医学 AI

Stain-Aware Wavelet Regularization for Instant Adversarial Purification in Histopathology

染色感知的小波正则化用于组织病理学中的即时对抗净化

Zhe Li, Bernhard Kainz

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 提出染色感知小波正则化（SAWR），利用Haar变换的多级小波域正则化分层分离对抗扰动与诊断结构信息，并扩展到组织学通道实现染色特异性频率调节，在即时净化框架中将对抗鲁棒性提升高达10.69%。

Comments 14 pages, 4 figures

One Stone, Three Birds: Self-adaptive Optimal Transport for Multi-VLM Selection, Adaptation, and Ensembling

一石三鸟：面向多VLM选择、自适应与集成的自适应最优传输

Qiyu Xu, Zhanxuan Hu, Yu Duan, Yonghang Tai, Huafeng Li, Quanxue Gao, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Yunnan Normal University（云南师范大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

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

AI总结 提出无训练框架OSTB，通过自适应最优传输估计共识样本-类别结构，同时解决多VLM的模型选择、目标域自适应和预测集成问题。

Mitosis Detection in the Wild: Multi-Tumor and Context-Aware Generalization in the MIDOG 2025 Challenge

野外有丝分裂检测：MIDOG 2025挑战中的多肿瘤与上下文感知泛化

Marc Aubreville, Jonas Ammeling, Sweta Banerjee, Viktoria Weiss, Taryn A. Donovan, Robert Klopfleisch, Jiaqi Lv, Shan E Ahmed Raza, Raphaël Bourgade, Thomas Walter, Yasemin Topuz, Songül Varlı, Charles-Antoine Collins-Fekete, Zhuoyan Shen, Navya Sri Kelam, Nitin Singhal, Christian Marzahl, Brian Napora, Tengyou Xu, Hongyan Gu, Mario Vento, Gennaro Percannella, Norbert Ropiak, Izabela Wasiak, Jie Xiao, Shaojun Liu, Seungho Choe, April Khademi, Vidushi Walia, Sujatha Kotte, Andrew Broad, Alex Wright, Guillaume Balezo, Esha Sadia Nasir, Mostafa Jahanifar, Yosuke Yamagishi, Shouhei Hanaoka, Mattia Sarno, Francesco Tortorella, Biwen Meng, Jingxin Liu, Sara Krauss, Daniel Hieber, Lavish Ramchandani, Dev Kumar Das, Mieko Ochi, Yuan Bae, Piotr Giedziun, Mateusz Maniewski, Vangala Govindakrishnan Saipradeep, Naveen Sivadasan, Leire Benito-Del-Valle, Adrian Galdran, Kaustubh Atey, Sameer Anand Jha, Adinath Dukre, Imran Razzak, Maxime W. Lafarge, Viktor H. Koelzer, Nils Porsche, Nikolas Stathonikos, Mitko Veta, Dominik Hirling, Zsanett Zsófia Iván, Peter Horvath, Katharina Breininger, Christof A. Bertram

机构 * Flensburg University of Applied Sciences（弗劳恩霍夫应用科技大学） ； Technische Hochschule Ingolstadt（施特拉尔松德应用技术大学） ； University of Veterinary Medicine（兽医大学） ； Schwarzman Animal Medical Center（施瓦茨曼动物医学中心） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； University of Warwick（沃里克大学） ； MINES Paris - PSL University（巴黎综合理工学院） ； Yildiz Technical University（耶利泽技术大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； AIRA MATRIX Private Limited（AIRA MATRIX 私人有限公司） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Kansas Medical Center（堪萨斯医学中心） ； University of Salerno（萨勒诺大学） ； Cancer Center Sp. z o. o.（癌症中心） ； th Military Research Hospital in Bydgoszcz（比多日茨军医研究所） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） ； Tata Consultancy Services Ltd.（塔塔咨询有限公司） ； Leeds Teaching Hospitals NHS Trust（利兹教学医院 NHS信托） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学-利物浦大学） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； Ulm University（乌尔姆大学） ； Japanese Red Cross Medical Center（日本红十字医疗中心） ； Wroclaw University of Science and Technology（沃拉日市科学与技术大学） ； TECNALIA, Basque Research and Technology Alliance (BRTA)（TECNALIA，巴斯克研究与技术联盟（BRTA）） ； Indian Institute of Technology Bombay（孟买印度理工学院） ； MBZUAI ； University of Basel（巴塞尔大学） ； University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心） ； TU Eindhoven（埃因霍温理工大学） ； HUN-REN Biological Research Centre（匈牙利-人生物研究中心） 纠错

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

AI总结 针对临床实际中组织学多样性的挑战，MIDOG 2025挑战评估了跨12种肿瘤类型和多种扫描平台的算法性能，发现模型在传统热点区域表现可靠，但在困难区域和罕见肿瘤中性能显著下降，集成方法可提升F1分数1.5个百分点。

Activity-dependent epidemic spreading on multiscale brain networks predicts Alzheimer's disease progression

多尺度脑网络上的活性依赖型流行病传播可预测阿尔茨海默病进展

Christoffer G. Alexandersen, Suman S. Kulkarni, Jessica T. Davis, Sebastian N. Roemer-Cassiano, Nicolai Franzmeier, Dani S Bassett

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 该研究将神经元活性耦合到流行病动力学模型，结合多尺度脑网络分析，证实神经元活性是阿尔茨海默病病理扩散的关键驱动因素，其模型可预测疾病进展的空间模式与范围。

The Gaussian phenotype of biological measurements

生物测量的高斯表型

Norichika Ogata

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 研究探讨生物测量的高斯性，用QQ-RMSE量化，通过NHANES数据构建参考分布比较高斯表型，发现不同生物测量有不同高斯特征，生物标准化可改善，提出高斯表型概念并建立参考图谱。

Comments 12 pages, 5 figures

Pattern formation in a Reaction-Diffusion Model for Amyloid-$β$ and Tau Interactions in Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β与Tau相互作用的反应扩散模型中的模式形成

Sun Lee, Wenrui Hao

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本研究采用Gray-Scott反应扩散模型，结合伴随多水平有限元方法，研究Aβ与Tau相互作用产生的空间模式，发现系统存在多种稳定模式，为理解AD异质性和认知弹性提供数学框架。

scBench-Long: Verifiable Benchmarking of Long-Horizon Single-Cell Biology

scBench-Long：长周期单细胞生物学的可验证基准测试

Ian Diks, Zhen Yang, Arjun Banerjee, Tim Proctor, Kenny Workman

机构 * LatchBio 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出scBench-Long基准，评估AI代理从原始单细胞数据中恢复科学结论的能力，涵盖21项任务，最强模型通过率仅25.4%。

Magnitude-Based Features for Multispecies Spatial Data

基于量值的多物种空间数据特征

Julia Sollberger, Joshua Bull, Sara Kališnik, Bernadette Stolz

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出基于量值的全局和局部特征向量，用于分析多物种空间数据中的相互作用，在合成肿瘤微环境和人类结直肠癌组织微阵列数据中验证了其识别空间异质性和分类能力。

Comments 32 pages, 24 figures

Adjusted trajectory of medication exposure taking into account the periodicity of dispensations and the number of dispensed packs and comparative analysis on EFEMERIS database

考虑配药周期性和配药包数的药物暴露轨迹调整方法及基于EFEMERIS数据库的比较分析

Cécile Chouquet, Anna-Belle Beau, Christine Damase-Michel, David Jeauneau, Isabelle Lacroix, Sabine Mercier

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出一种基于配药包数和配药类型（偶尔或规律）调整药物暴露轨迹的方法，通过EFEMERIS数据比较三种轨迹计算场景，发现调整方法改善了聚类质量并影响新生儿结局分析。

Comments 10 pages, 2 figures, 3 tables

Journal ref only, 2025, vol. 20, no 2, p. e0308767

Reasoning Shortcuts and Value Symmetries: What Symmetry Permits, Architecture Realizes, and Optimization Selects

推理捷径与价值对称性：对称性允许什么、架构实现什么以及优化选择什么

Xin Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 该研究分析神经符号系统的推理捷径，发现现有框架的关键定义不适用于其评估的基准，重新测量揭示无法解释的对比例与可证明结构相关，还明确了对称性惰性、自同构存在性等问题的计算复杂度，区分了对称性允许与优化选择的内容。

Comments 55 pages, 2 figures, 8 tables

RoSE: A Robotic Soft Esophagus for Endoprosthetic Stent Testing

RoSE：用于腔内支架测试的机器人软食管

Dipankar Bhattacharya, Sherine Jesna V. A., Leo K. Cheng, Weiliang Xu

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究开发了仿生机器人软食管RoSE作为腔内支架体外测试装置，通过测试两种不同径向刚度支架的径向力、迁移情况及对吞咽功能的影响，为支架评估提供创新平台。

Comments Author accepted manuscript. 31 pages, 13 figures, 3 tables. Published in Soft Robotics (2021). Project page: https://bhattner143.github.io/rose-stent.github.io/

Journal ref Soft Robotics, Vol. 8, No. 4 (2021)

Answer First, Reason Later: Commitment Order in Diffusion LLMs

先给出答案，后进行推理：扩散大语言模型中的承诺顺序

Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Hwiyeong Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究发现扩散大语言模型（dLLMs）的任意顺序提交机制会导致推理失败，通过前沿门控承诺干预可恢复推理性能，同时保留并行解码优势。

Nano-scale visualization of magnetic vortices in metal nanoparticles

金属纳米颗粒中磁涡旋的纳米尺度可视化

Satoko Toyama, Yoshiki O. Murakami, Ayako Nishikawa, Takehito Seki, Akihito Kumamoto, Yuichi Ikuhara, Naoya Shibata

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究结合时间反转方法与特定电子显微镜技术，实现了单个钴纳米颗粒磁涡旋的纳米尺度可视化，揭示了颗粒几何与退磁场的关联，为纳米磁性材料设计提供支撑。

Rewriting or Reweighting? A Geometric Account in Language Models

重写还是重加权？语言模型中的几何视角

Juntong Wang, Shengkun Yang, Xiyuan Wang, Muhan Zhang

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究提出行为流形分析方法，通过ACT与NOC空间的几何视角，发现监督微调重写语言模型行为几何、奖励优化重加权该几何的机制差异，为理解后训练目标提供统一框架。

Ascorbic acid mitigates oxidative structural degradation in bovine spermatozoa: a label-free quantitative phase microscopy study

抗坏血酸减轻牛精子的氧化结构降解：一项无标记定量相位显微镜研究

Harpreet Kaur, Shubham Tiwari, Aman Kumar, Sandeep Kumar Jha, Satish Kumar Dubey, Dalip Singh Mehta

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究利用QPM探究抗坏血酸对H₂O₂诱导氧化应激的Sahiwal牛精子结构的保护作用，发现8 mg/ml抗坏血酸可显著减轻结构降解，QPM参数或可作为无标记氧化损伤指标。

Comments 19 pages, 4 figures

A Scalable AI-Powered System for Explainable Machine Learning Pipelines in Brain Tumor

用于脑肿瘤可解释机器学习流水线的可扩展人工智能驱动系统

Yin Lin, Elena De Martin, Giacomo Conte, Domenico Aquino, Cristiana Pedone, Alberto Redaelli, Riccardo Barbieri, Laura Fariselli, Simona Ferrante

专题命中 病理影像 ：medical image(abstract)

AI总结 该研究开发了一款用于神经肿瘤学的可扩展网络视觉分析系统，整合队列管理、特征提取与受保护推理功能，可提升AI可解释性，为临床脑肿瘤AI应用提供实用基础。

Dynamic phase-field model for brittle fracture in grounded glaciers

接地冰川脆性断裂的动态相场模型

Aarosh Dahal, Umar Khayaz, Ravindra Duddu, Aditya Kumar

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对接地冰川脆性断裂模拟的非物理问题，本文提出动态相场断裂模型，引入Kumar等人模型的新动态公式，考虑惯性可得到贯穿冰层的尖锐局域化裂纹，提升了冰川断裂模拟的合理性。

Can a small additional claim lower the premium? Credibility orders for collective risk models

一个小的附加索赔能否降低保费？集体风险模型的可信度排序

Jihyun Park, Jieun Kim, Taehan Bae, Jae Youn Ahn

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 研究集体风险模型中可信度排序问题，指出标准模型规范可能违反单调性，通过给出反例说明小附加索赔可能降保费，进而形式化适用于该模型的可信度排序及充分条件，并进行数值研究和实证说明。

Bayesian Repetition Penalty: A Principled Adjacent-Conditional Framework for Reversing Attention Collapse in Autoregressive Language Models

贝叶斯重复惩罚：一种用于扭转自回归语言模型中注意力崩溃的有原则的相邻条件框架

Wenjie Fan, Bin Ma, Dong Li

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对自回归语言模型注意力崩溃问题，提出基于相邻条件概率构造的贝叶斯重复惩罚框架，通过自归一化惩罚率校正异常置信度，经指数移动平均累积到输出层偏差，实验表明该机制能拯救崩溃模型并保持生成质量。

Millimeter-scale wide-field mid-infrared photothermal imaging enabled by a broadly tunable picosecond optical parametric oscillator

由宽调谐皮秒光参量振荡器实现的毫米级宽场中红外光热成像

Anooj Thayyil Raveendran, Supatcharee Cael, Anju Jose, Jürgen Popp, Christoph Krafft

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究克服宽场中红外光热成像在视场等方面的限制，通过开发由商用皮秒光参量振荡器驱动的F-MIP成像平台，实现毫米级宽场成像及900cm-1以下宽场MIP成像，可用于生物医学成像等，是高通量振动成像可扩展平台。

Comments 8 pages, 3 figures

Efficient classical simulation of two-dimensional long-range systems: Rydberg arrays and beyond

二维长程系统的高效经典模拟：里德堡阵列及其他

Jia-Lin Chan, Tao Xiang, Yantao Wu

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对任意全对全两体相互作用的N 位量子系统，新框架将张量网络态下计算局部能量的成本从O(N³)降至O(N)，实现实时动力学和基态的可扩展精确计算，能模拟里德堡模拟器中模型。

Quaternion Nondecimated Wavelet Descriptors for Multiclass Breast Histology Classification

用于多类乳腺组织学分类的四元数非抽取小波描述符

Sara Antonijevic, Brani Vidakovic

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出可解释的四元数非抽取小波框架，将RGB图像编码为纯四元数场，通过二维四元数非抽取小波变换提取多尺度、方向性、颜色耦合的特征，用于乳腺组织学四分类，在BACH数据集上使用径向核SVM实现平衡识别。

Comments 19 pages, 8 figures. Code available at https://github.com/saraantonijevic/QNDWT2D-histology

CellPrior-Net: Prior-Guided Nuclei Detection and Classification for H&E Whole-Slide Images

CellPrior-Net: 基于先验引导的H&E全切片图像细胞核检测与分类

Falah Jabar, Pasquale Lombardi, Aria Torkpour, Masoud Tafavvoghi, Per Niklas Benzler Waaler, Sigve Andersen, Erna-Elise Paulsen, Mette Pøhl, Lill-Tove Rasmussen Busund, Tom Donnem, Elin Richardsen, David J. Pinato, Mehrdad Rakaee

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出CellPriorNet，利用轻量级CNN和H通道先验信息实现高效细胞核检测与分类，在8个数据集上达到可比性能并显著减少推理时间。

Comments Submitted to Intelligence-Based Medicine Journal

Simulating Eating Disorder Patients with LLMs: Evaluating Psychological Persona Stability in Multi-Turn Conversations

使用LLM模拟饮食障碍患者：评估多轮对话中的心理角色稳定性

Jennifer Haase, Jana Gonnermann-Müller, See Heng Yim, Nicolas Leins, Jan Mendling, Sebastian Pokutta

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究通过饮食障碍案例和双评估框架，发现LLM在模拟患者时过度稳定且不准确，系统性地高估严重程度12-30%，并存在“缺失中间态”问题。

Conformal Recovery-Deadline Certificates for Runtime Assurance of Adapting Controllers

自适应控制器运行时保证的共形恢复截止证书

Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Tech（迈尔斯-劳森建设学院，弗吉尼亚理工学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对在线自适应控制器在恢复瞬态期间被安全防护误触发的问题，提出共形恢复截止证书，基于分裂共形预测提供恢复时间的分布无关有限样本上界，实现延迟切换并保证覆盖，分离自主性与安全性。

TASR: Training-Free Adaptive Stopping for Iterative Retrieval

TASR：无需训练的迭代检索自适应停止规则

Adrian Kieback, Uyiosa Philip Amadasun, Aman Chadha, Aaron Elkins

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出TASR，一种无需训练的迭代检索停止规则，通过重复答案检测和逻辑回归边际阈值减少冗余检索，在多种配置下保持高F1值并降低调用次数。

Comments 20 pages, 5 figures. Accepted at Agent4IR Workshop, KDD 2026

Deviance from a pink noise regime in the temporal organization of semantic relations in psychosis

精神病语义关系时间组织中粉红噪声模式的偏离

Paola Moreno Ancalmo, Emre Bora, Rieke Roxanne Mülfarth, Svenja Seuffert, Tilo Kircher, Frederike Stein, Philipp Homan, Wolfram Hinzen

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 通过去趋势波动分析（DFA）量化BERT导出的余弦相似度时间序列，发现精神病患者语义波动中存在异常强的长程时间相关性，表明语言时间组织偏离粉红噪声。

Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems

最小监督：委托AI系统的不确定性感知治理

Carlos R. B. Azevedo

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出最小充分监督原则（MSO），通过Fisher信息流形上的变分法最小化治理负担，导出任务空间的水填充分配，并证明容量定理、局部近似和漂移主导的自律时间标度律，为委托AI系统提供可计算的治理框架。

Comments Companion Python package: pip install minimal-oversight | Code: https://github.com/crbazevedo/delegation-lab | 26 pages, 1 figure, 5 tables

Bayesian machine learning approach for recurrent events studies using Soft Bayesian Additive Regression Trees (SBART)

基于贝叶斯机器学习方法的复发事件研究：软贝叶斯加性回归树（SBART）

MengXing Chen, Debajyoti Sinha, Antonio Linero

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出软贝叶斯加性回归树（SBART）非参数方法，结合软决策树与贝叶斯集成学习，用于复发事件建模，通过两层数据增强实现高效计算，在模拟和实际数据中优于现有方法。

Recent applications of the subtracted second RPA method

减除二阶RPA方法的最新应用

Danilo Gambacurta, Marcella Grasso

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 综述减除二阶RPA（SSRPA）方法在核物理中的最新进展，克服了二阶RPA在能量密度泛函理论中的病态问题，并展示了在电荷守恒和电荷交换激发中的应用。

Comments Accepted for publication in Progress in Particle and Nuclear Physics

Journal ref Progress in Particle and Nuclear Physics 2026