arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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。

2026-05-22 至 2026-05-22 共收录 47 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 19 篇

2605.22619 2026-05-22 cs.CV 91%

GLeVE: Graph-Guided Lesion Grounding with Proposal Verification in 3D CT

GLeVE: 在3D CT中基于图的病变接地与提案验证

Shuo Jiang, Yuhao Hong, Chunbo Jiang, Weihong Chen, Huangwei Chen, Shenghao Zhu, Beining Wu, Mingxuan Liu, Zhu Zhu, Feiwei Qin, Min Tan, Yifei Chen

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission(浙江空间信息感知与传输重点实验室) Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学) Zhejiang University(浙江大学) Tsinghua University(清华大学) Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine(浙江大学医学院附属儿童医院)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);radiology(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出GLeVE框架,通过图引导的病变接地和解剖学先验验证,解决3D CT中自由文本叙述与体积解剖之间的语义-空间差距问题,提升病变定位的准确性。

Comments 11 pages, 4 figures

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2605.21835 2026-05-22 eess.IV cs.AI cs.CV physics.med-ph 90%

An Open Multi-Center Whole-Body FDG PET/CT Foundation Model for Tumor Segmentation

一种开放的多中心全身FDG PET/CT基础模型用于肿瘤分割

Xiaofeng Liu, Qianru Zhang, Thibault Marin, Menghua Xia, Chi Liu, Georges El Fakhri, Jinsong Ouyang

机构 * Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale Biomedical Imaging Institute, Yale University(放射学与生物医学成像系,耶鲁生物医学影像研究所,耶鲁大学)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种开放的多中心全身FDG PET/CT基础模型,通过整合四个公开数据集中的4997份标准化扫描,利用层次UNet结构和早期通道拼接实现解剖和代谢特征的交互,提高了肿瘤分割的标签效率和跨模态表征学习能力。

Comments Code available at: https://github.com/liu-xiaofeng/Foundation-Model-for-PET-CT

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2605.19354 2026-05-22 eess.IV cs.CV 90%

Next-Acceleration-Scale Prediction for Autoregressive MRI Reconstruction

用于自回归MRI重建的下一步加速尺度预测

Yilmaz Korkmaz, Vishal M. Patel

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种基于离散多尺度潜在空间的自回归下一步加速尺度预测方法,通过引入特权信息蒸馏技术,提升了在极端欠采样下的MRI重建性能。

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2605.22327 2026-05-22 cs.CV physics.med-ph 90%

Robustness of breast lesion segmentation under MRI undersampling improves with k-space-aware deep learning

在MRI欠采样下,基于k空间的深度学习改进了乳腺病变分割的鲁棒性

Lukas T. Rotkopf, Marco Schlimbach, Julius C. Holzschuh, Heinz-Peter Schlemmer, Jens Kleesiek, Moritz Rempe

机构 * Institute for AI in Medicine (IKIM), University Hospital Essen(人工智能医学研究所(IKIM),埃森大学医院) Department of Physics, Technical University Dortmund(物理系,多特蒙德技术大学) Division of Radiology, German Cancer Research Center (DKFZ)(放射学部,德国癌症研究中心(DKFZ)) Cancer Research Center Cologne Essen (CCCE), University Medicine Essen(科隆埃森癌症研究中心(CCCE),埃森大学医学中心) RACOON Study Group, Site Essen(RACOON研究组,埃森站点) German Cancer Consortium (DKTK), Partner Site Essen(德国癌症联合会(DKTK),埃森合作伙伴站点) Medical Faculty and Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen(医学系和计算机科学系,杜伊斯堡-埃森大学)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文研究了直接从获得的MRI k空间学习乳腺病变分割是否能提高在加速或噪声下的鲁棒性,通过比较不同模型发现基于k空间的深度学习方法在欠采样和噪声下表现更优。

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2605.22031 2026-05-22 cs.CV 90%

SO-Mamba: State-Ownership Mamba for Unrolled MRI Reconstruction

SO-Mamba:用于展开MRI重建的态所有权Mamba

Pengcheng Fang, Hongli Chen, Fangfang Tang, Feng Liu, Xiaohao Cai, Shanshan Shan

机构 * University of Southampton(南安普顿大学) University of Queensland(昆士兰大学) Soochow University(苏州大学)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出SO-Mamba,一种用于展开MRI重建的态所有权Mamba正则化器,通过分配每个Mamba阶段的重建证据到递归驻留、态接口访问和非态输出校正,以提升重建质量与效率。

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2605.21762 2026-05-22 cs.LG 90%

Machine learning prediction of obstructive coronary artery disease using opportunistic coronary calcium and epicardial fat assessments from CT calcium scoring scans

利用CT钙扫描中的机会性冠状动脉钙化和心外膜脂肪评估进行阻塞性冠状动脉疾病的机器学习预测

Juhwan Lee, Ammar Hoori, Tao Hu, Justin N. Kim, Mohamed H. E. Makhlouf, Michelle C. Williams, David E. Newby, Robert Gilkeson, Sanjay Rajagopalan, David L. Wilson

机构 * Department of Biomedical Engineering, Virginia Commonwealth University(弗吉尼亚联邦大学生物医学工程系) Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University(凯斯西储大学生物医学工程系) Harrington Heart and Vascular Institute, University Hospitals Cleveland Medical Center(克利夫兰医学中心哈灵顿心脏和血管研究所) BHF Centre for Cardiovascular Science, University of Edinburgh(爱丁堡大学BHF心血管科学中心) Department of Radiology, Case Western Reserve University(凯斯西储大学放射学系)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);分类 cs.LG

AI总结 本研究开发了一种先进的机器学习框架,通过分析CT钙扫描中的冠状动脉钙化和心外膜脂肪数据,预测阻塞性冠状动脉疾病,展示了该方法在提高预测性能和减少对增强CT或侵入性检查依赖方面的潜力。

Comments 16 pages, 4 figures, 3 tables

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2605.22002 2026-05-22 cs.CV 89%

ConvNeXt-FD: A Fractal-Based Deep Model for Robust Biomedical Image Segmentation

ConvNeXt-FD:一种基于分形的深度模型用于鲁棒的生物医学图像分割

Joao Batista Florindo, Amanda Pontes de Oliveira Ornelas

机构 * Institute of Mathematics, Statistics and Scientific Computing, Department of Applied Mathematics, University of Campinas(数学、统计与科学计算研究所,应用数学系,坎皮纳斯大学)

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于分形的深度学习模型ConvNeXt-FD,用于提高生物医学图像分割的鲁棒性,通过结合Dice系数和边界感知正则化项,提升模型对物体边界和形状保真的敏感性。

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2605.21633 2026-05-22 eess.IV cs.CV 88%

VRXU-net: A Deep Learning Approach for Brain Ischemic Stroke Lesion Detection and Segmentation in T1W MRI

VRXU-net: 一种用于T1W MRI中脑缺血性中风病变检测和分割的深度学习方法

Sayed Amir Mousavi Mobarakeh

机构 * Sayed Amir Mousavi Mobarakeh

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 该研究提出了一种基于视觉特征、残差连接和U型网络的VRU-Net架构,用于在3D磁共振成像扫描中检测和分割脑缺血性中风病变,通过改进的VGG模型和U型分割模型在不同切面中独立处理,并通过聚合结果提高分割精度和处理速度。

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2605.21745 2026-05-22 cs.LG 87%

Quantitative coronary calcification analysis for prediction of myocardial ischemia using non-contrast CT calcium scoring

基于非增强CT钙化评分的冠状动脉钙化定量分析用于预测心肌缺血

Juhwan Lee, Sadeer Al-Kindi, Ammar Hoori, Tao Hu, Hao Wu, Justin N. Kim, Robert Gilkeson, Sanjay Rajagopalan, David L. Wilson

机构 * Virginia Commonwealth University(弗吉尼亚共同市场大学) Case Western Reserve University(凯斯西储大学) Houston Methodist Hospital(休斯顿 Methodist 医院) University Hospitals Cleveland Medical Center(克利夫兰医学中心) Department of Radiology, Case Western Reserve University(凯斯西储大学放射科)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种新的机器学习框架,利用非增强CT钙化评分扫描中的定量冠状动脉钙化评估来预测心肌缺血,通过XGBoost和SHAP识别相关特征,并在5折交叉验证中训练和评估模型,结果显示钙化组学特征显著提高了预测性能。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables

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2605.21669 2026-05-22 cs.CV cs.AI 86%

MRecover: A Conditional Generative Model for Recovering Motion-Corrupted MR images Using AI Generated Contrast

MRecover: 一种基于AI生成对比度的条件生成模型,用于通过AI生成对比度恢复运动模糊的MRI图像

Jinghang Li, Tales Santini, Courtney Clark, Bruno de Almeida, Cong Chu, Salem Alkhateeb, Andrea Sajewski, Jacob Berardinelli, Hecheng Jin, Tobias Campos, Jeremy J. Berardo, Joseph Mettenburg, Ariel Gildengers, Howard J. Aizenstein, Minjie Wu, Tamer S. Ibrahim

机构 * Department of Bioengineering, University of Pittsburgh(匹兹堡大学生物工程系) School of Medicine, University of Pittsburgh(匹兹堡大学医学院) Department of Radiology, University of Pittsburgh(匹兹堡大学放射科) Department of Psychiatry, University of Pittsburgh(匹兹堡大学精神病学系)

专题命中 医学影像 :MRI(title_cn,summary_cn);分类 cs.CV

AI总结 该研究提出了一种条件生成模型MRecover,利用AI生成的对比度来恢复运动模糊的MRI图像,通过自回归切片条件化实现体积分 consistency,提高了 hippocampal 子区域分割的精度和泛化能力。

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2605.21970 2026-05-22 eess.IV cs.CV 84%

Entropy-Guided Self-Supervised Learning for Medical Image Classification

熵引导的自监督学习用于医学图像分类

Joao Florindo, Viviane Moura

机构 * Institute of Mathematics, Statistics and Scientific Computing(数学、统计与科学计算研究所) Department of Applied Mathematics, University of Campinas(应用数学系,坎皮纳斯大学)

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种结合自监督学习和迁移学习的深度学习框架,通过使用熵引导的掩码自动编码器和ImageNet预训练模型,提升医学图像分类的性能和鲁棒性。

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2602.23833 2026-05-22 eess.IV cs.CV 79%

Revisiting Integration of Image and Metadata for DICOM Series Classification: Cross-Attention and Dictionary Learning

重新审视图像与元数据整合用于DICOM系列分类:交叉注意力与字典学习

Tuan Truong, Melanie Dohmen, Sara Lorio, Matthias Lenga

机构 * Bayer AG(勃林格殷曼公司)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);medical image(abstract);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种端到端的多模态框架,用于DICOM系列分类,通过联合建模图像内容和获取元数据,显式考虑异质切片内容、可变系列长度和完全缺失、不完整或不一致的DICOM元数据等挑战。

Comments Early acceptance at MICCAI 2026

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2605.22572 2026-05-22 cs.CV 70%

SegGuidedNet: Sub-Region-Aware Attention Supervision for Interpretable Brain Tumor Segmentation

SegGuidedNet: 基于子区域的注意力监督用于可解释性脑肿瘤分割

Hasaan Maqsood, Saif Ur Rehman Khan, Sebastian Vollmer, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence(德国人工智能研究中心) Intelligentx GmbH (intelligentx.com)(Intelligentx GmbH) National University of Sciences and Technology (NUST)(国家科学与技术大学) Department of Core Informatics, Graduate School of Informatics ,Osaka Metropolitan University(信息学研究生院核心信息学系,大阪 metropolitan 大学)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出SegGuidedNet,一种引入新颖SegAttentionGate模块的三维残差编码器-解码器网络,通过轻量级辅助损失显式监督解码器生成每个肿瘤子区域(坏死核心、周围水肿、增强肿瘤)的空间判别注意力图,从而在无需后处理解释方法的情况下提供免费的空间可解释性,并在BraTS2021和BraTS2023 GLI上实现了优异的分割性能。

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2605.22357 2026-05-22 cs.CV cs.AI 70%

VEELA: A Clinically-Constrained Benchmark for Liver Vessel Segmentation in Computed Tomography Angiography

VEELA:一种受临床约束的肝血管分割基准数据集

Ziya Ata Yazıcı, N. Sinem Gezer, İlkay Öksüz, İlker Özgür Koska, Tuğçe Toprak, Pervin Bulucu, Ufuk Beşenk, A. Emre Kavur, Pierre-Henri Conze, Hazım Kemal Ekenel, Oğuz Dicle, Mustafa Ege Şeker, Mustafa Said Kartal, Ariorad Moniri, Orhan Özkan, Osman Faruk Bayram, Hakan Polat, Musa Balcı, Ece Tuğba Cebeci, Baran Cılga, Kardelen Peçenek, M. Alper Selver

机构 * Department of Radiology, Dokuz Eylul University(多尔朱·伊勒大学放射科) Department of Computer Engineering, Istanbul Technical University(伊斯坦布尔技术大学计算机工程系) Institute of Natural and Applied Sciences, Dokuz Eylul University(多尔朱·伊勒大学自然科学与应用科学学院) Department of Electrical and Electronics Engineering, Dokuz Eylul University(多尔朱·伊勒大学电气与电子工程系) Department of Radiology, University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校放射科) School of Medicine, Sivas Cumhuriyet University(萨瓦斯·库尔德大学医学院) School of Medicine, Acibadem Mehmet Ali Aydinlar University(阿克塞姆·梅赫梅特·阿里·阿迪姆大学医学院) Department of Artificial Intelligence Engineering, Bahçeşehir University(巴切希尔大学人工智能工程系) Faculty of Pharmacy, Sivas Cumhuriyet University(萨瓦斯·库尔德大学药学院)

专题命中 医学影像 :CT(summary_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出VEELA数据集,用于在CT血管造影中实现肝门静脉分割,通过严格的人工标注和多专家共识,确保标注的临床现实性和准确性,并引入多种评估指标以评估血管分割的多视角性能。

Comments 27 pages, 25 figures, 5 tables

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2605.22044 2026-05-22 cs.CV 70%

Physiology and Anatomy Aware Inverse Inference of Myocardial Infarction for Cardiac Digital Twin

心肌梗死逆推推理的生理与解剖意识:用于心脏数字双胞胎

Mengxiao Wang, Yilin Lyu, Julia Camps, Ching Hui Sia, Mark Yan-Yee Chan, Yanrui Jin, Shuzhi Sam Ge, Chengliang Liu, Lei Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学) National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学) Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain(庞培法华大学)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于心脏数字双胞胎的非侵入性心肌梗死定位方法,通过整合运动成像和心电图,利用解剖和生理意识网络(PAA-Net)来更准确地推断心肌梗死区域的形态和位置,从而提高逆推推理的精度和可解释性。

Comments Early-accepted by MICCAI 2026. This version corresponds to the submitted version. The final version will be available on Springer Link

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2601.03394 2026-05-22 physics.chem-ph 67%

Frontier Orbital Engineering in Heteroatom-Doped Prototypical Organic Dyes for Dye-Sensitized Solar Cells

异原子掺杂原型有机染料的前沿轨道工程用于染料敏化太阳能电池

Aditi Singh, Ram Dhari Pandey, Subrata Jana, Prasanjit Samal, Paweł Tecmer, Szymon Śmiga

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究通过计算设计异原子掺杂的有机染料,探索了染料敏化太阳能电池中的电子结构和激发态性质,提出了高效的异原子掺杂指南和DFT-TDDFT框架,用于高通量计算发现和优化DSSC敏化剂。

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2605.21799 2026-05-22 eess.IV 57%

Large-Scale Deployment and Analytical Implications of Structured Quality Control in Diffusion Magnetic Resonance Imaging

结构化质量控制在扩散磁共振成像中的大规模部署与分析含义

Michael E. Kim, Chenyu Gao, Karthik Ramadass, Gaurav Rudravaram, Elyssa M. McMaster, Adam M. Saunders, Yisu Yang, Elias Levy, Praitayini Kanakaraj, Nancy R. Newlin, Zhiyuan Li, Nazirah Mohd Khairi, Blake E. Dewey, The HABS-HD Study Team, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, Kurt G. Schilling, Derek Archer, Timothy J. Hohman, Bennett A. Landman, Yihao Liu

专题命中 医学影像 :MRI(abstract);分类 eess.IV

AI总结 本文研究了在扩散磁共振成像中大规模部署结构化质量控制的可行性及分析意义,通过评估18,328个dMRI扫描的七个典型处理流程输出,探讨了常见失败模式及有效dMRI处理输出的特征,以确保定量结果的有效性和可解释性。

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2603.21717 2026-05-22 cs.LG 57%

Uncertainty-Aware Distribution-to-Distribution Flow Matching for Scientific Imaging

面向科学成像的不确定性感知分布到分布流匹配

Dongxia Wu, Yuhui Zhang, Serena Yeung-Levy, Emma Lundberg, Emily B. Fox

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

专题命中 医学影像 :medical image(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种面向科学成像的不确定性感知分布到分布流匹配方法,通过引入贝叶斯随机流匹配和抗变异不确定性量化技术,提升模型在分布偏移下的泛化能力,并有效估计epistemic和aleatoric不确定性,从而检测不可靠的生成结果。

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2605.22115 2026-05-22 math.NA cs.NA 50%

Physics-Informed Neural Networks with Attention Feature Expansion for Monge-Ampère Equations

具有注意力特征扩展的物理信息神经网络用于Monge-Ampère方程

Anxiao Yu, Bangmin Wu, Zhengbang Zha, Xinlong Feng, Dongwoo Sheen

专题命中 医学影像 :medical image(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合注意力特征扩展的物理信息神经网络(PINN-AFE),用于求解Monge-Ampère方程,通过多头注意力增强特征池实现自适应非线性特征表示,并采用输入凸神经网络保证解的严格凸性,同时结合动态加权损失函数和混合优化加速训练收敛,验证了该框架的准确性和计算效率,并将其扩展到图像处理任务中。

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2. 临床大模型 1 篇

2605.22767 2026-05-22 cs.CV 57%

Synthetic Data Alone is Enough? Rethinking Data Scarcity in Pediatric Rare Disease Recognition

合成数据足够吗?重新思考儿科罕见病识别中的数据稀缺性

Ganlin Feng, Yuxi Long, Erin Lou, Lianghong Chen, Zihao Jing, Pingzhao Hu, Wei Xu

机构 * Western University(西方大学) University of Toronto(多伦多大学)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本研究探讨了在儿科罕见病识别中,仅使用合成数据是否足以克服数据稀缺问题,通过实验发现高保真合成数据能模拟临床有意义的分布,从而为遗传咨询提供隐私保护的视觉资源。

Comments CVPR 2026 CV4CHL workshop

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3. 诊断辅助 7 篇

2605.22028 2026-05-22 eess.SP 79%

Replay-guided Test-time Adaptation for Fault Diagnosis Under Unseen Operating Conditions

基于回放的测试时适应用于未见操作条件下的故障诊断

Yakun Wang, Pengyu Han, Zeyi Liu, Xiao He, Dongming Cai, Hongshuo Zhao

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

AI总结 本文提出了一种结合离线领域泛化和在线测试时适应的框架,用于解决工业系统中由于动态环境导致的故障诊断模型性能下降问题,通过回放机制提升模型在未见操作条件下的适应能力。

Comments 6 pages, 2 figures

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2605.21958 2026-05-22 cs.CL 78%

Diagnosis Is Not Prescription: Linguistic Co-Adaptation Explains Patching Hazards in LLM Pipelines

诊断并非处方:语言共适应解释了LLM流水线中的修补危害

Yoon Jeonghun, Kim Dongchan

机构 * KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)(韩国科学技术院) NAVER Corp.(NAVER公司)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文研究了多模块LLM代理失败时,诊断与修补之间的矛盾,发现路由模块虽为瓶颈,但注入修正示例反而降低性能,而修正查询重写模块则更有效,提出了语言合同假说解释这种现象。

Comments Preprint. Under review at EMNLP 2026 (ARR)

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2605.21994 2026-05-22 cs.LG cs.AI 57%

Ex-GraphRAG: Interpretable Evidence Routing for Graph-Augmented LLMs

Ex-GraphRAG:图增强大语言模型中的可解释证据路由

Yoav Kor Sade, Arvindh Arun, Rishi Puri, Steffen Staab, Maya Bechler-Speicher

机构 * Tel Aviv University(特拉维夫大学) Institute for AI, University of Stuttgart(人工智能研究所,斯图加特大学) NVIDIA(英伟达) Meta AI

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

AI总结 本文提出Ex-GraphRAG,通过引入多变量图神经加法网络(M-GNAN)来解决图增强大语言模型中证据路由的可解释性问题,揭示了语义重要性与结构连通性之间的不匹配,对检索剪枝、上下文构建和失败诊断有重要影响。

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2605.10067 2026-05-22 cs.LG cs.AI 57%

Metis: Learning to Jailbreak LLMs via Self-Evolving Metacognitive Policy Optimization

Metis: 通过自进化元认知策略优化学习 jailbreak LLMs

Huilin Zhou, Jian Zhao, Yilu Zhong, Zhen Liang, Xiuyuan Chen, Yuchen Yuan, Tianle Zhang, Chi Zhang, Lan Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom(人工智能研究院(TeleAI),中国电信)

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

AI总结 本文提出Metis框架,通过将jailbreaking重新表述为对抗性部分可观测马尔可夫决策过程中的推理时间策略优化,以提高对抗性测试的效率和效果,同时通过结构化反馈和透明推理轨迹提升可解释性,实验表明Metis在多种模型上均表现出更高的攻击成功率和更低的token成本。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

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2605.22047 2026-05-22 cs.AI 50%

Active Evidence-Seeking and Diagnostic Reasoning in Large Language Models for Clinical Decision Support

大语言模型在临床决策支持中的主动证据获取与诊断推理

Chen Zhan, Xihe Qiu, Xiaoyu Tan, Xibing Zhuang, Gengchen Ma, Yue Zhang, Shuo Li, Peifeng Liu, Xiaoxiao Ge, Liang Liu, Lu Gan

机构 * Tencent Youtu Lab(腾讯优图实验室) Case Western Reserve University(凯斯西储大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究探讨了大语言模型在临床决策支持中的主动证据获取与诊断推理问题,提出了一种基于OSCE的标准化患者模拟器和可控可复现的基准测试,发现多轮证据获取会降低诊断准确性并降低支持证据质量,表明静态全上下文基准可能高估交互证据获取场景中的性能,需引入互补的交互评估以提高临床决策安全性。

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2605.21665 2026-05-22 cs.MA cs.AI 50%

Planning, Scheduling, and Behavior in EV Charging Systems: A Critical Survey and Trilemma Framework

电动汽车充电系统中的规划、调度与行为:一项批判性综述与三重困境框架

Peiyan Xiao, Yuheng Li, Ayan Mukhopadhyay, Sai Krishna Ghanta, Sabur Baidya, Yanhai Xiong

机构 * The College of William \& Mary, Williamsburg, VA, USA University of Georgia, Athens, GA, USA University of Louisville, Louisville, KY, USA

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文综述了电动汽车充电系统中规划、调度和行为三个层面的研究,提出了三重困境框架,揭示了在追求高保真度时面临的可计算性与现实整合之间的权衡问题。

Comments Review article; 56 pages excluding references; 1 figure and 3 tables

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2605.19331 2026-05-22 gr-qc astro-ph.CO hep-th 50%

Locality in effective field theory for inflationary soft modes

有效场论中膨胀软模式的局部性

Takahiro Tanaka, Yuko Urakawa

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文研究了膨胀软模式的有效场论中局部性条件,提出了一种量子态的局部性要求,该要求确保每个局部宇宙中的硬模式态仅通过同一区域内的软模式值依赖于软模式。当该条件满足时,粗粒化后的软模式动力学保持局部性,硬模式对超视界曲率扰动相关函数的环修正被扰动抑制。这为判断因硬模式增强修正而破坏梯度展开的情况提供了模型无关的诊断。此外,该局部性条件还推导出广义软定理,从而在额外假设下得到标准一致性关系。本文还表明,局部性条件保证了在大规范变换下不变的算子相关函数的红外发散不存在。因此,硬模式态的局部性为膨胀软模式的有效描述、广义软定理、硬模式环修正的抑制以及可观察相关函数的红外正则性提供了一个统一的标准。

Comments 19 pages, 1 figure

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4. 病理影像 6 篇

2605.22096 2026-05-22 cs.CV 74%

VISTA: Validation-Guided Integration of Spatial and Temporal Foundation Models with Anatomical Decoding for Rare-Pathology VCE Event Detection -- after competition results

VISTA:基于解剖解码的时空基础模型验证引导集成用于罕见病理VCE事件检测——竞赛结果后

Bo-Cheng Qiu, Fang-Ying Lin, Ming-Han Sun, Yu-Fan Lin, Chia-Ming Lee, Chih-Chung Hsu

机构 * National Cheng Kung University, Taiwan(国立成功大学, 台湾) National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan(国立阳明交通大学, 台湾)

专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV

AI总结 本文提出VISTA框架,结合时空基础模型和解剖解码,通过验证引导的加权融合和时间事件解码,提升罕见病理VCE事件检测的性能,竞赛后进一步优化后取得第二名。

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2605.22356 2026-05-22 cs.CL 71%

Modeling Pathology-Like Behavioral Patterns in Language Models Through Behavioral Fine-Tuning

通过行为微调建模病理样行为模式

Nicola Milano, Davide Marocco

机构 * University of Naples Federico II(那不勒斯费德里科二世大学) Natural and Artificial Cognition Laboratory(自然与人工认知实验室) Department of Humanities(人文学部)

专题命中 病理影像 :pathology(title)

AI总结 本文研究了通过行为微调在语言模型中建模病理样行为模式,采用结构化决策任务进行微调,发现模型在不同上下文中产生稳定的生成分布变化,表明行为优化能影响语言生成的分布特性。

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2605.22563 2026-05-22 cs.CV 57%

Cell Phantom Video Generation in Elliptical Fourier Descriptor Domain

椭圆傅里叶描述符域中的细胞假体视频生成

Francesco Benedetto, Roberto Basla, Luca Magri, Giacomo Boracchi

机构 * Department of Electronics Information and Bioengineering(电子信息与生物工程系)

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

AI总结 本研究提出了一种在椭圆傅里叶描述符(EFD)域中生成细胞假体视频的新框架,通过将细胞假体演变表示为多变量时间序列的EFD系数,引入了强先验知识,从而高效生成在时间上一致的视频,验证了在EFD空间建模时间演变能够生成生物合理性的假体视频,为合成标注数据生成提供了方法,减少了标注努力。

Comments 6 pages, Accepted at the International Conference on Image Processing (ICIP) 2026

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