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💻 ciencias de la computación

Relational Explainability of Brain Tumor MRI: Linking Classification Attention to Tumor Masks

Este artículo propone un nuevo marco de explicabilidad relacional que valida cuantitativamente la correspondencia espacial entre los mapas de atención de clasificación de Grad-CAM++ y las regiones de tumores segmentadas en RM cerebral, revelando que si bien los mapas de atención logran una cobertura tumoral sustancial, exhiben una menor precisión espacial, demostrando así su papel complementario a la segmentación anatómica para mejorar la transparencia y la confiabilidad de la IA médica.

Ripa Akter, Md. Abdul Awal2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Text-to-image models globally default to male, enforce gender stereotypes, and penalize female and nonbinary representations

Este estudio presenta el análisis global más extenso de los modelos de texto a imagen, revelando que estos recurren sistemáticamente a representaciones masculinas, imponen estereotipos de género rígidos y marginan las identidades no binarias, amplificando así los sesgos de género estructurales y causando daño psicológico a los grupos subrepresentados.

Genevieve Smith, Leander Girrbach, Vongani Maluleke, Sidhika Balachandar, Zeynep Akata, Stephan Alaniz2026-10-26
💻 ciencias de la computación

SynthEHR-DP: Clinically Valid Electronic Health Record Synthesis with Differential Privacy Guarantees

El artículo presenta SynthEHR-DP, un nuevo marco generativo que combina un Codificador de Tipos Mixtos, un Transformer Temporal y un Autocodificador Variacional Condicional con entrenamiento de Privacidad Diferencial y una Capa de Restricción Clínica post-hoc para producir Registros Electrónicos de Salud sintéticos, clínicamente válidos y que preservan la privacidad, que logran un rendimiento de vanguardia en la relación entre privacidad y utilidad.

Kishore Arul2026-10-26
💻 ciencias de la computación

SpineFusion for plane aware local and global MRI classification of multiple sclerosis and myelitis

El artículo presenta SpineFusion, un modelo de aprendizaje profundo de doble codificador que integra características de RM locales y globales mediante atención cruzada bidireccional e incrustaciones de plano para lograr una alta precisión en la clasificación de la esclerosis múltiple y la mielitis a través de múltiples conjuntos de datos, al tiempo que señala la necesidad de una validación externa agrupada por pacientes para confirmar su utilidad clínica.

Salih Taha Alperen Özçelik, Elif İrem Kılıç, Hasan Güler2026-10-26
💻 ciencias de la computación

A Fusion of Transfer Learning with Osprey Optimization Algorithm Based Student Engagement Detection for Improving Performance of Virtual Classroom Environments

Este artículo propone el marco FTLSED-VCOOA, el cual integra el filtrado bilateral adaptativo, una fusión de SqueezeNet, Shallow CapsNets y MobileNetV2 para la extracción de características, un clasificador CNN-LSTM y el Algoritmo de Optimización de Osprey para el ajuste de hiperparámetros con el fin de detectar eficazmente el compromiso del estudiante y mejorar el rendimiento en entornos de aulas virtuales.

Hassan Gise, Ali Muhammad Aljodea2026-10-26
💻 ciencias de la computación

On the Hyper-Parameters and the Scoring Functions of PCTABU and PCHC Bayesian Network Algorithms

Este artículo presenta un nuevo algoritmo de aprendizaje de redes bayesianas y demuestra, a través de datos simulados y del mundo real, que la elección de la función de puntuación impacta significativamente en el rendimiento, siendo el nuevo algoritmo superior a los métodos existentes en redes caracterizadas por tamaños de manta de Markov, grados y densidades promedio más bajos.

Volkan Sevinç, Michail Tsagris2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Perturbation-Specific Reliability of Intrinsic and Post-Hoc Explainable Machine Learning in Volatility Forecasting

Este estudio demuestra que la fiabilidad tanto de las explicaciones intrínsecas como de las post-hoc en el pronóstico de la volatilidad es altamente específica de la perturbación, variando significativamente a través de diferentes configuraciones de modelo–representación–explicador y necesitando una evaluación empírica bajo diversas condiciones tales como el reentrenamiento, los cambios temporales y el ruido de entrada.

Haikal Djauhari, Anton Yudhana, - Sunardi2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Every keyed DNA operation is affine: algebraic limits of DNA diffusion layers in image encryption

Este artículo demuestra que cada operación de ADN con clave utilizada en el cifrado de imágenes es estructuralmente afín sobre el campo binario, lo que hace que tales capas de difusión sean algebraicamente débiles y vulnerables a ataques, mientras propone un reemplazo verificado y de costo cero para superar estas limitaciones inherentes.

Ihab Shakir, Hossein Kheiri2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Application of Machine Learning in Optimizing Industrial Assembly Lines: A Chronologically Validated Study of Predictive Quality Control

Este estudio demuestra que, si bien la validación cruzada aleatoria sobreestima el rendimiento del aprendizaje automático en datos de líneas de ensamblaje industrial debido al desajuste de concepto, la evaluación temporal validada cronológicamente revela que los modelos de potenciación de gradiente aún pueden servir como herramientas de detección efectivas para reducir la inspección cuando se ajustan adecuadamente.

Aida Allahverdi¹, Siavash Akbarzadeh¹2026-10-26
💻 ciencias de la computación

From Agent Labels to Accountable Deployment: Evidence Maturity and Meaningful Human Oversight for Agentic AI in Higher Education

Esta revisión integradora crítica sostiene que el despliegue de la IA agéntica en la educación superior debe estar limitado por un nuevo marco de Autonomía-Supervisión-Evidencia, el cual exige que la autonomía delegada del sistema no pueda exceder la madurez de la evidencia de soporte o la fuerza de la supervisión humana responsable para prevenir daños y garantizar la equidad.

Abhishek Dey2026-10-26