深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
121	2025-03-06	Transformer-Based Wavelet-Scalogram Deep Learning for Improved Seizure Pattern Recognition in Post-Hypoxic-Ischemic Fetal Sheep EEG 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782632 PMID:40039656	研究论文	本研究评估了Transformer模型在缺氧缺血（HI）后48小时内胎儿羊EEG中癫痫检测的效用，展示了其在识别HI引起的EEG癫痫方面的优越性能	首次将Transformer模型应用于胎儿羊EEG中的癫痫检测，并展示了其相对于传统深度卷积神经网络（CNN）的优越性能	研究使用了较小的数据集子集（800个EEG癫痫和非癫痫模式的2D小波尺度图），可能限制了模型的泛化能力	开发自动化方法以支持新生儿缺氧缺血事件后癫痫的精确检测和诊断	胎儿羊的EEG数据	机器学习	新生儿缺氧缺血性脑病	2D小波尺度图（WS）	Transformer, Visual Transformer (ViT)	EEG图像	800个EEG癫痫和非癫痫模式的2D小波尺度图
122	2025-03-06	Enhancing Myoelectric Prosthetic Control: Deep Learning Strategies for Continuous Arm Kinematics Estimation and Cross-Subject Model Transferability from EMG Data 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782260 PMID:40039660	研究论文	本研究提出了一种基于LSTM的方法，用于连续控制假肢的关键参数，以提高肌电假肢控制的精度和跨主体模型的可转移性	引入LSTM模型进行连续控制，并强调模型在不同主体间的可转移性	未提及具体的研究局限性	解决肌电假肢控制中运动范围有限和缺乏同时控制能力的问题	假肢的肘部角度（θ）、腕关节的水平（X）和垂直（Y）位置以及速度（v）	机器学习	NA	深度学习	LSTM	肌电数据（EMG）	未提及具体样本数量
123	2025-03-06	Diagonal Hierarchical Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781713 PMID:40039664	research paper	本文提出了一种新的半监督医学图像分割框架DiHC-Net，通过对角线层次一致性学习来提高分割性能	提出了对角线层次一致性学习（DiHC-Net），通过多个子模型之间的相互一致性正则化来提高分割性能	未提及具体局限性	提高半监督医学图像分割的性能	医学图像	digital pathology	NA	deep learning	DiHC-Net	image	公共基准数据集中的器官和肿瘤图像
124	2025-03-06	Benchmarking motor imagery algorithms for pediatric users of brain-computer interfaces 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782164 PMID:40039672	研究论文	本文测试了12种最先进的运动想象分类算法在三个典型发育儿童数据集上的表现，旨在评估这些算法在儿童脑机接口用户中的适用性	首次系统地评估了多种运动想象分类算法在儿童用户中的表现，填补了该领域在儿科用户中的研究空白	深度学习算法由于缺乏超参数调优，表现不如非深度学习算法，且部分算法存在显著的年龄效应	评估和改进脑机接口分类算法，以满足儿童用户的需求	典型发育儿童（n=94，年龄5-17岁）	脑机接口	NA	运动想象分类算法	非深度学习算法、深度学习算法（如ShallowConvNet）	脑电图（EEG）数据	94名儿童（年龄5-17岁）
125	2025-03-06	LightIED: Explainable AI with Light CNN for Interictal Epileptiform Discharge Detection 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782804 PMID:40039682	研究论文	本文提出了一种轻量级且可解释的机器学习模型LightIED，用于从脑电图（EEG）中检测间歇性癫痫放电（IED）	LightIED模型在保持高检测精度的同时，具有更少的参数和更好的可解释性，通过Grad-CAM技术可视化推理依据	未提及具体的数据集大小或实验的广泛性验证	开发一种轻量级且可解释的模型，用于辅助癫痫诊断中的IED检测	脑电图（EEG）数据	计算机视觉	癫痫	Grad-CAM	CNN	图像	NA
126	2025-03-06	Automated Assessment of Simulated Laparoscopic Surgical Performance using 3DCNN 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782160 PMID:40039681	研究论文	本文提出了一种使用3DCNN自动评估模拟腹腔镜手术性能的方法	提出了一个新的模拟腹腔镜手术数据集（LSPD），并利用卷积神经网络自动预测外科医生的经验水平	数据集稀缺，特别是在手术领域，复杂的数据集和人工标注成本高且耗时	自动化手术性能评估，避免手动专家评估	模拟腹腔镜手术数据集（LSPD）	计算机视觉	NA	深度学习	3DCNN	视频	NA
127	2025-03-06	Automatic COVID-19 Detection from Chest X-ray using Deep MobileNet Convolutional Neural Network 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781897 PMID:40039689	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的MobileNetV2卷积神经网络模型，用于从胸部X光片中自动检测COVID-19	结合预训练的MobileNetV2模型和支持向量机（SVM）分类器，提高了COVID-19检测的准确性	未提及样本量的具体限制或模型在其他数据集上的泛化能力	开发一种自动检测COVID-19的计算工具，以减轻医疗系统的压力	胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	深度学习	MobileNetV2 CNN, SVM	图像	未提及具体样本量
128	2025-03-06	Generating Realistic Cardiac MR Images Using Diffusion Models 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781712 PMID:40039694	研究论文	本文探讨了使用MONAI生成模型中的扩散模型生成逼真的心脏磁共振（MR）图像，以解决医学影像数据获取困难的问题	利用扩散模型快速且易于实现地生成逼真的心脏MR图像，这些合成图像与真实图像极为相似，难以区分	未提及具体的数据集规模或模型性能的定量评估	探索生成逼真的合成心脏MR图像，以扩充医学影像数据集	心脏磁共振（MR）图像	医学影像	心血管疾病	扩散模型	扩散模型	图像	未提及具体样本数量
129	2025-03-06	Arterial Diameter Trend Estimation Using Deep Learning on Ultrasound Spectral Doppler 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782605 PMID:40039696	研究论文	本研究提出了一种利用超声频谱多普勒数据中的血流速度来估计动脉直径变化趋势的方法	结合短时傅里叶变换和深度学习模型（CRNN-A和AST）来估计动脉直径趋势，并提出了动脉重缩放算法（AReS）以填补缺失的动脉直径数据	尽管标准化指标显示CRNN-A模型在1秒长度上表现最佳，但在实际应用中，训练预测较长时间段的AST模型在填补最短时间间隔（1秒）的动脉直径数据时表现更好	通过深度学习模型估计动脉直径的变化趋势，以填补缺失的动脉直径数据，从而准确跟踪血流和体积变化	动脉直径数据	计算机视觉	心血管疾病	短时傅里叶变换	CRNN-A, AST	频谱多普勒数据	NA
130	2025-03-06	Reconstruction of Continuous Hand Grasp Movement from EEG Using Deep Learning 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781850 PMID:40039684	研究论文	本文探讨了使用非侵入性脑电图（EEG）重建手指运动的潜力，特别是在手抓握动作期间	研究提出了一种新的实验范式，用于收集多通道EEG数据，并采用先进的深度学习算法构建了连续解码模型，用于八个关键手指关节的运动重建	研究主要关注健康受试者，未涉及患者或特定疾病群体，且信号噪声比低可能影响解码性能	探索非侵入性EEG在手抓握动作期间重建手指运动的可行性，并评估其在控制和康复应用中的潜力	20名健康受试者在进行自然手部开合动作时的多通道EEG数据	脑机接口	NA	EEG	CNN with Attention	EEG信号	20名健康受试者
131	2025-03-06	Visual Representation of Tabular Electronic Health Records for Predicting Sudden Cardiac Arrest 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782678 PMID:40039699	研究论文	本文提出了一种将表格形式的电子健康记录（EHR）数据表示为2D图像的方法，用于预测心血管疾病中的心脏骤停（SCA）	提出了一种无需预处理或数据清洗任务的EHR数据可视化方法，提高了模型的解释性和透明度	未提及具体的数据集大小或模型性能的详细比较	通过深度学习方法提高心血管疾病预测的准确性和解释性	电子健康记录（EHR）数据	数字病理学	心血管疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	NA
132	2025-03-06	Deep Learning-Based Subject Independent Human Activity Recognition using Smart Lacelock Data 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781739 PMID:40039707	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的主体独立人类活动识别方法，使用智能鞋带锁设备的数据	使用智能鞋带锁设备的数据进行人类活动识别，该设备集成了IMU和负载传感器，增加了额外的传感器数据以补充IMU数据	样本量较小，仅涉及8名参与者	开发一种基于深度学习的主体独立人类活动识别方法	人类活动识别	机器学习	NA	深度学习	CNN	传感器数据	8名参与者
133	2025-03-06	Interactive Manipulation and Visualization of 3D Brain MRI for Surgical Training 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782805 PMID:40039721	研究论文	本文提出了一种综合方法，旨在简化用于外科培训的MRI数据的分割、重建和可视化	通过集成最先进的深度学习算法进行分割，将分割数据转换为多种3D表示，并提供高效的交互式2D和3D MRI数据展示，增强了MRI扫描解剖信息的可解释性	虽然系统在外科培训中表现出色，但其在其他医疗应用中的有效性尚未得到充分验证	提高MRI数据在外科培训中的可解释性和交互性	3D脑部MRI数据	数字病理	NA	MRI	深度学习算法	3D MRI数据	NA
134	2025-03-06	Machine Learning Approach for Music Familiarity Classification with Single-Channel EEG 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782402 PMID:40039722	研究论文	本研究通过机器学习方法，利用单通道脑电图（EEG）对熟悉音乐进行分类，旨在开发创新治疗设备以改善痴呆患者的记忆和沟通能力	首次将多种机器学习算法应用于单通道EEG数据，以识别熟悉音乐，并探索其在痴呆治疗中的潜在应用	由于参与者之间的变异性，个性化训练和测试是必要的，这可能限制了模型的通用性	开发基于脑电图的音乐熟悉度分类方法，以支持痴呆患者的治疗	20名参与者的脑电图数据，评估他们对20首圣诞颂歌的熟悉度	机器学习	老年疾病	EEG	Random Forest (RF), Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Deep Learning (DL), 2D Convolutional Neural Networks	脑电图数据	20名参与者
135	2025-03-06	Noninvasive detection of diabetes in obstructive sleep apnea based on overnight SpO2 signal and deep learning 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782287 PMID:40039742	研究论文	本文旨在建立一种基于深度学习的自动模型，利用夜间SpO2信号评估糖尿病风险	创新点在于首次将深度学习模型应用于夜间SpO2信号，结合临床因素（性别、年龄和BMI）来检测糖尿病风险	样本主要来自中老年人群，可能不适用于其他年龄段	研究目的是开发一种非侵入性方法，用于早期检测糖尿病	研究对象为5,021名中老年人，其中6.9%患有糖尿病	机器学习	糖尿病	深度学习	深度学习模型	SpO2信号	5,021名中老年人
136	2025-03-06	Efficient Normalized Conformal Prediction and Uncertainty Quantification for Anti-Cancer Drug Sensitivity Prediction with Deep Regression Forests 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782378 PMID:40039751	研究论文	本文提出了一种通过计算深度回归森林的方差来估计每个样本不确定性的方法，以提高抗癌药物敏感性预测任务中的归一化归纳共形预测的效率和覆盖率	提出了一种新的不确定性估计方法，利用深度回归森林的方差来改进归一化归纳共形预测的效率和覆盖率	未提及具体局限性	提高抗癌药物敏感性预测任务中的不确定性估计准确性	抗癌药物敏感性预测	机器学习	癌症	深度回归森林	Deep Regression Forest	NA	NA
137	2025-03-06	Detecting Post-Stroke Aphasia Via Brain Responses to Speech in a Deep Learning Framework 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781830 PMID:40039757	研究论文	本研究介绍了一种基于深度学习的自动化筛查工具，用于检测中风后失语症患者的语音处理障碍，通过分析大脑对语音的时间锁定反应（神经追踪）来实现	利用深度学习框架和神经追踪技术，开发了一种高效、自动化的失语症筛查工具，相比传统行为语言测试具有更高的时间效率和生态效度	研究样本量较小（26名失语症患者和22名健康对照组），且未探讨模型在更广泛人群中的适用性	开发一种自动化工具，用于检测中风后失语症患者的语音处理障碍	中风后失语症患者和健康对照组	机器学习	中风后失语症	脑电图（EEG）和神经追踪技术	卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）	脑电图（EEG）数据	26名失语症患者和22名健康对照组
138	2025-03-06	mmYOLOH-p: A Clinically-Oriented mmWave-Based Human Pose Estimation Tool for Unobtrusive Patient Monitoring 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781770 PMID:40039778	研究论文	本文提出了一种名为mmYOLOH-p的新型临床导向的人体姿态估计方法，用于无干扰的患者监测	mmYOLOH-p结合了毫米波雷达和YOLOv8-pose架构，解决了现有方法在真实临床应用中存在的特定需求问题	NA	开发一种适用于临床环境的人体姿态估计工具，用于患者监测	患者	计算机视觉	NA	毫米波雷达	YOLOv8-pose	雷达数据	NA
139	2025-03-06	Improving Pediatric Pneumonia Diagnosis with Adult Chest X-ray Images Utilizing Contrastive Learning and Embedding Similarity 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782979 PMID:40039772	研究论文	本文提出了一种利用成人胸部X光图像通过对比学习和嵌入相似性来改进儿童肺炎诊断的深度学习框架	提出了一种三分支并行路径学习框架，利用成人和儿童数据集，通过多正对比损失和嵌入相似性损失来减少领域转移的影响，从而提高儿童肺炎检测性能	主要依赖于现有的开放访问数据集，可能无法涵盖所有临床场景	提高儿童肺炎的诊断准确性	成人和儿童的胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	对比学习	深度学习模型	图像	开放访问的成人和儿童胸部X光数据集
140	2025-03-06	Automated Offline Smartphone-Assisted Microfluidic Paper-Based Analytical Device for Biomarker Detection of Alzheimer's Disease 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781517 PMID:40039777	研究论文	本文介绍了一种智能手机辅助的微流控纸基分析设备（μPAD），用于检测阿尔茨海默病的生物标志物，特别是在资源有限的地区	该设备实现了深度学习辅助的离线智能手机检测，消除了对大型计算设备和云计算能力的需求，并通过智能手机控制的旋转阀实现了全自动比色酶联免疫吸附测定（c-ELISA）	NA	开发一种适用于资源有限地区的阿尔茨海默病生物标志物检测设备	阿尔茨海默病的生物标志物，特别是β-淀粉样肽1-42（Aβ 1-42）	数字病理学	老年疾病	比色酶联免疫吸附测定（c-ELISA）	YOLOv5	图像	750张图像用于YOLOv5模型的训练