医学 AI

An improved sex specific and age dependent classification model for Parkinson's diagnosis using handwriting measurement

Ujjwal Gupta, Hritik Bansal, Deepak Joshi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio、eess.SP

Comments Journal of Computer Methods and Programs in Biomedicine(Accepted on 27 December 2019)

Mining fMRI Dynamics with Parcellation Prior for Brain Disease Diagnosis

Xiaozhao Liu, Mianxin Liu, Lang Mei, Yuyao Zhang, Feng Shi, Han Zhang, Dinggang Shen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 q-bio、eess.IV；biomedical(comments)

Comments 5 pages, 2 figures, conference paper, accepted by IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2023

Dementia Etiology Diagnosis via Collaborative Meta Knowledge Enhancement

通过协作元知识增强进行痴呆病因诊断

Siyuan Du, Mengxi Chen, Xinyang Jiang, Zilong Wang, Jiangchao Yao, Dongsheng Li, Ya Zhang, Lili Qiu, Yanfeng Wang

机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） ； Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学协同媒体网络创新中心） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 针对痴呆病因诊断中因数据异质性导致的挑战，提出协作元知识增强（COME）框架，将多中心采集语义等作为异质性感知嵌入注入Transformer架构，并设计优化方案。该方法在多队列中性能达最优，有良好泛化能力，还能与生物标志物及临床严重程度一致。

FE-MCFormer: a novel time-frequency interpretable architecture for machinery fault diagnosis under strong noise environments

FE-MCFormer：一种用于强噪声环境下机械故障诊断的新型时频可解释架构

Yuhan Yuan, Xiaomo Jiang, Haibin Yang, Haixin Zhao, Shengbo Wang, Xueyu Cheng, Jigang Meng

机构 * School of Energy and Power Engineering（能源与动力工程学院） ； State Key Lab of Structural Analysis, Optimization and CAE Software for Industrial Equipment（结构分析、优化与工业设备CAE软件国家重点实验室） ； Provincial Key Lab of Digital Twin for Industrial Equipment（工业设备数字孪生省级重点实验室） ； College of Arts and Sciences, Clayton State University（艺术与科学学院，克莱顿州立大学） ； Shenyang Blower Works Group Corporation（沈阳风机集团有限公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.SP

AI总结 针对强噪声环境下机械故障诊断问题，提出FE-MCFormer框架，通过频率自适应学习层抑制噪声、保留故障特征，用多尺度时频融合架构捕捉特征交互，实验证明该方法在低信噪比下诊断性能稳定且可解释。

Investigation of Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) Diagnosis Using Machine Learning Approaches

使用机器学习方法对多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断研究

Al Zadid Sultan Bin Habib, Md Asif Bin Syed, Md. Ekramul Islam, Tanpia Tasnim

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究利用机器学习方法结合独特特征选择算法预测多囊卵巢综合征，介绍结合特征工程和机器学习的数据驱动方法，经多种特征选择方法训练模型，结果显示经随机森林特征重要性和最高相关性选择十个特征的AdaBoost测试准确率最高。

Comments Published in 2023 5th International Conference on Sustainable Technologies for Industry 5.0 (STI), December 2023, Dhaka, Bangladesh

Model Confidence-Guided Multi-Image Fusion of Fundus Images for Diabetic Retinopathy Diagnosis

模型置信度引导的多图像融合眼底图像糖尿病视网膜病变诊断方法

Ananya Raghu, Anisha Raghu, Alice S. Tang, Yannis M. Paulus, Tyson N. Kim, Tomiko T. Oskotsky

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Wilmer Eye Institute, Department of Ophthalmology, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学威尔默眼科研究所） ； Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学生物医学工程系） ； Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California San Francisco（加州大学旧金山分校巴卡计算健康科学研究所） ； Department of Ophthalmology, University of California San Francisco（加州大学旧金山分校眼科系） ； Division of Clinical Informatics and Digital Transformation, University of California San Francisco（加州大学旧金山分校临床信息学与数字化转型 division） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 针对资源有限地区糖网病早期筛查需求，提出置信度引导的多图像融合框架，整合多眼底视图提升诊断置信度与准确率，性能优于传统图像质量级联流水线，适配低延迟移动筛查场景。

Expresso-AI: Explainable Video-Based Deep Learning Models for Depression Diagnosis

Expresso-AI: 基于可解释视频的深度学习模型用于抑郁症诊断

Felipe Moreno, Sharifa Alghowinem, Hae Won Park, Cynthia Breazeal

机构 * Media Lab MIT Cambridge, USA（媒体实验室 MIT 摄影实验室 美国剑桥） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出一种可解释的深度学习框架，通过微调动作识别预训练的DCNN，分析面部视频中的时空特征，生成显著性图以解释模型决策，同时提升抑郁症严重程度预测性能。

Comments 8 pages. Accepted at the 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). Code: https://github.com/felmoreno1726/Expresso-AI

Journal ref 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2023, pp. 1-8

GMN4AD: Graph Matching Network for Alzheimer's Disease Diagnosis with Test-Time Domain Adaptation using Multi-centered Structure Magnetic Resonance Imaging

GMN4AD：基于图匹配网络的阿尔茨海默病诊断与测试时域适应方法在多中心结构磁共振成像中的应用

Chen Zhao, Huan Huang, Yixin Xie, Jiajing Huang, Weihua Zhou

机构 * Department of Computer Science, Kennesaw State University（肯纳邦大学计算机科学系） ； Department of Information Technology, Kennesaw State University（肯纳邦大学信息技术系） ； School of Data Science and Analytics, Kennesaw State University（肯纳邦大学数据科学与分析学院） ； Department of Applied Computing, Michigan Technological University（密歇根技术大学应用计算系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出GMN4AD，利用图匹配网络建模异质脑图间关系，结合测试时域适应策略，在三个公共数据集上优于现有方法，实现鲁棒的AD诊断。

Fault Diagnosis Method Based on Scaling Law for On-line Refrigerant Leak Detection

基于缩放定律的故障诊断方法用于在线制冷剂泄漏检测

Shun Takeuchi, Takahiro Saito

机构 * Machine Discovery Technology Project Artificial Intelligence Laboratory Fujitsu Laboratories Ltd., Kanagawa, Japan ； Machine Learning Technology Project Artificial Intelligence Laboratory Fujitsu Laboratories Ltd., Kanagawa, Japan 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出了一种基于物理建模和空调系统控制机制的制冷剂泄漏故障诊断方法，通过推导与制冷剂泄漏相关的缩放定律，使模型能够适用于不同配置的空调系统，利用实验室的小规模离线故障测试数据估计缩放指数，并通过真实数据验证，证明了该方法在早期泄漏检测中的有效性。

Comments 8 pages, 6 figures

Journal ref 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)

Beyond Accuracy: Evaluating Efficiency, Robustness and Explainability in Deep Learning for Malaria Diagnosis

超越准确率：评估深度学习在疟疾诊断中的效率、鲁棒性和可解释性

Olivier Kanamugire, Kerol Djoumessi

机构 * African Institute for Mathematical Sciences（非洲数学科学研究所） ； Hertie Institute for AI in Brain Health（脑健康人工智能研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究在NLM-Malaria数据集上基准测试四种深度学习模型，联合评估预测性能、鲁棒性和事后可解释性，发现轻量级模型在性能上与重型模型相当，但可解释性在图像损坏下脆弱。

Comments Under review

Radial-Angular Geometry for Reliable Update Diagnosis in Noisy-Label Learning

径向-角向几何用于噪声标签学习中的可靠更新诊断

Ningkang Peng, Jingyang Mao, Xiaoqian Peng, Weiguang Qu, Yanhui Gu

机构 * Nanjing Normal University（南京师范大学） ； Nanjing University of Chinese Medicine（南京中医药大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于径向-角向几何的方法，用于在噪声标签学习中可靠地诊断更新，通过比较观测标签梯度与EMA教师诱导的参考梯度，区分对齐的困难清洁更新与由损坏标签引起的冲突更新。

Rabies diagnosis in low-data settings: A comparative study on the impact of data augmentation and transfer learning

狂犬病在数据有限环境中的诊断：数据增强与迁移学习影响的比较研究

Khalil Akremi, Mariem Handous, Zied Bouslama, Farah Bassalah, Maryem Jebali, Mariem Hanachi, Ines Abdeljaoued-Tej

机构 * University of Carthage, Engineering School of Statistics（卡塔尔大学统计工程学院） ； University of Tunis-El-Manar, Rabies Laboratory, Institut Pasteur de Tunis（突尼斯-埃尔-曼纳大学狂犬病实验室，突尼斯巴斯德研究所） ； University of Tunis-El-Manar, BIMS Laboratory (LR16IPT06), Institut Pasteur de Tunis（突尼斯-埃尔-曼纳大学BIMS实验室（LR16IPT06），突尼斯巴斯德研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文研究了数据增强和迁移学习在狂犬病诊断中的影响，提出了一种自动化诊断系统，利用四种深度学习架构和三种数据增强策略，验证了TrivialAugmentWide的有效性，并展示了EfficientNetB0在图像分类中的最佳性能。

Comments This work has been accepted for publication in ICMI IEEE Conference (04/2026)

Journal ref IEEE conference 2026

BAAI Cardiac Agent: An intelligent multimodal agent for automated reasoning and diagnosis of cardiovascular diseases from cardiac magnetic resonance imaging

BAAI心脏代理：一种智能多模态代理，用于从心脏磁共振成像自动推理和诊断心血管疾病

Taiping Qu, Hongkai Zhang, Lantian Zhang, Can Zhao, Nan Zhang, Hui Wang, Zhen Zhou, Mingye Zou, Kairui Bo, Pengfei Zhao, Xingxing Jin, Zixian Su, Kun Jiang, Huan Liu, Yu Du, Maozhou Wang, Ruifang Yan, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Lei Xu, Henggui Zhang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； Department of Radiology, Beijing Anzhen Hospital, Beijing Institute of Heart, Lung & Vascular Diseases, Capital Medical University（首都医科大学附属北京安贞医院放射科，北京市心肺血管疾病研究所） ； Department of MR, the First Affiliated Hospital, Henan Medical University（河南医科大学第一附属医院磁共振科） ； Department of Cardiology, Clinical Center for Coronary Heart Disease, Beijing Institute of Heart, Lung and Blood Vessel Disease, Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京安贞医院心内科，冠心病临床中心，北京市心肺血管疾病研究所） ； Department of Cardiac Surgery, Beijing Anzhen Hospital, Institute of Heart, Lung and Vascular Diseases, Capital Medical University（首都医科大学附属北京安贞医院心脏外科，心肺血管疾病研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出BAAI心脏代理，通过多模态智能系统实现心脏磁共振成像的端到端解读，实现了自动分割、功能量化、组织特征分析和疾病诊断，并在多个心血管疾病数据集上验证了其高准确率和高效性。

Towards Clinical Practice in CT-Based Pulmonary Disease Screening: An Efficient and Reliable Framework

迈向基于CT的肺部疾病筛查的临床实践：一种高效且可靠的框架

Qian Shao, Bang Du, Yixuan Wu, Zepeng Li, Qiyuan Chen, Qianqian Tang, Jian Wu, Jintai Chen, Hongxia Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shaoxing Tangtang Technology Co., Ltd.（绍兴唐唐科技有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出一种高效可靠的框架，通过簇基于采样和模糊性感知不确定性量化方法，在减少计算成本的同时保持诊断性能，实现快速准确的肺部疾病筛查。

Supervised Transfer Learning Framework for Fault Diagnosis in Wind Turbines

风力涡轮机故障诊断的监督迁移学习框架

Kenan Weber, Christine Preisach

机构 * Hochschule Karlsruhe - University of Applied Sciences（卡尔斯鲁厄应用技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出了一种基于异常空间的监督迁移学习框架，用于风力涡轮机故障诊断，通过多层感知机实现了高准确度的跨领域故障检测。

Comments 9 pages, 4 figures, to be published in: Upper Rhine AI Symposium (URAI) 2024

AutoLungDx: A Hybrid Deep Learning Approach for Early Lung Cancer Diagnosis Using 3D Res-U-Net, YOLOv5, and Vision Transformers

AutoLungDx：一种用于早期肺癌诊断的混合深度学习方法，使用3D Res-U-Net、YOLOv5和视觉Transformer

Samiul Based Shuvo, Tasnia Binte Mamun

机构 * Department of Biomedical Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（生物医学工程系，孟加拉国工程与技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本研究提出了一种混合深度学习方法，结合3D Res-U-Net、YOLOv5和视觉Transformer，用于在低资源环境下实现肺癌早期诊断和结节分类。

OMNI-Dent: Towards an Accessible and Explainable AI Framework for Automated Dental Diagnosis

OMNI-Dent：迈向一个可及且可解释的AI框架，用于自动化牙科诊断

Leeje Jang, Yao-Yi Chiang, Angela M. Hastings, Patimaporn Pungchanchaikul, Martha B. Lucas, Emily C. Schultz, Jeffrey P. Louie, Mohamed Estai, Wen-Chen Wang, Ryan H. L. Ip, Boyen Huang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Khon Kaen University（科恩卡恩大学） ； Minnesota State University（明尼苏达州立大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Kaohsiung Medical University（高雄医学院） ； Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 OMNI-Dent通过结合临床推理原则和视觉语言模型，提供一个数据高效且可解释的牙科诊断框架，帮助用户识别异常并判断是否需要专业评估。

EEG-MACS: Manifold Attention and Confidence Stratification for EEG-based Cross-Center Brain Disease Diagnosis under Unreliable Annotations

EEG-MACS: 用于基于EEG的跨中心脑部疾病诊断的流形注意力与置信度分层

Zhenxi Song, Ruihan Qin, Huixia Ren, Zhen Liang, Yi Guo, Min Zhang, Zhiguo Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen People's Hospital（深圳人民医院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Shenzhen Bay Laboratory（深圳湾实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 EEG-MACS通过流形注意力与置信度分层技术，提升跨中心脑部疾病诊断的准确性与鲁棒性。

Comments 15 pages, 9 figures. Oral presentation at ACM MM 2024

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (ACM MM '24), pp. 340-349, 2024

Smart Diagnosis and Early Intervention in PCOS: A Deep Learning Approach to Women's Reproductive Health

PCOS的智能诊断与早期干预：一种深度学习方法用于女性生殖健康

Shayan Abrar, Samura Rahman, Ishrat Jahan Momo, Mahjabin Tasnim Samiha, B. M. Shahria Alam, Mohammad Tahmid Noor, Nishat Tasnim Niloy

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.IV

AI总结 本文提出基于深度学习的PCOS卵巢超声图像分类系统，利用迁移学习和增强策略实现高准确率的自动诊断，提升医疗图像分析的透明度和实用性。

Comments 6 pages, 12 figures. This is the author's accepted manuscript of a paper accepted for publication in the Proceedings of the 16th International IEEE Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT 2025). The final published version will be available via IEEE Xplore

CortiNet: A Physics-Perception Hybrid Cortical-Inspired Dual-Stream Network for Gallbladder Disease Diagnosis from Ultrasound

CortiNet：一种融合物理感知的类人双流网络用于从超声波诊断胆囊疾病

Vagish Kumar, Souvik Chakraborty

机构 * Department of Applied Mechanics（应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence (ScAI)（人工智能学院） ； Indian Institute of Technology Delhi（德里印度理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 CortiNet通过融合物理感知的类人双流网络，实现高精度胆囊疾病诊断，具有轻量级和高效特征学习的特点。

Diagnosis Support of Sickle Cell Anemia by Classifying Red Blood Cell Shape in Peripheral Blood Images

通过分类外周血图像中的红细胞形状支持镰状细胞贫血诊断

Wilkie Delgado-Font, Miriela Escobedo-Nicot, Manuel González-Hidalgo, Silena Herold-Garcia, Antoni Jaume-i-Capó, Arnau Mir

机构 * Facultad de Ciencias Naturales y Exactas, Universidad de Oriente（自然科学与精确科学系，奥里ente大学） ； Balearic Islands Health Research Institute (IdISBa)（巴利阿里群岛健康研究 institutes（IdISBa）） ； Department of Mathematics and Computer Science, Universitat de les Illes Balears（数学与计算机科学系，巴利阿里群岛大学） ； Research Institute of Health Sciences (IUNICS)（健康科学研究院（IUNICS）） ； Computational biology and bioinformatics (BIOCOM) Research Group（计算生物学和生物信息学（BIOCOM）研究组） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于外周血图像分析的自动化方法，通过分类红细胞形状来支持镰状细胞贫血的诊断。

Fault Diagnosis and Quantification for Photovoltaic Arrays based on Differentiable Physical Models

基于可微物理模型的光伏阵列故障诊断与量化

Zenan Yang, Yuanliang Li, Jingwei Zhang, Yongjie Liu, Kun Ding

机构 * College of Mechanical and Electrical Engineering, Hohai University（河海大学机械与电子工程学院） ； Concordia Institute for Information Systems Engineering, Concordia University（康科德大学信息系统工程研究所） ； AAU Energy, Aalborg University（奥胡斯大学能源研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出基于可微物理模型的光伏阵列故障量化方法，通过梯度优化实现高精度故障诊断与量化。

Machine Learning and Transformers for Thyroid Carcinoma Diagnosis: A Review

机器学习与变换器在甲状腺癌诊断中的应用：综述

Yassine Habchi, Hamza Kheddar, Yassine Himeur, Mohamed Chahine Ghanem

机构 * Institute of Technology, University Center Salhi Ahmed, Naama, Algeria（阿尔及利亚纳马大学中心沙利·阿赫迈德技术学院） ； LSEA Laboratory, Electrical Engineering Department, University of Medea, 26000, Algeria（阿尔及利亚梅德亚大学电子工程系LSEA实验室） ； College of Engineering and Information Technology, University of Dubai, Dubai, UAE（阿联酋迪拜大学工程与信息技术学院） ； Cybersecurity Institute, Department of Computer Science, University of Liverpool, Liverpool, UK（英国利物浦大学计算机科学系网络安全研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.IV

AI总结 本文综述了利用机器学习和变换器进行甲状腺癌诊断的AI方法，探讨了其分类系统、数据集对比及未来发展方向。

Journal ref Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 115, January 2026

From Code to Field: Evaluating the Robustness of Convolutional Neural Networks for Disease Diagnosis in Mango Leaves

从代码到田间：评估卷积神经网络在芒果叶片疾病诊断中的鲁棒性

Gabriel Vitorino de Andrade, Saulo Roberto dos Santos, Itallo Patrick Castro Alves da Silva, Emanuel Adler Medeiros Pereira, Erick de Andrade Barboza

机构 * Institutetext: Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, AL, 57072-970, Brazil（计算机学院，阿拉加斯联邦大学） ； Institutetext: Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, 59078-900, Brazil（技术中心，里奥格兰德杜北联邦大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出评估CNN在芒果叶片疾病诊断中鲁棒性的方法，发现轻量级模型在退化条件下表现更优，强调了在农业中提升鲁棒性和效率的重要性。

Comments This work was presented at the BRACIS 2025 conference in Fortaleza

CIRCA: comprehensible online system in support of chest X-rays-based COVID-19 diagnosis

CIRCA：用于基于胸部X光片的新冠诊断的可解释在线系统

Wojciech Prazuch, Aleksandra Suwalska, Marek Socha, Joanna Tobiasz, Pawel Foszner, Jerzy Jaroszewicz, Katarzyna Gruszczynska, Magdalena Sliwinska, Jerzy Walecki, Tadeusz Popiela, Grzegorz Przybylski, Andrzej Cieszanowski, Mateusz Nowak, Malgorzata Pawlowska, Robert Flisiak, Krzysztof Simon, Gabriela Zapolska, Barbara Gizycka, Edyta Szurowska, POLCOVID Study Group, Michal Marczyk, Joanna Polanska

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 CIRCA系统基于胸部X光片开发，利用深度学习和放射组学特征，实现新冠诊断的可解释在线诊断支持。

Explainable machine learning for neoplasms diagnosis via electrocardiograms: an externally validated study

通过心电图进行肿瘤诊断的可解释机器学习：一项外部验证研究

Juan Miguel Lopez Alcaraz, Wilhelm Haverkamp, Nils Strodthoff

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本研究利用心电图和机器学习方法，开发了一种非侵入性肿瘤诊断方案，通过可解释的机器学习模型和Shapley值分析，实现了高诊断准确率并提供了肿瘤相关心血管变化的解释性洞察。

Comments Accepted by Cardio-Oncology BMC, 28 pages, 6 figures, code under https://github.com/AI4HealthUOL/CardioDiag

Estimation of Cardiac and Non-cardiac Diagnosis from Electrocardiogram Features

从心电图特征估计心脏和非心脏诊断

Juan Miguel Lopez Alcaraz, Nils Strodthoff

机构 * Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西特齐大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文利用ECG特征和人口特征训练XGBoost模型，实现了对23种心脏和21种非心脏诊断的高准确率预测，展示了ECG数据在诊断非传统心脏状况中的潜力。

Comments Accepted by Computer in Cardiology 2024, 4 pages, source code under https://github.com/AI4HealthUOL/CardioDiag

Adaptive Diagnostic Reasoning Framework for Pathology with Multimodal Large Language Models

Yunqi Hong, Johnson Kao, Liam Edwards, Nein-Tzu Liu, Chung-Yen Huang, Alex Oliveira-Kowaleski, Cho-Jui Hsieh, Neil Y. C. Lin

机构 * Computer Science Department, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校计算机科学系） ； Mechanical and Aerospace Engineering Department, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校机械与航空航天工程系） ； Department of Pathology, Tri-Service General Hospital, National Defense Medical Center, Taipei, Taiwan（台湾国防医学院三军总医院病理部） ； Department of Pathology, National Taiwan University Hospital, Taipei, Taiwan（台湾国立台湾大学医院病理部） ； Department of Pathology, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校大卫·Geffen医学院病理部） ； Bioengineering Department, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校生物工程系） ； Institute for Quantitative and Computational Biosciences, University of California, CA, USA（加州大学定量与计算生物科学研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

Efficient Automated Diagnosis of Retinopathy of Prematurity by Customize CNN Models

Farzan Saeedi, Sanaz Keshvari, Nasser Shoeibi

机构 * Department of Computer Science, Sultan Qaboos University（计算机科学系，苏丹·卡布斯大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sultan Qaboos University（电气与计算机工程系，苏丹·卡布斯大学） ； Eye Research Center, Mashhad University of Medical Sciences（眼科研究中心，马什哈德医科大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

Knowledge Distillation and Enhanced Subdomain Adaptation Using Graph Convolutional Network for Resource-Constrained Bearing Fault Diagnosis

Mohammadreza Kavianpour, Parisa Kavianpour, Amin Ramezani, Mohammad TH Beheshti

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Iran（电子与计算机工程系，塔里比亚特·莫达雷斯大学，伊朗） ； Faculty of Engineering and Technology, University of Mazandaran, Iran（工程与技术学院，马赞德兰大学，伊朗） ； Department of Medicine, Baylor College of Medicine, USA（医学系，贝勒医学院，美国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

Journal ref Knowledge-Based Systems, Volume 329, Part B, 4 November 2025, 114251