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3854 Arbeiten

💻 Informatik

Explainable Machine Learning Framework to Prioritize Predictors of Type 2 Diabetes Risk Among Adult Males Using Lifestyle and Clinical Indicators

Diese Studie entwickelte ein erklärbares Framework für maschinelles Lernen unter Verwendung von NHANES 2017–2018 Daten, um zu zeigen, dass zwar Alter, Nüchternblutzucker und Familienanamnese die wichtigsten Prädiktoren für Typ-2-Diabetes bei erwachsenen Männern sind, der Einschluss des Taille-Hüft-Verhältnisses die Genauigkeit der Risikovorhersage signifikant verbessert, wenn der Nüchternblutzucker ausgeschlossen wird.

Siva Nanthini Shanmugam, Uchenna Esther Okpete, Md Ariful Islam Mozumder, Hee-Cheol Kim2026-09-25
💻 Informatik

Lightweight Deep Learning for Processing 3D Medical Images: A Systematic Review

Diese systematische Übersichtsarbeit untersucht leichtgewichtige Deep-Learning-Techniken für die 3D-medizinische Bildgebung, hebt deren Fähigkeit hervor, den Rechenaufwand für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu reduzieren, während sie gleichzeitig zentrale Forschungslücken identifiziert und zukünftige Richtungen für robuste, effiziente und klinisch integrierte Modelle skizziert.

Rahim ullah, Hasan Abbas, Hazrat Ali, Syed Waqar Nabi2026-09-25
💻 Informatik

When Unseen Attacks Look Normal: Open-Set Evaluation, Feature Observability, and Protocol-Invariant Detection in Mobile Ad Hoc Networks

Diese Arbeit zeigt auf, dass während Standardmodelle des maschinellen Lernens aufgrund ihrer Abhängigkeit von variablen Verteilungen nicht in der Lage sind, ungesehene Angriffe in Mobile Ad Hoc Networks zu erkennen, ein einfaches protokollinvariantes Merkmal – das Zählen von Routing-Nachbarn ohne dekodierte Frames – eine perfekte Detektion von Wormhole-Angriffen durch die Identifizierung struktureller Verletzungen anstatt statistischer Anomalien erreicht.

Amruth V, Devaraj Verma C2026-09-25
💻 Informatik

Improved stacking ensemble learning for objective tinnitus severity assessment based on functional near-infrared spectroscopy signals

Diese Studie schlägt einen verbesserten Stacking-Ensemble-Lernalgorithmus vor, der Signale der funktionellen Nahen-Infrarot-Spektroskopie (fNIRS) nutzt, um eine hochgenaue, objektive und quantitative Bewertung der Tinnitus-Schweregrad zu erreichen, die konventionelle Modelle signifikant übertrifft und ein vielversprechendes Werkzeug für die klinische Diagnose bietet.

Nihong Zhou, Hao Yang, Yiru Meng, Juanjuan Yang, Xiaoli Fan2026-09-25
💻 Informatik

PixelChain: A Blockchain Inspired Reversible Cryptographic Framework for Secure Image Encryption

Dieses Paper schlägt die PixelChain Encryption (PCE) vor, ein leichtgewichtiges, reversibles kryptographisches Framework, das von Blockchain-Prinzipien inspiriert ist und Bilder durch rekursive SHA-256-Hashung sowie XOR-basierte Keystreams ohne verteilte Ledger sichert, wobei eine hohe Resistenz gegen statistische Angriffe und eine geringe Rechenkomplexität erreicht wird, die für ressourcenbeschränkte IoT- und medizinische Bildgebungsanwendungen geeignet sind.

Faizal Nujumudeen2026-09-25
💻 Informatik

On Image classification using spiking membrane systems with structural plasticity and spike time dependent plasticity rules

Diese Arbeit schlägt eine neuartige Methode zur Bildklassifizierung von englischen Buchstaben unter Verwendung von Spiking Neural P-Systemen mit struktureller Plastizität und Spike-Timing-Dependent Plasticity vor, die Gradientenabstieg und Hebb’sche Regeln kombiniert, um eine Genauigkeit von 99,79 % auf rauschfreien Daten zu erreichen und bestehende Modelle auf verrauschten Datensätzen zu übertreffen.

PRITHWINEEL PAUL, Subham Chakraborty2026-09-25
💻 Informatik

CareLoop: Measuring the Gap Between Knowing Medicine and Practicing It in the Context of Patients' Lives

Dieses Paper führt CareLoop ein, eine Sandbox der klinischen Welt, die KI-Modelle in ihrer Fähigkeit bewertet, Medizin innerhalb des komplexen Kontextes des Lebens von Patienten zu praktizieren, indem sie deren Leistung bei der Entdeckung verborgener Zustände, der Anpassung an Einschränkungen und dem Management von Konsequenzen über simulierte Trajektorien hinweg misst, was offenlegt, dass ausführungsorientierte Fähigkeiten von und unterscheidbar zu reinem medizinischem Faktenwissen sind sowie eine größere Herausforderung darstellen.

Zhenhong Yang, Jintao Fei, Jun Zhao2026-09-25
💻 Informatik

Segmentation Techniques for Malaria Parasites and Sickle Cells in Peripheral Blood Smear Microscopy: A Systematic Review of Artificial Intelligence Approaches for Field Deployment in Endemic Regions

Diese systematische Übersichtsarbeit über 50 Studien evaluiert klassische und Deep-Learning-basierte Segmentierungstechniken für Malaria-Parasiten und Sichelzellen in peripheren Blutausstrichen und hebt deren Potenzial für den Feldeinsatz in ressourcenarmen Gebieten hervor, während sie gleichzeitig kritische Lücken in der Datensatzstandardisierung, der externen Validierung und der Optimierung für Edge-Geräte identifiziert.

Habert Tumwesigye¹, Abraham Birungi, Samuel Tumwesigire, Yekosan Mitala, Raymond Atwine¹2026-09-25
💻 Informatik

Evaluating Vision-Language Models for Structured Information Extraction from Heterogeneous Multi-Page Laboratory Reports

Diese Studie bewertet Vision-Language-Modelle für die Extraktion strukturierter Daten aus heterogenen, mehrseitigen Laborberichten und stellt fest, dass die Verarbeitung des gesamten Dokuments zwar eine überlegene Geschwindigkeit bietet, ein seitenweise angewandter Workflow unter Verwendung von Qwen2.5-VL jedoch die höchste Genauigkeit und Stabilität über variierende Dokumentenlängen hinweg erreicht.

Ashish Katyal, Ashwani Bhatnagar2026-09-25