医学 AI

DS@GT ARC at MEDIQA-CORE-Task-1 2026: Trimodal Model Fusion with Task-Specific Gates for Brain Tumor Subtype Classification

DS@GT ARC团队参与2026 MEDIQA-CORE-Task-1：采用带任务特定门控的三模态模型融合进行脑肿瘤亚型分类

Hoang Thanh Thanh Truong, Charles R. Clark

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 DS@GT ARC团队针对2026 MEDIQA-CORE-Task-1，提出带任务特定门控的三模态模型融合方法，结合多类嵌入与报告，获全多模态下0.801宏F1，排名第二。

Comments CLEF 2026 Working Notes, 21 - 24 September 2026, Jena, Germany

Harnessing Adversarial Distillation to Customise Debiased, Disease-Specific Pathology Foundation Models for Breast Cancer

利用对抗蒸馏定制去偏差的、针对乳腺癌的疾病专用病理学基础模型

Zhiwei Chen, Yang Hu, Yuxiang Xiao, Yakun Ju, Tianyang Zhang, Yingxue Xu, Wei Li, Hao Chen, Jens Rittscher, Kaixiang Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； Leicester Cancer Research Centre, University of Leicester（莱斯特大学莱斯特癌症研究中心） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程学系） ； ZoyMed（佐医医疗（ZoyMed）） 纠错

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

AI总结 本研究提出SmartStu框架，通过多教师集成蒸馏与对抗蒸馏等技术，定制出比通用PFMs小30倍以上且性能相当的乳腺癌专用病理学基础模型。

Comments 11 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted to MICCAI 2026 (early accept)

What Carries the Signal in Pathology Foundation-Model Atlases? A Patient-Level Controlled Benchmark in Breast Cancer

病理基础模型图谱中的信号由什么承载？乳腺癌的患者级对照基准测试

Chimdi Walter Ndubuisi

机构 * University of Missouri（密苏里大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 本研究以乳腺癌患者为单位开展对照基准测试，发现病理基础模型的信号由嵌入而非几何机制承载，嵌入在多数基因程序预测中优于组织组成，驱动基因计数指标无显著预测性。

Comments 40 pages, 7 figures, 10 tables. Supplementary Information (16 pages) included as an ancillary file. Segmentation outputs obtained under the Aignostics Research Access Programme; OpenTME data at https://huggingface.co/datasets/Aignostics/OpenTME

Training-Free Out-of-Distribution Detection for Pathology Whole-Slide Images

面向病理全切片图像的无分布外检测训练方法

Sabri Mustafa Kahya, Richard R. Chen, Muhammet Sami Yavuz, Jerry Jierui Lou, Akanimoh Adeleye, Haci Ali Kahya, Jana Lipkova

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

AI总结 本文提出基于视觉-语言病理基础模型的无训练多模态OOD检测器ZIO，在14700余张病理WSI上优于40种现有OOD方法，为临床AI安全部署提供支撑。

Comments Under review. The code is available in https://github.com/muskahya/ZIO

Understanding Synergistic Interactions among Pathology Foundation Models via Adaptive Fusion

通过自适应融合理解病理基础模型间的协同交互作用

Yuxiang Xiao, Yang Hu, Bin Li, Tianyang Zhang, Zexi Li, Huazhu Fu, Jens Rittscher, Kaixiang Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； Leicester Cancer Research Centre, University of Leicester（莱斯特大学莱斯特癌症研究中心） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学院） ； A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 本研究针对病理基础模型存在的表示偏差问题，提出AdaFusion自适应融合框架，在三个公共基准上验证其性能优于单个模型及其他融合方法，还可提供可解释的组织可视化。

Comments 11 pages, 2 figures, 3 tables

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。

Non-KKT Accumulation in Entropic Mirror Descent

熵镜像下降中的非KKT积累

Kuangyu Ding, Kim-Chuan Toh

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

AI总结 该研究针对有界镜像下降序列的KKT积累问题，构造反例证明其积累点可为非KKT点，揭示边界Bregman几何退化是该问题的根源。

Rewriting or Reweighting? A Geometric Account in Language Models

重写还是重加权？语言模型中的几何视角

Juntong Wang, Shengkun Yang, Xiyuan Wang, Muhan Zhang

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究提出行为流形分析方法，通过ACT与NOC空间的几何视角，发现监督微调重写语言模型行为几何、奖励优化重加权该几何的机制差异，为理解后训练目标提供统一框架。

High-Resolution Dynamic Full-Field Optical Coherence Microscopy: Illuminating Intracellular Activity in Deep Tissue

Erikas Tarvydas, Austeja Treciokaite, Egidijus Auksorius

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

Comments 16 pages, 10 figures

Journal ref npj Imaging 4, 21 (2026)