医学 AI

SCMA: Structure-Conditioned and Metal-Aware Flow Matching for CT Metal Artifact Reduction

SCMA：用于CT金属伪影减少的结构条件化与金属感知流匹配

Heran Wang, Jianing Sun, Xu Jiang, Genwei Ma, Jigang Duan, Xing Zhao

机构 * School of Mathematical Sciences, Capital Normal University（首都师范大学数学科学学院） ； College of Mathematics Science, Inner Mongolia Normal University（内蒙古师范大学数学科学学院） ； National Center for Applied Mathematics Beijing, Capital Normal University（首都师范大学北京应用数学中心） ； Academy for Multidisciplinary Studies, Capital Normal University（首都师范大学交叉科学研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对X射线CT金属伪影问题，提出SCMA框架，通过结构条件化、金属感知损失及投影一致性校正提升伪影抑制与结构保留效果，实验验证其性能优于现有MAR方法。

Validation of Fully-Automated Deep Learning-Based Fibroglandular Tissue Segmentation for Efficient and Reliable Quantitation of Background Parenchymal Enhancement in Breast MRI

用于乳腺MRI中背景实质增强高效可靠量化的全自动深度学习型纤维腺体组织分割验证

Yu-Tzu Kuo, Anum S. Kazerouni, Vivian Y. Park, Wesley Surento, Suleeporn Sujichantararat, Daniel S. Hippe, Habib Rahbar, Savannah C. Partridge

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 eess.IV；diagnosis(journal_ref)

AI总结 本研究验证了一种开源全自动深度学习型纤维腺体组织分割方法，其在乳腺MRI背景实质增强量化中，较半自动模糊C均值方法相关性更强、质量更高，可提升效率并助力标准化乳腺癌风险评估。

Journal ref Proc. SPIE 13926, Medical Imaging 2026: Computer-Aided Diagnosis, 139262F (2026)

The K-Space Signature: Frequency-Domain Representation Learning for Medical Deepfake Detection

K空间特征：用于医学深度伪造检测的频域表示学习

Riccardo Raciti, Francesco Guarnera, Francesco Rundo, Luca Guarnera, Sebastiano Battiato

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对医学深度伪造威胁，提出KSS取证框架，结合3D MLP-Mixer与ArcFace头，在多中心3D MRI数据集上检测准确率超0.99，零样本泛化至未见过的扫描仪数据集，准确率达0.93。

MoPET: Parameter-Efficient Mixture-of-Experts for Unified Medical Image Classification

MoPET：面向统一医学图像分类的参数高效混合专家模型

Sebastian Doerrich, Daniel Würtinger, Francesco Di Salvo, Shyam Nandan Rai, Christian Ledig

专题命中 医学影像 ：medical image(title)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 MoPET作为参数高效混合专家模型，通过稀疏路由整合多任务PEFT专家，在MedMNIST基准上实现了医学图像分类准确率提升，缓解了跨域梯度冲突与负迁移问题。

Comments Accepted to EMA4MICCAI 2026

Neural Born Series Operator for Biomedical Ultrasound Computed Tomography

用于生物医学超声计算机断层扫描的神经玻恩级数算子

Zhijun Zeng, Yihang Zheng, Youjia Zheng, Yubing Li, Zuoqiang Shi, He Sun

专题命中 医学影像 ：biomedical(title)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 该研究针对超声计算机断层扫描（USCT）全波形反演计算密集的问题，提出神经玻恩级数算子（NBSO），在脑部和乳腺数据集上验证其可加速波模拟与USCT图像重建，推动USCT临床应用。

Comments Withdrawn by the authors because this manuscript is an incomplete preliminary version. The work has since been substantially revised and expanded, and the present version no longer reflects the authors' final results. The updated work is available as arXiv:2508.12226

Potentials and Limitations on Different Busbar Protections in Industrial Applications

工业应用中不同母线保护的潜力与局限性

Karl M. H. Lai, Yunhe Hou, Kwunhang Wong

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文评估工业应用中5种母线保护方案，综述其原理、局限及NBBP的优化措施，为提升电力系统可靠性提供参考。

Comments The International Council on Electrical Engineering Conference 2026

A degenerate free boundary minimal annulus and non-uniqueness in spherical caps beyond the hemisphere

一个退化的自由边界极小环面以及球冠中超过半球的非唯一性

Alexander Pigazzini

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究球冠中自由边界极小旋转环面族，证明相关半径函数\(R\)的性质及环面退化情况，指出纳夫 - 朱唯一性假设对某些\(R>\pi/2\)不成立，通过罗宾缺陷等式检测退化，给出环面维度等式。

Comments v3: Remark 3.2 extended to a variable contact angle, giving the capillary form of the Robin defect identity (eq. (10)); Remark 3.3 now allows an arbitrary fibre in the warped ambient, so the defect identity also covers the horospherical and equidistant barriers of hyperbolic space; No result is changed

Room-temperature shape-memory effect in Sr(Ni$_{1-x}$Cu$_x$)$_2$P$_2$

室温形状记忆效应在Sr(Ni$_{1-x}$Cu$_x$)$_2$P$_2$中的表现

Juan Schmidt, Alexander J. Horvarth, Seok-Woo Lee, Sergey L. Bud'ko, Paul C. Canfield

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 通过铜替代和温度调控，研究了Sr(Ni$_{1-x}$Cu$_x$)$_2$P$_2$在不同晶态间的转变，发现其在室温附近具有显著的热滞后效应，可能适用于室温形状记忆材料。

Comments 10 pages, 10 figures

Semi-MedRef: Semi-Supervised Medical Referring Image Segmentation with Cross-Modal Alignment

Semi-MedRef：基于跨模态对齐的半监督医学指引用图像分割

Yuchen Li, Ziru Wei, Zhen Zhao, Yi Liu, Luping Zhou

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Changzhou University（常州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Semi-MedRef框架，通过三个组件维持医学图像与位置语言的一致性，实验显示其在低标签条件下优于其他方法。

The inattentional gap in task conditioned AI models that omit otherwise reportable safety critical signals

注意间隙：任务条件化的语言和视觉模型忽略它们本可报告的安全关键信号

Kwan Soo Shin

机构 * PolymathMinds Lab（PolymathMinds 实验室） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究揭示任务条件化会导致语言和视觉模型抑制对共存安全关键信号的报告，形成“注意间隙”，且该现象在多种模型和任务中普遍存在，不随规模增大而减弱，使基准安全与实际安全脱钩。

Comments 62 pages (31-page article and 31-page supplementary information), 8 figures, 4 tables. v3: corrects the author metadata to the sole author, Kwan Soo Shin; revised title and abstract; adds cross-vendor and flagship validation, signal-detection and specified-task controls, and dual-process probes. Reproducibility deposit: doi:10.5281/zenodo.20826823

Feasibility of simultaneous EEG-fMRI at 0.55 T: Recording, Denoising, and Functional Mapping

0.55T下同时进行EEG-fMRI可行性的研究：记录、去噪与功能映射

Parsa Razmara, Takfarinas Medani, Majid Abbasi Sisara, Anand A. Joshi, Rui Chen, Woojae Jeong, Ye Tian, Krishna S. Nayak, Richard M. Leahy

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本研究证明在0.55T下同时进行EEG-fMRI的可行性，通过去噪和功能映射展示了多模态神经成像的潜力。

On the Viability of Semi-Supervised Segmentation Methods for Statistical Shape Modeling

半监督分割方法在统计形状建模中的可行性研究

Asma Khan, Tushar Kataria, Janmesh Ukey, Shireen Y. Elhabian

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究系统评估半监督分割方法作为手动分割替代方案的可行性，建立相关性能基准，发现部分半监督方法在减少60%-80%手动标注时，可生成与手动分割效果相当的SSM。

EHR2Path: Comprehensive Pathway-Level Modeling of Longitudinal Patient Trajectories from Multimodal Electronic Health Records

EHR2Path：从多模态电子健康记录中可扩展地建模纵向患者路径

Chantal Pellegrini, Ege Özsoy, David Bani-Harouni, Matthias Keicher, Nassir Navab

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； TUM School of Computation, Information and Technology（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 临床大模型 ：radiology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 EHR2Path通过统一的时序表示建模更广泛的患者信息，提升对住院患者路径的预测和模拟能力，优于现有基线方法。

HypEHR: Hyperbolic Modeling of Electronic Health Records for Efficient Question Answering

HypEHR：基于超几何建模的电子健康记录用于高效问答

Yuyu Liu, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University（石英布大学计算机科学系） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University（石英布大学生物医学信息学系） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 HypEHR通过超几何建模将电子健康记录中的代码、就诊和问题嵌入超几何空间，利用几何一致的交叉注意力和类型特定的指针头进行问答，预训练后在两个基准上实现高效问答。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

Kernel Foundry: A Diagnosis-driven Evolutionary Kernel Optimizer with Multi-Experts

Kernel Foundry：一种基于诊断的多专家进化内核优化器

Zixuan Huang, Da Chen, Kecheng Huang, Lihao Yin, Xing Li, Huiling Zhen, Mingxuan Yuan, Zili Shao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Noah’s Ark Lab, Huawei Hong Kong（华为香港诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 提出Kernel Foundry，一种结合专家引导初始化、多岛进化搜索和结构化诊断反馈的自动GPU内核优化框架，显著提升正确性和性能。

From Explanation to Diagnosis: Next Generation Interactive Video Coach with Misstep Awareness

从解释到诊断：具有失误感知能力的下一代交互式视频教练

Xiao Jin, Rahul K. Dass, Ashok K. Goel

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出一种基于双模型架构的失误感知教练能力，通过将任务-方法-知识模型与教学模型结合，实现学习者错误的检测、分类和诊断性支架生成，从而提供更精确、可操作的反馈。

C-MIG: Multi-view Information Gain-based Retrieval-Augmented Generation for Clinical Diagnosis Reasoning

C-MIG：基于多视角信息增益的检索增强生成用于临床诊断推理

Yuwei Miao, Gen Li, Yunsheng Zeng, Xiandong Li, Yujin Wang, Siyu Chen, Luning Wang, Yunhao Qiao, Junfeng Wang, Jianwei Lv, Bo Yuan

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出C-MIG框架，通过多视角信息增益和多重子查询检索增强策略，解决检索增强生成中奖励信号丢失和异构推理监督问题，在临床诊断任务上取得最优性能。

KRCA: An Efficient Root Cause Analysis System in Hyper-scale Microservice Systems via Agentic AI

KRCA：一种基于智能体AI的超大规模微服务系统高效根因分析系统

Jiamin Jiang, Jingfei Feng, Yu Luo, Qingliang Zhang, Yongqian Sun, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Tianyu Cui, Yao Wu, Jielong Huang, Nan Qi, Dan Pei

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出KRCA系统，通过多阶段流水线（API级钻取、骨架因果图、记忆增强多智能体框架）实现超大规模微服务的高效根因定位与故障分类，AC@1达0.88和0.79，诊断时间减少77.3%。

A neighbour selection approach for identifying differential networks in conditional functional graphical models

一种用于识别条件功能图模型中差异网络的邻居选择方法

Alessia Mapelli, Laura Carini, Francesca Ieva, Sara Sommariva

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于功能-功能回归的邻居选择方法，用于识别条件功能图模型中的差异网络，通过协变量调节连接模式并提高估计精度和计算效率。

Trust but Verify:Evidence-Linked Multi-Agent Clinical Information Extraction in Pathology

从细则中发现幽门螺杆菌：基于证据关联的多智能体胃活检报告病例发现

Yufan Wang, Anit Kumar Sahu, Yan Fei Ng, Daniel Kang, Shayan Vassef, Soorya Ram Shimgekar, Koustuv Saha, Piyum Zonooz, Navin Kumar, Chee Leong Cheng, Li Yan Khor

机构 * Department of Anatomical Pathology, Singapore General Hospital（新加坡中央医院解剖病理科） ； Duke–NUS Medical School（新加坡国立大学Duke-NUS医学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)

AI总结 研究针对胃活检报告中幽门螺杆菌证据提取难题，采用Nimblemind多智能体系统，经试点评估其总体准确率达98.61%，虽与其他比较器性能相似，但实现了工作流程整合和可追溯性，还能大幅减少审查时间。

SAGE: An Expert-Annotated South Asian GI Endoscopy Dataset for Multimodal Learning and Hallucination Analysis

SAGE：面向多模态学习与幻觉分析的专家标注南亚胃肠内镜数据集

Niyoj Oli, Sachin Acharya, Sandesh Pokhrel, Sanjay Bhandari, Ramesh Rana, Nikesh Mani Shrestha, Ram Bahadur Gurung, Yash Raj Shrestha, Prashnna K Gyawali, Binod Bhattarai

机构 * Nepal Applied Mathematics and Informatics Institute for Research（尼泊尔应用数学与信息技术研究所） ； GastroIntestinal Department, Dhulikhel Hospital（杜尔基hel医院消化内科） ； Univesity of Lausanne（洛桑大学） ； University of West Virginia（西弗吉尼亚大学） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 为解决南亚地区胃肠癌诊断数据缺乏问题，构建了包含1300张图像、标注和问答对的SAGE数据集，并评估了模型在人口偏移下的性能下降。

BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery

BioInsight: 面向交互式生物医学知识发现的多智能体编排

Jieyi Wang, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Desong Meng, Zirui Fan, Yuxin Guo, Jiayu Liu, Kunlun Zhu, Eddie Yang, Xiusi Chen, Pan Lu, Bingxin Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；medical AI(abstract)

AI总结 提出多智能体系统BioInsight，通过交互式界面生成替代静态报告，实现疾病证据的组织、推理与可视化，在多项生物医学任务中取得最优性能。

Comments Update some experiments and contents

Few-Shot Biomedical Relation Extraction with Large Language Models: A Viable Alternative to Supervised Learning?

基于大语言模型的少样本生物医学关系抽取：监督学习的可行替代方案？

Jakob Mraz, Tomaž Curk, Blaž Zupan

机构 * University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） ； Baylor College of Medicine（贝勒医学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 研究利用大语言模型进行少样本生物医学关系抽取，比较成对分类与联合生成两种方法，发现联合生成更精确高效，在宏F1上超越监督基线，尤其在稀有关系类型上表现突出。

Unifying biomedical knowledge in a modern multimodal graph

OptimusKG：统一生物医学知识的现代多模态图

Lucas Vittor, Ayush Noori, Iñaki Arango, Joaquín Polonuer, Sam Rodriques, Andrew White, David A. Clifton, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Edison Scientific Inc.（Edison科学公司） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research, University of Oxford（牛津大学苏格兰研究中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛大学数据科学计划） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 OptimusKG通过整合结构化和半结构化资源，构建了多模态生物医学标记属性图，统一了分子、解剖、临床和环境领域的知识，验证了其在生物医学领域的有效性。

Real-time THz ptychography using an optically modulated aperture

使用光学调制孔径的实时太赫兹叠层成像术

Diksha Garg, Anil Kumar, Ian R. Hooper, Nicholas E. Grant, John D. Murphy, John E. Cunningham, Nick Stone, Euan Hendry, Harry Penketh

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究针对叠层成像术成像速度和应用范围受限问题，提出光学调制孔径叠层成像术，用硅光调制器作可重构孔径，经实验验证能实时成像，复用策略提高性能，实现动态样本高通量成像，可用于无损评估和生物医学成像等。

Comments 14 pages 12 figures incl supplementary 2 supplementary visualisations (videos)

Lambert W Function Framework for Graphene Nanoribbon Quantum Sensing: Theory, Verification, and Multi-Modal Applications

基于拉姆伯特W函数框架的石墨烯纳米带量子传感：理论、验证与多模应用

F. A. Chishtie, K. Roberts, N. Jisrawi, S. R. Valluri, A. Soni, P. C. Deshmukh

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 基于拉姆伯特W函数的石墨烯纳米带量子传感框架，通过理论验证和多模应用，实现了灵敏度增强和性能预测。

Comments 21 pages, 10 figures, published version at Results in Engineering journal

Journal ref Results in Engineering, Volume 32, 2026, 112238

CLQT: A Closed-Loop, Cost-Aware, Strategy-Consistent Benchmark for Diagnostic Evaluation of LLM Portfolio-Management Agents

CLQT：用于LLM投资组合管理代理诊断评估的闭环、成本感知、策略一致性基准

Bo Qu, Mingguang Chen

机构 * Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 提出CLQT基准，通过闭环交易环境诊断LLM代理的决策过程，而非仅排名收益，评估五个维度的能力。

Comments 56 pages, 15 figures, 15 tables

EnergyAgentBench: Benchmarking LLM Agents on Live Energy Infrastructure Data

EnergyAgentBench: 在实时能源基础设施数据上评估LLM代理的基准测试

Eliseo Curcio

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出EnergyAgentBench，首个基于实时电力市场数据的LLM代理基准测试，评估数据中心选址、长期投资组合优化等任务，九种模型在1414次运行中表现各异，Claude Sonnet 4.6在整体得分上领先。

DeepSurvey-Bench: Evaluating Academic Value of Automatically Generated Scientific Surveys

DeepSurvey-Bench: 评估自动生成功科学调查的学术价值

Guo-Biao Zhang, Xian-Ling Mao, Ding-Yuan Liu, Da-Yi Wu, Tian Lan, Huihui Li, Heyan Huang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 DeepSurvey-Bench 通过综合评估生成调查的学术价值，解决现有基准在评估深度和可靠性上的不足。