Inferring infectiousness: a joint model of the within-host viral kinetics of SARS-CoV-2
推断传染性：SARS-CoV-2宿主内病毒动力学的联合模型
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本文提出了一种联合模型，通过分析多个病毒脱落间接指标的数据，推断SARS-CoV-2宿主内病毒动力学的传染性轨迹，从而为政策制定提供更准确的传染性评估。
科学与医疗
医学 AI
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
1. 诊断辅助 9 篇
Mid-infrared high-sensitive cavity-free in-situ CO gas sensing based on up-conversion detection
中红外高灵敏度无腔原位CO气体传感基于上转换检测
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于上转换检测的中红外高灵敏度无腔原位CO气体传感方法，通过将TDLAS获取的中红外吸收信号转换至可见光波段，并利用硅基探测器实现最高79.6 ppb的灵敏度，同时利用SPAD实现了单光子水平的实时CO浓度检测。
Physics-informed neural networks for quantitative assessment of cancellous bone microstructure from photoacoustic signals
基于物理的神经网络用于从光声信号定量评估松质骨微结构
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于物理的神经网络（Biot-PINN），用于从光声信号中准确表征骨微结构，通过结合Biot渗透弹性理论，提高了对骨组织机械响应和波传播的建模精度，实验结果显示其在骨微结构分级上的准确率达到97%。
Comments 20 pages, 4 figures, 1 table
Lie-algebraic incompleteness of symmetry-adapted VQE for non-Abelian molecular point groups
李代数不完整性：非阿贝尔分子点群的对称适应变分量子本征值求解器的不足
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文研究了非阿贝尔分子点群中对称适应变分量子本征值求解器（VQE）的局限性，指出阿贝尔子群限制导致多维不可约表示的虚假分裂，并通过李代数层面的分析证明了动态李代数被限制在阿贝尔子代数中，从而导致状态流形受限于测度为零的托罗斯，同时指出数值障碍需要补充完整非对角线生成元和独立参数化交叉分量激发。
Development of an achromatic spectrometer for a laser-wakefield-accelerator experiment
为激光等离子体加速实验开发一个色散谱仪
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出了一种色散谱仪的设计，用于诊断和优化等离子体相互作用，通过非线性等离子体透镜实现高发散和能量分散电子束的高分辨率分析。
Comments 4 pages, 3 figures, submitted to IPAC25 proceedings (TUPM096)
Journal ref Proceedings of the 16th International Particle Accelerator Conference, p. 1357 (2025)
2. 病理影像 5 篇
Clinically-Informed Modeling for Pediatric Brain Tumor Classification from Whole-Slide Histopathology Images
基于临床信息的儿童脑肿瘤全切片病理图像分类建模
机构 * Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； School of Information（信息学院） ； Dell Children's Medical Center（德尔儿童医学中心） ； Dept. of OREI（OREI部门） ； University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种结合临床信息的对比学习框架，用于在有限数据和类别不平衡条件下提高儿童脑肿瘤全切片图像的细粒度分类性能。
Comments Accepted at the IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), 2026
A Human-in-the-Loop Framework for Efficient Prompt Selection in Microscopy Vision-Language Models
一种用于显微镜视觉-语言模型中高效提示选择的人机协作框架
机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； SRC Biosciences（SRC生物科学公司）
专题命中 病理影像 ：medical image(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种人机协作框架，通过目标驱动的主动学习方法解决显微镜视觉-语言模型中提示集构建的问题，减少专家验证图像的数量，提高分类性能。
Comments Accepted to CVPR workshops, 2026
ResNet-50 with Class Reweighting and Anatomy-Guided Temporal Decoding for Gastrointestinal Video Analysis
基于类重加权和解剖引导时间解码的ResNet-50在消化系统视频分析中的应用
机构 * Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly（塞萨洛尼基大学计算机科学与生物医学信息学系）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出了一种多标签消化系统视频分析管道，结合ResNet-50帧分类器和解剖引导的时间事件解码，通过类重加权和解剖引导的解码方法提高稀有病理类别的识别性能，最终在挑战测试集上将时间mAP从0.3801提升到0.4303。
Comments ICPR 2026 RARE-VISION Competition
HAPS: Rethinking Image Similarity for Virtual Staining
HAPS: 重新思考图像相似性以适应虚拟染色
机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克洛洛沃科学与技术研究所） ； University of Sharjah（沙迦大学） ； National Medical Research Radiological Centre of the Ministry of Health of the Russian Federation（俄罗斯联邦卫生部国家医学研究放射中心）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出HAPS指标，通过分析组织学图像的相似性，改进了传统通用度量标准在评估虚拟染色质量时的不足，从而提升训练数据质量。
Comments 17 pages, 3 figures
Causal Path Alignment: Anchoring the Optimization Trajectory for Controllable In-Parameter Knowledge Editing
因果路径对齐：为可控的参数知识编辑锚定优化轨迹
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)
AI总结 本文提出Causal Path Alignment框架，通过锚定优化轨迹来解决参数知识编辑中的主体主导记忆干扰问题，提升关系特异性并减少副作用。
Comments Accepted by IJCAI 2026
3. 医疗多模态 1 篇
PRA-PoE: Robust Multimodal Alzheimer's Diagnosis with Arbitrary Missing Modalities
PRA-PoE: 基于任意缺失模态的鲁棒多模态阿尔茨海默病诊断
机构 * Department of Biomedical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（生物医学工程系，香港理工大学，香港特别行政区，中国） ； Department of Technology Management for Innovation, The University of Tokyo, Japan（创新技术管理系，东京大学，日本） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（数据科学与人工智能系，香港理工大学，香港特别行政区，中国）
专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV
AI总结 该研究提出PRA-PoE框架，通过原型锚定表示对齐和不确定性感知专家融合机制，解决多模态学习中模态缺失导致的表示偏移问题，提升了在不同缺失模式下的诊断鲁棒性与准确性。
Comments Early accepted by MICCAI 2026
4. 生物医学文本 7 篇
What Do Biomedical NER and Entity Linking Benchmarks Measure? A Corpus-Centric Diagnostic Framework
Biomedical NER和实体链接基准测试测量什么？一种以语料库为中心的诊断框架
机构 * National Library of Medicine（国家医学图书馆）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,title_cn)
AI总结 本文提出一种以语料库为中心的诊断框架，用于分析生物医学NER和实体链接基准测试的相关属性，揭示语料库特性对评估信号、泛化需求和基准测试结论范围的影响。
Comments Accepted to the ACL 25th Workshop on Biomedical Language Processing
AIMBio-Mat: An AI-Native FAIR Platform for Closed-Loop Materials Discovery and Biomedical Translation
AIMBio-Mat: 一个面向AI的FAIR平台，用于闭环材料发现与生物医学转化
机构 * Department of Physics, University of South Dakota（南达科他大学物理系） ； South Dakota School of Mines and Technology（南达科他州矿学院） ； Department of Chemistry, Physics and Materials Science, Fayetteville State University（费耶特维尔州立大学化学、物理与材料科学系） ； University of South Dakota（南达科他大学） ； PROMISE Lab, Sanford Research（桑福德研究机构PROMISE实验室） ； Department of Mechanical Engineering, University of Mississippi（密西西比大学机械工程系） ； Department of Physics and Astronomy, University of Kansas（堪萨斯大学物理与天文学系） ； Tiospa Zina Tribal School（蒂奥萨宾纳部落学校） ； Department of Mechanical and Materials Engineering, University of Nebraska–Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校机械与材料工程系）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出AIMBio-Mat平台，通过整合材料来源、生物医学背景、知识图谱、不确定性感知的机器学习和人机协作主动学习，解决材料发现与生物医学转化中跨领域推理的问题，并提供可验证的平台蓝图。
Comments 35 pages, 4 figures, and 12 tables
Two-phase validation sampling via principal components to improve efficiency in multi-model estimation from error-prone biomedical databases
通过主成分进行两阶段验证抽样以提高多模型估计在误差多的生物医学数据库中的效率
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种基于主成分分析的两阶段抽样方法，用于在多模型估计中提高效率，通过平衡和优先考虑多个模型的变量解释量，从而在误差多的生物医学数据库中更有效地进行验证。
Comments 22 pages, 5 figures, 2 tables, GitHub repositories with R package and simulation/analysis code
Gold Bipyramids as a Promising Alternative to Gold Nanorods for Analytical and Biomedical Applications
五边形金双锥体作为分析和生物医学应用中优于金纳米棒的有希望的替代品
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)
AI总结 本研究通过化学蚀刻合成了一种尺寸为75x25 nm的五边形金双锥体，并与其纵向等离子体共振（PR）在753 nm处进行比较，发现双锥体的吸收光谱质量因子显著高于纳米棒。此外，双锥体的SERS增强因子约为纳米棒的三倍，且其PR红移也比纳米棒大三倍，这表明双锥体对周围介质的折射率变化或介电壳厚度的变化更敏感。实验和理论均证实双锥体作为热敏剂在光热治疗中具有高效性，能够有效杀死大肠杆菌。
Comments 37 pages, 7 figures, 65 references
E-ReCON: An Energy- and Resource-Efficient Precision-Configurable Sparse nvCIM Macro for Conventional and Spiking Neural Edge Inference
E-ReCON：一种能量和资源高效、精度可配置的稀疏nvCIM宏单元，用于传统和脉冲神经边缘推理
机构 * Dept of Science and Technology (DST), Govt of India（印度科技部） ； MeitY/SMDP-C2S（科技部/SMDP-C2S）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 本文提出了一种基于紧凑型3T1R ReRAM位单元的16 Kb能量和资源高效的数字计算在内存（DCIM）宏单元E-ReCON，用于传统和脉冲神经网络边缘推理，通过引入新型交错10T/28T加法器树，减少晶体管数量和功耗，同时在65 nm CMOS工艺下实现低延迟、高吞吐量和高能效，适用于多种神经网络模型。
Sparse Contextual Coupling Reshapes Diffusion Geometry in Multilayer Hypergraphs
稀疏上下文耦合重塑多层超图中的扩散几何
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio
AI总结 该研究提出了一种基于扩散的框架，用于分析稀疏条件特定层如何重塑多层超图中的扩散几何，通过将密集的MSigDB功能基因集层与稀疏的疾病特定DGIdb药物-基因超图耦合，发现稀疏层对扩散距离和社区结构有显著影响。
Refining and Reusing Annotation Guidelines for LLM Annotation
对LLM注释的注释指南进行细化和重用
机构 * The Graduate University for Advanced Studies, SOKENDAI（Graduate University for Advanced Studies, SOKENDAI） ； National Institute of Informatics (NII)（National Institute of Informatics） ； BioData Science Initiative (BSI), National Institute of Genetics (NIG)（BioData Science Initiative (BSI), National Institute of Genetics）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文提出了一种系统性的注释指南重用和细化方法，通过迭代审核框架来对LLM注释进行改进，并在生物医学NER任务中验证了指南整合的有效性、推理优化模型的优势以及在最小监督下的审核可行性。
Comments 14 pages, 7 figures. Accepted to the ACL 2026 Main Conference
5. 医学数据与评测 2 篇
CardioBench: Do Echocardiography Foundation Models Generalize Beyond the Lab?
CardioBench: 心脏超声基础模型是否能超越实验室？
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出CardioBench，一个用于评估心脏超声基础模型的基准，通过统一多个公开数据集，评估不同模型在零样本、探测和对齐协议下的性能，揭示通用模型在功能任务上表现优异，但细粒度区分任务上存在不足。
FT-Dojo: Towards Autonomous LLM Fine-Tuning with Language Agents
FT-Dojo: 向自主LLM微调迈进的语言代理
机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； The University of Chicago（芝加哥大学）
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出FT-Dojo交互式基准环境，用于研究自主LLM微调，通过标准化任务接口、共享数据仓库、沙盒执行环境和反馈协议，开发了FT-Agent框架，实现了结构化迭代规划和多级反馈分析，实验显示FT-Agent在13个任务中表现优异，且展示了代理在故障恢复和长期规划中的能力。
Comments 26 pages, 6 figures, 11 tables
