医学 AI

Incentivizing Cardiologist-Like Reasoning in MLLMs for Interpretable Echocardiographic Diagnosis

激励MLLMs实现类似心内科医生的推理以实现可解释的超声心动图诊断

Yi Qin, Lehan Wang, Chenxu Zhao, Alex P. W. Lee, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CRT和CardiacMind，通过引入心内科医生的思维模式，提升MLLMs在超声心动图诊断中的推理能力，实现48%的诊断性能提升。

Temporal-Enhanced Interpretable Multi-Modal Prognosis and Risk Stratification Framework for Diabetic Retinopathy (TIMM-ProRS)

时间增强的可解释多模态预后和风险分层框架用于糖尿病视网膜病变（TIMM-ProRS）

Susmita Kar, A S M Ahsanul Sarkar Akib, Abdul Hasib, Samin Yaser, Anas Bin Azim

机构 * Department of Robotics, Robo Tech Valley, Dhaka, Bangladesh（机器人系，罗布科技谷，达卡，孟加拉国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 TIMM-ProRS通过融合视网膜图像和时间生物标志物，实现糖尿病视网膜病变的多模态和时间动态分析，达到97.8%的准确率，优于现有方法。

Engineering Spatial and Molecular Features from Cellular Niches to Inform Predictions of Inflammatory Bowel Disease

从细胞微环境工程化空间和分子特征以指导炎症性肠病的预测

Myles Joshua Toledo Tan, Maria Kapetanaki, Panayiotis V. Benos

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Herbert Wertheim College of Engineering, University of Florida（电气与计算机工程系，赫伯特·韦斯剧院工程学院，佛罗里达大学） ； Department of Epidemiology, College of Public Health and Health Professions and College of Medicine, University of Florida（流行病学系，公共卫生与健康专业学院及医学院，佛罗里达大学） ； Department of Pharmacotherapy and Translational Research, College of Pharmacy, University of Florida（药理学与转化研究系，药学院，佛罗里达大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本研究通过空间转录组学构建可解释的机器学习模型，利用细胞微环境特征区分IBD亚型，提升炎症性肠病的诊断准确性与生物机制理解。

Comments 20 pages, 8 figures, 7 tables. Presented at the 37th Benelux Conference on Artificial Intelligence / 34th Belgian Dutch Conference on Machine Learning, Namur, Belgium, November 19 - 21, 2025

LWMSCNN-SE: A Lightweight Multi-Scale Network for Efficient Maize Disease Classification on Edge Devices

LWMSCNN-SE：一种轻量级多尺度网络，用于边缘设备上高效玉米疾病分类

Fikadu Weloday, Jianmei Su

机构 * st Fikadu Weloday（第一作者） ； nd Jianmei Su（第二作者） 纠错

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

AI总结 LWMSCNN-SE通过轻量级多尺度网络和SE注意力机制，在边缘设备上实现高效玉米疾病分类，兼顾高精度与低计算成本。

Towards Specialized Generalists: A Multi-Task MoE-LoRA Framework for Domain-Specific LLM Adaptation

迈向专业化的通用者：一种多任务MoE-LoRA框架用于领域特定LLM适应

Yuxin Yang, Aoxiong Zeng, Xiangquan Yang

机构 * Shanghai University（上海大学） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Med-MoE-LoRA框架，通过结合MoE与LoRA实现高效多任务领域适应，尤其适用于医学场景，有效解决领域知识获取与通用能力保留的难题。

Comments Work in Progress

Bi-cephalic self-attended model to classify Parkinson's disease patients with freezing of gait

双头自注意力模型用于分类帕金森病患者冻结步态

Shomoita Jahid Mitin, Rodrigue Rizk, Maximilian Scherer, Thomas Koeglsperger, Daniel Lench, KC Santosh, Arun Singh

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

AI总结 本研究提出双头自注意力模型，通过结合EEG信号与描述性特征，实现对帕金森病患者冻结步态的高效分类。

Comments 39 pages, 9254 words, 4 figures, 4 tables, European Journal of Neuroscience: Special edition FOG

Complexity of Faceted Explanations in Propositional Abduction

命题反向推理中分面解释的复杂性

Johannes Schmidt, Mohamed Maizia, Victor Lagerkvist, Johannes K. Fichte

机构 * Jönköping University（约克ping大学） ； Jönköping University, Linköping University（约克ping大学、林克比大学） ； Linköping University（林克比大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文研究了命题反向推理中分面解释的复杂性，提出通过分面分析来更细致地理解解释的异质性，并在Post框架中实现了几乎完全的刻画。

Comments This is the author's self-archived copy including detailed proofs. To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP), Proceedings of the 41st International Conference on Logic Programming (ICLP 2025)

Journal ref Theory and Practice of Logic Programming 25 (2025) 775-793