医学 AI

ctELM: Decoding and Manipulating Embeddings of Clinical Trials with Embedding Language Models

ctELM：利用嵌入语言模型解码和操控临床试验嵌入

Brian Ondov, Chia-Hsuan Chang, Yujia Zhou, Mauro Giuffrè, Hua Xu

机构 * Yale School of Medicine（耶鲁医学院） 纠错

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

AI总结 ctELM通过嵌入语言模型解码和操控临床试验嵌入，实现对未见过的临床试验描述和生成，提升生物医学领域语言模型与嵌入空间对齐的透明度和应用价值。

A Style-Based Profiling Framework for Quantifying the Synthetic-to-Real Gap in Autonomous Driving Datasets

基于风格的 profiling 框架用于量化自动驾驶数据集的合成到现实差距

Dingyi Yao, Xinyao Han, Ruibo Ming, Zhihang Song, Lihui Peng, Jianming Hu, Danya Yao, Yi Zhang

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于风格的 profiling 框架，通过 SEDD 度量标准量化合成与现实数据集的差距，提升自动驾驶数据集的质量控制。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026)

Journal ref 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026)

Saliency-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Visual Explanations

Saliency-Bench: 一个全面的评估视觉解释的基准测试

Yifei Zhang, James Song, Siyi Gu, Tianxu Jiang, Bo Pan, Guangji Bai, Liang Zhao

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 Saliency-Bench是一个全面的视觉解释评估基准测试，通过多个数据集和标准流程评估显著性方法的解释质量。

MorphXAI: An Explainable Framework for Morphological Analysis of Parasites in Blood Smear Images

MorphXAI: 一种用于血涂片图像中寄生虫形态分析的可解释框架

Aqsa Yousaf, Sint Sint Win, Megan Coffee, Habeeb Olufowobi

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系） ； Department of Medicine, Division of Infectious Diseases, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院医学系感染病科） 纠错

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

AI总结 MorphXAI通过整合形态学监督，实现了血涂片中寄生虫的检测与细粒度形态分析，提供结构化生物意义的解释。

Comments Accepted at WACV 2026

Journal ref Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026

A Reinforcement Learning Approach to Synthetic Data Generation

一种强化学习方法用于合成数据生成

Natalia Espinosa-Dice, Nicholas J. Jackson, Chao Yan, Aaron Lee, Bradley A. Malin

机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心生物医学信息学系） ； Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心生物统计学系） ； Department of Computer Science, Vanderbilt University（范德比尔特大学计算机科学系） ； John F. Hardesty Department of Ophthalmology and Visual Sciences, Washington University（华盛顿大学约翰·F·哈里斯德眼科学与视觉科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出RLSyn，一种基于强化学习的合成数据生成方法，在生物医学数据生成中表现出高效且高保真度的性能。

Empirical Analysis of Nature-Inspired Algorithms for Autism Spectrum Disorder Detection Using 3D Video Dataset

基于3D视频数据集的自适应算法在自闭症谱系障碍检测中的实证分析

Aneesh Panchal, Kainat Khan, Rahul Katarya

机构 * Aneesh Panchal ； Kainat Khan ； Rahul Katarya 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用三维视频数据集和受自然启发的优化算法进行自闭症谱系障碍检测，通过随机森林与引力搜索算法组合实现100%分类准确率。

Bias-Aware Conformal Prediction for Metric-Based Imaging Pipelines

具有偏见意识的符合预测用于基于度量的成像流程

Matt Y. Cheung, Tucker J. Netherton, Laurence E. Court, Ashok Veeraraghavan, Guha Balakrishnan

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种具有偏见意识的符合预测方法，用于改进基于度量的成像流程，通过理论和实证分析证明不对称公式能有效减少偏见带来的预测区间偏差。

Comments 7 pages, 1 figure, accepted at ISBI 2026

CliniBench: A Clinical Outcome Prediction Benchmark for Generative and Encoder-Based Language Models

CliniBench: 一种用于生成式和编码器型语言模型的临床结果预测基准

Paul Grundmann, Dennis Fast, Jan Frick, Thomas Steffek, Felix Gers, Wolfgang Nejdl, Alexander Löser

机构 * DATEXIS, Berlin University of Applied Sciences, Berlin, Germany（德累斯顿应用技术大学DATEXIS机构，柏林，德国） ； Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 CliniBench通过比较编码器型分类器和生成式LLMs在医疗诊断预测中的表现，揭示编码器型分类器的优越性及检索增强策略对生成式模型的提升作用。

Enhancing Volumetric Optical Chirality through 2D-3D Structural Design Evolution

通过2D-3D结构设计进化增强体积分子手性

Chia-Te Chang, Xiaoyan Zhou, Dmitrii Gromyko, John You En Chan, Lin Wu, Chia-Ming Yang, Sejeong Kim, Hongtao Wang, Joel K. W. Yang

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 通过2D-3D结构设计进化提升超手性场性能，实现CD信号增强与传感体积优化

The Voice of Equity: A Systematic Evaluation of Bias Mitigation Techniques for Speech-Based Cognitive Impairment Detection Across Architectures and Demographics

公平之声：一种系统评估语音基认知障碍检测中偏见缓解技术的框架，跨架构和人口统计学群组

Yasaman Haghbin, Sina Rashidi, Ali Zolnour, Maryam Zolnoori

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(abstract)

AI总结 本文提出首个系统评估语音认知障碍检测中偏见缓解技术的框架，通过跨架构和人口统计学子群体的公平性分析，揭示了模型架构对偏见模式和缓解效果的关键影响。