医学 AI

Evaluating Computational Pathology Foundation Models for Prostate Cancer Grading under Distribution Shifts

评估计算病理学基础模型在前列腺癌分级下的分布偏移鲁棒性

Fredrik K. Gustafsson, Mattias Rantalainen

机构 * Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡研究所医学流行病学与生物统计学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） 纠错

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

AI总结 本文评估了计算病理学基础模型在前列腺癌分级中的鲁棒性，发现跨机构转移时性能显著下降，表明大规模预训练不足以保证下游泛化能力。

Enhancing Histopathological Image Classification via Integrated HOG and Deep Features with Robust Noise Performance

通过集成HOG和深度特征提升组织病理图像分类性能

Ifeanyi Ezuma, Ugochukwu Ugwu

机构 * InceptionResNet-v2 network（InceptionResNet-v2网络） 纠错

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

AI总结 本文研究了在LC25000数据集上使用HOG和深度特征提升图像分类性能，发现深度特征提取模型在噪声环境下具有更强鲁棒性。

Comments 10 pages, 8 figures. Code and datasets available upon request

Journal ref Proc. SPIE 13932, Medical Imaging 2026: Digital and Computational Pathology, 1393216 (2026)

Magnification-Invariant Image Classification via Domain Generalization and Stable Sparse Embedding Signatures

通过领域泛化和稳定的稀疏嵌入签名实现放大不变的图像分类

Ifeanyi Ezuma, Olusiji Medaiyese

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

AI总结 本文提出通过领域泛化和稳定稀疏嵌入签名解决放大偏移问题，验证了领域泛化模型在不同放大倍数下的优越性能，且在保持预测性能的同时显著减少了嵌入维度。

Comments 12 pages, 7 figures, 3 tables. Preprint manuscript

Analysis of DNA thermal stability across a broad range of thionine concentrations

不同硫代喹啉浓度下DNA热稳定性的分析

Evgeniya Usenko, Alexander Glamazda, Vladimir Valeev, Victor Karachevtsev

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究硫代喹啉与DNA的相互作用机制，揭示其浓度依赖的分子作用，为设计抗癌药物和核酸检测探针提供理论支持。

Comments 16 pages, 7 figures, 1 table

Journal ref J. Biol. Phys. 52, 8 (2026)

Dynamic Decision Learning: Test-Time Evolution for Abnormality Grounding in Rare Diseases

动态决策学习：罕见疾病异常定位的测试时间演化

Jun Li, Mingxuan Liu, Jiazhen Pan, Che Liu, Wenjia Bai, Cosmin I. Bercea, Julia A. Schnabel

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Trento（特伦托大学） ； King's College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出动态决策学习框架，通过优化指令和视觉扰动下的预测整合，提升冻结大视觉语言模型在罕见疾病异常定位中的表现，实验显示其在罕见疾病案例中mAP@75提升达105%。