医学 AI

Whole Slide Concepts: A Supervised Foundation Model For Pathological Images

整张切片概念：一种用于病理图像的监督基础模型

Till Nicke, Daniela Schacherer, Jan Raphael Schäfer, Natalia Artysh, Antje Prasse, André Homeyer, Andrea Schenk, Henning Höfener, Johannes Lotz

机构 * Institute for Digital Medicine MEVIS（数字医学MEVIS研究所） ； Fraunhofer（弗劳恩霍夫） ； Institute for Toxicology and Experimental Medicine（毒理学与实验医学研究所） ； Institute for Diagnostic and Interventional Radiology（诊断与介入放射学研究所） ； Hannover Medical School（汉诺威医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于监督学习的多任务基础模型，用于病理图像分析，整合癌症亚型分类、风险估计和基因突变预测，且在资源消耗上优于自监督方法。

Equi-ViT: Rotational Equivariant Vision Transformer for Robust Histopathology Analysis

Equi-ViT：用于鲁棒病理学分析的旋转等变视觉变换器

Fuyao Chen, Yuexi Du, Elèonore V. Lieffrig, Nicha C. Dvornek, John A. Onofrey

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 Equi-ViT通过引入等变卷积核提升ViT在病理学图像中的旋转鲁棒性和数据效率。

Comments Accepted by IEEE ISBI 2026 4-page paper

Deep learning-enabled virtual multiplexed immunostaining of label-free tissue for vascular invasion assessment

基于深度学习的无标记组织虚拟多通道免疫染色用于血管侵袭评估

Yijie Zhang, Cagatay Isil, Xilin Yang, Yuzhu Li, Anna Elia, Karin Atlan, William Dean Wallace, Nir Pillar, Aydogan Ozcan

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

AI总结 本文提出基于深度学习的虚拟多通道免疫染色方法，用于无标记组织的血管侵袭评估，提高诊断效率和准确性。

Comments 29 Pages, 7 Figures

Journal ref BME Frontiers, AAAS (2026)

AI-assisted prostate cancer detection and localisation on biparametric MR by classifying radiologist-positives

通过分类放射科阳性病例来辅助前列腺癌检测与定位的双参数MRI

Xiangcen Wu, Yipei Wang, Qianye Yang, Natasha Thorley, Shonit Punwani, Veeru Kasivisvanathan, Ester Bonmati, Yipeng Hu

机构 * Centre for Medical Image Computing, Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London（医学图像计算中心，医学物理与生物医学工程系，伦敦大学学院） ； Div of Surgery & Interventional Sci, University College London（外科与介入科学部，伦敦大学学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Westminster（计算机科学与工程学院，威斯敏斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过分类放射科阳性病例来提升MRI中前列腺癌检测的准确性，利用AI辅助提高诊断性能，减少不必要的活检和筛查成本。

Explainable AI Technique in Lung Cancer Detection Using Convolutional Neural Networks

利用卷积神经网络进行肺癌检测的可解释AI技术

Nishan Rai, Sujan Khatri, Devendra Risal

机构 * Kathford International College of Engineering and Management（卡斯福德国际工程与管理学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合可解释性机制的深度学习框架，用于利用卷积神经网络进行肺癌筛查，提升了诊断的准确性和透明度。

Comments 11 pages, 9 figures, 4 tables. Undergraduate research project report

Virtual Multiplex Staining for Histological Images using a Marker-wise Conditioned Diffusion Model

使用标记条件扩散模型进行虚拟多标记染色

Hyun-Jic Oh, Junsik Kim, Zhiyi Shi, Yichen Wu, Yu-An Chen, Peter K Sorger, Hanspeter Pfister, Won-Ki Jeong

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

AI总结 本文提出了一种基于条件扩散模型的虚拟多标记染色方法，利用预训练模型生成多标记图像，提升了H&E图像的分子层面分析能力。

Comments Accepted at AAAI 2026

SIGMMA: Hierarchical Graph-Based Multi-Scale Multi-modal Contrastive Alignment of Histopathology Image and Spatial Transcriptome

SIGMMA：基于层次图的多尺度多模态对比对齐：组织病理图像与空间转录组

Dabin Jeong, Amirhossein Vahidi, Ciro Ramírez-Suástegui, Marie Moullet, Kevin Ly, Mohammad Vali Sanian, Sebastian Birk, Yinshui Chang, Adam Boxall, Daniyal Jafree, Lloyd Steele, Vijaya Baskar MS, Muzlifah Haniffa, Mohammad Lotfollahi

机构 * Wellcome Sanger Institute（沃森桑格研究所） ； Cambridge Centre for AI in Medicine（剑桥人工智能医学中心） ； Institute of AI for Health（人工智能与健康研究所） ； Cambridge Stem Cell Institute（剑桥干细胞研究所） 纠错

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

AI总结 SIGMMA通过多尺度多模态对比对齐，提升组织病理图像与空间转录组的跨模态对应表示，提高基因表达预测和跨模态检索性能。

Renal Cell Carcinoma subtyping: learning from multi-resolution localization

肾细胞癌亚型分类：从多分辨率定位中学习

Mohamad Mohamad, Francesco Ponzio, Santa Di Cataldo, Damien Ambrosetti, Xavier Descombes

机构 * Université Côte d'Azur, INRIA, CNRS（法国蔚蓝海岸大学、法国国家信息与自动化技术研究所、法国国家科学研究中心） ； Department of Pathology, CHU Nice, Université Côte d'Azur（Nice医院病理部门、Nice大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于多分辨率特征的自监督学习方法，用于肾细胞癌亚型分类，旨在减少对标注数据集的依赖同时保持分类准确性。

Journal ref Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volume 274, 1 February 2026, 109155

Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging

Deep-ER：深度学习ECCENTRIC重建用于快速高分辨率神经代谢成像

Paul Weiser, Georg Langs, Wolfgang Bogner, Stanislav Motyka, Bernhard Strasser, Polina Golland, Nalini Singh, Jorg Dietrich, Erik Uhlmann, Tracy Batchelor, Daniel Cahill, Malte Hoffmann, Antoine Klauser, Ovidiu C. Andronesi

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

AI总结 Deep-ER通过深度学习实现快速高分辨率神经代谢成像，提升重建效率和图像质量，适用于高通量成像流程。

Journal ref NeuroImage 309 (2025): 121045

Multimodal Learning for Scalable Representation of High-Dimensional Medical Data

多模态学习用于高维医学数据的可扩展表示

Areej Alsaafin, Abubakr Shafique, Saghir Alfasly, Krishna R. Kalari, H. R. Tizhoosh

机构 * Kimia Lab, Dept. of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（Kimia实验室，人工智能与信息学系，梅奥诊所，罗切斯特，MN，美国） ； Division of Computational Biology, Dept. of Quantitative Health Sciences, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（计算生物学部门，定量健康科学系，梅奥诊所，罗切斯特，MN，美国） 纠错

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

AI总结 MarbliX通过多模态学习实现高维医学数据的可扩展表示，提升癌症诊断的准确性和效率。

Beyond H&E: Unlocking Pathological Insights with Polarization Imaging

Yao Du, Jiaxin Zhuang, Xiaoyu Zheng, Jing Cong, Limei Guo, Chao He, Lin Luo, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Collaborative Innovation（北京协同创新研究院） ； Peking University Health Science Center, Peking University Third Hospital（北京大学人民医院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

Comments Accepted as a regular paper at IEEE BIBM 2025

A filtering scheme for confocal laser endomicroscopy (CLE)-video sequences for self-supervised learning

Nils Porsche, Flurin Müller-Diesing, Sweta Banerjee, Miguel Goncalves, Marc Aubreville

机构 * Flensburg University of Applied Sciences（弗劳恩霍夫应用技术大学） ； University Hospital RWTH Aachen（亚琛大学医院） ； University Hospital Würzburg（维尔茨堡大学医院） 纠错

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

Classifying Histopathologic Glioblastoma Sub-regions with EfficientNet

Sanyukta Adap, Ujjwal Baid, Spyridon Bakas

机构 * Division of Computational Pathology, Department of Pathology \& Laboratory Medicine, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA Indiana University Melvin ； Bren Simon Comprehensive Cancer Center, Indianapolis, IN, USA Department of Radiology \& Imaging Sciences, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA Department of Biostatistics \& Health Data Science, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA Department of Neurological Surgery, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA Department of Computer Science, Luddy School of Informatics, Computing ； Engineering, Indiana University, Indianapolis, IN, USA Corresponding authors: , , Equal senior authors 纠错

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

MGPATH: Vision-Language Model with Multi-Granular Prompt Learning for Few-Shot WSI Classification

Anh-Tien Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Nghiem Tuong Diep, Trung Quoc Nguyen, Nhat Ho, Jacqueline Michelle Metsch, Miriam Cindy Maurer, Daniel Sonntag, Hanibal Bohnenberger, Anne-Christin Hauschild

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

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (09/2025)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (09/2025)

MSRANetV2: An Explainable Deep Learning Architecture for Multi-class Classification of Colorectal Histopathological Images

Ovi Sarkar, Md Shafiuzzaman, Md. Faysal Ahamed, Golam Mahmud, Muhammad E. H. Chowdhury

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

Robust Pan-Cancer Mitotic Figure Detection with YOLOv12

Raphaël Bourgade, Guillaume Balezo, Hana Feki, Lily Monier, Matthieu Blons, Alice Blondel, Delphine Loussouarn, Anne Vincent-Salomon, Thomas Walter

机构 * Centre for Computational Biology, MINES Paris–PSL University（计算生物学中心，巴黎- Mines Paris–PSL 大学） ； Institut Curie, PSL University（Curie 机构，巴黎- PSL 大学） ； INSERM, U1331 Computational Oncology（国家医学研究院，U1331 计算肿瘤学） ； Department of Pathology, University Hospital of Nantes（病理学部，南特大学医院） 纠错

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

Steerable Conditional Diffusion for Domain Adaptation in PET Image Reconstruction

George Webber, Alexander Hammers, Andrew P. King, Andrew J. Reader

机构 * School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London（生物医学工程与成像科学学院，国王学院伦敦） 纠错

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

Comments Accepted for oral presentation at IEEE NSS MIC RTSD 2025 (submitted May 2025; accepted July 2025; to be presented Nov 2025)

Robust Classification of Oral Cancer with Limited Training Data

Akshay Bhagwan Sonawane, Lena D. Swamikannan, Lakshman Tamil

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Quality of Life Technology Laboratory（生活质量技术实验室） 纠错

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

Multi-View Hypercomplex Learning for Breast Cancer Screening

Eleonora Lopez, Eleonora Grassucci, Danilo Comminiello

机构 * Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), Sapienza University of Rome（信息工程、电子与电信系（DIET），罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

Comments This paper has been submitted to Expert Systems with Applications

FM2S: Towards Spatially-Correlated Noise Modeling in Zero-Shot Fluorescence Microscopy Image Denoising

Jizhihui Liu, Qixun Teng, Qing Ma, Junjun Jiang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

Comments 14 pages, 10 figures

Journal ref Machine Intelligence Research, 2025

Ensemble YOLO Framework for Multi-Domain Mitotic Figure Detection in Histopathology Images

Navya Sri Kelam, Akash Parekh, Saikiran Bonthu, Nitin Singhal

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

Comments 4 pages, MIDOG25 Challenge

DPC-QA Net: A No-Reference Dual-Stream Perceptual and Cellular Quality Assessment Network for Histopathology Images

Qijun Yang, Boyang Wang, Hujun Yin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

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

HistDiST: Histopathological Diffusion-based Stain Transfer

Erik Großkopf, Valay Bundele, Mehran Hosseinzadeh, Hendrik P. A. Lensch

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

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

Comments Accepted to DAGM GCPR 2025

Uncovering Neuroimaging Biomarkers of Brain Tumor Surgery with AI-Driven Methods

Carmen Jimenez-Mesa, Yizhou Wan, Guilio Sansone, Francisco J. Martinez-Murcia, Javier Ramirez, Pietro Lio, Juan M. Gorriz, Stephen J. Price, John Suckling, Michail Mamalakis

机构 * Department of Communication Engineering University of Málaga（通信工程系马德里大学） ； Department of Clinical Neurosciences University of Cambridge（临床神经科学系剑桥大学） ； Department of Neuroscience University of Padova（神经科学系帕多瓦大学） ； Department of Signal Theory, Telematics and Communications, University of Granada（信号理论、电信与通信系格拉纳达大学） ； Department of Computer Science and Technology University of Cambridge（计算机科学与技术系剑桥大学） ； Department of Psychiatry University of Cambridge（精神病学系剑桥大学） ； NHS Foundation Trust United Kingdom（国家健康服务基金会信托英国） 纠错

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

Comments 18 pages, 6 figures

Identifying actionable driver mutations in lung cancer using an efficient Asymmetric Transformer Decoder

Biagio Brattoli, Jack Shi, Jongchan Park, Taebum Lee, Donggeun Yoo, Sergio Pereira

机构 * Lunit Inc（Lunit公司） 纠错

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

Comments Accepted at MICCAI 2025 Workshop COMPAYL

Adaptive Learning Strategies for Mitotic Figure Classification in MIDOG2025 Challenge

Biwen Meng, Xi Long, Jingxin Liu

机构 * School of AI and Advanced Computing, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（人工智能与先进计算学院，西安交通大学利物浦大学） 纠错

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

A Single Detect Focused YOLO Framework for Robust Mitotic Figure Detection

Yasemin Topuz, M. Taha Gökcan, Serdar Yıldız, Songül Varlı

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

Challenges and Lessons from MIDOG 2025: A Two-Stage Approach to Domain-Robust Mitotic Figure Detection

Euiseop Song, Jaeyoung Park, Jaewoo Park

机构 * Department of Medicine, Korea University Graduate School（韩国大学研究生院医学系） ； Department of Medicine, Dongguk University（东国大学医学系） ； Department of Computer Science and Engineering, Sogang University（ソガン大学计算机科学与工程系） 纠错

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

Solutions for Mitotic Figure Detection and Atypical Classification in MIDOG 2025

Shuting Xu, Runtong Liu, Zhixuan Chen, Junlin Hou, Hao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

ConvNeXt with Histopathology-Specific Augmentations for Mitotic Figure Classification

Hana Feki, Alice Blondel, Thomas Walter

机构 * CBIO - Center for Computational Biology, Mines Paris PSL, France（计算生物学中心，巴黎 Mines PSL 工程学院，法国） 纠错

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