医学 AI

BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives

BiCA: 基于引用感知的生物医学密集检索

Aarush Sinha, Pavan Kumar S, Roshan Balaji, Nirav Pravinbhai Bhatt

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 BiCA通过利用引用链接生成引用感知硬负样本，提升生物医学领域密集检索性能，实现零样本检索和长尾主题的优越表现。

Comments Accepted for oral presentation at AAAI 2026

Two-Dimensional Tomographic Reconstruction From Projections With Unknown Angles and Unknown Spatial Shifts

从未知角度和未知空间位移的投影中进行二维断层成像重建

Shreyas Jayant Grampurohit, Satish Mulleti, Ajit Rajwade

专题命中 生物医学文本 ：CT(abstract)；biomedical(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出了一种能够处理未知角度和未知空间位移的二维断层成像方法，通过改进现有算法并结合三向交替最小化算法，实现了更优的重建效果。

Comments 5 pages, 2 figures, 1 table, submitted to the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)

Reactive near-field subwavelength microwave imaging with a non-invasive Rydberg probe

具有非侵入性Rydberg探针的反应近场子波长微波成像

Chaoyang Hu, Mingyong Jing, Zongkai Liu, Shaoxin Yuan, Bin Wu, Yan Peng, Tingting Li, Wenguang Yang, Junyao Xie, Hao Zhang, Liantuan Xiao, Suotang Jia, Linjie Zhang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 利用Rydberg原子的非破坏性性质，实现非侵入性的微波场子波长近场成像，提升空间分辨率和诊断应用精度。