科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
深度切片插值用于减少头部CT的穿平面各向异性和噪声
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Seville（塞维利亚大学计算机科学与人工智能系） ； Bioaraba Health Research Institute（Bioaraba健康研究 institute） ； IKERBASQUE, Basque Foundation of Science（巴斯克科学基金会）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.LG、eess.IV
AI总结 提出一种深度学习系统，通过相邻轴向切片对合成中间CT切片，将有效穿平面间距减半，同时实现隐式降噪，在结构指标上优于经典插值和视频帧插值方法。
SpineReport: MRI上腰椎退变的自动化3D量化与报告
机构 * NeuroPoly, Institute of Biomedical Engineering, Polytechnique Montreal（NeuroPoly，生物医学工程研究所，蒙特利尔大学） ； Mila, Quebec AI Institute, Montreal（Mila，魁北克人工智能研究所，蒙特利尔） ； Department of Radiology, Balgrist University Hospital, Zurich（放射科，巴尔格里斯大学医院，苏黎世） ； Faculty of Medicine, University of Zurich（医学学院，苏黎世大学） ； Department of Neurosurgery, Brain & Spine, University of South Florida（神经外科，脑与脊柱，佛罗里达大学） ； Center for Neuromusculoskeletal Research, University of South Florida（神经肌肉研究中心，佛罗里达大学） ； Department of Medical Engineering, University of South Florida（医学工程系，佛罗里达大学） ； Stanford School of Medicine, Stanford（斯坦福医学院，斯坦福） ； Functional Neuroimaging Unit, CRIUGM, Université de Montréal（功能神经影像单元，CRIUGM，蒙特利尔大学） ； Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, Université de Montréal（圣若泽中心研究，蒙特利尔大学）
专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV；medical image(comments)
AI总结 提出SpineReport开源框架，利用鲁棒解剖分割从腰椎MRI中提取3D形态和信号特征，生成个体化报告，在中央管狭窄评估中AUC达0.95。
Comments Submitted to Medical Image Analysis
利用预测不确定性增强模型改进PET/CT全身病灶分割
机构 * Department of Biomedical Data Science（生物医学数据科学系） ； Geisel School of Medicine at Dartmouth（达特茅斯大学盖西尔医学院） ； Dartmouth Hitchcock Medical Center（达特茅斯希思科特医疗中心）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种不确定性感知框架，结合贝叶斯集成、体素不确定性量化与不确定性增强训练，提升PET/CT全身病灶分割的鲁棒性和病灶检测能力，在AutoPET-III和Deep-PSMA数据集上验证。
Comments 32 pages, 10 figures, 5 tables
中心凹成像几何CT架构与种子扩散模型实现全局超分辨率重建
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)
AI总结 提出中心凹成像几何CT架构，集成局部高分辨率数据到低分辨率主导的采集方案，并开发扩散概率超分辨率重建框架，实现全场高分辨率CT图像重建。
Comments 24pages,10figures
ClinReadNet: 一种受临床阅读启发的低剂量腹部CT图像质量评估网络
机构 * School of Mathematics and Computer Sciences, Nanchang University（南昌大学数学与计算机科学学院） ； School of Information Engineering, Nanchang University（南昌大学信息工程学院） ； Department of Radiology, Sun Yat-Sen Memorial Hospital, Sun Yat-Sen University（中山纪念医院放射科，中山大学） ； Department of Stomatology, Zhujiang Hospital, Southern Medical University（南方医科大学珠江医院口腔科） ； Department of Biological Sciences, School of Science, Xi'an Jiaotong Liverpool University（西安交通大学利物浦大学科学学院生物科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院）
专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出ClinReadNet框架，通过模拟放射科医生阅读习惯，结合Sobel序数质量网络和窗口多尺度温度多头自注意力模块，并设计分层排序概率分数损失函数，在LDCTIQAG2023数据集上实现SOTA性能。
DD-INR: 用于加速全脑功能磁共振成像重建的动力学驱动隐式神经表示
机构 * MIND, Inria, Palaiseau, France（MIND、Inria、法国帕莱赛欧） ； Neurospin, CEA Paris Saclay, France（Neurospin、CEA巴黎萨克雷、法国） ； CEA NeuroSpin, Paris-Saclay University, CNRS BAOBAB, Gif-sur-Yvette, France（CEA NeuroSpin、巴黎萨克雷大学、CNRS BAOBAB、法国吉夫-sur-伊夫特）
专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)；分类 cs.CV；medical image(journal_ref)
AI总结 提出DD-INR框架，通过将fMRI数据分解为静态背景和动态成分并用隐式神经表示建模动态，实现加速fMRI重建，提升图像质量和激活模式恢复。
Journal ref MICCAI 2026 - 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, Sep 2026, Strasbourg, France
衰老与痴呆发展的多重分形特征：一种多重分形空间填充曲线分析
专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 q-bio
AI总结 提出多重分形空间填充曲线分析（MFSCA）方法，用于量化多维数据的相关结构，并应用于阿尔茨海默病MRI数据，发现脑组织多重分形性随年龄和痴呆发展减弱，从多重分形向单分形转变。
TractFM：纤维束图基础模型
机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，杭州） ； Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Mass General Brigham, Boston（放射科，布里洛妇女医院，马萨诸塞总医院，波士顿） ； Harvard Medical School, Boston（哈佛医学院，波士顿） ； Academy of Medical Engineering and Translational Medicine, Tianjin University, Tianjin（医学工程与转化医学研究院，天津大学，天津） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu（信息与通信工程学院，电子科技大学，成都） ； Psychiatry Neuroimaging Laboratory, Brigham and Women’s Hospital, Mass General Brigham, Boston（精神病神经影像实验室，布里洛妇女医院，马萨诸塞总医院，波士顿） ； Department of Psychiatry, Center for Morphometric Analysis, Massachusetts General Hospital, Boston（精神病科，形态分析中心，马萨诸塞总医院，波士顿）
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG、eess.IV
AI总结 提出TractFM基础模型，直接从全脑纤维束集学习可复用表示，结合局部纤维编码器和置换等变纤维束编码器，通过密集解剖束分割预训练，实现纤维束级和受试者级任务的迁移。
深度多智能体强化学习在异步定价中的失败模式：可复现触发器、轨迹诊断及部分修复
机构 * DigitalOcean, USA（DigitalOcean美国）
专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG
AI总结 研究连续时间定价市场中深度多智能体强化学习的两种可复现失败模式：DDPG智能体之间的默契合谋和高事件率下的演员-评论家不稳定性，并通过异步性实现部分修复。
++nnU-Net: 基于前缀数据增强的nnU-Net扩展
机构 * Center Algoritmi / LASI, University of Minho, Braga, Portugal（阿尔戈里米中心/拉斯伊大学，明霍大学，布拉加，葡萄牙） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine, University Medicine Essen, Essen, Germany（医学人工智能研究所，埃森医学院，埃森，德国） ； Institute of Medical Informatics / Dept. of Oral and Maxillofacial Surgery, University Hospital RWTH Aachen, Germany（医学信息学研究所/口腔和颅面外科部，亚琛大学医院，德国） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany（计算机科学学院，杜伊斯堡-埃森大学，埃森，德国）
专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 提出++nnU-Net，通过图像配准进行数据增强，在预处理和训练前生成变形图像，在5个2D数据集上提升Dice系数最高约22%。
Comments 7 pages, 1 figure, 2 tables
超越进化的鲸鱼：群体智能在连接组储备池中最大化记忆
机构 * University of Murcia（穆尔西亚大学） ； University of Pisa（比萨大学）
专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)
AI总结 应用四种无梯度生物启发优化器优化六物种连接组储备池的边权重，在所有任务和物种上均优于未优化的生物基线，鲸鱼优化算法实现最大提升（记忆容量提升17倍，均方根误差降低89%），表明生物权重是拓扑无法替代的必要归纳偏置。
FailureScope: 语言模型弱点的跨机制行为诊断
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出FailureScope方法，通过跨模型通过/失败模式聚类评估探针，在单轮基准、多轮对话和对抗性代理攻击三种机制下稳定生成可解释的失败分类，实现高效任务采样和跨模型失败预测。
基于深度学习分析骨髓涂片的急性髓系白血病患者级诊断
机构 * State Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology, School of Physics, Peking University（北京大学核物理与天体物理国家重点实验室，物理学院） ； Peking University People’s Hospital, Peking University Institute of Hematology, National Clinical Research Center for Hematologic Disease, Beijing Key Laboratory of Hematopoietic Stem Cell Transplantation（北京大学人民医院，北京大学血液病研究所，国家血液病临床医学研究中心，北京造血干细胞移植重点实验室） ； Shanghai Dishuo Beiken Biotechnology Co., Ltd.（上海迪朔生物科技有限公司）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出从细胞到患者的深度学习流程，通过YOLO检测细胞、EfficientNet-B0分类复合母细胞样细胞（CBLC），聚合细胞级预测为患者级CBLC比率，实现AML辅助诊断，在外部验证集上F1达0.91。
Comments 4 figures
基于CNN和GRU网络的哮喘与COPD鉴别诊断中二维输入表示和子阶段融合策略的优化
机构 * Dept. Electrical and Electronics Engineering Istanbul Bilgi University, Turkey（电气与电子工程系伊斯坦布尔比尔吉大学，土耳其） ； Dept. Computer Engineering Istanbul Bilgi University, Turkey（计算机工程系伊斯坦布尔比尔吉大学，土耳其）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本研究优化了二维输入表示（MFCC、对数梅尔谱图、VAR模型）和子阶段特征融合策略（直接拼接、GRU、GRU+注意力），使用CNN和GRU网络鉴别哮喘与COPD，最佳F1分数达0.877。
Dep-LLM：基于证据引导的结构化多因素与可靠LLM推理的无训练抑郁症诊断
机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong, China（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Chinese People’s Liberation Army General Hospital, Beijing, China（中国人民解放军总医院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出无训练框架Dep-LLM，通过思维链多因素分析、置信度调制和协作预测，在冻结LLM上实现抑郁症诊断，超越零样本和微调方法。
一种考虑鲁棒性分析的基于置信规则库的可靠故障诊断方法
机构 * Central South University（中南大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对故障诊断中传感器读数可靠性问题，提出一种基于置信规则库的可靠故障诊断方法，通过鲁棒性分析与优化策略提升模型准确性和鲁棒性，在柴油机和轴承故障诊断中验证有效性。
当归因补丁说谎时：诊断与二阶修正
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG
AI总结 研究归因补丁（梯度一阶近似）在机制可解释性中的不可靠性，发现主要误差源于下游网络的非线性，并提出可靠性评分、误差界和HVP二阶修正方法。
Comments 30 pages, 12 figures
修正随机森林产生的变量重要性评分
机构 * Computer and Information Science（计算机与信息科学） ； Mathematics and Data Science（数学与数据科学） ； University of Massachusetts, Dartmouth, MA（马萨诸塞大学达特茅斯分校） ； The Rivers School, Weston, MA（韦斯特on学校的河流学校）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对随机森林变量重要性受变量间相关性影响的问题，提出基于条件相关性的分组方法进行修正，实验证明两种计算高效方案均能有效校正变量重要性。
Comments 22 pages, 10 figures
基于来源的门控与自适应恢复在合成后训练数据筛选中的应用
机构 * Lexsi Labs
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究合成后训练数据筛选中的来源证据门控与样本自适应恢复，提出结合故障诊断与定向再生成的自适应恢复流水线，提高产量、恢复率和注入召回率。
确定性溯源：从歧义到代数
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出确定性溯源框架，通过支持集和滤过结构量化数据结果对语义分辨的依赖程度，适用于事务隔离和Datalog¬。
Comments 15 pages body, 34 pages total
UZH协议：分离误差并构建改进的CP2K基组和赝势
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出UZH协议，通过三路比较分解CP2K中的高斯基组和赝势误差，并优化参数文件，从而改进基组和赝势。
从斑块到患者：数字病理学中斑块到全切片性能可迁移性的研究
机构 * Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Gustave Roussy, INSERM, IHU PRISM, Cancer Data Science Unit（巴黎-萨克雷大学、中央理工-高等电力学院、古斯塔夫·鲁西研究所、法国国家健康与医学研究院、IHU PRISM、癌症数据科学单元） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS Laboratory（巴黎-萨克雷大学、中央理工-高等电力学院、MICS实验室）
专题命中 病理影像 ：pathology(title)；分类 cs.CV
AI总结 研究斑块级线性探测能否作为全切片级性能的可靠代理，通过19个基础模型在42个切片级和16个斑块级任务上的基准测试，发现斑块与切片性能高度相关，斑块级基准测试可有效筛选候选模型。
Comments Accepted to MICCAI 2026
自适应放疗中剂量累积的不确定性估计框架：应用于宫颈癌CBCT引导放疗
机构 * Univ. Rennes, CLCC Eugène Marquis, INSERM, LTSI - UMR 1099（雷恩大学，尤金·马奎斯中心，法国国家健康与医学研究院，LTSI - UMR 1099） ； Department of Radiation Oncology, Centre Georges-Francois Leclerc（乔治-弗朗索瓦·勒克莱尔中心放射肿瘤科） ； Institut de Cancérologie de l’Ouest–Site Paul Papin（西部癌症研究所-保罗·帕潘院区） ； CLCC Henri Becquerel（亨利·贝克勒尔中心）
专题命中 病理影像 ：CT(abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出IMPACT-DoseAcc框架，通过贝叶斯分割引导和集成分割模型两种策略量化DIR不确定性，并传播至累积剂量指标，应用于宫颈癌CBCT引导oART，验证了不确定性校准和几何误差相关性。
Comments Under revision
考虑配药周期性和配药包数的药物暴露轨迹调整方法及基于EFEMERIS数据库的比较分析
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio
AI总结 提出一种基于配药包数和配药类型（偶尔或规律）调整药物暴露轨迹的方法，通过EFEMERIS数据比较三种轨迹计算场景，发现调整方法改善了聚类质量并影响新生儿结局分析。
Comments 10 pages, 2 figures, 3 tables
Journal ref only, 2025, vol. 20, no 2, p. e0308767
RespiraMFM：一种用于呼吸道疾病识别的对比音频-语言对齐多模态基础模型
机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Chicago（芝加哥大学）
专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出RespiraMFM多模态基础模型，通过对比音频-文本对齐策略整合呼吸音与临床信息，在监督和零样本任务中分别提升AUROC 9.15%和20.98%。
Comments ACL 2026 Main Conference
使用递归神经张量网络检测生物医学文本中的推测性语言
机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 利用分布式句子表示和深度学习技术，提出递归神经张量网络（RNTN）用于自动检测生物医学文献中的推测性语言，性能略优于线性双元SVM（F1=0.885 vs 0.881）。
Comments 12 Pages
一步法自组织多功能微马达：通过蒸发诱导的液-液相分离
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 提出蒸发诱导的液-液相分离一步制备多功能微马达，利用马兰戈尼流和界面吸附实现内部不对称自组织，实现磁导向催化推进。
POPSICLE: 用于冷冻电镜断层扫描中分割和定位的基准数据集
机构 * Biohub ； Brigham Young University
专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 提出POPSICLE基准套件，基于CryoET数据门户构建，涵盖真核和原核系统、纯化与原位样本，支持体素分割和稀疏定位任务，旨在解决冷冻电镜断层扫描中缺乏标准化基准的问题。
WHU-Infra3D：面向3D路边基础设施清单的全栈多模态数据集与基准
机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS)（信息工程测绘遥感国家重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 提出WHU-Infra3D多模态基准数据集，覆盖三城市53.8公里，融合全景图像与LiDAR点云，提供2D-3D实例关联和跨帧跟踪，支持基础设施状态诊断与属性识别，填补自动化维护数据集空白。
ABC-Bench：生物安全的主体生物能力基准
机构 * Andrew Bo Liu（安德鲁·刘） ； Samira Nedungadi（萨米拉·纳杜加迪） ； Bryce Cai（布莱斯·凯） ； Alex Kleinman（亚历克斯·克莱因曼） ； Harmon Bhasin（哈蒙·巴辛） ； Seth Donoughe（塞斯·多诺赫）
专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)
AI总结 提出ABC-Bench基准，评估LLM主体在生物安全相关任务上的能力，包括液体处理机器人编程、DNA片段设计和合成筛选规避，所有测试主体均优于人类专家基线。
Comments 18 pages. To be published in ICML 2026
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