医学 AI

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

A framework for assessing value and heterogeneity, illustrated using an early model of population screening with a multi-cancer early detection test

评估价值与异质性的框架：以多癌早期检测测试的人群筛查早期模型为例

N Kunst, S Dias, K Payne, S Palmer, MO Soares

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出了拆分价值与异质性的医疗干预价值评估框架，将其应用于英格兰MCED测试的人群筛查模型，发现Galleri筛查每人上限价值为0.135 QALYs，结肠/直肠等三类癌症贡献50%价值，结果稳健，可指导决策与研究优先级。

Comments 15 pages, 2 Figures, 2 Tables

LLM-Guided Heuristic Design from Simulation Traces: A Case Study in Dynamic Production and AGV Scheduling

基于模拟轨迹的大语言模型引导式启发式设计：动态生产与自动导引车调度的案例研究

Jinbo Li, Chuanhao Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出LLM引导的启发式设计框架，通过模拟轨迹诊断优化AGV与生产调度策略，在多组实验中优于多种基线方法，证实模拟轨迹可指导代码层面的策略改进。

Comments 33 pages, 8 figures

SiriusDeliver: Automating Data Warehouse Delivery at Tencent

SiriusDeliver：腾讯的数据仓库交付自动化方案

Haining Xie, Xiaokai Zhou, Jiaming Yang, Siqi Shen, Ziwei Wang, Yifeng Zheng, Tengyue Xu, Yipeng Shi, Zefang Zong, Yang Li, Peng Chen, Jie Jiang, Debiao He, Xiao Yan, Jiawei Jiang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 腾讯提出SiriusDeliver端到端交付自动化智能体，集成三类组件，经离线实验和腾讯云WeData大规模部署验证，可显著提升DW交付的成功率、效率，缩短交付时间与工程师工作量。

Comments 13 pages, 13 figures, 3 tables. Under submission

GALA: Graph-Augmented LLM Agents for Root Cause Analysis and Incident Response in Microservices

GALA：用于微服务根本原因分析和事件响应的图增强大语言模型智能体

Yifang Tian, Yaming Liu, Zichun Chong, Zihang Huang, Yiran Li, Hans-Arno Jacobsen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对微服务RCA的现有方法存在局限，提出图增强LLM智能体框架GALA+，结合STRIX与SURE-Score，在基准测试中性能优于最佳LLM基线，获SRE专家认可。

Comments Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), October 12--16, 2026, Munich, Germany

Branch2Skill: Efficient Skill Evolution Through Reasoning Trees

Branch2Skill：基于推理树的高效技能演化方法

Yanwei Ren, Haotian Zhang, Likang Xiao, Jiaxing Huang, Jiayan Qiu, Baosheng Yu, Quan Chen, Liu Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 Branch2Skill是将推理树转化为密集监督信号的框架，通过蒙特卡洛树搜索提取推理证据并提炼更新，在六个基准测试中提升了任务性能与技能演化效率，以GPT 5.5为目标模型时token用量比SkillOpt少73.2%

Comments 9 pages, 6 figures, 3 tables. Technical report

Walking through Discussions: A Mobile Visual Analytics System for In-Situ Group Discussion Analysis

穿行于讨论间：用于现场小组讨论分析的移动视觉分析系统

Yiping Sun, Ziyao Kang, Wei Zeng, Minli Wu, Jiazhi Xia

机构 * Central South University（中南大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出移动视觉分析系统MobileGroupVis，适配小屏幕触控交互，用于现场分析课堂小组讨论，可辅助教师监控小组、诊断异常并开展课堂干预。

Comments Accepted by IEEE VIS'26

FailForge: Distilling Procedural Competence from Persistent Failures into Code Agents

FailForge：从持续失败中提取过程能力到代码智能体

Dongyi Lv, Fushun E, Aichen Cai, Liang Huang, Ya Zhang, Qiuyu Ding, Canhui Wu, Zhi Wang, Yuesong Zhang, Jiaqi Wang, Nan Duan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 FailForge 框架将代码智能体的失败案例转化为训练信号，以边际成本恢复超26%失败实例，使 Qwen3.5-4B 在 SWE-bench Verified 上的解决率提升6.6个百分点，增益集中于最难问题。

Improving Constraint Models with LLM Agents

用大语言模型智能体改进约束模型

Florentina Voboril, Stefan Szeider

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出一种基于LLM智能体的框架，通过迭代诊断修复改进约束模型，在9个组合优化问题的27个测试实例中多数表现优于原模型，部分问题求解速度提升超两个数量级，证明自主智能体方法可支持约束模型优化。

Lingjing: A Simulation Testbed for Multi-Agent Embodied Tasks in Open-Ended Cities

Lingjing：面向开放城市多智能体具身任务的仿真测试平台

Xiaohe Li, Yiru Wang, Junhao Fan, Mingyuan Liu, Jie Huang, Kaixin Zhang, Jiahao Li, Chen Qian, Zide Fan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 Lingjing 是一款面向开放城市异构多智能体具身任务的仿真测试平台，支持城市多智能体协同的可复现评估与故障诊断，通过评估视觉语言模型等揭示了环境感知等瓶颈。

JaleesBench: Are AI Assistants Good Spiritual Company?

JaleesBench：AI助手能否成为良好的精神陪伴？

M. Waleed Kadous, Benjamin Olsen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究人员推出JaleesBench基准测试，评估AI助手的精神陪伴能力，发现简单提示指导可提升通用模型的陪伴表现，领域微调助手的优势来自检索和提示层，还可用于改进现有宗教类AI助手。

Comments 21 pages, 8 figures, 4 tables. Open-source harness, scenario bank, proof texts, and full evaluation (model responses and both judges' verdicts): https://github.com/iaser-ai/jaleesbench . Interactive browser for inspecting scenarios, responses, and judge verdicts: https://s.iaser.ai/jb

Queueing Analysis and Cost Optimization in a Diagnostic--Treatment Hospital Queue with Heterogeneous Referred Patients

异构转诊患者的诊疗医院队列中的排队分析与成本优化

Shobha Rani, Rohit Dehru, Raghu Nandan Sengupta

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究针对含初诊与转诊患者的医院队列，构建分析决策框架，推导性能指标，设计负载触发控制，验证结果并优化总成本，采用多种启发式求解器求解。

QSVM-RQNN: Low-Qubit Recurrent Quantum Similarity Learning for Condition Monitoring and Fault Classification

QSVM-RQNN：用于状态监测和故障分类的低量子比特循环量子相似度学习

Amit S. Patel, Himanshu R. Patel, Bikash K. Behera

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对NISQ设备的量子资源限制问题，提出QSVM-RQNN框架，结合QSVM与RQNN实现低量子比特需求，在故障分类任务上达到有竞争力的性能，实现了性能与效率的良好权衡。

Comments 24 Pages, 7 Figures