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
761	2025-05-12	Deep Learning-Based Estimation of Arterial Stiffness from PPG Spectrograms: A Novel Approach for Non-Invasive Cardiovascular Diagnostics 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/EMBC53108.2024.10782553 PMID:40040001	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的非侵入性心血管诊断新方法，利用PPG信号频谱图估计动脉硬度	创新点在于直接使用精细调谐的频谱图图像，绕过复杂的特征提取过程，采用改进的ResNet-18架构	研究基于模拟数据集，未在真实临床环境中验证	开发非侵入性动脉硬度评估方法，用于心血管疾病的早期检测和管理	4374名健康成年人的数字、桡和肱动脉PPG信号	数字病理学	心血管疾病	PPG信号分析	改进的ResNet-18	图像（PPG频谱图）	4374名健康成年人模拟数据
762	2025-05-12	Monotone Accelerated Proximal Gradient Network For Bioluminescence Tomography 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/EMBC53108.2024.10782981 PMID:40040028	研究论文	提出了一种新型单调加速近端梯度网络（MAPG-net）用于生物发光断层扫描重建，结合了正则化方法和图注意力（GAT）的优势	结合正则化方法和图注意力（GAT），提出MAPG-net，增强网络的稳定性和可解释性	正则化算法参数选择困难和深度学习方法可解释性差的问题仍未完全解决	改进生物发光断层扫描（BLT）的重建效果	生物发光断层扫描数据	数字病理	肿瘤	生物发光断层扫描（BLT）	MAPG-net（单调加速近端梯度网络）	非欧几里得数据	NA
763	2025-05-12	Swallowing Assessment using High-Resolution Cervical Auscultations and Transformer-based Neural Networks 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/EMBC53108.2024.10782280 PMID:40040030	研究论文	本文研究了使用高分辨率颈部听诊（HRCA）和基于Transformer的神经网络进行吞咽评估的能力	首次将Transformer神经网络应用于HRCA信号分析，用于检测吞咽运动学特征，如食管上括约肌开放和喉前庭闭合，其性能优于文献中的混合神经网络	未明确提及样本量或数据多样性可能存在的限制	探索Transformer模型在非侵入性吞咽功能评估中的应用效果	高分辨率颈部听诊（HRCA）信号	数字病理	吞咽障碍	高分辨率颈部听诊（HRCA）	Transformer	信号数据	NA
764	2025-05-12	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，特别关注手腕屈伸任务	使用混合卷积神经网络和门控循环单元的深度学习模型，显著提高了手腕运动学的解码精度，并解决了跨受试者泛化性问题	研究仅涉及27名健康受试者，未在临床患者群体中进行验证	改进远程运动康复技术，特别是在家庭等非受控环境中的应用	手腕运动学解码	机器学习	运动康复	EMG-IMU数据采集	混合CNN和GRU	EMG和IMU信号	27名健康受试者
765	2025-05-12	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	research paper	提出一种基于深度学习的创新方法，通过腹部呼吸努力信号估计睡眠状态	开发了一种端到端的卷积神经网络，无需侵入性设备和手动处理，提高了睡眠监测的便捷性	研究样本量相对较小（53名参与者），可能影响模型的泛化能力	开发一种更便捷的睡眠状态监测方法	睡眠状态	machine learning	NA	deep learning	CNN	respiratory effort signal	53名参与者的476小时手动注释的多导睡眠图记录
766	2025-05-12	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	该研究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	模型性能仍接近但未完全达到黄金标准单注释者模型的水平	开发计算机辅助诊断(CAD)系统以提高乳腺癌诊断效率和准确性	乳腺癌组织样本	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
767	2025-05-12	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	research paper	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	结合视觉上下文学习与掩码图像建模（MIM），在有限标注的腕部超声数据集上实现了高性能分割	仅在腕部超声数据集上验证，未在其他医学影像领域测试	开发一种减少专家标注需求的超声图像分割方法	腕部超声图像中的骨性结构	computer vision	NA	masked image modeling (MIM)	SimICL	image	3822张图像来自18名患者
768	2025-05-12	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	research paper	提出了一种名为BGNet的新型深度学习框架，利用基线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	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，通过数据增强、自动编码器、特征对齐模块和分类器的组合，显著提高了分类性能	未明确提及具体限制，但可能依赖于基线信号的质量和可用性	提高脑机接口（BCI）中噪声EEG信号的分类准确性	运动想象（MI）EEG信号	脑机接口	NA	深度学习	autoencoder	EEG信号	BCIC IV 2a和2b数据集
769	2025-05-12	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	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	结合空间注意力模块和残差连接，提高了前列腺过渡区分割的准确性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高前列腺及其亚结构的分割准确性，以可靠定位和表征前列腺癌	前列腺的过渡区	数字病理学	前列腺癌	深度学习	Spatial ResU-Net	医学图像	NA
770	2025-05-12	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	该研究通过多模态神经网络与注意力机制提升胸部X光诊断的准确性	结合预训练图像分类神经网络与患者及图像元数据整合，显著提高诊断精度，并确定有效决策边界以减少误报	未提及具体样本量及模型在更广泛数据集上的泛化能力	提升胸部X光图像诊断的准确性，特别是在呼吸系统疾病的多标签诊断和类别不平衡情况下	胸部X光图像及患者与图像元数据	数字病理学	呼吸系统疾病	深度学习	多模态神经网络（含注意力机制）	图像与元数据	NA
771	2025-05-12	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	research paper	该论文提出了一种在光学内窥镜图像中使用合成图像检测细菌的新方法	引入了生成合成细菌图像序列的新方法，以解决标记数据稀缺的问题，并展示了3D U-Net在合成数据训练下的性能提升	合成图像与真实图像之间可能存在差异，且需要进一步验证在更多真实场景中的泛化能力	提高肺炎细菌在光学内窥镜图像中的检测速度和准确性	光学内窥镜图像中的细菌	digital pathology	lung cancer	光学内窥镜成像(OEM)	3D U-Net	image	NA
772	2025-05-12	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	research paper	该研究开发了一个基于树莓派4的高效可扩展机器学习框架，用于促进家庭使用的脑机接口（BCI）系统，特别针对残疾儿童	首次在树莓派4上评估了包括黎曼几何框架和人工神经网络在内的十种标准分类器，展示了其在低计算资源下的可行性和性能	高资源需求的分类器（如人工神经网络）在实现时需要仔细考虑，可能会限制系统的成本和复杂性	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系统	残疾儿童	machine learning	disabilities	BCI, 机器学习分类器	ANN, Riemannian Geometry框架	脑电信号数据	NA
773	2025-05-12	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	介绍了一种名为EMGCipher的可解释深度学习框架，用于通过表面肌电图（sEMG）进行上肢手势分类	结合低层次sEMG特征表示与深度学习模型知识，定量评估输入传感器和特征在手势分类中的概率重要性	仅在Ninapro DB5数据集上进行了实验，未在其他数据集上验证	提高上肢手势分类的透明度和性能	上肢手势分类	机器学习	NA	sEMG	深度学习框架	肌电图信号	Ninapro DB5数据集
774	2025-05-12	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	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-低通气事件的方法ROSA	融合毫米波雷达和脉搏血氧仪信息，直接预测SAE的时间定位，提高了检测准确性	雷达检测易受身体运动和环境的干扰，脉搏血氧仪单独使用有局限性	开发低成本、低负荷的OSAHS诊断方法	睡眠呼吸暂停-低通气事件(SAE)	医疗健康监测	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)	毫米波雷达和脉搏血氧仪	NA	雷达信号和血氧数据	NA
775	2025-05-12	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	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，增强模型对抗攻击的弹性	未提及具体样本量或实验环境的详细限制	提高在输入不确定性情况下情绪识别的准确性	脑电图（EEG）信号	脑机接口	NA	Inception模块和双面扰动（TSP）	Inception	EEG信号	未提及具体样本量
776	2025-05-12	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重建中正则化参数的最优值	利用残差神经网络直接从原始测量数据（正弦图）预测最优正则化参数，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，未在真实临床数据上验证	优化PET图像重建算法中的正则化参数选择	PET重建中的正则化参数	医学影像处理	NA	深度学习	残差神经网络（ResNet）	2D正弦图	合成数据集（具体数量未说明）
777	2025-05-12	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视网膜结构与阿尔茨海默病风险因素之间的关系	使用深度神经网络从视网膜图像中预测阿尔茨海默病风险因素，并发现视网膜结构与风险因素之间的关系	未提及具体样本量和模型性能的详细数据	探索视网膜图像作为阿尔茨海默病早期筛查的生物标志物	阿尔茨海默病患者的视网膜结构	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	深度神经网络	图像	NA
778	2025-05-12	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，探究昆虫病原线虫对宿主线索的动态响应	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，以实现更精确和有针对性的生物防治策略	昆虫病原线虫（Steinernema carpocapsae）	生物工程与深度学习	NA	微流控技术、光流分析	CNN	视频	NA
779	2025-05-12	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神经网络方法，用于分类颈动脉斑块的Jellyfish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高效分类Jellyfish征	研究仅基于200名患者的超声视频图像，样本量有限	开发一种自动检测颈动脉斑块Jellyfish征的方法，以辅助脑梗死风险评估	颈动脉斑块	计算机视觉	心血管疾病	超声视频分析	CNN和RNN	视频	200名患者的超声视频图像
780	2025-05-12	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	利用EEG和眼动信号通过深度学习模型识别和分析大脑活动，特别是专注状态	提出了一种结合眼动信号和EEG特征的专注状态标注方法，并通过Transformer模型实现了高准确率	未提及样本多样性或跨文化适用性，可能影响模型的泛化能力	通过EEG和眼动信号识别专注状态，提高大脑活动分类的准确性	EEG和眼动信号	机器学习	NA	EEG和眼动信号分析	Transformer	EEG信号和眼动信号	未明确提及具体样本数量，但进行了主体依赖和跨主体实验