医学 AI

KHiM-Mamba: Injecting Pathology Knowledge into Mamba via Hidden-State Modulation for Whole Slide Image Analysis

KHiM-Mamba：通过隐藏状态调制将病理知识注入Mamba以用于 whole slide image（WSI）分析

Qixiang Zhang, Yi Li, Tianqi Xiang, Haonan Wang, Mengjiao Wei, Bo Xu, Xiaomeng Li

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

AI总结 本研究提出KHiM-Mamba架构，通过将病理知识注入Mamba的选择性状态空间机制，解决纯视觉驱动的WSI分析问题，在4类任务的11个公共基准上取得最优性能。

Comprehensive Benchmarking of Deep Learning Architectures for Lung Cancer Histopathology

用于肺癌组织病理学的深度学习架构的综合基准测试

Hadi Hasan, Safaa Salman, Lama Sleem, Ralph Mouawad, Ali Chehab

机构 * American University of Beirut（贝鲁特美国大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建两阶段深度学习框架，整合6种分类模型与4种分割模型，在病理数据集上测试后将最优模型整合，为自动化病理图像分析提供高效基准。

Comments 8 pages

Decomposing Whole Slide Image Report Generation with Graph-Constrained Multiple Instance Learning Workflows

用图约束的多实例学习工作流分解全切片图像报告生成

Antony Gitau, Martyna Borak, Bjørn-Jostein Singstad, Martin Paulson, Karl Thomas Hjelmervik, Ola Marius Lysaker, Veralia Gabriela Sanchez

机构 * Faculty of Technology, Natural Sciences and Maritime Sciences, University of South-Eastern Norway（东南挪威大学技术、自然科学与海洋科学学院） ； Center for Cancer and Blood Diseases, Vestfold Hospital Trust（西福尔信托医院癌症与血液疾病中心） ； Faculty of Biomedical Engineering, Silesian University of Technology（西里西亚工业大学生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出图约束的多实例学习分解框架，结合Virchow2嵌入与器官条件图，提升WSI报告生成性能，明确器官路由是域转移瓶颈，支持错误定位。

Comments Accepted at the MICCAI 2026 REG Challenge

Test-Time Instance Selection for Improved Whole Slide Image Analysis

用于改进全切片图像分析的测试时实例选择

Quoc Anh Nguyen, Sunhong Park, Jin Tae Kwak

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、q-bio、eess.IV；medical AI(comments)

AI总结 本研究提出无需训练的即插即用测试时实例选择框架TTIS，融入多视图集成策略，可无缝集成到现有MIL模型，在多个WSI分析基准任务中性能优于或匹配基线模型。

Comments Accepted at The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI (EMA4MICCAI 2026)

LUNG-KGMM: Knowledge-Guided Multimodal Learning for Lung Cancer Incidence Prediction

LUNG-KGMM：用于肺癌发病预测的知识引导多模态学习

Chunlei Yang, Shuyan Li, Zhong Cao

专题命中 病理影像 ：radiology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究提出LUNG-KGMM知识引导多模态框架，整合多类数据与临床知识开展1-6年肺癌发病预测，经MIMIC及厦门队列验证，其性能优于现有方法且具备跨队列可迁移性。

Comments 22 pages, 4 figures, 7 tables, accepted by PRCV Oral

IMPLICITSTAINER: Resolution Agnostic Data-Efficient Virtual Staining Using Neural Implicit Functions

IMPLICITSTAINER：基于神经隐式函数的无分辨率依赖数据高效虚拟染色

Tushar Kataria, Beatrice Knudsen, Shireen Y. Elhabian

机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学卡勒特计算学院） ； Department of Pathology, University of Utah（犹他大学病理学系） 纠错

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出IMPLICITSTAINER，通过神经隐式深度学习模型将H&E图像转化为IHC图像，实现无分辨率依赖的高效虚拟染色，提升低数据场景下的鲁棒性与输出确定性。

CytoFormer: A Molecularly Supervised Cell Foundation Model for Histopathology Cell Classification

CytoFormer：用于组织病理学细胞分类的分子监督细胞基础模型

Jialu Yao, Songhao Li, Alina Yu, Zhi Huang

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Germantown Friends School（日耳曼敦贵格会学校） 纠错

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

AI总结 CytoFormer利用配对H&E染色与空间转录组学数据训练细胞基础模型，在细胞分类、迁移学习及主动学习中表现优异，为常规组织学的细胞分析提供高效可复用表示。

Comments 20 pages, 5 figures, 2 extended data figures

Interactive Whole Slide Images for RL-based Tumour Segmentation

用于基于强化学习的肿瘤分割的交互式全切片图像

Mohamad Mohamad, Francesco Ponzio, Maxime Gassier, Nicolas Pote, Xavier Descombes

机构 * Université Côte d’Azur（蔚蓝海岸大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； IBV（生物信息研究所） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； Bichat Hospital（比沙医院） ； Assistance Publique–Hôpitaux de Paris（巴黎公共医疗集团） 纠错

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

AI总结 该研究针对全切片图像分析的计算挑战，提出端到端强化学习框架，将WSI建模为交互式分层多分辨率环境，经PPO训练的智能体可直接完成全切片肿瘤分割，推理速度快且效果与基于图像块的方法相当，为计算病理学提供新方向。

Valid Per-Field Selective Risk Control for Document Extraction: Three Failure Modes, a Validity Ladder, and When Conditioning Pays

文档提取的有效逐字段选择性风险控制：三种失效模式、一个有效性阶梯及条件化何时奏效

Bhaskar Gurram

机构 * Zasti AI（扎斯蒂人工智能公司） 纠错

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

AI总结 本文针对文档提取的逐字段选择性风险控制问题，诊断出三种失效模式，提出有效性阶梯修复方案，通过多种方法验证了支持-bin等策略的效果，发布了开源代码。

Comments 14 pages. Seed-pinned, regression-gated harness (Apache-2.0): this https URL (https://github.com/bhaskargurram-ai/verifydoc). Companion benchmark paper: VerifyDocBench

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。

Strategic Technical Debt: A Real Options Approach to Early-Stage Software Experimentation

策略性技术债务：早期软件实验的实物期权方法

Rashid Azarang, Mohammad Reza Azarang Esfandiari

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文将早期软件实验中刻意产生的技术债务视为看涨期权，明确策略性与有毒债务的边界，构建序贯模型得出关键结论，并开展两项预注册实证检验。

Comments 25 pages, 4 figures. Pre-registered empirical program: OSF bs3cr (EP3'), rvx5t (EP-Pi)