医学 AI

DISCO-TAB: A Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Privacy-Preserving Synthesis of Complex Clinical Data

DISCO-TAB：一种用于隐私保护合成复杂临床数据的分层强化学习框架

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Amir Rahmani, Hajar Homayouni

机构 * Computational Science Research Center, San Diego State University（圣地亚哥州立大学计算科学研究中心） ； School of Nursing and Department of Computer Science, University of California, Irvine（加州大学尔湾分校护理学院与计算机科学系） ； Fowler College of Business, San Diego State University（圣地亚哥州立大学福勒商学院） ； Department of Computer Science, San Diego State University（圣地亚哥州立大学计算机科学系） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DISCO-TAB框架，结合微调LLM与多目标判别器，通过强化学习优化，解决临床数据生成中的复杂依赖和类别不平衡问题，提升合成数据的临床有效性与统计真实性。

A Luminance-Aware Multi-Scale Network for Polarization Image Fusion with a Multi-Scene Dataset

一种考虑亮度的多尺度网络用于极化图像融合与多场景数据集

Zhuangfan Huang, Xiaosong Li, Gao Wang, Tao Ye, Haishu Tan, Huafeng Li

机构 * Guangdong-HongKong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic Technology, School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University（广东-香港-澳门智能微纳光电子技术联合实验室，物理与光电工程学院，佛山大学） ； State Key Laboratory of Dynamic Measurement Technology, North University of China（动态测试技术国家重点实验室，中北大学） ； School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology（信息工程与自动化学院，昆明理工大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出考虑亮度的多尺度网络，通过多尺度空间权重矩阵和全局-局部特征融合机制，提升极化图像融合在复杂光照环境下的性能，使用多场景数据集验证了方法的优越性。

CogPic: A Multimodal Dataset for Early Cognitive Impairment Assessment via Picture Description Tasks

CogPic：一种通过图片描述任务进行早期认知障碍评估的多模态数据集

Liuyu Wu, Rui Feng, Jie Li, Wentao Xiang, Yi Zhang, Yin Cao, Siyang Song, Xiao Gu, Jianqing Li, Wei Wang

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出CogPic数据集，用于通过图片描述任务进行早期认知障碍评估，该数据集包含同步的音频、视觉和语言数据，由专家神经心理学家进行临床验证，为多模态研究提供了坚实基础。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables

Countering Catastrophic Forgetting of Large Language Models for Better Instruction Following via Weight-Space Model Merging

通过权重空间模型融合提升大语言模型的指令跟随能力以对抗灾难性遗忘

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Ziyi Chen, Mengyuan Zhang, Jieting Li Lu, Yonghui Wu

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida（佛罗里达大学医学院健康结果与生物医学信息学系） ； Department of Engineering Education, Herbert Wertheim College of Engineering, University of Florida（佛罗里达大学赫伯特·韦特海姆工程学院工程教育系） ； Preston A. Wells, Jr. Center for Brain Tumor Therapy, Lillian S. Wells Department of Neurosurgery, University of Florida（佛罗里达大学莉莉安·S·威尔斯神经外科系普雷斯顿·A·威尔斯脑肿瘤治疗中心） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：radiology(abstract)

AI总结 本文提出通过权重空间模型融合方法，有效缓解大语言模型在医疗领域微调时的灾难性遗忘问题，保留指令跟随能力并提升医疗任务表现。

MIRAGE: The Illusion of Visual Understanding

MIRAGE：视觉理解的幻觉

Mohammad Asadi, Jack W. O'Sullivan, Fang Cao, Tahoura Nedaee, Kamyar Rajabalifardi, Fei-Fei Li, Ehsan Adeli, Euan Ashley

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)

AI总结 研究揭示多模态AI系统在视觉-语言推理中的漏洞，指出模型能生成未提供图像的详细描述及推理，挑战现有假设，提出B-Clean作为公平评估方案。