医学 AI

The management of obstructive sleep apnea accompanied with mandibular retrognathia across the lifespan from orthodontic perspective

Menghan Zhang, Yuehua Liu

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

From sleep medicine to medicine during sleep: A clinical perspective

Nitai Bar, Jonathan A. Sobel, Thomas Penzel, Yosi Shamay, Joachim A. Behar

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

Night-to-Night Variability of Sleep Electroencephalography-Based Brain Age Measurements

Jacob Hogan, Haoqi Sun, Luis Paixao, Mike Westmeijer, Pooja Sikka, Jing Jin, Ryan Tesh, Madalena Cardoso, Sydney S. Cash, Oluwaseun Akeju, Robert Thomas, M. Brandon Westover

专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

Comments 18 pages, 6 figures, 2 tables

Extra-auditory effects of noise in laboratory animals: the relationship between noise and sleep

Arnaud Rabat

专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

Journal ref J Am Assoc Lab Anim Sci 46, 1 (2007) 35-41

Self-supervised inter-intra period-aware ECG representation learning for detecting atrial fibrillation

Xiangqian Zhu, Mengnan Shi, Xuexin Yu, Chang Liu, Xiaocong Lian, Jintao Fei, Jiangying Luo, Xin Jin, Ping Zhang, Xiangyang Ji

专题命中 健康监测 ：分类 cs.LG、q-bio、eess.SP；biomedical(comments)

Comments Preprint submitted to Biomedical Signal Processing and Control

Neuro-BERT: Rethinking Masked Autoencoding for Self-supervised Neurological Pretraining

Di Wu, Siyuan Li, Jie Yang, Mohamad Sawan

专题命中 健康监测 ：分类 cs.LG、q-bio、eess.SP；biomedical(comments)

Comments IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2024 (camera ready)

ECG-LENS: Lead-Aware Clinical Context Enriched ECG Report Generation and Evaluation

ECG-LENS：导联感知且融入临床上下文的心电图报告生成与评估

Akanta Das, Tasinul Islam Ahon, Ahmed Mahir Sultan Rumi, Md Mahbubur Rahman, Tausif Amim Shadly, Tanzima Hashem

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出ECG-LENS框架，结合多导联信号建模等技术实现心电图报告生成，还提出F1-ECGBERT指标评估报告，实验显示其在PTB-XL和MIMIC-IV-ECG上性能优于现有最优方法。

Quantifying the Value of Seismic Structural Health Monitoring for post-earthquake recovery of electric power system in terms of resilience enhancement

Huangbin Liang, Beatriz Moya, Francisco Chinesta, Eleni Chatzi

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

Comments 21 pages. 14 figures

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

Single-atom sensor for low-frequency electric field

用于低频电场的单原子传感器

Quan Yuan, Shuang-Qing Dai, Tai-Hao Cui, Pei-Dong Li, Yuan-Zhang Dong, Zhuo-Zhu Wu, Ji Li, Fei Zhou, Jian-Qi Zhang, Liang Chen, Mang Feng

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究利用冷俘获离子对弱交变电信号的高固有灵敏度，结合拍频技术与注入锁定声子激光振荡，实现对30kHz至３00kHz低频电场信号的精确检测，灵敏度达404μV/(m·Hz1/2)，检测限为61.5μV/m，为相关应用开辟道路。

Comments 8 pages, 4 figures

Differentially private quantum sensor networks

差分隐私量子传感器网络

Daniel J. Spencer, Kaiyan Shi, Emil T. Khabiboulline, Gorjan Alagic, Alexey V. Gorshkov

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究量子传感器网络用于隐私数据测量时的隐私问题，引入具差分隐私的安全传感协议，协调差分隐私与海森堡极限缩放，给出多种协议，证明主要协议在隐私-效用权衡中有优势且对多种攻击具弹性。

Comments 36 pages, 5 figures, 1 table

A 65 nm Trustworthy Hypoglycemia Forecasting Engine Achieving 11.3 nJ per Inference

一种65纳米可信赖的低血糖预测引擎，每次推理能耗11.3 nJ

Boyang Cheng, Jianbo Liu, Pengyu Ren, Xueji Zhao, Steven Davis, Likai Pei, Zephan M. Enciso, Kai Ni, Ningyuan Cao

专题命中 健康监测 ：medical AI(abstract)

AI总结 提出基于概率决策树的低血糖预测引擎，采用混合架构降低复杂度，在65 nm CMOS上实现11.3 nJ/推理和0.825的F1分数，对传感器噪声鲁棒性提升4.1-16.1倍。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers (TCAS-I)

Flexi-NeurA: A Flexible Neuromorphic Accelerator with Adaptive Bit-Precision Exploration for Edge Devices

Flexi-NeurA：一种具有自适应位宽探索能力的灵活神经形态加速器，适用于边缘设备

Mohammad Farahani, Mohammad Rasoul Roshanshah, Saeed Safari

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出Flexi-NeurA灵活神经形态加速器，结合设计时可配置性与时分复用事件驱动处理，并引入Flex-plorer工具自动探索最优定点精度，在生物医学、视觉识别等任务中实现精度与功耗的平衡。

Space Time MUSIC: Consistent Signal Subspace Estimation for Wide-band Sensor Arrays

时空MUSIC：适用于宽带传感器阵列的一致信号子空间估计

Elio D. Di Claudio, Raffaele Parisi, Giovanni Jacovitti

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于时空MUSIC的改进方法，用于宽带传感器阵列的DOA估计，通过考虑有限长度的传感器脉冲响应，实现了在任意频率下一致恢复信号子空间。

Comments 15 pages, 10 figures. Accepted in a revised form by the IEEE Trans. on Signal Processing on 12 February 1918. @IEEE2018

Dependable Structural Helath Monitoring Using Wireless Sensor Networks

可靠结构健康监测的无线传感器网络

Md Zakirul Alam Bhuiyan, G. Wang, J. Wu, J. Cao

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出DependSHM框架，解决无线传感器网络在结构健康监测中的可靠性和故障容忍问题，通过分布式算法检测传感器故障并恢复误诊断。

Comments 46 pages, 22 figures

Unsupervised Anomaly Detection in Wearable Foot Sensor Data: A Baseline Feasibility Study Towards Diabetic Foot Ulcer Prevention

无监督的可穿戴足部传感器数据异常检测：一种面向糖尿病足溃疡预防的基线可行性研究

Md Tanvir Hasan Turja

机构 * Department of Computer Science, Middlesex University London（伦敦Middlesex大学计算机科学系） 纠错

专题命中 健康监测 ：biomedical(comments,journal_ref)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本文研究了利用无监督算法检测可穿戴足部传感器数据中的异常，通过温度和压力信号分析，建立基线模型以评估糖尿病足溃疡预防的可行性。

Comments 36 pages, 19 figures. Published in Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 123, Part A, 110416, September 2026. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2026.110416

Journal ref Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 123, Part A, 110416 (2026)

Comparator Loss: An Ordinal Contrastive Loss to Derive a Severity Score for Speech-based Health Monitoring

比较损失：一种序对比损失，用于语音基健康监测中的严重程度评分

Jacob J Webber, Oliver Watts, Lovisa Wihlborg, Johnny Tam, Christine Weaver, Suvankar Pal, Siddharthan Chandran, Cassia Valentini-Botinhao

机构 * Institute of Adaptive and Neural Computation（自适应与神经计算研究所） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出一种序对比损失，用于从训练模型最小化该损失的模型中推导出严重程度评分，以监测神经退行性疾病进展，利用不同健康指标信息提升小数据集利用效率。

Comments Accepted to Odyssey 2026

Consumer Attitudes Towards AI in Digital Health: A Mixed-Methods Survey in Australia

消费者对数字健康中AI的态度：澳大利亚混合方法调查

Wei Zhou, Rashina Hoda, Joycelyn Ling

机构 * Digital Health CRC（数字健康CRC） 纠错

专题命中 健康监测 ：healthcare AI(abstract)

AI总结 研究通过混合方法调查澳大利亚275名参与者，探讨消费者对医疗AI的接受度、信任及风险认知，并评估AI生成与医生撰写的咨询摘要的优劣。

A Pole-Based Approach to Interpret Electromechanical Impedance Measurements in Structural Health Monitoring

基于极点的电磁阻抗测量在结构健康监测中的解释方法

Sourabh Sangle, Sa'ed Alajlouni, Pablo A. Tarazaga

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出利用向量拟合技术估计系统极点，从而提取模态参数，用于高频率电磁阻抗测量在结构健康监测中的损伤识别与诊断。

Increasing the Energy-Efficiency of Wearables Using Low-Precision Posit Arithmetic with PHEE

利用低精度正数算术提升可穿戴设备的能效：PHEE

David Mallasén, Pasquale Davide Schiavone, Alberto A. Del Barrio, Manuel Prieto-Matias, David Atienza

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文研究了低精度正数算术在可穿戴边缘AI生物医学设备中的应用，通过咳声检测和ECG R峰检测实验，证明16位正数可替代32位浮点数，且在10-8位时仍保持高精度，PHEE架构验证了其在能效上的优势。

Comments 11 pages. Code available at https://github.com/esl-epfl/PHEE

Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems for Artificial Intelligence (Volume: 3, Issue: 2, April 2026) Pages: 142 - 151

Variable Selection in Functional Linear Quantile Regression for Identifying Associations between Daily Patterns of Physical Activity and Cognitive Function

功能线性分位数回归中的变量选择：识别每日身体活动模式与认知功能之间的关联

Yuanzhen Yue, Stella Self, Yichao Wu, Jiajia Zhang, Rahul Ghosal

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种灵活的变量选择方法，用于功能线性分位数回归，结合平滑近似分位数损失函数和FPCA与组最小化凹惩罚，以识别身体活动与认知功能之间的动态关联。

ECG-MoE: Mixture-of-Expert Electrocardiogram Foundation Model

ECG-MoE：混合专家心电图基础模型

Yuhao Xu, Xiaoda Wang, Yi Wu, Wei Jin, Xiao Hu, Carl Yang

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Emory University（埃默里大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Center of Data Science（数据科学中心） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 ECG-MoE通过混合专家架构融合多模型时间特征与心脏周期感知模块，实现高效心电图分析，在多个临床任务中取得最佳性能。

Deep Generative Models in Condition and Structural Health Monitoring: Opportunities, Limitations and Future Outlook

深度生成模型在条件与结构健康监测中的应用：机遇、局限与未来展望

Xin Yang, Chen Fang, Yunlai Liao, Jian Yang, Konstantinos Gryllias, Dimitrios Chronopoulos

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文探讨深度生成模型在条件与结构健康监测中的应用，分析其优势与局限，并提出未来研究方向。

Comments 70 pages

Quantifying sleep apnea heterogeneity using hierarchical Bayesian modeling

利用分层贝叶斯建模量化睡眠呼吸暂停的异质性

Glenn Palmer, Narat Srivali, David B. Dunson

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过分层贝叶斯建模量化睡眠呼吸暂停的异质性，提出了一种基于随机效应的患者聚类方法，发现OSA与认知表现的关联。

Transfer Learning for Paediatric Sleep Apnoea Detection Using Physiology-Guided Acoustic Models

基于生理引导的声学模型的儿童睡眠呼吸暂停检测中的迁移学习

Chaoyue Niu, Veronica Rowe, Guy J. Brown, Heather Elphick, Heather Kenyon, Lowri Thomas, Sam Johnson, Ning Ma

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出基于生理引导的声学模型迁移学习方法，通过整合血氧饱和度数据提升儿童睡眠呼吸暂停检测的准确性。

Comments The paper has been accepted in 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026)

Calibration Method of Spacecraft-Inertial Sensor Center-of-Mass Offset for the Taiji Gravitational Wave Detection Mission under Science Mode

太阶引力波探测任务在科学模式下航天器-惯性传感器质心偏移校准方法

Haoyue Zhang, Dong Ye, Peng Xu, Yunhai Geng, Li-E Qiang, Ziren Luo

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种无需航天器机动的校准方法，通过基于模型的自适应卡尔曼滤波器实现高精度质心偏移估计，确保引力波信号的连续性和相干性。

Comments 15 pages, 12 figures, Calibration study for the Taiji gravitational-wave mission in science mode

Bayesian Latent Class Regression and Variable Selection with Applications to Sleep Patterns Data

贝叶斯潜在类别回归与变量选择及其在睡眠模式数据中的应用

Matthew Heaney, Olive Healy, Jason Wyse, Arthur White

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种贝叶斯潜在类别回归方法，用于识别儿童睡眠问题的潜在亚组，并通过变量选择提高模型准确性。

Comments 24 pages, 4 figures

Single-step laser patterning and thinning of biocompatible MEMS flow sensor

单步激光打标和薄化生物相容性MEMS流量传感器

Mohammad Nizar Mohamed Zukri, Muhammad Salman Al Farisi, Yoshihiro Hasegawa, Mitsuhiro Shikida

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出单步光纤激光微加工技术，用于制造生物相容性、自由站立的MEMS热流量传感器，实现高热响应和低生产成本。

Photonic-integrated quantum sensor array for microscale magnetic localisation

Hao-Cheng Weng, John G. Rarity, Krishna C. Balram, Joe A. Smith

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

Comments 13 pages, 5 figures

Detecting Coverage Holes in Wireless Sensor Networks Using Connected Component Labeling and Force-Directed Algorithms

Jiacheng Xu, Xiongfei Zhao, Hou-Wan Long, Cheong Se-Hang, Yain-Whar Si

专题命中 健康监测 ：CT(abstract)