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💻 computer science

A Composite Evaluation Framework for Unsupervised Maritime Anomaly Detection in AIS Data with Applications to Ocean Monitoring

Questo studio propone il Maritime Anomaly Detection Quality Index (MADQI), un nuovo framework di valutazione composito che affronta la mancanza di dati etichettati nel rilevamento di anomalie AIS non supervisionato integrando l'analisi geospaziale con quattro metriche specifiche per valutare in modo robusto le prestazioni del modello per un monitoraggio oceanico potenziato e una governance sostenibile.

Ismet Gocer, Zakirul Bhuiyan, Raza Hasan, Shakeel Ahmad2026-06-29
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An AD Detection System Using Theme Enhancement and Dynamic Differential Privacy for Intelligent Elderly Care

Questo articolo propone ADDETECTOR, un sistema di rilevamento della malattia di Alzheimer sicuro e accurato per l'assistenza intelligente agli anziani che integra il potenziamento delle caratteristiche linguistiche basate su argomenti con un meccanismo di privacy differenziale dinamica per superare le sfide della bassa accuratezza e della fuga di dati sulla privacy, dimostrando al contempo prestazioni superiori sul dataset ADReSS.

Junyan Qu, Hao Wang, Ming Sun2026-06-29
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Advances in Ultrasound Imaging: Automated 3D Segmentation of Anatomical Structures in the Forearm

Questo articolo presenta un approccio basato sull'IA per la segmentazione e la visualizzazione 3D automatizzate di 11 strutture anatomiche nell'avambraccio inferiore, con l'obiettivo di migliorare la competenza nell'ecografia muscoloscheletrica e fungere da strumento di insegnamento al letto del paziente.

Florentin Moser, Sebastien Muller, Torgrim Lie, Thomas Langø, Mari Hoff2026-06-29
💻 computer science

A Blockchain-based NFT Framework for Ownership and Intellectual Property Preserving with Controlled Access to Medical Datasets

Questo articolo propone un framework basato su blockchain che utilizza i Non-Fungible Token (NFT), smart contract e tecniche crittografiche per consentire la proprietà verificabile, l'accesso controllato e l'audit forense di dataset medici criptati, affrontando così le barriere alla condivisione dei dati nella ricerca biomedica.

Hoda Naseri, Seyed Mohammad Mirhosseini, Ali A. Safaei2026-06-29
💻 computer science

 A Unified Deep Learning Cascade for Retinal Disease Detection  and Diabetic Retinopathy Severity Grading

Questo articolo propone una cascata di deep learning unificata a due stadi che utilizza un modello EfficientNetV2-S con perdita asimmetrica per rilevare 28 malattie retiniche dal dataset RFMiD e impiega successivamente un gate consapevole dell'incertezza calibrato tramite Platt per instradare i casi positivi alla retinopatia diabetica verso un secondo stadio per la classificazione dell'ordine di gravità sul dataset APTOS-2019, ottenendo prestazioni elevate pur affrontando il significativo degrado della precisione di riconoscimento causato dalla co-occorrenza di malattie multiple.

Arzav Saikia, Biswajit Tamuli, Bitopan Das, Manjeet Sarmah, Nomi Baruah, Surajit Dutta2026-06-29
💻 computer science

Embodied brain-cerebellum federated learning for satellite-assisted low-altitude wireless networks

Il documento propone EBC-FL, un framework di apprendimento federato cervello-cervelletto incarnato per reti wireless a bassa quota assistite da satelliti che ottimizza il compromesso tra affidabilità critica per la sicurezza, consapevolezza semantica e volume di upload integrando la memoria semantica basata a terra, la coordinazione satellitare MEO e politiche locali leggere.

Yi Jing, Chunxiao Jiang, Jiawei Wang, Jiachen Sun2026-06-29
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PhenoAgent: agentic LLM framework for phenotyping electronic health records via structured query decomposition and self-correction

PhenoAgent è un framework di LLM agentico e rispettoso della privacy che utilizza la decomposizione di query strutturate, l'autocorrezione e il consenso multi-modello per estrarre accuratamente fenotipi clinici da cartelle cliniche elettroniche in testo libero, superando significativamente i baseline tradizionali e eguagliando le prestazioni dei medici su dataset ospedalieri giapponesi.

Yuki Kashiwada, Rieko Sakurai, Yuta Yokokawa, Kenichiro Ando, Chinatsu Gocho, Chiaki Murata, Kosuke Tohda, Maki Tanioka (…)2026-06-28
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Artificial Intelligence in Surgical Qualitative Research: A Comparison of Human and AI-Assisted Thematic Analysis

Questo studio confronta l'analisi tematica umana e quella assistita dall'IA nella ricerca qualitativa chirurgica, riscontrando che, sebbene entrambi i metodi identifichino temi generali simili, i codici generati dagli esseri umani producono una maggiore affidabilità inter-codificatore grazie a confini tematici più chiari, suggerendo che un approccio ibrido che combini l'efficienza dell'IA con la raffinazione umana possa essere ottimale.

Bonnie E Laingen, Wesley H Iobst, Jarrett Dobbins, Jacob W Johnson, Gabriel E Cambronero, Lucas P Neff, Maggie E Bosley2026-06-28
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A Modality-Missing Robust Representation Network for Multi-Sequence Brain MRI Using the Public IXI Dataset

Questo articolo propone la Modality-Missing Robust Representation Network (MMR-Net), un framework di deep learning addestrato sul dataset pubblico IXI che utilizza encoder specifici per modalità, uno spazio latente condiviso e una strategia di dropout della modalità per mantenere prestazioni robuste nei compiti di regressione dell'età e classificazione del sesso tramite risonanza magnetica cerebrale, nonostante la mancanza di sequenze di imaging.

Tian He, Ximei Xie2026-06-28
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A Multi-Model Artificial Intelligence Framework for Knowledge Extraction from Patient Drug Reviews

Questo studio sviluppa e valuta un framework NLP multi-modello interpretabile che rileva efficacemente le reazioni avverse ai farmaci e valuta l'efficacia del trattamento da recensioni dei pazienti su larga scala, dimostrando che gli approcci tradizionali di machine learning superano la classificazione zero-shot basata su transformer in questo dominio.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-28