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
301	2025-05-12	A Two-Step Framework for Multi-Material Decomposition of Dual Energy Computed Tomography from Projection Domain 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/EMBC53108.2024.10782757 PMID:40039390	research paper	提出了一种基于投影域的双能计算机断层扫描多材料分解的两步框架rFast-MMDNet，用于乳腺组织分化	rFast-MMDNet在非递归设置下操作原始投影数据，改进了传统方法在多材料分解上的性能	研究主要针对乳腺组织分化，可能不适用于其他类型的组织或材料分解	提高双能计算机断层扫描在多材料分解上的准确性和效率	乳腺纤维腺体、脂肪组织和钙化	digital pathology	breast cancer	dual-energy computed tomography (DECT)	rFast-MMDNet (包括SinoNet和FBP-DenoiseNet)	image	1000对训练图像、10对验证图像和100对测试图像
302	2025-05-12	Advancements in Continuous Glucose Monitoring: Integrating Deep Learning and ECG Signal 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/EMBC53108.2024.10781881 PMID:40039424	研究论文	提出一种利用心电图（ECG）进行无创高血糖监测的新方法，结合深度学习技术	设计了一种深度神经网络模型，能够识别不同空间位置的重要特征并检查各卷积层中不同特征之间的相互依赖性，同时通过分段ECG加速处理速度	未提及模型在更广泛人群中的适用性或长期监测的稳定性	开发一种能够有效检测高血糖的无创监测方法	1119名受试者的心电图数据	机器学习	高血糖	ECG信号分析	深度神经网络	ECG信号	1119名受试者（727训练，168验证，224测试），共9000个ECG片段
303	2025-05-12	Evaluating Augmentation Approaches for Deep Learning-based Major Depressive Disorder Diagnosis with Raw Electroencephalogram 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/EMBC53108.2024.10782103 PMID:40039441	研究论文	本研究评估了六种脑电图数据增强方法在深度学习诊断重度抑郁症中的应用效果	引入重复训练集作为新基线，并发现通道丢弃增强法是唯一能提升模型性能的方法	研究结果仅限于特定数据集和模型，可能不具备普遍适用性	评估不同脑电图数据增强方法对抑郁症诊断模型性能的影响	重度抑郁症患者的原始脑电图数据	机器学习	抑郁症	脑电图(EEG)	深度学习模型	脑电图信号	未明确说明样本数量
304	2025-05-12	Enhancing Emotion Recognition: A Dual-Input Model for Facial Expression Recognition Using Images and Facial Landmarks 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/EMBC53108.2024.10782924 PMID:40039450	research paper	提出了一种双输入模型，结合面部图像和面部关键点来增强面部表情识别的准确性	融合了一维卷积神经网络和基于DenseNet的卷积神经网络，利用面部关键点和面部图像作为双输入	在7类表情识别中的测试准确率为60.17%，仍有提升空间	提高自动面部表情识别的准确性和有效性	人类面部表情	computer vision	NA	deep learning, image processing	1D CNN, DenseNet-based CNN	image, facial landmarks	AffectNet数据库
305	2025-05-12	EEG Artifact Removal using Stacked Multi-Head Attention Transformer Architecture 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/EMBC53108.2024.10782044 PMID:40039452	研究论文	本研究提出了一种基于堆叠多头注意力层的Transformer注意力模型，用于去除脑电图（EEG）信号中的噪声，特别是由眼动和肌肉噪声引起的信号失真问题	在Transformer模型中引入多个多头注意力层，以捕捉时间上的长期依赖性，从而更有效地消除眼动和肌肉异常，性能优于之前的工作	未提及具体的数据集限制或模型在其他类型噪声上的表现	提高EEG信号去噪效果，以改善疾病诊断和脑机接口（BCI）应用的效能	脑电图（EEG）信号	机器学习	NA	EEG信号处理	Transformer	EEG信号	EEGdenoiseNet数据集
306	2025-05-12	Personality Trait Recognition using ECG Spectrograms 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/EMBC53108.2024.10782328 PMID:40039445	研究论文	本文提出了一种利用深度学习方法和心电图（ECG）信号识别性格特征的创新方法	首次将ECG衍生的频谱图作为信息特征用于检测大五人格特质模型，并确定了频谱图生成的最佳窗口大小	研究样本量较小（58名参与者），可能影响结果的普遍性	探索ECG信号在人格特质识别中的应用潜力	大五人格特质（外向性、神经质、宜人性、尽责性和开放性）	机器学习	NA	深度学习	CNN（Resnet-18）和视觉变换器（ViT）	ECG信号	58名参与者的ECG记录
307	2025-05-12	Improving Endoscopy Lesion Classification Using Self-Supervised 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/EMBC53108.2024.10782717 PMID:40039453	研究论文	评估自监督学习在胃炎萎缩和肠上皮化生病变检测中的影响	展示了自监督学习在低数据量情况下相对于监督学习基线的性能提升，以及在胃部病变检测中的潜在应用	自监督学习的性能高度依赖于特定的数据增强技术和对比学习参数，需要进一步研究优化的数据增强框架	提高内窥镜病变分类的准确性，特别是胃炎萎缩和肠上皮化生病变的早期检测	胃炎萎缩(GA)和肠上皮化生(IM)病变	计算机视觉	胃癌	自监督学习(SSL)	深度学习	图像	成都数据集，具体样本量未明确说明
308	2025-05-12	Integrated Multi-Omics and Whole Slide Images for Survival Prediction in Glioblastoma Using Multiple Instance Learning and Co-Attention 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/EMBC53108.2024.10782321 PMID:40039442	研究论文	本研究通过整合多组学数据和全切片图像，利用多实例学习和共注意力机制，改进胶质母细胞瘤的生存预测	首次将生物通路知识融入多组学数据与全切片图像的整合中，用于胶质母细胞瘤生存预测	研究样本量相对有限（214名患者）	提高胶质母细胞瘤的预后预测准确性	胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	RNA测序、拷贝数变异分析、DNA甲基化分析	多实例学习和共注意力机制	全切片图像和多组学数据	214名胶质母细胞瘤患者，包含447张全切片图像和多种组学特征
309	2025-05-12	Leveraging Deep Learning Model for Computer Vision-Based Brain Tumor Classification in 3D MRI Brain Images 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/EMBC53108.2024.10782201 PMID:40039474	research paper	本研究利用计算机视觉技术结合EfficientNet-3D和3DResnet深度学习架构在MRI图像中检测脑肿瘤	结合EfficientNet-3D和3DResnet两种算法优势，能处理多种场景并通过综合分析实现高准确率	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	早期脑肿瘤检测以改善患者治疗效果	脑MRI图像中的肿瘤分类	computer vision	brain tumor	MRI	EfficientNet-3D和3DResnet	3D MRI图像	586套脑MRI图像
310	2025-05-12	PhysioSens1D-NET: A 1D Convolution Network for Extracting Heart Rate from Facial Videos 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/EMBC53108.2024.10782272 PMID:40039469	研究论文	介绍了一种名为PhysioSens1D-NET的一维卷积神经网络，用于从面部视频中提取心率	PhysioSens1D-NET在计算效率和心率测量准确性方面均表现优异，相比传统rPPG算法和现有深度学习模型有显著改进	NA	开发一种高效且准确的非接触式心率监测方法	面部视频中的心率信号	计算机视觉	心血管疾病	NA	1D CNN	视频	NA
311	2025-05-12	Research on Tone Enhancement of Mandarin Pitch Controllable Electrolaryngeal Speech Based on 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/EMBC53108.2024.10782916 PMID:40039465	研究论文	基于深度学习的普通话音调可控电子喉语音的音调增强研究	首次提出结合音调控制电子喉和生成模型的方法来增强普通话电子喉语音的音调，使用CycleGAN和多尺度连续小波变换技术提升特征提取的粒度	仅针对普通话四声进行测试，未验证在其他声调语言中的适用性	提升普通话电子喉语音的音调质量	电子喉语音的音调增强	语音合成	喉部疾病	连续小波变换	CycleGAN	语音信号	普通话四声的电子喉语音样本
312	2025-05-12	Semantic Segmentation Refiner for Ultrasound Applications with Zero-Shot Foundation 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/EMBC53108.2024.10781870 PMID:40039477	research paper	提出一种无需提示的超声图像语义分割方法，利用分割基础模型处理抽象形状的能力	提出新颖的提示点生成算法，使用粗语义分割掩码作为输入，以零样本可提示基础模型为优化目标	在小型肌肉骨骼超声图像数据集上进行实验，样本规模有限	解决低数据环境下医学图像分割模型性能下降的问题	超声图像中的病理异常分割	medical imaging analysis	pathologic anomalies	zero-shot prompt-able foundation model	segmentation foundation models	ultrasound images	small-scale musculoskeletal ultrasound images dataset
313	2025-05-12	Fuzzy-Label Weighted Deep Learning Classification for CT Image Quality Evaluation 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/EMBC53108.2024.10782438 PMID:40039488	研究论文	提出了一种基于模糊标签加权的深度学习图像分类方法，用于评估CT图像质量	引入了模糊标签的概念和加权方法，以反映标注者对地面真实标注的置信度，并提出了集成/同化方法来确定整个CT图像级别的图像质量	仅使用单一标注者提供的注释进行训练	评估CT图像质量，判断其是否通过特定辐射剂量的质量评估(QA)	CT图像	计算机视觉	NA	CT窗口技术（即CT图像裁剪为8位灰度图像，考虑不同的窗宽(WW)和窗位(WL)）	深度学习	图像	NA
314	2025-05-12	Baseline Drift Tolerant Signal Encoding for ECG Classification with 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/EMBC53108.2024.10782759 PMID:40039501	研究论文	本研究提出了一种名为Derived Peak (DP)编码的非参数方法，用于提高基于深度学习的ECG分类对基线漂移等常见伪影的鲁棒性	提出了一种对信号的一阶和二阶时间导数的过零点生成有符号尖峰的DP编码方法，该方法对位移和缩放伪影具有不变性，且无需用户定义参数	研究仅针对PTB-XL数据集进行了验证，未在其他ECG数据集上测试	提高自动ECG分析和解释对常见伪影的鲁棒性	12导联ECG数据	机器学习	心血管疾病	DP编码	1D-ResNet-18	ECG信号	18,869名参与者
315	2025-05-12	Label Noise-Robust Ensemble Deep Multimodal Framework For Neuroimaging 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/EMBC53108.2024.10782672 PMID:40039505	研究论文	本文提出了一种标签噪声鲁棒的集成深度多模态框架，用于神经影像数据的诊断分类和生物标志物识别	结合深度卷积框架和bagging方法处理标签噪声问题，并识别潜在的生物标志物	未提及具体样本量限制或数据来源的潜在偏差	开发一种能够处理标签噪声的神经影像数据分析方法，用于精神疾病的诊断分类	情绪和精神病类别的结构性和功能性MRI数据	数字病理学	精神疾病	MRI	CNN, 集成学习	影像数据	NA
316	2025-05-12	High-rate emphasized DeepLabV3Plus for Semantic Segmentation of Breast Cancer-related Hematoxylin and Eosin-stained Images 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/EMBC53108.2024.10782325 PMID:40039512	研究论文	提出了一种基于DeepLabV3Plus的深度学习模型，用于乳腺癌相关H&E染色图像的语义分割	在空间金字塔池化中加强了高比率的Atrous可分离卷积，提升了模型在组织病理学图像分割中的性能	仅针对乳腺癌相关的三种组织类型进行了评估，未涉及其他癌症类型	提高组织病理学图像语义分割的准确性和效率	乳腺癌相关的H&E染色图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DeepLabV3Plus, ResNet50	图像	三种组织类型（肿瘤、肿瘤浸润淋巴细胞、间质）的图像数据
317	2025-05-12	High-Quality Medical Image Generation from Free-hand Sketch 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/EMBC53108.2024.10781774 PMID:40039523	research paper	提出了一种名为Sketch2MedI的模型，能够从手绘草图中生成高质量的医学图像	利用StyleGAN的潜在空间表示草图，仅需合成草图进行训练，实现了对手绘草图的鲁棒泛化	依赖于合成草图进行训练，可能无法完全覆盖真实手绘草图的多样性	探索从手绘草图生成高质量医学图像的方法	医学图像生成	digital pathology	NA	StyleGAN	Sketch2MedI	image	NA
318	2025-05-12	Hybrid Model Design For Protein Function Prediction 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/EMBC53108.2024.10781799 PMID:40039529	研究论文	设计了一种基于传统和深度学习方法的混合模型，用于预测蛋白质功能	结合了高效序列比对工具DIAMOND和深度学习方法，提取蛋白质序列特征，并与域特征和蛋白质-蛋白质相互作用特征结合，优化预测权重参数	未提及具体的样本量或实验数据规模，可能影响模型泛化能力的验证	提高蛋白质功能预测的准确率	蛋白质序列	机器学习	NA	序列比对（DIAMOND）、深度学习	混合模型（传统方法结合深度神经网络）	蛋白质序列数据	NA
319	2025-05-12	Embryonic Quality Assessment using Advanced Deep Learning Architectures utilizing Microscopic Images of Blastocysts 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/EMBC53108.2024.10782620 PMID:40039541	研究论文	利用先进的深度学习架构评估胚胎质量，以提高辅助生殖技术中的胚胎评估准确性和效率	采用Graph Convolutional Networks和Graph Attention Networks等先进深度学习模型，通过注意力机制动态确定邻居特征的重要性，显著提高了胚胎质量评估的准确率	研究仅基于形态学特征，未考虑其他可能影响胚胎质量的因素	提高辅助生殖技术中胚胎质量评估的准确性和效率	胚胎的显微图像	计算机视觉	生殖健康	深度学习	GCN, Graph Attention Networks	图像	NA
320	2025-05-12	Electrocardiographic Classification using Deep Learning with Lead Switching 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/EMBC53108.2024.10781949 PMID:40039540	研究论文	提出一种基于神经网络的ECG分类方法，通过切换观察导联提高分类性能	首次在ECG分类中引入导联切换策略，显著提升单导联ECG的分类效果	仅在9种诊断类别上进行验证，未涵盖所有ECG异常类型	提高心电图(ECG)信号中节律和形态异常的分类准确性	心电图(ECG)信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	神经网络	ECG信号	6,877份ECG记录