医学 AI

Explainable Deep Convolutional Multi-Type Anomaly Detection

可解释的深度卷积多类型异常检测

Alex George, Lyudmila Mihaylova, Sean Anderson

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering（电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出 MultiTypeFCDD 框架，通过图像级别标签生成多通道热图，实现多类型异常检测，有效解决传统方法的计算和内存限制问题。

Fault-Tolerant MARL for CAVs under Observation Perturbations for Highway On-Ramp Merging

面向高速公路汇入车道的抗观测扰动多智能体强化学习故障容错方法

Yuchen Shi, Huaxin Pei, Yi Zhang, Danya Yao

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心（BNRist），清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向高速公路汇入车道的抗观测扰动多智能体强化学习故障容错方法，通过对抗性扰动生成和故障容忍智能体设计，提升协同驾驶系统的安全性和效率。

Probabilistic Digital Twin for Misspecified Structural Dynamical Systems via Latent Force Modeling and Bayesian Neural Networks

基于潜在力建模和贝叶斯神经网络的概率数字孪生：用于误指定结构动力学系统的响应预测

Sahil Kashyap, Rajdip Nayek

机构 * Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校应用力学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于潜在力建模和贝叶斯神经网络的概率数字孪生框架，用于误指定结构动力学系统的响应预测，通过联合估计模型误差和系统状态以提升预测准确性与鲁棒性。

CephRes-MHNet: A Multi-Head Residual Network for Accurate and Robust Cephalometric Landmark Detection

CephRes-MHNet：一种用于准确且鲁棒颅面标志检测的多头残差网络

Ahmed Jaheen, Islam Hassan, Mohanad Abouserie, Abdelaty Rehab, Adham Elasfar, Knzy Elmasry, Mostafa El-Dawlatly, Seif Eldawlatly

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

AI总结 CephRes-MHNet通过多头残差网络结构，在颅面标志检测中实现了更高的准确性和鲁棒性，参数使用更少，性能优于现有模型。

Comments This submission was posted without authorization from all co-authors and supervising institutions. The authors are withdrawing the manuscript due to permission issues

The Age-specific Alzheimer 's Disease Prediction with Characteristic Constraints in Nonuniform Time Span

具有非均匀时间跨度的特征约束的年龄特异性阿尔茨海默病预测

Xin Hong, Kaifeng Huang

机构 * Department of Software, School of Computer Science and Technology, Huaqiao University, China（软件系，计算机科学与技术学院，华侨大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出了一种基于定量指标和年龄缩放因子的序列图像生成方法，用于提高非均匀时间跨度下阿尔茨海默病预测的准确性。

Comments 16 pages, 9 figures

Long-Term Alzheimers Disease Prediction: A Novel Image Generation Method Using Temporal Parameter Estimation with Normal Inverse Gamma Distribution on Uneven Time Series

长期阿尔茨海默病预测：一种利用正常逆伽玛分布进行时间参数估计的新型图像生成方法

Xin Hong, Xinze Sun, Yinhao Li, Yen-Wei Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Huaqiao University（华侨大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Computer Vision and Machine Learning in Fujian Province（福建省计算机视觉与机器学习重点实验室） ； College of Information Science and Engineering,Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于正常逆伽玛分布的时间参数估计方法，用于长期阿尔茨海默病预测，通过生成中间图像和预测未来图像，保持疾病特征。

Comments 13pages, 6 figures

Pretraining Transformer-Based Models on Diffusion-Generated Synthetic Graphs for Alzheimer's Disease Prediction

基于扩散生成合成图的Transformer模型预训练用于阿尔茨海默病预测

Abolfazl Moslemi, Hossein Peyvandi

机构 * Sharif University of Technology（谢里夫理工学院） ； Pasargad Institute for Advanced Innovative Solutions（帕萨尔加德先进创新解决方案研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于扩散生成合成图的Transformer模型，通过预训练提升阿尔茨海默病预测的准确性和泛化能力。

Comments 14 pages. Preprint

LungEvaty: A Scalable, Open-Source Transformer-based Deep Learning Model for Lung Cancer Risk Prediction in LDCT Screening

LungEvaty: 一种可扩展、开源的基于Transformer的深度学习模型，用于LDCT筛查中的肺癌风险预测

Johannes Brandt, Maulik Chevli, Rickmer Braren, Georgios Kaissis, Philip Müller, Daniel Rueckert

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LungEvaty是一种基于Transformer的深度学习模型，利用LDCT扫描预测肺癌风险，通过全肺输入和解剖学指导注意力实现高效且准确的预测。

LungX: A Hybrid EfficientNet-Vision Transformer Architecture with Multi-Scale Attention for Accurate Pneumonia Detection

LungX：一种结合多尺度特征、CBAM注意力机制和视觉Transformer的高效Net混合架构，用于准确的肺炎检测

Mansur Yerzhanuly

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

AI总结 LungX通过结合EfficientNet、CBAM注意力和Vision Transformer，实现了86.5%的肺炎检测准确率，比基线模型提升了6.7%的AUC，具有更高的诊断准确性。

Comments 13 pages, 3 figures, 1 table

Neurocircuitry-Inspired Hierarchical Graph Causal Attention Networks for Explainable Depression Identification

受神经回路启发的分层图因果注意网络用于可解释的抑郁症识别

Weidao Chen, Yuxiao Yang, Yueming Wang

机构 * MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-machine Integration（脑科学与脑机融合前沿科学中心） ； Nanhu Brain-computer Interface Institute（南湖脑机接口研究院） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Qiushi Academy for Advanced Studies（启硕高级研究院） ； State Key Laboratory of Brain-machine Intelligence（脑机智能国家重点实验室） ； The Department of Neurosurgery, Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University Hangzhou, China（浙江大学医学院附属第二医院神经外科） 纠错

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

AI总结 本文提出NH-GCAT网络，通过分层图因果注意机制，结合神经科学知识，实现对抑郁症的可解释识别。

Comments Under review for ICLR 2026

MindCraft: How Concept Trees Take Shape In Deep Models

MindCraft: 深度模型中概念树如何形成

Bowei Tian, Yexiao He, Wanghao Ye, Ziyao Wang, Meng Liu, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） 纠错

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

AI总结 MindCraft通过概念树框架揭示深度模型中概念的层次结构和分离过程，为可解释AI提供新的分析方法。

The use of vocal biomarkers in the detection of Parkinson's disease: a robust statistical performance comparison of classic machine learning models

利用语音生物标记物检测帕金森病：经典机器学习模型的稳健统计性能比较

Katia Pires Nascimento do Sacramento, Elliot Q. C. Garcia, Nicéias Silva Vilela, Vinicius P. Sacramento, Tiago A. E. Ferreira

机构 * Universidade Regional do Cariri（卡拉里地区大学） ； Universidade Federal Rural de Pernambuco（佩纳尔布科州立大学） ； Futuo-Tech（富图科技） ； Universidade Federal do Cariri（卡拉里州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过比较经典机器学习模型与深度神经网络在语音生物标记物检测帕金森病中的性能，证实DNN在准确性和效率上的优势。

Comments 18 pages, 3 figures

Provably Minimum-Length Conformal Prediction Sets for Ordinal Classification

可证明的最小长度符合预测集用于顺序分类

Zijian Zhang, Xinyu Chen, Yuanjie Shi, Liyuan Lillian Ma, Zifan Xu, Yan Yan

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

AI总结 本文提出了一种模型无关的顺序CP方法，通过最小长度覆盖问题实现实例级最优预测区间，提升了预测效率。

Comments Submitted to AAAI 2026

FairLRF: Achieving Fairness through Sparse Low Rank Factorization

FairLRF: 通过稀疏低秩分解实现公平性

Yuanbo Guo, Jun Xia, Yiyu Shi

机构 * University of Notre Dame（诺特难大学） 纠错

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

AI总结 FairLRF通过稀疏低秩分解技术提升深度学习模型的公平性，有效减少群体间的偏见差异。

Diagnosing Hallucination Risk in AI Surgical Decision-Support: A Sequential Framework for Sequential Validation

诊断人工智能手术决策支持中的幻觉风险：一种用于序列验证的连续框架

Dong Chen, Yanzhe Wei, Zonglin He, Guan-Ming Kuang, Canhua Ye, Meiru An, Huili Peng, Yong Hu, Huiren Tao, Kenneth MC Cheung

机构 * Orthopaedic Centre, The University of Hong Kong - Shenzhen Hospital（香港大学深圳医院骨科中心） ； Translational Medicine Centre, The University of Hong Kong - Shenzhen Hospital（香港大学深圳医院转化医学中心） ； Department of Orthopaedics & Traumatology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院骨科与创伤外科部） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于评估人工智能手术决策支持系统幻觉风险的连续框架，通过多维度测试揭示模型在复杂性下的脆弱性，并强调了增强推理能力的必要性。

A Novel CustNetGC Boosted Model with Spectral Features for Parkinson's Disease Prediction

一种结合频谱特征的新型CustNetGC增强模型用于帕金森病预测

Abishek Karthik, Pandiyaraju V, Dominic Savio M, Rohit Swaminathan S

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

AI总结 本文提出了一种结合CNN、Grad-CAM和CatBoost的CustNetGC模型，利用频谱特征提高帕金森病诊断的准确性和可解释性。

FaultDiffusion: Few-Shot Fault Time Series Generation with Diffusion Model

Yi Xu, Zhigang Chen, Rui Wang, Yangfan Li, Fengxiao Tang, Ming Zhao, Jiaqi Liu

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

Comments 4 figures, 5 tables ,8 pages

InteractiveGNNExplainer: A Visual Analytics Framework for Multi-Faceted Understanding and Probing of Graph Neural Network Predictions

TC Singh, Sougata Mukherjea

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Indian Institute of Technology（印度理工学院） 纠错

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

Journal ref 2025 29th International Conference Information Visualisation (IV)

Rank-Aware Agglomeration of Foundation Models for Immunohistochemistry Image Cell Counting

Zuqi Huang, Mengxin Tian, Huan Liu, Wentao Li, Baobao Liang, Jie Wu, Fang Yan, Zhaoqing Tang, Zhongyu Li

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Department of Gastrointestinal Surgery and the Gastric Cancer Center, Zhongshan Hospital, Fudan University（复旦大学中山医院胃肠外科及胃癌中心） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； The Comprehensive Breast Care Center, The Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University（西安交通大学第二附属医院综合乳腺护理中心） ； Department of Pathology, The Second Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University（西安交通大学第二附属医院病理科） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of General Surgery, Zhongshan Hospital (Xiamen), Fudan University（复旦大学中山医院（厦门）外科科） 纠错

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

Comprehension Without Competence: Architectural Limits of LLMs in Symbolic Computation and Reasoning

Zheng Zhang

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

Comments v2: Two TMLR revision rounds addressing reviewer feedback. Added real-world validation (3.4), interpretability analysis (7), computational hallucination framework, strengthened theory. v3: Sec 3.2 - added transformer architecture diagram, clarified UAT capacity vs computational limits, improved role specialization theorem presentation

Heterogeneous Multisource Transfer Learning via Model Averaging for Positive-Unlabeled Data

Jialei Liu, Jun Liao, Kuangnan Fang

机构 * School of Economics, Xiamen University（厦门大学经济学院） ； School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学统计学院） 纠错

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

Towards Human-AI-Robot Collaboration and AI-Agent based Digital Twins for Parkinson's Disease Management: Review and Outlook

Hassan Hizeh, Rim Chighri, Muhammad Mahboob Ur Rahman, Mohamed A. Bahloul, Ali Muqaibel, Tareq Y. Al-Naffouri

机构 * Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division (CEMSE), King Abdullah University of Science and Technology（计算机、电气与数学科学和工程系，国王 Abdullah 科学与技术大学） ； College of Engineering & Advanced Computing and the Translational Biomedical Engineering Research lab, Alfaisal University（工程与高级计算学院及转化生物医学工程研究实验室，阿尔法西尔大学） ； Electrical Engineering Department and the Center for Communication Systems and Sensing, King Fahd University of Petroleum and Minerals (KFUPM)（电气工程系及通信系统与感知中心，国王法赫德石油与矿物大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

Comments 20 pages, 5 figures, 4 tables, under review with a journal

Kunlun Anomaly Troubleshooter: Enabling Kernel-Level Anomaly Detection and Causal Reasoning for Large Model Distributed Inference

Yuyang Liu, Jingjing Cai, Jiayi Ren, Peng Zhou, Danyang Zhang, Yin Du, Shijian Li

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

Comments Preprint version, under submission

Understanding Cross Task Generalization in Handwriting-Based Alzheimer's Screening via Vision Language Adaptation

Changqing Gong, Huafeng Qin, Mounim A. El-Yacoubi

机构 * Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（电信 SudParis，巴黎理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

Local properties of neural networks through the lens of layer-wise Hessians

Maxim Bolshim, Alexander Kugaevskikh

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

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

Comments Comments: 22 pages, 8 figures. Submitted to arXiv:cs.LG

Generative Medical Event Models Improve with Scale

Shane Waxler, Paul Blazek, Davis White, Daniel Sneider, Kevin Chung, Mani Nagarathnam, Patrick Williams, Hank Voeller, Karen Wong, Matthew Swanhorst, Sheng Zhang, Naoto Usuyama, Cliff Wong, Tristan Naumann, Hoifung Poon, Andrew Loza, Daniella Meeker, Seth Hain, Rahul Shah

机构 * Epic Systems（Epic系统） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Yale School of Medicine（耶鲁医学院） ； Cosmos Governing Council（Cosmos管理委员会） 纠错

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

Classification of Heart Sounds Using Multi-Branch Deep Convolutional Network and LSTM-CNN

Seyed Amir Latifi, Hassan Ghassemian, Maryam Imani

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

Comments 31 pages. This preprint is currently under peer review in the journal 'Physical and Engineering Sciences in Medicine' (Springer)

Journal ref Phys. Eng. Sci. Med. (2025)

FunOTTA: On-the-Fly Adaptation on Cross-Domain Fundus Image via Stable Test-time Training

Qian Zeng, Le Zhang, Yipeng Liu, Ce Zhu, Fan Zhang

机构 * Glasgow College, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） 纠错

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

Comments 13 pages, 8 figures, 7 tables

Dynamic causal discovery in Alzheimer's disease through latent pseudotime modelling

Natalia Glazman, Jyoti Mangal, Pedro Borges, Sebastien Ourselin, M. Jorge Cardoso

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

Comments Accepted to the NeurIPS 2025 Workshop on CauScien: Uncovering Causality in Science

A Computational Approach to Analyzing Disrupted Language in Schizophrenia: Integrating Surprisal and Coherence Measures

Gowtham Premananth, Carol Espy-Wilson

机构 * Institute for System Research, Department of Electrical ； Computer Engineering, University of Maryland, College Park, USA 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

Comments Submitted to ICASSP 2026