医学 AI

Beyond accuracy: quantifying the reliability of Multiple Instance Learning for Whole Slide Image classification

超越准确性：量化多实例学习在全滑片图像分类中的可靠性

Hassan Keshvarikhojasteh, Marc Aubreville, Christof A. Bertram, Josien P. W. Pluim, Mitko Veta

机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Flensburg Artificial Intelligence Research Group (FLAIR), Flensburg University of Applied Sciences（弗劳恩霍夫应用科技大学人工智能研究组） ； University of Veterinary Medicine Vienna（维也纳兽医大学） 纠错

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

AI总结 本文提出三种量化指标评估多实例学习在全滑片图像分类中的可靠性，发现MEAN-POOL-INS模型在可靠性上表现优异，为未来研究提供可靠基准。

Journal ref PloS one. 2025 Dec 5;20(12):e0337261

When normalization hallucinates: unseen risks in AI-powered whole slide image processing

当归一化产生幻觉：人工智能驱动的全切片图像处理中的未见风险

Karel Moens, Matthew B. Blaschko, Tinne Tuytelaars, Bart Diricx, Jonas De Vylder, Mustafa Yousif

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

AI总结 本文揭示了人工智能驱动的全切片图像处理中归一化过程产生的幻觉风险，提出了一种新的图像比较度量方法以自动检测幻觉，并评估了多种归一化方法在真实数据上的表现，指出需更稳健的归一化技术和严格验证。

Comments 4 pages, accepted for oral presentation at SPIE Medical Imaging, 2026

Real-Time Cell Sorting with Scalable In Situ FPGA-Accelerated Deep Learning

基于可扩展在 situ FPGA 加速深度学习的实时细胞分选

Khayrul Islam, Ryan F. Forelli, Jianzhong Han, Deven Bhadane, Jian Huang, Joshua C. Agar, Nhan Tran, Seda Ogrenci, Yaling Liu

机构 * Department of Mechanical Engineering, Lehigh University（机械工程系，莱维大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University（电气与计算机工程系，西北大学） ； Coriell Institute for Medical Research（Coriell医学研究所） ； Department of Computer Science, Lehigh University（计算机科学系，莱维大学） ； Cooper Medical School of Rowan University（罗文大学合作医学院） ； Center for Metabolic Disease Research, Temple University（代谢疾病研究中心， Temple大学） ； Department of Mechanical Engineering and Mechanics, Drexel University（机械工程与力学系，德雷塞尔大学） ； Real-time Processing Systems Division, Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室实时处理系统部） ； Department of Bioengineering, Lehigh University（生物工程系，莱维大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种基于FPGA加速的实时细胞分选方法，利用教师-学生模型和知识蒸馏实现高效率和可扩展性，准确分类淋巴细胞亚群，同时显著降低推理延迟。

Journal ref 2025

Gene-DML: Dual-Pathway Multi-Level Discrimination for Gene Expression Prediction from Histopathology Images

Gene-DML：双路径多级判别用于从组织病理图像预测基因表达

Yaxuan Song, Jianan Fan, Hang Chang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney, Australia（悉尼大学） ； Lawrence Berkeley National Laboratory, USA（伯克利国家实验室） 纠错

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

AI总结 Gene-DML通过双路径多级判别方法，提升组织病理图像与基因表达谱的跨模态对齐，实现高精度的基因表达预测。

Comments Accepted by The IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026 (WACV2026). Code and data available at https://github.com/YXSong000/Gene-DML

DisentangleFormer: Spatial-Channel Decoupling for Multi-Channel Vision

DisentangleFormer：多通道视觉中的空间-通道解耦

Jiashu Liao, Pietro Liò, Marc de Kamps, Duygu Sarikaya

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 DisentangleFormer通过空间-通道解耦实现多通道视觉表示，提升超光谱和病理成像的性能，同时降低计算成本。

xEEGNet: Towards Explainable AI in EEG Dementia Classification

xEEGNet：迈向EEG痴呆分类中的可解释人工智能

Andrea Zanola, Louis Fabrice Tshimanga, Federico Del Pup, Marco Baiesi, Manfredo Atzori

机构 * Department of Neuroscience, University of Padua（帕多瓦大学神经科学系） ； Padua Neuroscience Center（帕多瓦神经科学中心） ； Department of Information Engineering, University of Padua（帕多瓦大学信息工程系） ； Department of Physics and Astronomy, University of Padua（帕多瓦大学物理与天文学系） ； Information Systems Institute, University of Applied Sciences Western Switzerland (HES-SO Valais)（瑞士西部应用科学大学信息系统研究所） 纠错

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

AI总结 xEEGNet通过减少参数和提升可解释性，在EEG痴呆分类中实现了高性能和低过拟合，展示了小型架构的有效性。

Journal ref J. Neural Eng. 22, 046042 (2025)

Cross-Stain Contrastive Learning for Paired Immunohistochemistry and Histopathology Slide Representation Learning

跨染色对比学习用于配对免疫组化和病理切片的表示学习

Yizhi Zhang, Lei Fan, Zhulin Tao, Donglin Di, Yang Song, Sidong Liu, Cong Cong

机构 * Communication University of China（通信大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CSCL方法，通过跨染色对比学习提升H&E与IHC特征的兼容性，实现高质量的切片级表示学习。

Comments 6 pages, 2 figures. Camera-ready version accepted for IEEE BIBM 2025

Diffusion-SDPO: Safeguarded Direct Preference Optimization for Diffusion Models

Diffusion-SDPO：用于扩散模型的受保护直接偏好优化

Minghao Fu, Guo-Hua Wang, Tianyu Cui, Qing-Guo Chen, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（人工智能学院，南京大学） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家实验室，南京大学） ； Alibaba International Digital Commerce Group（阿里巴巴国际数字商业集团） 纠错

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

AI总结 Diffusion-SDPO通过保护性更新规则提升扩散模型对人类偏好的对齐效果。

Comments The code is publicly available at https://github.com/AIDC-AI/Diffusion-SDPO

All Centers Are at most a Few Tokens Apart: Knowledge Distillation with Domain Invariant Prompt Tuning

所有中心距离最多几个token：基于领域不变提示微调的知识蒸馏

Amir Mohammad Ezzati, Alireza Malekhosseini, Armin Khosravi, Mohammad Hossein Rohban

机构 * Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran（计算机工程系，谢赫拉兹大学，德黑兰，伊朗） 纠错

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

AI总结 本文提出领域不变提示微调（DIPT）方法，通过学习领域不变提示提升知识蒸馏效果，从而增强病理学领域模型的泛化能力。

HyperST: Hierarchical Hyperbolic Learning for Spatial Transcriptomics Prediction

HyperST：面向空间转录组预测的分层双曲学习

Chen Zhang, Yilu An, Ying Chen, Hao Li, Xitong Ling, Lihao Liu, Junjun He, Yuxiang Lin, Zihui Wang, Rongshan Yu

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 HyperST通过在双曲空间中建模数据的层次结构，实现空间转录组预测的多级图像-基因表示学习，提升跨模态预测性能。

Histomorphology-Guided Prototypical Multi-Instance Learning for Breast Cancer WSI Classification

基于组织学引导的原型多实例学习用于乳腺癌WSI分类

Baizhi Wang, Rui Yan, Wenxin Ma, Xu Zhang, Yuhao Wang, Xiaolong Li, Yunjie Gu, Zihang Jiang, S. Kevin Zhou

机构 * School of Biomedical Engineering, USTC（生物医学工程学院） ； USTC Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing & Learning (MIRACLE)（USTC医学影像、机器人、分析计算与学习中心） ； Key Laboratory of Intelligent Information Processing, ICT, CAS（智能信息处理重点实验室） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry, USTC（精密与智能化学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出HGPMIL框架，通过整合组织学信息提升乳腺癌WSI分类的准确性与鲁棒性。

Comments 11 pages,8 figures

Leveraging Foundation Models for Histological Grading in Cutaneous Squamous Cell Carcinoma using PathFMTools

利用基础模型进行皮肤鳞状细胞癌组织学分级的PathFMTools

Abdul Rahman Diab, Emily E. Karn, Renchin Wu, Emily S. Ruiz, William Lotter

机构 * Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） ； Brigham and Women’s Hospital（布里奇沃特医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PathFMTools工具，利用基础模型进行皮肤鳞状细胞癌组织学分级，验证了基础模型嵌入训练小型模型的潜力，为临床应用提供高效分析手段。

Comments Proceedings of the 5th Machine Learning for Health (ML4H) Symposium (2025)

PSA-MIL: A Probabilistic Spatial Attention-Based Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification

PSA-MIL: 一种基于概率空间注意力的多实例学习方法用于整张滑动图像分类

Sharon Peled, Yosef E. Maruvka, Moti Freiman

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 PSA-MIL通过整合空间上下文的注意力机制，提升整张滑动图像分类的准确性和效率，同时减少计算成本。

Comments Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026

Learning from the Right Patches: A Two-Stage Wavelet-Driven Masked Autoencoder for Histopathology Representation Learning

Raneen Younis, Louay Hamdi, Lukas Chavez, Zahra Ahmadi

机构 * PLRI Medical Informatics Institute（PLRI医学信息学研究所） ； CAIMed Reserch Center（CAIMed研究中心） ； Hannover Medical School（汉诺威医学院） ； Computer Science Institute（计算机科学研究所） ； Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威分校） ； Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute（桑福医疗发现研究所） ； Rady Children’s Institute for Genomic Medicine（拉迪儿童基因医学研究所） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

Survival Modeling from Whole Slide Images via Patch-Level Graph Clustering and Mixture Density Experts

Ardhendu Sekhar, Vasu Soni, Keshav Aske, Garima Jain, Pranav Jeevan, Amit Sethi

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

H-CNN-ViT: A Hierarchical Gated Attention Multi-Branch Model for Bladder Cancer Recurrence Prediction

Xueyang Li, Zongren Wang, Yuliang Zhang, Zixuan Pan, Yu-Jen Chen, Nishchal Sapkota, Gelei Xu, Danny Z. Chen, Yiyu Shi

机构 * Engineering, University of Notre Dame, USA（工程学院，诺特大学，美国） ； Department of Urology, The First Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, China（泌尿科，中山大学附属第一医院，中国） 纠错

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

GMAT: Grounded Multi-Agent Clinical Description Generation for Text Encoder in Vision-Language MIL for Whole Slide Image Classification

Ngoc Bui Lam Quang, Nam Le Nguyen Binh, Thanh-Huy Nguyen, Le Thien Phuc Nguyen, Quan Nguyen, Ulas Bagci

机构 * AI VIETNAM（AI越南） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； PTIT ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

Comments Acccepted in MICCAI Workshop 2025

Tissue Aware Nuclei Detection and Classification Model for Histopathology Images

Kesi Xu, Eleni Chiou, Ali Varamesh, Laura Acqualagna, Nasir Rajpoot

机构 * TIA Centre, Department of Computer Science, University of Warwick, UK（沃里克大学计算机科学系TIA中心，英国） ； GSK, Artificial Intelligence and Machine Learning, London, UK（葛兰素史克人工智能与机器学习，英国） 纠错

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

Comments 5 pages, 3 figures. Under review

MergeSlide: Continual Model Merging and Task-to-Class Prompt-Aligned Inference for Lifelong Learning on Whole Slide Images

Doanh C. Bui, Ba Hung Ngo, Hoai Luan Pham, Khang Nguyen, Maï K. Nguyen, Yasuhiko Nakashima

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术研究所） ； Graduate School of Data Science, Chonnam National University（全南国立大学数据科学研究生院） ； University of Information Technology, Viet Nam National University Ho Chi Minh City（越南胡志明市国家大学信息科技大学） ； ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS（ETIS（UMR 8051），CY巴黎中央大学，ENSEA，CNRS） 纠错

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

Comments WACV2026 Accepted

Spatially-Aware Mixture of Experts with Log-Logistic Survival Modeling for Whole-Slide Images

Ardhendu Sekhar, Vasu Soni, Keshav Aske, Shivam Madnoorkar, Pranav Jeevan, Amit Sethi

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

Improved tissue sodium concentration quantification in breast cancer by reducing partial volume effects: a preliminary study

Olgica Zaric, Carmen Leser, Vladimir Juras, Alex Farr, Pavol Szomolanyi, Malina Gologan, Stanislas Rapacchi, Laura Villazan Garcia, Haider Ali, Christian Singer, Siegfried Trattnig, Christian Licht, Ramona Woitek

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

MIRROR: Multi-Modal Pathological Self-Supervised Representation Learning via Modality Alignment and Retention

Tianyi Wang, Jianan Fan, Dingxin Zhang, Dongnan Liu, Yong Xia, Heng Huang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology（集成空天地海大数据应用技术国家工程实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机科学与工程学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Ningbo Institute of Northwestern Polytechnical University（西北工业大学宁波学院） 纠错

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

Comments Accepted by IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI). Code available at https://github.com/TianyiFranklinWang/MIRROR. Project page: https://tianyifranklinwang.github.io/MIRROR

Journal ref IEEE Trans. Med. Imaging (2025)

Contrastive Integrated Gradients: A Feature Attribution-Based Method for Explaining Whole Slide Image Classification

Anh Mai Vu, Tuan L. Vo, Ngoc Lam Quang Bui, Nam Nguyen Le Binh, Akash Awasthi, Huy Quoc Vo, Thanh-Huy Nguyen, Zhu Han, Chandra Mohan, Hien Van Nguyen

机构 * ECE Department, University of Houston（德克萨斯大学休斯顿分校电子与计算机工程系） ； Information Technology, HCMC University of Technology and Education（胡志明市技术与教育大学信息技术系） ； VN-UK Institute for Research and Executive Education, The University of Da Nang（越南-英国研究与管理教育研究所，丹那大学） ； Ho Chi Minh City University of Science, Vietnam National University（胡志明市科学大学，越南国家大学） ； Computational Biology Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算生物学系） 纠错

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

Comments Accepted to WACV 2026

LBMamba: Locally Bi-directional Mamba

Jingwei Zhang, Xi Han, Hong Qin, Mahdi S. Hosseini, Dimitris Samaras

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University（石溪大学计算机科学系） ； Concordia University（康科迪亚大学） ； Mila–Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） 纠错

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

Comments Accepted to TMLR

Libra-MIL: Multimodal Prototypes Stereoscopic Infused with Task-specific Language Priors for Few-shot Whole Slide Image Classification

Zhenfeng Zhuang, Fangyu Zhou, Liansheng Wang

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

In-Context Adaptation of VLMs for Few-Shot Cell Detection in Optical Microscopy

Shreyan Ganguly, Angona Biswas, Jaydeep Rade, Md Hasibul Hasan Hasib, Nabila Masud, Nitish Singla, Abhipsa Dash, Ushashi Bhattacharjee, Aditya Balu, Anwesha Sarkar, Adarsh Krishnamurthy, Soumik Sarkar

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

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

Positive Semi-definite Latent Factor Grouping-Boosted Cluster-reasoning Instance Disentangled Learning for WSI Representation

Chentao Li, Behzad Bozorgtabar, Yifang Ping, Pan Huang, Jing Qin

机构 * Fu Foundation School of Engineering and Applied Science, Columbia University（哥伦比亚大学工程与应用科学学院） ； Signal Processing Laboratory (LT55), École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院信号处理实验室） ； Radiology Department, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois（瓦乌多大学医院放射科） ； Jingfeng Laboratory, Chongqing, China（重庆 Jingfeng 实验室） ； Centre for Smart Health, School of Nursing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学智能健康中心） 纠错

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

Comments Our code is available at https://github.com/Prince-Lee-PathAI/PG-CIDL

Robust Atypical Mitosis Classification with DenseNet121: Stain-Aware Augmentation and Hybrid Loss for Domain Generalization

Adinath Dukre, Ankan Deria, Yutong Xie, Imran Razzak

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed Bin Zayed人工智能大学） 纠错

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

Comments MIDOG 2025 MICCAI Workshop accepted

Hyperparameter Optimization and Reproducibility in Deep Learning Model Training

Usman Afzaal, Ziyu Su, Usama Sajjad, Hao Lu, Mostafa Rezapour, Metin Nafi Gurcan, Muhammad Khalid Khan Niazi

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

SurGen: 1020 H&E-stained Whole Slide Images With Survival and Genetic Markers

Craig Myles, In Hwa Um, Craig Marshall, David Harris-Birtill, David J. Harrison

机构 * School of Computer Science University of St Andrews（计算机科学学院圣安德鲁大学） ； School of Medicine University of St Andrews（医学学院圣安德鲁大学） ； Lothian Biorepository NHS Lothian（洛锡安生物库NHS洛锡安） 纠错

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

Comments To download the dataset, see https://doi.org/10.6019/S-BIAD1285. See https://github.com/CraigMyles/SurGen-Dataset for GitHub repository and additional info

Journal ref GigaScience, Volume 14, 2025, giaf086