Stanford University（斯坦福大学）

Training-Time Optical Priors for Wireless Capsule Endoscopy Classification: Hemoglobin-Aware Input Fusion with Cross-Vendor Evaluation

无线胶囊内镜的计算成像先验：蒙特卡洛引导的血红蛋白映射用于罕见异常检测

Chengshuai Yang, Lei Xing, Keyaan Zawad Alam, Gregory Entin, Roopa Vemulapalli, Lisa Casey, Raiyan Tripti Zaman

机构 * Department of Biomedical Engineering, University of Texas Southwestern Medical Center（生物医学工程系，德克萨斯西南医学中心） ； Department of Internal Medicine, University of Texas Southwestern Medical Center（内科系，德克萨斯西南医学中心） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University（放射肿瘤学系，斯坦福大学） ； VELVETECH, LLC（VELVETECH公司） ； Division of Digestive and Liver Diseases, Clements University Hospital（消化和肝病系，克莱门斯大学医院） ； Internal Medicine, Division of Digestive and Liver Diseases, Parkland Hospital（内科，消化和肝病系，帕克兰医院） 纠错

AI总结 本文提出基于蒙特卡洛启发的分析先验方法，通过融合RGB信号与提取分类器，提升无线胶囊内镜在罕见异常检测中的性能，尤其在淋巴管扩张症上表现显著。

Comments 63 pages, 11 figures, 15 tables. Version submitted to Medical Image Analysis. Adds cross-vendor Galar evaluation (GalKva-2026 benchmark), cross-architecture replication (ResNet-18, ConvNeXt-Tiny), and foundation-model baselines. Code, checkpoints, and benchmark: https://github.com/integritynoble/Physics-Informed-PillCam

Latent Policy Barrier: Learning Robust Visuomotor Policies by Staying In-Distribution

潜在策略屏障：通过保持分布内学习鲁棒的视觉运动策略

Zhanyi Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出潜在策略屏障（LPB）框架，通过将专家演示的潜在嵌入作为隐式屏障，分离精确模仿与分布外恢复，利用基础扩散策略和动力学模型提升视觉运动策略的鲁棒性和数据效率。

A Wearable Device Dataset for Mental Health Assessment Using Laser Doppler Flowmetry and Fluorescence Spectroscopy Sensors

用于心理健康评估的基于激光多普勒血流仪和荧光光谱传感器的可穿戴设备数据集

Minh Ngoc Nguyen, Khai Le-Duc, Tan-Hanh Pham, Trong Nhan Nguyen, Bailey Trang, Ba Kien Tran, Viktor Dremin, Sergei Sokolovsky, Edik Rafailov, Truong-Son Hy

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University Health Network（大学健康网络） ； Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院） ； Hai Duong Central College of Pharmacy（海洞中央药学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Industrial University of Ho Chi Minh City（胡志明市工业大学） ； The University of Alabama at Birmingham（伯明翰大学） ； Pukyong National University（浦项国立大学） 纠错

AI总结 本研究利用可穿戴设备采集指尖血流和组织活动信号，结合心理健康问卷数据，发现这些信号与压力相关症状存在关联，为日常非侵入性心理健康监测提供新方法。

Comments Communications Medicine 2026