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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。

2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 病理影像 4 篇

2607.18762 2026-07-22 cs.CV 新提交 83%

Weakly Supervised Pathology-Informed Representation Learning for PET-Based Content Retrieval of Intra-Tumour Heterogeneity

用于基于PET的肿瘤内异质性内容检索的弱监督病理信息表征学习

Rajat Vashistha, Sandra Brosda, Lauren G. Aoude, Christine Jestin Hannan, James M. Lonie, Jessica Ng, Andrew Nathanson, Ellie Vloedmans, Caroline Cooper, Andrew P. Barbour, Viktor Vegh

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

AI总结 提出用于基于PET的肿瘤内异质性内容检索的弱监督病理信息表征学习框架,采用师生训练策略,通过渐进式消融策略评估监督机制,实验表明该方法能提高检索性能,凸显肿瘤子区域对异质性的敏感性及类别摄取的独特性。

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2607.19089 2026-07-22 cs.LG q-bio.QM 新提交 60%

An unsupervised clustering analysis of breast cancer data derived from electronic health records enhanced through UMAP dimensionality reduction

通过UMAP降维增强的电子健康记录中乳腺癌数据的无监督聚类分析

Davide Chicco, Nicoletta Benvenuto

机构 * Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, Università di Milano-Bicocca(信息系统与通信系,米兰比可卡大学) Institute of Health Policy Management and Evaluation, University of Toronto(卫生政策管理与评估研究所,多伦多大学)

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

AI总结 研究利用电子健康记录中的乳腺癌数据,先采用DBSCAN密度聚类法,又通过UMAP降维增强效果,用三个统计指标评估聚类结果,证实了UMAP与DBSCAN结合用于该数据聚类的有效性,为医学解读患者组提供了支持。

Comments Accepted at the CIBB 2026 conference ( https://cibb2026.teralab.ai/ )

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2607.18990 2026-07-22 cs.CV cs.AI 新提交 57%

SWITi: Quantifying and Reducing Tiling Artifacts with Sliding Window Inner Tiling

SWITi:使用滑动窗口内平铺量化和减少平铺伪影

Federico Carrara, Aman Kukde, Melisande Croft, Joran Deschamps, Florian Jug

机构 * Fondazione Human Technopole(人类技术基金会) Università Campus Bio-Medico(校园生物医学大学)

专题命中 病理影像 :biomedical(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对大图像数据平铺预测产生的伪影问题,提出SWITi方法,通过平均重叠滑动窗口预测减少伪影,引入FRT和ASV指标量化检测伪影,在荧光显微镜数据集模型上验证该方法可减弱拼接缝、提升重建效果,利于生物医学大图像预测下游处理。

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2607.13393 2026-07-22 cs.PF cs.AI 版本更新 50%

The Café in Amsterdam: When the Incumbent Becomes the Oracle

阿姆斯特丹的咖啡馆:当现有方案成为评判标准时

Augusto Camargo

机构 * IME, University of São Paulo(圣保罗大学工业工程系)

专题命中 病理影像 :pathology(abstract)

AI总结 探讨现代加速器计算重新制定问题,基于相关理论提出“基线捕获”,区分重新制定可评判及发现能否自动化的问题,通过案例说明并提出“购买验证器”做法,让需求独立于现有方案。

Comments 4 pages, two-column. v2: corrected the definition of representation (existential, not universal); demand now stated as a criterion rather than a set of outputs; minor notation fixes

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