Implementation of an AI-based MRD evaluation and prediction model for multiple myeloma
专题命中 医学数据与评测 :CT(abstract);分类 q-bio
Comments 7 pages, 6 figures
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 医学数据与评测 :CT(abstract);分类 q-bio
Comments 7 pages, 6 figures
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(comments,journal_ref);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) https://melba-journal.org/2024:003
Journal ref Machine.Learning.for.Biomedical.Imaging. 2 (2024)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(comments,journal_ref);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) https://melba-journal.org/2023:001
Journal ref Machine.Learning.for.Biomedical.Imaging. 2 (2023)
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
Comments Published in the Proceedings of the 29th Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2022)
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
Comments 8 pages, 7 figures
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 27 pages
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :MRI(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :pathology(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :medical image(comments,journal_ref);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Accepted to Medical Image Analysis
Journal ref Medical Image Analysis (2020), 64, 101741
专题命中 医学数据与评测 :radiology(comments,journal_ref);分类 cs.CV、eess.IV
Comments accepted in Radiology Cardiothoracic Imaging
Journal ref Radiology: Cardiothoracic Imaging 2020; 2(1):e190032
专题命中 医学数据与评测 :MRI(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :MRI(abstract);分类 q-bio
Comments 8 pages, 7 figures; Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine; Keynote to The International Workshop on High Throughput Computing in Bioinformatics and Biomedicine using the Open Science Grid
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 12 pages with diagrams, tables, figures and chats
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
Comments To be presented at RECOMB 2016
专题命中 医学数据与评测 :MRI(abstract);分类 q-bio
Comments Master's thesis, July 2013
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
Comments This version is superseded by arXiv:1306.1264
专题命中 医学数据与评测 :biomedical(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学数据与评测 :CT(abstract);分类 q-bio
Comments Accepted by the Journal of Chemistry A
Journal ref Journal of Physical Chemistry A, 115, 1280 (2011)
专题命中 医学数据与评测 :分类 cs.LG、q-bio、eess.IV;biomedical(journal_ref)
Comments 5 pages, 4 figures, 1 table
Journal ref IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2020
GameXpert-Bench:编码智能体距离专家级游戏开发还有多远?
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) ; Tsinghua University(清华大学) ; The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) ; The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) ; Lightspeed Studios, Tencent(腾讯光速工作室)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 GameXpert-Bench是覆盖游戏开发全生命周期的基准,含三个赛道,测评显示当前编码智能体在生成可玩游戏基础上表现较好,在缺陷发现等方面仍有不足。
临床导向的医学语言模型隐私评估
机构 * Stanford University(斯坦福大学) ; Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) ; American Board of Family Medicine(家庭医学认证委员会)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 提出临床导向框架,按对抗访问等级评估医学语言模型隐私泄露,发现常规元数据可导致高比率逐字记忆和敏感诊断恢复,但部分记忆源于模板化文档。
基于LLM作为评判者的5G领域知识与故障分析大模型自由文本评估
机构 * Surrey Institute for People-Centered Artificial Intelligence(萨里以人为本人工智能研究院) ; Google(谷歌)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 本文以自由文本格式评估Claude-Haiku-4.5等三个轻量型LLM的5G领域知识与故障分析能力,发现其故障诊断准确率超90%但规范召回不足,Gemini-3.1-Flash-Lite效率最优适合生产部署。
Comments 6pages, 4figures. Accepted for presentation in IEEE CSCN conference
MGAL:一个多语言粒度感知的长基准测试集
机构 * China University of Petroleum (East China)(中国石油大学(华东)) ; Northeastern University at Qinhuangdao(东北大学秦皇岛分校) ; Lingnan University, Hong Kong(香港岭南大学)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 MGAL是首个多语言粒度位置感知长基准,以联合国6种官方语言报告构建,含4种粒度及位置分层,实验发现LLM粗粒度任务表现差、闭源模型低资源语言占优,还识别出语义拥挤等新挑战。
当故障传播时:智能体检索增强生成中的因果故障归因
机构 * Anote(阿诺特)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出AgenticRAG-FP基准,针对智能体RAG的因果故障归因开展实验,发现基于覆盖率的诊断在第1轮表现较好,第2、3轮较差,明确将传播深度作为相关评估维度。
LongRCA Bench:诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因
机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算机网络信息中心) ; Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学杭州高等研究院) ; Chongqing University(重庆大学) ; Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所) ; Singapore Management University(新加坡管理大学) ; Tongyi Lab, Alibaba Group(阿里巴巴集团通义实验室) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准,本文提出无需训练的 RCTA 方法,在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线,表明需将二者作为独立评估目标。
Comments 18 pages, 6 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author
Zing:大语言模型的社交智能
专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract)
AI总结 研究大语言模型社交智能,提出Zijing框架,含测量基准SoMBench、训练方法Zing及推理架构Actio,通过实验证明社交智能大语言模型在评估、内化和落地方面需协同发展。