医学 AI

XMDCA-TL: An Explainable Multi-Domain Channel Attention Transfer Learning Framework for Fault Diagnosis in Industrial Gas Turbines

XMDCA-TL：一种可解释的多域通道注意力迁移学习框架用于工业燃气轮机故障诊断

Amir Jahangard Takaloo, Mahdi Aliyari Shoorehdeli, Ehsan Mohammadi

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

AI总结 提出XMDCA-TL框架，通过多域RGB表示、ConvNeXtV2编码器、MDCA机制和自监督混合掩码策略，结合迁移学习实现工业燃气轮机故障诊断，并利用可解释AI分析决策过程。

Evo-RAD: Navigating Rare Retinal Disease Diagnosis via Self-Evolving Agentic Retrieval

Evo-RAD：通过自进化代理检索导航罕见视网膜疾病诊断

Wangding Xia, Ye Du, Jiashi Lin, Meng Wang, Danli Shi, Shujun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出Evo-RAD框架，将检索增强诊断建模为马尔可夫决策过程，通过图代理动态删除不相关证据、插入病理一致样本或终止进化，利用同质性感知奖励优化，显著提升罕见视网膜疾病诊断性能。

Comments Accepted by MICCAI 2026. 10 pages, 2 figures, 3 tables

MammoExpert: Benchmarking Chain-of-Thought Reasoning in Mammography Diagnosis

MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试

Di Dai, Bo Liu, Youcheng Li, Haojun Yu, Zhouhang Bian, Quanlin Wu, Dong Wang, Sichen Meng, Hongye Xuan, Zijie Lan, Shenda Hong, Liwei Wang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。

Comments KDD 2026

Using Phonological-Level Wav2Vec2 for Mandarin Automatic Mispronunciation Detection and Diagnosis

使用音系级Wav2Vec2进行普通话自动发音错误检测与诊断

Jinghao Chen, Mostafa Shahin, Beena Ahmed

机构 * School of Electrical Engineering and Telecommunications（电气工程与电信学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出基于音系特征的MDD框架，在Wav2Vec2 CTC架构中联合建模音段和声调属性，相比纯音素基线系统，误接受率降低10.1%，诊断错误率降低23.6%。

Comments Accepted to Interspeech 2026. Camera-ready version

EBench: Elemental Diagnosis of Generalist Mobile Manipulation Policies

EBench: 通用移动操作策略的要素诊断

Ning Gao, Jinliang Zheng, Xing Gao, Haoxiang Ma, Hanqing Wang, Yukai Wang, Jiantong Chen, Zanxin Chen, Shujie Zhang, Mingda Jia, Xuekun Jiang, Zihou Zhu, Xinyu Li, Shuai Wang, Hao Li, Wenzhe Cai, Yuqiang Yang, Xudong Xu, Zhaoyang Lyu, Yao Mu, Tai Wang, Jiangmiao Pang, Jia Zeng, Weinan Zhang, Chunhua Shen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出EBench基准，从5个能力和4个泛化维度诊断通用移动操作模型，揭示不同模型在成功率相近时能力差异显著。

Still Not Quite There! Evaluating Large Language Models for Comorbid Mental Health Diagnosis

仍未完全到位！评估大型语言模型用于共病心理健康诊断

Amey Hengle, Atharva Kulkarni, Shantanu Patankar, Madhumitha Chandrasekaran, Sneha D'Silva, Jemima Jacob, Rashmi Gupta

机构 * University of Southern California（美国南加州大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Sion Hospital（Sion医院） ； Clinical Psychotherapist（临床心理治疗师） ； Sophia College for Women（Sophia女子学院） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度班加罗尔理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本文提出ANGLES基准，用于从社交媒体帖子中分类抑郁症和焦虑共病，通过多标签分类提升诊断准确性，评估了从Mental-BERT到GPT-4等多种模型的性能，发现GPT-4表现最佳但F1分数仍低于72%。

Comments 24 Pages

Dementia-Agents: A Multi-Modal Multi-Agent System for Dementia Staging and Phenotyping

Dementia-Agents：用于痴呆分期和表型分析的多模态多智能体系统

Yaling Shen, Maja Christensen, Yiwen Jiang, Jenna Dennison, David Darby, Amy Brodtmann, Zongyuan Ge

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Eastern Health（东部健康） ； Lived Experience Advisor（生活经验顾问） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 提出Dementia-Agents多智能体框架，通过数据翻译、专家预测和协调聚合三步流程，在真实临床队列中实现优于单一MLLM和先前多智能体系统的痴呆综合征级分期与表型分析。

Comments 8 pages

3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images via Vessel Probability Guided Attenuation Learning

基于血管概率引导衰减学习的稀疏视角动态DSA图像三维血管重建

Zhentao Liu, Huangxuan Zhao, Wenhui Qin, Zhenghong Zhou, Xinggang Wang, Wenping Wang, Xiaochun Lai, Chuansheng Zheng, Dinggang Shen, Zhiming Cui

机构 * School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials ； Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China ； National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China ； School of Electronic Information ； Communications, Huazhong University of Science ； Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, USA 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV；medical image(comments)

AI总结 提出血管概率引导衰减学习框架，通过静态与动态衰减场互补加权实现稀疏视角DSA重建，降低辐射剂量，并采用渐进训练和时间扰动损失提升质量。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA), 2026; code: https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/VPAL

IViT: A Novel Interpretable Visual Transformer for Skin Disease Detection

IViT: 一种用于皮肤病检测的新型可解释视觉Transformer

Haibiao Li, Di Lin, Xue Jiang, Weiwei Wu, Yanxi Li, Yugang Chi

机构 * Chongqing Health Center for Women and Children（重庆妇女儿童健康中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出一种受二次规划约束的可解释视觉Transformer（IViT），通过预训练迁移学习适应小样本特征提取，并构建离散QP特征选择框架筛选符合临床诊断逻辑的判别性特征，在保持分类性能的同时降低特征冗余29.5%，实现准确率93.80%与可解释性的平衡。

NeoJaundice-AI: Smartphone-Based Neonatal Jaundice Detection Using Dual-Input Deep Learning and Synthetic Augmentation

NeoJaundice-AI: 基于智能手机的新生儿黄疸检测，采用双输入深度学习与合成增强

Rahul Patel, Nirjala Jarpula

机构 * Indian Institute of Information Technology Surat（印度信息技术学院苏拉特分校） 纠错

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

AI总结 提出NeoJaundice-AI系统，通过双分支EfficientNet-B0处理皮肤和巩膜图像，融合手工YCbCr颜色特征，实现四类严重度分类和胆红素回归，采用合成黄疸生成和肤色归一化，在印度新生儿数据集上达到91.8%准确率。

Comments 7 pages, 10 figures, 8 tables. IEEE conference format

Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models from Decentralized Medical Audio

从分散的医疗音频中解锁音频-语言模型的上下文学习

Ran Piao, Tsai-Ning Wang, Martijn den Dekker, Linda Moonen, Hareld Kemps, Yuan Lu, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Erasmus MC（伊拉斯姆斯医学中心） ； Rijnstate Hospital（莱茵州医院） 纠错

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

AI总结 提出联邦自上下文学习（FSC）框架，通过无监督聚类构建伪标签片段，结合渐进式三阶段流水线，在联邦医院客户端实现少样本临床音频诊断，准确率达71.6%。

GRADE: Graph Representation of LLM Agent Dependency and Execution

GRADE: LLM智能体依赖与执行的图表示

Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出GRADE，将LLM智能体的运行建模为具有执行边和依赖边的图，依赖边通过分级推断，在多个数据集上优于运行规模指标，并可用于故障定位。

Comments 18 pages, 5 figures, 8 tables. Code: https://github.com/yzhao062/grade

Training-Free Semantic Correction for Autoregressive Visual Models

自回归视觉模型的免训练语义校正

Junhao Chen, Chanyu Zhu, Zheqi Lv, Keting Yin, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 提出Gazer框架，通过多模态大语言模型反馈在自回归视觉模型采样循环中进行语义诊断与校正，无需额外训练即可提升语义对齐和组合准确性。

Predicting High-Risk Colorectal Polyps in African Americans Using Pre-Colonoscopy Clinical Features: Machine Learning Model Development and Temporal Validation

利用结肠镜检查前临床特征预测非裔美国人的高危结直肠息肉：机器学习模型开发与时间验证

Basheer Qolomany, Mrinalini Deverapall, Adeyinka Laiyemo, Zaki Sherif, Mori Yuichi, Omer Ahmed, Hassan Brim, Hassan Ashktorab

机构 * Howard University College of Medicine（霍华德大学医学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University College London Hospital（伦敦大学学院医院） 纠错

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

AI总结 本研究利用非侵入性、结肠镜检查前的临床特征，开发并外部验证了机器学习模型，以预测非裔美国人队列中的高危结直肠息肉，旨在优化资源分配并促进公平的风险分层。

KS-Net: Multi-layer network model for determining the rotor type from motor parameters in interior PMSMs

KS-Net：用于根据电机参数确定内永磁同步电机转子类型的多层网络模型

Kivanc Dogan, Ahmet Orhan

机构 * Graduate School of Natural and Applied Sciences, Electrical and Electronic Engineering, Firat University（费拉特大学自然与应用科学研究生学院，电气与电子工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Firat University（费拉特大学工程学院电气与电子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出KS-Net模型，通过机器学习方法基于电磁参数分类IPMSM转子类型，验证了其在精度和效率上优于传统FEM方法。

Comments This study was presented at the 3rd International Conference on Advances and Innovations in Engineering (ICAIE) and published in the conference proceedings

Libretto: Giving LLM Agents a Sense of Musical Structure

Libretto：赋予LLM智能体音乐结构感

Yichen Xu

机构 * 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Libretto框架，通过LLM原生语法（显式起始槽、声部、小节组织）和基于语料库的统计评估（节奏、和声、旋律等），实现符号音乐的生成、诊断与迭代自修正，将符号音乐转化为可测量、可编辑的对象。

Hypothesis-Driven Skill Optimization for LLM Agents

假设驱动的技能优化用于LLM智能体

Fangxin Shang, Yehui Yang

机构 * AI Lab, Qifu Technology（奇富科技人工智能实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出HDSO框架，通过可证伪假设与验证机制从稀疏轨迹中提取可靠技能，无需训练，在ALFWorld上提升平均成功率6.9-7.1个百分点。

Framing the 5% Problem: Teachers' Perspectives on Persistence in Educational Technology

框定5%问题：教师对教育技术中持久性的看法

Conrad Borchers

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 通过参与式设计研讨会，识别教师对K-12数学平台低持续使用（5%问题）的四个维度，强调诊断和及时教学响应优于聚合使用指标。

Comments To appear in the EC-TEL 2026 proceedings

TraceView: Interactive Visualization of Agentic Program Repair Trajectories

TraceView: 智能体程序修复轨迹的交互式可视化

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kimmie Huynh, Esteban Parra, Preetha Chatterjee

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出TraceView工具，通过交互式可视化和语义关系标注，帮助开发者诊断LLM-based自动程序修复代理的失败原因，支持轨迹扫描与理解。

AgentCAT: Simulating Computerized Adaptive Testing via Multi-Agent Large Language Models

AgentCAT：通过多智能体大语言模型模拟计算机自适应测试

Weiyuan Zhou, Haiping Ma, Xiaoshan Yu, Changqian Wang, Shangshang Yang, Xingyi Zhang

机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰度研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗康库尔中心） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕默研究实验室） ； State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology, Institute of Physical Science and Information Technology, Anhui University（光电信息获取与防护技术国家重点实验室，物理科学与信息技术学院，安徽大学） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, the Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学，人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体仿真系统AgentCAT，通过考生、选题和监督三个模块模拟动态测试过程，实现能力估计与选题策略的平衡，在真实数据集上验证了有效性。

Answer Engineering: Local Trajectory Editing for Protocol-Constrained Decision Making in Large Language Models

答案工程：面向大语言模型中协议约束决策的局部轨迹编辑

Victor Lavrenko, Anastasiia Molodnitskaia

机构 * PeaceTech VC ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出答案工程方法，通过在自回归生成时对推理轨迹进行局部规则引导编辑，无需重训练或全局搜索，在突发性感觉神经性听力损失临床基准上将平衡准确率从42.0%提升至80.7%。

Comments 31 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/victorlavrenko/answer-engineering

A Topology-Aware, Memory-Centric Architecture that Separates Root-Cause Derivation from Root-Cause Explanation

一种拓扑感知、以记忆为中心的架构，将根本原因推导与根本原因解释分离

Momil Seedat

机构 * Independent Research Prototype（独立研究原型） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出OPS CORTEX多智能体原型，通过四层操作记忆分离根本原因推导（基于依赖图与阈值时序）与解释（LLM），解决微服务故障诊断中上下文丢失问题。

How Much Coordination Gain Is Real? A Paired Noise-Floor Protocol for Multi-Agent LLM Benchmarks

真正的协调增益有多大？多智能体LLM基准测试的配对噪声底线协议

Alibek T Kaliyev, Artem Maryanskyy

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对多智能体LLM协调基准测试中微小增量不可靠的问题，提出配对噪声底线协议，通过配置等价对比发现典型效应量低于观测噪声包络，并定义协调活跃pass^k作为最低报告标准。

Comments 11 pages, 4 figures

LLM-assisted gNB Parameter Configuration for Radio Access Network

LLM辅助的无线接入网gNB参数配置

Yao-Cong Dong, Maria Amparo Canaveras Galdon, Ari Uskudar, Kuntal Chowdhury, Edwin K. P. Chong, Ray-Guang Cheng

机构 * Dept. of Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan（电子与计算机工程系，台湾科技大学） ； NVIDIA, USA（NVIDIA公司） ； Colorado State University, USA（科罗拉多州立大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出LLM辅助框架，通过合成数据生成和微调，自动从错误日志中生成正确的gNB参数配置，在OAI测试中准确率达92.7%。

Adaptive and Efficient Learning with Blockwise Missing and Semi-Supervised Data

块状缺失与半监督数据下的自适应高效学习

Yiming Li, Ruoyu Wang, Ying Wei, Molei Liu

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出DEFUSE方法，通过数据自适应和分布偏移调整，融合块状缺失和半监督数据，实现高效估计并避免偏差，同时开发筛选方法排除不匹配数据源。