CAR-MIL: Counterfactual Attention Regularization for Multiple Instance Learning
为解决MIL中注意力机制不准确反映实例重要性的问题，提出CAR-MIL框架，通过反事实注意力正则化方法提高注意力学习的可靠性和解释性。
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Representative Papers
Self-Supervised Multi-View 3D Gaze Target Estimation via Probabilistic Ray Marching
本文提出一种自监督方法Self-MVGTE，通过概率光线行进框架处理多视角3D视线目标估计问题，无需真实标注，利用伪标签和3D视线向量作为几何先验。
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When Genomic Masking Priors Fail to Transfer: Strong Variant Prediction, Weak Functional Generation
研究探讨了GenDA模型在基因组序列重建中的应用，尽管其在变异效应预测上表现较好，但在功能序列生成方面未达预期，揭示了熵引导方法的局限性。
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SGRNet: Spatially Guided Radiology Network for Structured Radiological Reporting of Head and Neck Cancer
为解决头颈癌CT图像报告自动生成中的幻觉风险和数据稀缺问题，提出SGRNet，利用空间引导和结构化报告方法提高准确性和安全性。
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Artificial Intelligence for Workflow Analysis in Colorectal Surgery: A Multicentric, Cross-Procedural Development and Generalization Study
研究通过开发AI-ColoWorkflow，一个基于深度学习的模型，自动分析微创结直肠手术流程，以解决手动视频评估耗时的问题。
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CAR-MIL: Counterfactual Attention Regularization for Multiple Instance Learning
为解决MIL中注意力机制不准确反映实例重要性的问题，提出CAR-MIL框架，通过反事实注意力正则化方法提高注意力学习的可靠性和解释性。
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Self-Supervised Multi-View 3D Gaze Target Estimation via Probabilistic Ray Marching
本文提出一种自监督方法Self-MVGTE，通过概率光线行进框架处理多视角3D视线目标估计问题，无需真实标注，利用伪标签和3D视线向量作为几何先验。
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When Genomic Masking Priors Fail to Transfer: Strong Variant Prediction, Weak Functional Generation
研究探讨了GenDA模型在基因组序列重建中的应用，尽管其在变异效应预测上表现较好，但在功能序列生成方面未达预期，揭示了熵引导方法的局限性。
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为解决头颈癌CT图像报告自动生成中的幻觉风险和数据稀缺问题，提出SGRNet，利用空间引导和结构化报告方法提高准确性和安全性。
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Artificial Intelligence for Workflow Analysis in Colorectal Surgery: A Multicentric, Cross-Procedural Development and Generalization Study
研究通过开发AI-ColoWorkflow，一个基于深度学习的模型，自动分析微创结直肠手术流程，以解决手动视频评估耗时的问题。
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