医学 AI

Training Set Augmentation and Biology-Aware Harmonization Improve Radiomic Models for Lung Cancer Prediction in Indeterminate Nodules

训练集增强与生物学感知的谐波化改善不确定肺结节中肺癌预测的影像组学模型

Claire Huchthausen, Menglin Shi, Gabriel L. A. de Sousa, James Larner, Einsley Janowski, Jonathan Colen, Krishni Wijesooriya

机构 * Department of Radiation Oncology, University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院放射肿瘤学系） ； Department of Physics, University of Virginia（弗吉尼亚大学物理系） ； Department of Physics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院物理系） ； Department of Biomedical Engineering, Northwestern University（西北大学生物医学工程系） ； Department of Radiation Oncology, University of Virginia（弗吉尼亚大学放射肿瘤学系） ； Old Dominion University（旧 Dominion 大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对早期肺结节恶性率低和图像采集差异问题，通过加入后期结节扩充训练集，并采用生物学感知的谐波化方法校正采集效应，显著提升了影像组学模型的预测性能（ROC-AUC 0.74）。

Comments 22 pages, 5 figures, plus supplemental material; updated with the accepted version of the manuscript

From Patches to Patients: A study of the tile-to-slide performance transferability in Digital Pathology

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

Sofiène Boutaj, Leo Fillioux, Maria Vakalopoulou, Stergios Christodoulidis, Pierre Marza

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） 纠错

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

An Uncertainty Estimation Framework for Dose Accumulation in Adaptive Radiotherapy: Application to CBCT-Guided Radiotherapy for Cervical Cancer

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

Cedric Hemon, Delphine Lebret, Jean-Claude Nunes, Valentin Boussot, Karine Peignaux, Nathalie Mesgouez-Nebout, Chantal Hanzen, Antoine Simon, Anaïs Barateau, Renaud de Crevoisier, Caroline Lafond

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） 纠错

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

In Defense of Cosine Similarity: Normalization Eliminates the Gauge Freedom

为余弦相似度辩护：归一化消除了规范自由度

Taha Bouhsine

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

AI总结 本文证明，当嵌入被约束到单位球面时，对角规范矩阵的歧义消失，余弦距离与欧氏距离单调等价，从而解决了余弦相似度任意性的问题。

Comments This was a blog post companion draft, it needs to be updated to fit as a preprint, will do later

Enabling Progressive Whole-slide Image Analysis with Multi-scale Pyramidal Network

利用多尺度金字塔网络实现渐进式全切片图像分析

Shuyang Wu, Yifu Qiu, Ines P Nearchou, Sandrine Prost, Jonathan A Fallowfield, Hakan Bilen, Timothy J Kendall

机构 * Institute for Regeneration and Repair, University of Edinburgh（再生与修复研究所，爱丁堡大学） ； School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Indica Labs, 8700 Education Pl NW, Bldg. B Albuquerque, US（Indica实验室，美国阿尔伯克基8700教育大道西北区B座） ； Medical School, University of St Andrews（医学学校，圣安德鲁大学） 纠错

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

AI总结 提出多尺度金字塔网络（MSPN），一种即插即用模块，仅使用单一高倍输入实现渐进式多尺度全切片图像分析，通过网格重映射和粗引导网络学习粗粒度上下文，在多个任务和框架上一致提升MIL性能。

Dual-stream attention-guided learning for weakly supervised whole slide image classification

双流注意力引导学习用于弱监督全切片图像分类

Daoxi Cao, Hangbei Cheng, Yijin Li, Ruolin Zhou, Xuehan Zhang, Xinyi Li, Binwei Li, Xuancheng Gu, Jianan Zhang, Xueyu Liu, Yongfei Wu

机构 * College of Computer Science and Technology, College of Data Science, Taiyuan University of Technology（太原科技大学计算机科学与技术学院、数据科学学院） ； College of Humanities, Law and Foreign Languages, Taiyuan University of Technology（太原科技大学人文学院、法律与外语学院） ； College of Artificial Intelligence, Taiyuan University of Technology（太原科技大学人工智能学院） ； School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络安全学院） ； School of Mathematics, Taiyuan University of Technology（太原科技大学数学学院） 纠错

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

AI总结 提出双流注意力引导学习框架，通过师生双流架构和注意力引导伪标签，解决弱监督下全切片图像中关键区域识别和实例关系建模问题，在合成和真实病理数据集上优于现有方法。

Adjusted trajectory of medication exposure taking into account the periodicity of dispensations and the number of dispensed packs and comparative analysis on EFEMERIS database

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

Cécile Chouquet, Anna-Belle Beau, Christine Damase-Michel, David Jeauneau, Isabelle Lacroix, Sabine Mercier

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