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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。

2026-06-05 至 2026-06-05 共收录 32 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 10 篇

2606.05460 2026-06-05 cs.CV 91%

ORACLE-CT: Anatomy-Aware Support Pooling for CT Classification

ORACLE-CT:用于CT分类的解剖感知支持池化

Lavsen Dahal, Yubraj Bhandari, Geoffrey Rubin, Joseph Y. Lo

机构 * Center for Virtual Imaging Trials, RAI Labs, Department of Radiology, Duke University(虚拟成像试验中心,RAI实验室,放射学系,杜克大学) Electrical and Computer Engineering, Pratt School of Engineering, Duke University(电气与计算机工程,工程学院,杜克大学) Department of Mathematics, Trinity College of Arts & Sciences, Duke University(数学系,艺术与科学学院,杜克大学) Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Arizona College of Medicine(放射学与影像科学系,亚利桑那大学医学院)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);radiology(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出ORACLE-CT框架,通过多器官分割定义标签特定的解剖支持区域并限制注意力池化,解决CT分类中局部疾病证据与全局聚合不匹配的问题,在多个编码器上提升性能。

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2606.06236 2026-06-05 cs.LG 90%

Tracing the Oracle: Improving Diffusion Timestep Scheduling for 3D CT Reconstruction

追踪神谕:改进扩散时间步调度用于3D CT重建

Yujia Wu, Zhaoqiang Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学计算机科学与工程学院)

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

AI总结 针对3D CT重建中扩散模型推理计算开销大且均匀时间步调度引入大截断误差的问题,提出即插即用的TrO框架,通过动态规划优化时间步调度,在有限采样步数下显著提升重建保真度和计算效率。

Comments Accessed to ECML-PKDD2026

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2606.06039 2026-06-05 cs.CV 89%

Texture-preserving implicit neural representation for Cone beam CT truncated reconstruction

保留纹理的隐式神经表示用于锥束CT截断重建

Genyuan Zhang, Junyao Wang, Haoran Lan, Chuandong Tan, Songtao Zhu, Fenglin Liu

机构 * National Key Research and Development Program of China(中华人民共和国国家重点研发计划) National Natural Science Foundation of China(中华人民共和国国家自然科学基金) Fundamental Research Funds for the Central Universities(中央高校基本科研业务费)

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

AI总结 提出一种自监督的3D重建框架,基于神经场景表示,结合物理迭代细化模块,解决锥束CT截断重建中的伪影和纹理丢失问题。

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2606.06199 2026-06-05 cs.CV cs.GR 83%

SC-MFJ: A Simple Haptic Quality Metric for Medical Image Segmentation

SC-MFJ: 一种用于医学图像分割的简单触觉质量度量

Souraj Adhikary, Negar Chabi, Andre Mastmeyer

机构 * Jade University of Applied Sciences(亚德应用科学大学)

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

AI总结 针对手术模拟中触觉渲染对分割表面质量的需求,提出SC-MFJ度量,通过虚拟触笔行走测量接触力抖动,揭示了几何度量无法发现的触觉质量差异。

Comments 11 pages, 5 figures, 5 tables, http://www.wscg.eu/

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2606.06103 2026-06-05 cs.CV 79%

MS-DKC: A Dataset Knowledge Card Framework for Designing and Adapting Medical Image Segmentation Models

MS-DKC:用于设计和适配医学图像分割模型的数据集知识卡片框架

Tariq M. Khan, Syed Saud Naqvi, Thantrira Porntaveetus, Hamid Alinejad-Rokny, Shahzaib Iqbal, Imran Razzak, Mohammad AU Khan

机构 * Center of Excellence in Precision Medicine and Digital Health, Faculty of Dentistry, Chulalongkorn University, Bangkok, Thailand(精准医学与数字健康中心,朱拉隆功大学牙科学院,泰国曼谷) Department of Computer Engineering, COMSATS University Islamabad, Islamabad, Pakistan(计算机工程系,COMSATS伊斯兰堡大学,巴基斯坦伊斯兰堡) School of Biomedical Engineering, UNSW, Sydney, NSW, Australia(生物医学工程学院,新南威尔士大学,澳大利亚悉尼,新南威尔士) Visiting Scholar (Collaborative Projects), Center of Excellence in Precision Medicine and Digital Health, Chulalongkorn University, Bangkok, Thailand(访问学者(合作项目),精准医学与数字健康中心,朱拉隆功大学,泰国曼谷) Department of Computing, Abasyn University Islamabad Campus (AUIC), Islamabad, Pakistan(计算系,阿巴斯扬大学伊斯兰堡校区(AUIC),巴基斯坦伊斯兰堡) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, United Arab Emirates(Mohamed bin Zayed人工智能大学,阿布扎比,阿拉伯联合酋长国) College of Computer and Information Sciences, prince Sultan University, Riyadh, SAudi Arabia(计算机与信息科学学院,苏丹王子大学,沙特阿拉伯利雅得)

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

AI总结 提出MS-DKC框架,通过显式记录数据集特征(如前景占有率、形态、边界模糊性等)并映射到失败模式、设计先验和风险对齐标准,指导医学图像分割模型的设计与适配,在DRIVE、ISIC2018和ACDC数据集上验证了数据集条件化设计的有效性。

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2606.05628 2026-06-05 physics.med-ph math-ph math.MP physics.app-ph 67%

Transcranial FUS Therapy and Monitoring using Nonlinear Acoustics

利用非线性声学的经颅聚焦超声治疗与监测

Pradosh Pritam Dash

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出一种基于声学全息图的经颅超声聚焦新框架,通过频域拓扑优化实现高保真聚焦,利用非线性参量阵效应实现无成像配准,并展示其在脑积水颅内压监测中的应用。

Comments Ph.D. thesis, Georgia Institute of Technology, 2026. 139 pages. Advisor: Prof. Costas D. Arvanitis. https://hdl.handle.net/1853/81728

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2606.05357 2026-06-05 cs.AI 67%

An interpretable and trustworthy AI framework for large-scale longitudinal structure-pain association studies using data from the Osteoarthritis Initiative (OAI)

一个可解释且可信赖的AI框架,用于利用骨关节炎倡议(OAI)数据进行大规模纵向结构-疼痛关联研究

Jincheng Yu, Haoyang Li, Yiwen Liu, Shen Liu, Rachel Yuanbao Chen, C. Kent Kwoh, Hongxu Ding, Xiaoxiao Sun

机构 * Statistics & Data Science GIDP, University of Arizona(大学阿瓜斯卡连特斯统计与数据科学GIDP) Department of Epidemiology and Biostatistics, University of Arizona(大学阿瓜斯卡连特斯流行病学与生物统计学系) College of Medicine Tucson, University of Arizona(大学阿瓜斯卡连特斯医学学院) R. Kent Coit College of Pharmacy, University of Arizona(大学阿瓜斯卡连特斯R. Kent Coit药学院) University High School(大学高中)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出结合深度学习MOAKS预测与可解释统计建模的AI框架,通过不确定性量化筛选高置信度预测,利用纵向潜类混合模型分析结构异常与疼痛的关联,发现骨髓病变、软骨丢失和半月板挤压是疼痛进展的风险因素。

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2606.05226 2026-06-05 physics.gen-ph 67%

Klein--Gordon and Dirac Oscillators with an Apparent Mass Induced by the Momentum-Space Dual of the Fock--Lorentz Transformations

具有由Fock-Lorentz变换的动量空间对偶诱导的表观质量的Klein-Gordon和Dirac振子

Abdelmalek Boumali, N. Jafari, Manizheh Botshekananfard

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 通过Fock-Lorentz变换的动量空间对偶导出变形相对论质壳,得到含时表观质量,进而对Klein-Gordon和Dirac方程进行正则量子化,并在一维绝热近似下解析求解振子谱。

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2606.05536 2026-06-05 cs.CV 57%

Dual Feature Decoupling for Fine-Grained OOD Detection

面向细粒度OOD检测的双重特征解耦

Xiaokun Li, Yaping Huang, Qingji Guan

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University(计算机科学与技术学院,北京交通大学)

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

AI总结 提出双重特征解耦网络(DFDNet),通过空间-频率解耦和重建引导解耦模块,解决细粒度分类中因类间差异小和背景干扰导致的OOD检测难题。

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2604.27343 2026-06-05 cs.CV 57%

JI-ADF: Joint-Individual Learning with Adaptive Decision Fusion for Multimodal Skin Lesion Classification

JI-ADF:联合-个体学习与自适应决策融合用于多模态皮肤病变分类

Phan Nguyen, Dat Cao, Hien Kha, Hien Chu, Minh Le, Trang Pham, Nguyen Quoc Khanh Le

机构 * University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校)

专题命中 医学影像 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出JI-ADF框架,通过整合皮肤镜图像、临床照片和结构化患者数据,实现基于临床的皮肤病变分类,采用多模态表示学习和自适应决策融合机制,提升跨模态推理能力,并在MILK10k数据集上验证了其在实际临床场景中的可靠性。

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2. 诊断辅助 12 篇

2606.05569 2026-06-05 cs.CL cs.SD eess.AS 78%

Domain-Aware Mispronunciation Detection and Diagnosis Using Language-Specific Statistical Graphs

基于语言特定统计图的领域感知发音错误检测与诊断

Huu Tuong Tu, Hanh Nguyen, Thien Van Luong, Nguyen Tien Cuong, Vu Huan, Nguyen Thi Thu Trang

机构 * Hanoi University of Science and Technology(河内理工大学) VNPT AI, VNPT Group(VNPT AI,VNPT集团) National Economics University(国家经济大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出一种利用语言特定统计图学习音素混淆模式的方法,在L2-ARCTIC基准上实现59.52%的F1分数,优于多个基线。

Comments Accepted at Interspeech 2026

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2511.20107 2026-06-05 cs.CL cs.SD eess.AS 78%

Mispronunciation Detection and Diagnosis Without Model Training: A Retrieval-Based Approach

无需模型训练的误读检测与诊断:基于检索的方法

Huu Tuong Tu, Ha Viet Khanh, Tran Tien Dat, Vu Huan, Thien Van Luong, Nguyen Tien Cuong, Nguyen Thi Thu Trang

机构 * Hanoi National University of Education(河内教育大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一种无需模型训练的误读检测与诊断方法,利用预训练的自动语音识别模型和检索技术,实现高准确率的发音错误检测与诊断,实验表明其在L2-ARCTIC数据集上达到69.60%的F1分数。

Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

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2601.18219 2026-06-05 physics.med-ph cs.CV cs.LG 73%

Automated HER2 scoring with uncertainty quantification using lensfree holography and deep learning

利用无透镜全息和深度学习进行自动HER2评分及不确定性量化

Che-Yung Shen, Xilin Yang, Yuzhu Li, Leon Lenk, Aydogan Ozcan

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系) Bioengineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校生物工程系) California NanoSystems Institute (CNSI), University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所) Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校计算机科学系)

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

AI总结 本文提出了一种基于无透镜全息和深度学习的紧凑型、低成本系统,用于自动免疫组化染色乳腺组织切片的HER2评分,通过贝叶斯蒙特卡洛Dropout策略提高诊断可靠性,实现了高准确率的HER2分类和评分。

Comments 23 Pages, 6 Figures, 1 Table

Journal ref BME Frontiers, AAAS (2026)

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2308.12224 2026-06-05 q-bio.QM cs.AI 68%

Enhancing cardiovascular risk prediction through AI-enabled calcium-omics

通过AI赋能的钙组学增强心血管风险预测

Ammar Hoori, Sadeer Al-Kindi, Tao Hu, Yingnan Song, Hao Wu, Juhwan Lee, Nour Tashtish, Pingfu Fu, Robert Gilkeson, Sanjay Rajagopalan, David L. Wilson

机构 * Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University(生物医学工程系,凯斯西储大学) Harrington Heart and Vascular Institute, University Hospitals Cleveland Medical Center(哈灵顿心脏和血管研究所,克利夫兰医学中心) School of Medicine, Case Western Reserve University(医学院,凯斯西储大学) Department of Population and Quantitative Health Sciences, Case Western Reserve University(人口与定量健康科学系,凯斯西储大学) Department of Radiology, University Hospitals Cleveland Medical Center(放射科,克利夫兰医学中心) Department of Radiology, Case Western Reserve University(放射科,凯斯西储大学)

专题命中 诊断辅助 :CT(abstract,abstract_cn);分类 q-bio

AI总结 本文通过利用详细的钙沉积特征(即钙组学)结合AI方法,提高了主要不良心血管事件(MACE)预测的准确性,展示了钙组学在心血管风险预测中的应用价值。

Comments 12 pages, 8 figures, 2 tables, 4 pages supplemental, journal paper format (under review)

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2606.06342 2026-06-05 stat.ML cs.LG 57%

Symmetric Divergence and Normalized Similarity: A Unified Topological Framework for Representation Analysis

对称散度与归一化相似性:表示分析的统一拓扑框架

Yan Wang, Tianyang Hu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(数据科学学院,香港中文大学(深圳))

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

AI总结 提出对称表示拓扑散度(SRTD)和归一化拓扑相似性(NTS),分别解决现有拓扑散度的非对称性和无界性问题,实现细粒度结构诊断与跨场景标准化评估。

Comments Accepted by TMLR

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2606.06094 2026-06-05 cs.AI cs.LG math.DS physics.med-ph 57%

Integrating Mechanistic and Data-Driven Models for Neurological Disorders through Differentiable Programming

通过可微编程整合机制模型与数据驱动模型用于神经系统疾病

Shah Pallav Dhanendrakumar, Saikat Pal, Sitikantha Roy

机构 * Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi(印度理工学院德里应用力学系) Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi(印度理工学院德里人工智能学院)

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

AI总结 本文综述了混合建模策略,通过可微编程将深度学习与基于物理的求解器结合,用于神经系统疾病的诊断、预后和治疗规划,优于纯机制或纯数据驱动方法。

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2606.05972 2026-06-05 cs.LG 57%

LLM Explainability with Counterfactual Chains and Causal Graphs

基于反事实链和因果图的LLM可解释性

Nirit Nussbaum-Hoffer, Nitay Calderon, Liat Ein-Dor, Roi Reichart

机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion I IBM Research(数据与决策科学学院,技术离子IBM研究所)

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

AI总结 提出一种四阶段方法,利用因果图建模LLM推理过程,通过MCMC启发的反事实增强发现类判别性概念并生成可解释图,用于疾病诊断、情感分析等任务。

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2606.05455 2026-06-05 cs.CV 57%

Disentangled Fine-Grained Prototype Learning for Incomplete Image-Tabular Classification

面向不完整图像-表格分类的解缠细粒度原型学习

Feixiang Zhou, Jianyang Xie, Zhuangzhi Gao, Qinkai Yu, Fu Wang, Yuheng Fan, Jing Li, Zheheng Jiang, Yitian Zhao, Yanda Meng, He Zhao, Gregory Y. H. Lip, Yalin Zheng

机构 * School of Eye and Vision Sciences, University of Liverpool, U.K.(利物浦大学眼科与视觉科学学院) Department of Cardiovascular and Metabolic Medicine, University of Liverpool, U.K.(利物浦大学心血管与代谢医学系) School of Computer Science, University of Exeter, U.K.(埃克塞特大学计算机科学学院) School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, China(华南理工大学计算机科学与工程学院) School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester, U.K.(莱斯特大学计算科学与数学科学学院) Ningbo Institute of Industrial Technology, Chinese Academy of Sciences, China(中国科学院宁波工业技术研究所) Bioengineering Program, Biological and Environmental Science and Engineering Division (BESE), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Saudi Arabia(卡尔斯塔德大学科学与技术学院(KAUST)生物工程项目,沙特阿拉伯)

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

AI总结 针对图像-表格多模态学习中缺失模态问题,提出DFPL框架,通过共享-特定原型建模、原型级解缠和细粒度对齐,实现鲁棒分类。

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2512.21335 2026-06-05 physics.med-ph cs.LG physics.app-ph physics.bio-ph 57%

Autonomous Uncertainty Quantification for Computational Point-of-care Sensors

自主不确定性量化用于计算床旁传感器

Artem Goncharov, Rajesh Ghosh, Hyou-Arm Joung, Dino Di Carlo, Aydogan Ozcan

机构 * Electrical & Computer Engineering Department(电气与计算机工程系) Bioengineering Department(生物工程系) California NanoSystems Institute (CNSI)(加州纳米系统研究所) Department of Surgery(外科医学系) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)

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

AI总结 本文提出了一种自主不确定性量化技术,用于改进床旁诊断中的神经网络驱动计算传感器系统,通过蒙特卡洛dropout方法提高诊断的准确性和可靠性。

Comments 18 Pages, 5 Figures

Journal ref ACS Nano (2026)

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2606.05740 2026-06-05 cs.AI 50%

Class-Specific Branch Attention for Mitigating Gradient Interference under Class Imbalance

类别特定分支注意力用于缓解类别不平衡下的梯度干扰

Arush Singhal, Umang Soni

机构 * Thapar Institute of Engineering and Technology(泰帕理工学院) Netaji Subhash University of Technology(尼赫鲁谢赫技术大学)

专题命中 诊断辅助 :pathology(abstract)

AI总结 本文通过引入梯度冲突矩阵诊断框架,提出类别特定分支注意力(CSBA)机制,通过分支特定的通道重加权减少梯度耦合,从而缓解深度神经网络在类别不平衡训练中多数类梯度抑制少数类学习的问题。

Comments 14 pages, 4 figures, 13 tables

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2605.19309 2026-06-05 cs.CL 50%

How Do Document Parsers Break? Auditing Structural Vulnerability in Document Intelligence

文档解析器如何失效?审计文档智能中的结构脆弱性

Yue Chen, Yihao Wang, Ziyi Tang, Yongsen Zheng, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出ProSA框架,通过解耦控制探测、策略驱动目标和结构感知诊断,审计文档布局分析(DLA)管道中的结构脆弱性,发现块级结构损失率(B-SLR)比受影响面积更能反映OCR不稳定性,且结构探测导致更大的下游QA/检索退化。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint

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2508.06560 2026-06-05 physics.med-ph physics.ins-det physics.optics 50%

Experimental plasmonic sensing of malaria using an aluminum metasurface

利用铝超材料的实验等离子体传感检测疟疾

A. S. Kiyumbi, M. S. Tame

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于表面等离子体共振技术的光学生物传感器,用于检测疟疾标志物pLDH,展示了该传感器在可见光谱区域的无标记传感性能和高灵敏度检测能力。

Comments 16 pages, 11 figures, appendix

Journal ref Nanoscale Advances 8, 1871 (2026)

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3. 病理影像 1 篇

2606.06458 2026-06-05 cs.LG cs.AI cs.CV 62%

In-Context Multiple Instance Learning

上下文多实例学习

Alexander Möllers, Marvin Sextro, Julius Hense, Gabriel Dernbach, Klaus-Robert Müller

机构 * Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data(柏林学习与数据基础研究所) Machine Learning Group, Technische Universität Berlin(柏林技术大学机器学习小组) Aignostics Institute of Pathology, Charité – Universitätsmedizin Berlin(柏林查理医院病理研究所) Max-Planck Institute for Informatics(马克斯·普朗克信息研究所) Department of Artificial Intelligence, Korea University(韩国大学人工智能系)

专题命中 病理影像 :pathology(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于感知器架构的上下文学习器,通过合成数据预训练,无需梯度更新即可从少量标记包中解决新的多实例学习任务,在12个基准上超越需任务特定训练的监督基线。

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4. 医疗多模态 2 篇

2606.05576 2026-06-05 cs.CV 70%

UltraVR: A Diagnostic Ultra-Resolution Image-VQA Benchmark for Evidence-Grounded Reasoning

UltraVR:面向证据推理的诊断性超分辨率图像VQA基准

Gexin Huang, Yanting Yang, Myeongkyun Kang, Beidi Zhao, Jun Zhou, Chen Zhou, Gang Wang, Zu-hua Gao, Xiaoxiao Li

机构 * University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) Vector Institute(向量研究所) BC Cancer Agency(不列颠哥伦比亚癌症中心) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)

专题命中 医疗多模态 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出UltraVR基准,通过结构化思维链标注诊断视觉语言模型在超分辨率图像上的证据推理能力,发现模型在证据定位和局部感知环节错误集中。

Comments 10 pages, 1 figure

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2606.05535 2026-06-05 cs.CV cs.AI 57%

Noise-Aware Visual Representation Learning for Medical Visual Question Answering

面向医学视觉问答的噪声感知视觉表示学习

I Putu Adi Pratama, Bahadorreza Ofoghi, Atul Sajjanhar, Shang Gao

机构 * Deakin University(德克萨斯大学)

专题命中 医疗多模态 :medical image(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出一种噪声感知的医学视觉问答框架,通过去噪自编码器学习鲁棒的视觉表示,并利用低秩适配高效微调,在SLAKE和PathVQA基准上提升了抗噪性和性能。

Comments 15 pages, 2 figures. Conference submission

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5. 生物医学文本 3 篇

2605.20628 2026-06-05 cs.CL 82%

Divide-Prompt-Refine: a Training-Free, Structure-Aware Framework for Biomedical Abstract Generation

Divide-Prompt-Refine:一种无需训练的、结构感知的生物医学摘要生成框架

Sylvey Lin, Joe Menke, Shufan Ming, Dongin Nam, Neil Smalheiser, Halil Kilicoglu

机构 * University of Washington(华盛顿大学)

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

AI总结 本文提出DPR-BAG框架,旨在生成具有完整文本但无摘要的生物医学文章的连贯且事实准确的摘要。该框架通过分解全文文档为结构化的修辞要素,进行并行LLM摘要生成,并应用最终的精炼阶段恢复全局话语连贯性。

Comments Accepted by BioNLP 2026

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2606.05925 2026-06-05 cs.AI 78%

Towards World Models in Biomedical Research

迈向生物医学研究的世界模型

Guangyu Wang, Jingkun Yue, Siqi Zhang, Yu Liu, Xiaoyu Wang, Mingyuan Meng, Changwei Ji, Zongbo Han, Yulin Wang, Yang Yue, Frank Fu, Ting Chen, Song Wu, Ziwei Liu, Jiangning Song, Ming Li, Gao Huang, Xiaohong Liu, Athanasios Vasilakos, Xingcai Zhang, Ping Zhang, Yong Li

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China(网络与交换技术国家重点实验室,北京邮电大学,北京,中国) Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(英国牛津大学工程科学系,牛津,英国) Institute of Medical Artificial Intelligence, South China Hospital, Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China(医学人工智能研究所,南方医院,医学学院,深圳大学,深圳,广东,中国) Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China(中关村学院及中关村人工智能研究院,北京,中国) Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, 100084, Beijing, China(北京信息科学与技术国家研究中心(BNRist),清华大学,100084,北京,中国) Department of Chemical and Nano Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA(美国加州大学圣地亚哥分校化学与纳米工程系,La Jolla,CA,美国) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学) Monash Biomedicine Discovery Institute and Department of Biochemistry and Molecular Biology, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia(莫纳什大学生物医学发现研究所和生物化学与分子生物学系,墨尔本,维多利亚,澳大利亚) David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada(加拿大滑铁卢大学戴维·R·切里顿计算机科学学校,滑铁卢,安大略,加拿大) Department of ICT and Center for AI Research, University of Agder (UiA), Jon Lilletuns vei 9, Grimstad, Norway(挪威阿格德大学(UiA)信息与通信技术系及人工智能研究中心,Jon Lilletuns vei 9,Grimstad,挪威) Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学电子工程系,北京,中国)

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

AI总结 提出生物医学世界模型作为AI驱动发现的新范式,通过学习分子、细胞、组织和临床状态的潜在表征及干预条件动态,实现未来轨迹模拟,并探讨其在虚拟细胞、类器官、虚拟患者和手术模拟等应用中的潜力。

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2606.05838 2026-06-05 physics.optics physics.app-ph 78%

Design of an efficient Tunable Dual narrow-band MEMS Mid and Far IR emitter with Me-NTA for Industrial and Biomedical applications

面向工业和生物医学应用的高效可调谐双窄带MEMS中远红外发射器与Me-NTA设计

Md. Imran Hasmi, Md. Saffat Gohor, Foez Ahmed, Jaker Hossain

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

AI总结 提出两种基于超表面的红外热发射器,通过NiCr和Au基Me-NTA结构实现单窄带和双窄带发射,在工业和生物医学领域具有应用潜力。

Comments 31 pages, 16 figures, 3 tables

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6. 医学数据与评测 4 篇

2505.02540 2026-06-05 cs.LG cs.AI 57%

Lazy But Effective: Collaborative Personalized Federated Learning with Heterogeneous Data

懒惰但有效:基于异构数据的协同个性化联邦学习

Ljubomir Rokvic, Panayiotis Danassis, Boi Faltings

机构 * Artificial Intelligence Laboratory EPFL(苏黎世联邦理工学院人工智能实验室) Telenor Research(Telenor研究)

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

AI总结 本文提出了一种简单有效的个性化联邦学习框架pFedLIA,通过使用计算效率高的影响近似方法'Lazy Influence',在分布式 manner 中对客户端进行聚类,从而在模型聚合前协同训练模型以捕捉客户端特定的数据模式,实验证明其在非iid数据集上能有效恢复全局模型性能,并在多个基准任务中优于现有基线方法。

Comments Accepted at the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, 2025

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2606.05918 2026-06-05 q-bio.QM 54%

Federated SPARQL querying for genomic variant functional annotation

用于基因组变异功能注释的联邦SPARQL查询

Alexandrina Bodrug-Schepers, Romain Bourcier, Richard Redon, Alban Gaignard

专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio

AI总结 提出使用联邦SPARQL查询对基因组变异进行功能注释,避免公共数据复制,同时保持数据在本地并符合FAIR原则。

Comments European Semantic Web Conference 2026, European Semantic Web Conference 2026 Organising Committee, May 2026, Dubrovnik, Croatia

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