Multi-layer Representation Learning for Medical Concepts
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV
Comments 20 pages book chapter of Dagstuhl Seminar 09251 "Scientific Visualization 2011" book http://www.dagstuhl.de/09251
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 9 pages, 8 figures
Journal ref Brain Topography, vol. 11, no. 3, pp. 201, 1999
专题命中 临床大模型 :MRI(abstract);biomedical(journal_ref)
Journal ref Volume: 70 Issue: 11, November 2023, IEEE Transaction on Biomedical Engineering
专题命中 临床大模型 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV;medical image(comments)
Comments Accepted to the Augmented Environments for Computer-Assisted Interventions (AE-CAI) Workshop at the Medical Image Computing and Computer-Assisted Interventions (MICCAI) Conference 2024
专题命中 临床大模型 :CT(abstract);medical image(comments)
Comments 10 pages, 3 figures. This paper has been accepted for publication at the 2024 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions
专题命中 临床大模型 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV;radiology(comments)
Comments Radiology: Artificial Intelligence (2023). Code available under https://github.com/biomedia-mira/cxr-foundation-bias/
专题命中 临床大模型 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV;radiology(comments)
Comments Paper invited for the first issue of Meta-Radiology
专题命中 临床大模型 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV;medical image(comments)
Comments Accepted in the Statistical Atlases and Computational Modeling of the Heart (STACOM) workshop, part of the 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2022. To be published in a Lecture Notes in Computer Science proceeding published by Springer
专题命中 临床大模型 :CT(abstract);radiology(comments)
Comments 10 pages, 11 figures, 2 tables, accepted for publication in The British Journal of Radiology
Journal ref Br J Radiol 2020; 93: 20190420
专题命中 临床大模型 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV;biomedical(comments)
Comments Paper was accepted at the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2020)
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);medical image(comments)
Comments Accepted for the Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2019
专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract,journal_ref)
Journal ref VII Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB 2016, Oct 2016, Bucaramanga, Colombia. pp.405 - 408, 2017
专题命中 临床大模型 :CT(abstract);medical image(journal_ref)
Journal ref Medical Image Analysis 14, 3 (2010) 303-17
专题命中 临床大模型 :CT(abstract);medical image(journal_ref)
Journal ref Medical Image Analysis 14, 3 (2010) 303-17
利用生活质量评分指导前列腺放射治疗剂量的机器学习方法
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文通过机器学习探索放射治疗与术后胃肠泌尿功能的关系,利用数据增强和迁移学习训练模型,确定各器官的辐射剂量阈值,发现直肠区域辐射影响生活质量评分。
Journal ref Computers in Biology and Medicine Volume 129, 104127, (2021)
自主代理协调数字孪生(AADT):利用OpenClaw框架实现罕见遗传病中的状态同步
机构 * Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children's Hospital of Philadelphia(费城儿童医院雷蒙德·G·佩雷尔曼细胞与分子治疗中心) ; Applied Mathematics and Computational Science Graduate Program, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学研究生项目) ; Bioengineering Graduate Program, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学生物工程研究生项目) ; Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center(哥伦比亚大学欧文医学中心生物医学信息学系) ; Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院病理学与实验医学系)
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出基于OpenClaw框架的自主代理协调数字孪生框架,通过持续监控数据流和自动化工作流,实现医疗数字孪生状态与纵向表型更新和进化基因组知识的同步,提升罕见病诊断和疾病进展建模的准确性。
连接神经科学与人工智能:适应性、文化敏感的技术革新失语症康复
机构 * A*STAR Institute for Infocomm Research (I2R)(A*STAR信息与通信研究所(I2R))
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文探讨失语症康复中神经科学与AI技术的结合,提出适应性、文化敏感的数字疗法原型,以提升患者参与度并改进康复效果。
Comments 12 pages, 2 figures, Proceedings of the 20th International Conference on linguistic resources and tools for natural language processing (ConsILR 2025)
FusionNet:一种用于4D心脏模型的帧插值网络
机构 * Kyushu University(九州大学) ; Okayama University(冈山大学) ; Örebro University(欧雷布罗大学)
专题命中 临床大模型 :medical image(comments,journal_ref);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出FusionNet网络,通过短时间CMR图像获取高时间分辨率的4D心脏运动,实验表明其Dice系数超过0.897,优于现有方法。
Comments This is the authors' version. The final authenticated version is available online at https://doi.org/10.1007/978-3-031-47425-5_4. Published in Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2023 Workshops
Journal ref Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2023 Workshops. MICCAI 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14394. Springer
一种用于非侵入性患者特异性心脏瓣膜叶let应变估计的几何特征追踪方法
专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出了一种基于几何特征追踪的方法,用于非侵入性量化心脏瓣膜叶let应变,通过整合几何参考图谱和改进的配准算法,提高了对瓣膜形态和应变的准确评估。
生物力学引导的图像配准用于患者特异性主动脉瓣应变分析
专题命中 临床大模型 :CT(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出一种结合有限元法的图像配准方法,用于患者特异性主动脉瓣应变分析,提高生物力学评估的准确性。
创伤所致双面无力伴感觉异常(BFP)病例报告
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文报告了一例因头部创伤导致的双面无力伴感觉异常(BFP)病例,首次描述了该罕见GBS变种的诊断与治疗过程。
Comments 5 pages,4 figures,1083 words
患者并非静态文档:一种用于纵向电子健康记录的world model训练范式
专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出SMB-Structure模型,通过结合联合嵌入预测架构和next-token预测,学习捕捉疾病动态的嵌入,实现对高异质性复杂任务的竞争力表现。
针对阿尔茨海默病病理相互作用的协同作用:联合治疗的合理性与前景
专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文探讨了阿尔茨海默病中Abeta、tau和神经炎症病理的协同作用,强调联合治疗在疾病修正中的潜力及未来精准医学的发展方向。
Comments 58 pages
阿尔茨海默病的系统性病理网络模型与组合干预策略
专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出系统性病理网络模型与组合干预策略,针对阿尔茨海默病的多病理因素,探索多目标治疗和精准医学的未来方向。
Comments 23 pages
一种紧凑型、数据记录的呼吸气体分析仪
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出了一种紧凑型、经济型呼吸气体分析仪,通过测量呼出气体中的相关气体和质量流量,实现对呼吸系统状态的早期诊断。
机构 * Clinical Augmented Intelligence, Massachusetts General Hospital, Boston, MA 02114, USA(临床增强智能,麻省总医院,波士顿,马萨诸塞州,02114,美国) ; Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA 02114, USA(医学部,布里洛妇女医院,波士顿,马萨诸塞州,02114,美国) ; Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA 02114, USA(神经病学部,麻省总医院,波士顿,马萨诸塞州,02114,美国)
专题命中 临床大模型 :medical AI(abstract);分类 q-bio
Comments This study has been supported by grants from the National Institutes of Health: The National Institute on Aging R01AG074372 and The National Institute of Allergy and Infectious Diseases R01AI165535
机构 * Standard Model Biomedicine(标准模型生物医学)
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);分类 q-bio