医学 AI

Comparison of Dimension Reduction Methods for EEG Seizure Detection Using Autonomous AI-Driven Optimization

使用自主人工智能驱动优化的脑电图癫痫检测降维方法比较

Annika Stiehl, Vishal Kagade, Nicolas Weeger, Nicole Ille, Stefan Geißelsöder, Christian Uhl

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

AI总结 研究比较PCA、DyCA、DMD、AVD四种降维方法用于脑电图癫痫检测，通过自主人工智能驱动框架优化架构和超参数，结果显示基于方差的方法性能更优，最佳分类器架构因表示而异，突出输入表示重要性及自主实验的可行性。

Comments Accepted to BMT 2026

Transformer-Based Inverse Microrheology for Experimental Mechanics at Ultra-High Strain Rates

基于Transformer的超高应变率下实验力学的逆微流变学

Lehu Bu, Zhaohan Yu, Danila Frolkin, Junyoung Kim, Qihang Shi, Jan N. Fuhg, Shaoting Lin, Jin Yang

机构 * Materials Science Graduate Program, Texas Materials Institute, The University of Texas at Austin（材料科学研究生项目，德克萨斯材料研究所，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Mechanical Engineering, Michigan State University（机械工程系，密歇根州立大学） ； Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, The University of Texas at Austin（航空航天工程与工程力学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； The Oden Institute of Computational Science and Engineering, University of Texas at Austin（奥登计算科学与工程研究所，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Mechanical Engineering, University of Wisconsin-Madison（机械工程系，威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 研究针对传统流变工具在超高应变率下表征软材料的局限，提出基于Transformer的气泡动力学框架BDT，集成物理模拟与神经网络，从气泡动力学快速逆表征软材料粘弹性，无需迭代优化，加速参数推断并能表征多种材料行为。

Variational Learning of Disentangled Representations

解缠表示的变分学习

Yuli Slavutsky, Ozgur Beker, David Blei, Bianca Dumitrascu

机构 * Department of Computer Science, Columbia University, New York City, USA（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究如何实现解缠表示，引入DisCoVR变分框架，其目标与数据生成概率结构一致，含对抗项防止特定条件信息编码，在多类数据集上比以前方法实现更强解缠。

Estimating Orbital Parameters of Direct Imaging Exoplanet Using Neural Network

使用神经网络估计直接成像系外行星的轨道参数

Bo Liang, Hanlin Song, Chang Liu, Tianyu Zhao, Yuxiang Xu, Zihao Xiao, Manjia Liang, Minghui Du, Wei-Liang Qian, Li-e Qiang, Peng Xu, Ziren Luo

机构 * Center for Gravitational Wave Experiment, National Microgravity Laboratory, Institute of Mechanics, Chinese Academy of Sciences（引力波实验中心、国家微重力实验室、力学研究所、中国科学院） ； Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe (Beijing/Hangzhou), University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing（太极引力波宇宙实验室（北京/杭州）、中国科学院大学（UCAS）） ； National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences（国家空间科学中心、中国科学院） ； School of Physics, Peking University（北京大学物理学院） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences（上海光学精密机械研究所、中国科学院） 纠错

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

AI总结 提出流匹配马尔可夫链蒙特卡洛（FM-MCMC）算法，结合流匹配后验估计与MCMC，高效准确地推断系外行星轨道参数，在β Pictoris b上实现77.8倍加速并达到最高平均对数似然。

Comments accepted by PRR

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S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 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

Geometric and Quantum Kernel Methods for Predicting Skeletal Muscle Outcomes in chronic obstructive pulmonary disease

用于预测慢性阻塞性肺疾病骨骼肌结果的几何与量子核方法

Azadeh Alavi, Hamidreza Khalili, Stanley H. Chan, Fatemeh Kouchmeshki, Muhammad Usman, Ross Vlahos

机构 * School of Computing Technologies, RMIT University（计算技术学院，拉筹纳斯大学） ； School of Health & Biomedical Sciences, STEM College, RMIT University（健康与生物医学科学学院，STEM学院，拉筹纳斯大学） ； Pattern Recognition Pty Ltd, Melbourne（模式识别有限公司，墨尔本） ； Data61, CSIRO（Data61，澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 提出一种核几何量子混合方法，通过再生核希尔伯特空间映射合成SPD参考、随机投影压缩和低维量子回归电路，在COPD动物队列中预测肌肉重量、质量和力量，肌肉重量RMSE比最佳经典方法低约1.8%。

Comments 24 pages, 2 figures

Omics Data Discovery Agents: Agent-Supported Retrieval, Reanalysis, and Synthesis of Published Omics Data

组学数据发现代理

Alexandre Hutton, Jesse G. Meyer

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

AI总结 本文提出了一种基于代理的框架，通过自动化提取和处理组学数据，实现对生物医学文献的可执行查询和大规模数据重用。

SciHorizon-GENE: Benchmarking LLM for Life Sciences Inference from Gene Knowledge to Functional Understanding

SciHorizon-GENE：从基因知识到功能理解的生命科学推理基准测试

Xiaohan Huang, Meng Xiao, Chuan Qin, Qingqing Long, Jinmiao Chen, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； DUKE-NUS Medical School, National University of Singapore（新加坡国立大学杜克-新加坡医学学校） ； Singapore Immunology Network, Agency for Science, Technology and Research（新加坡免疫网络，科技研究局） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在基因级推理能力上的不足，构建了包含超过19万个人类基因和54万问题的基准SciHorizon-GENE，从研究关注敏感性、幻觉倾向、答案完整性和文献影响力四个生物学关键维度评估模型，揭示了模型在生成忠实、完整且基于文献的功能解释方面的持续挑战。

Comments Accepted by SIGKDD 2026. 12 pages

PRAXIS: Case-distilled and code-verified AI agents for biological research

PRAXIS：用于生物学研究的案例提炼与代码验证的AI智能体

Zhenyu Ma, Yuyang Song, Chunyi Yang, Jingyi Zhu, Limei Xu, Min Xiao, Xukai Jiang

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

AI总结 提出PRAXIS框架，通过文献学习和案例提炼将研究经验转化为结构化长期记忆，支持生物计算任务中的问题定义、对象验证、方法选择等，实验表明基于案例的学习提升了复杂生物研究任务的方法选择、错误抑制和工作流组织。

Investigating individual writing style as a contributor to gender gaps in science and technology

探究个人写作风格对科技领域性别差距的影响

Kara Kedrick, Ekaterina Levitskaya, Russell J. Funk

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Coleridge Initiative（科尔里奇倡议） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 该研究发现科技领域女性写作风格比男性更具参与性，这种性别化的写作风格差异会影响论文的引用情况，揭示了评价偏见持续存在的微妙渠道。

Leveraging Few-Shot Learning and Large Language Models for Analyzing Blood Pressure Variations Across Biological Sex from Scientific Literature

利用小样本学习与大语言模型从科学文献中分析不同生物性别间的血压差异

Yuting Guo, Seyedeh Somayyeh Mousavi, Reza Sameni, Abeed Sarker

专题命中 生物医学文本 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究利用小样本学习、LLaMA3及GPT-3.5等大语言模型，从PubMed文献中提取血压相关信息，分析不同生物性别间的血压差异，生成可视化图表开展研究。

Comments Accepted by the journal of Computers in Biology and Medicine

Doubly Robust Estimators of Quantile Treatment Effects With Semiparametric Cumulative Probability Models

基于半参数累积概率模型的分位数处理效应的双重稳健估计量

Hao Wu, Chun Li, Bryan E. Shepherd

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对现有分位数处理效应（QTE）估计方法对模型误设敏感的问题，提出基于半参数累积概率模型（CPM）的双重稳健QTE估计框架，开发两种估计策略并通过模拟和HIV数据验证其有效性。

Comments Supplementary material included. Revised manuscript with updated notation and minor corrections

Principled analysis of crossover designs: causal effects, efficient estimation, and robust inference

交叉设计的原理性分析：因果效应、有效估计与稳健推断

Zhichao Jiang, Peng Ding

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出基于设计的框架分析交叉设计，定义因果估计量并统一使用最小二乘法进行估计，提供稳健推断方法。

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Houine, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。

Estimating order scale parameters of two scale mixture of exponential distributions

估计双尺度混合指数分布的顺序尺度参数

Somnath Mondal, Lakshmi Kanta Patra

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出改进估计方法，用于双尺度混合指数分布的有序尺度参数估计，并应用于多元Lomax分布和指数逆高斯分布。

Comments 28 pages, 20 tables, 35 citations

SP-Mind: An Autonomous Reasoning Agent for Spatial Proteomics Analysis

SP-Mind: 用于空间蛋白质组学分析的自主推理智能体

Yucheng Yuan, Yuanfeng Ji, Zhongxiao Li, Ruijiang Li

机构 * Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, USA（计算机科学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, USA（放射肿瘤学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出首个自主AI智能体SP-Mind，统一空间蛋白质组学分析流程，通过自然语言查询实现端到端分析，在SP-Bench基准上达到最优性能。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted to ICML 2026. Equal contribution by Yucheng Yuan and Yuanfeng Ji

Real-time THz ptychography using an optically modulated aperture

使用光学调制孔径的实时太赫兹叠层成像术

Diksha Garg, Anil Kumar, Ian R. Hooper, Nicholas E. Grant, John D. Murphy, John E. Cunningham, Nick Stone, Euan Hendry, Harry Penketh

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究针对叠层成像术成像速度和应用范围受限问题，提出光学调制孔径叠层成像术，用硅光调制器作可重构孔径，经实验验证能实时成像，复用策略提高性能，实现动态样本高通量成像，可用于无损评估和生物医学成像等。

Comments 14 pages 12 figures incl supplementary 2 supplementary visualisations (videos)

Lambert W Function Framework for Graphene Nanoribbon Quantum Sensing: Theory, Verification, and Multi-Modal Applications

基于拉姆伯特W函数框架的石墨烯纳米带量子传感：理论、验证与多模应用

F. A. Chishtie, K. Roberts, N. Jisrawi, S. R. Valluri, A. Soni, P. C. Deshmukh

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 基于拉姆伯特W函数的石墨烯纳米带量子传感框架，通过理论验证和多模应用，实现了灵敏度增强和性能预测。

Comments 21 pages, 10 figures, published version at Results in Engineering journal

Journal ref Results in Engineering, Volume 32, 2026, 112238

HarnessBank: Semantic Gene-Bank Search with Gated Verification for Agent-Harness Self-Evolution

通过门控语义质量多样性实现自我进化智能体的驾驭

Xiaotian Luo, Dizhan Xue, Fengxingyu Wang, Chuanrui Hu, Yafeng Deng

专题命中 生物医学文本 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究大语言模型智能体驾驭因素提升性能的问题，提出自我进化智能体驾驭框架，将提出与评估更改分开，通过门控存档避免过度拟合，在多领域测试中取得较好泛化效果，证明诊断与评估循环的有效性。

Comments 9 pages, 4 figures, 3 tables

Group-Sparse Smoothing for Longitudinal Models with Time-Varying Coefficients

组稀疏平滑用于具有时间变化系数的纵向模型

Yu Lu, Tianni Zhang, Yuyao Wang, Mengfei Ran

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 TV-Select通过组稀疏平滑方法，有效识别纵向模型中时间变化与恒定效应，提升结构恢复与预测性能。

Physics-Informed Learning of Microvascular Flow Models using Graph Neural Networks

基于图神经网络的微循环血流模型物理引导学习

Paolo Botta, Piermario Vitullo, Thomas Ventimiglia, Andreas Linninger, Paolo Zunino

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出基于图神经网络的微循环血流模型，结合物理引导训练，实现高效准确的血流动力学模拟。

Comments 28 pages, 8 figures

MedKGent: A Large Language Model Agent Framework for Constructing Temporally Evolving Medical Knowledge Graph

MedKGent：用于构建随时间演变的医学知识图谱的大语言模型智能体框架

Duzhen Zhang, Zixiao Wang, Zhong-Zhi Li, Yahan Yu, Shuncheng Jia, Jiahua Dong, Haotian Xu, Xing Wu, Yingying Zhang, Tielin Zhang, Jie Yang, Xiuying Chen, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德大学人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（脑科学与智能技术卓越中心） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里特妇女医院） ； GenBio AI 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究针对医学文献增长带来的知识结构化挑战，引入MedKGent框架，利用PubMed摘要通过两个智能体每日增量构建医学知识图谱，经评估其三元组有效性高，能显著改进大语言模型在医学问答基准上的检索增强生成。

Comments Accepted by Npj Digital Medicine

Sparse Reduced-rank Regression Methods for Spatially Misaligned Data with Application to Spatial Transcriptomics

稀疏降维回归方法用于空间不匹配数据的分析及其在空间转录组学中的应用

Zitian Wu, Susmita Datta, Arkaprava Roy

专题命中 生物医学文本 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于核加权回归的稀疏低秩因子化方法，用于分析空间不匹配数据，通过模拟研究验证了方法的鲁棒性和有效性，并应用于阿尔茨海默病数据揭示了生物意义关联。

Comments 30 pages, 4 figures, 3 tables

Decoupling size from magnetism: A length-scale boundary for curvature control in micrometer FePt Janus particles

顺序决定FePt基Janus粒子的磁性可调性，与曲率无关

Natalia Gonzalez-Vazquez, Eylül Suadiye, Eberhard Goering, Ruben O. Miranda-Rosales, Hilda David, Frank Thiele, Julia Unangst, Andrew K. Schulz, Gunther Richter

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究通过实验和微磁模拟揭示FePt涂层Janus粒子中曲率依赖的磁性，发现磁性反转主要受材料有序性影响，而非曲率。

Comments E.S., A.K.S., and G.R. jointly supervised this work

A unified multiscale 3D printer combining single-photon Tomographic Volumetric Additive Manufacturing and Two-Photon Polymerization

一种结合单光子断层体积增材制造与双光子聚合的统一多尺度3D打印机

Buse Unlu, Felix Wechsler, Ye Pu, Christophe Moser

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种混合3D打印方法，结合双光子聚合的高分辨率与单光子断层体积增材制造的快速成型能力，实现毫米级结构上830纳米细节的多尺度制造。

Polarization-Sensitive Module for Optical Coherence Tomography Instruments

光学相干断层扫描仪器的偏振敏感模块

Po-Yi Lee, Chuan-Bor Chueh, Milen Shishkov, Sebastián Ruiz-Lopera, Tai-Ang Wang, Hsiang-Chieh Lee, Teresa Chen, Brett E. Bouma, Martin Villiger

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究提出模块化PS-OCT框架，通过样品臂半波片与标准OCT平台集成，经多次测量重建样品偏振特性，引入相位优化策略，以最小硬件修改实现模块，降低复杂性，有望促进PS-OCT成像在多场景广泛应用。

Comments 12 pages, 10 figures

Largest eigenvalue statistics of wavefront shaping in complex scattering media

复杂散射介质中波前整形的最大特征值统计

Grégory Schehr, Hasan Yılmaz

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究复杂散射介质中波前整形的增强因子波动，结合实验、模拟与随机矩阵理论确定其分布。弱散射时随机矩阵预测有效，强散射波动大，增强因子可度量聚焦性能并探测长程介观相关性。

Ultra-slow capillary rise on hydrogel surfaces

超慢毛细上升现象在明胶凝胶表面的研究

Anagha Datar, Joonas Ryssy, Aku O. Toivonen, Matilda Backholm

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究揭示了明胶凝胶表面出现的超慢毛细上升现象，提出基于多孔凝胶网络的新型模型，实现了对凝胶界面渗透性的高精度非侵入式估计，为生物医学应用提供支持。

Journal ref Soft Matter (2026)

Statistical inference for the probability of necessity for causal attribution

因果归因必要性概率的统计推断

Ping Zhang, Ruoyu Wang, Wang Miao

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究因果归因必要性概率的统计推断，针对其非点识别及非光滑性难题，引入边际条件，建立半参数效率理论，提出渐近有效估计器与置信区间，可利用协变量缩短区间长度，在多领域有潜在应用。

Sample-based detectability and moving horizon state estimation of continuous-time systems

基于采样的连续时间系统可检测性与移动时域状态估计

Isabelle Krauss, Victor G. Lopez, Matthias A. Müller

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出非线性连续时间系统在非规则输出测量下的可检测性条件（采样增量输入/输出至状态稳定性），并设计采样移动时域估计方案，通过生物医学仿真验证其鲁棒稳定性。