arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-08-26 至 2026-08-26 共收录 27 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学影像 10 篇

2605.00901 2026-08-26 cs.CV cs.AI 版本更新 91%

RA-CMF: Region-Adaptive Conditional MeanFlow for CT Image Reconstruction

RA-CMF:基于区域自适应的条件均值流用于CT图像重建

Md Shifatul Ahsan Apurba, Md Selim, Jin Chen

机构 * Biomedical Informatics(生物医学信息学) Data Science University of Alabama at Birmingham Birmingham, AL, United States(数据科学,阿拉巴马大学伯明翰分校,伯明翰,AL,美国) Computer Science Florida Polytechnic University Lakeland, FL, United States(计算机科学,佛罗里达理工学院,拉凯兰德,FL,美国)

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出RA-CMF方法,结合条件均值流与强化学习,实现CT图像重建的区域自适应增强,提升肿瘤区域的准确性和图像整体质量。

Comments 17 pages, 5 figures, ICIBM 2026

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2603.22627 2026-08-26 eess.IV cs.CV 版本更新 90%

Single-Subject Multi-View MRI Super-Resolution via Implicit Neural Representations

单受试多视角MRI超分辨率通过隐式神经表示

Heejong Kim, Abhishek Thanki, Roel van Herten, Daniel Margolis, Mert R Sabuncu

机构 * Department of Radiology, Weill Cornell Medicine, New York, USA(韦尔·科恩医学系放射科,纽约,美国) School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University(康奈尔大学电气与计算机工程学院) Cornell Tech, New York, USA(康奈尔科技,纽约,美国) Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences, New York, USA(韦尔·科恩医学科学研究生院,纽约,美国)

专题命中 医学影像 :MRI(title,title_cn);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出SIMS-MRI框架,通过隐式神经表示和多分辨率哈希编码实现单患者多视角MRI的等效超分辨率,无需预处理。

Comments 11 pages, 3 figures. Accepted at MICCAI 2026

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2601.14180 2026-08-26 cs.CV 版本更新 90%

Progressive Masked Refinement Self-supervised Learning for Low-Dose CT Denoising

渐进式 $\mathcal{J}$-不变自监督学习用于低剂量CT去噪

Yichao Liu, Zongru Shao, Rui Wen, Yueyang Teng, Junwen Guo

机构 * organization= IWR, Heidelberg University , city= Heidelberg , postcode= 69120 , state= Baden Württemberg , country= Germany organization= Silicon Austria Labs , city= Linz , postcode= 4040 , state= Upper Austria , country= Austria organization= Institute of Science Tokyo , addressline= , city= Tokyo , country= Japan organization= College of Medicine Biological Information Engineering, Northeastern University , city= Shenyang , postcode= 110169 , state= Liaoning , country= China organization= Key Laboratory of Intelligent Computing in Medical Image, Ministry of Education , city= Shenyang , postcode= 110169 , state= Liaoning , country= China organization= Department of Epidemiology \& Global Health, Umeå University , addressline= , city= Umeå , postcode= 90187 , country= Sweden

专题命中 医学影像 :CT(title,title_cn);分类 cs.CV

AI总结 提出渐进式 $\mathcal{J}$-不变学习,通过逐步盲点去噪机制和噪声注入正则化,提升低剂量CT去噪性能,在Mayo数据集上优于现有自监督方法并接近监督方法。

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2605.30972 2026-08-26 cs.CV 版本更新 85%

BiSegMamba: Efficient Bidirectional Tri-Oriented Mamba for 3D Medical Image Segmentation

BiSegMamba: 用于3D医学图像分割的高效双向三向Mamba

Bakht Zada, Chao Tong, Qile Su, Shuai Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University(北航计算机科学与工程学院) State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University(北航虚拟现实技术与系统国家重点实验室)

专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);CT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 提出BiSegMamba,一种基于双向三向Mamba的高效3D医学图像分割网络,通过渐进压缩主干、多尺度空间混合器、双向正交Mamba块和自适应方向融合,在降低计算成本的同时提升分割精度。

Comments Code is available at: this https URL (https://github.com/bakhtzadaabshare/BiSegMamba)

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2506.12006 2026-08-26 eess.IV cs.CV 版本更新 79%

crossMoDA Challenge: Evolution of Cross-Modality Domain Adaptation Techniques for Vestibular Schwannoma and Cochlea Segmentation from 2021 to 2023

crossMoDA挑战赛:2021至2023年前庭神经鞘瘤与耳蜗分割的跨模态域自适应技术演进

Navodini Wijethilake, Reuben Dorent, Marina Ivory, Aaron Kujawa, Stefan Cornelissen, Patrick Langenhuizen, Mohamed Okasha, Anna Oviedova, Hexin Dong, Bogyeong Kang, Guillaume Sallé, Luyi Han, Ziyuan Zhao, Han Liu, Yubo Fan, Tao Yang, Shahad Hardan, Hussain Alasmawi, Santosh Sanjeev, Yuzhou Zhuang, Satoshi Kondo, Maria Baldeon Calisto, Shaikh Muhammad Uzair Noman, Cancan Chen, Ipek Oguz, Rongguo Zhang, Mina Rezaei, Susana K. Lai-Yuen, Satoshi Kasai, Yunzhi Huang, Chih-Cheng Hung, Mohammad Yaqub, Lisheng Wang, Benoit M. Dawant, Cuntai Guan, Ritse Mann, Vincent Jaouen, Tae-Eui Kam, Li Zhang, Jonathan Shapey, Tom Vercauteren

机构 * School of BMEIS, King's College London, London, United Kingdom(伦敦国王学院生物医学工程与信息科学学院) Harvard University, USA(哈佛大学) Elisabeth-TweeSteden Hospital, Tilburg, Netherlands(蒂尔堡埃利斯贝特-特维德登医院) King's College Hospital, London, United Kingdom(伦敦国王学院医院) Center for Data Science, Peking University, Beijing, China(北京大学数据科学中心) Center for Data Science in Health and Medicine, Peking University, Beijing, China(北京大学健康与医学数据科学中心) Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul, Republic of Korea(韩国大学人工智能系) Department of Radiology and Nuclear Medicine, Radboud University Medical Center, Geert Grooteplein 10, 6525 GA, Nijmegen, The Netherlands(拉德堡德大学医学中心放射科与核医学科) Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Plesmanlaan 121, 1066 CX, Amsterdam, The Netherlands(荷兰癌症研究所放射科) Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学) Vanderbilt University, USA(范德比尔特大学) Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学自动化系) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE(阿布扎克穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China(华中科技大学计算机科学与技术学院) Center for Machine Vision and Security Research, Kennesaw State University, Marietta, MA 30060, USA(肯尼斯州立大学机器视觉与安全研究中心) Muroran Institute of Technology, Hokkaido, Japan(北海道Muroran理工学院) Niigata University of Health and Welfare, Niigata, Japan(Niigata健康与福利大学) University of South Florida, Tampa, FL, USA(佛罗里达州立大学) Infervision Advanced Research Institute, Beijing, China(北京Infervision高级研究 institutes) Academy for Multidisciplinary Studies, Capital Normal University, Beijing, China(北京师范大学多学科研究学院) School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China(南京信息科学技术大学自动化学院)

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);medical image(abstract);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 该研究回顾2021-2023年crossMoDA挑战赛,分析跨模态域自适应技术在VS与耳蜗分割任务中的演进,发现数据规模与异构性提升可改善分割性能,但耳蜗Dice评分2023年下降,提示需更具挑战性的跨模态任务。

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2608.21705 2026-08-26 math.NA 版本更新 67%

A Tensor Greedy Double-Block Extended Kaczmarz Method for Inconsistent Tensor Linear Systems under the t-product

基于t-积求解不相容张量线性系统的张量贪心双块扩展Kaczmarz方法

Jérémie Mabiala, Lionel Tondji

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文针对t-积下的三阶不相容张量线性系统,提出TGDBEK方法,通过贪心策略动态调整活动块大小,理论上线性收敛,数值实验显示其性能优于现有同类张量Kaczmarz求解器。

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2606.15946 2026-08-26 physics.chem-ph physics.atom-ph 版本更新 67%

Local, mm-scale $^1$H magnetic resonance imaging using atomic vapors

利用原子蒸气进行局部、毫米级 $^1$H 磁共振成像

Sven Bodenstedt, Morgan W. Mitchell, Michael C. D. Tayler

专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文利用商用光泵磁力计(OPM)直接贴近样品,在10 μT近地磁场下实现亚毫米级分辨率的低场磁共振成像,适用于高通量流体和组织样品分析。

Comments 4 figures

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1812.00877 2026-08-26 cs.CV cs.LG stat.ML 版本更新 62%

Deep Feature Pyramid Convolutional Networks with In-Place Activated Batch Normalization for Automated Skin Lesion Boundary Segmentation

结合原位激活批归一化的深度特征金字塔卷积网络用于皮肤病变边界自动分割

Glib Kechyn

专题命中 医学影像 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究针对皮肤病变边界分割任务,采用结合InPlace-ABN的深度特征金字塔卷积网络,实现内存高效训练,在ISIC 2018挑战赛中取得阈值Jaccard分数0.752,为资源受限场景下训练高容量分割模型提供了可行方案。

Comments Extended version with 2026 single-model baseline comparison

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2509.03754 2026-08-26 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

STA-Net: A Decoupled Shape and Texture Attention Network for Lightweight Plant Disease Classification

STA-Net:用于轻量级植物病害分类的解耦形状与纹理注意力网络

Zongsen Qiu, Jianjun Wang, Yue Zhou, Zibo Zhou, Rui Chen

机构 * Zongsen Qiu(独立研究者)

专题命中 医学影像 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 该研究针对边缘设备部署植物病害诊断模型的挑战,提出含DeepMAD架构与STAM模块的STA-Net,在CCMT数据集上取得89.00%准确率,为精准农业AI提供了新方案。

Comments Updated author list, revised figures, and added funding acknowledgments

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2606.25194 2026-08-26 math.AT cs.CG math-ph quant-ph 版本更新 50%

Hodge Spectral Surrogates for Topology-Constrained Optimization

用于拓扑约束优化的霍奇谱替代方法

Satoshi Kanno, Yoshi-aki Shimada

专题命中 医学影像 :medical image(abstract)

AI总结 提出基于霍奇谱松弛的微分框架,通过低通谱滤波器实现拓扑约束优化,克服贝蒂数和持续同调的离散组合困难。

Comments 57 pages, 11 figures

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2. 诊断辅助 6 篇

2608.22354 2026-08-26 cs.LG cs.AI 版本更新 57%

SANE: State Anomaly Neutralization for Stable Extreme-Context Delta-Rule Models

SANE:用于稳定极端上下文Delta规则模型的状态异常中和

Qingwen Lin, Boyan Xu, Xiao Liu, Zhifeng Hao, Ruichu Cai

机构 * College of Science, Shantou University(汕头大学理学院) Yuanshi Intelligence(元氏智能)

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

AI总结 针对Delta规则循环模型在极端上下文外推下的局部范数爆炸问题,提出SANE方法,在安全阈值下可稳定长序列推理且性能不下降,过松阈值会导致推理能力丧失。

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2510.13922 2026-08-26 cs.LG cs.CL cs.IR 版本更新 57%

LTR-ICD: A Ranking-Aware Framework for Automatic ICD Coding

LTR-ICD:一种用于自动ICD编码的排名感知框架

Mohammad Mansoori, Amira Soliman, Farzaneh Etminani

机构 * Center for Applied Intelligent Systems Research(应用智能系统研究中心) Halmstad University(哈马碧大学)

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

AI总结 本研究提出LTR-ICD框架,将自动ICD编码任务从分类改为分类与排名任务,在主要诊断编码排名准确率及微、宏F1值上均优于现有最优方法。

Comments 9 pages, including supplementary materials

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2608.23397 2026-08-26 cs.AI 版本更新 50%

MediSkill-Evo: Process-Constrained Self-Evolution for Evidence-Grounded Clinical Interaction

MediSkill-Evo:面向证据依据的临床交互的过程约束自进化

Ruoyu Wu, Shenfu Xie, Yinqian Sun, Haibo Tong, Feifei Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beijing Institute of AI Safety and Governance(北京人工智能安全与治理研究院) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 MediSkill-Evo是无需主干微调的临床智能体,通过四类经验存储库与过程约束偏好工具优化,在多维度评估中提升了诊断准确率等指标,验证了其临床交互性能。

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2608.23050 2026-08-26 cs.HC 版本更新 50%

What Makes an Initial Reaction Ready for Discussion?: Multi-Persona AI Support for Stance Reflection and Writing

是什么让初始反应适合讨论?:用于立场反思与写作的多角色AI支持

Sky Shih-Kai Hong, Mu-Tien Kuo, Wei-Ji Chen, Dennis Wang

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出多角色AI工具StanceLab,通过对比三角色模式与独立LLM模式的试点,明确了设计需求并规划了未来工作流,助力用户准备讨论立场。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables. Accepted to TAICHI 2026 ( this https URL (https://taichi2026.taiwanchi.org/program) )

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2608.14673 2026-08-26 cs.AI cs.GL quant-ph 版本更新 50%

Auditing an AI-Generated Mathematical Proof: Human Assessment of OpenAI's Quantum Parallel-Repetition Argument

AI生成数学证明的审计:量子并行重复中一个贪心条件引理的修正

Mikołaj Sienicki, Krzysztof Sienicki

机构 * Polish–Japanese Academy of Information Technology(波兰-日本信息技术学院) Chair of Theoretical Physics of Naturally Intelligent Systems (NIS)(自然智能系统理论物理研究所(NIS))

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文审计OpenAI相关工作中AI生成的数学证明,发现其量子并行重复中贪心条件引理的证明存在极性错误,给出反例并提供局部修正证明,揭示AI论证可能隐藏互补事件的关键反转。

Comments 8 pages, 5 references. V2: 11 pages, 8 references. Substantially revised. The polarity error reported in v1 is withdrawn: it resulted from loss of an overbar during PDF text extraction, not from an error in the OpenAI manuscript. The revised paper retains and extends the independent human assessment of Chapter 6. No confirmed mathematical error was found in the examined argument

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2607.18984 2026-08-26 cs.CL 版本更新 50%

Disentangling Curriculum Learning in NLP: Towards a Unifying Taxonomy

解开自然语言处理中的课程学习:迈向统一分类法

Vanessa Toborek, Florian Seiffarth, Sebastian Müller, Tamás Horváth

机构 * University of Bonn(波恩大学) Lamarr Institute(拉马尔研究所) Fraunhofer IAIS(弗劳恩霍夫人工智能研究所)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 自然语言处理中课程学习缺乏难度函数和调度器的原则性说明,本文提出细粒度分类法,区分难度评估与训练调度,用于系统分析CL策略,揭示不可比性问题,支持策略设计等,并推动改进来源区分的评估实践。

Comments accepted at EMNLP 2026

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3. 病理影像 4 篇

2607.19261 2026-08-26 cs.CV cs.AI 版本更新 83%

EviPathBench: Benchmarking Evidence Acquisition and Reasoning in Vision-Language Models for Whole-Slide Pathology

PathAgentBench:在全切片病理图像上对寻求证据的视觉语言模型进行基准测试

Dankai Liao, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Xinyue Zhang, Qiaochu Xue, Zeyu Liu, Dachun Zhao, Linghan Cai, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) PuzzleLogic Pte Ltd(拼图逻辑私人有限公司) Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学深圳校区) Peking Union Medical College Hospital(北京协和医院)

专题命中 病理影像 :pathology(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对全切片病理图像诊断中证据获取与整合问题,引入PathAgentBench基准,评估视觉语言模型的四项互补能力,包含多模型评估结果,揭示了证据推理与获取间的差距,为改进病理模型提供统一框架。

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2308.15618 2026-08-26 cs.CV cs.LG 版本更新 66%

RACR-MIL: Rank-aware contextual reasoning for weakly supervised grading of squamous cell carcinoma using whole slide images

RACR-MIL:基于排序感知上下文推理的全切片图像弱监督鳞状细胞癌分级方法

Anirudh Choudhary, Mosbah Aouad, Krishnakant Saboo, Angelina Hwang, Jacob Kechter, Blake Bordeaux, Puneet Bhullar, David DiCaudo, Steven Nelson, Nneka Comfere, Emma Johnson, Olayemi Sokumbi, Jason Sluzevich, Leah Swanson, Dennis Murphree, Aaron Mangold, Ravishankar Iyer

专题命中 病理影像 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG;medical image(comments)

AI总结 该研究提出RACR-MIL框架,通过混合WSI图与注意力排序约束实现多解剖部位SCC弱监督分级,性能优于现有方法,可提升病理分级效率,具备临床应用潜力。

Comments Accepted to Medical Image Analysis

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2606.13705 2026-08-26 cs.LG cs.AI 版本更新 57%

When Can One Neuron Fix Repetition Loops in LLMs?

编辑1个神经元能修复LLM中的重复循环吗?

Aristotelis Lazaridis, Aman Sharma, Dylan Bates, Brian King, Vincent Lu, Jack FitzGerald

机构 * Edgerunner AI

专题命中 病理影像 :pathology(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文发现Gemma 4模型在长事实列举任务中高达95%的概率陷入重复循环,通过逐层消融和逐神经元归因定位到少量MLP神经元,并用静态权重编辑(小至单个神经元符号反转)消除循环,但无法解决因知识缺失导致的“末日循环”。

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2607.13393 2026-08-26 cs.PF cs.AI 版本更新 50%

The Café in Amsterdam: When the Incumbent Becomes the Oracle

阿姆斯特丹的咖啡馆:当现有方案成为评判标准时

Augusto Camargo

机构 * IME, University of São Paulo(圣保罗大学工业工程系)

专题命中 病理影像 :pathology(abstract)

AI总结 探讨现代加速器计算重新制定问题,基于相关理论提出“基线捕获”,区分重新制定可评判及发现能否自动化的问题,通过案例说明并提出“购买验证器”做法,让需求独立于现有方案。

Comments 4 pages, two-column

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4. 医疗多模态 2 篇

2511.08847 2026-08-26 q-bio.NC math.DS 版本更新 68%

Data-Driven Modeling of Spatiotemporal Dynamics Using Multimodal Imaging Data

基于多模态成像数据的时空动力学数据驱动建模

Chunyan Li, Yutong Mao, Xiao Liu, Wenrui Hao

专题命中 医疗多模态 :MRI(abstract,abstract_cn);分类 q-bio

AI总结 该研究提出基于图的个性化动力学建模框架,整合多模态纵向成像数据,在1891名阿尔茨海默病患者中准确预测生物标志物轨迹,揭示个体化进展模式,优于现有基准。

Comments Provisionally accepted for publication in PLOS Computational Biology

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2608.22174 2026-08-26 cs.CV 版本更新 57%

When Does Visual Generation Help Visual Understanding in Unified Multimodal Models?

统一多模态模型中视觉生成何时能助力视觉理解?

Yubo Zhu, Zhehan Kan, Jingyi Yang, Miaolin Chen, Jinbo Xing, Kai Zhu, Zijian Wang, Sheng Zhong, Wei Tong

机构 * Nanjing University(南京大学) Tsinghua University(清华大学) Fudan University(复旦大学)

专题命中 医疗多模态 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本研究提出VGAU-Diag评估框架,发现统一多模态模型的视觉生成仅在简单任务上助益理解,瓶颈多在理解侧,有效生成需瞄准理解瓶颈。

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5. 生物医学文本 2 篇

2605.20582 2026-08-26 physics.optics 版本更新 71%

Gold Bipyramids as a Promising Alternative to Gold Nanorods for Analytical and Biomedical Applications

五边形金双锥体作为分析和生物医学应用中优于金纳米棒的有希望的替代品

Andrey M. Burov, Sergey V. Zarkov, Arina V. Drozd, Igor V. Borisov, Elena G. Zavyalova, Nikolai G. Khlebtsov

专题命中 生物医学文本 :biomedical(title)

AI总结 本研究通过化学蚀刻合成了一种尺寸为75x25 nm的五边形金双锥体,并与其纵向等离子体共振(PR)在753 nm处进行比较,发现双锥体的吸收光谱质量因子显著高于纳米棒。此外,双锥体的SERS增强因子约为纳米棒的三倍,且其PR红移也比纳米棒大三倍,这表明双锥体对周围介质的折射率变化或介电壳厚度的变化更敏感。实验和理论均证实双锥体作为热敏剂在光热治疗中具有高效性,能够有效杀死大肠杆菌。

Comments 37 pages, 7 figures, 65 references

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2510.07289 2026-08-26 cs.LG 版本更新 57%

MolGA: Molecular Graph Adaptation with Pre-trained 2D Graph Encoder

MolGA:基于预训练2D图编码器的分子图适应

Xingtong Yu, Chang Zhou, Xinming Zhang, Yuan Fang

机构 * Singapore Management University(新加坡管理大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 生物医学文本 :biomedical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本研究提出MolGA,通过分子对齐策略与条件适应机制,将预训练2D图编码器适配至下游分子应用,经11个公开数据集验证了其有效性。

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6. 医学数据与评测 3 篇

2511.00260 2026-08-26 cs.CV 版本更新 70%

C3VDReg: A Benchmark for Local-to-Local Colonoscopic Registration toward Anatomical Localization

C3VDReg:面向解剖定位的局部-局部结肠镜配准基准

Linzhe Jiang, Jiayuan Huang, Sophia Bano, Matthew J. Clarkson, Zhehua Mao, Mobarak I. Hoque

机构 * UCL Hawkes Institute(UCL哈维斯研究所) University College London, University of London(伦敦大学学院, 伦敦大学) Division of Informatics, Imaging and Data Sciences(信息学、成像与数据科学部门) University of Manchester(曼彻斯特大学)

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

AI总结 本文提出面向局部-局部结肠镜配准的基准C3VDReg,通过构建点云对评估基线模型,发现高几何重叠不足以保证配准精度,重复管状解剖的平移歧义是主要瓶颈,凸显需更强解剖与上下文约束。

Comments 15 pages, 6 figures

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2603.14265 2026-08-26 cs.CL cs.MA 版本更新 50%

MedPriv-Bench: Benchmarking the Privacy-Utility Trade-off of Large Language Models in Medical Open-Ended Question Answering

MedPriv-Bench:医疗开放问答中大语言模型隐私-效用权衡的基准测试

Shaowei Guan, Yu Zhai, Hin Chi Kwok, Jiawei Du, Xinyu Feng, Jing Li, Harry Qin, Vivian Hui

专题命中 医学数据与评测 :medical AI(abstract)

AI总结 MedPriv-Bench首次提出医疗开放问答中评估隐私保护与临床效用的基准,通过多代理人机协同流程生成敏感医疗情境,利用预训练RoBERTa-NLI模型量化数据泄露,揭示大语言模型在隐私与效用间的普遍权衡。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

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2603.00468 2026-08-26 cs.SE 版本更新 50%

Cloud-OpsBench: A Reproducible Benchmark for Agentic Root Cause Analysis in Cloud Systems

Cloud-OpsBench: 一种可重现的云系统代理根本原因分析基准

Yilun Wang, Guangba Yu, Haiyu Huang, Yujie Huang, Zirui Wang, Pengfei Chen, Michael R. Lyu

专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)

AI总结 Cloud-OpsBench 是一个用于云系统代理根本原因分析的可重现基准,通过构建确定性数字孪生,提供数据引擎、强化学习环境和诊断标准,支持下一代SRE研究。

Comments 14 pages, 3 figures

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