医学 AI

SynLeaF: A Dual-Stage Multimodal Fusion Framework for Synthetic Lethality Prediction Across Pan- and Single-Cancer Contexts

SynLeaF：一种用于跨泛癌和单癌情境的合成致死性预测双阶段多模态融合框架

Zheming Xing, Siyuan Zhou, Ruinan Wang, Rui Han, Shiming Zhang, Shiqu Chen, Yurui Huang, Jiahao Ma, Yifan Chen, Xuan Wang, Yadong Wang, Junyi Li

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 SynLeaF通过双阶段多模态融合框架，有效整合基因表达、突变、甲基化和拷贝数变异等多组学数据，并利用关系图卷积网络捕捉生物医学知识图谱中的结构化基因表示，从而在17/19种场景中实现优于现有方法的性能。

Comments 29 pages, 5 figures, 3 tables

Sketch2CT: Multimodal Diffusion for Structure-Aware 3D Medical Volume Generation

Sketch2CT：多模态扩散用于结构感知的3D医学体积生成

Delin An, Chaoli Wang

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Sketch2CT通过结合用户提供的2D草图和文本描述，利用多模态扩散框架生成结构一致的3D医学体积，提升生成质量与可控性。

Cerebra: A Multidisciplinary AI Board for Multimodal Dementia Characterization and Risk Assessment

Cerebra：一个多学科AI平台用于多模态痴呆症特征化和风险评估

Sheng Liu, Long Chen, Zeyun Zhao, Qinglin Gou, Qingyue Wei, Arjun Masurkar, Kevin M. Spiegler, Philip Kuball, Stefania C. Bray, Megan Bernath, Deanna R. Willis, Jiang Bian, Lei Xing, Eric Topol, Kyunghyun Cho, Yu Huang, Ruogu Fang, Narges Razavian, James Zou

机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University（斯坦福大学生物医学数据科学系） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University（斯坦福大学放射肿瘤科） ； Center for Data Science, New York University（纽约大学数据科学中心） ； J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, University of Florida（佛罗里达大学杰·克雷顿·普瑞特家庭生物医学工程系） ； Department of Biomedical Engineering and Informatics, Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校生物医学工程与信息学系） ； Department of Neurology, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院神经科） ； Department of Neuroscience, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院神经科学系） ； UF Health Family Medicine – Haile Plantation（佛罗里达大学健康家庭医学-海莱种植园） ； Department of Family Medicine, Indiana University School of Medicine（印第安纳大学医学院家庭医学系） ； Department of Biostatistics and Health Data Science, Indiana University School of Medicine（印第安纳大学医学院生物统计学与健康数据科学系） ； Scripps Research Translational Institute（斯克里普斯研究转化研究所） ； Courant Institute, New York University（纽约大学柯朗研究所） ； Center for Biomedical Informatics, Regenstrief Institute（再生斯蒂夫研究所生物医学信息中心） ； Center for Cognitive Aging and Memory, McKnight Brain Institute, University of Florida（佛罗里达大学麦金托神经研究所认知衰老与记忆中心） ； Population Health Department, NYU Langone Health（纽约大学兰戈恩健康人口健康部） ； Radiology Department, NYU Langone Health（纽约大学兰戈恩健康放射科） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Cerebra通过多智能体协调处理电子病历、临床笔记和医学影像，提供可视化分析和对话界面，提升临床决策支持的可解释性和鲁棒性。

Vision-based Deep Learning Analysis of Unordered Biomedical Tabular Datasets via Optimal Spatial Cartography

基于视觉的深度学习分析无序生物医学表格数据的最优空间制图

Sakib Mostafa, Tarik Massoud, Maximilian Diehn, Lei Xing, Md Tauhidul Islam

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University（斯坦福大学放射肿瘤学系） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） ； Institute for Stem Cell Biology and Regenerative Medicine, Stanford University（斯坦福大学干细胞生物学与再生医学研究所） ； Stanford Cancer Institute, Stanford University（斯坦福癌症研究所） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Dynomap框架，通过学习任务优化的特征空间拓扑，提升视觉模型对无序生物医学数据的处理能力，在多个数据集上均优于传统方法。

Comments 54 Pages, 8 main figures, 26 supplementary figures

Graph-Aware Late Chunking for Retrieval-Augmented Generation in Biomedical Literature

面向生物医学文献的图感知后期分块检索增强生成

Pouria Mortezaagha, Arya Rahgozar

机构 * Methodological Implementation Research, Ottawa Hospital Research Institute（方法学实施研究，渥太华医院研究所在职） ； School of Engineering Design and Teaching Innovation, University of Ottawa（工程设计与教学创新学院，渥太华大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出GraLC-RAG框架，结合图感知结构智能与后期分块技术，通过结构感知分块、UMLS知识图谱融合和图引导混合检索，提升生物医学文献多部分信息检索与生成质量。

Cross-Slice Knowledge Transfer via Masked Multi-Modal Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Spatial Gene Expression Inference

跨切片知识迁移 via 遮蔽多模态异质图对比学习用于空间基因表达推断

Zhiceng Shi, Changmiao Wang, Jun Wan, Wenwen Min

机构 * Yunnan University（云南大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； Zhongnan University of Economics and Law（中南财经政法大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SpaHGC模型，通过多模态异质图对比学习，结合局部空间上下文和跨切片相似性，提升空间基因表达预测精度，优于现有九种方法。

Comments Accepted by CVPR-2026

Lunar Dust: Formation, Microphysics, and Transport

月尘：形成、微物理和传输

Slava G. Turyshev

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究月尘的形成、微物理特性及其传输机制，结合多种数据源分析月尘对月表性能的影响，并提出工程应用参数。

Comments 26 pages, 3 figures, 9 tables

Journal ref Phys. Rev. Research 8, 013307 (2026)

Variable Selection in Functional Linear Quantile Regression for Identifying Associations between Daily Patterns of Physical Activity and Cognitive Function

功能线性分位数回归中的变量选择：识别每日身体活动模式与认知功能之间的关联

Yuanzhen Yue, Stella Self, Yichao Wu, Jiajia Zhang, Rahul Ghosal

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种灵活的变量选择方法，用于功能线性分位数回归，结合平滑近似分位数损失函数和FPCA与组最小化凹惩罚，以识别身体活动与认知功能之间的动态关联。

AEGIS: An Operational Infrastructure for Post-Market Governance of Adaptive Medical AI Under US and EU Regulations

AEGIS：一种用于美国和欧盟法规下适应性医疗AI市场后治理的操作基础设施

Fardin Afdideh, Mehdi Astaraki, Fernando Seoane, Farhad Abtahi

机构 * Department of Clinical Science, Intervention and Technology, Karolinska Institutet（临床科学、干预与技术部门，Karolinska研究院） ； Department of Medical Radiation Physics, Stockholm University（医学辐射物理学部门，斯德哥尔摩大学） ； Department of Oncology-Pathology, Karolinska Institutet（肿瘤学-病理学部门，Karolinska研究院） ； Department of Clinical Physiology, Karolinska University Hospital（临床生理学部门，Karolinska大学医院） ； Department of Textile Technology, University of Bor s（纺织技术部门，Bor s大学） ； Department of Medical Technologies, Karolinska University Hospital（医学技术部门，Karolinska大学医院） ； Department of Biomedical Engineering and Health System, KTH Royal Institute of Technology（生物医学工程与健康系统部门，KTH皇家理工学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)；healthcare AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出AEGIS框架，通过数据集整合、模型监控和条件决策模块，实现FDA PCCP和EU AI Act条款的执行，支持医疗AI的持续学习与安全更新。

Instruction-Tuned, but Not More Verifiable Instruction-Following: A Cross-Task Diagnosis for LoRA Adapters

经过指令调优，但并非更可验证的指令遵循：LoRA适配器的跨任务诊断

Junyi Zou

机构 * Zjydiary Group（Zjydiary小组） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究通过评估LoRA适配器在不同任务中的表现，发现名义上的训练目标与实际能力提升不一致，指出能力漂移现象，强调需进行跨任务评估以避免依赖名义标签。

Comments 12 pages, 5 figures, 6 tables

Ran Score: a LLM-based Evaluation Score for Radiology Report Generation

Ran Score：一种基于大语言模型的放射学报告生成评估分数

Ran Zhang, Yucong Lin, Zhaoli Su, Bowen Liu, Danni Ai, Tianyu Fu, Deqiang Xiao, Jingfan Fan, Yuanyuan Wang, Mingwei Gao, Yuwan Hu, Shuya Gao, Jingtao Li, Jian Yang, Hong Song, Hongliang Sun

机构 * School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology（光学与光子学学院，北京理工大学） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（医学技术学院，北京理工大学） ； Department of Radiology, China-Japan Friendship Hospital (Institute of Clinical Medical Sciences), Beijing 100029, China（日本友谊医院放射科（临床医学科学院），北京100029，中国） ； Chinese Academy of Medical Science & Peking Union Medical College, Beijing 100730, China（中国医学科学院 & 首都医科大学，北京100730，中国） ； Department of Radiology, Peking University China-Japan Friendship School of Clinical Medicine, Beijing 100029, China（北京大学日本友谊学校临床医学系放射科，北京100029，中国） ； Department of Gastroenterology, China-Japan Friendship Hospital, Beijing 100029, China（日本友谊医院消化内科，北京100029，中国） ； NHC Key Laboratory of Clinical Big Data Standardization & Integration, Beijing 100029, China（国家卫生健康委员会临床大数据标准化与整合关键实验室，北京100029，中国） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：radiology(title)

AI总结 本文提出Ran Score，一种基于大语言模型的放射学报告生成评估指标，通过结合人类专业知识和大型语言模型，改进多标签发现提取，并在多个数据集中验证其有效性。

Comments 4 pages, 5 figures

Privacy-Preserving EHR Data Transformation via Geometric Operators: A Human-AI Co-Design Technical Report

通过几何运算实现隐私保护的电子健康记录数据转换：一个人工智能与人类协同设计技术报告

Maolin Wang, Beining Bao, Gan Yuan, Hongyu Chen, Bingkun Zhao, Baoshuo Kan, Jiming Xu, Qi Shi, Yinggong Zhao, Yao Wang, Wei Ying Ma, Jun Yan

机构 * Hong Kong Institute of AI for Science (HKAI-Sci), City University of Hong Kong（香港人工智能科学研究院（HKAI-Sci），香港城市大学） ； Department of Biostatistics, City University of Hong Kong（香港城市大学生物统计学系） ； Institute of Digital Medicine, City University of Hong Kong（香港城市大学数字医学研究院） ； YIDU TECH co. Ltd.（YIDU科技有限公司） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种隐私保护的数据转换框架，通过几何运算在保持医学语义和统计特性的同时，防止直接关联受保护的患者属性，解决了数据共享中的隐私和互操作性问题。

RealCQA-V2: A Diagnostic Benchmark for Structured Visual Entailment over Scientific Charts

RealCQA-V2：结构化科学图表视觉蕴含的诊断基准

Saleem Ahmed, Srirangaraj Setlur, Venu Govindaraju

机构 * University at Buffalo, Buffalo, NY, USA（布法罗大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 RealCQA-V2通过将图表问答转化为视觉前提证明任务，提供结构化视觉蕴含验证，揭示多模态推理中的局部-全局推理差距。

Comments Under Review : Code and Data will be made public soon - https://cse-ai-lab.github.io/VPP/

On the Vulnerability of FHE Computation to Silent Data Corruption

关于FHE计算对静默数据破坏的脆弱性

Jianan Mu, Ge Yu, Zhaoxuan Kan, Song Bian, Liang Kong, Zizhen Liu, Cheng Liu, Jing Ye, Huawei Li

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究探讨FHE在真实硬件上的可靠性，分析其对瞬态故障的脆弱性，并评估不同容错机制的有效性。

Comments 7 pages, 5 figures

RadTimeline: Timeline Summarization for Longitudinal Radiological Lung Findings

RadTimeline：纵向放射学肺部发现的时间线摘要

Sitong Zhou, Meliha Yetisgen, Mari Ostendorf

专题命中 医学数据与评测 ：radiology(abstract)

AI总结 本文提出RadTimeline时间线摘要任务，通过生成时间线来总结纵向放射学报告，提升疾病进展识别效率。实验表明，分组名称生成对发现分组至关重要，最佳配置在召回率和分组性能上接近人工标注。

Comments Accepted at Language Resources and Evaluation Conference (LREC) 2026