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医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-04-27 至 2026-04-27 共收录 2 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 生物医学文本 2 篇

2604.22018 2026-04-27 q-bio.NC cs.AI cs.LG eess.SP 79%

Foundation models for discovering robust biomarkers of neurological disorders from dynamic functional connectivity

用于从动态功能连接中发现神经疾病稳健生物标记物的基础模型

Deepank Girish, Yi Hao Chan, Sukrit Gupta, Jing Xia, Jagath C. Rajapakse

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院，新加坡）； Department of Biomedical Engineering and the School of Artificial Intelligence and Data Engineering, Indian Institute of Technology Ropar, India（印度理工学院罗帕尔分校生物医学工程系和人工智能与数据工程学院）； College of Instrument and Computer Science, Zhejiang University, China（浙江大学仪器与计算机科学学院）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract,abstract_cn)；MRI(abstract)；分类 cs.LG、q-bio、eess.SP

AI总结本文提出RE-CONFIRM框架，评估深度学习模型中潜在生物标记物的稳健性，发现传统指标不足，提出Hub-LoRA技术提升模型性能并产生神经生物学忠实的生物标记物。

2405.00577 2026-04-27 cs.LG eess.SP q-bio.NC 77%

Discovering robust biomarkers of psychiatric disorders from resting-state functional MRI via graph neural networks: A systematic review

通过图神经网络从静息态功能性磁共振成像中发现心理障碍的稳健生物标志物：系统综述

Yi Hao Chan, Deepank Girish, Sukrit Gupta, Jing Xia, Chockalingam Kasi, Yinan He, Conghao Wang, Jagath C. Rajapakse

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology（印度理工学院计算机科学与工程系）

专题命中生物医学文本：MRI(title)；分类 cs.LG、q-bio、eess.SP

AI总结本文综述了利用图神经网络和模型可解释性技术在静息态fMRI数据中发现心理障碍生物标志物的研究，指出现有方法在评估生物标志物稳健性时存在主观性，提出建立客观评估标准以提高可重复性。