医学 AI

Class Visualizations and Activation Atlases for Enhancing Interpretability in Deep Learning-Based Computational Pathology

基于类可视化和激活图谱的深度学习计算病理学解释性增强

Marco Gustav, Fabian Wolf, Christina Glasner, Nic G. Reitsam, Stefan Schulz, Kira Aschenbroich, Bruno Märkl, Sebastian Foersch, Jakob Nikolas Kather

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

AI总结 本研究提出基于类可视化和激活图谱的深度学习计算病理学解释性增强方法，通过评估不同标签粒度下的模型表现，揭示了变压器模型中的结构化形态流形。

A Lightweight Multi-Cancer Tumor Localization Framework for Deployable Digital Pathology

一种轻量级多癌症肿瘤定位框架用于可部署的数字病理学

Brian Isett, Rebekah Dadey, Aofei Li, Ryan C. Augustin, Kate Smith, Aatur D. Singhi, Qiangqiang Gu, Riyue Bao

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

AI总结 本研究提出了一种轻量级多癌症肿瘤定位框架，通过跨癌症平衡训练实现高泛化能力，适用于数字病理学的可部署应用。

Comments 9 pages, 2 figures

Leveraging whole slide difficulty in Multiple Instance Learning to improve prostate cancer grading

利用整张切片难度在多实例学习中提高前列腺癌分级

Marie Arrivat, Rémy Peyret, Elsa Angelini, Pietro Gori

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

AI总结 本文提出利用整张切片难度提升前列腺癌Gleason分级的分类性能，通过多任务和加权分类损失方法改进诊断效果。

Comments ISBI 2026

Magnetic properties of an individual Magnetospirillum gryphiswaldense cell

单个 Magnetospirillum gryphiswaldense 细菌的磁性性质

Mathias M. Claus, Marcus Wyss, Dirk Schüler, Martino Poggio, Boris Gross

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究通过高灵敏度磁力仪和显微镜技术，揭示了单个 Magnetospirillum gryphiswaldense 细菌内磁小体的磁性配置及磁链的磁性特性。

Comments 8 pages, 4 figures, 5-page supplemental material

Journal ref Phys. Rev. E 113, 014408 (2026)

The Missing Memory Hierarchy: Demand Paging for LLM Context Windows

缺失的记忆层次：为LLM上下文窗口的需求分页

Tony Mason

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 Pichay通过需求分页技术减少LLM上下文消耗，提升内存使用效率。