医学 AI

HOI-Brain: a novel multi-channel transformers framework for brain disorder diagnosis by accurately extracting signed higher-order interactions from fMRI

HOI-Brain: 一种新型多通道变换器框架，通过准确提取fMRI中的带符号高阶相互作用进行脑部疾病诊断

Dengyi Zhao, Zhiheng Zhou, Guiying Yan, Dongxiao Yu, Xingqin Qi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 q-bio；medical image(comments)

AI总结 HOI-Brain通过提取fMRI中带符号高阶相互作用，提出多通道Transformer框架，有效诊断脑部疾病并提供生物学见解。

Comments accepted by Medical Image Analysis

AeroGPT: Leveraging Large-Scale Audio Model for Aero-Engine Bearing Fault Diagnosis

AeroGPT：利用大规模音频模型进行航空发动机轴承故障诊断

Jiale Liu, Dandan Peng, Huan Wang, Chenyu Liu, Yan-Fu Li, Min Xie

机构 * School of Physics and Astronomy, The University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学学院） ； Glasgow College, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学格拉斯哥学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电子与电气工程系） ； Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学系统工程系） ； School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学机械工程学院） ； Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； City University of Hong Kong Shenzhen Research Institute（香港城市大学深圳研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出AeroGPT框架，通过迁移通用音频知识到航空发动机轴承故障诊断，结合振动信号对齐和生成故障分类，实现无需后处理的可解释故障诊断，实验验证其在航空发动机轴承数据集上的高准确率。

Deconstructing the Failure of Ideal Noise Correction: A Three-Pillar Diagnosis

解构理想噪声校正的失败：三支柱诊断

Chen Feng, Zhuo Zhi, Zhao Huang, Jiawei Ge, Ling Xiao, Nicu Sebe, Georgios Tzimiropoulos, Ioannis Patras

机构 * Queen’s University Belfast（女王大学贝尔法斯特分校） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院） ； Hokkaido University（北海道大学） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究揭示理想噪声校正方法在理想条件下仍失效，指出其根本问题在于优化动态和信息理论限制，而非过渡矩阵估计。

Comments Accepted to CVPR2026

SLICE: Semantic Latent Injection via Compartmentalized Embedding for Image Watermarking

SLICE: 通过 compartmentalized 编码的语义潜在注入实现图像水印

Zheng Gao, Yifan Yang, Xiaoyu Li, Xiaoyan Feng, Haoran Fan, Yang Song, Jiaojiao Jiang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 SLICE通过将图像语义分解为四个因素并精确锚定到初始高斯噪声区域，实现鲁棒的语义水印验证，有效检测和定位语义篡改，实验表明其在对抗攻击中表现优异。

Prediction of Cellular Malignancy Using Electrical Impedance Signatures and Supervised Machine Learning

利用电阻抗特征和监督机器学习预测细胞恶性程度

Shadeeb Hossain

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 研究通过整合20篇文献中的535组生物电参数数据，利用随机森林、SVM和KNN算法评估电阻抗特征在细胞恶性预测中的应用，并结合物理信息框架提升模型可解释性。

From Video to EEG: Adapting Joint Embedding Predictive Architecture to Uncover Saptiotemporal Dynamics in Brain Signal Analysis

从视频到EEG：适应联合嵌入预测架构以揭示脑信号分析中的空间时间动态

Amirabbas Hojjati, Lu Li, Ibrahim Hameed, Anis Yazidi, Pedro G. Lind, Rabindra Khadka

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出EEG-VJEPA，通过将EEG视为视频序列，利用联合嵌入和自适应掩码学习空间时间表示，提升分类准确率并提供可解释的嵌入，适用于实际临床场景。

Artificial intelligence applications in Parkinson's disease via retinal imaging

通过视网膜成像在帕金森病中的人工智能应用

Ali Jafarizadeh, Hamidreza Ashayeri, Hadi Vahedi, Parsa Khalafi, Mirsaeed Abdollahi, Navid Sobhi, Ru-San Tan, Roohallah Alizadehsani, U. Rajendra Acharya

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 本文研究了人工智能在视网膜成像中用于早期检测帕金森病及其严重程度预测的应用，展示了AI在视网膜血管结构分析中的高效性能。

Comments 41 pages, 6 figures, 2 tables, 72 references

The Coherence Trap: When MLLM-Crafted Narratives Exploit Manipulated Visual Contexts

一致性陷阱：当MLLM编写的叙述利用被篡改的视觉上下文

Yuchen Zhang, Yaxiong Wang, Yujiao Wu, Lianwei Wu, Li Zhu, Zhedong Zheng

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AMD框架，通过Artifact Pre-perception Encoding策略和Manipulation-Oriented Reasoning，解决MLLM生成的多模态欺骗检测问题，验证了其在跨领域测试中的优越性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 main track

Nested Deep Learning Model Towards A Foundation Model for Brain Signal Data

嵌套深度学习模型：面向脑信号数据的基础模型

Fangyi Wei, Jiajie Mo, Kai Zhang, Haipeng Shen, Srikantan Nagarajan, Fei Jiang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出嵌套深度学习框架，解决脑电信号中棘波检测中通道配置变化和棘波来源识别的问题，提升预测精度并支持跨模态数据整合。

Comments 56 pages; paper structure updated