MedFedPure: A Medical Federated Framework with MAE-based Detection and Diffusion Purification for Inference-Time Attacks
MedFedPure: 基于MAE检测和扩散净化的医疗联邦框架用于推理时攻击防御
Mohammad Karami, Mohammad Reza Nemati, Aidin Kazemi, Ali Mikaeili Barzili, Hamid Azadegan, Behzad Moshiri
机构
*
School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院）
；
Max Planck Institute for Brain Research（马克斯·普朗克脑研究所在法兰克福）
；
School of Computer Engineering,University of Science and Technology (IUST)（科学技术大学（IUST）计算机工程学院）
；
Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系）
；
University of Waterloo（滑铁卢大学）
机构
*
Zhejiang University（浙江大学）
；
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
；
East China Normal University（华东师范大学）
；
Zhejiang Provincial People’s Hospital（浙江省人民医院）
；
National University of Singapore（新加坡国立大学）
Towards a more realistic evaluation of machine learning models for bearing fault diagnosis
迈向更现实的机器学习模型在轴承故障诊断中的评估
João Paulo Vieira, Victor Afonso Bauler, Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva
机构
*
Department of Electrical and Electronic Engineering, Federal University of Santa Catarina（电气与电子工程系，圣卡塔琳娜联邦大学）
；
Department of Mechanical Engineering, Federal University of Santa Catarina（机械工程系，圣卡塔琳娜联邦大学）
Inclusive Federated Learning Through Compliance-Weighted Noise Allocation in Healthcare AI
通过医疗保健人工智能中合规加权噪声分配实现包容性联邦学习
Santhosh Parampottupadam, Melih Coşğun, Sarthak Pati, Maximilian Zenk, Saikat Roy, Dimitrios Bounias, Benjamin Hamm, Sinem Sav, Ralf Floca, Klaus Maier-Hein
机构
*
German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心）
；
Heidelberg University（海德堡大学）
；
Bilkent University（比尔肯特大学）
；
Indiana University（印第安纳大学）
；
Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院）
；
MLCommons
机构
*
School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, China（西北工业大学计算机科学与工程学院）
；
School of Science and Technology, Hong Kong Metropolitan University, Hong Kong（香港 Metropolitan 大学科学与技术学院）
；
Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong（香港 Baptist 大学计算机科学系）
CommentsAccepted by BlockSys 2026. This version of the contribution has been accepted for publication, after peer review (when applicable) but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections
GIM-ENDO: A Multimodal Endoscopic Image and Video Dataset for Gastric Intestinal Metaplasia Morphology and Pathology
GIM-ENDO：用于胃肠化生形态与病理的多模态内镜图像和视频数据集
Mojgan Forootan, Mahziar Setayeshfar, Ali Darvishi, Mohammad Tashakoripour, Hamidreza Bolhasani
机构
*
Gastroenterology and Liver Disease Research Center, Research Institute for Gastroenterology and Liver Diseases, Shahid Beheshti University of Medical Sciences（沙希德·贝赫什提医科大学胃肠病与肝病研究中心，胃肠病与肝病研究所）
；
Iran University of Medical Sciences（伊朗医科大学）
；
Shiraz University of Medical Sciences（设拉子医科大学）
；
Gastroenterology Department, Amiralam Hospital, Tehran University of Medical Sciences（德黑兰医科大学阿米拉拉姆医院胃肠病科）
；
Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学科学与研究分校计算机工程系）
Clinician-Level Agreement Without Clinical Caution: LLM Evaluator Limits in Medical AI Benchmarking
临床医生级别的一致性缺乏临床谨慎：LLM评估者在医学AI基准测试中的局限性
William Philipp, Finn Fassbender, Daniel Fister, Thorsten Langer, Martje G. Pauly, Rebecca Herzog, Markus A. Hobert, Theresa Paulus, Alexander Baumann, Chi Wang Ip, Lukas L. Goede, Johanna Reimer, Sebastian Löns, Ronald Böck, Sebastian Fudickar
机构
*
University of Luebeck（吕贝克大学）
；
University of Tübingen（图宾根大学）
；
University Hospital Schleswig-Holstein（石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医院）
；
University Hospital Würzburg（维尔茨堡大学医院）
；
Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院）
；
Genie Enterprise Deutschland GmbH
First, do NOHARM: a medical safety benchmark and randomized study of physician and AI teaming on clinical consultations
首先，不伤害：迈向临床安全的大语言模型
David Wu, Fateme Nateghi Haredasht, Saloni Kumar Maharaj, Priyank Jain, Jessica Tran, Matthew Gwiazdon, Arjun Rustagi, Jenelle Jindal, Jacob M. Koshy, Vinay Kadiyala, Anup Agarwal, Bassman Tappuni, Brianna French, Sirus Jesudasen, Christopher V. Cosgriff, Rebanta Chakraborty, Jillian Caldwell, Susan Ziolkowski, David J. Iberri, Robert Diep, Rahul S. Dalal, Kira L. Newman, Kristin Galetta, J. Carl Pallais, Nancy Wei, Kathleen M. Buchheit, David I. Hong, Vartan Pahalyants, Ernest Y. Lee, Allen Shih, Tamara B. Kaplan, Vishnu Ravi, Sarita Khemani, Thomas A. Buckley, April S. Liang, Daniel Shirvani, Advait Patil, Nicholas Marshall, Kanav Chopra, Joel Koh, Adi Badhwar, Anastasia Perez, Austin J. Schoeffler, Mahbuba Tusty, Chase M. Walton, Liam G. McCoy, David J. H. Wu, Yingjie Weng, Sumant Ranji, Kevin Schulman, Nigam H. Shah, Jason Hom, Arnold Milstein, Arjun K. Manrai, Adam Rodman, Jonathan H. Chen, Ethan Goh
机构
*
Harvard Combined Dermatology Program（哈佛联合皮肤科项目）
；
Department of Dermatology, Mass General Brigham（麻省总医院皮肤科）
；
Harvard Medical School（哈佛医学院）
；
Stanford Center for Biomedical Informatics Research（斯坦福生物医学信息学研究中心）
；
Stanford University（斯坦福大学）
；
Division of Hospital Medicine, Department of Medicine, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医院医学科）
；
Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟医学科）
；
Beth Israel Deaconess Hospital–Plymouth（贝塞斯达德acons医院-普利茅斯）
；
Department of Medicine, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校医学科）
；
Department of Neurology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院神经科）
；
Department of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center（贝塞斯达德acons医学中心医学科）
；
Division of Cardiology, Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟心脏病科）
；
Department of Cardiovascular Medicine, Summa Health System（Summa健康系统心血管医学科）
；
Division of Allergy, Pulmonary, and Critical Care Medicine, Department of Medicine, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校医学科过敏、呼吸科和危重医学科）
；
Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院呼吸科和危重医学科）
；
Center for Immunology and Inflammatory Diseases, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院免疫和炎症疾病中心）
；
Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛Broad研究所）
；
Division of Pulmonary, Critical Care, and Sleep Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟呼吸科、危重医学科和睡眠医学科）
Benchmark Evaluation of Federated Learning on Multi-organ Images
多器官图像上联邦学习的基准评估
Junbin Mao, Xu Tian, Jianchun Zhu, Ludi Li, Jin Liu
机构
*
Hunan Provincial Key Laboratory on Bioinformatics, School of Computer Science and Engineering, Central South University（湖南生物信息省重点实验室，计算机科学与工程学院，中南大学）
；
Xinjiang Engineering Research Center of Big Data and Intelligent Software, School of software, Xinjiang University（新疆大数据与智能软件工程研究中心，软件学院，新疆大学）
Batch effects can impair federated learning in multi-center omics studies
批次效应可能会损害多中心组学研究中的联邦学习
Yuliya Burankova, Julian Klemm, Jens J. G. Lohmann, Anne Hartebrodt, Ahmad Taheri, Niklas Probul, Jan Baumbach, Olga Zolotareva
机构
*
Institute for Computational Systems Biomedicine, University of Hamburg（汉堡大学计算系统生物医学研究所）
；
Chair of Proteomics and Bioanalytics, TUM School of Life Sciences, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学生命科学学院蛋白质组学与生物分析系）
；
Department of Mathematics and Computer Science, University of Southern Denmark（丹麦南部大学数学与计算机科学系）
；
Biomedical Network Science Lab, Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔兰根-纽伦堡大学生物医学网络科学实验室）
；
Data Science in Systems Biology, TUM School of Life Sciences, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学生命科学学院系统生物学数据科学）
；
Institute of Clinical Molecular Biology (IKMB), Kiel University and University Medical Center Schleswig-Holstein（基尔大学与石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医学中心临床分子生物学研究所）
CommentsThe first two authors listed are joint first authors. The last two authors listed are joint last authors. 19 pages, 4 figures, 1 table, supplementary information
机构
*
TICO-AIST Cooperative Research Lab for Advanced Logistics, Japan（TICO-AIST先进物流联合研究实验室，日本）
；
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Japan（日本国家先进工业科学与技术研究院）
；
Visual Geometry Group, University of Oxford, UK（牛津大学视觉几何组）
Enhancing Blood Cells Classification using Hybrid Quantum Neural Networks
使用混合量子神经网络增强血细胞分类
Guilherme Cruz, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Gabriel Falcao, Muhammad Shafique
机构
*
Center for Quantum and Topological Systems, NYUAD Research Institute, New York University Abu Dhabi, UAE（阿布扎比纽约大学NYUAD研究机构量子与拓扑系统中心）
；
Science Division, New York University Abu Dhabi, UAE（阿布扎比纽约大学科学学院）
Addressing Benchmarking Gaps in Large Language Models for Health and Medicine with Dynamic Red-Teaming
超越基准：动态、自动和系统化的红队代理用于可信的医疗语言模型
Jiazhen Pan, Bailiang Jian, Paul Hager, Yundi Zhang, Che Liu, Friederike Jungmann, Hongwei Bran Li, Julian Canisius, Chenyu You, Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fenglin Liu, Yuyuan Liu, Niklas Bubeck, Moritz Knolle, Chen, Chen, Christian Wachinger, Zhenyu Gong, Cheng Ouyang, Georgios Kaissis, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert
机构
*
Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学）
；
University of Oxford（牛津大学）
；
TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院）
；
Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
；
Harvard Medical School（哈佛医学院）
；
Stony Brook University（史泰兹布鲁克大学）
；
Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心）
；
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
Attention mechanisms and transfer learning for robust peach leaf damage classification under domain shift
域偏移下基于注意力机制和迁移学习的鲁棒桃叶损伤分类
Adrián Cánovas-Rodriguez, Miguel A. González-Illán, Maria Fernanda García-Cruz, Pedro Nortes Tortosa, José Salvador Rubio-Asensio, Miguel A. Zamora Izquierdo, Juan Antonio Martínez Navarro, Antonio F. Skarmeta
机构
*
Department of Information and Communication Engineering（信息与通信工程系）
；
University of Murcia（穆尔西亚大学）
；
Department of Irrigation, Centro de Edafología y Biología Aplicada del Segura CEBAS-CSIC（灌溉系，塞格拉应用土壤学与生物技术中心CEBAS-CSIC）
