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💻 ciencias de la computación

Tensor Erasing-Based Data Augmentation for Fully Automated Brain Tumor MRI Segmentation

Este artículo propone un nuevo método de aumento de datos denominado Tensor Erasing que mejora la robustez y la generalización de los modelos de aprendizaje profundo para la segmentación automatizada completa de resonancias magnéticas de tumores cerebrales en 3D mediante la simulación de la corrupción de imágenes a través del borrado aleatorio de vóxeles, abordando así eficazmente el desafío de los conjuntos de datos anotados escasos.

dagui qin, yu wang2026-09-09
💻 ciencias de la computación

SOFE: SDN-based Task Offloading Technique for Fog-IoEV Network

Este artículo propone SOFE, una técnica de descarga de tareas basada en SDN para redes Fog-IoEV que utiliza un modelo de programación lineal binaria para optimizar la asignación de tareas a nodos fog o vehículos estacionados basándose en la carga, la movilidad, la energía y los plazos, reduciendo así el tiempo de respuesta y extendiendo la vida útil de los vehículos eléctricos en comparación con los métodos existentes.

Ahmed Jawad Kadhim Al-Shaibany, Jaber Ibrahim Naser, Mustafa Noaman Kadhim, Dhulfiqar Zoltán Aalwahab2026-09-09
💻 ciencias de la computación

A Reliable Multimodal Conversational Emotion Recognition Model Based on a Dual-Stage Attention Mechanism

Este artículo propone DSA-MERC, un modelo de reconocimiento de emociones conversacionales multimodal y fiable que utiliza un mecanismo de atención de dos etapas que combina la atención multidireccional (Bi-Directional MultiAttention) y una red de líder-seguidor guiada por audio con optimización multiescala, junto con estrategias de confianza y de aprendizaje por transferencia, para integrar eficazmente las características multimodales y mitigar el ruido de las etiquetas para mejorar la precisión y la robustez.

Xinheng Wang, Lun Xie, Xurong Xie, Xiaolan Peng, Zhiliang Wang2026-09-08
💻 ciencias de la computación

A MetaFormer framework with position-aware circular convolution for myocardial infarction detection

Este artículo propone PerC-SimAM-BGRU, un novedoso marco basado en MetaFormer que integra la convolución circular sensible a la posición y una unidad recurrente de puerta bidireccional para lograr la detección de infarto de miocardio con un estado del arte del 99,4% de precisión, equilibrando el rendimiento y la complejidad computacional.

Jibin Wang, Chen Wei2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Mapping the Evolution of Artificial Intelligence in Healthcare, 2017–2025: An Integrated Bibliometric and Latent Dirichlet Allocation Topic Modelling Analysis

Este estudio integra el análisis bibliométrico estándar con el modelado de temas mediante la Asignación Latente de Dirichlet (LDA) en un corpus curado de 2.631 documentos sobre IA en la atención médica desde 2017 hasta 2025 para superar las limitaciones de las palabras clave, revelando una trayectoria de maduración desde aplicaciones listas para su implementación hacia fronteras dependientes de la gobernanza, como los modelos de lenguaje de gran tamaño y la IA explicable.

Piyusha Ambradkar, Vandana Tandon Khanna.2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Rendered-Egocentric Vision for Short-Horizon Body-Risk Prediction in Quadruped Command Selection

Este artículo presenta una capa de selección de comandos basada en simulación para robots cuadrúpedos que utiliza vistas egocéntricas renderizadas y comandos candidatos para predecir riesgos corporales de corto horizonte, mejorando significamente la seguridad y la concordancia de los comandos mientras mantiene el progreso hacia adelante sin depender de mapas de terreno o proyecciones de anticipación.

Yuxiang Tian2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Uncovering neural decisions: How textual interpretation bridges AI and clinical reasoning

El artículo presenta CRysTal, un marco de explicación post-hoc a nivel de neurona que mapea las activaciones de los modelos de IA con terminología clínica estandarizada, demostrando una alineación superior con los informes radiológicos, una mayor fiabilidad diagnóstica y una mayor eficiencia para los médicos en comparación con los métodos de explicación existentes a través de múltiples tareas de imágenes médicas.

Hui Lu2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Explainable and trustworthy AI-driven fuzzy consensus for secure data sharing in intelligent transportation systems

Este artículo propone un marco de IA explicable y confiable que utiliza conjuntos difusos intuicionistas para establecer un mecanismo de consenso de votación basado en la confianza y la transparencia que mejora la eficiencia de la verificación de mensajes, la protección de la privacidad y la seguridad en sistemas de transporte inteligentes dinámicos.

Guomin Gu, Guohui Zhang, Zhenxi Li, Yingqi Zhuo, Yinglong Li2026-09-08
💻 ciencias de la computación

An Interpretable AI Framework for Multiclass Classification of Thalassemia Using Combined CBC and HPLC Biomarkers

Este artículo presenta un marco de aprendizaje automático multimodal interpretable que combina biomarcadores de CBC y HPLC para lograr una clasificación multiclas de la talasemia altamente precisa (99.89%) y clínicamente consistente mediante un modelo de ensamble de apilamiento (stacking ensemble), con un análisis SHAP que confirma que las principales características predictivas se alinean con los criterios diagnósticos estándar.

Banoth Dinesh Nayak, Sridevi Chitti, R Jegadeesan2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Bilingual Retrieval-Augmented Access to ANVISA Regulatory Documents: A Technical Evaluation Using Drug-Development and Health-Product Questions

Este estudio evalúa un sistema bilingüe de generación aumentada por recuperación basado en documentos regulatorios de la ANVISA, demostrando su alta precisión al localizar, citar y resumir requisitos regulatorios en portugués e inglés para el desarrollo de fármacos, mientras maneja eficazmente consultas sin respuesta tras la calibración.

Carlos Victor Montefusco-Pereira, Howard Lopes Ribeiro Junior2026-09-08