医学 AI

Time-Conditioned and Multi-Time Survival Prediction from 2D PET/CT Projections in Lung Cancer

基于2D PET/CT投影的时间条件与多时间生存预测在肺癌中的应用

Ashish Chauhan, Sambit Tarai, Elin Lundström, Johan Öfverstedt, Håkan Ahlström, Joel Kullberg

机构 * Radiology, Department of Surgical Sciences, Uppsala University（乌普萨拉大学外科学系放射科） ； National Academic Infrastructure for Supercomputing (NAISS), Linköping University（林雪平大学国家学术超级计算基础设施） ； Antaros Medical ； SciLifeLab, Uppsala University（乌普萨拉大学SciLifeLab） 纠错

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

AI总结 提出时间条件生存（ATCS）和多时间生存（MTS）两种方法，利用2D PET/CT投影预测非小细胞肺癌患者生存，ATCS在早期预测更优，MTS在晚期更优。

Comments Under review at MIUA 2026

Multimodal Ordinal Modeling of Alzheimer's Disease Severity Using Structural MRI and Clinical Data

使用结构MRI和临床数据的阿尔茨海默病严重程度的多模态序数建模

Boris-Stephan Rauchmann, Jonathan Laib, Buse Ercik, Robert Perneczky, Sergio Altares-López

机构 * Department of Neuroradiology, LMU University Hospital, Ludwig Maximilian University of Munich（神经放射科，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医院，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Department of Psychiatry and Psychotherapy, LMU University Hospital, Ludwig Maximilian University of Munich（精神病学与心理治疗系，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医院，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

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

AI总结 提出一种注意力增强的多模态序数回归框架，整合MRI、人口统计学和遗传数据，用于自动且可解释的AD严重程度分期，在ADNI等数据集上验证，序数模型在相邻阶段准确率（0.970）和与临床分期一致性（QWK 0.549）上表现最佳。

Comments 18 pages. Submitted to journal for review

Multimodal Brain Tumour Classification Using Feature Fusion

使用特征融合的多模态脑肿瘤分类

Wajih ul Islam, Muhammad Yaqoob, Javed Ali Khan, Volker Steuber

机构 * School of Physics, Engineering and Computer Science（物理、工程与计算机科学学院） ； University of Hertfordshire（赫特福德郡大学） 纠错

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

AI总结 提出双分支多模态网络，融合MRI图像与91个放射组学特征，通过门控融合实现脑肿瘤分类，准确率达96.13%。

Estimating Spatially-Smoothed Fiber Orientation Distribution from Diffusion-MRI Experiments

从扩散MRI实验估计空间平滑的纤维取向分布

Jilei Yang, Seungyong Hwang, Mengjie Shi, Jie Peng

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)

AI总结 提出最近邻自适应回归模型（NARM），通过加权局部似然估计和空间邻域嵌套实现纤维取向分布（FOD）的空间自适应估计，引入体素级重缩放和数据驱动停止规则防止过平滑，并基于配置感知策略选择相似性平滑参数，在模拟和人类连接组项目数据中提高了估计准确性和可重复性。

OCSVM-Guided Representation Learning for Unsupervised Anomaly Detection

OCSVM引导的无监督异常检测表示学习

Nicolas Pinon, Robin Trombetta, Carole Lartizien

机构 * Univ. Lyon（里昂大学） ； CNRS UMR 5220（国家科学研究中心UMR 5220） ； Inserm U1294（法国国家医学研究院U1294） ； INSA Lyon（里昂国立应用科学学院） ； UCBL（里昂大学） ； CREATIS（里昂大学生物医学图像研究中心） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG、eess.IV

AI总结 提出一种将表示学习与可解析求解的一类SVM耦合的方法，通过定制损失函数直接对齐潜在特征与决策边界，在MNIST-C和脑MRI病变检测任务上展现了鲁棒性和性能。

A Two-Stage Framework for Fast Proton Spot Map Generation in Pencil Beam Scanning Prostate SBRT Planning

一种用于笔束扫描前列腺SBRT计划中快速质子点图生成的两阶段框架

Xueyan Tang, Hok Wan Chan Tseung, Mark Pepin, Jiasen Ma, David M. Routman, Doug J. Moseley, Brandon Reber, Jed E. Johnson, Jing Qian

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 提出GenSpot两阶段框架，利用物理信息投影质子点图表示，结合3D SwinUNETR预测和列非负Lasso回归重建，从CT和剂量生成可交付的质子点图，在单机构前列腺SBRT队列中实现与临床计划高度一致的蒙特卡洛剂量。

Forbidden Intersection Theorems for Matrix Spaces

矩阵空间中的禁止交定理

Esty Kelman, Nathan Lindzey, Ohad Sheinfeld

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究一般线性群中矩阵族避免特定维数核交的问题，证明当t小于常数倍n时，极大家族仅由t-共治族及其对偶构成，并给出Frankl-Rödl型构造表明t>n/2时行为改变。

Torelli loci, product cycles, and the homomorphism conjecture for $\mathcal{A}_g$

Torelli 轨迹、乘积环与 $\mathcal{A}_g$ 的同态猜想

Samir Canning, Lycka Drakengren, Jeremy Feusi, Daniel Holmes, Aitor Iribar López, Denis Nesterov, Dragos Oprea, Rahul Pandharipande, Johannes Schmitt, Zheming Sun

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文研究主极化阿贝尔簇模空间Chow环的tautological子代数，通过计算Torelli轨迹与乘积轨迹的交积，表明投影算子taut是Q-代数同态，并构造了tautological环Gorenstein核中的新元素。

Comments v2: 61 pages, added new Gorenstein kernel class and new Section 5.4

A saturation-absorption rubidium magnetometer with multilevel optical Bloch-equation modeling for intermediate-to-high fields

用于中高场的基于多级光学布洛赫方程建模的饱和吸收铷磁力计

Mayand Dangi, Prateek Rajan Gupta, Joseph Kasti, Nivedan Vishwanath, Michael Zepp, David Smith, Benedikt Geiger, Jennifer T. Choy

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出SASHMAG原子传感器，利用铷-87在超精细帕邢-巴克区通过多级光学布洛赫方程建模和物理约束优化，实现0.2-0.4 T磁场测量，精度±0.0017 T。

MedVeriSeg: Teaching LISA-Like Medical Segmentation Models to Verify Query Validity Without Extra Training

MedVeriSeg: 教授LISA-like医学分割模型验证查询的有效性而无需额外训练

Qinyue Tong, Xiaozhen Wang, Ziqian Lu, Jun Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空宇航学院） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； School of Computer Science and Technology (School of Artificial Intelligence), Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院计算机科学与技术学院（人工智能学院）） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MedVeriSeg，一种无需训练的查询验证框架，使LISA-like医学分割模型能够拒绝虚假分割查询。通过相似性响应质量评分模块和轻量级路由多代理验证模块，提升验证鲁棒性，并构建MedVeriSeg-Bench基准，有效减少幻觉分割。

Comments 13 pages, 9 figures

Catheter Monitoring in Intelligent Endovascular Navigation Systems: Interactive Simulations and Mixed Reality for Enhanced Navigational Awareness

智能血管内导航系统中的导管监测：用于增强导航意识的交互式模拟与混合现实

Veronica Ruozzi, Giovanni Battista Regazzo, Maria Chiara Palumbo, Wim-Alexander Beckers, Mouloud Ourak, Xiu Zhang, Francesca Perico, Alessandro Caimi, Emmanuel Vander Poorten, Emiliano Votta

专题命中 医学影像 ：CT(abstract_cn)

AI总结 提出一种结合实时导管形状重建、交互式模拟和混合现实可视化的框架，通过有限元模型和传感器数据监测导管-血管相互作用，实验验证位移误差低于2.33毫米。

Comments Int J CARS (2026)

AGE-MIL: Anchor-Guided Evidence Learning for Patient-Level Prediction

AGE-MIL: 锚点引导的证据学习用于患者级别预测

Jiawei Niu, Jian Chen, Di Zhang, Junbo Lu, Zhangcheng Liao, Xuhao Liu, Honglin Zhong, Mireia Crispin-Ortuzar, Chen Li, Zeyu Gao, Yi Cai

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤学系） ； Xiangya School of Medicine, Central South University（中南大学湘雅医学院） 纠错

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

AI总结 提出AGE-MIL框架，通过构建患者级锚点整合多张全切片图像证据，将风险建模为证据积累过程，实现弱监督下的稳定优化，在六个任务中优于八种现有方法。

Comments 11 pages, 2 figures, MICCAI early accepted

Loss Landscape Diagnosis for Gradient-Based Gray-Scott System Inversion: Disentangling the Roles of PINN Components

基于梯度的Gray-Scott系统反演的损失景观诊断：解构PINN各组件的角色

Yan Yang

机构 * Yan Yang（杨 Yan） 纠错

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

AI总结 通过直接反向传播稳态损失至未折叠的Gray-Scott模拟，发现优化因损失景观中的平坦高原和陡峭悬崖而失败，而PINN中的残差损失通过隐式编码完整PDE动力学避免了该病理现象。

Comments Accepted at the AI4Physics Workshop, ICML 2026 (non-archival). 14 pages, 10 figures

From Architecture to Output: Structural Origins of Hallucination in Large Language Models and the Amplifying Role of Data

从架构到输出：大语言模型中幻觉的结构性起源及数据的放大作用

Md. Rejaul Korim Sadi, Toufiqur Rahman Tasin, Golam Mostofa Naeem

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文分析大语言模型幻觉的结构性根源，指出自注意力、最大似然估计训练目标和自回归解码三个架构决策构成复合失效系统，并揭示数据病理如何放大这些脆弱性。

Comments 11 pages, 7 figures, 15 references

Lung-R1: A Knowledge Graph-Guided LLM for Pulmonary Diagnostic Reasoning

Lung-R1：知识图谱引导的肺部诊断推理大语言模型

Haoyang Zeng, Yuanxi Fu, Rongzhen Li, Yuming Yang, Xiao Sun, Jingwang Huang, Gujie Shao, Guohui Xiang, Quan Lu, Dongfan Ye, Xuetao Chen, Jiang Zhong, Kaiwen Wei, Zhi Xu

机构 * School of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） ； AI Research Institution, Mashang Financial Institution（马上金融人工智能研究院） ； Department of Information, Third Military Medical University（陆军军医大学信息系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出LungKG知识图谱和Lung-R1模型，通过KG约束的推理链构建和强化学习，解决肺部知识到病例诊断的差距，在EMR诊断任务上达到SOTA。

Large Language Models in Process Systems Engineering: Opportunities, Architectures, and Industrial Deployment Challenges

过程系统工程中的大语言模型：机遇、架构与工业部署挑战

Bhushan Gopaluni, Vidya Kotamraju, Syon Bhushan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文系统综述了大语言模型在过程系统工程中的应用，涵盖七个领域，指出其在自然语言任务上表现良好，但在实时执行、约束满足和形式化安全保证方面仍面临挑战。

HERO: Hindsight-Enhanced Reflection from Environment Observations for Agentic Self-Distillation

HERO: 基于环境观察的后见增强反思的智能体自蒸馏

Haoran Liu, Yuwei Zhang, Xiyao Li, Bohan Lyu, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出HERO框架，利用环境观察作为局部对齐反馈进行自蒸馏，解决多轮设置中特权反馈与当前决策上下文不对齐导致的性能下降问题，在TauBench和WebShop上提升任务成功率并减少冗余轮次。

Shadow Engineering of Quantum Processes

量子过程的影子工程

Tian-Ci Tian, De-Tao Jiang, Wei-Ming Zhu, Wei-You Liao, Hong-Wei Li, He-Liang Huang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出影子工程框架，通过稀疏转移矩阵编码过程经典影子，实现复合过程性质预测，样本复杂度指数级低于量子过程层析，并在超导处理器上验证了错误缓解和哈密顿动力学模拟等应用。

How Seemingly Inconsequential Design Choices Dictate Performance of LLMs in Pathology

看似无关紧要的设计选择如何决定病理学中LLM的性能

Kian R. Weihrauch, Thomas A. Buckley, William Lotter, Arjun K. Manrai

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（丹娜-法伯癌症研究所） 纠错

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

AI总结 通过系统因子分析发现，调整补丁大小、放大倍数等输入配置可使通用大语言模型在病理切片任务上性能大幅提升，缩小与专用模型的差距。

SheafStain: Sheaf-Theoretic Schrödinger Bridge for Spatially and Biologically Coherent Virtual Staining

SheafStain：用于空间和生物学一致虚拟染色的层论薛定谔桥

Hyeongyeol Lim, Hongjun Yoon, Eunjin Jang, Daeky Jeong, Won June Cho, Hwamin Lee

机构 * Department of Medical Informatics, College of Medicine, Korea University（高丽大学医学院医学信息学系） ； DEEPNOID Inc.（DEEPNOID公司） 纠错

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

AI总结 针对虚拟染色中补丁推理导致的空间不连续和上下文污染问题，提出SheafStain方法，将视觉基础模型特征重新解释为层状截面，结合薛定谔桥框架实现空间和生物学一致的虚拟染色，在HER2等指标上优于六种现有方法。

Comments 32 pages

RLCSD: Reinforcement Learning with Contrastive On-Policy Self-Distillation

RLCSD: 基于对比策略自蒸馏的强化学习

Leyi Pan, Shuchang Tao, Yunpeng Zhai, Lingzhe Zhang, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Aiwei Liu, Lijie Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对策略自蒸馏中特权诱导的风格漂移问题，提出RLCSD方法，通过对比正确与错误提示下的师生差距来抑制风格偏移，提升推理模型在数学和逻辑推理任务上的性能。

Comments 20 pages, 9 figures, 9 tables

Magnitude-Based Features for Multispecies Spatial Data

基于量值的多物种空间数据特征

Julia Sollberger, Joshua Bull, Sara Kališnik, Bernadette Stolz

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出基于量值的全局和局部特征向量，用于分析多物种空间数据中的相互作用，在合成肿瘤微环境和人类结直肠癌组织微阵列数据中验证了其识别空间异质性和分类能力。

Comments 32 pages, 24 figures

Recent applications of the subtracted second RPA method

减除二阶RPA方法的最新应用

Danilo Gambacurta, Marcella Grasso

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 综述减除二阶RPA（SSRPA）方法在核物理中的最新进展，克服了二阶RPA在能量密度泛函理论中的病态问题，并展示了在电荷守恒和电荷交换激发中的应用。

Comments Accepted for publication in Progress in Particle and Nuclear Physics

Journal ref Progress in Particle and Nuclear Physics 2026

UniReason-Med: A Shared Grounded Reasoning Interface for 2D-to-3D Transfer in Medical VQA

UniReason-Med: 用于医学VQA中二维到三维迁移的共享基础推理接口

Mengzhuo Chen, Yan Shu, Chi Liu, Hongming Piao, Xidong Wang, Derek Li, Bryan Dai

机构 * IQuest Research 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UniReason-Med框架，通过共享基础推理接口从2D医学图像向3D医学VQA迁移推理能力，结合监督微调和强化学习，显著提升3D推理性能。

Seeing Before Colliding: Anticipatory Safe RL with Frozen Vision-Language Models

碰撞前的预见：利用冻结视觉-语言模型的预期性安全强化学习

Samuel Tetteh, Cody Fleming

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出VLM-Safe-RL框架，通过冻结视觉-语言模型生成预期性成本项，改进CMDP拉格朗日更新，在高速碰撞场景下实现安全与回报的平衡。

Comments 44pages, 26 figures

A PubMed-Scale Dataset of Structured Biomedical Abstracts

一个PubMed规模的生物医学结构化摘要数据集

Chia-Hsuan Chang, Haerin Song, Brian Ondov, Hua Xu

机构 * Department of Biomedical Informatics & Data Science, School of Medicine, Yale University（耶鲁大学生物医学信息学与数据科学系，医学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 针对PubMed中大量非结构化摘要阻碍下游文本处理的问题，构建了包含2320万条记录的结构化摘要语料库，其中590万条来自官方XML，1720万条通过大语言模型自动标注，统一为五段格式。

Comments Data and code for this work are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20336717 and https://github.com/BIDS-Xu-Lab/StructuredPubMed, respectively

BioMamba: Domain-Adaptive Biomedical Language Models

BioMamba: 领域自适应的生物医学语言模型

Ling Yue, Mingzhi Zhu, Sixue Xing, Yunning Cao, Yanbo Wang, Shimin Shan, Jinfei Liu, Vijil Chenthamarakshan, Shaowu Pan, Payel Das, Tianfan Fu

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； Jiaxing New Jies Thermal Power Co. Ltd.（嘉兴新捷热电有限公司） ； North University of China（北方大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 提出基于Mamba2的领域自适应预训练方法BioMamba，在PubMed、C4和Wikipedia混合数据上持续训练，显著降低生物医学困惑度并保持通用语言能力。

On the Dynamics and State Dependent Multiple Equilibria of a Post-Buckled Ultra-Flexible Inverted Pendulum on a Rotating Hub

旋转轮毂上后屈曲超柔性倒立摆的动力学与状态依赖的多重平衡

Prasanna S Gandhi, Dhruvi Joshi, Vivek Natarajan, Ravit Anand

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对旋转轮毂驱动的超柔性倒立摆，采用假设模态法推导大变形动力学方程，揭示后屈曲状态下平衡点随轮毂角变化的连续状态依赖特性，并通过实验验证。

Comments 9 pages, 8 figures, Appendix

The Statistical Compass

统计罗盘

Eliuvish Han Cui

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 将概率与随机过程思想作为统计学的翻译语言，从设计观测到数据对象、目标、稳定性、推断与应用，通过实例连接抽象对象与记录、机制和决策。

Comments 669 pages, 23 figures; textbook/monograph working manuscript

Atomic magnetometry based on the ground-state Hanle effect in an elliptically polarized light wave

基于椭圆极化光波的基态Hanle效应的原子磁度测量

D. V. Brazhnikov, A. O. Makarov, K. S. Kozlova, A. N. Goncharov

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究利用基态Hanle效应在碱金属蒸汽中探测磁场，通过极化光椭率变化实现共振，提出低功耗磁强计方案，适用于生物医学应用。

Comments 12 pages, 6 figures

Journal ref Eur. Phys. J. D, Vol. 80, 52 (2026)