医学 AI

CT-Merging: Consensus Directions and Task-Level Scaling for LoRA Adapter Merging

CT-Merging：用于LoRA适配器合并的共识方向和任务级缩放

Keumseo Ryum, Joonhyuk Kang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究针对LoRA适配器合并中系数不匹配问题，提出CT-Merging算法，通过平均任务子空间投影仪估计共识方向并分配任务级系数缩放，利用跨任务SVD子空间构建公共基础，在基准测试中比现有方法准确率更高。

Comments 9 pages, 5 figures

FSB-Net: Frequency-Spatial Boundary Network for Brain Stroke Lesion Segmentation in Non-Contrast CT

FSB-Net：用于非增强CT中脑卒病变分割的频率-空间边界网络

Linke Fan, Xianglong Li, Huixin Huang, Kai Shu

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

AI总结 研究旨在解决非增强CT中脑卒病变分割难题。提出FSB-Net，利用频域分析，含小波边界检测头、频率-空间交叉注意力模块和频谱边界损失。在公共数据集上评估，性能优于多种方法，达当前最佳。

Sparse Concept Channels in Frozen 3D CT Vision Encoders

冻结的3D CT视觉编码器中的稀疏概念通道

Farhad Nooralahzadeh, Lea Bogensperger, Christian Bluethgen, Michael Krauthammer

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

AI总结 研究3D医学图像解释中视觉语言模型内部单元对临床发现的编码，提出无训练概念通道探测（CCP）方法，通过实验证明该方法能清晰表征冻结医学编码器对发现的表示，在临床疗效和NLG指标上表现优且延迟低。

DS@GT ARC at ImageCLEFmed GANs 2026: Geometric Filtering for Privacy-Preserving CT Slice Generation

图像CLEFmed GANs 2026竞赛中的DS@GT ARC：用于隐私保护CT切片生成的几何滤波

Eric Regina, Richard Arnaud, Samir Hadi Cisneros

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 为Image-CLEFmed GANs 2026挑战赛开发隐私保护框架，结合最优传输条件流匹配等，在几何潜在空间过滤候选切片。官方结果显示有真实感与隐私权衡，虽减少泄漏，但防止直接图像复制仍不足以消除患者特定解剖特征，凸显未来隐私保护医学图像生成的重要前沿。

Spatially Grounded Concept Bottleneck Models for Trustworthy Breast Ultrasound Diagnosis

用于可靠乳腺超声诊断的空间基础概念瓶颈模型

Moshiur Rahman Tonmoy, Dunren Che, Haitham Y. Adarbah, Afzel Noore

专题命中 医学影像 ：diagnosis(title,abstract)；healthcare AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究乳腺超声诊断中概念瓶颈模型可信度受监督限制问题，提出空间基础概念瓶颈模型（SG-CBM），利用病变轮廓弱监督，通过导出特定区域训练概念图，经交叉验证等提升诊断指标与概念证据空间对齐，强调数据质量监督设计及可信度验证的必要。

Comments Accepted to the Workshop on Data Quality Aware, High-Performance, and Trustworthy AI Systems for Healthcare at IEEE/ACM CHASE 2026

Transport of angular momentum and chemical elements by the MRI dynamo in stellar radiative zones

恒星辐射区中磁旋转发电机对角动量和化学元素的输运

Laurène Jouve, François Lignières, Jérôme Guilet, Alexis Vanbesien

专题命中 医学影像 ：MRI(title,abstract)

AI总结 研究红巨星深层磁场对角动量和化学元素的输运，通过零净通量剪切盒模拟建立输运效率与分层、旋转等参数的标度律，发现旋转和分层影响角动量及化学成分输运，该研究对协调恒星演化模型和星震反演有前景。

Comments 18 pages, 16 figures, accepted for publication in A&A

Scaling Up Formal Representation of Clinical Trial Protocols in Ensemble Logic Using LLMs: A Preliminary Study

使用大语言模型在集成逻辑中扩大临床试验协议的形式化表示：一项初步研究

Yan Huang, Xubing Hao, Xiaojin Li, Rashmie Abeysinghe, Xiaoqian Jiang, Licong Cui, Guo-Qiang Zhang

机构 * McGovern Medical School（麦戈文医学学院） ； McWilliams School of Biomedical Informatics（麦克威廉斯生物医学信息学学院） ； The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对临床试验协议依赖非结构化文本阻碍自动化推理等问题，引入CT-TEL工作流程，利用大语言模型将叙述性临床协议转为TEL公式，通过反向翻译评估保真度，为协议映射到可计算逻辑及临床试验模拟提供初步证据。

Comments Proceedings of the 2026 American Medical Informatics Association Symposium, to appear

MedDiT4SR: Tri-Stream Joint Adaptation of Pre-Trained Diffusion Transformers for Medical Image Super-Resolution

MedDiT4SR：用于医学图像超分辨率的预训练扩散Transformer的三流联合自适应

Zhi Chen, Le Zhang

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 eess.IV

AI总结 研究针对医学图像超分辨率难题，提出MedDiT4SR三流自适应框架，集成多种表示于扩散Transformer块，引入SR Adapter和SA Refiner，实验验证该框架能有效让预训练DiT模型适应不同医学成像域的超分辨率任务。

One Round Is All You Need: Analytic Federated Learning for Task-Heterogeneous Multi-Label Medical Image Classification

一轮就够了：用于任务异构多标签医学图像分类的解析联邦学习

Afsaneh Mahanipour, Hana Khamfroush

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

AI总结 针对任务异构的多标签医学图像分类问题，提出解析联邦学习框架，通过平衡标签投影、每类绝对聚合法则等闭式操作，最多两轮通信，优于FedMLP，提升分类指标并减少通信量。

Comments The 14th IEEE International Conference on Healthcare Informatics

Auditing Evidence Use in Medical LLM Diagnosis

医学大语言模型诊断中证据使用的审计

Junchi Liao, Jiawen Deng, Fuji Ren

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究医学大语言模型诊断时证据使用情况，通过分解患者信息为证据单元等方法审计，在多个数据集上评估五个模型，发现准确性可能掩盖证据使用问题，结果促使对医学大语言模型评估进行角色感知审计。

Bayesian uncertainty estimation improves clinical decision making in medical AI agents

贝叶斯不确定性估计改善医学人工智能代理中的临床决策

Frederik Hauke, Patrick Wienholt, Christiane Kuhl, Dyke Ferber, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * University Hospital RWTH Aachen（亚琛工业大学附属医院） ； Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院） ； TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(title)；medical image(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对医学图像分析机器学习模型缺乏置信度度量问题，采用蒙特卡洛随机失活获取认知不确定性信号，添加到点预测提高错误检测AUROC，在临床决策支持代理实验中，以特定形式传达该信号可降低误诊率，凸显其对决策的价值。

Enhancing Explainable Cardiac Diagnosis with Guide-Grounded Multimodal LLMs

用指南引导的多模态语言模型增强可解释的心脏诊断

Hai-Nam Duy Vuong, Duy-Anh Bui, Trong-Nghia Nguyen, Kim-Ngan Thi Nguyen, Trang Mai Xuan, Tien-Cuong Nguyen, Van-Dem Pham, Thien Van Luong

机构 * Business AI Lab, College of Technology, National Economics University（商业人工智能实验室，技术学院，越南国家经济大学） ； A2I Lab, Phenikaa School of Computing, Phenikaa University（A2I实验室，费尼卡计算机学院，费尼卡大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT人工智能，VNPT集团） ； FPT University（FPT大学） ； Department of Pediatrics, Hospital of University Medicine and Pharmacy, Vietnam National University Hanoi（越南河内国家大学医学与药学院儿科学系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对深度学习模型在心脏诊断中可解释性有限等问题，提出指南引导的多模态框架，通过卷积神经网络、Grad-CAM及结构化解释指南生成诊断报告，实验证明该方法能提升报告质量，增强临床合理性。

Comments 12 pages, 3 figures, accepted at CITA 2026

Rethinking Open-World Video Anomaly Detection: Diagnosing Definition Blindness

重新思考开放世界视频异常检测：诊断定义盲目性

Inpyo Song, Jangwon Lee

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

AI总结 研究开放世界视频异常检测中定义盲目性问题，分解动态定义评估，引入三个定义条件评估指标及DeCoS，指出OWVAD应按定义条件异常评分评估，改进了多个基线模型的定义跟随能力。

Comments Preprint

Generative Bayesian Filtering for State Estimation

用于状态估计的生成式贝叶斯滤波

Lei Cao, Sihang Feng, Jixin Yan, Tao Sun, Naichen Shi

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究动态系统状态估计问题，提出生成式贝叶斯滤波框架GBF，用预训练条件生成模型取代简单观测模型，经贝叶斯预测-更新递归及转化，实验证明其提升了状态估计的准确性与鲁棒性。

SPORD: A Simulation-Propose-then-OR-Dispose Approach for Supply Chain Planning

SPORD：一种用于供应链规划的模拟-提出-然后-优化-处置方法

Jiayin He, Yutong Pan, Sen Yang, Ningxuan Kang, Yongzhi Qi, Jianshen Zhang, Wei Qi, Zuo-Jun Max Shen

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Engineering, UC Berkeley（加州大学伯克利分校工程学院） ； Faculty of Business and Economics, University of Hong Kong（香港大学经管学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对电商供应链规划中孤立项目及面临的难题，提出模拟-提出-然后-优化-处置方法（SPORD）及NetSim平台，通过解耦实现加速模拟与操作闭环，应用后提升服务质量、降低履约率并实现碳减排，推动模拟用于主动规划。

EvoSQL: Memory-Augmented Critic-Generator Co-Evolution for Text-to-SQL

EvoSQL：用于文本到SQL的内存增强型评论家-生成器协同进化

Jiawei Zhou, Jianwei Wang, Chenyu Zhou, Chaojian Shi, Ming Dong, Kai Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究文本到SQL问题，提出EvoSQL协同进化框架，通过生成器与评论家迭代交互、维护内存、验证候选及自蒸馏策略优化微调等，在Spider和BIRD实验中持续改进开源模型，证明该方法是有效途径。

Adaptive Identity Anchoring: Closed-Loop Keyframe Placement for Synthetic Paired Supervision in Video Face Swapping

自适应身份锚定：用于视频人脸交换中合成配对监督的闭环关键帧放置

Logan Robbins

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

AI总结 研究视频人脸交换缺乏自然配对监督问题，提出自适应身份锚定（AIA）方法，通过闭环反馈放置锚定并结合现实参考纹理恢复，还给出可证伪实验，有望解决合成身份漂移及过度平滑皮肤问题。

Do Pathology Vision-Language Models Truly See Pathology?

病理学视觉语言模型真的能‘看到’病理学吗？

Chengyang Zhang, Wenchuan Zhang, Bo Li, Xinyu Liu, Jiaming Yang, Mengran Li, Chenxun Deng, Jie Chen, Yang Zhang, Wei Ju, Yuhao Yi, Hong Bu, Jiancheng Lv

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

AI总结 研究病理学视觉语言模型评估中被忽视的问题，提出含多类型样本的PathBind基准，通过对多个VLMs评估发现，当前病理学VLMs在答案性能与视觉语义绑定间有显著差距。

Toward Generalizable Cognitive Impairment Detection with Speech-Based Multimodal Large Language Models

使用基于语音的多模态大语言模型实现可泛化的认知障碍检测

Yingchao Huang, Xin Wang, Yuhan Su, Shanshan Yao

机构 * Faculty of Digital Innovation, Arts \& Sciences, Saskatchewan Polytechnic, Regina SK S4S 5X1, Canada ； School of Basic Medical Sciences, Hebei University, Baoding 071000, China ； Department of Civil \& Environmental Engineering ； School of Mining \& Petroleum Engineering, University of Alberta, Edmonton AB T6G 2H5, Canada 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 研究针对认知障碍检测问题，提出基于开源大语言模型的多模态检测框架，整合语音音频与转录文本，提取特定模态嵌入后连接成特征向量用于分类，在相关基准数据集上评估，该框架准确率达92.4%，优于单模态基线且泛化能力强。

Monkey King Bang: A Unified Scientific Multimodal Foundation Model

孙悟空爆炸：一个统一的科学多模态基础模型

Hesen Chen, Xinyu Su, Xiaomeng Yang, Yuetan Lin, Zixiong Yang, Junyi An, Fenglei Cao, Yifeng Jiao, Yunqi Zhang, Yuan Cheng, Zhiyu Tan, Hao Li, Libo Wu, Yuan Qi

机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对科学多领域推理需求，引入统一科学多模态模型MKB，围绕共享Transformer主干及定制组件构建，涵盖多科学分支。通过两阶段训练，在多方面实验表现出色，证明该范式可行，为跨领域科学多模态探索提供基础。

M$^3$-Gen: Interpretable Multimodal Generation of Gene Expression Profiles Using Clinical and Imaging Data

M$^3$-Gen：利用临床和影像数据对基因表达谱进行可解释的多模态生成

Francesca Pia Panaccione, Carlo Sgaravatti, Marco Venere

机构 * DEIB - Dipartimento Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano（米兰理工大学电子、信息与生物工程系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究旨在解决基因表达数据获取受限问题，提出M$^3$-Gen框架，通过对比学习从临床变量和图像中学习潜在表示，以生成生物学连贯的基因表达谱，在TCGA数据集上验证有效性，且具有内在可解释性。

Comments 15 pages, 6 figures

3D Uncertainty Quantification for the Photo-Acoustic Tomography

光声层析成像的三维不确定性量化

Babak Maboudi Afkham, Amal Mohammed A Alghami, Hassan Yazdanian, Tanja Tarvainen

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究光声层析成像的三维不确定性量化问题，提出有限元贝叶斯UQ框架，将RTO采样策略重构成无矩阵算法，通过构建特殊伴随离散化实现高效求解，经多种方法验证，可扩展到线性PDE约束反问题。

Enhanced abrupt autofocusing and depth-of-focus of circular Airy derivative beams via controlled asymmetry

通过可控不对称性增强圆形艾里导数光束的突然自聚焦和焦深

Anita Kumari, Vishwa Pal

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究通过可控不对称性增强圆形艾里导数光束的突然自聚焦和焦深，可使焦深大幅扩展、自聚焦能力提升，实验与模拟吻合良好，所产生的光束在多领域有应用前景。

Comments 7 pages, 10 figures

A Logic-based Temporal Cohort Discovery Engine: Algorithms, Indices, and Experimental Results on the National Sleep Research Resource

基于逻辑的时间队列发现引擎：算法、索引及在国家睡眠研究资源上的实验结果

Yan Huang, Xiaojin Li, Licong Cui, Guo-Qiang Zhang

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract,comments)

AI总结 研究针对大型睡眠研究库队列发现问题，提出基于逻辑的时间队列发现引擎，采用QEL和BEST，组织成三种查询模式，用Python实现原型并评估，2DFC构建索引性能优，队列选择查询高效，是符号生物医学计划一部分。

Comments Under review by the Journal of Biomedical Informatics (JBI)

HistoFID- Calibrating Frechet-distance evaluation across pathology foundation models

HistoFID-校准跨病理学基础模型的弗雷歇距离评估

Swapnil Bhat, Devansh Lalwani, Maulik Shah, Sheena Alphones, Rimlee Dutta, Nikita Mulchandani, Roshani Gala, Jay Mehta

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(title,abstract)；分类 eess.IV

AI总结 研究数字病理学中用组织学基础模型取代 Inception 网络后 FID 结果受影响的问题，通过特定比率恢复可比性，划分编码器组，揭示其对生成模型评估结论的影响，还评估了 TuroCompress 编解码器并发布相关资源。

TransBiolab: A Real-World Multi-View Dataset of Cluttered Transparent Biomedical Objects

TransBiolab：一个杂乱透明生物医学物体的真实世界多视图数据集

Ke Ma, Yifei Wang, Meng Wang, Tian Xia

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； College of Design and Innovation, Tongji University（同济大学设计创意学院） ； Shanghai Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海智能无人系统研究院） ； School of Software and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对自主生物医学实验室透明物体视觉感知数据稀缺问题，提出TrainsBiolab真实世界多视图数据集，含多物体杂乱、遮挡场景数据及多种注释，定义相关基准并评估，为自主实验室操作视觉任务提供资源。

Comments 9 pages, 10 figures, accepted by ACM Multimedia 2026

Scale Up Strategically: Learning Compositional Generalization via Bias-Aware Evaluation and Data Collection for Robotic Manipulation

战略扩展：通过偏差感知评估和数据收集学习机器人操作中的组合泛化

Yu Qi, Zhang Ye, Xinyi Xu, Yuxuan Lu, Amitoj Sandhu, Boce Hu, Haojie Huang, Jonathan Tremblay, Lawson L. S. Wong

机构 * Northeastern University（东北大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究机器人操作中组合泛化问题，通过引入诊断框架量化指令因素偏差，提出偏差感知数据收集策略，能定位预训练策略捷径问题，实现更高效可泛化的策略学习。

Achieving Text-based Person Retrieval with Any Granularity

实现任意粒度的基于文本的行人检索

Jialong Zuo, Hanyu Zhou, Dongyue Wu, Yongtai Deng, Mengdan Tan, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * National Key Laboratory of Multispectral Information Intelligent Processing Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院多光谱信息智能处理技术国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对基于文本的行人检索中查询粒度不确定问题提出新范式，构建多粒度数据集和评估基准，提出CMAM框架，通过多种策略实现粒度感知检索，实验证明其性能优于现有方法，为行人检索系统奠定基础。

Comments TPAMI-2026 Accepted Paper

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026, pp. 1-18