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
5821	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
5822	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
5823	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
5824	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
5825	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
5826	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
5827	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
5828	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
5829	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
5830	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
5831	2025-03-06	Deep Left Ventricular Motion Estimation Methods in Echocardiography: A Comparative Study 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/EMBC53108.2024.10782542 PMID:40039784	研究论文	本研究比较了基于深度学习的心脏超声图像中左心室运动估计方法	使用预训练的光流数据集对三种运动估计方法进行了比较，并评估了它们在模拟超声心动图数据集上的表现	不同供应商之间的应变精度存在差异	评估深度学习架构在超声心动图中左心室纵向应变估计的准确性和可靠性	左心室运动	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	PWC-Net, RAFT, FlowFormer	图像	模拟超声心动图数据集
5832	2025-03-06	Toward the TCN-based Real-Time BCI System for Target 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/EMBC53108.2024.10782928 PMID:40039787	研究论文	本研究开发了一种基于干电极脑电图信号的实时脑机接口系统，旨在提高快速序列视觉呈现任务中的目标检测能力	利用深度学习技术，特别是时间卷积网络（TCN），提高了快速序列视觉呈现任务中目标检测的准确性和效率	NA	开发用于军事应用的实时脑机接口系统，以增强快速序列视觉呈现任务中的目标检测能力	脑电图信号和快速序列视觉呈现任务中的目标符号	脑机接口	NA	干电极脑电图信号采集	时间卷积网络（TCN）	脑电图信号	NA
5833	2025-03-06	Embedded Force Sensor with Deep Transformation Calibration for Interventional Soft Robots 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/EMBC53108.2024.10782738 PMID:40039800	研究论文	本文提出了一种基于明胶-石墨的软传感器的校准方法，利用卷积深度学习方法处理传感器的非线性行为并减少噪声放大	该方法提供了比其他方法更小的最小可检测力，特别适用于敏感的手术场景	NA	开发一种新的软传感器校准方法，以提高手术机器人的精度和减少手术创伤	明胶-石墨基软传感器	机器人技术	NA	卷积深度学习方法	CNN	传感器数据	NA
5834	2025-03-06	CBAM_SAUNet: A novel attention U-Net for effective segmentation of corner cases 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/EMBC53108.2024.10782335 PMID:40039820	研究论文	本文提出了一种新型的注意力U-Net模型CBAM_SAUNet，用于有效分割医学图像中的极端案例	CBAM_SAUNet通过增强SAUNet的双重注意力解码器块，利用CBAM的通道注意力变体，提高了在极端案例上的分割性能	NA	提高深度学习模型在医学图像分割极端案例上的性能	心脏MRI图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	U-Net, CBAM_SAUNet	图像	ACDC心脏MRI分割挑战数据集
5835	2025-03-06	Explainable framework to detect Parkinson's disease related depression from 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/EMBC53108.2024.10782333 PMID:40039816	研究论文	本文提出了一种可解释的功能连接框架，用于识别帕金森病相关抑郁症	该研究首次将可解释性引入帕金森病相关抑郁症的深度学习诊断中，提供了对网络决策过程的透明解释	研究中未提及样本量的具体数据，且可能局限于特定类型的EEG数据	开发一种可解释的框架，以提高帕金森病相关抑郁症的诊断准确性和透明度	帕金森病患者的EEG数据	数字病理学	帕金森病	深度学习	NA	EEG数据	NA
5836	2025-03-06	Magnifying Facial Micro-movements for Cognitive 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/EMBC53108.2024.10782235 PMID:40039839	研究论文	本研究提出了一种新颖的深度学习模型，通过放大面部微动来评估认知功能	利用深度学习模型整合多模态数据，通过放大面部微动来分类认知测试结果，实现自动化认知评估	需要进一步验证模型在不同人群和临床环境中的普适性和准确性	开发一种自动化且准确的认知评估工具，以替代传统的人工评分方法	认知测试期间的面部微动数据	计算机视觉	老年疾病	深度学习	深度学习模型	视频	NA
5837	2025-03-06	Performance of Regression-Based Models for Real-Time Estimation of Anterior Ground Reaction Forces during Walking 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/EMBC53108.2024.10782133 PMID:40039833	研究论文	本研究评估了基于回归的模型在行走过程中实时估计前后地面反作用力（AGRF）的效果	首次探索了使用惯性测量单元（IMUs）实时估计前后地面反作用力的方法	模型在预测峰值推进力方面表现不足，且时间序列估计的R值和归一化均方根误差（NRMSE）值较低	评估基于回归的模型在实时估计前后地面反作用力（AGRF）中的效果	行走过程中的前后地面反作用力（AGRF）	生物力学	NA	惯性测量单元（IMUs）和力板数据记录	回归模型（未加权模型和加权模型）	时间序列数据	10名参与者
5838	2025-03-06	A deep spatio-temporal attention model of dynamic functional network connectivity shows sensitivity to Alzheimer's in asymptomatic individuals 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/EMBC53108.2024.10781740 PMID:40039841	研究论文	本文介绍了一种深度时空注意力模型，用于动态功能网络连接性分析，以识别阿尔茨海默病无症状个体的风险	结合了transformer-convolution框架和时空自注意力机制，以捕捉大脑网络的依赖性和时间动态，显著优于其他流行的机器学习方法	研究主要基于功能磁共振成像数据，可能受限于数据采集和处理的技术限制	早期识别阿尔茨海默病风险个体，并理解不同阶段动态功能网络连接性的变化	阿尔茨海默病（AD）患者、轻度认知障碍（MCI）患者及无症状个体	机器学习	阿尔茨海默病	功能磁共振成像（fMRI）	transformer-convolution框架	图像	包括诊断为AD和MCI的个体，具体样本量未明确
5839	2025-03-06	Feature Imitating Networks Enhance the Performance, Reliability and Speed of Deep Learning on Biomedical Image Processing Tasks 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/EMBC53108.2024.10782373 PMID:40039853	研究论文	本文首次评估了特征模仿网络（FINs）在生物医学图像处理任务中的应用，展示了其在性能、可靠性和速度上的优势	首次将FINs应用于生物医学图像处理任务，并证明其在多种任务中能提升模型性能、加快收敛速度	研究仅限于三种生物医学图像处理任务，未涉及更多类型的任务或数据集	评估FINs在生物医学图像处理任务中的性能提升效果	COVID-19检测、脑肿瘤分类和脑肿瘤分割	计算机视觉	COVID-19, 脑肿瘤	深度学习	FINs, 神经网络	CT扫描图像, MRI扫描图像	未明确提及样本数量
5840	2025-03-06	Enhancing Wearable based Real-Time Glucose Monitoring via Phasic Image Representation Learning based 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/EMBC53108.2024.10781542 PMID:40039837	研究论文	本文提出了一种基于改进的频域递归图和深度学习的机器学习方法，以提高从可穿戴设备数据中预测血糖水平的准确性	使用改进的频域递归图结合机器学习，从小数据集中提取更有意义的特征，提高血糖预测的准确性	研究依赖于有限的数据集，可能影响模型的泛化能力	提高可穿戴设备实时血糖监测的准确性，预防2型糖尿病及相关心脏疾病	可穿戴设备采集的血糖数据	机器学习	2型糖尿病	改进的频域递归图	深度学习	时间序列数据	历史数据