Imperial College London（帝国理工学院）

CPAgents: Agentic Composite Phenotype Generation for Cardiac Disease Association

CPAgents: 用于心脏疾病关联的智能复合表型生成

Zuoou Li, Wenlong Zhao, Kelly Yu, Weitong Zhang, Paul M. Matthews, Wenjia Bai, Bernhard Kainz, Mengyun Qiao

机构 * Department of Mechanical Engineering, University College London（伦敦大学学院机械工程系） ； CSIG Group, Tencent（腾讯CSIG组） ； Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院计算系） ； Department of Brain Sciences, Imperial College London（帝国理工学院脑科学系） ； Data Science Institute, Imperial College London（帝国理工学院数据科学研究所） ； FAU Erlangen–Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； UK Dementia Research Institute, Imperial College London（英国痴呆症研究所帝国理工学院） ； Rosalind Franklin Institute（罗莎琳德·富兰克林研究所） 纠错

AI总结 提出CPAgents框架，通过多智能体协作自动构建可解释的复合表型（如多项式、比值和交互形式），在群体规模心脏影像队列中显著提升疾病判别性能。

Comments Accepted to MICCAI 2026

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 纠错

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。