Advancing Biomedical Signal Security: Real-Time ECG Monitoring with Chaotic Encryption
专题命中 健康监测 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract)
Journal ref 2024
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 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract)
Journal ref 2024
专题命中 健康监测 :diagnosis(title,abstract);biomedical(abstract)
流动链:基于患者特定解剖锚点的ECG条件4D心脏电影生成
机构 * School of Engineering, College of Engineering and Physical Sciences, University of Birmingham(英国伯明翰大学工程学院) ; William Harvey Research Institute, NIHR Barts Biomedical Research Centre, Queen Mary University London(伦敦Queen Mary大学威廉·哈里维研究所) ; Barts Heart Centre, St Bartholomew’s Hospital, Barts Health NHS Trust(巴特勒医院心脏中心,圣巴塞洛缪医院,巴特勒健康 NHS信托) ; Division of Cardiology, Johns Hopkins University School of Medicine(约翰霍普金斯大学医学院心脏病科)
专题命中 健康监测 :MRI(summary_cn,abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出Chain of Flow (COF)框架,利用患者特定MRI和当前ECG生成4D心脏电影,在UK Biobank上实现高图像保真度和下游功能性能。
Comments 10 pages, 8 figures. Submitted to IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI). Code will be released after review
一种用于生物医学时间序列数据鲁棒深度学习分类的新型数据增强策略:在ECG和EEG分析中的应用
机构 * Computer Science Department, College of Science, University of Zakho(扎赫大学科学学院计算机科学系) ; Department of Computer Science and Information Technology, The American University of Kurdistan(库尔德斯坦美国大学计算机科学与信息技术系) ; PRIME Lab, Scientific Research Center, University of Zakho(扎赫大学科学研究中心PRIME实验室)
专题命中 健康监测 :biomedical(title,abstract);分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 提出一种结合ResNet-CNN与注意力机制的统一深度学习框架,通过时域拼接多个增强变体的新型数据增强策略和Focal Loss处理类别不平衡,在ECG和EEG数据集上达到99.96%-100%的准确率,且内存需求低、推理速度快。
参数化广义自适应矩特征(PG-AMF)用于轴承故障诊断与机器健康监测
专题命中 健康监测 :diagnosis(title,abstract);分类 eess.SP
AI总结 提出参数化自适应特征提取框架,从振动信号中学习互补特征,通过结构化融合增强故障表示,在齿轮箱轴承数据集上优于传统方法,具有强泛化能力。
Comments 07 pages, 09 figures and 04 table. Conference
专题命中 健康监测 :biomedical(title,abstract);分类 eess.SP
用于心脏MRI和ECG联合表示的全局和局部对比学习
机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital, Munich, Germany(人工智能在医疗与医学中的研究中心,技术大学慕尼黑(TUM)及慕尼黑技术大学医院) ; School of Medicine, Klinikum rechts der Isar, TUM, Germany(医学院,右岸克里克医院,TUM,德国) ; Department of Computing, Imperial College London, UK(计算学院,伦敦帝国学院,英国) ; Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany(慕尼黑机器学习中心(MCML),慕尼黑,德国)
专题命中 健康监测 :MRI(title);分类 cs.CV、eess.IV、eess.SP;medical image(journal_ref)
AI总结 PTACL通过结合心脏MRI的时空信息提升ECG表示,实现患者级和时间级对比学习,提高心脏表型检索和功能参数预测的性能。
Comments accepted to MICCAI 2025 (Springer LNCS)
Journal ref Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2025, Lecture Notes in Computer Science, vol. 15960, pp. 217-227, Springer, Cham (2026)
专题命中 健康监测 :MRI(abstract);CT(abstract);biomedical(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments 18 pages, 14 figures. Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
基于功能合并模型和贝叶斯量化的多旋翼螺旋桨损伤诊断统一统计框架:实验飞行测试评估
专题命中 健康监测 :diagnosis(title,abstract)
AI总结 研究多旋翼螺旋桨损伤诊断,基于功能合并自回归模型的框架,仅用惯性测量单元数据,经实验飞行测试评估,能进行损伤检测、识别与量化,相比传统方法更稳定,为结构健康监测提供高效严谨方案。
Comments 51 pages, 31 figures
MedRLM:用于长上下文临床推理、传感器引导筛查、证据支持决策及社区到三级转诊优化的递归多模态健康智能
机构 * School of Information, Computer ; Communication Technology Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University Pathum Thani, Thailand 1
专题命中 健康监测 :medical AI(abstract);medical image(abstract);radiology(abstract);分类 cs.LG、q-bio
AI总结 提出MedRLM递归多模态健康智能框架,通过递归检查、分解、检索、验证和合成患者信息,协调多个专业代理并引入临床证据图记忆,实现长上下文临床推理和传感器引导筛查。
Comments 9 pages, 3 figures, 3 tables, 1 Algorithm, 29 equations
机构 * University of New Brunswick(新不伦瑞克大学) ; National Research Council Canada(加拿大国家研究理事会)
专题命中 健康监测 :diagnosis(title,abstract)
Comments 41 pages
专题命中 健康监测 :diagnosis(title,abstract)
专题命中 健康监测 :diagnosis(title);分类 cs.LG、eess.SP;biomedical(journal_ref)
Comments 9 pages, 7 figures, 6 tables
Journal ref IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2025
专题命中 健康监测 :diagnosis(title,comments);分类 cs.LG、eess.SP
Comments A preliminary version of this work titled: "Automatic Diagnosis of Short-Duration 12-Lead ECG using a Deep Convolutional Network " was presented in the Machine Learning for Health Workshop at NeurIPS 2018 and was made available under a different identifier: arXiv:1811.12194. The current version subsumes all previous versions
Journal ref Nature Communications 11, article number: 1760 (2020)
机构 * Department of Computer Science and Engineering, The American University in Cairo (AUC)(计算机科学与工程系,埃及美国大学)
专题命中 健康监测 :diagnosis(title);分类 cs.LG、eess.SP
专题命中 健康监测 :biomedical(title);分类 cs.CV、eess.SP
Comments 28 pages, 9 figures, 6 tables
专题命中 健康监测 :diagnosis(title);分类 cs.LG、eess.SP
Comments 10 pages, 3 figures, AMMCS-2019 International Conference
专题命中 健康监测 :MRI(abstract);CT(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
机构 * 1 Department of Quantitative Theory \& Methods ; 2 Department of Mathematics ; 3 Center for Data Science, Nell Hodgson Woodruff School of Nursing Emory University, Atlanta, GA, USA ; 4 Department of Computer Science, Georgia State University, Atlanta, GA, USA ; 5 Microsoft
专题命中 健康监测 :biomedical(abstract,comments);diagnosis(abstract);分类 cs.LG、eess.SP
Comments This work has been accepted for publication in IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics 2025. The final published version will be available via IEEE Xplore
机构 * Verily Life Sciences, AI Team(Verily生命科学公司,人工智能团队) ; Technion - Israel Institute of Technology, Computer Science Department(技术学院-以色列理工学院,计算机科学系) ; Verily Life Sciences(Verily生命科学公司)
专题命中 健康监测 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 健康监测 :medical AI(title);分类 cs.LG
ECG-IMN:用于12导联心电图解读的可解释性mesomorphic神经网络
机构 * SimulaMet ; University of Copenhagen(哥本哈根大学) ; Oslo Metropolitan University(奥斯陆 Metropolitan 大学)
专题命中 健康监测 :medical AI(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 ECG-IMN通过可解释性mesomorphic神经网络实现12导联心电图的高精度诊断与透明解释
专题命中 健康监测 :diagnosis(abstract);biomedical(abstract);分类 cs.LG、eess.SP
Comments 7 pages, 4 tables
专题命中 健康监测 :MRI(abstract);CT(abstract);分类 eess.SP;medical image(journal_ref)
Journal ref Medical Image Analysis, Volume 74, 2021
真相、信任与麻烦:边缘上的医疗AI
机构 * Jamia Hamdard(贾迈亚哈姆达德大学) ; DSEU-Okhla ; Macquarie University(麦考瑞大学) ; Center for SDGC, Stanford University(SDGC中心,斯坦福大学)
专题命中 健康监测 :medical AI(title)
AI总结 通过一个包含1000多个健康问题的基准测试框架,评估Mistral-7B、BioMistral-7B-DARE和AlpaCare-13B三个模型在诚实、有用性和无害性方面的表现,发现AlpaCare-13B准确率最高(91.7%)且无害性最佳(0.92),而领域微调可提升安全性,少样本提示能提高准确率,但复杂查询下有用性下降。
Comments Accepted at EMNLP 2025 (Industry Track)
专题命中 健康监测 :diagnosis(title)
专题命中 健康监测 :diagnosis(title)
Comments 10 pages
专题命中 健康监测 :diagnosis(title)
Comments 15 pages, 13 figures
专题命中 健康监测 :diagnosis(title)
Comments 36 pages
专题命中 健康监测 :biomedical(title)
Comments 13 pages, 5 figures