科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-01-26 至 2026-01-26 共收录 2 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 生物医学文本 2 篇

2601.16711 2026-01-26 cs.CL cs.IR 78%

Better Generalizing to Unseen Concepts: An Evaluation Framework and An LLM-Based Auto-Labeled Pipeline for Biomedical Concept Recognition

更好地泛化到未见概念：一种评估框架和一个基于LLM的自动标注流水线用于生物医学概念识别

Shanshan Liu, Noriki Nishida, Fei Cheng, Narumi Tokunaga, Rumana Ferdous Munne, Yuki Yamagata, Kouji Kozaki, Takehito Utsuro, Yuji Matsumoto

机构 * RIKEN AIP ； University of Tsukuba（大学）

专题命中生物医学文本：biomedical(title,abstract)

AI总结本文提出了一种评估框架和基于LLM的自动标注流水线，用于提升生物医学概念识别中对未见概念的泛化能力。

Comments Accepted to EACL 2026 (Main)

2501.01840 2026-01-26 stat.ML cs.LG 57%

Signal Recovery Using a Spiked Mixture Model

利用尖峰混合模型进行信号恢复

Paul-Louis Delacour, Sander Wahls, Jeffrey M. Spraggins, Lukasz Migas, Raf Van de Plas

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）； Vanderbilt University（范德比尔特大学）； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结本文提出尖峰混合模型及其EM算法，用于在低信噪比情况下提升信号恢复性能，应用于生物医学和计算机视觉领域，优于传统方法。

Journal ref IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 73, pp. 3748-3761, 2025