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。

2026-07-17 至 2026-07-17 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 生物医学文本 3 篇

2607.14475 2026-07-17 cs.CE cs.LG 新提交 57%

One-Shot Generative Design for Disordered Metamaterials via Self-Organizing Neural Cellular Automata

通过自组织神经细胞自动机实现无序超材料的一次性生成设计

Yujie Xiang, Liwei Wang

机构 * Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结研究针对无序超材料设计难题，提出基于神经细胞自动机的生成设计框架，仅需单个训练模板，能生成多样微观结构并适应不同域，通过操纵局部规则实现特定性能控制，在多尺度机械隐身设计中验证了其有效性，为相关领域提供了新方法。

2607.14738 2026-07-17 eess.SP nlin.CD 新提交 57%

Quantifying the complexity of trajectory ensembles with clustering-weighted multivariate multiscale sample entropy

用聚类加权多元多尺度样本熵量化轨迹集合的复杂性

Chenxiao Tian, J/"urgen Hackl

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)；分类 eess.SP

AI总结研究针对轨迹集合数据，提出聚类加权多元多尺度样本熵（CWMMSE），可分组轨迹并加权其动态复杂性，分离个体复杂性和总体多样性，通过多系统验证其排序与平均法不同，表明应测量总体复杂性而非求平均。

2601.05151 2026-07-17 stat.ML cs.LG 版本更新 57%

ROOFS: RObust biOmarker Feature Selection

ROOFS：稳健的生物标志物特征选择

Anastasiia Bakhmach, Paul Dufossé, Simon Charpigny, Florence Monville, Laurent Greillier, Fabrice Barlési, Sébastien Benzekry

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院）； Inserm（法国国家健康与医学研究中心）； Centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée（Inria 南法地中海研究中心）； Centre de Recherches en Cancérologie de Marseille（马赛癌症研究中心）； Inserm U1068 ； CNRS UMR7258（国家科学研究中心UMR7258）； Institut Paoli-Calmettes（Paoli-Calmettes研究所）； Pharmacy faculty, Aix-Marseille University（阿维尼翁-马赛大学药学院）； Veracyte SAS（Veracyte SAS公司）； Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM)（马赛公共医院 (APHM)）； Gustave Roussy（Gustave Roussy研究所）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结针对生物医学数据特征选择难题，提出ROOFS Python包，在肺癌抗PD-(L)1免疫治疗耐药预测数据上对多种特征选择方法基准测试，评估23种方法与11种分类器组合，确定最优方法，可提高特征选择可重复性与临床模型转化价值。