Future Artificial Intelligence tools and perspectives in medicine
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV
Journal ref Curr Opin Urol. 2021 Jul 1;31(4):371-377
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV
Journal ref Curr Opin Urol. 2021 Jul 1;31(4):371-377
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 21 pages, 9 figures, 5 equations, 1 table
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.SP
Journal ref IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 q-bio、eess.IV、eess.SP
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 5 pages, no figures
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Journal ref Pattern Recognition Letters, Volume 136, August 2020, Pages 168-174
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV
Comments This paper has been accepted by BMC MIDM
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.SP
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
Comments Submitted to MIDL2020
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.SP
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专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.SP
Comments Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS 2018 arXiv:1811.07216
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.SP
Comments Under review in Journal of Clinical Neurophysiology
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables
专题命中 诊断辅助 :CT(abstract);分类 q-bio、eess.IV;medical image(comments)
Comments 18 pages, 4 figures, 1 table, Appendices; Accepted at Medical Image Analysis
Journal ref Med. Image Anal. 103 (2025) 103576
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio;medical AI(comments)
Comments Paper is published in MedAGI 2023 (MICCAI 2023 1st International Workshop on Foundation Models for General Medical AI) Code link: https://github.com/Vaibhav-Khamankar/FuseStyle Paper link: https://nbviewer.org/github/MedAGI/medagi.github.io/blob/main/src/assets/papers/P17.pdf
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 q-bio、eess.SP;medical image(comments)
Comments Submitted to Medical Image Analysis
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio;biomedical(comments)
Comments Submitted to the 12th International Workshop on Biomedical and Health Informatics (BHI 2021)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio;biomedical(journal_ref)
Journal ref Archives of Clinical and Biomedical Research 2018, 2(6):188-197
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 q-bio、eess.SP;biomedical(journal_ref)
Comments Electroencephalogram; Wavelet Decomposition; Cross Frequency Coupling;Quadratic Discriminant Analysis; T-test Feature Selection
Journal ref Electrical-Electronics & Biomedical Engineering and Computer Science in 2018 (EBBT 2018)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio;biomedical(comments)
Comments Accepted for IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2017
通过级联特征消除进行层次分类:在人类表型本体对齐的面部表型分析(FaceMesh2HPO)中的应用
机构 * University of Augsburg(奥格斯堡大学) ; University of Bonn(波恩大学)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 FaceMesh2HPO框架利用临床医生注释及图像生成3D面部网格,基于PointNet训练含级联分类与特征消除的分层管道,结合多种数据实现面部表型分类,虽有成果但罕见叶节点性能受限,需改进策略增强实用性。
脑电(EEG)基础挑战赛:从跨任务到跨主体的脑电解码
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文介绍一项包含跨任务跨主体脑电解码、精神病理因素预测两项挑战的大规模脑电竞赛,提供对应基线模型,旨在推动泛化性脑电解码模型及相关临床应用的发展。
Comments Approved at Neurips Competition track. webpage: https://eeg2025.github.io/
Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
STEAM:用于EEG解码的分层预训练时空对齐混合专家模型
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 STEAM是一种分层迁移框架,通过双分支时空编码器与SSMoE模块实现EEG解码的通用表征学习与范式专业化,在7个数据集的14种评估设置中表现优异且推理成本具竞争力。
通过生理引导的自监督学习检测PPG中的主动脉瓣疾病
机构 * Department of Computer Science, Tianjin University of Technology(天津理工大学计算机科学系) ; National Institute of Health Data Science, Peking University(北京大学国家健康数据科学研究院) ; Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital(北京大学人民医院心内科) ; HeartVoice Medical Technology(心声医疗科技) ; DCST, BNRist, RIIT, Institute of Internet Industry, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系、北京人工智能研究所、互联网产业研究所) ; Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center(北京大学健康科学中心医学技术研究所) ; Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究所) ; State Key Laboratory of Vascular Homeostasis and Remodeling, NHC Key Laboratory of Cardiovascular Molecular Biology and Regulatory Peptides, Peking University(北京大学血管稳态与重塑国家重点实验室、国家心血管分子生物学与调节肽重点实验室)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出基于生理引导的自监督学习方法,利用大量未标记PPG数据高效筛查主动脉狭窄和反流,实现优于传统监督学习的检测性能。
Comments 33 pages, 8 figures. Under review
用于从有向图上的流中恢复势的规范不变、参数不敏感正则化
机构 * Amirkabir University of Technology(伊朗阿米尔卡比尔理工大学)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 研究从有向图流中恢复潜在势的问题,提出规范不变的图狄利克雷能量方法,该方法具有参数不敏感性,能保留动态范围,定位吸收边界,并通过实验验证其在点击流语料库上的优势,还将其与图神经网络联系起来。
Comments 17 pages, 6 figures, submitted to LoG 2026
SAND:神经退行性疾病评估中语音分析的挑战
机构 * National Research Council of Italy (CNR), Institute for High-Performance Computing and Networking (ICAR), Naples(意大利国家研究理事会(CNR)、高性能计算与网络研究所(ICAR)、那不勒斯)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出SAND挑战,旨在通过语音信号开发AI模型,用于早期识别和预测ALS进展,解决标注数据不足的问题。
Journal ref IEEE Open Journal of Signal Processing (2026)