医学 AI

A Personalized Computational Framework for Assessing the Sufficiency of Partially Observed Data in Healthcare AI models

用于评估医疗保健人工智能模型中部分观测数据充分性的个性化计算框架

Qingchu Jin, Felistas Mazhude, Jamie B. Rabb, Robert S. Kramer, Douglas B. Sawyer, Raimond L. Winslow

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

AI总结 该研究针对医疗保健人工智能模型部分观测数据问题，提出特征充分性分析（FSA），通过估计缺失变量分布来评估数据充分性，经案例研究验证其能进行患者特定评估、提供特征排序方法等，助力医疗人工智能系统部署。

Artificial Intelligence Across the Cardiac Amyloidosis Diagnostic Pathway: From Single-Modality Detection to Multimodal Clinical Integration

人工智能在心脏淀粉样变性诊断途径中的应用：从单模态检测到多模态临床整合

Diana Shadibaeva, Rochak Dhakal, Kui Zhang, Xiaofeng Yang, Saurabh Malhotra, Weihua Zhou

专题命中 诊断辅助 ：CT(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究心脏淀粉样变性诊断中人工智能的应用，按筛查、检测等临床任务综合相关研究，揭示其成熟度梯度，骨闪烁显像和SPECT/CT的二元检测及量化接近临床转化，亚型识别等任务尚处早期。

Comments Diana Shadibaeva and Rochak Dhakal contributed equally to this work. Total Pages = 35, No. of Figures = 4, No. of Tables on Manuscript = 1, Supplementary Tables = 6

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。

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。

Deep Vision in Smart Manufacturing: MODERN Framework for Intelligent Quality Monitoring and Diagnosis

智能制造中的深度视觉：用于智能质量监测与诊断的MODERN框架

Yicheng Kang, Yuling Jiao, Xin Geng, Mahesh Nagarajan

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

AI总结 本文提出用于智能质量监测与诊断的MODERN深度学习框架，结合Inception残差神经网络、迁移学习等技术，经理论证明最优收敛速率且实验表现优于现有方法，得出反直觉管理启示。

Less Annotation, More Interpretation: Prior-Guided Concept Bottleneck Models for Interpretable Cancer Imaging Diagnosis

少标注，多解释：用于可解释癌症影像诊断的先验引导概念瓶颈模型

Baoqiang Ma, Kenneth Gilhuijs

机构 * Image Sciences Institute（影像科学研究所） ； University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出先验引导的混合概念瓶颈模型，在0-20%的低概念标注场景下，可提升癌症影像诊断的概念AUC并保持诊断性能，同时降低标注负担。

Comments Accepted at the iMIMIC Workshop at MICCAI 2026

MoE Proxy Models for Low-Cost Failure Reproduction and Diagnosis in LLM RL Post-Training

用于LLM RL后训练中低成本故障复现与诊断的MoE代理模型

Yikai Wang, Chuansai Zhou, Yuhang Zhou, Weiqiang Wu, Cong Wu, Yue Deng, Ben Feng, Mingming Zhu, Beirong Zhou, Zhibin Wang, Sheng Zhong, Chen Tian, Wangze Zhang

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

AI总结 本文针对LLM RL后训练中故障复现成本高的问题，提出一种MoE代理模型构建方法，通过专家剪枝降低计算需求，可低成本复现故障并辅助诊断。

BREAD: Baseline-Referenced Explanations for Anomaly Diagnosis

BREAD：面向异常诊断的基线参考解释方法

Jiaqi Qiu, Rob Goedhart, Jannis Kurtz, Inez M. Zwetsloot

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Amsterdam Business School（阿姆斯特丹商学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有异常诊断方法的缺陷，提出可扩展的基线参考诊断方法BREAD，经数学保证和实验验证，其诊断结果比LIME更忠实准确，适用于AI前瞻性异常检测场景。

A Time-Frequency Dual-Domain Multi-Scale Convolutional Neural Network for Bearing Fault Diagnosis under Strong Noise

强噪声环境下轴承故障诊断的时频双域多尺度卷积神经网络

Yanxi Ding, Tingyue Jia

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

AI总结 针对强噪声下轴承故障诊断准确率下降问题，提出时频双域多尺度卷积神经网络，融合时域多尺度与频域抗噪特征，在CWRU数据集上强噪声下性能优于多个基准模型。

Performance of large language models in the optical diagnosis of colorectal polyps

大型语言模型在结直肠息肉光学诊断中的性能

Joshua C. Vences, William T. Tran, Nikko Gimpaya, Catharine M. Walsh, Rishad J. Khan, Robert Bechara, Asher C. Wiggins, Celine N. Rousan, Kaitlyn V. G. L. Morgado, Angie Ibrahim, Kevin H. M. Kuo, Daniel von Renteln, Alexander Hann, Dennis L. Shung, Michael A. Scaffidi, Charles Ménard, Joshua Landy, Samir C. Grover

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

AI总结 本研究评估Claude Opus 4等5款大型语言模型对结直肠息肉的光学诊断性能，发现其区分息肉亚型的准确率接近专家共识，但灵敏度与特异度未达ESGE标准，需进一步研究方可临床应用。

Comments 22 pages, 1 figure, 5 tables

Spectral Aliasing Pretext: A novel task for Self-Supervised fault diagnosis in rotating machinery

频谱混叠预文本：一种用于旋转机械自监督故障诊断的新任务

Victor Gialis, Maxime Metz, David Esteve, Abdenour Soualhi

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

AI总结 针对工业场景中故障诊断标注数据稀缺的问题，提出自监督学习方法SAP，通过欠采样振动数据创建折叠频谱训练Transformer重构展开频谱，在CWRU数据集上验证其结合线性探测的效果优于全监督训练。

ReGround: Restoring Visual Grounding in Multi-Step Reasoning through Self-Diagnosis and Visual Re-Examination

ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地

Lei Peng, Shuai Lv, Wei Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix

Open-Linguistic Concept Unified Learning for Cross-Site Interpretable Dermatology Image Diagnosis

面向跨站点可解释皮肤病图像诊断的开放语言概念统一学习

Chengyu Wu, Junpeng Tan, Wanxiang Luo, Yaqi Wang, Yandong Wen, Yefeng Zheng

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

AI总结 针对现有概念模型跨站点泛化差、适配FVLMs成本高的问题，提出开放语言概念统一学习框架UniCon，通过共享语义空间等三项创新实现多模态可解释皮肤病诊断，获顶级准确率且具备跨站点干预能力。

Comments accepted by ACM Multimedia 2026

Re-thinking Mammography Transfer Learning: The Dataset-Informed Transfer Learning (DITL) Framework for Breast Cancer Screening and Lesion Diagnosis

重新思考乳腺X线摄影转移学习：用于乳腺癌筛查和病变诊断的数据集知情转移学习（DITL）框架

Adarsh Bhandary Panambur, Siming Bayer, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（模式识别实验室，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） 纠错

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

AI总结 研究针对乳腺X线摄影分类性能提升难题，提出DITL框架，整合数据集难度信号与邻域监督，引入自适应组件，无需超参数调整，在大规模和小数据集上均有出色表现，建立了通用的乳腺X线摄影分类框架。

Comments 16 pages, 1 figure, 5 tables. Accepted and presented at the 10th International Conference on Computer Vision & Image Processing (CVIP 2025), IIT Ropar, India, 10-13 December 2025. The paper is currently in press for inclusion in the official conference proceedings. This preprint corresponds to the submitted manuscript and is made available pending publication of the final proceedings version

Out-of-Length Scene Text Recognition: A Two-Axis Diagnosis and a Training-Free Fix

超长场景文本识别：双轴诊断与无需训练的修复方法

Zobeir Raisi, John Zelek

机构 * Electrical Engineering Department, Chabahar Maritime University（恰巴哈尔海事大学电气工程系） ； Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系） 纠错

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

AI总结 研究超长场景文本识别问题，通过双轴诊断发现编码器宽度是主要失败模式，提出无需训练的旋转缩放等修复方法，推理时通过特定裁剪和对齐方式弥合差距，在长文本基准上取得高准确率，发布相关工具和代码。

Comments 39 pages, 10 tables, includes supplementary material (folded in as Appendix S1-S4). Code: https://github.com/zobeirraisi/chunk-decode-stitch

Physically Verifiable Evidence and LLM-Based Reporting for Bearing Fault Diagnosis

基于物理可验证证据和大语言模型的轴承故障诊断报告

Yuntong Chen, Jianyu Liu, Guobin Zhao, Ziang Wang, Chao Chen, Ju Huang, Xitian Tian, Lijiang Huang

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

AI总结 针对安全关键型机械系统中AI诊断的验证问题，提出诊断证据网络DENet，将输出扩展为结构化证据记录，包括分类、预测特征频率等，能检测误分类，还通过约束语言模型减少无根据声明率，提升诊断可靠性。

Bayesian uncertainty estimation improves clinical decision making in medical AI agents

贝叶斯不确定性估计改善医学人工智能代理中的临床决策

Frederik Hauke, Patrick Wienholt, Christiane Kuhl, Dyke Ferber, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * University Hospital RWTH Aachen（亚琛工业大学附属医院） ； Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院） ； TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(title)；medical image(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对医学图像分析机器学习模型缺乏置信度度量问题，采用蒙特卡洛随机失活获取认知不确定性信号，添加到点预测提高错误检测AUROC，在临床决策支持代理实验中，以特定形式传达该信号可降低误诊率，凸显其对决策的价值。

BRIDGE: Bottleneck-Aware Regulator-Set Inference and Diagnosis for Cooperative Gene Regulatory Recovery

BRIDGE：用于协同基因调控恢复的瓶颈感知调控因子集推断与诊断

Maryam Rahimimovassagh, Clayton Thomas Barham, Ivan Garibay, Niloofar Yousefi

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 研究针对协同基因调控依赖联合作用调控因子组，但多数基因调控网络推断方法输出两两调控因子-靶点排名的问题，引入BRIDGE框架及TRACE诊断套件，介绍其核心机制，指出该方法提升了多项指标，区分了相关不同目标。

BearingNAS: Obtaining In-Sensor Intelligent Fault Diagnosis Systems for Bearings Using a Laptop

BearingNAS：使用笔记本电脑获取用于轴承的传感器内智能故障诊断系统

Andrea Mattia Garavagno, Edoardo Ragusa, Paolo Gastaldo, Antonio Frisoli, Rodolfo Zunino

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

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

AI总结 研究利用BearingNAS框架，通过轻量级无导数搜索策略及单数据流搜索空间，针对微预算优化轴承故障诊断架构，在笔记本电脑CPU上运行，为意法半导体目标实现高诊断准确率，证明可将机器学习负载移至传感器封装内进行低成本故障诊断。

Comments Accepted to IEEE COINS 2026 in Special Session 7: Edge AI technologies

Angular Gaussian Supervised Contrastive Learning for Long-Tailed Electrocardiogram Arrhythmia Diagnosis

用于长尾心电图心律失常诊断的角高斯监督对比学习

Jin Dai, Qiuzhen Zhang, Chenyun Dai, Danmei Lan, Can Han

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Department of Neurology and Neurological Rehabilitation, Shanghai Yangzhi Rehabilitation Hospital, School of Medicine, Tongji University（同济大学医学院附属上海养志康复医院神经科与神经康复科） 纠错

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

AI总结 研究针对长尾心电图心律失常诊断问题，提出角高斯监督对比学习（AG-SCL），集成角高斯对比分支、自适应对数调整和尾部感知增强三个组件，在两个数据集上取得最佳宏观性能，增强对罕见心律失常敏感性并保持特异性。

Fine-Grained Open-Set Fault Diagnosis via Metric-Guided Time-Frequency Configuration Selection and Class-Specific Autoencoders

通过度量引导的时频配置选择和特定类自动编码器进行细粒度开放集故障诊断

Youngjae Jeon, Dongjin Lee

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

AI总结 研究旋转机械故障诊断，提出结合度量引导的时频配置选择与特定类自动编码器的细粒度开放集故障诊断方法，在轴承数据集实验中实现高 H 分数，大幅降低配置选择成本，支持准确开放集严重程度诊断。

Comments 42 pages, 25 figures, 14 tables

AnomExpert: Identifying and Selecting Anatomical Planes for Prenatal Ultrasound Anomaly Diagnosis

AnomExpert：用于产前超声异常诊断的解剖平面识别与选择

Jian Wang, Yang Yang, Ziheng Pan, Xiliang Zhu, Yuhan Zhang, Yanfeng Zhou, Dong Ni

机构 * Medical Ultrasound Image Computing (MUSIC) Lab, School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（医学超声图像计算（MUSIC）实验室，深圳大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Shenzhen University（深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Biomedical Engineering, Medical School, Shenzhen University（深圳大学医学院生物医学工程学院） ； School of Biomedical Engineering and Informatics, Nanjing Medical University（南京医科大学生物医学工程与信息学院） 纠错

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

AI总结 研究针对产前超声异常诊断，提出AnomExpert框架，利用可学习平面原型和疾病感知稀疏选择机制，仅通过病例级监督实现解剖平面识别与选择，实验显示其优于多种方法，提升了弱监督多平面产前超声异常分类效果。

Comments It has been accepted early by MICCAI2026

Deep4ge: DNN Training Trajectories for Fault Detection and Diagnosis

Deep4ge：用于故障检测与诊断的深度神经网络训练轨迹

Sigma Jahan

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

AI总结 研究针对深度学习系统因细微故障致训练行为改变的问题，提出Deep4ge基准数据集，通过59个适配程序生成14227次训练运行记录，含故障变体及相关特征，支持多种故障检测与诊断任务，并发布数据集与框架。

Comments Accepted at ICSME Data & Tool Track, 2026

Navigating Hierarchy: Hyperbolic Learning on Brain Graphs for Disorder Diagnosis

导航层次结构：用于疾病诊断的脑图双曲学习

Yapeng Li, Bo Jiang, Ziyan Zhang, Dongdong Chen, Zhengzheng Tu

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对现有脑图建模方法不足，提出双曲脑图学习（HLBG）框架，利用双曲空间层次几何建模脑网络层次关系，引入GaMamba模型，实验证明其优于现有方法，能识别疾病相关功能生物标志物。

Comments 12 pages, 5 figures

Onnes: A Physics-Grounded Multi-Agent LLM Simulator for Cryogenic Fault Diagnosis in Quantum Computing Infrastructure

昂内斯：用于量子计算基础设施低温故障诊断的基于物理的多智能体大语言模型模拟器

Praneeth Narisetty, Uday Kumar Reddy Kattamanchi, Shiva Nagendra Babu Kore

机构 * Onnes Research（昂内斯研究公司） 纠错

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

AI总结 研究针对量子计算基础设施中稀释制冷机故障诊断问题，提出基于物理的多智能体大语言模型模拟器昂内斯，通过数字孪生模拟结合真实数据与故障类别，经实验对比及优化提升分类准确率，实现对故障的有效监测与诊断。

Comments 18 pages, 14 figures, 10 tables. Code, data, and released run logs: https://github.com/Onnes-Research/onnes

Physics-Informed Graph Learning with Uncertainty Awareness for Open-Set Domain Generalization in Fault Diagnosis

用于故障诊断中开放集域泛化的具有不确定性感知的物理信息图学习

Jinfeng Zhu, Shiyu Long, Ye Yuan

机构 * College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 针对旋转机械故障诊断面临的未知故障类型和工况变化导致的域转移挑战，提出PGU - OD框架，通过设计物理信息谱注意力模块、构建不确定性感知自适应图学习机制及开发相关损失函数和推理策略，提升故障诊断性能。

Semantic Segmentation-Driven Image-Level Diagnosis of Liver Cancers in Hematoxylin and Eosin Histopathology Images

苏木精和伊红组织病理学图像中基于语义分割的肝癌图像级诊断

Ivica Kopriva, Dario Sitnik, Arijana Pacic, Karolina Krstanac, Irena Veliki Dalic, Marijana Popovic Hadzija

机构 * Division of Computing and Data Science, Ruđer Bošković Institute（鲁德·波斯科维奇研究所计算与数据科学部） ； Sitnik Ventures UG（Sitnik Ventures公司） ； Department of Pathology and Cytology, Dubrava University Hospital（杜布拉瓦大学医院病理科与细胞学部） ； Clinical Division for Pathology and Cytology, Clinical Hospital Center Zagreb（扎格雷布临床医院中心病理科与细胞学部） ； Division of Molecular Medicine, Ruđer Bošković Institute（鲁德·波斯科维奇研究所分子医学部） 纠错

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

AI总结 研究针对苏木精和伊红全切片图像自动化分析难题，提出基于语义分割的图像级诊断框架，用nnU-Net架构训练，验证其可支持病理学家优先选择免疫组化标记，降低诊断成本和周转时间。

Comments 42 pages; 6 figures, 9 tables