医学 AI

OMNI-Dent: Towards an Accessible and Explainable AI Framework for Automated Dental Diagnosis

OMNI-Dent：迈向一个可及且可解释的AI框架，用于自动化牙科诊断

Leeje Jang, Yao-Yi Chiang, Angela M. Hastings, Patimaporn Pungchanchaikul, Martha B. Lucas, Emily C. Schultz, Jeffrey P. Louie, Mohamed Estai, Wen-Chen Wang, Ryan H. L. Ip, Boyen Huang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Khon Kaen University（科恩卡恩大学） ； Minnesota State University（明尼苏达州立大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Kaohsiung Medical University（高雄医学院） ； Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） 纠错

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

AI总结 OMNI-Dent通过结合临床推理原则和视觉语言模型，提供一个数据高效且可解释的牙科诊断框架，帮助用户识别异常并判断是否需要专业评估。

LLM-Guided Diagnostic Evidence Alignment for Medical Vision-Language Pretraining under Limited Pairing

基于LLM的诊断证据对齐用于有限配对情况下的医学视觉-语言预训练

Huimin Yan, Liang Bai, Xian Yang, Long Chen

机构 * Institute of Intelligent Information Processing, Shanxi University（山西大学智能信息处理研究所） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学阿利安斯商学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical image(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出LLM引导的诊断证据对齐方法，旨在解决有限配对数据下医学视觉-语言预训练的诊断表示学习问题，通过提取关键诊断证据提升跨模态对齐效果。

Improving 2D Diffusion Models for 3D Medical Imaging with Inter-Slice Consistent Stochasticity

通过跨切片一致的随机性改进2D扩散模型用于3D医学影像

Chenhe Du, Qing Wu, Xuanyu Tian, Jingyi Yu, Hongjiang Wei, Yuyao Zhang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 通过引入跨切片一致的随机性策略，改进2D扩散模型以提升3D医学影像重建的保真度与一致性。

Comments Accepted by ICLR 2026

AI-Powered Intracranial Hemorrhage Detection: A Co-Scale Convolutional Attention Model with Uncertainty-Based Fuzzy Integral Operator and Feature Screening

基于AI的脑内出血检测：一种共尺度卷积注意力模型与基于不确定性的模糊积分运算符和特征筛选

Mehdi Hosseini Chagahi, Niloufar Delfan, Behzad Moshiri, Md. Jalil Piran, Jaber Hatam Parikhan

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（塔里斯坦大学电气与计算机工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Sejong University（世宗大学计算机科学与工程系） ； Department of Neurosurgery, Iran University of Medical Sciences（伊朗医学科学大学神经外科系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究提出了一种基于共尺度卷积注意力模型和不确定性模糊积分运算符的AI方法，用于准确检测和分类脑内出血及硬脑膜下出血。

DiGAN: Diffusion-Guided Attention Network for Early Alzheimer's Disease Detection

DiGAN：基于扩散引导的注意力网络用于早期阿尔茨海默病检测

Maxx Richard Rahman, Mostafa Hammouda, Wolfgang Maass

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

AI总结 DiGAN通过结合扩散建模与注意力卷积网络，有效提升了早期阿尔茨海默病检测的准确性与鲁棒性。

Low Rank Transformer for Multivariate Time Series Anomaly Detection and Localization

低秩变换器用于多变量时间序列异常检测与定位

Charalampos Shimillas, Kleanthis Malialis, Konstantinos Fokianos, Marios M. Polycarpou

机构 * KIOS Research and Innovation Center of Excellence（KIOS研究与创新中心卓越研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Cyprus（电子与计算机工程系，塞浦路斯大学） ； Department of Mathematics and Statistics, University of Cyprus（数学与统计学系，塞浦路斯大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出低秩变换器模型，通过低秩正则化和Attention Low-Rank score提升多变量时间序列异常检测与定位性能。

Online Bayesian Imbalanced Learning with Bregman-Calibrated Deep Networks

在线贝叶斯不平衡学习与Bregman校准深度网络

Zahir Alsulaimawi

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 OBIL通过解耦似然比估计与类先验假设，实现在线适应分布变化，无需重新训练，在医疗诊断等场景中优于现有方法。

Optimal Decision-Making Based on Prediction Sets

基于预测集的最优决策制定

Tao Wang, Edgar Dobriban

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出ROCP算法，通过最小化稳健风险来优化基于预测集的决策制定，适用于医疗诊断等安全关键任务。

Language Bottleneck Models for Qualitative Knowledge State Modeling

用于定性知识状态建模的语言瓶颈模型

Antonin Berthon, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 语言瓶颈模型通过编码器和解码器LLM生成可解释的知识状态摘要，提升教育场景中对学习者知识状态的定性分析与预测能力。

Process-of-Thought Reasoning for Videos

视频过程推理

Jusheng Zhang, Kaitong Cai, Jian Wang, Yongsen Zheng, Kwok-Yan Lam, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 视频过程推理框架通过结构化推理步骤提升视频理解的准确性与可解释性。

MedVSR: Medical Video Super-Resolution with Cross State-Space Propagation

MedVSR：基于跨状态空间传播的医学视频超分辨率

Xinyu Liu, Guolei Sun, Cheng Wang, Yixuan Yuan, Ender Konukoglu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Computer Vision Laboratory（计算机视觉实验室） 纠错

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

AI总结 MedVSR通过跨状态空间传播和内状态空间重建模块，提升医学视频超分辨率的重建性能和效率。

Comments ICCV 2025

TransConv-DDPM: Enhanced Diffusion Model for Generating Time-Series Data in Healthcare

TransConv-DDPM：增强的扩散模型用于生成医疗领域的时序数据

Md Shahriar Kabir, Sana Alamgeer, Minakshi Debnath, Anne H. H. Ngu

机构 * Department of Computer Science Texas State University San Marcos, TX, USA（计算机科学系德克萨斯州立大学桑马科斯分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TransConv-DDPM通过结合DDPM、U-Net和Transformer层，有效生成医疗领域的高质量时序数据，提升预测模型性能。

Comments Previously published at IEEE COMPSAC 2025

Journal ref Proc. IEEE 49th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2025

The seismic diversity of four successive solar cycle minima as observed by the Birmingham Solar-Oscillations Network (BiSON)

四个连续太阳活动周期极小值的地震多样性：由伯明翰太阳振荡网络（BiSON）观测

Sarbani Basu, William J. Chaplin, Rachel Howe, Yvonne Elsworth, Steven J. Hale, Eleanor Murray

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 通过BiSON数据研究四个连续太阳活动极小值的内部结构变化，发现第23/24极小值具有更高的声速和电离区特征，表明磁通量较低导致更高的气体压力和温度。

Comments Accepted for publication in MNRAS

Cosmological Implications of the Gong-Zhang Parameterization in Rastall Gravity: A Deep Learning and Observational Study

Rastall引力中Gong-Zhang参数化在宇宙学中的意义：深度学习与观测研究

Vinod Kumar Bhardwaj, Anil Kumar Yadav, Manish Kalra, Pankaj, Rajendra Prasad

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过深度学习方法研究Rastall引力中Gong-Zhang参数化对宇宙学参数的影响，提出了一种优于MCMC的参数推断方法，并确定了宇宙加速转变的红移值。

Comments 20 pages, 11 figures

Learning Alzheimer's Disease Signatures by bridging EEG with Spiking Neural Networks and Biophysical Simulations

通过将脑电图与脉冲神经网络和生物物理模拟相结合学习阿尔茨海默病特征

Szymon Mamoń, Max Talanov, Alessandro Crimi

机构 * Department of Computer Science AGH University of Krakow（计算机科学系AGH克拉科夫大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出神经桥接框架，通过结合EEG与脉冲神经网络和生物物理模拟，提升阿尔茨海默病的可解释性检测

Comments 11 pages ,8 figures

Data-driven learning of non-Markovian quantum dynamics

数据驱动学习非马尔可夫量子动力学

Samuel Goodwin, Brian K. McFarland, Manuel H. Muñoz-Arias, Edward C. Tortorici, Melissa C. Revelle, Christopher G. Yale, Daniel S. Lobser, Susan M. Clark, Mohan Sarovar

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种数据驱动的学习方法，用于表征量子门并捕捉非马尔可夫性，以更准确地诊断噪声源。

Comments 15 pages, 7 figures