医学 AI

Systems Aliasing in Dynamic Network Reconstruction: Issues on Low Sampling Frequencies

动态网络重建中的系统混叠：低采样频率的问题

Zuogon Yue, Johan Thunberg, Lennart Ljung, Ye Yuan, Jorge Goncalves

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 本文研究了动态连续时间系统网络重建中低采样频率带来的挑战，提出系统混叠的概念，并提供了一种在噪声存在下重建动态网络的算法，同时探讨了在存在系统混叠时如何利用先验信息进行改进。

Comments 14 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1605.06973

Measure-Valued Variational Models with Applications to Diffusion-Weighted Imaging

测度值变分模型及其在扩散加权成像中的应用

Thomas Vogt, Jan Lellmann

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文提出了一种变分问题的数学框架，研究测度空间上的函数，定义了总变分半范数，并证明了变分问题解的存在性，应用于扩散磁共振成像中方向分布函数的恢复。

Comments Accepted by Journal of Mathematical Imaging and Vision (SSVM 2017 special issue)

Preconditioning the bidomain model with almost linear complexity

用近线性复杂度预处理双向域模型

Charles Pierre

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文提出用近线性复杂度预处理双向域模型，通过块LU分解和单域近似方法，降低计算成本，适用于孤立心脏和周围组织耦合的扩展框架。

Journal ref Journal of Computational Physics, Elsevier, 2012, 231, pp.62-97

Numerical Simulation of Bloch Equations for Dynamic Magnetic Resonance Imaging

动态磁共振成像的Bloch方程数值模拟

Arijit Hazra, Gert Lube, Hans-Georg Raumer

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文研究了动态磁共振成像中流体中自旋的Bloch方程模型，采用间断Galerkin方法进行空间离散化，并设计了适应性时间离散化方案以处理高频演化。

Comments Section 1 is improved with a description of the state-of-art. Some simulation results are added in section 5. Mathematical theorems and estimates are re-arranged

Adaptive FEM-based nonrigid image registration using truncated hierarchical B-splines

基于截断层次B样条的自适应有限元非刚性图像配准

Aishwarya Pawar, Yongjie Zhanga, Yue Jia, Xiaodong Wei, Timon Rabczuk, Chiu Ling Chan, Cosmin Anitescu

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文提出一种高效的有限元非刚性图像配准方法，利用截断层次B样条构建空间变换，通过自适应局部细化减少线性方程组求解难度，提升计算效率。

Journal ref Computers & Mathematics with Applications, Volume 72, Issue 8, October 2016, Pages 2028-2040

Mathematical Analysis of Ultrafast Ultrasound Imaging

超快超声成像的数学分析

Giovanni S. Alberti, Habib Ammari, Francisco Romero, Timothée Wintz

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文研究超快超声成像的数学特性，通过Born近似推导点扩散函数，并利用奇异值分解去除杂波信号，提升血流成像分辨率。

Comments 25 pages, 13 figures

Journal ref SIAM J. Appl. Math., 77(1), 1-25, 2017

On the topology preservation of Gneiting's functions in image registration

关于Gneiting函数在图像配准中的拓扑保持性

Chiara Bosica, Roberto Cavoretto, Alessandra De Rossi, Hanli Qiao

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文研究基于地标点的图像配准中，径向基函数变换的拓扑保持性，分析Gneiting函数的性能并与Wendland和Wu函数进行比较。

Comments This paper includes 8 pages, 19 figures

On the Adjoint Operator in Photoacoustic Tomography

关于光电声成像中伴随算子的研究

Simon R. Arridge, Marta M. Betcke, Ben T. Cox, Felix Lucka, Brad E. Treeby

专题命中 医学影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文探讨了光电声成像中伴随算子的物理、理论和数值应用，提出了一种基于k空间时域波传播模型的高效实现方法，用于改进数据缺失情况下的图像重建。

Comments submitted to "Inverse Problems"

Nonlinear Parametric Inversion using Interpolatory Model Reduction

非线性参数反演中的插值模型降维

Eric de Sturler, Serkan Gugercin, Misha E. Kilmer, Saifon Chaturantabut, Christopher Beattie, Meghan O'Connell

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文提出利用插值参数模型降维方法提升扩散光学断层成像中反演效率，通过减少正向问题计算成本，提高求解精度。

Journal ref SIAM Journal on Scientific Computing, Vol. 37, Issue: 3, B495--B517, 2015

Conditions on optimal support recovery in unmixing problems by means of multi-penalty regularization

通过多惩罚正则化方法研究混叠问题中最佳支持恢复的条件

Markus Grasmair, Valeriya Naumova

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文研究了通过多惩罚正则化方法在混叠逆问题中实现最佳支持恢复的条件，通过数值模拟验证了其在稀疏恢复中的优越性。

On the absence of the RIP in real-world applications of compressed sensing and the RIP in levels

关于压缩感知实际应用中RIP缺失以及RIP在各级别的RIP

Alexander Bastounis, Anders C. Hansen

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)

AI总结 本文指出压缩感知实际应用中RIP不成立，提出基于改进RIP定义的框架，展示在各级别内实现结构化恢复的可能性。

Curve Matching with Applications in Medical Imaging

曲线匹配在医学影像中的应用

Martin Bauer, Martins Bruveris, Philipp Harms, Jakob Møller-Andersen

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文提出基于二阶Sobolev度量的曲线空间数值离散化方法，结合Riemann梯度优化计算Karcher均值，用于分析HeLa细胞核形状变化和心脏形变周期。

Comments 11 pages, 9 figures

Identification of weakly coupled multiphysics problems. Application to the inverse problem of electrocardiography

弱耦合多物理场问题的识别。应用于心电图逆问题

Cesare Corrado, Jean-Frédéric Gerbeau, Philippe Moireau

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)

AI总结 本文从新视角结合电学和力学测量解决心电图逆问题，提出统一框架整合先进数据同化方法，通过合成数据展示机械测量提升心室电态估计精度。

Journal ref Journal of Computational Physics, vol. 283, p. 271-298, 2015

Texture Generation for Photoacoustic Elastography

基于照片声学弹性成像的纹理生成

Thomas Glatz, Otmar Scherzer, Thomas Widlak

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文探讨了如何通过使用带限测量数据生成人工斑点模式，以提高照片声学成像中形变估计的可靠性。

High-Order Discontinuous Galerkin Finite Element Methods with Globally Divergence-Free Constrained Transport for Ideal MHD

高阶不连续伽辽金有限元方法与全局无散约束传输的理想磁流体动力学

James A. Rossmanith

专题命中 医学影像 ：CT(abstract)

AI总结 本文提出一种高阶不连续伽辽金有限元方法，结合全局无散约束传输，用于理想磁流体动力学问题，通过引入元素中心磁矢量势和映射方法实现无散磁场。

Comments 26 pages, 6 figures

Simulation of unsteady blood flows in a patient-specific compliant pulmonary artery with a highly parallel monolithically coupled fluid-structure interaction algorithm

在患者特异性顺应性肺动脉中模拟瞬态血流的高并行单体耦合流-结构相互作用算法

Fande Kong, Vitaly Kheyfets, Ender Finol, Xiao-Chuan Cai

专题命中 临床大模型 ：CT(abstract,abstract_cn)；biomedical(comments)

AI总结 本文提出了一种高并行算法，用于模拟患者特异性肺动脉中瞬态血流与动脉壁的相互作用，该算法在超算上可扩展至超过10000个处理器核心，首次实现了无假设刚性壁的全肺动脉瞬态血流模拟。

Comments 24 pages, 15 figures. Submitted to International Journal of Numerical Methods in Biomedical Engineering

Fault Diagnosis Method Based on Scaling Law for On-line Refrigerant Leak Detection

基于缩放定律的故障诊断方法用于在线制冷剂泄漏检测

Shun Takeuchi, Takahiro Saito

机构 * Machine Discovery Technology Project Artificial Intelligence Laboratory Fujitsu Laboratories Ltd., Kanagawa, Japan ； Machine Learning Technology Project Artificial Intelligence Laboratory Fujitsu Laboratories Ltd., Kanagawa, Japan 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出了一种基于物理建模和空调系统控制机制的制冷剂泄漏故障诊断方法，通过推导与制冷剂泄漏相关的缩放定律，使模型能够适用于不同配置的空调系统，利用实验室的小规模离线故障测试数据估计缩放指数，并通过真实数据验证，证明了该方法在早期泄漏检测中的有效性。

Comments 8 pages, 6 figures

Journal ref 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)

Real time state monitoring and fault diagnosis system for motor based on LabVIEW

基于LabVIEW的电机实时状态监测与故障诊断系统

S. Q. Liu, Z. S. Ji, Y Wang, Z. C. Zhang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文设计基于LabVIEW的三相电机实时状态监测与多故障预诊断系统，通过采集振动加速度、转速、温度、电流和电压信号，利用阶次分析算法实现故障诊断与分类，并结合云传输技术实现数据云端备份。

Comments 4 pages,the IEEE NPSS Real Time Conference

Journal ref 2018 IEEE-NPSS Real Time Conference (RT)

Ekka: Automated Diagnosis of Silent Errors in LLM Inference

Ekka: LLM推理中静默错误的自动诊断

Yile Gu, Zhen Zhang, Shaowei Zhu, Xinwei Fu, Jun Wu, Yida Wang, Baris Kasikci

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出Ekka系统，通过差分调试对齐比较中间执行状态，自动诊断LLM推理框架中的静默错误，在真实错误基准上达到80% pass@1和88% pass@5的诊断准确率。

Comments ICML 2026

Fault detection and diagnosis: computational issues and tools

故障检测与诊断：计算问题与工具

Andreas Varga

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文针对线性时不变系统中的加性故障诊断问题，探讨了其存在条件，并概述了故障检测滤波器合成的计算方法最新发展及可用软件工具。

Comments 12 pages. A shorter version of this article appeared in the Encyclopedia of Systems and Control (2019)

Robust Fault Diagnosis by Optimal Input Design for Self-sensing Systems

通过自感知系统最优输入设计实现鲁棒故障诊断

Dhruv Khandelwal, Siep Weiland, Amol Khalate

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于模型的鲁棒故障诊断方法和最优输入设计方法，用于实现故障的最优诊断。该算法适用于实时实现，通过数值模拟展示了设计的输入和故障诊断技术在系统不确定性下的鲁棒性。

Comments Accepted in IFAC World Congress 2017

Weak Adaptive Submodularity and Group-Based Active Diagnosis with Applications to State Estimation with Persistent Sensor Faults

弱自适应次模性与基于群体的主动诊断及其在存在持续传感器故障的状态估计中的应用

Sze Zheng Yong, Lingyun Gao, Necmiye Ozay

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文研究了随机状态估计中部分观测的自适应决策问题，提出弱自适应次模性概念，并展示基于群体的主动诊断的奖励函数具有该性质，实验表明自适应贪心策略在持续传感器故障的状态估计中表现优异。

Comments To appear in 2017 IEEE American Control Conference

Particle Filter-Based Fault Diagnosis of Nonlinear Systems Using a Dual Particle Filter Scheme

基于双粒子滤波方案的非线性系统故障诊断

Najmeh Daroogheh, Nader Meskin, Khashayar Khorasani

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一种双估计方法，利用粒子滤波方案同时估计非线性随机系统的时间变化参数和状态，通过并发实现状态和参数估计滤波器，验证了方法在健康监测中的有效性。

Implementation of real-time moving horizon estimation for robust air data sensor fault diagnosis in the RECONFIGURE benchmark

在RECONFIGURE基准中实现实时移动时间窗估计用于稳健的空速传感器故障诊断

Yiming Wan, Tamas Keviczky

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种稳健的故障诊断与估计方法，用于RECONFIGURE基准中的校准空速和攻角传感器故障。通过引入风动态的低阶纵向模型，并提出约束残差生成器以提高风中的故障灵敏度，采用高效的结构利用算法实现实时迭代，验证了方法的有效性。

Comments accepted by IFAC ACA 2016

Robust Air Data Sensor Fault Diagnosis With Enhanced Fault Sensitivity Using Moving Horizon Estimation

具备增强故障敏感性的风速数据传感器故障诊断研究

Yiming Wan, Tamas Keviczky, Michel Verhaegen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文研究了风速数据传感器在风的影响下鲁棒性故障诊断，提出基于移动时间窗估计的约束残差生成器，通过利用已知风界来提高故障敏感性，通过分析KKT条件证明其改进源于故障激活的不等式约束，利用空客模拟器验证了方法优势。

Diagnosis and Repair for Synthesis from Signal Temporal Logic Specifications

基于信号时间逻辑规范的诊断与修复

Shromona Ghosh, Dorsa Sadigh, Pierluigi Nuzzo, Vasumathi Raman, Alexandre Donze, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, S. Shankar Sastry, Sanjit A. Seshia

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文研究了混合系统在信号时间逻辑规范下的诊断与修复问题，提出基于模型预测控制框架的控制器综合方法，通过混合整数线性规划解决不可行性问题，并提供修复建议。

A Kalman Filtering approach of improved precision for fault diagnosis in distributed parameter systems

一种用于分布式参数系统故障诊断的改进精度的卡尔曼滤波方法

Gerasimos G. Rigatos

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出无导数非线性卡尔曼滤波用于估计和诊断分布式参数系统，特别是由非线性波动方程描述的动力系统。通过将非线性波动方程的动态估计转换为线性规范形式，利用标准卡尔曼滤波递归进行局部状态估计，并通过局部统计方法处理残差进行故障诊断。

Comments 11 pages, 8 figures

An Integrated Framework for Diagnosis and Prognosis of Hybrid Systems

混合系统诊断与预测的集成框架

Elodie Chanthery, Pauline Ribot

机构 * CNRS, LAAS（法国国家科学研究中心、劳伦斯·阿德勒斯研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一种混合系统诊断与预测的集成理论框架，通过增强形式化方法以跟踪系统故障的衰老规律，并提出一种在混合框架中交织诊断与预测的方法。

Comments In Proceedings HAS 2013, arXiv:1308.4904

Journal ref EPTCS 124, 2013, pp. 14-25

On the Selection of Calculable Residual Generators for UAV Fault Diagnosis

关于选择可计算的残差生成器用于无人机故障诊断

Georgios Zogopoulos-Papaliakos, Kostas J. Kyriakopoulos

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本文提出结合先验和后验信息的方法，减少寻找可实现且成本最低的残差生成器所需时间，应用于固定翼无人机模型。

A Particle-Filtering Based Approach for Distributed Fault Diagnosis of Large-Scale Interconnected Nonlinear Systems

基于粒子滤波的方法用于大规模互联非线性系统的分布式故障诊断

Elaheh Noursadeghi, Ioannis Raptis

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本文提出一种基于粒子滤波的分布式故障检测与隔离方法，通过通信节点网络监控大规模非线性系统，利用局部估计器和故障发展模型实现在线假设检验，无需维护多个估计器。