医学 AI

EEG-MACS: Manifold Attention and Confidence Stratification for EEG-based Cross-Center Brain Disease Diagnosis under Unreliable Annotations

EEG-MACS: 用于基于EEG的跨中心脑部疾病诊断的流形注意力与置信度分层

Zhenxi Song, Ruihan Qin, Huixia Ren, Zhen Liang, Yi Guo, Min Zhang, Zhiguo Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen People's Hospital（深圳人民医院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Shenzhen Bay Laboratory（深圳湾实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 EEG-MACS通过流形注意力与置信度分层技术，提升跨中心脑部疾病诊断的准确性与鲁棒性。

Comments 15 pages, 9 figures. Oral presentation at ACM MM 2024

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (ACM MM '24), pp. 340-349, 2024

Multi-mode Fault Diagnosis Datasets of Three-phase Asynchronous Motor Under Variable Working Conditions

三相异步电动机在变工况下的多模式故障诊断数据集

Shijin Chen, Zeyi Liu, Chenyang Li, Dongliang Zou, Xiao He, Donghua Zhou

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种在多种故障类型和不同工况下采集的三相异步电动机数据集，用于支持鲁棒的故障诊断方法开发。

Comments 13 pages, 9 figures

Orientation-Robust Latent Motion Trajectory Learning for Annotation-free Cardiac Phase Detection in Fetal Echocardiography

具有鲁棒性的潜在运动轨迹学习用于胎儿超声心动图中无需标注的心脏相位检测

Yingyu Yang, Qianye Yang, Can Peng, Elena D'Alberti, Olga Patey, Aris T. Papageorghiou, J. Alison Noble

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford（生物医学工程研究所，工程科学系，牛津大学） ； Nuffield Department of Women’s and Reproductive Health, University of Oxford（妇女与生殖健康纽菲尔德部门，牛津大学） 纠错

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

AI总结 ORBIT通过自监督学习在无标注情况下实现胎儿超声心动图中心脏相位的鲁棒检测。

Comments Preprint, Submitted to a journal

The Law of Task-Achieving Body Motion: Axiomatizing Success of Robot Manipulation Actions

任务达成身体运动定律：机器人操作动作成功的公理化规范

Malte Huerkamp, Jonas Dech, Michael Beetz

机构 * AICOR Institute for Artificial Intelligence University of Bremen（人工智能研究所大学不莱梅） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出任务达成身体运动定律，通过公理化规范确保机器人操作动作在语义、因果和可行性方面的正确性，支持运动合成与故障诊断。

Comments 9 pages, 3 figures, submitted to the 2026 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)

Bioinspired Kirigami Capsule Robot for Minimally Invasive Gastrointestinal Biopsy

仿生折纸胶囊机器人用于微创消化道活检

Ruizhou Zhao, Yichen Chu, Shuwei Zhao, Wenchao Yue, Raymond Shing-Yan Tang, Hongliang Ren

机构 * Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, Hong Kong, China, and CUHK Shenzhen Research Institute, CUHK-SZRI, Shenzhen, China（电子工程系，香港中文大学（深圳）研究学院，香港中文大学（深圳）研究学院，深圳，中国） ； Department of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang 110819, China（机械工程与自动化系，东北大学，沈阳110819，中国） ； Department of Medicine and Therapeutics and Institute of Digestive Disease, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong（医学与治疗系及消化疾病研究所，香港中文大学，香港） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)

AI总结 Kiri-Capsule是一种受折纸启发的胶囊机器人，通过双凸轮机构驱动可展开PI薄膜褶皱，实现微创、可重复的消化道组织活检，提供可进行组织学分析的活检样本。

Comments 8 pages, 11 figures, accepted to IEEE ICRA