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
661	2025-05-12	An Automatic Method for Locating Positions and their Colors Important for Classifying Genders in Retinal Fundus Images by Deep Learning 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/EMBC53108.2024.10781926 PMID:40039310	research paper	提出一种自动方法，通过深度学习识别视网膜眼底图像中性别分类的重要位置及其颜色特征	结合MALCC方法和U检验，自动识别并可视化视网膜图像中对性别分类重要的位置和颜色特征	NA	开发一种自动识别视网膜图像中性别分类关键特征的方法	视网膜眼底图像	computer vision	NA	深度学习	deep learning	image	NA
662	2025-05-12	Interpretable Automated Arrhythmia Detection: An Assistive Framework for Clinicians 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/EMBC53108.2024.10781947 PMID:40039308	研究论文	本研究提出了一种独特的特征选择算法，用于识别有效的心电图生物标志物，以实现准确且临床可解释的自动心律失常检测	提出了一种新的特征选择算法，用于识别心电图中的关键生物标志物，并通过随机森林分类器实现了高准确率和临床可解释性	未提及样本量的具体细节，可能影响结果的泛化性	开发一种准确且临床可解释的自动心律失常检测方法	心电图(ECG)数据	机器学习	心血管疾病	特征选择算法	随机森林(RF)	心电图(ECG)信号	NA
663	2025-05-12	Improved Segmentation of Confocal Calcium Videos of Hela Cells Using Deep-Learning-Assisted Watershed Algorithm 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/EMBC53108.2024.10781812 PMID:40039309	research paper	提出了一种结合深度学习和分水岭算法的改进方法，用于分割Hela细胞的共聚焦钙视频	使用深度学习增强的分水岭分割方法，结合改进的U-Net和YOLOv5模型，通过多帧处理和IoU阈值优化边界框，显著提高了分割精度	未提及方法在更大规模数据集或其他细胞类型上的泛化能力	提高共聚焦钙视频中细胞分割的准确性和效率，以促进高通量药物筛选实验	Hela细胞的共聚焦钙视频	computer vision	NA	共聚焦钙成像	CNN (modified U-Net and YOLOv5)	video	NA
664	2025-05-12	Advancing Cuffless Arterial Blood Pressure Waveform Estimation: Time-Series Deep Neural Network Approach 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/EMBC53108.2024.10782076 PMID:40039307	研究论文	本研究提出了一种时间序列训练策略，用于无袖带动脉血压波形预测，并比较了两种不同大小的深度学习模型	采用时间序列训练策略，显著提升了模型性能，尤其是在结构较简单的gMLP网络上表现更为明显	未提及具体样本量或数据来源限制	开发高效的无袖带动脉血压估计模型	动脉血压波形	机器学习	心血管疾病	深度学习	gMLP, UtransBPNet	生理信号时间序列数据	NA
665	2025-05-12	Investigating the Robustness of Vision Transformers against Label Noise in Medical Image 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/EMBC53108.2024.10782929 PMID:40039337	research paper	本文研究了Vision Transformers（ViT）在医学图像分类中对抗标签噪声的鲁棒性，并与CNNs进行了比较	首次系统地研究了基于Transformer的架构在医学图像分类中处理标签噪声的能力	仅使用了两个医学图像数据集进行验证，可能不具有广泛代表性	探索ViT在医学图像分类中对标签噪声的鲁棒性	医学图像分类数据集（COVID-DU-Ex和NCT-CRC-HE-100K）	digital pathology	NA	supervised deep learning	Vision Transformer (ViT), CNN	image	两个医学图像数据集（COVID-DU-Ex和NCT-CRC-HE-100K）
666	2025-05-12	Feature Tensor Low-Rank Representation Network for Semi-Supervised Echocardiography Video Left Ventricle 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/EMBC53108.2024.10782194 PMID:40039348	research paper	提出了一种基于特征张量低秩表示的半监督超声心动图视频左心室分割方法	利用张量奇异值阈值算法在变换域中表示视频特征张量，消除特征冗余并获取紧凑的视频特征	未提及具体局限性	提高超声心动图视频左心室分割的准确性	超声心动图视频中的左心室	digital pathology	cardiovascular disease	2D CNN, 张量奇异值阈值算法	CNN	video	CAMUS数据集
667	2025-05-12	Acute Pain Recognition from Facial Expression Videos using Vision Transformers 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/EMBC53108.2024.10781616 PMID:40039359	研究论文	该研究提出了一种基于视频视觉变换器（ViViT）的急性疼痛识别方法，用于从面部表情视频中自动检测疼痛	使用视频视觉变换器（ViViT）进行疼痛识别任务，捕捉与疼痛估计相关的时空面部信息	仅在两个急性疼痛数据集上进行评估，样本量相对较小	开发一种自动化的疼痛评估方法，以帮助沟通障碍患者	面部表情视频	计算机视觉	NA	视频视觉变换器（ViViT）	ViViT, ResNet50, 3DCNN	视频	51名受试者（AI4PAIN数据集）和87名受试者（BioVid数据集）
668	2025-05-12	A Framework for Extracting Heart Rate Variability Features from Earbud-PPG for Stress 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/EMBC53108.2024.10782088 PMID:40039377	研究论文	提出一种从耳塞式PPG信号中提取心率变异性特征以检测压力的框架	利用深度学习从噪声较大的耳塞式PPG信号中预测HRV特征，并将其用于压力分类任务，性能优于现有最先进方法	NA	开发一种通过可穿戴设备连续监测压力的方法	耳塞式PPG信号	机器学习	心理健康问题	PPG（光电容积描记术）	深度学习	PPG信号	NA
669	2025-05-12	A BERT base model for the analysis of Electronic Health Records from diabetic patients 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/EMBC53108.2024.10782488 PMID:40039371	research paper	提出一种基于BERT的模型，用于分析糖尿病患者的电子健康记录（EHRs）	将BERT模型适应于处理多种EHRs模态，并引入代表患者在序列开始时的状态向量	使用标记数据的可用性及其固有特性带来的限制	利用深度学习模型改进电子健康记录的分析	糖尿病患者的电子健康记录	natural language processing	diabetes	BERT	BERT base model	EHRs sequences	超过200,000名糖尿病患者的5年数据
670	2025-05-12	fMRINet: Repurposing the EEGNet model to identify emotional arousal states in fMRI 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/EMBC53108.2024.10782984 PMID:40039361	research paper	该研究提出了一种名为fMRINet的新方法，通过改编EEGNet架构来分类fMRI数据中的情绪唤醒状态	将原本用于EEG信号分类的EEGNet架构成功应用于fMRI数据，并在有限数据项目中表现出色	研究样本量可能有限，且性能指标（平衡准确率70%-72%）仍有提升空间	开发一种深度学习模型，用于从fMRI数据中精确分类情绪状态	典型参与者和临床参与者的fMRI数据	machine learning	NA	fMRI	EEGNet	fMRI时间序列数据	未明确说明具体样本数量，包含典型和临床参与者
671	2025-05-12	Cough Sound Based Deep Learning Models for Diagnosis of COVID-19 Using Statistical Features and Time-Frequency Spectrum 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/EMBC53108.2024.10781593 PMID:40039388	研究论文	本文提出了一种基于咳嗽声音的深度学习模型，用于诊断COVID-19	利用咳嗽声音的统计特征和时频谱，结合预训练模型Xception，进行COVID-19分类	外部测试数据集（Coswara）的表现相对较差，可能存在泛化性问题	开发一种非侵入性的COVID-19诊断方法	COVID-19患者	机器学习	COVID-19	Variable frequency complex demodulation (VFCDM), 零交叉率(ZCR), 频谱滚降(SR), 频谱质心(SC), 频谱带宽(SB)	Xception	声音波形	来自Cambridge、Virufy和Coswara数据集的咳嗽声音数据
672	2025-05-12	Non-invasive stroke diagnosis using speech data from dysarthria patients 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/EMBC53108.2024.10781716 PMID:40039396	research paper	开发了一种利用构音障碍患者语音数据进行非侵入性脑卒中诊断的深度学习模型	使用深度学习模型从构音障碍语音数据中提取和分类脑卒中症状特征，提供了一种非侵入性、经济高效的早期脑卒中检测方法	需要通过进一步研究来提高准确性	开发一种非侵入性、经济高效的脑卒中早期诊断方法	构音障碍患者的语音数据	digital pathology	cardiovascular disease	NA	ResNet50, InceptionV4, ResNeXt50, SEResNeXt18, AttResNet50	speech	NA
673	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
674	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
675	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
676	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
677	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
678	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
679	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
680	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