医学 AI

Neuronal Attention Circuit (NAC) for Representation Learning

神经元注意力电路（NAC）用于表示学习

Waleed Razzaq, Yun-Bo Zhao

机构 * Department of Automation, University of Science \& Technology of China, Hefei, China ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 NAC通过生物启发的连续时间注意力机制提升表示学习，实现高效自适应动态和可解释性。

Comments Accepted at Neural Networks (Elsevier)

Structured Phonological Representations for Audio-Articulatory rtMRI Speech Classification

用于音频-发音rtMRI语音分类的结构化音系表征

Abner Hernandez, Tomás Arias Vergara, Daiqi Liu, Andreas Maier, Paula Andrea Pérez-Toro

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究提出将音频模型PhonoQ的结构化音系表征用于音频-发音rtMRI语音分类，可提升音系目标宏F1值与细粒度39音素分类性能，验证了音系信息的迁移价值。

Comments Submitted for review at SLT 2026

Robust Fault Detection and Classification in Power Systems via Physics-Informed and Data-Driven Learning

基于物理信息与数据驱动学习的电力系统鲁棒故障检测与分类

Biswash Basnet, Varsha Sen

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出结合物理信息与数据驱动学习的智能框架，基于SMOTE平衡数据集训练PINN等模型，实现电力系统故障的鲁棒检测与分类，在噪声及训练数据占比波动下仍保持高准确率，可用于电网实时保护与广域监测控制。

Comments 19 pages, published journal article

Journal ref Journal of Electrical Engineering and Automation 7(3), 241-259 (2025)

Uncertainty in a Single Pass: A Closed-Form Identity for One-Step Flow Matching

散度即不确定性：流匹配的闭式后验协方差

Jiarui Xing, Song Wang, Jian Wang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Shanxi University（山西大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 本文通过扩展Tweedie公式到流匹配插值，推导出生成轨迹上每一点后验协方差的精确闭式表达式，该表达式仅依赖于学习速度场的散度，可在预训练模型上事后计算，无需重新训练或修改架构。

Comments 9 Pages, 5 figures

MedPixel: A Unified Pixel-Language Model for Medical Reasoning and Segmentation

MedPixel：用于医学推理与分割的统一像素-语言模型

Haoyu Yang, Meixing Shi, Zengjie Chen, Haoran Sun, Haitao Leng, Xiaoming Shi, Yuxiang Cai, Yankai Jiang

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

AI总结 该研究提出统一医学像素-语言模型MedPixel，引入44万样本的MedPLG-440K数据集，通过联合多任务微调与像素级偏好优化训练，支持多类医学任务，性能优异且具备零样本迁移与鲁棒性。

Multimodal Skin Lesion Classification with Swin Transformer and Clinical Metadata Fusion

基于Swin Transformer与临床元数据融合的多模态皮肤病变分类

Nethmi Pathirana, Isuru Munasinghe, Dileeka Alwis

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

AI总结 该研究针对皮肤病变分类的自动化挑战，提出结合Swin Transformer图像特征与临床元数据的多模态框架，在公开数据集上实现92.55%测试准确率，兼具强少数类性能与预测可信度。

PolypSteer: Counterfactual Endoscopic Synthesis via Training-Free Activation Steering

MedSteer: 通过无训练激活引导进行反事实内窥镜合成

Trong-Thang Pham, Loc Nguyen, Anh Nguyen, Hien V. Nguyen, Ngan Le

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

AI总结 MedSteer通过无训练激活引导生成反事实内窥镜图像，提升医学影像数据增强效果

Forgetting-Resistant and Lesion-Aware Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Analysis with Vision-Language Model

具有遗忘抵抗性和病变意识的源无关域自适应视网膜图像分析与视觉-语言模型

Zheang Huai, Hui Tang, Hualiang Wang, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FRLA方法，通过保留目标模型的自信预测和利用ViL模型的细粒度知识，提升视网膜图像诊断的源无关域自适应性能。

Comments Some experimental results in Section 3 are based on comparisons that may not be entirely fair

JustLLMGRPO: Radiographic Control for Chest X-Ray Generation

JustLLMGRPO：面向胸部X射线生成的放射学控制

Pengxiang Cai, Xiaohan Li, Anglin Liu, Qingyuan Zeng, Zexun Li, Jintai Chen

专题命中 医学影像 ：radiology(abstract)

AI总结 JustLLMGRPO仅对LLM提示词策略应用GRPO，在冻结Sana生成器的前提下，提升了胸部X射线生成的质量，同时维持了提示词对齐度，实现了最优性能。

Ethical Framework for Responsible Foundational Models in Medical Imaging

医学影像领域负责任基础模型的伦理框架

Debesh Jha, Gorkem Durak, Abhijit Das, Jasmer Sanjotra, Onkar Susladkar, Suramyaa Sarkar, Ashish Rauniyar, Nikhil Kumar Tomar, Linkai Peng, Sirui Li, Koushik Biswas, Ertugrul Aktas, Elif Keles, Matthew Antalek, Zheyuan Zhang, Bin Wang, Xin Zhu, Hongyi Pan, Deniz Seyithanoglu, Alpay Medetalibeyoglu, Vanshali Sharma, Vedat Cicek, Amir A. Rahsepar, Rutger Hendrix, A. Enis Cetin, Bulent Aydogan, Mohamed Abazeed, Frank H. Miller, Rajesh N. Keswani, Hatice Savas, Sachin Jambawalikar, Daniela P. Ladner, Amir A. Borhani, Concetto Spampinato, Michael B. Wallace, Ulas Bagci

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究针对医学影像领域基础模型整合临床实践时的隐私、偏差、可解释性等伦理挑战，提出含隐私保护、偏差应对、人类监督的伦理框架，以平衡创新与医学伦理原则。

Journal ref https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2025.1544501/full

Towards Expert-level Medical AI for Real-time Video Consultations

面向专家级的实时视频问诊医疗AI

Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Matthew Thompson, Chunjong Park, Tim Strother, Valentin Liévin, Roma Ruparel, Akshay Goel, Teya Bergamaschi, Suhana Bedi, Meet Shah, Pavel Dubov, Liviu Panait, Toshiyuki Fukuzawa, Sam Schmidgall, Craig Schiff, Joseph Xu, Aliya Rysbek, Yana Lunts, Jan Freyberg, Rebecca Hemengway, Sunny Virmani, David Racz, Carey Radebaugh, Joëlle Barral, Kavi Goel, Dale R. Webster, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Gregory Wayne, Tao Tu, Yun Liu, Ethan Goh, Christina Chen, Ryutaro Tanno, Po-Hsuan Cameron Chen, Mike Schaekermann, Anil Palepu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 临床大模型 ：medical AI(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究开发了基于Gemini的多智能体系统AMIE（视频版），在随机OSCE研究中其临床问诊表现与初级保健医生相当或更优，为专家级实时视频问诊医疗AI的发展奠定了重要基础。

FoMoH: A clinically meaningful foundation model evaluation for structured electronic health records

FoMoH：针对结构化电子健康记录的具有临床意义的基础模型评估

Vincent Jeanselme, Zilin Jing, Aparajita Kashyap, Chao Pang, Florent Pollet, Young Sang Choi, Xinzhuo Jiang, Yuta Kobayashi, Yanwei Li, Sara Matijevic, Karthik Natarajan, Shalmali Joshi

机构 * Department of Biomedical Informatics Columbia University（生物医学信息学系 哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建含14项临床预测任务的基准，评估6种EHR基础模型，发现其在标注数据有限时区分性能更优、群体公平性更好，但低患病率场景表现差、跨机构可迁移性不足。

Parcel2Progression: An Anatomy-aware Longitudinal Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis

Parcel2Progression：一种用于阿尔茨海默病诊断的解剖学感知纵向框架

Madhumitha Venkatesh, Shanawaj S Madarkar, Konda Reddy Mopuri

机构 * Indian Institute of Technology Hyderabad（印度理工学院海得拉巴分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出Parcel2Progression纵向Transformer框架，利用高分辨率可变长度4D sMRI，在ADNI等数据集上提升AD诊断与MCI转化预测性能，且可解释性与泛化性良好。

A Time-Frequency Dual-Domain Multi-Scale Convolutional Neural Network for Bearing Fault Diagnosis under Strong Noise

强噪声环境下轴承故障诊断的时频双域多尺度卷积神经网络

Yanxi Ding, Tingyue Jia

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

AI总结 针对强噪声下轴承故障诊断准确率下降问题，提出时频双域多尺度卷积神经网络，融合时域多尺度与频域抗噪特征，在CWRU数据集上强噪声下性能优于多个基准模型。

Performance of large language models in the optical diagnosis of colorectal polyps

大型语言模型在结直肠息肉光学诊断中的性能

Joshua C. Vences, William T. Tran, Nikko Gimpaya, Catharine M. Walsh, Rishad J. Khan, Robert Bechara, Asher C. Wiggins, Celine N. Rousan, Kaitlyn V. G. L. Morgado, Angie Ibrahim, Kevin H. M. Kuo, Daniel von Renteln, Alexander Hann, Dennis L. Shung, Michael A. Scaffidi, Charles Ménard, Joshua Landy, Samir C. Grover

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

AI总结 本研究评估Claude Opus 4等5款大型语言模型对结直肠息肉的光学诊断性能，发现其区分息肉亚型的准确率接近专家共识，但灵敏度与特异度未达ESGE标准，需进一步研究方可临床应用。

Comments 22 pages, 1 figure, 5 tables

An Explainable GNN Framework for Component-Level Anomaly Diagnosis

用于组件级异常诊断的可解释GNN框架

Sena Ozgunay, Louise Travé-Massuyès, Jean-Michel Loubes, Raul Sena Ferreira

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 该研究提出一种可解释GNN框架，将异常诊断视角从传感器级转向组件级，通过识别传感器间相互作用改变来定位故障组件，实验验证了其有效性。

Journal ref The 37th International Conference on Principles of Diagnosis and Resilient Systems, Sep 2026, Cork (Irlande), Ireland

SymDiag: Explainable Diagnosis for LLM Reasoning via Neuro-Symbolic Verification

SymDiag：基于神经符号验证的LLM推理可解释诊断

Wenyao Cui, Huaping Zhang, Yongyi Huang, Qiuchi Li, Jian Xu, Cheng-Lin Liu, Chunxiao Gao, Juan Wang, Baohua Zhang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Xinjiang Future Enterprise Incubator Co., Ltd.（新疆未来企业孵化器有限公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 SymDiag是一种神经符号框架，将LLM推理验证重构为结构化故障诊断，可定位推理故障步骤、分离翻译与推理错误，在多类基准中提升了不可靠推理检测与推理修复反馈效果。

A QUBO-Inspired Computational Framework for Airport Landside Bottleneck Diagnosis and Dynamic Dispatch Optimization

一种受QUBO启发的机场陆侧瓶颈诊断与动态调度优化计算框架

Wuming Lei, Xiaobin Li, Mingyan Sun, Jianing Long, Yulin Tong, Yanbin Gao

机构 * East China Jiaotong University（华东交通大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本研究针对机场陆侧高峰耦合拥堵问题，提出受QUBO启发的计算框架，通过5分钟状态模型与多指标诊断瓶颈，采用两种调度方案优化，在两大机场测试中显著缩减旅客队列，且具备鲁棒性。

From Diagnosis to Correction: Benchmarking and Improving Real-World Table Parsing

从诊断到修正：真实世界表格解析的基准测试与改进

Jutao Xiao, Yuan Qu, Dongsheng Ma, Fan Wu, Tianyao He, Weihong Li, Jie Yang, Yu Qiao, Bin Wang, Conghui He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对真实世界表格解析的缺陷，构建诊断基准TableParseMap，提出DEC框架，无需重训即可提升冻结解析器性能，在TableParseMap上TEDS获显著提升。

Alignment Collapse Under KV Cache Quantization: Diagnosis and Mitigation

KV缓存量化下的对齐崩溃：诊断与缓解

Bruce Changlong Xu, Adarsh Kumarappan, Mu Zhou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现低比特KV缓存量化会无声破坏大模型的安全对齐，根源在于安全特征位于低维激活子空间，易受量化噪声影响；提出逐通道缩减（PCR）诊断方法，分类三种失效模式并指导缓解，无需训练即可恢复高达97%的对齐损失。

Comments Preprint. 61 pages, 9 figures

TelemetrySuffBench: Is Agent Telemetry Sufficient for Failure-Origin Diagnosis?

TelemetrySuffBench：智能体遥测是否足以用于故障起源诊断？

Yuxuan Zhu, Peng Pu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 该研究推出TelemetrySuffBench基准，评估五个前沿语言模型的故障起源诊断能力，发现检测与定位存在差距，安全弃权（不执行）具强模型依赖性，需决策-来源链接与弃权保障。

Comments 10 pages, 3 figures, 4 tables

RareLens: Towards End-to-End Rare Disease Care via Aligning Divergent Large Language Model Reasoning

RareLens：通过对齐不同的大语言模型推理实现端到端罕见病护理

Xi Chen, Hongru Zhou, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Huahui Yi, Rongsheng Wang, Tiancheng He, Kun Wang, Pingping Liu, Qiankun Li, Sicheng Lin, Huiying Ou, Xiaohong Zheng, Tianying Zang, Zhuohang Wu, Leheng Jiang, Kexin Cao, Wenhan Zhang, ChengYi Li, Zhiyang Wang, Songlin Li, Benyou Wang, Ningbei Yin, Shaoting Zhang, Weili Fu, Jian Li, Kang Li

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 针对罕见病诊断难题，RareLens系统利用不同大语言模型推理的差异，通过四个协同模块实现全病程临床决策支持，在真实数据集和外部研究中表现出色，证明对齐模型推理是高不确定性临床决策的有效策略。

Comments 100 pages 7 figures

Coupling a Recurrent Neural Network to SPAD TCSPC Systems for Real-time Fluorescence Lifetime Imaging

Yang Lin, Paul Mos, Andrei Ardelean, Claudio Bruschini, Edoardo Charbon

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、q-bio、eess.IV

Journal ref Sci Rep 14, 3286 (2024)

EEG Foundation Challenge: From Cross-Task to Cross-Subject EEG Decoding

脑电（EEG）基础挑战赛：从跨任务到跨主体的脑电解码

Bruno Aristimunha, Dung Truong, Pierre Guetschel, Seyed Yahya Shirazi, Isabelle Guyon, Alexandre R. Franco, Michael P. Milham, Aviv Dotan, Scott Makeig, Alexandre Gramfort, Jean-Remi King, Marie-Constance Corsi, Pedro A. Valdés-Sosa, Amit Majumdar, Alan Evans, Terrence J Sejnowski, Oren Shriki, Sylvain Chevallier, Arnaud Delorme

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

AI总结 本文介绍一项包含跨任务跨主体脑电解码、精神病理因素预测两项挑战的大规模脑电竞赛，提供对应基线模型，旨在推动泛化性脑电解码模型及相关临床应用的发展。

Comments Approved at Neurips Competition track. webpage: https://eeg2025.github.io/

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025

On-Device Multi-Species Malaria Detection with Uncertainty-Calibrated Slide-Level Aggregation

基于不确定性校准的玻片级聚合的设备端多物种疟疾检测

Idaya Seidu, Ahmed Tahiru Issah, Charles B. Delahunt, Carine Mukamakuza

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对资源有限地区疟疾检测的临床约束，开发基于YOLOv13n的设备端多物种疟疾检测系统，满足多物种鉴别等要求，在2739张图像上实现较高检测精度与聚合性能。

Comments Accepted at The Fifth Workshop on Applications of Medical AI (AMAI) 2026, a satellite event at MICCAI 2026. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

RFCheck: Synthetic RF Sensing Data Can Fail Measurement Consistency

RFCheck：合成射频感知数据可能会破坏测量一致性

Di Zhang, Yuanhao Cui, Tony Xiao Han, Xiaojun Jing

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

AI总结 该研究提出RFCheck方法，通过校准测量审计检测合成射频感知数据的测量一致性失效，验证其在Wi-Fi CSI和FMCW毫米波雷达任务中可有效筛选修复合成数据，提升下游模型性能。

HandSplatter: Automated Digital Goniometry from Neural Rendering

HandSplatter：基于神经渲染的自动数字测角术

Emmett Chen, Neal Chen, Xiang Li, Quanzheng Li, Siyeop Yoon

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

AI总结 针对手动测角术低效、信度差及现有软件方法精度不足的问题，提出结合2D特征提取与视图合成的神经渲染新流程，引入离散密度爬山算法修正3D地标，实现自动数字测角，为手部功能评估提供可靠工具。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 48th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2026), Full Paper #1985

Decoding Phenotypes: A Framework for Fusing Genomic Language Models and Neuroimaging

解码表型：融合基因组语言模型与神经成像的框架

Tianli Tao, Ziyang Wang, Emma Robinson, Rachel Sparks, Le Zhang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Aston University（阿斯顿大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出多模态框架GeneFuse，整合GLM遗传表征与神经成像特征，在NC vs. MCI、NC vs. AD任务上分别获0.77、0.83的AUROC，性能优于现有方法。

Controlled Memory Interference in Continual LLM Agents

持续大型语言模型智能体中的可控记忆干扰

Ao Ding, Hongzong LI, Shiqin Tang, Li Zhang, Liang Chen, Xuyang Chen, Zi Liang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出可控记忆干扰（CMI）框架，揭示记忆进化受经验相互作用影响，为持续大型语言模型智能体的记忆系统提供诊断与学习方法，提升记忆更新区分度与任务性能。

Label-Efficient Bilateral Attention for Parkinson's Disease Screening from Wrist-Worn IMU Signals

通过双通道自监督交叉注意力实现帕金森病检测

Meheru Zannat

机构 * Khulna University of Engineering & Technology（Khulna工程科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用双通道自监督交叉注意力模型处理双侧腕部IMU信号，实现对帕金森病与健康对照组及鉴别诊断组的分类，取得高准确率，展示了在少量标注数据下迁移学习的有效性。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables