Deep Learning based Automated Forest Health Diagnosis from Aerial Images
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments 16 pages
Journal ref IEEE Access, vol. 8, pp. 144064-144076, 2020
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(title);分类 cs.CV
Comments 16 pages
Journal ref IEEE Access, vol. 8, pp. 144064-144076, 2020
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
Comments To be published in the proceedings of 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Medicine, Minneapolis MN, USA
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 eess.SP
Comments ACC 2020 Final Version
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments MICCAI2020
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments Paper presented at the ICLR 2020 Workshop on Computer Vision for Agriculture (CV4A)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
Comments Accepted at INTERSPEECH 2019
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 eess.SP
Journal ref Future Generation Computing Systems, 2020
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 eess.SP
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments JAMA submission
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 eess.SP
Comments 10 pages
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments Accepted at BMVC 2018
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments submitted to ECCV 2018
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments Project page available at http://www.vision.caltech.edu/~mronchi/projects/PoseErrorDiagnosis/; Code available at https://github.com/matteorr/coco-analyze; published at ICCV 17
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
Comments 18 pages, 11 figures, 3 tables, 1 equation
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG
Comments IEEE Publication format, ISSN 1947 5500, http://sites.google.com/site/ijcsis/
Journal ref IJCSIS, Vol. 7 No. 3, March 2010,
环形偏振光散射成像用于检测隐藏在健康层下的癌变层以诊断早期宫颈癌
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);biomedical(journal_ref)
AI总结 利用环形偏振光散射成像技术检测隐藏在健康层下的癌变层,用于早期宫颈癌的非侵入性诊断。
Journal ref Journal of Biomedical Optics, Vol. 31, Issue 2, 027002 (February 2026)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);biomedical(journal_ref)
Comments 13 pages, Manuscript Submitted for Peer-Review, Pre-Print
Journal ref Journal Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2020. p. 1-9
使用对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)对视网膜眼底图像进行亮度自适应对比度增强,并进行定量验证和比较分析
机构 * Independent Researcher, Department of Information and Computer Engineering, Scottsdale, AZ, USA(独立研究者,信息与计算机工程系,斯科茨代尔,亚利桑那州,美国) ; Seidenberg School of Computer Science and Information Systems, Pace University, New York City, NY, USA(塞登堡计算机科学与信息系统学院,帕克大学,纽约市,纽约州,美国)
专题命中 诊断辅助 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 该研究针对视网膜眼底图像因光照等问题影响诊断的情况,提出结合HSV颜色空间分解亮度校正与CLAHE的两阶段图像增强流程,经实验验证其在对比度和结构保真度上优于传统方法,处理速度适配临床筛查。
Comments 11 pages
Journal ref Journal of Intelligent Medicine and Healthcare 2026, 4, 87-97
利用无透镜全息和深度学习进行自动HER2评分及不确定性量化
机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系) ; Bioengineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校生物工程系) ; California NanoSystems Institute (CNSI), University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所) ; Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA(加州大学洛杉矶分校计算机科学系)
专题命中 诊断辅助 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于无透镜全息和深度学习的紧凑型、低成本系统,用于自动免疫组化染色乳腺组织切片的HER2评分,通过贝叶斯蒙特卡洛Dropout策略提高诊断可靠性,实现了高准确率的HER2分类和评分。
Comments 23 Pages, 6 Figures, 1 Table
Journal ref BME Frontiers, AAAS (2026)
审计Sybil:通过生成干预性归因解释深度肺癌风险预测
机构 * National Lung Screening Trial Research Team(国家肺癌筛查试验研究组)
专题命中 诊断辅助 :CT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出S(H)NAP框架,通过专家放射科医生验证的生成干预性归因,揭示Sybil模型在区分恶性肺结节与良性病变时的失效模式,包括对不合理伪影的敏感性和径向偏差。
Comments ICML 2026
视觉语言模型与机器学习模型在结肠镜图像息肉检测与分类中的性能对比
专题命中 诊断辅助 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 本文对比了视觉语言模型与传统机器学习模型在结肠镜图像息肉检测和分类任务中的性能,发现ResNet50在检测任务中表现最佳,而BiomedCLIP和GPT-4在特定情况下也表现出色。
Comments Code is available at: https://github.com/aminkhalafi/CML-vs-LLM-on-Polyp-Detection. CoI: AlSo serves on the advisory board and holds equity in Virgo Surgical Solutions. The other authors declare no conflicts of interest. Data
Journal ref Scientific Reports 15, 45484 (2025)
基于LLM的诊断证据对齐用于有限配对情况下的医学视觉-语言预训练
机构 * Institute of Intelligent Information Processing, Shanxi University(山西大学智能信息处理研究所) ; Alliance Manchester Business School, The University of Manchester(曼彻斯特大学阿利安斯商学院) ; Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学计算机科学与工程系)
专题命中 诊断辅助 :medical image(abstract);radiology(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出LLM引导的诊断证据对齐方法,旨在解决有限配对数据下医学视觉-语言预训练的诊断表示学习问题,通过提取关键诊断证据提升跨模态对齐效果。
AI生成的数据污染侵蚀病理变异性与诊断可靠性
专题命中 诊断辅助 :medical image(abstract);pathology(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 AI生成的数据污染导致病理变异性下降和诊断可靠性降低,需政策强制的人类监督以防止医疗数据生态系统的退化。
Comments *Corresponding author: Dianbo Liu (dianbo@nus.edu.sg)
HyperPriv-EPN: 基于超图学习的特权知识用于室管膜瘤预后预测
机构 * School of Software, Tsinghua University(清华大学软件学院) ; Beijing Tiantan Hospital(北京天坛医院)
专题命中 诊断辅助 :MRI(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 HyperPriv-EPN通过基于超图的学习利用特权信息框架,利用术后数据提升术前室管膜瘤预后预测的准确性和生存分层能力。
Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables
通过语义制图将生物网络转换为图像以实现可视化解释和可扩展深度分析
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);biomedical(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 Graph2Image通过将生物网络转换为图像,实现可扩展的深度分析和可视化解释,提升分类准确率并揭示生物一致性模式。