SomaNet: Weakly Supervised Learning for Instance Soma Segmentation in 3D Electron Microscopy with Partial Annotations
本文提出SomaNet，一种基于部分标注的弱监督学习框架，用于3D电子显微镜下的细胞体实例分割，通过教师-学生学习范式生成伪标签并结合亲和力学习提高分割精度。
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Selected work
Representative Papers
Biomedical Reference Generation Remains Unreliable across 26 Large Language Models
研究解决了大型语言模型在生成生物医学参考文献时的可靠性问题，通过让26个模型为69段文本提供缺失引用，并评估这些引用的真实性与准确性。
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Risk-Sensitive Reward Composition for Conditional GFlowNets
论文解决了如何将K个评分整合为一个奖励的问题，通过使用条件风险价值、最坏情况评分规则和模糊半径方法来构建奖励，并用单个条件GFlowNet进行训练。
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Challenges and Contributions in Quality of AI-Based Software: A Systematic Mapping Study
本文通过系统映射研究法，分析了33篇关于AI软件质量的文章，识别出六大挑战，并呼吁研究者、从业者和标准化组织合作开发全面的质量评估方法。
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Modality Contribution Score - A Per-Patient Framework for Quantifying the Relative Diagnostic Contribution of Structural MRI and Amyloid PET in Alzheimer's Disease
该研究通过引入Modality Contribution Network (MCNet) 和 Modality Contribution Score (MCS)，量化了在阿尔茨海默病诊断中结构MRI和淀粉样PET的相对贡献，解决了现有AI系统无法为每个患者提供具体模态贡献的问题。
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该研究通过引入Modality Contribution Network (MCNet) 和 Modality Contribution Score (MCS)，量化了在阿尔茨海默病诊断中结构MRI和淀粉样PET的相对贡献，解决了现有AI系统无法为每个患者提供具体模态贡献的问题。
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