医学 AI

A Reproducible Framework for Bias-Resistant Machine Learning on Small-Sample Neuroimaging Data

一种可重复的偏见抵御小样本神经影像机器学习框架

Jagan Mohan Reddy Dwarampudi, Jennifer L Purks, Joshua Wong, Renjie Hu, Tania Banerjee

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston（电子与计算机工程系，休斯顿大学） ； Department of Information Science Technology, University of Houston（信息科学与技术系，休斯顿大学） ； Department of Neurology, College of Medicine, University of Florida（神经病学系，医学院，佛罗里达大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、q-bio

AI总结 本文提出了一种可重复且偏见抵御的机器学习框架，用于小样本神经影像数据，通过领域指导的特征工程、嵌套交叉验证和校准决策阈值优化，提高了模型的可解释性和泛化能力。

Comments Accepted to ISBI 2026, 5 pages with 1 figure

LmPT: Conditional Point Transformer for Anatomical Landmark Detection on 3D Point Clouds

LmPT：用于3D点云上解剖标志检测的条件点变换

Matteo Bastico, Pierre Onghena, David Ryckelynck, Beatriz Marcotegui, Santiago Velasco-Forero, Laurent Corté, Caroline Robine--Decourcelle, Etienne Decencière

机构 * Mines Paris - PSL University, Centre for material sciences (MAT)（巴黎 Mines - PSL 大学材料科学中心） ； Mines Paris - PSL University, Centre for mathematical morphology (CMM)（巴黎 Mines - PSL 大学数学形态学中心） ； Mines Paris - PSL University, Centre for material forming (CEMEF)（巴黎 Mines - PSL 大学材料成形中心） ； The National Veterinary School of Alfort (EnvA)（阿尔福国家兽医学校） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(comments,journal_ref)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 LmPT通过条件点变换实现跨物种的3D点云解剖标志检测，利用同源骨骼提升标注的泛化能力与准确性。

Comments This paper has been accepted at International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2026

Journal ref 2026 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

OpenRubrics: Towards Scalable Synthetic Rubric Generation for Reward Modeling and LLM Alignment

OpenRubrics: 向奖励建模和大语言模型对齐的可扩展合成 rubric 生成迈进

Tianci Liu, Ran Xu, Tony Yu, Ilgee Hong, Carl Yang, Tuo Zhao, Haoyu Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University at Albany（阿尔巴尼大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 OpenRubrics 提出了一种基于对比的 rubric 生成方法，通过大规模（提示，rubric）对提升奖励建模和大语言模型对齐的性能。

Comments The first two authors contributed equally. Updated OpenRubrics dataset, RMs, and results