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
4961	2025-03-06	Remote Motor Rehabilitation: EMG-IMU based Deep Learning Model Improves the Estimate of Wrist Kinematics 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/EMBC53108.2024.10782268 PMID:40040042	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的模型，用于连续解码手部运动，通过使用可穿戴设备采集的EMG-IMU数据，改进了手腕运动学的估计	提出了一种结合卷积神经网络和门控循环单元的深度学习模型，能够更好地捕捉表面EMG与运动学之间的复杂关系，并提高了跨受试者的泛化能力	研究仅在健康受试者中进行，未涉及实际患者群体，且样本量较小（27人）	改进在家庭等非受控环境中的运动康复技术，特别是手腕运动学的解码	手腕运动学	机器学习	NA	EMG-IMU数据采集	卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）	EMG和IMU数据	27名健康受试者
4962	2025-03-06	SLUMBR: SLeep statUs estiMation from aBdominal Respiratory effort 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/EMBC53108.2024.10782490 PMID:40040055	研究论文	本文提出了一种新颖的深度学习方法，通过腹部呼吸努力信号来估计睡眠状态	使用卷积神经网络从腹部呼吸努力信号中估计睡眠状态，无需侵入性设备和手动处理	研究样本量较小，仅包含53名参与者的数据	开发一种更便捷的睡眠监测方法	睡眠状态	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	腹部呼吸努力信号	53名参与者的476小时手动注释的多导睡眠图记录
4963	2025-03-06	Breast Cancer Tissue Classification from Multiple Annotators using Chained Deep Learning Approaches 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/EMBC53108.2024.10782427 PMID:40040078	研究论文	本文探讨了使用多注释者数据集进行乳腺癌组织分类的深度学习方法	提出了基于交叉熵函数（RCDNN）和广义交叉熵函数（GCEDL）的两种损失函数，用于处理多注释者场景	多注释者场景下的数据标注不一致性可能影响模型性能	提高乳腺癌组织分类的准确性和效率，减少诊断时间	乳腺癌组织	数字病理学	乳腺癌	深度学习	RCDNN, GCEDL	图像	由专家和非专家注释的数据集
4964	2025-03-06	SimICL: A Simple Visual In-context Learning Framework for Ultrasound 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/EMBC53108.2024.10782048 PMID:40040071	研究论文	本文提出了一种名为SimICL的简单视觉上下文学习框架，用于超声图像分割，旨在减少医学影像领域中对专家标注的依赖，并提高模型的泛化能力	结合视觉上下文学习与掩码图像建模（MIM），提出了一种新的自监督学习方法SimICL，显著提高了超声图像分割的准确性和效率	研究仅在手腕超声数据集上进行了验证，尚未在其他类型的医学影像数据上测试其通用性	开发一种新的视觉上下文学习方法，以减少医学影像分析中对专家标注的依赖，并提高模型的泛化能力	手腕超声图像中的骨骼结构分割	计算机视觉	骨折	掩码图像建模（MIM）	SimICL	图像	3822张图像，来自18名患者
4965	2025-03-06	Baseline-Guided Representation Learning for Noise-Robust EEG Signal Classification 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/EMBC53108.2024.10781970 PMID:40040096	研究论文	本文提出了一种名为BGNet的新型深度学习框架，利用未充分利用的基线EEG信号进行动态噪声抑制和鲁棒特征提取，以提高运动想象（MI）EEG分类的准确性	BGNet框架通过数据增强、自编码器、特征对齐模块和分类器的组合，实现了对噪声EEG信号的动态噪声抑制和鲁棒特征提取，显著提高了分类性能	NA	提高脑机接口（BCI）中噪声EEG信号的分类准确性	脑电图（EEG）信号	机器学习	NA	深度学习	自编码器	EEG信号	BCIC IV 2a和2b数据集
4966	2025-03-06	Spatial Attention-Enhanced Encoder-Decoder Network for Accurate Segmentation of the Prostate's Transition Zone 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/EMBC53108.2024.10781592 PMID:40040093	研究论文	本文提出了一种空间注意力增强的编码器-解码器网络，用于精确分割前列腺的过渡区	提出了一种结合空间注意力模块和残差连接的空间残差U-Net（Spatial ResU-Net）深度学习网络，用于前列腺过渡区的分割	未提及具体的研究局限性	提高前列腺及其子结构的分割精度，以可靠地定位和表征前列腺癌	前列腺的过渡区	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	Spatial ResU-Net	图像	未提及具体样本数量
4967	2025-03-06	Advancing Chest X-ray Diagnostics via Multi-Modal Neural Networks with 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/EMBC53108.2024.10781551 PMID:40040114	研究论文	本文提出了一种结合预训练图像分类神经网络与患者及图像元数据的多模态神经网络方法，用于提升胸部X光图像的诊断精度	通过整合患者和图像元数据，显著提高了诊断精度，并有效减少了假阳性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提升胸部X光图像在呼吸系统疾病诊断中的准确性	胸部X光图像及相关的患者和图像元数据	计算机视觉	呼吸系统疾病	深度学习	多模态神经网络	图像及元数据	NA
4968	2025-03-06	Bacteria Detection in Optical Endomicroscopy Images using Synthetic 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/EMBC53108.2024.10781794 PMID:40040125	研究论文	本文提出了一种在光学内窥镜图像中使用合成图像进行细菌检测的新方法	引入了一种生成合成细菌图像的新方法，使深度学习技术得以应用于光学内窥镜图像分析	依赖于合成图像的质量和真实性，且需要进一步验证在真实临床环境中的效果	提高光学内窥镜图像中细菌检测的准确性和效率	光学内窥镜图像中的细菌	数字病理学	肺炎	光学内窥镜成像	3D U-Net	图像	NA
4969	2025-03-06	Profiling a Raspberry Pi-Based Motor Imagery Classification to Facilitate At-Home BCI for Children with Disabilities 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/EMBC53108.2024.10781873 PMID:40040137	研究论文	本研究开发了一个基于树莓派4的高效且可扩展的机器学习框架，用于促进家庭使用的脑机接口（BCI）系统，特别是针对严重身体残疾的儿童	通过评估树莓派4在执行标准BCI过程中的行为特征，包括分类器模型的训练和评估，展示了其在低计算资源下的可行性	高资源需求的分类器（如人工神经网络）在实施时需要仔细考虑，这可能会降低采用实用、有影响力的家庭BCI系统的潜在成本和复杂性	开发一个高效且可扩展的机器学习框架，以促进家庭使用的脑机接口（BCI）系统	严重身体残疾的儿童	机器学习	残疾	机器学习	人工神经网络（ANN），Riemannian Geometry（RG）框架	NA	NA
4970	2025-03-06	EMGCipher: Decoding Electromyography for Upper-limb Gesture Classification with Explainable AI for Resource Optimization 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/EMBC53108.2024.10782747 PMID:40040141	研究论文	本文介绍了一种名为EMGCipher的可解释深度学习框架，用于使用表面肌电图（sEMG）进行上肢手势分类	EMGCipher结合了低层次sEMG特征表示和深度学习模型的知识，定量评估输入传感器和特征在手势分类中的概率显著性，从而在可解释性和性能之间架起桥梁	NA	提高上肢手势分类的透明性和性能	上肢手势分类	机器学习	NA	表面肌电图（sEMG）	深度学习（DL）	肌电图数据	Ninapro DB5数据集
4971	2025-03-06	Detection of Sleep Apnea-Hypopnea Events Using Millimeter-wave Radar and Pulse Oximeter 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/EMBC53108.2024.10782344 PMID:40040165	研究论文	本研究提出了一种使用毫米波雷达和脉搏血氧仪检测睡眠呼吸暂停-低通气事件（SAE）的方法，称为ROSA	结合毫米波雷达和脉搏血氧仪的信息，直接预测SAE的时间定位，提高了检测的准确性和实用性	雷达检测易受身体运动和环境干扰，脉搏血氧仪单独使用也有局限性	开发一种低成本、低负荷的设备用于阻塞性睡眠呼吸暂停-低通气综合征（OSAHS）的诊断	阻塞性睡眠呼吸暂停-低通气综合征（OSAHS）患者	数字病理	老年疾病	毫米波雷达和脉搏血氧仪	NA	生理信号	NA
4972	2025-03-06	Robust EEG-based Emotion Recognition Using an Inception and Two-sided Perturbation Model 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/EMBC53108.2024.10782060 PMID:40040181	研究论文	本文提出了一种基于Inception特征生成器和双面扰动（INC-TSP）的方法，用于增强脑机接口中的情绪识别	结合Inception模块进行EEG数据分析，并采用双面扰动（TSP）作为防御机制，以增强模型对输入扰动的弹性	NA	提高在输入不确定性存在的情况下情绪识别的准确性	脑电图（EEG）信号	脑机接口	NA	Inception模块，双面扰动（TSP）	Inception	EEG信号	NA
4973	2025-03-06	Residual Neural Networks for the Prediction of the Regularization Parameters in PET Reconstruction 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/EMBC53108.2024.10782195 PMID:40040188	研究论文	本文提出了一种基于残差神经网络的监督深度学习策略，用于预测PET重建中的正则化参数	使用残差神经网络自动预测PET重建算法中的最优正则化参数，相比传统手动调参方法提高了图像重建质量	研究基于合成数据集，可能在实际临床数据上的表现有待验证	优化PET图像重建过程中的正则化参数设置，以提高图像质量	PET重建算法中的正则化参数	医学影像	NA	深度学习	残差神经网络	2D sinograms	合成数据集
4974	2025-03-06	Deep Learning Analysis of Retinal Structures and Risk Factors 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/EMBC53108.2024.10782580 PMID:40040194	研究论文	本研究利用深度神经网络分析阿尔茨海默病的风险因素与视网膜结构之间的关系	首次使用深度神经网络探索视网膜结构与阿尔茨海默病风险因素之间的关联，并发现视网膜成像生物标志物	未提及样本量及数据来源的具体细节，可能影响结果的普适性	探索阿尔茨海默病的早期筛查方法	阿尔茨海默病患者的视网膜结构	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度神经网络	深度神经网络	图像	NA
4975	2025-03-06	Integrating Microfluidics and Deep Learning to Investigate Entomopathogenic Nematode Responses to Host Cues 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/EMBC53108.2024.10782918 PMID:40040185	研究论文	本研究结合微流控技术和深度学习，研究了昆虫病原线虫对宿主线索的反应	提出了一种结合微流控、深度学习和光流分析的混合方法，用于研究昆虫病原线虫的行为	NA	优化昆虫病原线虫的应用，以降低农药对健康和环境的影响	昆虫病原线虫（Steinernema carpocapsae）	生物学与工程学交叉领域	NA	微流控技术、光流分析	卷积神经网络（CNN）	视频数据	NA
4976	2025-03-06	Classification of Carotid Plaque with Jellyfish Sign Through Convolutional and Recurrent Neural Networks Utilizing Plaque Surface Edges 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/EMBC53108.2024.10782813 PMID:40040199	研究论文	本文提出了一种基于超声视频的深度学习方法，用于分类颈动脉斑块中的水母征	结合卷积神经网络和循环神经网络，利用斑块表面边缘信息进行水母征分类	研究仅基于200名患者的超声视频图像，样本量可能有限	开发一种有效的方法来检测颈动脉斑块中的水母征，以预防脑梗死	颈动脉斑块	计算机视觉	心血管疾病	超声视频分析	CNN, RNN	视频	200名患者的超声视频图像
4977	2025-03-06	Focused State Recognition Using EEG with Eye Movement-Assisted Annotation 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/EMBC53108.2024.10781939 PMID:40040215	研究论文	本文提出了一种结合脑电图（EEG）和眼动信号的专注状态识别方法，通过深度学习模型对脑活动进行分类	通过计算眼动信号中的双眼聚焦点差异并结合EEG特征，提出了一种新的专注状态标注方法	未提及具体局限性	识别和分析基于EEG和眼动信号的脑活动，特别是专注状态	脑电图（EEG）和眼动信号	机器学习	NA	深度学习	Transformer	EEG和眼动信号	未提及具体样本数量
4978	2025-03-06	Exploring Schizophrenia Classification in fMRI Data: A Common Spatial Patterns(CSP) Approach for Enhanced Feature Extraction and Classification 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/EMBC53108.2024.10782387 PMID:40040201	研究论文	本研究探索了在静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据中使用共同空间模式（CSP）方法进行精神分裂症分类的新方法	首次将主要用于脑电图（EEG）信号处理的CSP方法应用于fMRI数据集，并验证了其在rs-fMRI中的有效性	研究仅针对精神分裂症患者和对照组进行了验证，未涉及其他精神疾病	探索CSP方法在rs-fMRI数据中的特征提取和分类效果，以增强对精神分裂症的分类能力	精神分裂症患者和健康对照组	机器学习和神经影像分析	精神分裂症	共同空间模式（CSP）和主成分分析（PCA）	监督学习（CSP）和无监督学习（PCA）	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据	包括精神分裂症患者和健康对照组，具体样本数量未提及
4979	2025-03-06	PTransIPs: Identification of Phosphorylation Sites Enhanced by Protein PLM Embeddings 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377362 PMID:38483806	研究论文	本研究开发了一个名为PTransIPs的深度学习框架，用于识别磷酸化位点，该框架在独立测试中表现优于现有最先进方法	PTransIPs首次将蛋白质预训练语言模型（PLM）嵌入应用于此任务，结合了Transformer架构和卷积神经网络，并采用了TIM损失函数进行优化	NA	开发一个深度学习框架以准确识别磷酸化位点，从而揭示细胞内的分子机制和病毒感染过程中的关键点	磷酸化位点	生物信息学	NA	深度学习	Transformer, CNN	蛋白质序列和结构数据	NA
4980	2025-03-06	Preliminary Results: Comparison of Convolutional Neural Network Architectures as an Auxiliary Clinical Tool Applied to Screening Mammography in Mexican Women 2024-Jun, Journal of medical and biological engineering IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s40846-024-00868-6 PMID:40027073	研究论文	本研究开发了一种新型卷积神经网络（CNN）用于乳腺X光片的良恶性分类，并与使用迁移学习的预训练CNN模型进行比较	开发了一种新型CNN模型，并在墨西哥女性乳腺X光片数据集上进行了训练和验证，填补了该领域的数据和工具空白	研究样本量相对较小，且仅使用了两个数据库的数据	开发并验证一种新型CNN模型，用于乳腺X光片的良恶性分类	乳腺X光片	计算机视觉	乳腺癌	卷积神经网络（CNN）	CNN, DenseNet121, MobileNetV2, ResNet50, VGG16	图像	1,070张乳腺X光片（来自235名墨西哥患者）和MIAS数据库中的乳腺X光片