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
1481	2025-05-12	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	research paper	提出了一种基于毫米波雷达的临床导向人体姿态估计工具mmYOLOH-p，用于无干扰的患者监测	结合毫米波雷达的无干扰性和隐私友好性，开发了针对临床需求的HPE方法，并通过跨模态适应YOLOv8-pose架构提高了效率和精度	未提及具体临床环境中的测试结果或潜在的应用限制	开发一种适用于临床环境的高效、无干扰的人体姿态估计工具	患者监测中的人体姿态估计	计算机视觉	NA	毫米波雷达	YOLOv8-pose	雷达数据	NA
1482	2025-05-12	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	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善儿童肺炎诊断的深度学习框架	采用三分支并行路径学习框架，结合成人和儿童数据集，通过多正对比损失和嵌入相似性损失减少领域偏移影响	依赖于公开的成人和儿童CXR数据集，可能无法涵盖所有临床场景	提高儿童肺炎的计算机辅助诊断性能	成人和儿童的胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	对比学习、嵌入相似性	深度学习模型	图像	公开的成人和儿童CXR数据集
1483	2025-05-12	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	research paper	介绍了一种智能手机辅助的微流控纸基分析设备，用于检测阿尔茨海默病的生物标志物	采用深度学习辅助的离线智能手机检测，无需大型计算设备和云计算能力，并实现了全自动化的比色酶联免疫吸附试验	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	β-淀粉样肽1-42（Aβ 1-42）	digital pathology	geriatric disease	c-ELISA	YOLOv5	image	750张图像用于YOLOv5模型的训练
1484	2025-05-12	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	比较研究深度学习在超声心动图中左心室运动估计方法的应用	比较了三种基于光流预训练的运动估计架构在超声心动图中的应用，并评估了它们在左心室纵向应变计算中的表现	研究中使用的数据集为模拟超声心动图数据，可能无法完全反映真实临床数据的复杂性	评估深度学习在超声心动图运动估计中的准确性和可靠性，以促进应变成像在临床实践中的应用	左心室运动估计和纵向应变计算	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
1485	2025-05-12	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TCN的实时脑机接口系统，用于军事应用中的目标检测	利用干电极EEG信号和TCN模型提升RSVP任务中目标检测的准确性和效率	未提及具体样本量或实验范围限制	开发实时脑机接口系统以增强快速连续视觉呈现任务中的目标检测能力	军事应用中的目标检测	脑机接口	NA	EEG信号处理	TCN	EEG信号	NA
1486	2025-05-12	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	research paper	提出了一种基于明胶-石墨的软传感器的校准方法，利用卷积深度学习技术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，最佳校准方案（CQT）具有高性能和准确的力估计	NA	开发一种用于介入软机器人的嵌入式力传感器校准方法，以提高手术精度并减少手术创伤	明胶-石墨基软传感器	机器人与传感器技术	NA	卷积深度学习	CNN	力传感器数据	NA
1487	2025-05-12	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	提出了一种名为CBAM_SAUNet的新型注意力U-Net，用于有效分割医学图像中的极端案例	在SAUNet的解码器块中使用了卷积块注意力模块（CBAM）的通道注意力的新型变体，提高了对极端案例的分割性能	仅针对心脏MRI分割挑战（ACDC）进行了验证，未在其他医学图像分割任务中测试	提高深度学习模型在医学图像分割极端案例中的性能	心脏MRI图像中的左心室（LV）、右心室（RV）和心肌（MYO）	数字病理	心血管疾病	MRI	CBAM_SAUNet（基于U-Net和注意力机制）	医学图像	ACDC心脏MRI分割挑战数据集
1488	2025-05-12	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	research paper	提出一个可解释的功能连接框架，用于从脑电图（EEG）中检测帕金森病相关抑郁	首次将可解释性模块引入帕金森病相关抑郁的检测框架，填补了病理生理机制与计算机辅助诊断之间的空白	未提及样本量的具体限制或数据集的多样性问题	开发一个可解释的框架，用于早期诊断帕金森病相关抑郁	帕金森病患者的抑郁症状	digital pathology	Parkinson's disease	EEG	deep learning networks	EEG signals	NA
1489	2025-05-12	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	research paper	该研究提出了一种新型深度学习模型，通过放大面部微动来评估认知功能	利用计算机视觉和深度学习技术，通过分析面部微动自动评估认知功能，替代传统的MMSE评分	需要进一步的临床验证以确保其可靠性和普适性	开发一种自动化的认知评估方法，提高评估的准确性和便捷性	认知功能评估	computer vision	geriatric disease	deep learning	深度学习模型	video	NA
1490	2025-05-12	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向地面反作用力（AGRF）的效果	首次探索了使用惯性测量单元（IMUs）实时估计前向-后向地面反作用力（AGRFs）的方法	模型在预测峰值推进力方面表现不足，且时间序列数据的R值较低，NRMSE值较高	评估基于回归的模型在实时估计前向地面反作用力（AGRF）中的效果	行走过程中的前向地面反作用力（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
1491	2025-05-12	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	本文提出了一种基于深度时空注意力模型的动态功能网络连接分析方法，用于在无症状个体中检测阿尔茨海默病的敏感性	引入了transformer-convolution框架，结合时空自注意力机制，以捕捉脑网络依赖性和时间动态，显著优于其他流行机器学习方法	研究仅限于使用dFNC数据，可能未考虑其他潜在的生物标志物	早期检测阿尔茨海默病并理解不同阶段的动态功能网络连接变化	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者及无症状个体	数字病理学	阿尔茨海默病	fMRI, dFNC	transformer-convolution框架	功能磁共振成像数据	包括阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者，具体样本数量未明确说明
1492	2025-05-12	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	本文评估了特征模仿网络（FINs）在生物医学图像处理任务中的性能、可靠性和速度提升	首次将FINs应用于生物医学图像处理任务，并通过实验证明其能提升模型性能、加快收敛速度并增强一致性	研究仅针对三种特定任务（COVID-19检测、脑肿瘤分类和分割），未涵盖其他可能的生物医学图像处理任务	评估FINs在生物医学图像处理任务中的有效性	CT扫描和MRI扫描图像	数字病理学	COVID-19, 脑肿瘤	深度学习	FINs（特征模仿网络）	医学影像	NA
1493	2025-05-12	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	提出一种基于相位图像表示学习的深度学习方法，用于增强可穿戴设备的实时血糖监测	使用频域中改进的递归图结合机器学习，提高了有限数据集下血糖水平预测的准确性	依赖于历史数据进行测试，可能未充分覆盖所有潜在使用场景	提高可穿戴设备实时血糖监测的准确性	可穿戴设备收集的血糖数据	机器学习	糖尿病	改进的递归图、机器学习	深度学习	信号数据	NA
1494	2025-05-12	Optimizing Modified Barium Swallow Exam Workflow: Automating Pre-Analysis Video Sorting in Swallowing Function Assessment 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/EMBC53108.2024.10782457 PMID:40039880	research paper	该研究提出了一种深度学习方法，用于自动识别改良钡餐吞咽检查（MBS）中的视频方向和侦察视频片段，以优化吞咽功能评估的预处理流程	首次将深度学习应用于MBS检查的视频分类，实现了多任务学习框架下91%的侦察/吞咽任务区分准确率	在侦察视频与吞咽任务的区分上准确率最高为86%，仍有提升空间	优化改良钡餐吞咽检查的预处理流程，提高临床工作效率	改良钡餐吞咽检查视频数据	digital pathology	geriatric disease	video-fluoroscopy	deep learning	video	2,315个视频片段（来自172次MBS检查和106名患者）
1495	2025-05-12	The Recurrent U-Net for Needle Segmentation in Ultrasound Image-Guided Surgery 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/EMBC53108.2024.10782677 PMID:40039871	研究论文	本文提出了一种基于U型网络和卷积门控循环单元的针分割方法，用于超声图像引导手术中的针分割	结合U型网络和卷积门控循环单元，捕捉针的运动信息，提高针分割的准确性	仅在牛肝数据集上进行了测试，未涉及人体数据	提高微创手术中超声图像引导下的针分割精度	超声图像中的针	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, 卷积门控循环单元	超声图像	192个视频，来自20个不同的牛肝
1496	2025-05-12	Wearable-oriented Support for Interpretation of Behavioural Effects on Sleep 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/EMBC53108.2024.10781768 PMID:40039890	research paper	本文探讨了一种利用可穿戴设备和深度学习技术解释多特征纵向数据以分析健康问题可能原因的策略	提出了一种可解释的深度学习模型，用于识别导致睡眠质量差的主要前日行为	需要探索更多特征的数据集以验证这些特征的组合及其对健康方面的影响	通过可穿戴设备和深度学习技术分析日常行为对睡眠质量的影响	可穿戴设备收集的1874天的多特征纵向数据	machine learning	geriatric disease	deep learning	DL	wearable data	1874天的可穿戴数据
1497	2025-05-12	A Multimodal Transfer Learning Approach for Histopathology and SR-microCT Low-Data Regimes Image 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/EMBC53108.2024.10781540 PMID:40039905	research paper	提出一种多模态迁移学习方法，用于在低数据量情况下分割人类骨组织病理学和同步辐射微计算机断层扫描（SR-microCT）图像中的骨细胞和腔隙	在低数据量情况下，采用深度U-Net进行域内和多模态迁移学习，显著提高了骨细胞和腔隙的分割性能	需要标记和多模态数据集，这在处理高维图像时较为困难	开发一种方法，用于在低数据量情况下分割骨细胞和腔隙，以支持骨微尺度研究和骨细胞-腔隙病理生理学研究	人类骨组织病理学和SR-microCT图像中的骨细胞和腔隙	digital pathology	geriatric disease	SR-microCT	U-Net	image	有限数量的训练图像（比基线数据集小44倍）
1498	2025-05-12	Identifying Reproducibly Important EEG Markers of Schizophrenia with an Explainable Multi-Model 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/EMBC53108.2024.10781959 PMID:40039893	research paper	该研究提出了一种可解释的多模型深度学习方法，用于识别精神分裂症的可靠EEG标记	提出了一种基于特征交互的可解释性方法和几种新的多模型解释总结方法	未明确提及具体局限性	识别精神分裂症的可靠EEG生物标记，并开发稳健的方法从可解释的机器学习模型中识别神经精神疾病生物标记	精神分裂症患者的EEG频谱功率数据	machine learning	schizophrenia	EEG	deep learning	EEG spectral power data	NA
1499	2025-05-12	Adaptive High-frequency Enhancement Network with Equilibrated Mechanism for MR Imaging 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/EMBC53108.2024.10782846 PMID:40039914	research paper	提出一种自适应高频增强网络，结合平衡机制用于MR成像	通过自适应提升高频特征表示并结合深度平衡模型进行固定点迭代，增强了重建的鲁棒性	由于内存限制，展开方法迭代次数有限，且存在细节丢失问题	加速磁共振成像并提升图像重建质量	磁共振成像数据	digital pathology	NA	deep learning-based technique	deep equilibrium model	image	NA
1500	2025-05-12	Small Lesions, Big Impact: An Automated Segmentation Framework for Brain Metastases 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/EMBC53108.2024.10782216 PMID:40039917	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的自动分割框架，专注于提高脑转移瘤小病灶的准确分割	利用Swin Transformer的注意力机制和分层编码器，精确捕捉多模态MRI上脑转移瘤的复杂特征，显著提升小病灶分割的准确性	仅在BraTS-METS数据集上进行了训练和验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发自动分割脑转移瘤的深度学习框架，特别关注小病灶的精确分割	脑转移瘤	数字病理	脑肿瘤	多模态MRI	Swin Transformer	MRI图像	BraTS-METS数据集（具体样本数量未提及）