医学 AI

Markerless Head Tracking for Accurate and Accessible Neuronavigation

无标记头部追踪用于精确且可及的神经导航

Ziye Xie, Oded Schlesinger, Raj Kundu, Jessica Y. Choi, Pablo Iturralde, Dennis A. Turner, Stefan M. Goetz, Guillermo Sapiro, Angel V. Peterchev, J. Matias Di Martino

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University（电气与计算机工程系，杜克大学） ； Department of Psychiatry & Behavioral Sciences, Duke University（精神病学与行为科学系，杜克大学） ； Duke Institute for Brain Sciences（杜克脑科学研究所） 纠错

专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出无标记方法，利用低成本摄像头和算法建模实现高精度神经导航，实验显示其在精度和成本效益上的优势。

A machine learning approach to using Quality-of-Life patient scores in guiding prostate radiation therapy dosing

利用生活质量评分指导前列腺放射治疗剂量的机器学习方法

Zhijian Yang, Daniel Olszewski, Chujun He, Giulia Pintea, Jun Lian, Tom Chou, Ronald Chen, Blerta Shtylla

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文通过机器学习探索放射治疗与术后胃肠泌尿功能的关系，利用数据增强和迁移学习训练模型，确定各器官的辐射剂量阈值，发现直肠区域辐射影响生活质量评分。

Journal ref Computers in Biology and Medicine Volume 129, 104127, (2021)

Medical Incident Causal Factors and Preventive Measures Generation Using Tag-based Example Selection in Few-shot Learning

基于标签的示例选择在少样本学习中生成医疗事件因果因素和预防措施

Yuna Haseyama, Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda

机构 * Graduate School of Information Science（信息科学研究生院） ； Technology Hokkaido University Hokkaido, Japan（技术 Hokkaido 大学 Hokkaido, Japan） ； National Institute of Information（信息国家研究所） ； Faculty of Information Science（信息科学学院） 纠错

专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(abstract)

AI总结 本文提出基于标签的少样本学习方法，利用日本医疗事件数据集，通过对比随机采样、相似度选择和标签方法，验证标签选择能提高生成精度和稳定性。

Information Greenhouse: Optimal Persuasion for Medical Test-Avoiders

信息温室：医疗测试规避者的最优说服

Zhuo Chen

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文研究医生与医疗测试规避患者之间的最优沟通，探讨在测试后是否接受治疗的决策，通过警告与安抚的平衡来制定最优策略。