Graph Neural Networks for Leveraging Industrial Equipment Structure: An application to Remaining Useful Life Estimation
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
Comments Accepted at AAAI workshop DLGMA'20
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
Comments Accepted at AAAI workshop DLGMA'20
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
专题命中 健康监测 :biomedical(abstract);分类 eess.SP
Comments 4 pages ISCAS 2017. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1907.00328
Journal ref IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2017, pp. 1-4
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
Comments 8 pages, 4 figures
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
Comments Accepted at AIStats 2019
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
Comments Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS 2018 arXiv:cs/0101200
专题命中 健康监测 :biomedical(abstract);分类 eess.SP
专题命中 健康监测 :pathology(abstract);分类 cs.CV
Comments 16 pages, 9 figures
专题命中 健康监测 :biomedical(abstract);分类 eess.SP
Comments 48 pages
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
Comments 15 pages, 5 figures
Journal ref SCIENCE EVOLUTION, 2016, vol. 1, no. 1, 63-71
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV
Comments 7 pages, 3 figures, IEEE EUROCON 2013 International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013, Zagreb, Croatia
专题命中 健康监测 :MRI(abstract);分类 cs.CV
Comments PhD Thesis, Tel Aviv Univ, 2008
基于逻辑的时间队列发现引擎:算法、索引及在国家睡眠研究资源上的实验结果
专题命中 健康监测 :biomedical(abstract,comments)
AI总结 研究针对大型睡眠研究库队列发现问题,提出基于逻辑的时间队列发现引擎,采用QEL和BEST,组织成三种查询模式,用Python实现原型并评估,2DFC构建索引性能优,队列选择查询高效,是符号生物医学计划一部分。
Comments Under review by the Journal of Biomedical Informatics (JBI)
机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) ; Kennesaw State University(肯纳邦大学) ; Department of Information Technology(信息技术系)
专题命中 健康监测 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV;biomedical(comments)
Comments Submitted to the IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI 2025)
专题命中 健康监测 :分类 cs.CV、cs.LG、eess.SP;biomedical(journal_ref)
Journal ref IEEE Transactions on Biomedical Engineering ( Volume: 69, Issue: 1, Jan. 2022)
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);biomedical(journal_ref)
Journal ref 14th International Conference on Biomedical Electronics and Devices, Feb 2021, Online Streaming, Portugal. pp.129-134
专题命中 健康监测 :分类 cs.LG、eess.IV、eess.SP;medical image(journal_ref)
Journal ref In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 508-516. Springer, Cham, 2018
迈向失眠的动态分类学:睡眠状态转换与结构异常的多轴框架
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本研究提出多轴动态框架,以失效的动态运作等为候选特征,用于失眠的分类,其可改善交流、分层与预测,框架为现象学组织模型而非新诊断系统。
Comments 28 pages, 3 figures
基于时频融合与监督对比学习的ECG心房颤动鲁棒检测方法
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出一种结合时频融合与监督对比学习的ECG心房颤动检测方法,通过双向门控模块和跨模态学习策略提升模型鲁棒性和跨数据集泛化能力。
FetalSleepNet:一种基于频谱均衡域适应的迁移学习框架用于胎儿睡眠阶段分类
机构 * Department of Biomedical Informatics, Emory University(埃默里大学生物医学信息学系) ; Ritchie Centre, Hudson Institute of Medical Research(哈德逊医学研究所里奇中心) ; Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院生物医学工程系) ; Department of Obstetrics and Gynaecology, Monash University(莫纳什大学妇产科学系) ; Department of Electrical and Computer Systems Engineering, Monash University(莫纳什大学电气与计算机系统工程系)
专题命中 健康监测 :biomedical(comments,journal_ref);分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出FetalSleepNet,首次利用深度学习对羊胎儿EEG进行睡眠阶段分类,通过迁移学习和频谱均衡域适应策略提升分类准确率,实现自动化睡眠阶段识别,为临床应用提供支持。
Comments 13 pages, 4 tables, 5 figures, submitted to IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Journal ref IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (Early Access), 2026
通过可穿戴IMU的步态变异性与体位漂移分析实现早期中风风险检测
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出基于可穿戴传感器的框架,利用单个IMU捕捉骨盆运动,通过步态变异性与体位漂移分析早期中风风险,验证了低成本非侵入式筛查方法的可行性。
Comments 6 pages, 5 figures, 20 equations
Project Hermes: 一种面向可穿戴健康预测系统的模型无关验证层
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
AI总结 Project Hermes通过模型无关的验证层,有效降低健康预测系统的假阳性率,提升临床信号的验证准确性。
基于DTI-fMRI融合分析探讨部分睡眠剥夺对脑网络SC-FC耦合模式变化的影响
专题命中 健康监测 :MRI(abstract);分类 q-bio
AI总结 本研究通过DTI-fMRI融合分析,探讨部分睡眠剥夺对脑网络SC-FC耦合模式的影响,发现睡眠剥夺导致神经网络结构和功能连接的异常,提出SC-FC耦合方法作为睡眠相关情绪失调的新型生物标记物。
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
专题命中 健康监测 :biomedical(comments,journal_ref);分类 cs.CV、cs.LG
Comments To be published at the 2023 IEEE Biomedical Circuits and Systems (BioCAS) Conference
Journal ref 2023 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS)
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments accepted in Epilepsy & Behavior on 02.11.23