Harvard University（哈佛大学）

Language-Based Digital Twins for Elderly Cognitive Assistance

基于语言的数字孪生用于老年人认知辅助

Mohammad Mehdi Hosseini, Mohammad H. Mahoor, Hiroko H. Dodge

机构 * Ritchie School of Engineering and Computer Science, University of Denver（丹佛大学里奇工程与计算机科学学院） ； Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院麻省总医院神经内科） 纠错

AI总结 提出基于大语言模型的数字孪生框架，通过风格测量和上下文元数据模拟老年人对话行为，并引入多条件变分自编码器评估保真度和认知一致性，实现非侵入式认知健康监测。

Comments Accepted and published in the Proceedings of the ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA 2026). The final published version is available through the ACM Digital Library

Tractography-Driven Synthetic Data Generation for Fiber Bundle Segmentation in Tracer Histology

基于纤维束成像的示踪组织学纤维束分割合成数据生成

Kyriaki-Margarita Bintsi, Sparsh Makharia, Yaël Balbastre, Joselyn Romero Avila, Julia F. Lehman, Suzanne N. Haber, Anastasia Yendiki

机构 * Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（马萨诸塞总医院和哈佛医学院 Athinoula A. Martinos 生物医学影像中心） ； Krea University（Krea 大学） ； Department of Experimental Psychology, University College London（伦敦大学学院实验心理学系） ； Universidad Nacional Mayor de San Marcos（国立圣马科斯大学） ； Department of Pharmacology and Physiology, University of Rochester School of Medicine（罗切斯特大学医学院药理学与生理学系） ； McLean Hospital（麦克莱恩医院） 纠错

AI总结 提出利用离体dMRI纤维束成像作为生成先验合成2D图像块，结合真实背景和域随机化训练U-Net，实现猕猴示踪组织学中纤维束的自动分割，在减少3倍标注数据下达到与现有方法相当的性能。

Comments MICCAI 2026

MPC-Injection: Biasing Off-Policy Locomotion RL Toward Controller-Induced Behavior Basins

MPC-Injection: 将离线运动学RL偏向控制器诱导的行为盆地

Roy Xing, Seyoung Ree, Brian Plancher

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出MPC-Injection方法，通过将模型预测控制器的轨迹注入回放缓冲区，引导强化学习策略学习期望步态，无需奖励塑形或对抗模仿学习，在仿真和真实机器人上验证有效性。

Comments 22 pages, 10 figures

Thinking Like a Scientist? A Structural Study of LLM-Generated Research Methods

像科学家一样思考？LLM生成研究方法的结构性研究

Francesca Carlon, Brecht Verbeken, Vincent Ginis, Andres Algaba

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学数据分析实验室） ； imec-SMIT, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学imec-SMIT） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

AI总结 通过对比LLM在最小提示下生成的方法建议与论文实际方法，发现LLM在模型选择上存在显著偏差，且方法多样性大幅缩减。

Comments 46 pages, 13 figures, 18 tables

MetaboNet-Bench: A Multi-modal Benchmark for Glucose Forecasting in Type 1 Diabetes

MetaboNet-Bench：1型糖尿病血糖预测的多模态基准

Nathaniel Jeffries, Miriam Wolff, Sam Royston, Elizabeth Healey, Caleb Mayer, David Klonoff, Michael Snyder, Tao Wang

机构 * Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院遗传学系） ； Replica Health ； Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院波士顿儿童医院） ； Diabetes Research Institute, Mills-Peninsula Medical Center（米尔斯半岛医学中心糖尿病研究所） 纠错

AI总结 针对1型糖尿病血糖预测算法缺乏标准化评估基准的问题，提出MetaboNet-Bench多模态基准，集成血糖、胰岛素和碳水化合物数据，通过多个模型对比验证多模态数据对模型性能的影响。

Comments main content in 10 pages with 5 figures; supplementary section with 11 more pages and 5 more figures. v2: fix figure 4 and 5's misordering