Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

AGE-MIL: Anchor-Guided Evidence Learning for Patient-Level Prediction

AGE-MIL: 锚点引导的证据学习用于患者级别预测

Jiawei Niu, Jian Chen, Di Zhang, Junbo Lu, Zhangcheng Liao, Xuhao Liu, Honglin Zhong, Mireia Crispin-Ortuzar, Chen Li, Zeyu Gao, Yi Cai

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤学系） ； Xiangya School of Medicine, Central South University（中南大学湘雅医学院） 纠错

AI总结 提出AGE-MIL框架，通过构建患者级锚点整合多张全切片图像证据，将风险建模为证据积累过程，实现弱监督下的稳定优化，在六个任务中优于八种现有方法。

Comments 11 pages, 2 figures, MICCAI early accepted

Mechanical Field Networks: Structured Neural Dynamics for Multivariate Systems

机械场网络：多变量系统的结构化神经动力学

Xingji Cui

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出MF-Net，一种将多变量系统表示为共享场状态并通过可学习关系律更新状态的递归模型，在保持可解释结构的同时实现竞争性预测。