医学 AI

Machine Learning for Biomedical Raman Spectroscopy: From Spectral Acquisition to Clinical Translation

生物医学拉曼光谱的机器学习：从光谱采集到临床转化

Bogdan Oancea, Ana Maria Seciu-Grama, Nicoleta Siminea, Laura Mihaela Stefan, Alice Stoica, Joel Sjoberg, Marian Necula, Ana-Maria Prelipcean, Corneliu Ovidiu Vrancianu, Eduard Milea, Andrei Păun, Ion Petre, Mihaela Păun

机构 * National Institute of Research and Development for Biological Sciences（罗马尼亚生物科学研究院） ； University of Bucharest（布加勒斯特大学） ； University of Turku（图尔库大学） 纠错

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

AI总结 综述机器学习在生物医学拉曼光谱全流程中的应用，包括预处理、诊断分类、可解释性分析及临床转化障碍，强调标准化与鲁棒验证的必要性。

Comments 52 pages, 2 figures

HSCI: Neyman-Orthogonal Causal Inference under High-Dimensional Proportional Hazards

HSCI: 高维比例风险下的Neyman正交因果推断

Yingying Fan, Lan Gao, Daoji Li, Jinchi Lv

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对生存研究中高维协变量混杂下的处理效应推断问题，提出基于Neyman近正交得分的高维生存因果推断框架，实现根n渐近正态性和一致方差估计，显著降低偏差。

Scalable Fabrication of Thermally Reconfigurable Ge Metasurfaces Using Stencil Lithography for Mid-Infrared Molecular Sensing

利用模板光刻可扩展制备热可重构锗超表面用于中红外分子传感

Shovasis Kumar Biswas, Samir Rosas, Wihan Adi, Aidana Beisenova, Vaishakh Unnikrishnan, Furkan Kuruoglu, Filiz Yesilkoy

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出无抗蚀剂模板光刻法在CaF2基底上制备Ge柱超表面阵列，通过几何参数设计实现950-1700 cm^-1指纹区离散共振，并利用Ge热光效应实现300-500 K下约36 cm^-1连续可调共振，用于PMMA振动模式复用检测和吸光度谱重建。

Longitudinal particle separation

纵向粒子分离

Siluvai Antony Selvan, Rahil N Valani, Brendan Harding, Yvonne M Stokes

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文研究三维弯曲管道中粒子在主流方向（纵向）的分离，通过椭圆中心线矩形截面管道中周期性变化的曲率诱导SNIPER分岔，实现不同尺寸粒子的纵向聚集与分离。

Comments 17 pages, 10 figures. Supplementary videos are provided upon request

Micro-Swarm Locomotion Optimization in Dynamic Flow using Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

动态流场中微群集运动优化的多目标多智能体强化学习方法

Josef Berman, Oren Gal

机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Leon H. Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（哈特尔海洋技术系，列昂·H·夏恩海洋科学学院，海法大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出混合CFD与多目标多智能体强化学习框架，通过PCGrad解决梯度冲突，在振荡流中优化微机器人集群的上游推进、能量效率和运动平滑性。