医学 AI

NAMD: Virtual Follow-up Computed Tomography Synthesis via Nodule-Aligned Multimodal Diffusion Models for Early Lung Cancer Diagnosis

基于LLM驱动多模态扩散的结节对齐潜在空间学习：用于肺结节进展预测

James Song, Yifan Wang, Chuan Zhou, Liyue Shen

机构 * Department of EECS, University of Michigan（电子工程与计算机科学系，密歇根大学） ； University of Michigan Medical School（密歇根大学医学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出NAMD框架，通过生成1年随访CT图像预测肺结节进展，利用结节对齐潜在空间和LLM驱动控制机制，在NLST数据集上实现优于基线和现有方法的性能。

Onnes: A Physics-Grounded Multi-Agent LLM Simulator for Cryogenic Fault Diagnosis in Quantum Computing Infrastructure

昂内斯：用于量子计算基础设施低温故障诊断的基于物理的多智能体大语言模型模拟器

Praneeth Narisetty, Uday Kumar Reddy Kattamanchi, Shiva Nagendra Babu Kore

机构 * Onnes Research（昂内斯研究公司） 纠错

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

AI总结 研究针对量子计算基础设施中稀释制冷机故障诊断问题，提出基于物理的多智能体大语言模型模拟器昂内斯，通过数字孪生模拟结合真实数据与故障类别，经实验对比及优化提升分类准确率，实现对故障的有效监测与诊断。

Comments 18 pages, 14 figures, 10 tables. Code, data, and released run logs: https://github.com/Onnes-Research/onnes

AgentTether: Graph-Guided Diagnosis and Runtime Intervention for Reliable LLM Agent Operation

AgentTether：用于可靠大语言模型代理操作的图引导诊断与运行时干预

Chenyu Zhao, Shenglin Zhang, Wenwei Gu, Yongqian Sun, Dan Pei, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Minghua Ma

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究LLM代理生产可靠性有限问题，提出AgentTether运行时修复框架，通过抽象运行、构建关键转换图等定位故障子轨迹并转换为指导，经实验评估，该框架能提高修复效果，减少资源消耗，为代理部署提供实用可靠性层。

Imagined Rollouts are Kinematic, Not Dynamic: A Diagnosis of Long-Horizon World-Model Failure

想象的展开是运动学的，而非动力学的：对长期世界模型失败的诊断

Finn Rasmus Schäfer, Korbinian Moller, Yuan Gao, Christian Oefinger, Sebastian Schmidt, Johannes Betz

机构 * Autonomous Vehicle Systems Lab（自动驾驶车辆系统实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Data Analytics and Machine Learning Group（数据分析与机器学习小组） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 研究针对世界模型长期失败问题，提出用运动学与动力学重新构建的方法，通过想象的运动学一致性误差（iKCE）及扰动协议进行诊断，在DreamerV3检查点实例化，区分了运动学与动力学想象，揭示模型长期失败特征。

Comments 9 Pages Workshop Paper accepted at RSS Robot World Model Workshop 2026

Taxlifier: Leveraging Disease Taxonomy for Enhanced Multi-Label Classification in Chest Radiography

Taxlifier：利用疾病分类法增强胸部X光片的多标签分类

Mohammad S. Majdi, Jeffrey J. Rodriguez

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, The University of Arizona（电气与计算机工程系，亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 研究针对胸部X光片多种病变分类难的问题，提出基于损失和逻辑的分层多标签分类技术，利用疾病层次关系应对挑战，经三个数据集评估，相比基线方法，准确率、AUC和F1分数显著提高，还验证了技术的稳健性和可靠性。

Hierarchical Classification via Cascading Feature Elimination: Application to Human Phenotype Ontology-Aligned Facial Phenotyping (FaceMesh2HPO)

通过级联特征消除进行层次分类：在人类表型本体对齐的面部表型分析（FaceMesh2HPO）中的应用

Fabio Hellmann, Alexander Hustinx, Benjamin D. Solomon, GestaltMatcher Database Consortium, Tzung-Chien Hsieh, Peter Krawitz, Elisabeth André

机构 * University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

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

AI总结 FaceMesh2HPO框架利用临床医生注释及图像生成3D面部网格，基于PointNet训练含级联分类与特征消除的分层管道，结合多种数据实现面部表型分类，虽有成果但罕见叶节点性能受限，需改进策略增强实用性。

Unsupervised Domain Adaptation for Calcification Classification in Mammography Across Multi-Site Datasets

跨多站点数据集的乳腺钼靶钙化分类的无监督域适应

Xuan Liu, Derek L. Nguyen, Emily C. Barre, Jennifer Thomas, Thomas Lynch, Jeffrey R. Marks, E. Shelley Hwang, Marc D. Ryser, Joseph Y. Lo, Lars J. Grimm

机构 * Duke University（杜克大学） ； Duke University School of Medicine（杜克大学医学院） ； Royal Surrey NHS Foundation Trust（皇家萨里郡国民保健服务信托基金） 纠错

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

AI总结 针对跨多站点数据集的乳腺钼靶钙化分类中域转移问题，提出含无监督域适应和监督分类模块的框架，用风格迁移模型生成训练样本，经多数据集验证，提升了跨站点性能，减少域转移，增强分类泛化能力。

DynaKRAG: A Unified Framework for Learnable Evidence Control in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

DynaKRAG：多跳检索增强生成中可学习证据控制的统一框架

Yaqi Wu, Xiaolei Guo, Chenyu Zhou, Jiaqi Huang, Xianfa Zhang, Junxu Zhang, Zhuo Yu, Zhubo Shi, Jianghao Lin, Dongdong Ge

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Aircraft Manufacturing Co., Ltd.（上海飞机制造有限公司） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究多跳检索增强生成中证据控制问题，提出DynaKRAG框架，将证据获取表述为状态条件控制，通过有效性层和控制器选择操作，实验表明该框架在多个基准测试中表现出色，证明协调检索等操作的益处。

SWE-Review: Closing the Loop on Issue Resolution with Agentic Code Review

SWE-Review：通过智能代码审查解决问题闭环

Ruoyu Wang, Jierun Chen, Shaowei Wang, Chaofan Tao, Sidi Yang, Yuxin Jiang, Kim-Hui Yap, Lifeng Shang, Xiaohui Li, Haoli Bai

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究通过智能代码审查闭合PR生成环的问题，核心方法是SWE-Review框架，由审查代理进行审查并提供反馈。主要贡献是能持续改进PR，在多方面表现优于单轮审查，还能推动AI编码代理从一次性PR生成迈向闭环问题解决。

Reproducible Validation of Voucher-Based L2 Interoperability: Diagnosing an ERC-4337 Compatibility Issue in an EIL SDK Implementation

基于凭证的L2互操作性的可重现验证：诊断EIL SDK实现中的ERC-4337兼容性问题

Cheng-En Lee, Yu-Chien Huang, Yun-Cheng Tsai

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究以太坊L2跨汇总互操作性问题，提出可重现双L2验证框架，通过构建测试平台、部署组件等缓解兼容性问题，实现凭证生命周期执行，贡献在于实证诊断、缓解措施及验证工件，明确相关差距。

Ethics and EU AI Act in Cases of Work Disability Risk and Alzheimer's Disease Risk Prediction

工作残疾风险和阿尔茨海默病风险预测案例中的伦理与欧盟人工智能法案

Sami Andberg, Henri Terho, Katja Saarela

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)

AI总结 研究以伦理人工智能和欧盟人工智能法案为框架，分析工作残疾风险与阿尔茨海默病风险预测的人工智能工具案例，发现其属高风险系统，从研究到生产需大量工作与合规操作。

Comments Preprint version (2025-09) of paper presented at The 2026 International Conference of Breakthroughs in AI (BAI'26)

Journal ref Lecture Notes in Networks and Systems 1907 (2026) 231-240

Refractive-index tomography of opaque tissue from its own backscattered light

从不透明组织自身的背向散射光进行折射率断层扫描

Tran Dinh Hoang, Jaecheol Cho, Thi Van Anh Nguyen, Eunyoung Seong, Joowon Lim, Jin Hee Hong, Yongwoo Kwon, Jun Wan Kim, Juhee Yang, Seokchan Yoon, Sungsam Kang, Wonshik Choi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究利用分治逆散射框架，从背向散射光恢复传输信息，重建细胞3D RI，无需双侧光接入，实现对活体组织细胞的无损纵向成像，如在工程组织和活体小鼠中成像并量化骨细胞干质量。

Bidirectional yet asymmetric causality between urban systems and traffic dynamics in 30 cities worldwide

全球30个城市中城市系统与交通动态之间的双向但不对称因果关系

Yatao Zhang, Ye Hong, Song Gao, Martin Raubal

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究全球30个城市中城市系统与交通动态的关系，提出时空因果框架，结合时空加权回归与收敛交叉映射，揭示双向不对称因果关系及三种因果原型，为可持续城市和交通规划提供策略依据。

Comments Published in Nature Communications

Journal ref Nature Communications 17, 4671 (2026)