医学 AI

Concept-based explanation of gene expression prediction from H&E images

基于概念的H&E图像基因表达预测解释

Amos Muench, Jonathan Thielmann, Reduan Achtibat, Maximilian Dreyer, Philip Bischoff, Caroline Forsythe, Hamidreza Parand, Thomas Walter, David Horst, Sebastian Lapuschkin, Wojciech Samek, Teresa Gabriela Krieger

机构 * Institute of Pathology – Charité Universitätsmedizin（夏里特医学院病理学研究所） ； Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institute（弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所） ； Center for Computational Biology (CBIO), Mines Paris, PSL University（巴黎矿业学院计算生物学中心（巴黎文理研究大学）） ； Institut Curie, PSL University（居里研究所（巴黎文理研究大学）） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） ； Technological University Dublin（都柏林理工大学） ； Technische Universität Berlin（柏林工业大学） ； BIFOLD – Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（柏林学习与数据基础研究所） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出结合相关性传播与概念发现的可解释ViT框架，用于从H&E图像预测空间转录组学，可关联分子表型与组织形态，能准确预测结直肠癌相关ST特征并分层患者结局。

Domain-Agnostic Neural Topic Modeling with Contextual Token-Level Semantic Graph Representation

基于上下文词级语义图表示的领域无关神经主题模型

Seung-Won Seo, Won Ik Cho, Yongmin Yoo

机构 * TelePIX AI Center（TelePIX人工智能中心） ； Samsung Electronics（三星电子） ； School of Computing & Frontier AI Research Centre Macquarie University（麦考瑞大学计算与前沿人工智能研究中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出领域无关框架DARTopic，通过构建词级语义图并联合训练GNN编码器与主题推理模块，在多领域基准测试中优于基线且效率更优。

One Score, Two Decisions: Selective Prediction on the Rare-Disease Tail

一个分数，两个决策：针对罕见疾病尾部的选择性预测

Zhaoyang Jiang, Zhizhong Fu, Yunsoo Kim, Zicheng Li, Xuanqi Peng, Fei Teng, Jiacong Mi, Honghan Wu

机构 * School of Health & Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院） ； Shanghai Sixth People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第六人民医院） ； School of Life Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学生命科学与技术学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对罕见疾病尾部的选择性预测，研究发现现有小型开放权重LLM在超罕见疾病上表现受限，前两位边际可提升部分病例选择性准确率，且仅未标记分数无法确定边际切换是否有益。

Phil Bourne (1953-2026): From Small Molecules to Big Data --- The Journey of a Multifaceted Visionary

菲尔·伯恩（1953-2026）：从小分子到大数据 —— 一位多面有远见者的历程

Andreas Prlić, Cameron Mura

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文纪念2026年去世的菲尔·伯恩，回顾其从小分子到大数据的跨尺度科学生涯，提及他获国际计算生物学学会2026年度杰出服务奖却未能领奖，以及他在多领域的奠基贡献与纪念网站的相关信息。

Comments 8 pages, 3 figures

Relative and absolute dosimetric commissioning of the ELIMAIA--ELIMED laser-driven proton beamline at 23.45 MeV

ELIMAIA--ELIMED激光驱动质子束线在23.45 MeV下的相对与绝对剂量学调试

G.A.P. Cirrone, G. Petringa, A. Kurmanova, R. Catalano, A. Amato, A. Pappalardo, M.G. Guarrera, F. Schillaci, P. Blaha, F. Grepl, M. Tryus, A. Velyhan, L. Giuffrida, D. Margarone, G. Cuttone

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究完成ELIMAIA--ELIMED激光驱动质子束线的剂量学调试，通过辐射变色膜、法拉第杯等测量及蒙特卡罗模拟，确立剂量学链并明确在线监测系统运行极限。

MEDEA: A Design-Time Multi-Objective Manager for Energy-Efficient DNN Inference on Heterogeneous Ultra-Low Power Platforms

MEDEA：面向异构超低功耗平台上高能效DNN推理的设计时多目标管理器

Hossein Taji, José Miranda, Miguel Peón-Quirós, David Atienza

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 MEDEA是一种异构超低功耗平台上的设计时多目标管理器，整合多项技术实现DNN推理的高能效，在HEEPtimize平台上针对癫痫检测案例，较现有方法最高降能耗38%且满足时序内存要求。

Comments Published in ACM Transactions on Embedded Computing Systems. Accepted on 01 August 2026. this https URL (https://dl.acm.org/doi/10.1145/3841170)