医学 AI

Rescind: Countering Image Misconduct in Biomedical Publications with Vision-Language and State-Space Modeling

Rescind: 通过视觉-语言和状态空间建模对抗生物医学出版物中的图像不当行为

Soumyaroop Nandi, Prem Natarajan

专题命中 医疗多模态 ：biomedical(title,abstract)；medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Rescind通过视觉-语言和状态空间建模方法，提出首个生物医学图像伪造生成与检测框架，实现高精度伪造定位与验证。

An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease

可解释的生成多模态神经影像-基因组框架用于解码阿尔茨海默病

Giorgio Dolci, Federica Cruciani, Md Abdur Rahaman, Anees Abrol, Jiayu Chen, Zening Fu, Ilaria Boscolo Galazzo, Gloria Menegaz, Vince D. Calhoun

机构 * Department of Computer Science, University of Verona（威尼斯大学计算机科学系） ； Department of Engineering for Innovation Medicine, University of Verona（威尼斯大学创新医学工程系） ； Tri-Institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, Emory University（神经影像与数据科学转化研究三机构中心（TReNDS），佐治亚州立大学，佐治亚理工学院，埃默里大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 本文提出了一种可解释的生成多模态神经影像-基因组框架，用于解码阿尔茨海默病，通过多模态数据和单核苷酸多态性实现AD检测和MCI预测，并揭示了与疾病相关的生物学机制。

Comments 33 pages, 8 figures (main text + supplementary materials), submitted to a journal

Journal ref J. Neural Eng. 22 056021 (2025)