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
1441	2025-05-12	Explainable Multimodal Deep Learning for Heart Sounds and Electrocardiogram 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/EMBC53108.2024.10782371 PMID:40039014	research paper	介绍了一种基于Grad-CAM的多模态深度学习方法，用于心音和心电图信号的分类	提出了使用Grad-CAM评估五种不同模型的方法，并比较了早期融合和晚期融合多模态模型的性能	未提及样本量是否足够大，以及模型在其他数据集上的泛化能力	开发可解释的多模态深度学习模型，用于心音和心电图的二元分类（正常/异常）	同步采集的心音信号（PCG）和心电图信号（ECG）	machine learning	cardiovascular disease	Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)	1D-CNN, 2D-CNN, 多模态融合模型	心音信号和心电图信号	NA
1442	2025-05-12	Wireless Earphone-based Real-Time Monitoring of Breathing Exercises: A Deep Learning 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/EMBC53108.2024.10782159 PMID:40039017	研究论文	本文提出了一种基于无线耳机的实时呼吸监测系统，用于家庭环境下的呼吸治疗依从性监测	利用消费级硬件（无线耳机和智能手机）实现高精度的实时呼吸相位和通道检测	研究未明确说明样本量及参与者的具体特征	开发家庭环境下呼吸治疗依从性监测的实用解决方案	需要进行呼吸练习的患者	机器学习	NA	音频信号处理	CNN	音频	NA
1443	2025-05-12	Towards early detection of chronic kidney disease based on gait patterns: IMU-based approach using 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/EMBC53108.2024.10781594 PMID:40038997	research paper	该研究探索了一种基于步态特征的非临床方法，用于通过惯性运动单元(IMU)传感器检测慢性肾脏病(CKD)	提出了一种结合CNN和BiLSTM网络的模型，利用步态数据进行CKD的早期检测	样本量相对有限，且仅来自单一医疗机构	开发一种非侵入性的CKD早期检测方法	276名不同阶段CKD患者和217名健康对照者	digital pathology	chronic kidney disease	IMU传感器	CNN和BiLSTM组合模型	步态测量数据	493人(276名CKD患者和217名健康对照)
1444	2025-05-12	Facial Remote Photoplethysmography for Continuous Heart Rate Monitoring during Prolonged Cold Liquid Bolus Administration 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/EMBC53108.2024.10781709 PMID:40039011	研究论文	本研究探讨了在静脉输液治疗期间通过基于摄像头的远程PPG进行非接触式心率监测的可行性	提出了一种动态确定感兴趣区域的两阶段过程，结合深度学习进行面部标志检测，并考虑了受试者的面部尺寸	实验仅涉及4名志愿者，样本量较小	探索在关键护理和紧急情况下远程PPG监测的可行性	接受静脉输液治疗的志愿者	计算机视觉	NA	远程PPG	深度学习	视频	4名志愿者，超过350分钟的拍摄
1445	2025-05-12	FedAssist: Federated Learning in AI-Powered Prosthetics for Sustainable and Collaborative 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/EMBC53108.2024.10781961 PMID:40039020	研究论文	本文探讨了联邦学习在开发AI控制假肢的深度学习表面肌电解码方法中的应用	提出了FedAssist框架，通过本地和全局预热策略有效处理非独立同分布sEMG数据集，提升性能	未提及具体实验样本量和假肢类型限制	推进sEMG领域的去中心化机器学习方法，提高假肢精度和康复效果	AI控制的假肢及其表面肌电信号解码	机器学习	NA	联邦学习	深度学习	表面肌电信号(sEMG)	NA
1446	2025-05-12	Graph-based deep learning models in the prediction of early-stage Alzheimers 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/EMBC53108.2024.10782267 PMID:40039021	研究论文	本研究探讨了基于图深度学习的模型在预测早期阿尔茨海默病中的应用	引入了两种关键贡献：1) 对rs-fMRI时间点和功能连接性在阿尔茨海默病预测中的比较分析；2) 一种创新的图变换器变体，结合自聚类以提高预测准确性	rs-fMRI时间点在基于变换器的模型中效用有限，即使考虑了时间信息	探索静息态功能磁共振成像及其衍生的功能连接性在理解阿尔茨海默病进展中的预测潜力	阿尔茨海默病患者	机器学习	老年病	静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)	图变换器	图像	830名受试者
1447	2025-05-12	Towards Fluorescent-Tag-Less Viral Titration: Automated Estimation of Cell-Size Distribution and Infection Level from Phase-Contrast Microscopy Using Deep Learning and Transfer 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/EMBC53108.2024.10782022 PMID:40039040	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和迁移学习的方法，用于从相位对比显微镜图像中自动估计细胞大小分布和感染水平，无需荧光标记	提出了一种无需荧光标记的病毒滴度自动化估计方法，利用深度学习和迁移学习从相位对比图像中检测细胞形态变化	研究使用了有限的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化方法，用于重组蛋白生产和疫苗开发中感染昆虫细胞的检测	感染和非感染的昆虫细胞	计算机视觉	NA	相位对比显微镜成像	HOG + SVM, Faster RCNN, YOLO	图像	有限的数据集
1448	2025-05-12	Temporal Convolutional Network for Gait Event 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/EMBC53108.2024.10782082 PMID:40039054	研究论文	提出了一种基于深度学习的新型框架，用于在多样化和复杂的步行场景中自动检测步态事件	使用Temporal Convolutional Network (TCN)处理多样步行条件下的步态事件检测，并引入峰值检测算法提高准确性	未提及具体在哪些病理场景下的应用效果	解决步态事件检测在复杂日常活动中的高精度挑战	步态事件检测	机器学习	运动障碍	深度学习	TCN	步态数据	公开可用的步态数据集
1449	2025-05-12	Lesion Segmentation in Skin Cancer Images using Fusion Model via Deep Learning 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/EMBC53108.2024.10782503 PMID:40039061	研究论文	该研究通过深度学习网络融合模型进行皮肤癌图像中的病变分割	结合了六种不同的深度学习模型，并通过平均融合方法优化了DeepLabV3+和EfficientNetB7的预测结果	未提及具体局限性	提高皮肤癌病变分割的准确性和有效性	皮肤癌图像中的病变区域	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	DeepLabV3+, EfficientNetB7, VGG19, Attention-UNet, MultiRes-UNet, Transformer-UNet	图像	ISIC 2017数据集用于训练，PH2、ISIC 2016和ISIC 2018数据集用于测试
1450	2025-05-12	Projection Image Synthesis Using Adversarial Learning Based Spatial Transformer Network For Sparse Angle Sampling CT 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/EMBC53108.2024.10782486 PMID:40039056	研究论文	本文提出了一种基于对抗学习的空间变换网络，用于稀疏角度采样CT的投影图像合成，旨在通过合理增加现有投影数据的投影图像数量来提高重建图像的质量	利用对抗学习框架和空间变换网络进行投影图像合成，减少稀疏角度X射线断层扫描中的噪声和伪影	需要大量全采样数据进行训练	提高稀疏角度X射线断层扫描中重建图像的质量	CT图像	计算机视觉	NA	X射线断层扫描	对抗学习、空间变换网络	图像	NA
1451	2025-05-12	Deep STI: Deep Stochastic Time-series Imputation on Electronic Health Records 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/EMBC53108.2024.10782239 PMID:40039068	研究论文	提出了一种名为Deep STI的新型深度学习模型，用于电子健康记录(EHRs)中时间序列数据的缺失值填补	开发了一个端到端的深度学习模型，结合了序列到序列生成网络和预测网络，能够更好地捕捉EHRs中的时间动态特性	仅在台湾大学医院的肝癌数据上进行了评估，需要更多样化的数据集验证	提高电子健康记录中缺失值填补的准确性，从而增强临床决策和患者护理	电子健康记录(EHRs)中的时间序列数据	医疗健康分析	肝癌	深度学习	序列到序列生成网络与预测网络的结合	时间序列数据	台湾大学医院的肝癌数据(具体样本量未提及)
1452	2025-05-12	A Hybrid GCN-LSTM Model for Ventricular Arrhythmia Classification Based on ECG Pattern 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/EMBC53108.2024.10781976 PMID:40039060	研究论文	本文提出了一种结合GCN和LSTM的混合模型，用于基于ECG模式相似性的室性心律失常分类	开发了一种结合GCN和LSTM的混合模型，利用可训练的加权ε邻域图捕捉ECG片段内时间序列的相似性，显著提高了VT、VF和非室性心律的分类性能	NA	提高室性心动过速(VT)和心室颤动(VF)的自动分类准确性	心电图(ECG)数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	GCN-LSTM混合模型	时间序列数据(ECG)	NA
1453	2025-05-12	Domain Specific Transporter Framework to Detect Fractures in Ultrasound 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/EMBC53108.2024.10782947 PMID:40039073	研究论文	提出了一种无监督的领域特定传输框架，用于从超声扫描中识别相关关键点，以检测骨折	采用无监督学习方法，结合领域特定信息（瞬时局部相位）来识别超声扫描中的关键点，减少了对大型标记数据集的依赖	仅在30名受试者的手腕3D超声视频上进行了验证，样本量较小	提高超声在骨折检测中的适用性	手腕骨折的超声扫描	计算机视觉	骨折	深度学习（DL）	无监督学习框架	3D超声视频	30名受试者，每人由3名读者独立评估
1454	2025-05-12	Surrogate Simulation of Subject-Specific Lateral Pinch via 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/EMBC53108.2024.10782182 PMID:40039080	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自适应替代模型，用于模拟特定个体的侧捏动作	该模型能够接受肌肉骨骼参数和肌肉激活作为输入，进行个性化模拟，且计算速度比传统多体模拟快10-1000倍	模型在实验测量误差范围内表现良好，但未提及是否适用于其他类型的运动模拟	开发快速准确的个性化肌肉骨骼模拟方法	人体侧捏动作的模拟	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	肌肉骨骼参数和肌肉激活数据	未明确提及样本数量
1455	2025-05-12	Deep Learning Classification of Prostate Cancer on Confidently Labeled Micro-Ultrasound 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/EMBC53108.2024.10782375 PMID:40039092	research paper	该研究利用深度学习技术对前列腺癌在微超声图像上进行分类	开发了一种将微超声与MRI及病理结果配准的方法，用于自信标记微超声图像以训练初步癌症分类器	研究数据集较小，仅包含15名患者，需要更大数据集和更复杂模型进一步验证	探索微超声技术在前列腺癌识别中的应用，并与MRI进行比较	前列腺癌患者的微超声图像	digital pathology	prostate cancer	micro-ultrasound, MRI	深度学习分类器（未指定具体模型）	image	15名患者
1456	2025-05-12	Unsupervised Hybrid Deep Feature Encoder for Robust Feature Learning from Resting-State EEG 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/EMBC53108.2024.10781741 PMID:40039110	research paper	提出一种无监督混合深度特征编码器，用于从静息态EEG数据中学习稳健特征表示	首次针对静息态EEG数据设计无监督混合深度特征编码器，结合VAE和K-means聚类进行特征学习与选择	仅针对静息态EEG数据，未验证在其他类型EEG数据上的适用性	解决跨受试者EEG分类中因数据非平稳性和协变量偏移导致的特征学习难题	静息态EEG数据	machine learning	NA	EEG信号处理	Variational Autoencoder (VAE) + K-means聚类	EEG时序数据	未明确说明受试者数量
1457	2025-05-12	Evaluating Atypical Gaze Patterns through Vision Models: The Case of Cortical Visual Impairment 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/EMBC53108.2024.10782199 PMID:40039116	research paper	该研究通过视觉模型评估非典型凝视模式，以皮层视觉障碍（CVI）为例，探索其客观测量方法	利用深度学习模型生成视觉显著性图，结合眼动追踪技术揭示CVI患者的非典型凝视模式	研究样本可能有限，且方法主要针对CVI，对其他神经发育障碍的普适性有待验证	建立CVI严重程度的客观、基于证据的测量方法	CVI患儿及年龄匹配的对照组儿童	computer vision	cortical visual impairment	眼动追踪技术	deep vision models	image	NA
1458	2025-05-12	Deep Learning-based Open-set Person Identification using Radar Extracted Cardiac Signals 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/EMBC53108.2024.10782527 PMID:40039114	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的新型人员识别算法，利用雷达提取的生命体征进行开放集条件下的人员识别	该算法在开放集条件下进行人员识别，结合了两种基于CNN的模型和分布模型进行校准，显著提高了识别准确率	NA	开发一种能够在开放集条件下准确识别人员的算法	雷达提取的心脏脉搏信号	机器学习	NA	多普勒雷达	CNN	雷达信号	公共雷达生命体征数据集
1459	2025-05-12	Sleep structure discriminates patients with isolated REM sleep behavior disorder: a deep learning 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/EMBC53108.2024.10782600 PMID:40039123	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的快速客观方法，用于通过睡眠结构识别孤立性快速眼动睡眠行为障碍（iRBD）患者	使用深度学习方法（ResNet-18模型）分析睡眠结构（通过催眠密度图表示），为iRBD提供了一种快速且客观的诊断工具	样本量相对较小（86名iRBD患者和81名对照），且仅基于PSG数据	开发一种快速且客观的方法来识别iRBD患者，以辅助临床诊断	孤立性快速眼动睡眠行为障碍（iRBD）患者和健康对照	数字病理学	神经退行性疾病	多导睡眠图（PSG）	ResNet-18	图像（催眠密度图）	86名iRBD患者和81名健康对照
1460	2025-05-12	Passive BCI Towards Health and Safety in Industry: Forecasting Human Vigilance 5.5 s Ahead 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/EMBC53108.2024.10782689 PMID:40039137	研究论文	本研究提出了一种基于脑电图（EEG）的新型实验协议和分析流程，用于预测重复任务中的警觉性下降	引入了编码器-解码器门控循环单元模型，能够提前5.5秒准确预测警觉性下降	样本量较小（仅10名志愿者），且实验场景较为单一	通过预测工业操作员的警觉性下降来提升健康、安全和绩效	工业操作员的脑电信号	脑机接口	NA	连续小波变换	编码器-解码器门控循环单元（GRU）	EEG信号	10名志愿者