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科学与医疗

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。

2026-06-23 至 2026-06-23 共收录 26 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 16 篇

2603.08305 2026-06-23 cs.CV cs.AI 版本更新 92%

Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation

检索增强的解剖引导用于文本到CT生成

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy(人工智能与计算机系统单位,工程系,罗马生物医学大学,意大利罗马) Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden(诊断与介入系,生物医学工程与放射物理,乌梅大学,瑞典乌梅)

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

AI总结 提出检索增强方法,通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理,注入文本条件潜在扩散模型,实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合,提升图像保真度和临床一致性。

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2605.08787 2026-06-23 cs.CV 版本更新 91%

Lost in Volume: The CT-SpatialVQA Benchmark for Evaluating Semantic-Spatial Understanding of 3D Medical Vision-Language Models

迷失于体积:CT-SpatialVQA基准用于评估3D医学视觉-语言模型的语义-空间理解

Mashrafi Monon, Umaima Rahman, Asif Hanif, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence(莫扎德人工智能大学) New York University Abu Dhabi(纽约大学阿布扎克分校)

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

AI总结 本文提出CT-SpatialVQA基准,评估3D医学视觉-语言模型对3DCT数据的语义-空间理解能力,发现现有模型在语义-空间推理任务中表现不佳,需更深入整合体积证据以确保临床可靠性。

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2510.10779 2026-06-23 cs.CV 版本更新 91%

Structured Spectral Graph Representation Learning for Multi-label Abnormality Analysis from 3D CT Scans

结构化谱图表示学习用于3D CT扫描的多标签异常分析

Theo Di Piazza, Carole Lazarus, Olivier Nempont, Loic Boussel

机构 * INSA Lyon, University of Lyon, CNRS, INSERM, CREATIS UMR 5220, U1294(里昂国立应用科学学院、里昂大学、国家科学研究中心、法国国家医学研究院、CREATIS UMR 5220、U1294)

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

AI总结 提出一种基于谱图卷积的2.5D框架,将3D CT体积表示为结构化图,通过轴向切片三元组节点建模层间依赖,实现多标签异常分类,跨数据集泛化性能强。

Comments Accepted at MELBA Journal 2026

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2605.17433 2026-06-23 cs.CV 版本更新 90%

VISTA: Variance-Gated Inter-Sequence Test-Time Adaptation for Multi-Sequence MRI Segmentation

VISTA: 用于多序列MRI分割的方差门控跨序列测试时间适应

Zhipeng Deng, Jiale Zhou, Wenhan Jiang, Haolin Wang, Xun Lin, Yafei Ou, Yefeng Zheng

机构 * Westlake University(西湖大学) Hokkaido University(北海道大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) RIKEN(理化学研究所)

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

AI总结 本文提出VISTA框架,解决多序列MRI分割中模态交互偏移问题,通过设计跨序列干预生成器和跨视图分歧感知伪标签方法,提升模型在临床环境下的适应能力,实验表明在不同群体上性能优于现有方法。

Comments MICCAI2026 early accept

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2511.14310 2026-06-23 cs.CV 版本更新 90%

Iterative Diffusion-Refined Neural Attenuation Fields for Multi-Source Stationary CT Reconstruction: NAF Meets Diffusion Model

迭代扩散精化神经衰减场用于多源静态CT重建:NAF遇见扩散模型

Jiancheng Fang, Shaoyu Wang, Junlin Wang, Weiwen Wu, Yikun Zhang, Qiegen Liu

机构 * School of Information Engineering, Nanchang University(南昌大学信息工程学院) School of Mathematics and Computer Sciences, Nanchang University(南昌大学数学与计算机科学学院) School of Biomedical Engineering, Sun Yat-sen University(中山大学生物医学工程学院) Laboratory of Image Science and Technology, School of Computer Science and Engineering, and the Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院图像科学与技术实验室,以及教育部新一代人工智能技术及其交叉应用重点实验室)

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

AI总结 针对超稀疏视角下多源静态CT重建质量差的问题,提出Diff-NAF框架,结合神经衰减场与双分支条件扩散模型,通过迭代投影合成与精化,显著提升重建保真度。

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2603.01250 2026-06-23 cs.CV cs.AI 版本更新 87%

The MAMA-MIA Challenge: Advancing Generalizability and Fairness in Breast MRI Tumor Segmentation and Treatment Response Prediction

MAMA-MIA挑战:推进乳腺MRI肿瘤分割与治疗反应预测的泛化性和公平性

Lidia Garrucho, Smriti Joshi, Kaisar Kushibar, Richard Osuala, Maciej Bobowicz, Xavier Bargalló, Paulius Jaruševičius, Kai Geissler, Raphael Schäfer, Muhammad Alberb, Tony Xu, Anne Martel, Daniel Sleiman, Navchetan Awasthi, Hadeel Awwad, Joan C. Vilanova, Robert Martí, Daan Schouten, Jeong Hoon Lee, Mirabela Rusu, Eleonora Poeta, Luisa Vargas, Eliana Pastor, Maria A. Zuluaga, Jessica Kächele, Dimitrios Bounias, Alexandra Ertl, Katarzyna Gwoździewicz, Maria-Laura Cosaka, Pasant M. Abo-Elhoda, Sara W. Tantawy, Shorouq S. Sakrana, Norhan O. Shawky-Abdelfatah, Amr Muhammad Abdo-Salem, Androniki Kozana, Eugen Divjak, Gordana Ivanac, Katerina Nikiforaki, Michail E. Klontzas, Rosa García-Dosdá, Meltem Gulsun-Akpinar, Oğuz Lafcı, Carlos Martín-Isla, Oliver Díaz, Laura Igual, Karim Lekadir

机构 * Barcelona Artificial Intelligence in Medicine Lab (BCN-AIM), Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona(巴塞罗那人工智能在医学实验室(BCN-AIM),巴塞罗那大学数学与计算机学院)

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

AI总结 提出MAMA-MIA挑战,通过标准化基准评估乳腺MRI肿瘤分割和病理完全缓解预测,在跨洲多中心数据上分析模型泛化性与公平性,发现性能与亚组公平性之间存在权衡。

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2505.24160 2026-06-23 eess.IV cs.CV 版本更新 86%

Beyond the LUMIR challenge: The pathway to foundational registration models

超越LUMIR挑战:走向基础配准模型

Junyu Chen, Shuwen Wei, Joel Honkamaa, Pekka Marttinen, Hang Zhang, Min Liu, Yichao Zhou, Zuopeng Tan, Zhuoyuan Wang, Yi Wang, Hongchao Zhou, Shunbo Hu, Yi Zhang, Qian Tao, Lukas Förner, Thomas Wendler, Bailiang Jian, Benedikt Wiestler, Tim Hable, Jin Kim, Dan Ruan, Frederic Madesta, Thilo Sentker, Wiebke Heyer, Lianrui Zuo, Yuwei Dai, Jing Wu, Jerry L. Prince, Harrison Bai, Yong Du, Yihao Liu, Alessa Hering, Reuben Dorent, Lasse Hansen, Mattias P. Heinrich, Aaron Carass

机构 * The Russell H. Morgan Department of Radiology(Russell H. Morgan放射科) Radiological Science, Johns Hopkins Medical School(约翰霍普金斯医学院放射科学) Department of Computer Science, Aalto University(阿尔托大学计算机科学系) Cornell University(康奈尔大学) Canon Medical Systems (China) Co. Ltd.(佳能医疗系统(中国)有限公司) School of Biomedical Engineering, Shenzhen University Medical School(深圳大学医学院生物医学工程学院) Department of Imaging Physics, Delft University of Technology(代尔夫特理工大学成像物理系) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Radboud University Medical Center(拉德伯德大学医学中心) Inria, Paris, France(法国巴黎Inria)

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract);medical image(abstract,comments);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出LUMIR挑战,通过大规模无监督脑MRI配准任务,验证深度学习方法在生成解剖合理变形场和跨域鲁棒性上的优势,推动通用医学图像配准基础模型的发展。

Comments Accepted to Medical Image Analysis ((c) MedIA). Code available at https://github.com/JHU-MedImage-Reg/LUMIR_L2R

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2605.05161 2026-06-23 cs.CV 版本更新 84%

Wasserstein-Aligned Localisation for VLM-Based Distributional OOD Detection in Medical Imaging

基于VLM的医学图像分布外检测的Wasserstein对齐定位

Bernhard Kainz, Johanna P Mueller, Matthew Baugh, Cosmin Bercea

机构 * Department of Computing, Imperial College London, UK(伦敦帝国理工学院计算机系) Technical University Munich, DE(慕尼黑技术大学) Munich Center for Machine Learning (MCML), DE(慕尼黑机器学习中心(MCML))

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract);pathology(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出WALDO框架,利用最优传输理论通过熵加权切片Wasserstein距离、Goldilocks区域采样和自一致性聚合实现零样本异常定位,在NOVA脑MRI基准上mAP@30达43.5%,相对提升19%。

Comments submitted to MICCAI 2026

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2605.02230 2026-06-23 cs.CV cs.LG 版本更新 82%

InfiltrNet: Dual-Branch CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor Infiltration Risk Prediction

InfiltrNet: 用于脑肿瘤浸润风险预测的双分支CNN-Transformer架构

S M Asif Hossain, Shruti Kshirsagar

机构 * School of Computing, Wichita State University(维斯科萨大学计算学院)

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出InfiltrNet,结合CNN和Swin Transformer编码器及交叉注意力融合模块,从多模态MRI预测三区浸润风险图,利用距离变换生成标签,在BraTS数据集上优于五个基线模型。

Comments This work will be extended for a future journal submission

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2602.11973 2026-06-23 cs.CV cs.LG 版本更新 76%

Confidence-Uncertainty Boundary Calibration for Bayesian Deep Learning in Medical Image Analysis

医学图像分析中贝叶斯深度学习的置信-不确定性边界校准

Hua Xu, Julián D. Arias-Londoño, Juan I. Godino-Llorente

机构 * Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación Universidad Politécnica de Madrid(电信工程高级学院马德里理工大学)

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

AI总结 提出基于贝叶斯深度学习的概率优化框架,通过置信-不确定性边界曲线(CUBC)和边界损失(CUB-Loss)校准预测置信与不确定性,并引入双温度缩放(DTS)进行后处理,在肺炎、糖尿病视网膜病变和皮肤病变三个医学图像任务上验证了有效性。

Comments 26 pages, 4 figures

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2602.04180 2026-06-23 math.AP 版本更新 67%

Existence and Spatial Decay of Forced Waves for the Fisher-KPP Equation with a Degenerate Shifting Environment

具有退化移动环境的Fisher-KPP方程强迫波的存在性与空间衰减

Zhibao Tang, Shi-Liang Wu, Yaping Wu

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究退化移动环境中Fisher-KPP方程强迫波的存在性、多重性和空间衰减,通过ODE渐近分析分类局部正解,得到完整的存在性与衰减结果。

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2412.07204 2026-06-23 cond-mat.str-el cond-mat.mtrl-sci 版本更新 67%

X-ray magnetic circular dichroism and resonant inelastic X-ray scattering explained: role of many-body correlation and valence fluctuations

X射线磁圆二色性和共振非弹性X射线散射解释:多体关联和价态涨落的作用

Beom Hyun Kim, Sang-Jun Lee, H. Huang, D. Lu, S. S. Hong, S. Lee, P. Abbamonte, Y. I. Joe, P. Szypryt, W. B. Doriese, D. S. Swetz, J. N. Ullom, C. -C. Kao, J. -S. Lee, Bongjae Kim

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 利用安德森杂质模型考虑电荷转移、多体核心-价电子交换关联和Jahn-Teller畸变,系统研究了混合价铁磁体La0.7Sr0.3MnO3薄膜的XMCD和RIXS-MCD光谱,揭示了电荷转移和核心-价电子交换关联效应对光谱特征的关键作用。

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2603.09316 2026-06-23 cs.CV cs.AI cs.LG 版本更新 62%

CLoE: Expert Consistency Learning for Robust Missing Modality Segmentation

CLoE: 面向鲁棒缺失模态分割的专家一致性学习

Xinyu Tong, Meihua Zhou, Bowu Fan, Haitao Li

机构 * University of Chinese Academy Sciences(中国科学院大学) School of Medicine, Southeast University(东南大学医学院) Zhejiang University(浙江大学)

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

AI总结 提出CLoE框架,通过模态专家一致性和区域专家一致性双重目标,结合可靠性感知门控网络,解决多模态分割中模态缺失导致的专家分歧和不稳定融合问题,在BraTS 2020和MSD Prostate上超越现有方法。

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2605.26061 2026-06-23 cs.LG cs.AI 版本更新 57%

Neuronal Stochastic Attention Circuit (NSAC) for Probabilistic Representation Learning

神经元随机注意力电路(NSAC)用于概率表示学习

Waleed Razzaq, Yun-Bo Zhao

机构 * Department of Automation, University of Science \& Technology of China, Hefei, China Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center

专题命中 医学影像 :CT(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出一种受生物学启发的连续时间注意力架构NSAC,通过Ornstein-Uhlenbeck随机微分方程和NCP门控机制在logits上诱导高斯分布,实现概率输出与不确定性量化。

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2509.22307 2026-06-23 cs.CV 版本更新 57%

Johnson-Lindenstrauss Lemma Guided Network for Efficient 3D Medical Segmentation

Johnson-Lindenstrauss引理引导的高效3D医学分割网络

Jinpeng Lu, Linghan Cai, Yinda Chen, Guo Tang, Songhan Jiang, Haoyuan Shi, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Dresden University of Technology(德累斯顿理工大学) Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳))

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

AI总结 提出VeloxSeg,通过双流CNN-Transformer架构(PWA和JLC)结合格拉姆矩阵空间解耦知识迁移,在低计算预算下实现多模态3D医学图像高效分割,Dice提升26%,GPU吞吐量提升11倍。

Comments 30 pages, 12 figures. Accepted at ICLR 2026

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2604.23490 2026-06-23 quant-ph cs.CR 版本更新 50%

Efficient Quantum Fully Homomorphic Encryption

高效量子全同态加密

Fengxia Liu, Zixian Gong, Kun Tian, Yi Zhang, Zhiming Zheng, Maozhi Xu

专题命中 医学影像 :CT(abstract)

AI总结 本文提出一种高效量子全同态加密框架,通过整合模运算程序、花园绳模型和测量基量子计算,显著提升效率,减少量子资源需求,支持完全经典客户端,基于经典LWE假设。

Comments 32pages, 2figures

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2. 临床大模型 1 篇

2603.29316 2026-06-23 stat.AP 版本更新 50%

A Bayesian Finite Mixture Model Approach for Mixed-type Data Clustering and Variable Selection with Censored Biomarkers

一种针对混合类型数据聚类和变量选择的贝叶斯有限混合模型方法:带截断生物标志物

Yueting Wang, Shu Wang, Jonathan G. Yabes, Chung-Chou H. Chang

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种贝叶斯有限混合模型方法,用于处理混合类型数据的聚类和变量选择,尤其在处理截断生物标志物方面具有优势,通过模拟研究和实际数据集验证其在复杂生物医学数据中的有效性。

Comments 55 pages (including 17-page Appendices), 8 figures (including 1 figure in Appendix B)

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3. 诊断辅助 2 篇

2405.10705 2026-06-23 eess.IV cs.CV 版本更新 66%

3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images via Vessel Probability Guided Attenuation Learning

基于血管概率引导衰减学习的稀疏视角动态DSA图像三维血管重建

Zhentao Liu, Huangxuan Zhao, Wenhui Qin, Zhenghong Zhou, Xinggang Wang, Wenping Wang, Xiaochun Lai, Chuansheng Zheng, Dinggang Shen, Zhiming Cui

机构 * School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China School of Electronic Information Communications, Huazhong University of Science Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, USA

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV;medical image(comments)

AI总结 提出血管概率引导衰减学习框架,通过静态与动态衰减场互补加权实现稀疏视角DSA重建,降低辐射剂量,并采用渐进训练和时间扰动损失提升质量。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA), 2026; code: https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/VPAL

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2405.18722 2026-06-23 stat.ME 版本更新 50%

Adaptive and Efficient Learning with Blockwise Missing and Semi-Supervised Data

块状缺失与半监督数据下的自适应高效学习

Yiming Li, Ruoyu Wang, Ying Wei, Molei Liu

专题命中 诊断辅助 :biomedical(abstract)

AI总结 提出DEFUSE方法,通过数据自适应和分布偏移调整,融合块状缺失和半监督数据,实现高效估计并避免偏差,同时开发筛选方法排除不匹配数据源。

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4. 病理影像 2 篇

2603.27048 2026-06-23 cs.CV 版本更新 79%

MOOZY: A Patient-First Foundation Model for Computational Pathology

MOOZY: 一种以患者为先的计算病理学基础模型

Yousef Kotp, Vincent Quoc-Huy Trinh, Christopher Pal, Mahdi S. Hosseini

机构 * CSSE, Concordia University, Montr\' e al, Canada Mila -- Qu\' e bec AI Institute, Montr\' e al, Canada CHUM, Universit\' e de Montr\' e al, Montr\' e al, Canada IRIC, Universit\' e de Montr\' e al, Montr\' e al, Canada Universit\' e de Montr\' e al, Montr\' e al, Canada Canada CIFAR Chair, Polytechnique Montr\' e al, Montr\' e al, Canada Dept.\ of Pathology, McGill University, Montr\' e al, Canada

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

AI总结 提出以患者为基本单位的病理基础模型MOOZY,通过病例变换器建模同一患者多张切片依赖,结合多阶段自监督与低成本任务监督,在16个保留任务上优于PRISM。

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2605.07156 2026-06-23 cs.CV 版本更新 70%

Hierarchical Perfusion Graphs for Tumor Heterogeneity Modeling in Glioma Molecular Subtyping

分层灌注图谱用于胶质瘤分子分型中的肿瘤异质性建模

Han Jang, Junhyeok Lee, Heeseong Eum, Joon Jang, Yoseob Han, Seung Hong Choi, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University, Seoul, South Korea(生物工程跨学科项目,首尔国立大学,首尔,韩国) Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea(癌症生物学跨学科项目,首尔国立大学医学院,首尔,韩国) Dept. of Biomedical Sciences, Seoul National University, Seoul, South Korea(生物医学科学系,首尔国立大学,首尔,韩国) Dept. of Electronic Engineering, Soongsil University, Seoul, South Korea(电子工程系,顺世大学,首尔,韩国) Dept. of Radiology, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea(放射科,首尔国立大学医院,首尔,韩国) Dept. of Radiology, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea(放射科,首尔国立大学医学院,首尔,韩国) Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea(医疗人工智能研究院,首尔国立大学医院,首尔,韩国)

专题命中 病理影像 :MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出HiPerfGNN框架,通过学习灌注动态数据构建分层图谱,用于胶质瘤分子分型,实现了高准确率的分子亚型预测。

Comments 11 pages, 2 figures, 2 tables

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5. 生物医学文本 4 篇

2604.20824 2026-06-23 cs.LG q-bio.QM 版本更新 88%

Stabilizing In-Context Multi-Source Domain Adaptation for Biomedical Images Through Controls

通过上下文控制样本关闭生物医学成像中的领域差距

Ana Sanchez-Fernandez, Thomas Pinetz, Werner Zellinger, Günter Klambauer

机构 * ELLIS Unit Linz, LIT AI Lab Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz, Austria Medical University Vienna Clinical Research Center for Medical AI, Johannes Kepler University Linz, Austria

专题命中 生物医学文本 :medical image(title,abstract);biomedical(title,abstract);分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本文提出了一种通过负控制样本进行元学习适应的方法,用于解决生物医学成像中的领域差距问题,展示了在药物发现中的关键任务MoA分类中的有效性。

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2511.10887 2026-06-23 cs.CL cs.DB 版本更新 78%

MedPath: Multi-Domain Cross-Vocabulary Hierarchical Paths for Biomedical Entity Linking

MedPath:用于生物医学实体链接的多领域跨词汇层次路径

Nishant Mishra, Wilker Aziz, Iacer Calixto

机构 * Department of Medical Informatics, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, The Netherlands(阿姆斯特丹大学医学信息学系,阿姆斯特丹大学医学中心,荷兰) Amsterdam Public Health, Methodology, Amsterdam, The Netherlands(阿姆斯特丹公共卫生,方法学,阿姆斯特丹,荷兰) ILLC, University of Amsterdam, The Netherlands(阿姆斯特丹大学ILLC,荷兰)

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

AI总结 提出MedPath数据集,通过UMLS标准化、跨62个词汇表映射及完整本体路径增强,解决生物医学实体链接中的碎片化、可解释性不足和语义盲评估问题。

Comments Accepted at AACL-IJCNLP 2025(main)

Journal ref Proc. of IJCNLP-AACL 2025, pages 2959-2978, Mumbai, India

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2210.07114 2026-06-23 stat.AP math.PR math.ST stat.ME stat.TH 版本更新 50%

From Risk Sets to Martingales: A Counting-Process Framework for Event-History Learning

从风险集到鞅:事件历史学习的计数过程框架

Eliuvish Han Cui

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract)

AI总结 提出统一计数过程框架,将删失、复发、多状态等事件历史数据转化为风险过程、跳跃过程、补偿子等五个对象,涵盖经典生存分析方法并给出计算、理论和应用三方面贡献。

Comments 144 pages, 43 figures, 9 tables

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2408.16011 2026-06-23 stat.AP cs.AI math.PR math.ST stat.TH 版本更新 50%

Brownian Motion with a Pulse: A Biostatistician's Guide to Diffusions, Bridges, Functional PCA, and First-Passage Models

带脉冲的布朗运动:生物统计学家指南——扩散、桥、函数主成分分析和首达时间模型

Eliuvish Han Cui

机构 * Department of Biostatistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA(加州大学洛杉矶分校生物统计学系) Kuntuo, an IQVIA company, China(IQVIA旗下公司Kuntuo,中国)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract)

AI总结 本文教程系统介绍布朗运动在生物统计中的应用,涵盖构造、路径性质、马尔可夫性、Karhunen-Loeve展开、函数主成分分析、反射原理、局部时、随机微分方程、布朗桥及经验过程极限,并通过纵向生物标志物、退化建模等实例展示其应用。

Comments 24 pages, 4 figures, 5 tables; tutorial article with a reproducible illustrative experiment

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6. 医学数据与评测 1 篇

2511.11625 2026-06-23 cs.LG cs.AI cs.CR 版本更新 84%

MedFedPure: A Medical Federated Framework with MAE-based Detection and Diffusion Purification for Inference-Time Attacks

MedFedPure: 基于MAE检测和扩散净化的医疗联邦框架用于推理时攻击防御

Mohammad Karami, Mohammad Reza Nemati, Aidin Kazemi, Ali Mikaeili Barzili, Hamid Azadegan, Behzad Moshiri

机构 * School of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程学院) Max Planck Institute for Brain Research(马克斯·普朗克脑研究所在法兰克福) School of Computer Engineering,University of Science and Technology (IUST)(科学技术大学(IUST)计算机工程学院) Department of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程系) University of Waterloo(滑铁卢大学)

专题命中 医学数据与评测 :MRI(summary_cn,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出MedFedPure框架,结合个性化联邦学习、掩码自编码器检测和自适应扩散净化,在推理时防御对抗攻击,在Br35H脑MRI数据集上强攻击下准确率从49.50%提升至87.33%,干净准确率保持97.67%。

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