医学 AI

Beyond Size and Growth: Rethinking Lung Cancer Screening with AI Based Nodule Detection and Diagnosis

超越尺寸和增长：利用AI进行肺结节检测与诊断的肺癌筛查再思考

Sylvain Bodard, Pierre Baudot, Benjamin Renoust, Charles Voyton, Gwendoline De Bie, Ezequiel Geremia, Van-Khoa Le, Danny Francis, Pierre-Henri Siot, Yousra Haddou, Vincent Bobin, Jean-Christophe Brisset, Carey C. Thomson, Valerie Bourdes, Benoit Huet

机构 * Université de Paris Cité, AP-HP, Hôpital Universitaire Necker Enfants Malades, Service d’Imagerie Adulte（巴黎大学Cité，AP-HP，Necker儿童医院成人影像科） ； Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Department of Radiology（纪念斯隆凯特琳癌症中心，放射科） ； Sorbonne Université, CNRS UMR 7371, INSERM U 1146, Laboratoire d’Imagerie Biomédicale (LIB)（索邦大学，CNRS UMR 7371，INSERM U 1146，生物医学成像实验室） ； Median Technologies, eyonis（Median Technologies，eyonis） ； Mount Auburn Hospital/Beth Israel Lahey Health, Cambridge MA, USA（Mount Auburn医院/Beth Israel Lahey健康，马萨诸塞州剑桥市，美国） ； Harvard Medical School, Boston MA, USA（哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(summary_cn,abstract)；diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 本文提出了一种基于AI的集成系统，通过低剂量CT扫描在结节层面直接进行结节检测和恶性评估，超越传统基于尺寸和增长的筛查标准，提高了肺癌筛查的准确性和效率。

Comments 25 pages, 8 figures, with supplementary information containing 11 figures

CXR-LanIC: Language-Grounded Interpretable Classifier for Chest X-Ray Diagnosis

CXR-LanIC：基于语言的可解释分类器用于胸部X光诊断

Yiming Tang, Wenjia Zhong, Rushi Shah, Dianbo Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CXR-LanIC，一种基于语言的可解释分类器，通过任务对齐的模式发现解决胸部X光诊断的可解释性挑战，通过训练稀疏自编码器提取可解释的视觉模式，实现高准确率的诊断并支持自然语言解释。

On-Device Continual Learning with Dual-Stage Buffer and Dynamic Loss for Point-of-Care Pneumonia Diagnosis

设备端持续学习与双阶段缓冲器和动态损失用于现场肺炎诊断

Danu Kim

机构 * Korea International School, Jeju Campus（韩国国际学校，济州校区） 纠错

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

AI总结 本文提出PneumoNet，一种适用于资源受限环境的领域增量学习方法，结合轻量级CNN进行设备端预测，双阶段平衡缓冲器实现类别平衡回放，以及动态类别加权损失以纠正训练批次不平衡，实验表明其在模拟五个真实域变化场景的PneumoniaMNIST数据集上达到86.6%的准确率，同时更小更高效。

Comments Presented at 32nd Samsung Humantech Paper Awards

DiagEval: Trajectory-Conditioned Diagnosis for Reliable Software Evaluation with GUI Agents

DiagEval: 用于通过GUI代理进行可靠软件评估的轨迹条件诊断

Sirui Hong, Zhijie Liu, Tengfei Li, Wei Tao, Yifan Wu, Chenglin Wu

机构 * DeepWisdom（深智科技） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 该研究提出DiagEval，一种基于轨迹的诊断评估协议，用于在GUI代理评估交互式软件后失败时进行诊断。通过重用失败轨迹选择针对性的诊断探针，并将结果聚合为内部归因信号，从而提高准确性，优于基于重试的基线方法。

Sparse Mixture-of-Experts Routing in Visual Diffusion Transformers:Diagnosis, Boundary Calibration and Evolutionary Roadmap from Routing Collapse to Selective Deadlock

视觉扩散变换器中稀疏专家混合路由的稀疏性：从路由崩溃到选择性死锁的诊断、边界校准和进化路线图

Haiying Sha

机构 * Haiying Sha（海ying Sha） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文系统诊断了Token-Choice稀疏混合专家（MoE）在视频扩散变换器中的训练失败模式，通过分析超过6500万个标记的路由决策时间序列，提出了功能冗余假说，并总结了从视觉统一到世界模型的三步进化路线图。

Beyond Binary Success: A Diagnostic Meta-Evaluation Framework for Fine-Grained Manipulation

超越二元成功：一种用于细粒度操控的诊断元评估框架

He-Yang Xu, Pengyuan Zhang, Zongyuan Ge, Xiaoshuai Hao, Serge Belongie, Xin Geng, Yuxin Peng, Xiu-Shen Wei

机构 * Southeast University（东南大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MetaFine框架，通过分解理解、感知和受控行为三个维度，诊断细粒度操控中的能力瓶颈，并通过因果干预识别视觉编码器在保持局部空间结构方面的关键限制，从而提升操控精度。

Comments Project page: https://metafine.github.io/

Knowing When Not to Predict: Self Supervised Learning and Abstention for Safer DR Screening

知道何时不进行预测：用于更安全糖尿病视网膜病变筛查的自监督学习与退避

Muskaan Chopra, Lorenz Sparrenberg, Jan H. Terheyden, Rafet Sifa

机构 * Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn（莱茵-威斯巴登大学波恩分校） ； University Hospital Bonn - Department of Ophthalmology（波恩大学医院眼科部门） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫研究所） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了自监督学习预训练长度对校准置信度和基于置信度的退避策略的影响，发现预训练长度对选择性预测有积极影响，但过长预训练并不总能提高可靠性，强调了退避意识评估的重要性。

Comments Accepted at IJCAI 2026

NEWTON: Agentic Planning for Physically Grounded Video Generation

NEWTON：面向物理基础视频生成的代理规划

Yuxiang Feng, Juncheng Wang, Chao Xu, Yijie Qian, Huihan Wang, Wenlong Hou, Yang Liu, Baigui Sun, Yong Liu, Shujun Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； IROOTECH TECHNOLOGY（IROOTECH技术公司） ； Sany Group（三一集团） 纠错

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

AI总结 本文提出NEWTON，通过将视频生成从系统输出降级为代理工具箱中的一个动作，利用学习的规划器协调物理感知工具，提高视频生成的物理合理性，从而在VideoPhy-2数据集上显著提升联合准确性。

Comments project page: https://Newton026.github.io/newton

How Faithful Is Trajectory-Based Data Attribution? Error Sources, Remedies, and Practical Guidelines

轨迹数据归因的可信度如何？误差来源、缓解方法和实用指南

Junwei Deng, Pingbang Hu, Suliang Jin, Hao Lu, Jiachen T. Wang, Shichang Zhang, Jiaqi W. Ma

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了轨迹数据归因方法的误差来源，并提出缓解方法和实用指南，通过将总误差分为配置级、算法级和系统级，改进了归因的准确性，并为数据选择提供了可行的实践指导。

Face morphometric profiles of groups as early markers for certain diseases?

群体面部形态学特征作为某些疾病早期标志物？

Roberto Herrero, Yoanna Martinez-Diaz, Heydi Mendez-Vazquez, Joan Nieves, Augusto Gonzalez

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

AI总结 本研究通过分析古巴人口的面部形态学特征，探讨其作为阿尔茨海默病等多因素疾病的早期生物标志物的潜力。

Journal ref Int J Oral Craniofac Sci 9(2): 008-015 (2023)

Bennett's Conjecture in Lean 4: Counter-Models for the PSR-Reducibility of Spinoza's Propositions V and XIV

Lean 4 中的贝内特猜想：斯宾诺莎命题V和XIV的PSR可约性反例

Yuki Nakamura

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过形式化斯宾诺莎《伦理学》第一部分于Lean 4中，构建了反例以证明贝内特对斯宾诺莎命题V和XIV的PSR可约性猜想的不可约性，同时探讨了斯宾诺莎命题XIV的类似结论。

Comments 42 pages. Lean 4 source repository: https://github.com/Nakammura/spinoza-ethica-lean

Prescribed Wall-Heat-Flux Control of Blockage and Impulse in a Rarefied Micro-Nozzle

受限壁面热流控制微喷嘴中阻塞和脉冲的调节

Amirmehran Mahdavi, Ehsan Roohi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文研究了通过预设壁面热流控制稀薄微喷嘴流体的阻塞和脉冲现象，通过直接模拟蒙特卡罗方法分析了氮气在收敛-扩张微喷嘴中不同加热、冷却和绝热条件下的流动特性，探讨了热流对壁面-流体热响应的耦合效应及主要贡献。

Prompting language influences diagnostic reasoning and accuracy of large language models

提示语言影响大型语言模型的诊断推理和准确性

Adrien Bazoge, Josselin Corvellec, Sofiane Djillali Sid-Ahmed, Pierre-Antoine Gourraud

机构 * Data Clinic, Nantes University Hospital（数据诊所，南特大学医院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究探讨了提示语言对大型语言模型在临床诊断推理和准确性上的影响，通过比较英语和法语性能，发现四种模型在英语环境下表现更优，而o3模型未表现出语言效应，表明提示语言是影响模型临床性能的关键因素。

Due Process on Hold: A Queueing Framework for Improving Access in SNAP

暂缓程序：一种排队框架用于改善SNAP访问

Andrew Daw, Chloe Pache, Angela Zhou

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于排队模型的评估框架，用于评估和改进SNAP系统中的访问问题，通过分析系统动态和访问需求之间的相互作用，揭示了社会服务中特有的现象，如重拨和放弃，从而改进访问系统的设计和政策制定。

Towards complete characterization of topological insulators and superconductors: A systematic construction of topological invariants based on Atiyah-Hirzebruch spectral sequence

迈向拓扑绝缘体和超导体的完全表征：基于Atiyah-Hirzebruch谱序列的系统性拓扑不变量构造

Seishiro Ono, Ken Shiozaki

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种系统性框架，用于构造大部分对称类的拓扑不变量，通过在动量空间中利用最近发展的Atiyah-Hirzebruch谱序列，展示了如何构建时间反演对称的自旋超导体的拓扑不变量，并验证了这些不变量在随机生成的对称哈密顿量中的有效性，从而完全表征了159个空间群的K群。

Comments 61 pages, Supplementary data are available at https://seishiroono.github.io/arxiv-2311.15814/

KG-ASG: Collision-Knowledge-Guided Closed-Loop Adversarial Scenario Generation With Primary-Support Attribution

KG-ASG: 基于碰撞知识的闭环对抗场景生成与主支持属性

Cheng Wang, Chen Xiong, Ziwen Wang, Yuchen Zhou, Qiang Liu

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System, School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（广东省智能交通系统重点实验室，智能系统工程学院，中山大学深圳校区） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出KG-ASG框架，通过碰撞知识引导和主支持属性，提高自动驾驶系统安全验证的对抗有效性、可解释性和可执行性。