医学 AI

MicroVerse: A Preliminary Exploration Toward a Micro-World Simulation

MicroVerse: 微观世界模拟的初步探索

Rongsheng Wang, Minghao Wu, Hongru Zhou, Zhihan Yu, Zhenyang Cai, Junying Chen, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking Union Medical College Hospital（北京协和医学院附属医院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 MicroVerse通过构建MicroWorldBench和MicroSim-10K数据集，首次提出微观世界模拟概念，展示其在生物机制教育中的潜力。

Single-Slice-to-3D Reconstruction in Medical Imaging and Natural Objects: A Comparative Benchmark with SAM 3D

医学影像和自然物体的单切片到三维重建：与SAM 3D的比较基准

Yan Luo, Advaith Ravishankar, Serena Liu, Yutong Yang, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文通过比较基准揭示了单切片到三维重建的局限性，指出SAM3D在医学形状拓扑相似性上表现最佳，但需领域适应和解剖约束以克服复杂医学几何。

A Multi-Objective Evaluation Framework for Analyzing Utility-Fairness Trade-Offs in Machine Learning Systems

一种用于分析机器学习系统中效用-公平性权衡的多目标评估框架

Gökhan Özbulak, Oscar Jimenez-del-Toro, Maíra Fatoretto, Lilian Berton, André Anjos

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究 institute） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院） ； Federal University of São Paulo（圣保罗联邦大学） 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 本文提出了一种多目标评估框架，用于分析机器学习系统中效用与公平性之间的权衡，适用于医疗影像等对公平性要求较高的领域。

Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) https://melba-journal.org/2025:050

Journal ref Machine.Learning.for.Biomedical.Imaging. 2025 (3)