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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。

2026-08-12 至 2026-08-12 共收录 56 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 28 篇

2608.10295 2026-08-12 cs.CV cs.AI 新提交 92%

Frozen Brain-MRI Foundation Models Are Site Fingerprints

冻结的脑MRI基础模型是站点指纹

Saman Rahbar

机构 * University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学)

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

AI总结 该研究发现冻结脑MRI基础模型的嵌入包含采集站点的指纹,该指纹可线性解码且与预训练无关,可通过特定方法移除,同时指出其对共享嵌入的影响及密集分割的代价,并发布了审计工具包。

Comments 15 pages, 5 figures, 7 tables. Code: https://github.com/saman-rahbar/scanner-fingerprints

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2608.10002 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 92%

LoRCA: LoRA Cycle Adaptation for Histology to HiP-CT Translation with DINOv3

LoRCA:用于组织学到HiP-CT转换的LoRA循环适配,基于DINOv3

Yang Zhou, Edoardo Occhipinti, Banboye Kidzeru Elvis, Jishizhan Chen, Stathis Megas, Joseph Brunet, Joanna Purzycka, Theresa Urban, Hector Dejea, Sarah Amalia Teichmann, Menna R Clatworthy, Paul Tafforeau, Peter D Lee, Claire L Walsh

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);MRI(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本研究提出基于DINOv3的LoRCA框架,用于实现无需配对数据的组织学到HiP-CT的结构保留风格转换,其性能优于CycleGAN,为2D组织学切片与3D HiP-CT体积的配准提供了有效途径。

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2608.10429 2026-08-12 cs.CV physics.med-ph 新提交 92%

Lesion-Aware Adaptive Fourier Neural Operator for CT-to-PSMA PET Synthesis in Prostate Cancer

面向前列腺癌CT到PSMA PET合成的病灶感知自适应傅里叶神经算子

Rashmi Bhaskara, Waleed M. Almutairi, Matthew Gopaulchan, Maram Musaad Alqurashi, Francis Asamoah, Alex Ocana, Clinton D. Bahler, Oluwaseyi M. Oderinde

机构 * School of Health Sciences, Purdue University(普渡大学健康科学学院) Indiana University School of Medicine(印第安纳大学医学院)

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

AI总结 该研究提出LAFNO模型,用CT衍生的两个代理通道替代放射组学条件化,在TCIA数据集上实现CT到PSMA-PET合成,提升病灶活性估计与放射组学可重复性。

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2608.09992 2026-08-12 eess.IV cs.AI cs.CV cs.LG 新提交 90%

Knowledge-Guided 3D CT Generation: A Conditioning-Centric Taxonomy

知识引导的3D CT生成:以条件为中心的分类法

Francesca Pia Panaccione, Eugenio Lomurno, Matteo Matteucci

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

AI总结 本综述提出以条件为中心的分类法,沿外部知识类型、知识集成范式、生成架构三个维度组织条件3D CT生成研究,系统化现有方法并指出未来研究方向。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026, Survey Track

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2608.09991 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 90%

Longitudinal 3D Foundation Modeling for Neoadjuvant Breast Cancer Response Prediction from Serial DCE-MRI

用于从系列动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)预测乳腺癌新辅助治疗反应的纵向三维基础建模

Fidel Omar Tito Cruz, Neda Ghafouri, Zengyan Wang, Pegah Khosravi, Yu Tian, Chen Chen

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV;medical AI(comments)

AI总结 本研究提出结合三维基础编码器与时间动态网络的纵向框架,融合系列DCE-MRI与临床数据,在982例乳腺癌患者上实现了较好的pCR预测性能。

Comments Accepted at the Applications of Medical AI (AMAI) Workshop at MICCAI 2026

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2608.10000 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 90%

Pre- to Post-Contrast Synthesis of Breast DCE-MRI using Latent Bridge Matching

基于潜在桥匹配的乳腺动态对比增强MRI从造影前到造影后合成

Sina Amirrajab, Zohaib Salahuddin, Henry C Woodruff, Philippe Lambin

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

AI总结 该研究提出潜在桥匹配框架,在MAMA-SYNTH挑战中从乳腺DCE-MRI造影前图像合成峰值增强图像,肿瘤条件变体性能优于造影前条件及LDM基线,为虚拟造影增强提供新方案。

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2608.10291 2026-08-12 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交 90%

MRIComp4Flow: Compression of 3D Brain MRI for Training Multi-Modal Generative Models

MRIComp4Flow:用于训练多模态生成模型的三维脑部MRI压缩

Lisa K. Fischer, Mykhailo Riabets, Daniel Rueckert, Benedikt Wiestler, Anke Meyer-Baese, Sandeep Nagar

机构 * Technical University of Munich (TUM)(慕尼黑工业大学) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) Imperial College London(帝国理工学院) Florida State University(佛罗里达州立大学) Institute for Advanced Study, TUM (TUM-IAS)(慕尼黑工业大学高等研究院) TUM University Hospital(慕尼黑工业大学医院)

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

AI总结 该研究针对大规模多模态MRI的存储与I/O问题,采用JPEG2000或JPEG-LS压缩三维脑肿瘤MRI,在20:1压缩率下训练Wavelet Flow Matching模型,证实其合成质量与未压缩数据训练的模型相当,为可扩展三维MRI生成建模提供了实用方案。

Comments Accepted: MICCAI 2026 SASHIMI workshop

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2607.07581 2026-08-12 cs.CV 版本更新 90%

Cardiac MRI Through-Plane Super-Resolution Guided by Reference and Memory

基于参考和记忆引导的心脏MRI平面内超分辨率

Shaoming Pan, Chenchuhui Hu, Leon Axel, Meng Ye

机构 * University of Texas at Arlington(德克萨斯大学阿灵顿分校) New York University Grossman School of Medicine(纽约大学格罗斯曼医学院)

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

AI总结 研究针对临床心脏MRI平面间分辨率粗糙的问题,提出STRMSR框架,利用参考视图和中间结果重建高分辨率心脏容积,通过粗到细匹配、动态特征聚合等方法,在WHS数据集实验中,相比基线在不同上采样因子下有一致改进。

Comments 8 pages, 3 figures 2 tables (accepted In International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) Workshop STACOM, 2026 (oral))

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2608.11076 2026-08-12 cs.CV 新提交 90%

Foundation Model-Enabled Efficient Data Sampling (FEEDS): A label-efficient training strategy for pan-cancer, multi-tracer PET/CT datasets

基于基础模型的高效数据采样(FEEDS):用于泛癌、多示踪剂PET/CT数据集的标签高效训练策略

Biratal Raj Wagle, Bashirul Azam Biswas, Grant Chau, Matthew E. Maeder, Muhammad Azeem Arshad, Michael S. Leapman, James B. Yu, Indrani Bhattacharya

机构 * Geisel School of Medicine at Dartmouth(达特茅斯盖泽尔医学院) Dartmouth Hitchcock Medical Center(达特茅斯-希区柯克医疗中心) Yale University(耶鲁大学)

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

AI总结 该研究提出FEEDS策略,利用视觉基础模型嵌入选择信息性和多样性未标注病例,在减少70%标注负担时达到全标注训练性能,解决了PET/CT病灶分割的标签稀缺问题。

Comments Code is publicly available on https://github.com/Image-and-Multimodal-Data-Analytics/FEEDS

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2608.10343 2026-08-12 cs.CV physics.med-ph 新提交 90%

ENCORE: Efficient Noise Context-Aware Representation for Low-Dose CT Denoising

ENCORE:面向低剂量CT去噪的高效噪声上下文感知表示

Minwoo Yu, N. Robert Bennett, Jongduk Baek, Adam S. Wang

机构 * Yonsei University(延世大学) Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 针对低剂量CT去噪的传统模型未适配CT噪声特性的问题,提出ENCORE框架,含FlyingConv模块,实现去噪质量与效率提升,还可进行零样本条件去噪。

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2608.10170 2026-08-12 cs.CV physics.med-ph 新提交 90%

Motion Artifact-Aware Self-Supervised Representation Learning for 3D Brain MRI Motion Artifact Reduction

面向3D脑部MRI运动伪影去除的感知运动伪影的自监督表示学习

Mojtaba Safari, Shansong Wang, Zach Eidex, Matthew Goette, Tonghe Wang, Zhen Tian, Xiaofeng Yang

机构 * The University of Chicago(芝加哥大学) Emory University(埃默里大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Memorial Sloan Kettering Cancer Center(纪念斯隆凯特琳癌症中心)

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

AI总结 提出SSRL-MAR自监督框架,无需配对数据或运动标签,在模拟和活体数据集上实现3D脑部MRI运动伪影去除,性能接近理想监督模型,可提升神经解剖学一致性。

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2608.10225 2026-08-12 physics.app-ph 新提交 89%

A Concept of LNA with Low Input Impedance Using Common Base BJT for Low-Field MRI

用于低场MRI的基于共基极BJT的低输入阻抗LNA概念

Aleksei A. Nasonov, Mikhail V. Murzin, Nikolay V. Anisimov, Vasily S. Severikov, Anna A. Dyatlovich, Anna A. Hurshkainen, Georgiy A. Solomakha

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn)

AI总结 该研究针对低场MRI中低输入阻抗LNA匮乏的问题,提出基于双极型晶体管共基极电路的低成本LNA,经测试其性能优于商用产品,适配低场MRI应用。

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2604.02053 2026-08-12 physics.med-ph 版本更新 89%

Terbium-149 PET/CT: First Quantitative Imaging with a Clinical Long-Axial Field-of-View Scanner

149terbium PET/CT:首个临床长轴视野扫描仪的定量成像

Lorenzo Mercolli, Pascal V. Grundler, Anzhelika N. Moiseeva, Lars Eggimann, Saverio Braccini, Ulli Köster, Nicholas P. van der Meulen

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn)

AI总结 本文评估了149terbium在临床长轴视野PET/CT系统中的成像性能和定量准确性,发现其定量精度可与18F的EARL标准2相媲美,展示了149terbium在靶向α治疗中的应用潜力。

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2608.10173 2026-08-12 cs.CV 新提交 81%

DoseBridge: Denoising Diffusion Bridge Model for Dose Prediction in Lung Intensity-Modulated Proton Therapy

DoseBridge:用于肺调强质子治疗剂量预测的去噪扩散桥模型

Zerun Zhang, Xiaoda Cong, Xiangkun Xu, Peter Y. Chen, Xuanfeng Ding

机构 * Corewell Health William Beaumont University Hospital(Corewell Health William Beaumont大学医院)

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

AI总结 研究针对肺调强质子治疗剂量预测问题,提出DoseBridge去噪扩散桥模型,融合CT与射野几何信息,在52例患者数据上的多项指标优于对比模型,为放疗剂量预测提供新方法。

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2606.00078 2026-08-12 cs.CV cs.AI 版本更新 81%

Flow-Based Generative Modeling for Optimizing Sampling Policies in Compressed Sensing Applications

基于流的生成建模优化压缩感知应用中的采样策略

Roman Pavelkin, Luis A. Zavala-Mondragon, Christiaan G. A. Viviers, Fons van der Sommen

机构 * Eindhoven University of Technology(埃因霍温理工大学)

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

AI总结 提出一种任务感知的基于流的生成框架,通过训练流模型优化压缩感知中的子采样掩码,显著提升图像分类、重建和MRI加速的性能。

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2608.11117 2026-08-12 physics.med-ph cond-mat.mtrl-sci 新提交 80%

T1, T2, and complex permittivities of hydrogels, paramagnetic salt solutions, and oils at 0.35, 1.5, and 3 Tesla

水凝胶、顺磁盐溶液及油在0.35T、1.5T、3T下的T1、T2及复介电常数

H Michael Gach, Kerri Prinos, Hannah Sechaga

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究测量了水凝胶等MRI体模成分在不同磁场下的T1、T2及复介电常数,筛选出适合高场低介电体模的油类及多种优良水凝胶候选材料。

Comments 37 pages, 15 Tables, 23 Figures

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2608.11165 2026-08-12 cond-mat.mtrl-sci 新提交 80%

Structural, Optical and Magnetic Properties of Superparamagnetic Fe3O4@TiO2 and Fe3O4@SiO2@TiO2 CoreShell Nanostructures

超顺磁性Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构的结构、光学与磁学性质

Wagner Henrique Gamas, Rosana R. Rangela, Grecia Alejandra Gomez-Iriarteb, Sergio Seabra. Pablo, L. Bernardo

专题命中 医学影像 :MRI(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究合成并表征Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构,通过多种表征手段分析其性质,证实该类结构可作为多模态癌症治疗的多功能平台,具备MRI、磁热疗及光疗等应用潜力。

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2608.07616 2026-08-12 cs.CV 版本更新 77%

HSMLA: Hierarchical Softmax Multi-scale Linear Attention for Efficient Vision Transformers

HSMLA:用于高效视觉Transformer的分层Softmax多尺度线性注意力

Dong Liu, Yanxuan Yu, Renata Borovica-Gajic, Tong Geng, Ying Nian Wu

机构 * University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Columbia University(哥伦比亚大学) The University of Melbourne(墨尔本大学)

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

AI总结 针对视觉Transformer高分辨率密集预测的计算开销问题,提出HSMLA,结合多类注意力机制与深度卷积,在多项任务上实现精度与效率的优异平衡。

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2607.25589 2026-08-12 cs.CV cs.AI cs.CL 版本更新 74%

Forensic Reproducibility Audit of a Radiology Vision-Language Model Benchmark: From Intended Protocol to Released Artifact

放射学视觉语言模型基准的法证可重复性审计:从预期协议到发布工件

Mateusz Kozłowski

专题命中 医学影像 :radiology(title);分类 cs.CV

AI总结 对胸部X光视觉语言模型试点进行法证可重复性审计,追踪提示绑定等多方面情况,发现存在图像渲染、数据分割等问题,重建队列改变统计值,撤回原声明并指定机器可验证控制。

Comments Withdrawn by the author. On further review, the archived artifacts underlying this audit are too incomplete to support the reported statistics, and the paper's conclusions do not follow from the available evidence. The work is withdrawn in full; earlier versions should not be cited

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2608.10084 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 73%

When Repository Labels Are Not Image-Level Truth: A Supervision Auditing Framework for Chest Radiograph AI

当仓库标签并非图像级真值:面向胸部X光AI的监督审计框架

Yesika Alexandra Agudelo-Londoño, Jhon Wilmer Pino-Román, Brahian Carrera Rodríguez, José Miguel Castañeda-Bedoya, Juan Pablo Gómez-López, Aura C. Puche-Sarmiento, Niharika S. D'Souza, Juan Sebastian Osorio-Valencia, Jon E. Duque-Grajales, Jazmín Ximena Suárez-Revelo, Jorge Mario Vélez-Arango, Gabriel Castrillón

专题命中 医学影像 :medical AI(abstract);radiology(abstract);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 针对胸部X光仓库标签非图像级真值的问题,提出RSA框架,以MIMIC-CXR心脏肥大数据为例发现其标签与专家评估一致性极低,用专家精选队列训练的DenseNet121模型达0.853的ROC-AUC,强调监督审计的重要性。

Comments Accepted (oral) at the 3rd MICCAI Student Board (MSB) EMERGE Workshop, MICCAI 2026. This is the authors' version; the final authenticated version will appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 10 pages, 3 figures

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2608.10001 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 73%

Implicit representations are dead. Long live explicit primitives!

隐式表示已死!显式基元万岁!

Nil Stolt-Ansó, Maik Dannecker, Wenqi Huang, Andras Jakab, Daniel Rueckert

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文针对医学影像,对比评估了高斯显式基元与隐式神经表示,发现高斯表示重建性能相当或更优,且计算成本更低,有望成为医学影像领域的研究方向。

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2608.10131 2026-08-12 cs.CV cs.LG 新提交 73%

P3CA: Encoder-Agnostic Interpretation of Vision Foundation Model Embeddings via Spatial Probing

P3CA:通过空间探测实现与编码器无关的视觉基础模型嵌入解释

Amoon Jamzad, Dilakshan Srikanthan, Faranak Akbarifar, Nooshin Maghsoodi, Parvin Mousavi

机构 * School of Computing, Queen’s University(女王大学计算学院)

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

AI总结 针对视觉基础模型嵌入难以解释的问题,提出与编码器无关的P3CA方法,通过空间提示实现局部探测,在多类数据上验证其可揭示局部结构、提升病理判别能力等贡献。

Comments 10 pages, 5 figures, 1 table. Accepted at the iMIMIC Workshop, MICCAI 2026. This arXiv version is the pre-peer-review author manuscript

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2608.10488 2026-08-12 math.ST stat.ML stat.TH 新提交 67%

Tensor-normal maximum likelihood estimation at the operator-norm sample threshold

算子范数样本阈值下的张量正态极大似然估计

Hengzhi He, Guang Cheng

专题命中 医学影像 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文针对协方差为克罗内克积的高斯张量,将张量正态极大似然估计的样本阈值中$d_{\rm max}$的三次依赖改进为二次依赖,达到信息论最优,解决了前期工作提出的开放问题。

Comments Work in Progress

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2608.10044 2026-08-12 physics.chem-ph 新提交 67%

SABRE Hyperpolarization of Unmodified Amino Acids in Partially Aqueous Media: L-[1-13C]-Valine as a Model System

部分水相介质中未修饰氨基酸的SABRE超极化:以L-[1-13C]-缬氨酸为模型体系

Oksana A. Bondar, Thomas B. R. Robertson

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究以L-[1-13C]-缬氨酸为模型,利用SABRE技术实现部分水相介质中未修饰氨基酸的13C超极化,在1.1 T台式NMR上获超60倍信号增强,为其应用于甘氨酸提供初步证据。

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2512.08318 2026-08-12 quant-ph 版本更新 67%

Photonic Quantum-Accelerated Machine Learning

光子量子加速机器学习

Markus Rambach, Abhishek Roy, Alexei Gilchrist, Akitada Sakurai, William J. Munro, Kae Nemoto, Andrew G. White

专题命中 医学影像 :medical image(abstract);biomedical(abstract)

AI总结 利用玻色采样提升机器学习性能,实现高维量子指纹和在多种数据条件下均表现优异的加速与可扩展性。

Comments 10 pages, 6 figures; Supplemental Material: 7 pages, 4 figures

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2608.07299 2026-08-12 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

EliSeg: Verified Target Construction for Report-Grounded Abnormality Segmentation

EliSeg:面向报告驱动的异常分割的经验证目标构建

Chengyi Peng, Haoyu Yang, Meixing Shi, Yuxiang Cai, Yankai Jiang

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

AI总结 本文针对放射学报告未指定分割目标的问题,提出EliSeg框架,通过提议-验证-修订机制实现报告驱动的异常分割,在MIMIC-CXR-ILS等数据集上性能优于现有方法。

Comments Minor revision: fixed author metadata rendering in the arXiv HTML version

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2608.10769 2026-08-12 math.DG math.OC 新提交 50%

A Framework for Joint Affine and Diffeomorphic Image Registration

联合仿射与微分同胚图像配准的框架

Anton François, Rayane Mouhli, Thomas Pierron

专题命中 医学影像 :MRI(abstract_cn)

AI总结 该研究提出联合仿射-微分同胚图像配准框架,含FA和DA模型,优化策略结合渐进仿射丰富与变分加权,在Dice重叠度上优于CARL等基线模型。

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2604.05612 2026-08-12 hep-ph nucl-th 版本更新 50%

Non-universality of color transparency onset in pion and kaon electroproduction

介子和kaon颜色透明度的正规范和通道依赖性形成动力学

Byung-Geel Yu, Tae Keun Choi, Kook-Jin Kong

专题命中 医学影像 :CT(abstract)

AI总结 介子和kaon电产生数据揭示了颜色透明度起始的两个特征:正规范在两种反应中作用不同,且介子透明度由量子扩散模型解释,而kaon数据则显示不同的介子形成动力学。

Comments 5 pages, 1 figure

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2. 临床大模型 2 篇

2508.13831 2026-08-12 stat.ML cs.LG 版本更新 57%

Smooth Flow Matching for Synthesizing Functional Data

平滑流匹配用于合成函数数据

Jianbin Tan, Anru R. Zhang

机构 * Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University(杜克大学生物统计与生物信息学系) Department of Computer Science, Duke University(杜克大学计算机科学系)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出平滑流匹配框架,解决函数数据生成中的隐私、稀疏采样等挑战,通过高效方法生成高质量数据,适用于医疗记录等场景。

Comments Accepted for publication in The Annals of Statistics

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2608.11033 2026-08-12 cs.MA 新提交 50%

Who Are You Explaining To? A Multi-Agent System for Audience-Aware XAI Narratives

你在向谁解释?面向受众感知的XAI叙事多智能体系统

Francesco Musicco, Danilo Danese, Giuseppe Fasano, Angela Lombardi, Alberto Carlo Maria Mancino, Tommaso Di Noia

专题命中 临床大模型 :medical AI(abstract)

AI总结 针对现有XAI叙事无法适配不同受众的问题,提出XstrAI多智能体框架,结合三类LLM智能体与修正循环,在糖尿病、中风风险预测任务中,其叙事适配性与保真度优于多数基线。

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