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。

2026-07-01 至 2026-07-01 共收录 4 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 病理影像 4 篇

2606.31100 2026-07-01 cs.CV 新提交 70%

TaxoMIL: Taxonomy-Constrained Learning for Hierarchical Whole Slide Image Analysis

TaxoMIL：用于层次化全切片图像分析的分层约束学习

Chaeyeon Lee, Khang Nguyen Quoc, Jinsol Song, Yosep Chong, Kwangil Yim, Jin Tae Kwak

机构 * School of Electrical Engineering, Korea University（韩国大学电气工程学院）； Department of Hospital Pathology, The Catholic University of Korea College of Medicine（韩国天主教大学医学院医院病理学系）

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

AI总结提出TaxoMIL框架，将WSI诊断重构为多粒度文本生成任务，通过双头Transformer解码器和分类学引导目标，实现层次感知的准确预测。

Comments Accepted at ECCV 2026

2606.31135 2026-07-01 cs.CV cs.LG 新提交 62%

MSNN-LINet: Cross-Modal Learning via Continuous Linear Integration

MSNN-LINet：通过连续线性集成进行跨模态学习

Gabriel Clinger

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学）

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

AI总结提出线性集成网络LINet，通过连续线性集成卷积操作实现RGB-D场景分类中的逐层跨模态学习，解决多模态融合的结构性妥协问题，并在SUN RGB-D数据集上取得领先结果。

Comments 14 pages, 6 figures, 3 tables

2605.09235 2026-07-01 cs.LG cs.AI stat.ML 版本更新 57%

On Variance Reduction in Learning Mean Flows

在学习均值流中的方差缩减

Juanwu Lu, Ziran Wang

机构 * Purdue University（普渡大学）

专题命中病理影像：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结本文通过理论分析揭示了均值流训练中损失非递减和梯度方差无界的问题根源，提出最优系数的闭式解，并在基准和Diffusion Transformer上验证了其提升样本质量和FID趋势的效果。

Comments 27 pages, 8 figures, 8 tables. Added supplementary experiment: independent validation of the small-bias regime, to break the circularity in bias estimation

2606.30681 2026-07-01 q-bio.QM nlin.PS 新提交 54%

Pattern formation in a Reaction-Diffusion Model for Amyloid-$β$ and Tau Interactions in Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β与Tau相互作用的反应扩散模型中的模式形成

Sun Lee, Wenrui Hao

专题命中病理影像：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结本研究采用Gray-Scott反应扩散模型，结合伴随多水平有限元方法，研究Aβ与Tau相互作用产生的空间模式，发现系统存在多种稳定模式，为理解AD异质性和认知弹性提供数学框架。