医学 AI

LUMEN: Longitudinal Multi-Modal Radiology Model for Prognosis and Diagnosis

LUMEN: 长期多模态放射学模型用于预后和诊断

Zhifan Jiang, Dong Yang, Vishwesh Nath, Abhijeet Parida, Nishad P. Kulkarni, Ziyue Xu, Daguang Xu, Syed Muhammad Anwar, Holger R. Roth, Marius George Linguraru

机构 * 1 Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children's National Hospital, Washington DC, USA 2 Nvidia Corporation, Santa Clara, CA, USA 3 ETSI Telecomunicaci\' o n, Universidad Polit\' e cnica de Madrid, Madrid, Spain 4 School of Medicine ； Health Sciences, George Washington University, Washington DC, USA 纠错

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

AI总结 LUMEN模型通过多任务指令微调提升纵向放射影像的诊断与预后能力。

Comments Accepted to IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2026

Probability-Invariant Random Walk Learning on Gyral Folding-Based Cortical Similarity Networks for Alzheimer's and Lewy Body Dementia Diagnosis

基于皮层相似性网络的概率不变随机游走学习用于阿尔茨海默病和路易体痴呆诊断

Minheng Chen, Tong Chen, Chao Cao, Jing Zhang, Tianming Liu, Li Su, Dajiang Zhu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington, United States（德克萨斯理工大学计算机科学与工程系） ； School of Computing, University of Georgia, United States（佐治亚大学计算机学院） ； Department of Psychiatry, University of Cambridge, United Kingdom（剑桥大学精神病学系） ； Sheffield Institute for Translational Neuroscience, University of Sheffield, United Kingdom（谢菲尔德大学转化神经科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于皮层相似性网络的概率不变随机游走学习方法，用于AD和LBD的诊断，通过保留排列不变性提升模型鲁棒性。

PIME: Prototype-based Interpretable MCTS-Enhanced Brain Network Analysis for Disorder Diagnosis

PIME: 基于原型的可解释MCTS增强脑网络分析用于疾病诊断

Kunyu Zhang, Yanwu Yang, Jing Zhang, Xiangjie Shi, Shujian Yu

机构 * Zhengzhou University, Zhengzhou, China（郑州大学） ； China University of Geosciences, Wuhan, China（中国地质大学（武汉）） ； University of Science and Technology Beijing, Beijing, China（北京科技大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹自由大学） 纠错

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

AI总结 PIME通过整合原型分类和一致性训练，利用MCTS提取紧凑的最小充分解释子图，实现脑网络分析的可解释性与高准确性。

Metabolomic Biomarker Discovery for ADHD Diagnosis Using Interpretable Machine Learning

利用可解释机器学习发现代谢组学生物标志物用于ADHD诊断

Nabil Belacel, Mohamed Rachid Boulassel

机构 * Digital Technology Research Center, National Research Council Canada（加拿大国家研究理事会数字技术研究中心） ； Biomedical Science and Hematology Departments, College of Medicine and Health Sciences, Sultan Qaboos University（苏丹奥曼穆萨特大学医学院与健康科学学院生物医学科学与血液科） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 本研究利用可解释机器学习结合代谢组学，发现14种代谢物标志物，用于ADHD的客观诊断，揭示多巴胺能神经传递和氨基酸代谢机制。

Comments 24 pages, 4 figures, 2 tables, submitted to AI in Medicine

An artificial intelligence framework for end-to-end rare disease phenotyping from clinical notes using large language models

基于大语言模型的端到端罕见病表型从临床笔记中提取人工智能框架

Cathy Shyr, Yan Hu, Rory J. Tinker, Thomas A. Cassini, Kevin W. Byram, Rizwan Hamid, Daniel V. Fabbri, Adam Wright, Josh F. Peterson, Lisa Bastarache, Hua Xu

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

AI总结 RARE-PHENIX通过整合大语言模型、本体标准化和监督排名，实现了端到端罕见病表型分析，优于现有深度学习基线。

Silent Inconsistency in Data-Parallel Full Fine-Tuning: Diagnosing Worker-Level Optimization Misalignment

数据并行全微调中的沉默不一致：诊断工作级别优化不一致

Hong Li, Zhen Zhou, Honggang Zhang, Yuping Luo, Xinyue Wang, Han Gong, Zhiyuan Liu

机构 * School of Transportation Southeast University（交通学院东南大学） ； Department of Logistics and Maritime Studies The Hong Kong Polytechnic University（物流与海运研究部香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种轻量诊断框架，用于检测数据并行微调中工作级别优化的不一致问题，通过损失分散度、梯度范数分散度和方向一致性指标，揭示隐藏的不稳定性模式。

Comments 9 pages, 8 figures

Memory reshapes stability landscapes: resilience-resistance tradeoffs and critical transitions

记忆重塑稳定性景观：韧性和抗性之间的权衡及临界转变

Moein Khalighi, Chandler Ross, Ville Laitinen, Guilhem Sommeria-Klein, Leo Lahti

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究揭示了记忆对稳定性景观的影响，指出记忆会改变韧性与抗性之间的权衡，产生延迟崩溃、反弹和滞后等新行为，强调了在复杂系统中考虑记忆的重要性。