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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。

2026-05-05 至 2026-05-05 共收录 5 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 诊断辅助 5 篇

2605.01382 2026-05-05 cs.CV cs.AI 57%

Sparse Representation Learning for Vessels

稀疏表示学习用于血管

Chinmay Prabhakar, Bastian Wittmann, Paul Büschl, Hongwei Bran Li, Bjoern Menze, Suprosanna Shit

机构 * Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich, Switzerland(苏黎世大学定量生物医学系) ETH AI Center, ETH Zurich, Switzerland(苏黎世联邦理工学院人工智能中心) Department of Diagnostic Radiology, National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学诊断放射科)

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

AI总结 本文提出VAEsslSparse模型,通过稀疏卷积和注意力机制实现亚毫米级血管网络的高效表示,提升临床诊断和血管生成的性能。

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2604.14258 2026-05-05 cs.AI cs.LG 57%

GFT: From Imitation to Reward Fine-Tuning with Unbiased Group Advantages and Dynamic Coefficient Rectification

GFT:从模仿到奖励微调:无偏组优势与动态系数校正

Wangjie Gan, Miao Pan, Linbo Xi, Wenqi Zhang, Jintao Chen, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

机构 * OmniAl Group of ZJU ACES Lab(OMNIAL集团浙江大学ACES实验室) School of Software Technolog,Zhejiang University(浙江大学软件技术学院)

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

AI总结 本文提出GFT框架,通过组优势学习和动态系数校正解决SFT的奖励稀疏性问题,提升模型泛化能力与知识注入效率。

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2605.01629 2026-05-05 cond-mat.stat-mech physics.data-an physics.med-ph 50%

Brain criticality through nonadditive entropic analysis of electroencephalograms

通过非加性熵分析脑电图研究大脑临界性

Henrique Santos Lima, Constantino Tsallis, Dimitri M. Abramov

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文利用非加性熵分析儿童脑电图幅度,发现ADHD患者复杂性更高,揭示了大脑临界行为。

Comments 7 pages and 6 figures

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2605.01341 2026-05-05 cs.LO cs.AI 50%

ABox Abduction for Inconsistent Knowledge Bases under Repair Semantics

基于修复语义的一致性知识库中的ABox反向推理

Anselm Haak, Patrick Koopmann, Yasir Mahmood, Anni-Yasmin Turhan

机构 * Knowledge Representation Group, Paderborn University, Germany(帕德博恩大学知识表示组,德国) Knowledge in Artificial Intelligence, Vrije Universiteit Amsterdam, The Netherlands(人工智能中的知识,阿姆斯特丹自由大学,荷兰) Data Science Group, Paderborn University, Germany(数据科学组,帕德博恩大学,德国)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文研究在存在不一致的知识库下,通过修复语义进行ABox反向推理的问题,探讨了不同描述逻辑下该问题的复杂性及有效假设的指导标准。

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2605.01086 2026-05-05 cs.DC 50%

FPTC: A Fast Parallel Transform-based Codec for Efficient Asymmetric Signal Compression

FPTC:一种高效的非对称信号压缩编解码器

Ben Mechels, Ryan Billmeyer, Alexander Chen, Shiyang Li, Caiwen Ding

专题命中 诊断辅助 :biomedical(abstract)

AI总结 FPTC采用轻量级顺序编码器和大规模并行GPU解码器,通过窗口化DCT和混合三区映射实现高效非对称信号压缩,提升压缩比和解压吞吐量。

Comments 12 pages, 14 figures

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