arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-04-30 至 2026-04-30 共收录 29 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 9 篇

2604.26807 2026-04-30 cs.LG 89%

A Multi-Dataset Benchmark of Multiple Instance Learning for 3D Neuroimage Classification

多数据集下的3D神经影像分类多实例学习基准测试

Ethan Harvey, Dennis Johan Loevlie, Amir Ali Satani, Wansu Chen, David M. Kent, Michael C. Hughes

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Tufts University(塔夫茨大学) Predictive Analytics and Comparative Effectiveness Center(预测分析与比较效果中心) Tufts Medical Center(塔夫茨医疗中心) Kaiser Permanente Southern California(Kaiser Permanente 南加州地区)

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract);CT(summary_cn,abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文通过三个CT和四个MRI数据集比较了简单MIL、基于注意力的MIL、3D CNN和3D ViTs,发现简单均值池化MIL在四个中等规模任务中表现优异,且训练速度快25倍,揭示了现有MIL方法的局限性。

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2604.26251 2026-04-30 cs.CV cs.AI cs.LG 88%

Multi-Stage Bi-Atrial Segmentation Framework from 3D Late Gadolinium-Enhanced MRI using V-Net Family Models

基于3D晚期钆增强MRI的多阶段双心房分割框架:使用V-Net家族模型

Hao Wen, Jingsu Kang

机构 * College of Science, China Agricultural University, Beijing, China(中国农业大学科学学院,北京,中国) Tianjin Medical University, Tianjin, China(天津医科大学,天津,中国)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出多阶段双心房分割框架,利用V-Net模型进行预处理和精细分割,采用不对称损失优化模型权重。

Comments 6 pages, 2 figures, technical report for participating the MBAS2024 challenge hosted on the MICCAI2024 conference

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2604.22904 2026-04-30 eess.IV cs.CV 88%

Triple-Phase Sequential Fusion Network for Hepatobiliary Phase Liver MRI Synthesis

三相顺序融合网络用于肝胆相肝MRI合成

Qiuli Wang, Xinhuan Sun, Fengxi Chen, Yongxu Liu, Jie Cheng, Lin Chen, Jiafei Chen, Yue Zhang, Xiaoming Li, Wei Chen

机构 * Yu-Yue Pathology Research Center, Jinfeng Laboratory(于越病理研究中心,锦峰实验室) Department of Clinical Laboratory Medicine, The First Affiliated Hospital of Army Medical University(临床实验室医学部,陆军军医大学第一附属医院) Laboratory of Intelligent Collaborative Computing, University of Electronic Science and Technology of China(智能协同计算实验室,电子科技大学)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出TriPF-Net网络,通过整合预肝胆相序列的顺序信息合成肝胆相图像,利用T1加权成像作为基础,结合动脉相和静脉相特征,提升临床工作流程和病变显示效果。

Comments 7 figures, 7 tables

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2512.00011 2026-04-30 cs.OH 87%

MRSeqStudio: MRI Sequence Design and Simulation as a Service in a Free and Open-Source Web Platform

MRSeqStudio:一个基于自由开源网页平台的MRI序列设计与模拟即服务工具

Pablo Villacorta-Aylagas, Manuel Rodríguez-Cayetano, Carlos Castillo-Passi, Pablo Irarrázaval-Mena, Federico Simmross-Wattenberg, Carlos Alberola-López

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 MRSeqStudio是一款集序列设计与模拟于一体的网页工具,结合物理模拟器KomaMRI和自研序列设计界面,提供无需本地安装的即服务功能,支持教育与研究。

Comments Supplementary videos can be accessed at: https://github.com/pvillacorta/MRSeqStudio/tree/master/docs/videos

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2604.26781 2026-04-30 cs.CV 81%

Virtual-reality based patient-specific simulation of spine surgical procedures: A fast, highly automated and high-fidelity system for surgical education and planning

基于虚拟现实的患者特异性脊柱手术模拟:一种快速、高度自动化和高保真的系统,用于手术教育和规划

Raj Kumar Ranabhat, Tayler D Ross, Tony Jiao, Jeremie Larouche, Joel Finkelstein, Michael Hardisty

机构 * Holland Bone and Joint Program, Sunnybrook Research Institute(霍尔德骨科与关节程序,圣布鲁诺研究学院) Division of Spine Surgery, Sunnybrook Health Sciences Centre(脊柱外科部,圣布鲁诺健康科学中心) Division of Orthopaedic Surgery, Department of Surgery, University of Toronto(骨科部,外科部,多伦多大学)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);CT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用AI和计算机视觉生成患者特异性脊柱减压模拟,通过多模态融合和分割技术提高建模精度,提升手术教育和规划效率。

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2506.16742 2026-04-30 cs.CV 79%

Uncertainty-Aware Information Pursuit for Interpretable and Reliable Medical Image Analysis

面向可解释和可靠医疗图像分析的不确定性感知信息追求

Md Nahiduzzaman, Steven Korevaar, Zongyuan Ge, Feng Xia, Alireza Bab-Hadiashar, Ruwan Tennakoon

机构 * School of Computing Technologies(计算技术学院) RMIT University(皇家墨尔本理工大学) Faculty of Engineering(工程学院) Monash University(莫纳什大学) School of Engineering(工程学院)

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种可解释且考虑不确定性的框架,通过整合不确定性估计到V-IP查询过程中,优先选择每个样本更可靠的特征,提升医疗图像分析的可靠性与临床相关性。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Medical Imaging (IEEE TMI 2025)

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2604.25545 2026-04-30 cs.CV 77%

TopoMamba: Topology-Aware Scanning and Fusion for Segmenting Heterogeneous Medical Visual Media

TopoMamba:面向异构医学视觉媒体的拓扑感知扫描与融合

Fuchen Zheng, Chengpei Xu, Long Ma, Weixuan Li, Junhua Zhou, Xuhang Chen, Weihuang Liu, Haolun Li, Quanjun Li, Zhenxi Zhang, Lei Zhao, Chi-Man Pun, Shoujun Zhou

机构 * Dalian University of Technology(大连理工大学) Guangdong University of Technology(广东工业大学) Huizhou University(惠州市学院) University of Macau(澳门大学) Nanjing University of Posts and Telecommunications(南京邮电大学) Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn);medical image(abstract);分类 cs.CV

AI总结 TopoMamba通过拓扑感知扫描与融合框架提升异构医学图像分割性能,结合拓扑先验与轻量级融合机制,在动态输入分辨率下实现高效分割。

Comments 15 pages, 9 figures

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2604.26359 2026-04-30 stat.AP stat.ME 67%

A spatio-temporal statistical framework for heatwave attribution under climate change

一种用于气候变化下的热浪归因的时空统计框架

Kamal Gasser, Johan Segers, Francesco Ragone

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出一种统一的时空统计框架,用于归因气候变化下的热浪,通过结合空间量化回归模型、非平稳空间极值模型和皮尔逊模型,分析热浪的概率和持续性,提升对传统方法无法捕捉的热浪特征的归因能力。

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2604.04308 2026-04-30 physics.comp-ph cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph physics.flu-dyn 67%

High-fidelity simulations of shock initiation of an energetic crystal-binder system due to flyer impact

高保真模拟飞冲击发能量晶体-粘结剂系统的冲击起爆

Shobhan Roy, Pradeep K. Seshadri, Chukwudubem Okafor, Belinda P. Johnson, H. S. Udaykumar

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过高保真meso尺度计算框架研究飞冲击发能量晶体-粘结剂系统,采用高阶WENO方案和物理准确的材料相互作用模型,评估数值处理和材料建模对meso尺度模拟的影响。

Comments Pre-print. Final revision accepted in Shock Waves journal (Springer Nature Link) and in production

Journal ref Shock Waves, 36, 10 (2026)

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2. 临床大模型 3 篇

2604.26671 2026-04-30 cs.CL cs.AI cs.CY 78%

From Black-Box Confidence to Measurable Trust in Clinical AI: A Framework for Evidence, Supervision, and Staged Autonomy

从黑盒信心到可测量的信任:临床AI可信框架的构建

Serhii Zabolotnii, Viktoriia Holinko, Olha Antonenko

机构 * Cherkasy State Business College(切尔卡西州商业学院) healthPrecision

专题命中 临床大模型 :clinical AI(title,abstract)

AI总结 本文提出一个基于证据、监督和分阶段自主的临床AI可信框架,通过模块化提示和层级升级机制提升信任度,强调信任是系统属性而非单一模型属性。

Comments 12 pages, 6 figures

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2401.02458 2026-04-30 cs.LG cs.AI 57%

Data-Centric Foundation Models in Computational Healthcare: A Survey

计算医学中的数据驱动基础模型:一项综述

Yunkun Zhang, Jin Gao, Zheling Tan, Lingfeng Zhou, Kexin Ding, Mu Zhou, Shaoting Zhang, Dequan Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Rutgers University(罗切斯特大学) Shanghai Jiao Tong University, China(上海交通大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

专题命中 临床大模型 :healthcare AI(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文综述了计算医学中数据驱动基础模型的发展,探讨了从预训练到推理的数据中心化方法,旨在提升医疗工作流程,并讨论了AI安全、评估及与人类价值观的对齐问题。

Comments Published in ACM Computing Surveys

Journal ref ACM Comput. Surv. 58, 11, Article 287 (August 2026), 35 pages

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2512.11017 2026-04-30 physics.med-ph physics.flu-dyn 50%

Integrating Uncertainty Quantification into Computational Fluid Dynamics Models of Coronary Arteries Under Steady Flow

将不确定性量化整合到冠状动脉在稳态流下的计算流体动力学模型中

Muhammad Usman, Peter N. Castillo, Akil Narayan, Lucas H. Timmins

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过引入不确定性量化方法,分析输入血流参数对血管壁剪切应力的影响,提升计算模型在临床中的可信度和应用价值。

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3. 诊断辅助 4 篇

2602.01297 2026-04-30 cs.AI 78%

RE-MCDF: Closed-Loop Multi-Expert LLM Reasoning for Knowledge-Grounded Clinical Diagnosis

RE-MCDF:闭环多专家LLM推理用于知识驱动的临床诊断

Shaowei Shen, Xiaohong Yang, Jie Yang, Lianfen Huang, Yongcai Zhang, Yang Zou, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * School of Informatics, Xiamen University, China(厦门大学信息学系, 中国) National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University, China(健康医学数据科学国家研究院, 厦门大学, 中国) Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Industrial Internet Technology, Fujian Provincial Universities, the School of Information Science and Technology, Xiamen University Tan Kah Kee College, and also with the Department of Informatics and Communication Engineering, Xiamen University, China(福建省智能制造装备与工业互联网技术重点实验室, 福建省高校, 厦门大学信息科学系, 厦门大学坦克 Kee 学院, 以及厦门大学信息与通信工程系, 中国) School of Medicine, Xiamen University, China(厦门大学医学院, 中国) School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, China(同济大学电子与信息工程学院, 中国) department of Electrical Engineering, University at Buffalo-SUNY, Buffalo, NY, USA(University at Buffalo-SUNY 电气工程系, Buffalo, NY, 美国)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对神经科电子病历异质性、稀疏性和噪声问题,提出RE-MCDF框架,通过闭环架构整合三个互补组件,强化疾病间逻辑约束,提升复杂诊断场景性能。

Comments Accepted by International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026); 9 pages, 4 figures

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2604.26753 2026-04-30 cs.LO cs.FL 50%

Runtime Verification: Monitoring, Knowledge, and Uncertainty (Lecture Notes)

运行时验证:监控、知识与不确定性(讲义笔记)

Benedikt Bollig

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文探讨运行时验证的理论基础与方法,涵盖自动机理论、时序逻辑和知识论,讨论规格说明、诊断、透明度和监控性,以及实时环境下的挑战。

Comments 81 pages

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2604.26495 2026-04-30 cs.CR 50%

Beyond Code Reasoning: A Specification-Anchored Audit Framework for Expert-Augmented Security Verification

超越代码推理:一种基于规范的审计框架用于专家增强的安全验证

Masato Kamba, Hirotake Murakami, Akiyoshi Sannai

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出SPECA框架,通过自然语言规范生成类型化安全属性,实现基于规范的审计,解决代码层面无法检测规范依赖漏洞的问题,提升安全验证的准确性和可解释性。

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2512.10998 2026-04-30 cs.CR cs.CL 50%

SCOUT: A Defense Against Data Poisoning Attacks in Fine-Tuned Language Models

SCOUT:一种对抗微调语言模型数据中毒攻击的防御方法

Mohamed Afane, Abhishek Satyam, Ke Chen, Tao Li, Junaid Farooq, Juntao Chen

机构 * Department of Computer and Information Sciences, Fordham University(福特汉姆大学计算机与信息科学系) Department of Electrical Engineering, Zhejiang University(浙江大学电子工程系) Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong(香港城市大学系统工程系) Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan-Dearborn(密歇根大学迪尔伯恩分校电气与计算机工程系)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出SCOUT框架,通过令牌级显著性分析检测数据中毒攻击,有效识别隐含触发器,提升对复杂攻击的防御能力。

Comments 9 pages, 3 figures

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 2025

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4. 病理影像 2 篇

2604.26568 2026-04-30 cs.CL 71%

Multimodal LLMs are not all you need for Pediatric Speech Language Pathology

多模态大语言模型并非儿科言语语言病理学的全部需求

Darren Fürst, Sebastian Steindl, Ulrich Schäfer

机构 * Ostbayerische Technische Hochschule(奥斯特拜尔技术大学)

专题命中 病理影像 :pathology(title)

AI总结 本文提出一种分层方法对儿童语音障碍进行分类,通过微调语音表示模型和数据增强技术,提高了临床任务的性能,证明语音表示模型在各项任务中均显著优于基于大语言模型的最新方法。

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2604.26517 2026-04-30 cs.CV q-bio.CB 60%

MTCurv: Deep learning for direct microtubule curvature mapping in noisy fluorescence microscopy images

MTCurv:深度学习用于在噪声荧光显微镜图像中直接微管曲率映射

Achraf Ait Laydi, Sidi Mohamed Sid'El Moctar, Yousef El Mourabit, Hélène Bouvrais

机构 * TIAD Laboratory, Sciences and Technology Faculty, Sultan Moulay Slimane Univ.(TIAD实验室,科技与技术学院,苏丹穆莱·斯利曼大学) CNRS, Univ. Rennes, IGDR (Institut de Génétique et Développement de Rennes), UMR6290(法国国家科学研究中心,雷恩大学,雷恩基因与发育研究所,UMR6290)

专题命中 病理影像 :biomedical(abstract);分类 cs.CV、q-bio

AI总结 本文提出MTCurv,一种无需分割的深度学习框架,用于从噪声显微镜图像中直接回归微管曲率图。通过合成数据集和改进的损失函数,提升了曲率估计的准确性,并验证了Spearman相关性作为评估指标的可靠性。

Comments Accepted for presentation at the International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2026

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5. 生物医学文本 5 篇

2604.25920 2026-04-30 cs.CL cs.AI 78%

Analysing Lightweight Large Language Models for Biomedical Named Entity Recognition on Diverse Ouput Formats

分析轻量级大语言模型在多种输出格式上的生物医学命名实体识别

Pierre Epron, Adrien Coulet, Mehwish Alam

机构 * Inria, Inserm, Université Paris Cité, HeKA, UMR 1346, Paris, France(法国国家科学研究中心(Inria)、法国国家医学研究院(Inserm)、巴黎城市大学(Université Paris Cité)、HeKA、法国国家科研机构(UMR 1346)、巴黎) Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France(巴黎电信学院(Télécom Paris)、巴黎理工学院(Institut Polytechnique de Paris)、法国)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract)

AI总结 研究轻量级大语言模型在生物医学命名实体识别中的性能,评估不同输出格式对模型表现的影响,发现轻量级模型在资源受限环境下具有竞争力。

Comments LREC 2026 - Language Resources and Evaluation Conference, May 2026, Palma De Majorque, Spain

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2604.26335 2026-04-30 eess.SY cs.SY eess.SP 57%

Real-Time Minimum-Energy Operating-Point Tracking for Battery-Powered Micro DC Motors Under Dynamically Variable Loading

为电池供电的微型直流电机在动态可变负载下的实时最小能耗运行点跟踪

Tzu-Hsiang Huang, Haojian Lu, Hen-Wei Huang, Tan Rong

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract);分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种实时跟踪方法,使电机自主收敛到最小能耗状态,通过轻量级负载指标和两阶段自适应电压策略,在动态负载下实现高效能运行。

Comments 7 pages, 8 figures, 2026 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics

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2509.07523 2026-04-30 cs.LG 57%

RoseCDL: Robust and Scalable Convolutional Dictionary Learning for Rare event and Anomaly Detection

RoseCDL: 用于稀有事件和异常检测的鲁棒且可扩展的卷积字典学习

Jad Yehya, Mansour Benbakoura, Cédric Allain, Benoît Malezieux, Matthieu Kowalski, Thomas Moreau

机构 * Université Paris-Saclay, Inria, CEA(巴黎-萨克雷大学,法国国家信息与自动化研究所,法国国家科学研究中心) Université Paris-Saclay, Inria, CNRS, Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numériques(巴黎-萨克雷大学,法国国家信息与自动化研究所,法国国家科学研究中心,跨学科数字科学实验室)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 RoseCDL通过高效训练和在线异常检测方法,提升大规模信号中稀有事件和异常检测的鲁棒性和效率。

Comments Accepted to the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2026

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2604.25986 2026-04-30 q-bio.GN 54%

Robust Clustering Analysis of Genes Related to Age-related Macular Degeneration using RNA-Seq

利用RNA-Seq数据对年龄相关性黄斑变性相关基因进行稳健聚类分析

Brayan Gutierrez, Rinki Ratnapriya, Arko Barman

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract);分类 q-bio

AI总结 本文通过改进的MEGENA框架对AMD患者和对照组RNA-Seq数据进行稳健聚类分析,提出模块质量评估指标和稳定性测试,揭示基因模块的调控差异,发现潜在的新基因和模块,为AMD机制研究提供依据。

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2604.26048 2026-04-30 cs.CL 50%

BioGraphletQA: Knowledge-Anchored Generation of Complex QA Datasets

BioGraphletQA: 基于知识图谱的复杂问答数据集生成

Richard A. A. Jonker, Bárbara Maria Ribeiro de Abreu Martins, Sérgio Matos

机构 * IEETA, DETI, LASI, University of Aveiro(IEETA、DETI、LASI、阿维罗大学) USF Atlântico Norte(大西洋北USF)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一个系统化生成复杂问答数据的框架,通过图let锚定生成过程,利用知识图谱的小子图控制生成复杂度并确保事实准确性。BioGraphletQA数据集包含119,856对问答,基于OREGANO知识图谱的图let生成,提升问答任务的准确性和科学性。

Comments 15 pages, 7 figures, conference (ECIR)

Journal ref Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 - April 2, 2026, Proceedings, Part IV

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6. 健康监测 2 篇

2604.26366 2026-04-30 stat.ML cs.LG 57%

Probabilistic data quality assessment for structural monitoring data via outlier-resistant conditional diffusion model

基于鲁棒条件扩散模型的结构监测数据概率质量评估

Qi Li, Yong Huang, Hui Li

机构 * Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology(工业和信息化部智能防灾减灾重点实验室) School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学土木工程学院) Key Lab of Structures Dynamic Behavior and Control of the Ministry of Education(教育部结构动力行为与控制重点实验室) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学)

专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于预测偏差的结构监测数据质量评估方法,利用单变量隐式自回归模型实现异常检测与数据清洗,通过条件嵌入模块、四分位数归一化和Huber损失提升鲁棒性,实验表明该方法在数据质量评估中优于其他基线方法。

Comments 43 pages, 15 figures and 2 tables

Journal ref Expert Systems with Applications, 2026: 132181

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2411.05871 2026-04-30 stat.AP math.DS 50%

A Pole-Based Approach to Interpret Electromechanical Impedance Measurements in Structural Health Monitoring

基于极点的电磁阻抗测量在结构健康监测中的解释方法

Sourabh Sangle, Sa'ed Alajlouni, Pablo A. Tarazaga

专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出利用向量拟合技术估计系统极点,从而提取模态参数,用于高频率电磁阻抗测量在结构健康监测中的损伤识别与诊断。

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7. 医学数据与评测 4 篇

2604.14858 2026-04-30 cs.AI cs.SE 78%

Benchmarks for Trajectory Safety Evaluation and Diagnosis in OpenClaw and Codex: ATBench-Claw and ATBench-Codex

轨迹安全评估与诊断的基准测试:OpenClaw和Codex中的ATBench-Claw和ATBench-Codex

Zhonghao Yang, Yu Li, Yanxu Zhu, Tianyi Zhou, Yuejin Xie, Haoyu Luo, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出ATBench-Claw和ATBench-Codex,用于评估和诊断OpenClaw和Codex环境中的轨迹安全,通过定制安全分类法实现基准测试的可扩展性。

Comments 18 pages, 3 figures

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2604.26324 2026-04-30 cs.CV 74%

Federated Medical Image Classification under Class and Domain Imbalance exploiting Synthetic Sample Generation

联邦学习在类别和领域不平衡下的医学图像分类中利用合成样本生成

Martina Pavan, Matteo Caligiuri, Francesco Barbato, Pietro Zanuttigh

机构 * University of Padova(帕多瓦大学) NIDEK Technologies Srl(NIDEK技术公司)

专题命中 医学数据与评测 :medical image(title);分类 cs.CV

AI总结 本文提出FedSSG框架,通过生成合成样本解决医学图像分类中的类别和领域不平衡问题,提升模型性能和泛化能力。

Comments Accepted at ICPR 2026, 13 pages, 3 figures, 5 tables

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2604.26614 2026-04-30 cs.CV 57%

State Beyond Appearance: Diagnosing and Improving State Consistency in Dial-Based Measurement Reading

超越外观:诊断并改进基于指针的测量读数中的状态一致性

Yuanze Hu, Gen Li, Yuqin Lan, Qingchen Yu, Zhichao Yang, Junwei Jing, Zhaoxin Fan, Xiaotie Deng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing(未来区块链与隐私计算北京先进创新中心) Beihang University(北航) Fudan University(复旦大学) Peking University(北京大学)

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型在指针式测量读数任务中的表现问题,发现现有模型在状态一致性上存在缺陷,提出TriSCA框架以提升状态一致性。

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2505.21190 2026-04-30 cs.CL cs.AI 50%

Lunguage: A Benchmark for Structured and Sequential Chest X-ray Interpretation

Lunguage: 用于结构化和序列化胸部X光解读的基准测试

Jong Hak Moon, Geon Choi, Paloma Rabaey, Min Gwan Kim, Jung-Oh Lee, Hyuk Gi Hong, Eun Woo Doe, Hangyul Yoon, Jiyoun Kim, Harshita Sharma, Daniel C. Castro, Javier Alvarez-Valle, Edward Choi

机构 * KAIST(韩国科学技术院) Ghent University(根特大学) Seoul National University Hospital(首尔国立大学医院) Seoul Medical Center(首尔医院) Yeungnam University College of Medicine(延世大学医学院) Microsoft Research Health Futures(微软研究院健康未来)

专题命中 医学数据与评测 :radiology(abstract)

AI总结 本文提出LUNGUAGE基准数据集,用于结构化放射学报告生成,支持单报告评估和多研究的纵向患者评估。通过两阶段结构化框架和LUNGUAGESCORE指标,实现对放射学报告的细粒度评估。

Comments CHIL (Conference on Health, Inference, and Learning) 2026

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