医学 AI

Fine-Grained Open-Set Fault Diagnosis via Metric-Guided Time-Frequency Configuration Selection and Class-Specific Autoencoders

通过度量引导的时频配置选择和特定类自动编码器进行细粒度开放集故障诊断

Youngjae Jeon, Dongjin Lee

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

AI总结 研究旋转机械故障诊断，提出结合度量引导的时频配置选择与特定类自动编码器的细粒度开放集故障诊断方法，在轴承数据集实验中实现高 H 分数，大幅降低配置选择成本，支持准确开放集严重程度诊断。

Comments 42 pages, 25 figures, 14 tables

AnomExpert: Identifying and Selecting Anatomical Planes for Prenatal Ultrasound Anomaly Diagnosis

AnomExpert：用于产前超声异常诊断的解剖平面识别与选择

Jian Wang, Yang Yang, Ziheng Pan, Xiliang Zhu, Yuhan Zhang, Yanfeng Zhou, Dong Ni

机构 * Medical Ultrasound Image Computing (MUSIC) Lab, School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（医学超声图像计算（MUSIC）实验室，深圳大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Shenzhen University（深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Biomedical Engineering, Medical School, Shenzhen University（深圳大学医学院生物医学工程学院） ； School of Biomedical Engineering and Informatics, Nanjing Medical University（南京医科大学生物医学工程与信息学院） 纠错

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

AI总结 研究针对产前超声异常诊断，提出AnomExpert框架，利用可学习平面原型和疾病感知稀疏选择机制，仅通过病例级监督实现解剖平面识别与选择，实验显示其优于多种方法，提升了弱监督多平面产前超声异常分类效果。

Comments It has been accepted early by MICCAI2026

Empowering Medical Equipment Sustainability in Low-Resource Settings: An AI-Powered Diagnostic and Support Platform for Biomedical Technicians

赋能低资源环境下的医疗设备可持续性：一个由AI驱动的诊断与支持平台，用于生物医学技术人员

Bernes Lorier Atabonfack, Ahmed Tahiru Issah, Mohammed Hardi Abdul Baaki, Clemence Ingabire, Tolulope Olusuyi, Maruf Adewole, Udunna C. Anazodo, Timothy X Brown

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） ； Medical Artificial Intelligence Laboratory（医学人工智能实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(title,abstract)；medical image(journal_ref)

AI总结 本研究提出一个AI驱动的平台，帮助生物医学技术人员实时诊断和修复医疗设备，通过集成大语言模型和用户友好的界面，提高低资源环境下的医疗设备可持续性。

Comments Accepted at the MIRASOL Workshop at MICCAI 2025. To appear in Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

Journal ref In: Anazodo U. et al. (eds) Medical Image Computing in Resource Constrained Settings. MIRASOL 2025. LNCS, Springer, Cham, pp. 217-230

Multi-height Diagnosis of MHD Wave Periods and their Propagation in Solar Plages Using IRIS Observations

利用IRIS观测对太阳谱斑中磁流体动力学（MHD）波周期及其传播的多高度诊断

Gayathri Hegde, Pradeep Kayshap

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 该研究利用IRIS光谱观测，对太阳谱斑五个高度的MHD波进行研究，发现谱斑内主导周期不变，孔隙中线性下降；确定了不同高度截止周期；还得出谱线在孔隙、谱斑和宁静太阳中形成高度的变化情况。

Comments 26 Pages, 16 figures, Accepted for Publication in Advances in Space Research Journal

Gauge-Invariant, Parameter-Insensitive Regularization for Potential Recovery from Flow on Directed Graphs

用于从有向图上的流中恢复势的规范不变、参数不敏感正则化

Mohammad Forouhesh

机构 * Amirkabir University of Technology（伊朗阿米尔卡比尔理工大学） 纠错

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

AI总结 研究从有向图流中恢复潜在势的问题，提出规范不变的图狄利克雷能量方法，该方法具有参数不敏感性，能保留动态范围，定位吸收边界，并通过实验验证其在点击流语料库上的优势，还将其与图神经网络联系起来。

Comments 17 pages, 6 figures, submitted to LoG 2026

FixItFlow: Automated Troubleshooting Guide Generation from Cloud Incidents

FixItFlow：从云事件中自动生成故障排除指南

Srihari Unnikrishnan, Jaskaran Singh Walia, Drishti Goel, Supriyo Ghosh

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Inception 纠错

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

AI总结 针对云事件手动创建故障排除指南的问题，提出FixItFlow系统，利用大语言模型从历史事件数据生成指南，能提取诊断模式、合成结构化指南并严格验证，经评估可提升事件响应，减轻团队文档负担。

Physics-informed network paradigm with data generation and background noise removal for diverse distributed acoustic sensing applications

具有数据生成和背景噪声去除的物理信息网络范式用于多样化的分布式声学传感应用

Yangyang Wan, Haotian Wang, Xuhui Yu, Jiageng Chen, Xinyu Fan, Zuyuan He

机构 * State Key Laboratory of Advanced Optical Communication Systems and Networks, Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（先进光通信系统与网络国家重点实验室，电子工程学院，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无需真实世界数据的物理信息DAS神经网络范式，通过生成数据和背景噪声去除技术提升DAS应用的性能和泛化能力。

Journal ref Light Sci Appl 15, 281 (2026)

A Bayesian Spatiotemporal Model to Estimate Disease Burden Using Hospital-Based Active Surveillance

一种使用基于医院的主动监测来估计疾病负担的贝叶斯时空模型

Brent Strong, Claudia Muñoz-Zanzi, Caitlin Ward

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对被动监测易低估疾病负担及主动监测与被动监测数据空间错位问题，受波多黎各医院钩端螺旋体病监测项目启发，开发贝叶斯时空框架，扩展泊松 - 逻辑框架，纳入空间异质性与检测情况，能更好整合数据估计疾病负担。

SPINE: Bridging the Cyber-Physical Gap with Agentic AI

SPINE：用智能体人工智能弥合网络物理差距

Minkyu Ham, Dongho Kim, Chan Lee, Jiayi Wang, Min Jun Kim, Yixi Zhang, Guo Ye, Jihai Zhao, Soyeon Park, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对机器人智能部署到物理平台存在的校准瓶颈，提出SPINE框架。该框架含两个多智能体工作流程，经实验验证，能跨双臂平台转移，减少对专家校准的依赖，提高操作成功率，缩短遥操作时间，推动具身人工智能向实际部署发展。

The SKA as a Probe of Heliospheric Turbulence and Radio-wave Propagation Effects

作为日球层湍流和无线电波传播效应探测器的平方公里阵列射电望远镜（SKA）

Nicolina Chrysaphi, Eduard P. Kontar, Hamish A. S. Reid, Sophie Musset, Shilpi Bhunia, Kamen Kozarev

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究利用SKA探测日球层湍流和无线电波传播效应，通过将观测与模拟比较量化效应，其高灵敏度有助于识别微弱射电结构，结合地面及天基仪器，将成为观测太阳射电辐射的关键工具。

Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no: AASKAII/Chrysaphi01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes

Identifying geometric third-order nonlinear transport in disordered materials

识别无序材料中的几何三阶非线性输运

Zhen-Hao Gong, Zhi-Hao Wei, Hai-Zhou Lu, X. C. Xie

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究无序材料中三阶非线性输运机制，建立机制分辨和对称性引导框架，发现20种机制，提出结合对称性诊断与标度律的数据分析方案，可定量区分机制，应用该方案识别多种材料的几何机制，理论可推广到任意阶。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 table

Journal ref Phys. Rev. X 16, 031012 (2026)