医学 AI

Detecting Neurovascular Instability from Multimodal Physiological Signals Using Wearable-Compatible Edge AI: A Responsible Computational Framework

通过可穿戴设备的边缘AI检测神经血管不稳定性：一种负责任的计算框架

Truong Quynh Hoa, Hoang Dinh Cuong, Truong Xuan Khanh

机构 * H&K Research Studio, Clevix LLC（H&K研究室，Clevix LLC） ； Department of Cardiology, Hanoi Heart Hospital（心血管科，河内心脏医院） 纠错

专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Melaguard框架，通过融合多种生理信号检测神经血管不稳定性，优于单一模态设备，通过三阶段验证提升检测性能。

Comments 11 pages, 8 figures, 6 tables. Submitted to IEEE JBHI. Code: https://github.com/ClevixLab/Melaguard

Predicting Trajectories of Long COVID in Adult Women: The Critical Role of Causal Disentanglement

预测长期新冠轨迹：因果解缠的至关作用

Jing Wang, Jie Shen, Yiming Luo, Amar Sra, Qiaomin Xie, Jeremy C. Weiss

机构 * National Library of Medicine（国家医学图书馆） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过整合临床数据与可穿戴设备数据，利用大语言模型构建因果网络，预测长期新冠严重程度，实现86.7%的预测精度，并区分病理活性与基线噪声。

CECGSR: Circular ECG Super-Resolution

环形ECG超分辨率

Honggui Li, Zhengyang Zhang, Dingtai Li, Sinan Chen, Nahid Md Lokman Hossain, Hantao Lu, Ruobing Wang, Xinfeng Xu, Yinlu Qin, Yuting Feng, Maria Trocan, Dimitri Galayko, Amara Amara, Mohamad Sawan

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出环形ECG超分辨率方法，通过闭环架构提升ECG信号重建性能，优于现有开环方法。

Contrastive Learning for Multi Label ECG Classification with Jaccard Score Based Sigmoid Loss

基于Jaccard分数的Sigmoid损失的多标签ECG分类对比学习

Junichiro Takahashi, Masataka Sato, Satoshi Kodeta, Norihiko Takeda

专题命中 健康监测 ：medical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出基于Jaccard分数的Sigmoid损失的对比学习方法，用于提升多标签ECG分类的性能，通过改进损失函数和数据增强技术提高诊断准确性。

Statistically Valid Post-Deployment Monitoring Should Be Standard for AI-Based Digital Health

基于AI的数字健康应将统计上有效的部署后监控作为标准

Pavel Dolin, Weizhi Li, Gautam Dasarathy, Visar Berisha

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文主张基于AI的数字健康应采用统计上有效的部署后监控作为标准，提出统计有效且标签效率高的测试框架以确保现实部署的可靠性和安全性。

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

ECGTwin: Personalized ECG Generation Using Controllable Diffusion Model

ECGTwin: 基于可控扩散模型的个性化ECG生成

Yongfan Lai, Bo Liu, Xinyan Guan, Qinghao Zhao, Hongyan Li, Shenda Hong

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing, China（一般人工智能国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University, Beijing, China（智能科学与技术学院） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（健康数据科学国家研究院） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital, Beijing, China（心血管内科） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ECGTwin通过可控扩散模型实现个性化ECG生成，解决个体特征提取与条件注入难题，提升医疗诊断的精准性。

PSDNorm: Test-Time Temporal Normalization for Deep Learning in Sleep Staging

PSDNorm：深度学习中睡眠分期的测试时时间归一化

Théo Gnassounou, Antoine Collas, Rémi Flamary, Alexandre Gramfort

机构 * Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； CEA（法国原子能委员会） ； École Polytechnique（巴黎政治学院） ； IP Paris（巴黎信息处理中心） ； UMR 7641（7641号研究所） 纠错

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 PSDNorm通过利用Monge映射和时间上下文，在深度学习中实现睡眠分期的测试时时间归一化，提升了模型在不同数据集上的性能和鲁棒性。

From Prototypes to Sparse ECG Explanations: SHAP-Driven Counterfactuals for Multivariate Time-Series Multi-class Classification

从原型到稀疏ECG解释：基于SHAP的反事实解释用于多变量时间序列多类分类

Maciej Mozolewski, Betül Bayrak, Kerstin Bach, Grzegorz J. Nalepa

机构 * Jagiellonian Human-Centered AI Lab, Mark Kac Center for Complex Systems Research（杰哥利昂人中心人工智能实验室、马克·卡复杂系统研究中心） ； Jagiellonian University（杰哥利昂大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科学技术大学（NTNU）） ； Department of Human-Centered Artificial Intelligence（人中心人工智能系） ； Institute of Applied Computer Science（应用计算机科学研究所） ； School of Information Technology（信息科技学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于SHAP的原型驱动框架，用于生成稀疏且有效的ECG反事实解释，提升多变量时间序列多类分类的可解释性与临床实用性。

A Usable GAN-Based Tool for Synthetic ECG Generation in Cardiac Amyloidosis Research

用于心肌脂肪变研究的可使用的基于GAN的合成ECG生成工具

Francesco Speziale, Ugo Lomoio, Fabiola Boccuto, Pierangelo Veltri, Pietro Hiram Guzzi

机构 * Affiliation, address, email.（所属机构、地址、邮箱） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于GAN的可使用工具，用于生成合成ECG波形，以支持心肌脂肪变的早期诊断和患者分层。

BEAT-Net: Injecting Biomimetic Spatio-Temporal Priors for Interpretable ECG Classification

BEAT-Net：注入生物仿生时空先验以实现可解释的ECG分类

Runze Ma, Caizhi Liao

机构 * School of Information Technology（信息科技学院） ； Monash University Malaysia（墨尔本大学马来西亚分校） ； Faculty of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 BEAT-Net通过生物仿生时空先验实现ECG分类的可解释性与高效性

Comments 8 pages, 4 figures and 2 tables

Smart IoT-Based Wearable Device for Detection and Monitoring of Common Cow Diseases Using a Novel Machine Learning Technique

基于智能物联网的可穿戴设备用于利用新型机器学习技术检测和监测常见奶牛疾病

Rupsa Rani Mishra, D. Chandrasekhar Rao, Ajaya Kumar Tripathy

机构 * Department of CSE, CUPGS, Biju Patnaik University, India（计算机科学系，CUPGS，比贾·帕塔尼克大学，印度） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出基于物联网的智能系统，利用新型机器学习算法实现奶牛常见疾病的多疾病检测与高效健康监测。

Tracing the Heart's Pathways: ECG Representation Learning from a Cardiac Conduction Perspective

追踪心脏的路径：从心脏传导角度学习ECG表示

Tan Pan, Yixuan Sun, Chen Jiang, Qiong Gao, Rui Sun, Xingmeng Zhang, Zhenqi Yang, Limei Han, Yixiu Liang, Yuan Cheng, Kaiyu Guo

机构 * Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CLEAR-HUG通过两阶段框架捕捉心脏传导细微差异，提升ECG表示学习效果，验证了其在疾病诊断中的有效性。

Comments Accepted to AAAI2026

Investigating the Generalizability of ECG Noise Detection Across Diverse Data Sources and Noise Types

探讨ECG噪声检测在不同数据源和噪声类型上的泛化能力

Sharmad Kalpande, Nilesh Kumar Sahu, Haroon Lone

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于HRV的机器学习方法，用于检测ECG中的噪声，并通过跨数据集实验验证其在不同数据源和噪声类型上的泛化能力，实现了超过90%的平均准确率。

Stanford Sleep Bench: Evaluating Polysomnography Pre-training Methods for Sleep Foundation Models

斯坦福睡眠基准：评估多导睡眠图预训练方法用于睡眠基础模型

Magnus Ruud Kjaer, Rahul Thapa, Gauri Ganjoo, Hyatt Moore, Poul Joergen Jennum, Brandon M. Westover, James Zou, Emmanuel Mignot, Bryan He, Andreas Brink-Kjaer

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Technical University of Denmark（技术大学） ； Danish Center for Sleep Medicine（丹麦睡眠医学中心） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 斯坦福睡眠基准通过大规模多导睡眠图数据集评估多种自监督预训练方法，提升睡眠分析的准确性和可重复性。

NeuroSleepNet: A Multi-Head Self-Attention Based Automatic Sleep Scoring Scheme with Spatial and Multi-Scale Temporal Representation Learning

NeuroSleepNet: 一种基于多头自注意力的自动睡眠评分方案，结合空间和多尺度时间表示学习

Muhammad Sudipto Siam Dip, Mohammod Abdul Motin, Chandan Karmakar, Thomas Penzel, Marimuthu Palaniswami

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 NeuroSleepNet通过多头自注意力和空间多尺度时间表示学习，实现高效自动睡眠评分，取得与最先进方法相当的性能。

Comments IEEE Access, 2025

UT-OSANet: A Multimodal Deep Learning model for Evaluating and Classifying Obstructive Sleep Apnea

UT-OSANet: 一种用于评估和分类阻塞性睡眠呼吸暂停的多模态深度学习模型

Zijian Wang, Xiaoyu Bao, Chenhao Zhao, Jihui Zhang, Sizhi Ai, Yuanqing Li

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 UT-OSANet是一种多模态深度学习模型，用于高精度评估和分类阻塞性睡眠呼吸暂停，通过多种输入模态和灵活训练策略实现事件层面的诊断。

Comments 12 pages,8 figures

Lightweight Deep Autoencoder for ECG Denoising with Morphology Preservation and Near Real-Time Hardware Deployment

Mahdi Pirayesh Shirazi Nejad, David Hicks, Matt Valentine, Ki H. Chon

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

A Lightweight CNN-Attention-BiLSTM Architecture for Multi-Class Arrhythmia Classification on Standard and Wearable ECGs

Vamsikrishna Thota, Hardik Prajapati, Yuvraj Joshi, Shubhangi Rathi

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

Event-Driven Implementation of a Physical Reservoir Computing Framework for superficial EMG-based Gesture Recognition

Yuqi Ding, Elisa Donati, Haobo Li, Hadi Heidari

机构 * James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich（苏黎世大学神经信息研究所） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； School of Science and Engineering, University of Dundee（邓迪大学科学与工程学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 eess.SP

Comments 11 pages, 9 figures, journal

Wearable Sensor-Based IoT XAI Framework for Predicting Freezing of Gait in Parkinsons Disease

Biplov Paneru

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

PhysioWave: A Multi-Scale Wavelet-Transformer for Physiological Signal Representation

Yanlong Chen, Mattia Orlandi, Pierangelo Maria Rapa, Simone Benatti, Luca Benini, Yawei Li

机构 * IIS, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院智能信息系统实验室） ； DEI, University of Bologna（博洛尼亚大学电子工程学院） ； DIEF, University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学经济工程学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

Comments 43 pages, 17 figures, 17 tables. Accepted by NeurIPS 2025. Code and data are available at: github.com/ForeverBlue816/PhysioWave

User Profiles of Sleep Disorder Sufferers: Towards Explainable Clustering and Differential Variable Analysis

Sifeddine Sellami, Juba Agoun, Lamia Yessad, Louenas Bounia

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

Comments in French language, Plate-Forme Intelligence Artificielle, Jun 2025, Dijon (FRANCE), France

MEASURE: Multi-scale Minimal Sufficient Representation Learning for Domain Generalization in Sleep Staging

Sangmin Jo, Jee Seok Yoon, Wootaek Jeong, Kwanseok Oh, Heung-Il Suk

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（人工智能系，韩国大学） ； Department of Brain and Cognitive Engineering, Korea University（脑科学与认知工程系，韩国大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

Comments 12 page, 7 figures, uses IEEE.sty

Reconstructing 12-Lead ECG from 3-Lead ECG using Variational Autoencoder to Improve Cardiac Disease Detection of Wearable ECG Devices

Xinyan Guan, Yongfan Lai, Jiarui Jin, Jun Li, Haoyu Wang, Qinghao Zhao, Deyun Zhang, Shijia Geng, Shenda Hong

机构 * National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（国家健康数据科学研究院，北京大学，北京，中国） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China（人工智能研究院，北京大学，北京，中国） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing 100871, China（通用人工智能国家重点实验室，北京，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University, Beijing 100871, China（智能科学与技术学院，北京大学，北京，中国） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China（北京大学人民医院心内科，北京，中国） ； HeartVoice Medical Technology, Hefei 230088, China（HeartVoice医疗科技，合肥，中国） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

Comments 24 pages, 5 figures, submitted to Nature Communications

Multi-scale Frequency-Aware Adversarial Network for Parkinson's Disease Assessment Using Wearable Sensors

Weiming Zhao, Xulong Wang, Jun Qi, Yun Yang, Po Yang

机构 * National Pilot School of Software Yunnan University（云南大学软件试点学校） ； School of Computer Science University of Sheffield（计算机科学学院谢菲尔德大学） ； Department of Computing Xi'an JiaoTong-Liverpool University（计算学院西安交通大学-利物浦大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

EEG Sleep Stage Classification with Continuous Wavelet Transform and Deep Learning

Mehdi Zekriyapanah Gashti, Ghasem Farjamnia

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

Comments 11 pages, 2 figures

Journal ref MUST Journal of Research and Development (MJRD) Volume 6 Issue 3, pp. 428-437, 2025

Vision Transformer Accelerator ASIC for Real-Time Low-Power Sleep Staging

Tristan Robitaille, Xilin Liu

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 eess.SP

Low-power, Energy-efficient, Cardiologist-level Atrial Fibrillation Detection for Wearable Devices

Dominik Loroch, Johannes Feldmann, Vladimir Rybalkin, Norbert Wehn

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

Comments 2025 IEEE 38th International System-on-Chip Conference (SOCC)

Stretchable and self-adhesive triboelectric sensor for real-time musculoskeletal monitoring and personalized recovery

Cai Lin, Yunyi Ding, Kai Lin, Ru Wang, Yichen Luo, Xiaofen Wu

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

Design of a Noval Wearable ECG Monitoring Device

Ruihua Wang, Mingtong Chen, Zhengbao Yang

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP