UCI、Kaggle心脏病数据集上的性能，发现SVM在UCI数据集、Simple Cart在Kaggle数据集上表现最优，经调参的ML模型可辅助心脏病早期诊断。

MAGPIE-Net: Predicting short-duration heavy-rainfall events in station neighborhoods from multitemporal FY-4A AGRI observations

MAGPIE-Net：基于多时相FY-4A AGRI观测数据预测站点邻域内的短时强降雨事件

Xiang Lin, Yunying Li, Chengzhi Ye, Zitong Chen, Jing Sun

机构 * College of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology（国防科技大学气象海洋学院） ； Key Laboratory of High Impact Weather (Special), China Meteorological Administration（中国气象局高影响天气重点实验室（专项）） ； Hunan Key Laboratory of Meteorological Disaster Prevention and Reduction（湖南省气象灾害防御与减重点实验室） ； Institute of Meteorological Science of Hunan Province（湖南省气象科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出MAGPIE-Net，通过嵌入地理自适应可微格点到站点映射模块，基于FY-4A AGRI观测数据预测站点邻域短时强降雨，在2023年华东华中暖季测试中，其检测率与提前时长均显著优于格点输出基线模型。

Comments 26pages, 10 figures

Elimination Geometry

消元几何

Mian Huang, Xueqin Wang

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

AI总结 本专著提出消元几何（EG）框架，用于研究局部最优对象的共享部署规则实现问题，整合多学科工具，其应用涵盖模型选择、预测等领域，可指导架构修复。

PLeDO: Pain Level Detection for Osteoarthritis from EMR Data

PLeDO：基于电子病历数据的骨关节炎疼痛程度检测

Yuhao Chen, Jiahao Cai, Nafiz Sadman, Farhana Zulkernine, John Queenan, David Barber

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

AI总结 本研究针对骨关节炎疼痛检测难题，提出SPaDe及集成药物、疼痛量表信息的PLeDO工具，可从电子病历中检测疼痛程度，有望提升初级保健护理质量。

Comments Published in Intelligent Data Analysis, 2026

Journal ref Chen, Y., Cai, J., Sadman, N., Zulkernine, F., Queenan, J., and Barber, D. (2026). PLeDO: Pain level detection for osteoarthritis from EMR data. Intelligent Data Analysis, 1-20

Guaranteed Adaptive Modality Acquisition: When the Policy Chooses Its Own Calibration Group

带保证的自适应模态获取：策略选择自身校准组时

Melika Baghi

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

AI总结 该研究针对自适应模态获取中策略诱导分组破坏条件校准假设的问题，提出RouteCert方法，在临床心电图任务及掩码多模态基准上实现了高回答比例与低分歧率的良好性能。

Comments 23 pages, 4 figures, 14 tables. Includes appendix with full proofs and additional experiments

LoopVSR: A Loop Engineering Framework for Automated Repair of Visual Speech Recognition Inference Pipelines

LoopVSR：用于自动修复视觉语音识别推理流水线的循环工程框架

Fei Qin, Bowen Zhang, Chao Fan, Pengcheng Luo, Genke Yang

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

AI总结 LoopVSR是一种循环工程框架，可让代码智能体结合端到端执行证据自动修复VSR推理流水线，在CMLR VSR系统上的表现远优于静态防护，可实现100%平均修复率。

More Correct Mass, Worse Answers: Why Power Sampling Can Fail and How to Fix It

更多正确质量，更差答案：幂采样为何会失效及如何修复

Haohui Yang, Jiaxing Sun, Xiujun Ma

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能 State Key Laboratory） 纠错

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

AI总结 研究发现幂采样存在悖论，即提升正确轨迹概率却降低下游推理性能，归因于剂量与覆盖不匹配，提出修复后的支持保留幂采样器可逆转损失并优于标准多采样推理。

Comments 16 pages, 8 figures, 1 table. Haohui Yang and Jiaxing Sun contributed equally. Xiujun Ma is the corresponding author

PixSDS: Why Latent SDS Makes Noisy Pixels

PixSDS：潜在SDS为何会产生带噪像素

Vsevolod Skorokhodov

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对潜在SDS生成3D时的像素漂移问题，提出轻量级VAE一致性梯度修复方法PixSDS，减少结构化伪影并保留语义内容。

Training Under Challenge: Executable Certificates and Challenge-Closed Optimality for Neural Networks

挑战下的训练：神经网络的可执行证书与挑战封闭最优性

Farhang Yeganegi, Arian Eamaz, Mojtaba Soltanalian

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出“挑战下的训练”可执行证书框架，定义资源索引的挑战能力模，通过实验验证其在ResNet-18蒸馏问题中可有效区分解码器欠使用与表征不足，实现对神经网络训练状态的诊断与重新认证。

Comments 82 pages, 24 figures, 10 tables. Ancillary reproducibility materials included

Regulatory Approval Is Not Enough: Gaps in Trustworthy AI Reporting in FDA-Cleared Medical Devices

监管批准并不足够：FDA clearance医疗设备中可信赖AI报告的缺口

Ahmed M Salih, Oliver Díaz, Alejandro Guzman, Noah Marquez Vara, Fotios Avgoustidis, Rituraj Singh, Saman Barakat, Zahra Raisi-Estabragh, Karim Lekadir

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

AI总结 该研究分析2021-2025年FDA获批的519份AI/ML医疗设备报告，发现可信赖AI报告存在显著缺口，获批年份或临床领域不影响报告透明度，仅监管批准不足以证明AI可信赖性。

SCOUT: Symmetric Consensus Outlier Detection for Failure Localization in LLM Pre-Training

SCOUT：用于大语言模型预训练中故障定位的对称共识异常检测

Zhuang Wang

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

AI总结 SCOUT是用于LLM预训练故障定位的统一运行时框架，基于等价副本严格多数共识识别异常，可与主流大模型训练框架集成，解决现有诊断方法的局限。

Physics-informed Diffusion Generative Model for Time-Series Data Synthesis in Dynamic Systems

用于动态系统时间序列数据合成的物理信息扩散生成模型

Haiteng Wang, Yunfei Zhu, Tao Wang, Yikang Li, Jiabao Dong, Xiaoge Zhang, Lei Ren

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysDGM模型，将物理规则嵌入扩散生成过程以合成符合物理定律的工业时间序列，构建的440万样本数据集可提升下游任务性能并减少数据需求，助力数据稀缺环境的AI应用。

Comments 27 pages; 5 main figures and 4 extended data figures

RFCheck: Synthetic RF Sensing Data Can Fail Measurement Consistency

RFCheck：合成射频感知数据可能会破坏测量一致性

Di Zhang, Yuanhao Cui, Tony Xiao Han, Xiaojun Jing

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

AI总结 该研究提出RFCheck方法，通过校准测量审计检测合成射频感知数据的测量一致性失效，验证其在Wi-Fi CSI和FMCW毫米波雷达任务中可有效筛选修复合成数据，提升下游模型性能。

HandSplatter: Automated Digital Goniometry from Neural Rendering

HandSplatter：基于神经渲染的自动数字测角术

Emmett Chen, Neal Chen, Xiang Li, Quanzheng Li, Siyeop Yoon

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

AI总结 针对手动测角术低效、信度差及现有软件方法精度不足的问题，提出结合2D特征提取与视图合成的神经渲染新流程，引入离散密度爬山算法修正3D地标，实现自动数字测角，为手部功能评估提供可靠工具。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 48th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2026), Full Paper #1985

Decoding Phenotypes: A Framework for Fusing Genomic Language Models and Neuroimaging

解码表型：融合基因组语言模型与神经成像的框架

Tianli Tao, Ziyang Wang, Emma Robinson, Rachel Sparks, Le Zhang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Aston University（阿斯顿大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出多模态框架GeneFuse，整合GLM遗传表征与神经成像特征，在NC vs. MCI、NC vs. AD任务上分别获0.77、0.83的AUROC，性能优于现有方法。

Controlled Memory Interference in Continual LLM Agents

持续大型语言模型智能体中的可控记忆干扰

Ao Ding, Hongzong LI, Shiqin Tang, Li Zhang, Liang Chen, Xuyang Chen, Zi Liang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出可控记忆干扰（CMI）框架，揭示记忆进化受经验相互作用影响，为持续大型语言模型智能体的记忆系统提供诊断与学习方法，提升记忆更新区分度与任务性能。

LSEAD: A Privacy-Preserving LLM-Based Speech Analysis Framework for Early Alzheimer's Disease Screening

LSEAD：一种基于大语言模型（LLM）的隐私保护型语音分析框架，用于阿尔茨海默病（AD）早期筛查

Xin Wang, Yingchao Huang, Yuhan Su, Shanshan Yao, Wei Peng

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

AI总结 本研究提出基于开源LLM的隐私保护语音分析框架LSEAD，在ADReSS系列数据集上使AD分类准确率提升最多5个百分点，为早期AD筛查提供了实用方案。

A Transferable Autologistic Model for Predicting Rare Failures in Heterogeneous Equipment

一种可迁移的自 logistic 模型，用于预测异构设备中的罕见故障

Islam Benamirouche, Djemel Ziou, Feriel Fass

机构 * Université de Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 本文针对异构设备罕见故障预测难题，提出可迁移自 logistic 模型，在含27台模拟冰箱的合成数据集上验证了模型的故障概率估计能力，为预测性维护提供支持。

FUSEP: A Multi-Center Benchmark for Diverse Tasks in Early Pregnancy Fetal Ultrasound Screening

FUSEP：用于早孕胎儿超声筛查多样化任务的多中心基准

Bin Pu, Jiewen Yang, Liwen Wang, Ying Tan, Guannan He, Xingbo Dong, Qika Lin, Jiarong Guo, Lixian Yang, Zuozhu Liu, Shengli Li, Kenli Li

机构 * Hunan University（湖南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Shenzhen Maternity and Child Healthcare Hospital（深圳市妇幼保健院） ； Sichuan Provincial Maternity and Child Health Care Hospital（四川省妇幼保健院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yunnan Maternal and Child Health Hospital（云南省妇幼保健院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出首个公开的早孕胎儿超声筛查多中心基准FUSEP数据集，含4017张超声图像及45820个标注，评估了多种学习方法在相关任务的性能，助力医学智能辅助诊断等任务开发。

A Physics-Flavored Transformer Network for Parametrizing Contraction Dynamics of Engineered Skeletal Muscle Tissues

一种用于工程化骨骼肌组织收缩动力学参数化的物理启发式Transformer网络

Mattias Luber, Timo Betz

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出物理启发式神经网络（PFNN），将拉伸指数物理模型集成到CNN-Transformer中，通过混合训练范式实现工程化骨骼肌组织收缩动力学的高保真参数化，为高通量生物物理研究提供可靠工具。

CausalOPD: First-Wrong-Step Supervision for Distilling Causal Chain Reasoning

CausalOPD：用于提炼因果链推理的首错误步监督

Jian Zhang, Bingyi Wang, Yizhi Liu

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

AI总结 CausalOPD 是一种课程在线过程提炼框架，通过识别首错误步并结合短视界强化学习，提升了学生模型的因果链推理能力，在三个领域中表现优于序列级提炼及专有参考模型。

Comments 9 pages, 2 figures

KernelBrain: Coarse-to-Fine, Budget-Aware Search for Agentic GPU Kernel Optimization

KernelBrain：面向智能体的GPU内核优化的粗到细、预算感知搜索

Shuai Che, Gang Peng

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

AI总结 KernelBrain是结合LLM引导变异等技术的GPU内核优化智能体，可提升内核质量与搜索效率，在Triton内核任务中获多倍加速且缩短优化时间。

TELLER: Non-intrusive Cross-Layer Root-Cause Analysis for LLM Inference

TELLER：面向大语言模型推理的非侵入式跨层根因分析

Ruilin Xu, Junyi Li, Pengfei Chen, Zongxuan Xie

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

AI总结 TELLER是面向LLM推理的非侵入式跨层根因分析框架，通过跟踪与日志结合实现异常定位与自然语言解释，在多节点GPU工作负载上兼具高效压缩与诊断性能，为LLM推理RCA提供实用支撑。

Comments 12 pages, 1 figure, 9 tables. Accepted to the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

PlantRig - From Bones to Branches: Adaptation of Autoregressive Rigging Models for Plant Skeletal Reconstruction

PlantRig - 从骨骼到分支：自回归绑定模型在植物骨骼重建中的适配

Nathan Hu, Yang Yang, Fumio Okura

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对自回归绑定模型在植物骨骼重建中存在的问题，通过多轮微调优化UniRig模型，实现了跨多种植物形态的泛化，为自动化植物绑定提供了可行方案。