医学 AI

A Comparison of Deep Learning Methods for Cell Detection in Digital Cytology

数字细胞学中深度学习方法的比较

Marco Acerbis, Nataša Sladoje, Joakim Lindblad

机构 * Center for Image Analysis, Dept. of Information Technology, Uppsala University, Sweden（图像分析中心，信息科技系，乌普萨拉大学，瑞典） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文比较了多种深度学习方法在数字细胞学中的性能，发现基于质心的方法在准确性和效率上优于传统分割方法。

Comments 14 pages, 6 figures, SCIA2025

MedicalNarratives: Connecting Medical Vision and Language with Localized Narratives

MedicalNarratives: 通过局部化叙述连接医学视觉与语言

Wisdom O. Ikezogwo, Kevin Zhang, Mehmet Saygin Seyfioglu, Fatemeh Ghezloo, Linda Shapiro, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MedicalNarratives通过局部化鼠标轨迹连接医学视觉与语言，训练出的GenMedClip在12个医学领域均优于现有最佳模型。

Towards Efficient Patient Recruitment for Clinical Trials: Application of a Prompt-Based Learning Model

迈向临床试验高效患者招募：基于提示学习模型的应用

Mojdeh Rahmanian, Seyed Mostafa Fakhrahmad, Seyedeh Zahra Mousavi

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract)

AI总结 本研究提出基于提示学习模型的高效患者招募方法，利用SNOMED CT本体实现医疗文本的精准分类，提升了临床试验招募效率。

Journal ref 2025;31(4):367-377