医学 AI

MedEyes: Learning Dynamic Visual Focus for Medical Progressive Diagnosis

MedEyes: 学习动态视觉聚焦以进行医学逐步诊断

Chunzheng Zhu, Yangfang Lin, Shen Chen, Yijun Wang, Jianxin Lin

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

AI总结 MedEyes通过动态视觉聚焦和双模式探索策略，提升医学逐步诊断的准确性与临床相关性。

Comments AAAI 2026, Medical Chain-of-Thought (CoT), Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), Multimodal Grounded Reasoning

IDRL: An Individual-Aware Multimodal Depression-Related Representation Learning Framework for Depression Diagnosis

IDRL: 一种面向抑郁症诊断的个体感知多模态抑郁症相关表示学习框架

Chongxiao Wang, Junjie Liang, Peng Cao, Jinzhu Yang, Osmar R. Zaiane

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Intelligent Computing in Medical Image of Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, China（教育部医学图像智能计算重点实验室） ； National Frontiers Science Center for Industrial Intelligence and Systems Optimization, Shenyang, China（工业智能与系统优化国家级前沿科学中心） ； Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta, Edmonton, Canada（阿尔伯塔机器智能研究所，阿尔伯塔大学，加拿大爱德蒙顿） 纠错

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

AI总结 IDRL框架通过分解多模态表示并引入个体感知的模态融合模块，提升抑郁症诊断的鲁棒性和适应性。

Multi-Period Sparse Optimization for Proactive Grid Blackout Diagnosis

多周期稀疏优化用于前瞻性电网黑启动诊断

Qinghua Ma, Reetam Sen Biswas, Denis Osipov, Guannan Qu, Soummya Kar, Shimiao Li

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出多周期稀疏优化方法，用于识别电网黑启动中的持续性脆弱性，提升系统韧性。

A Single-Particle Diagnosis of an Interacting Topological Insulator

相互作用拓扑绝缘体的单粒子诊断

Theo N. Dionne, Maia G. Vergniory

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 该研究提出通过单粒子格林函数表征相互作用拓扑相，利用有效 winding 数和量子体积区分三种绝缘相，为诊断相关系统中的拓扑相提供直观方法。

RefTr: Recurrent Refinement of Confluent Trajectories for 3D Vascular Tree Centerlines

RefTr: 基于连通轨迹的3D血管树中心线递归细化

Roman Naeem, David Hagerman, Jennifer Alvén, Fredrik Kahl

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

AI总结 RefTr通过递归细化连通轨迹生成3D血管树中心线，采用Transformer架构提升精度并减少参数，实验显示其在性能、速度和参数数量上均优于现有方法。

A Deep Learning Approach for Virtual Contrast Enhancement in Contrast Enhanced Spectral Mammography

一种用于增强对比度的深度学习方法在增强型光谱乳腺摄影中的应用

Aurora Rofena, Valerio Guarrasi, Marina Sarli, Claudia Lucia Piccolo, Matteo Sammarra, Bruno Beomonte Zobel, Paolo Soda

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

AI总结 本文提出利用深度生成模型进行虚拟对比度增强，以减少造影剂使用和辐射剂量，通过自编码器和CycleGAN生成合成图像，提升CESM诊断效果。

Journal ref Computerized Medical Imaging and Graphics 116 (2024) 102398

Automated Detection of Malignant Lesions in the Ovary Using Deep Learning Models and XAI

利用深度学习模型和XAI自动检测卵巢恶性病变

Md. Hasin Sarwar Ifty, Nisharga Nirjan, Labib Islam, M. A. Diganta, Reeyad Ahmed Ornate, Anika Tasnim, Md. Saiful Islam

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

AI总结 本文利用深度学习模型和XAI技术，开发了15种变体模型以准确检测卵巢癌，最终选择InceptionV3模型在性能指标上达到94%的平均得分，通过XAI方法解释模型结果，旨在提升卵巢癌的检测效率。

Comments Accepted and published at ICAIC 2025. Accepted version

Journal ref 2025 IEEE 4th International Conference on AI in Cybersecurity (ICAIC), Houston, TX, USA, 2025, pp. 1-8

FBCIR: Balancing Cross-Modal Focuses in Composed Image Retrieval

FBCIR: 在组合图像检索中平衡跨模态聚焦

Chenchen Zhao, Jianhuan Zhuo, Muxi Chen, Zhaohua Zhang, Wenyu Jiang, Tianwen Jiang, Qiuyong Xiao, Jihong Zhang, Qiang Xu

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

AI总结 本文提出FBCIR方法，通过分析CIR模型中的聚焦不平衡问题，提出数据增强工作流程以提升模型在挑战性场景下的性能。

Comments 20 pages, 5 figures, 15 tables

Deployment-Time Reliability of Learned Robot Policies

部署时学习机器人策略的可靠性

Christopher Agia

机构 * STANFORD UNIVERSITY（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了如何通过部署时机制提升学习机器人策略的可靠性，提出运行时监控、数据驱动的可解释性框架及长周期任务执行方法，以应对部署中的分布偏移、误差叠加和复杂依赖性问题。

Comments Stanford University PhD dissertation, 2026. 182 pages, 37 figures. Available from Stanford Digital Repository

AI Knows What's Wrong But Cannot Fix It: Helicoid Dynamics in Frontier LLMs Under High-Stakes Decisions

AI知错却无法修复：前沿大语言模型在高风险决策中的螺旋动态

Alejandro R Jadad

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 前沿大语言模型在高风险决策中表现出螺旋动态，即在错误中自我识别却无法修复，导致可靠性下降，需通过识别该模式以提升AI信任度。

Comments 22 pages, 2 tables, 1 appendix

VarParser: Unleashing the Neglected Power of Variables for LLM-based Log Parsing

VarParser: 解锁变量在基于大语言模型的日志解析中的被忽视的力量

Jinrui Sun, Tong Jia, Minghua He, Ying Li

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 VarParser通过变量中心策略提升日志解析效率，减少LLM调用成本，保留变量信息增强结果完整性。

Comments Published as a conference paper in WWW 2026