科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-08-13 至 2026-08-13 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 病理影像 3 篇

2607.12501 2026-08-13 cs.LG eess.IV stat.ML 版本更新 62%

Gauge-Fixing the Forward-Forward Objective: A Whitened Goodness Derived from a Likelihood-Ratio Account

善度衡量什么？前馈学习的似然比解释

Paolo Giannitrapani

机构 * Sapienza University of Rome（罗马第一大学）

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

AI总结研究前馈学习中善度衡量问题，基于显式生成模型指出平方善度是似然比检验充分统计量，FF阈值是其边界，还阐述了该方法在不同总体及层间归一化方面的特性及优势。

2608.11765 2026-08-13 cs.CV 新提交 57%

ProBAG: Prototype-Guided Boundary-Aware Graph Diffusion for Weakly Supervised Histopathology Segmentation

ProBAG：用于弱监督组织病理学分割的原型引导边界感知图扩散

Duy-Dong Nguyen, Le-Van Thai, Hoai Nhan Pham, Ngoc Lam Quang Bui, Tam Tran, Zhi Huang

机构 * AI VIETNAM Lab（AI越南实验室）； Washington University School of Medicine（华盛顿大学医学院）； Jeonbuk National University（全北国立大学）； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院）

专题命中病理影像：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ProBAG是一种新的弱监督组织病理学分割方法，通过结合视觉与文本原型、逐类功率重新校准及图扩散机制，在BCSS-WSSS和LUAD-HistoSeg数据集上取得优于现有方法的性能。

Comments 12 pages, 2 figures, 4 tables. Accepted by MICCAI Workshop (COMPAYL) 2026

2604.09169 2026-08-13 cs.CV 57%

UniSemAlign: Text-Prototype Alignment with a Foundation Encoder for Semi-Supervised Histopathology Segmentation

UniSemAlign：基于基础编码器的文本-原型对齐用于半监督病理分割

Le-Van Thai, Tien Dat Nguyen, Hoai Nhan Pham, Lan Anh Dinh Thi, Duy-Dong Nguyen, Ngoc Lam Quang Bui

机构 * AI VIETNAM Lab, Vietnam（AI VIETNAM实验室，越南）； Hanoi University of Science and Technology, Vietnam（河内科技大学，越南）

专题命中病理影像：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniSemAlign通过引入显式类别结构提升视觉分割，利用共享嵌入空间中的原型和文本对齐分支，减少类别模糊性并稳定伪标签优化，实验表明其在有限标注下显著优于现有半监督方法。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop. 11 pages, 5 figures, 4 tables

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6803--6813