Newest papers

Learning to Reason Like a Cytopathologist:Clinically Grounded Multiscale Evidential Learning for Cervical Cytology

Ajeet Kumar Singh, Nehal Mishra, Anurag Tripathi, Santanu Chaudhury, Dorien Herremans · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29665 · open-access PDF

Arabic

يقدم السييتولوجيا الدماغية بيئة تشخيصية ملموسة في الأساس، حيث تتميز الفئات الخاطئة مثل الخلايا الخلفية غير المحددة من أهمية غير محددة (ASC-US) في منطقة خضراء نموذجية هي المحدد. لمساعدة القرار السريري، والهدف يزيد من توزيع علامة إيجابية لكل نموذج: يجب أن تختلف الحالات أيضًا من خلال ما إذا كانت الأدلة المتاحة تدعم قرارًا آمنًا أو تحتاج إلى النظر إلى المزيد، لا تم تصميم نموذج التخصيص التقليدي لتشكيلًا واضحًا.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Cervical cytology presents a fundamentally ambiguous diagnostic landscape, where equivocal categories such as Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance (ASC-US) occupy a morphological grey zone that is definitional. For clinical decision support, the goal extends beyond assigning a definitive label to every sample: cases must also be distinguished by whether the available evidence supports a confident decision or warrants further consideration, a distinction conventional classification models are not designed to explicitly represent. We propose a multiscale evidential framework that

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange