SincPD: An Explainable Method based on Sinc Filters to Diagnose Parkinson's Disease Severity by Gait Cycle Analysis
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Journal ref Discover Artificial Intelligence, 2026
科学与医疗
医学 AI
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
1. 健康监测 431 篇
Automated ECG Interval Measurement and Wave Delineation Using Fast Fourier Convolution ResNet
基于快速傅里叶卷积残差网络的自动心电图间期测量与波形描记
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本研究针对心电图间期测量的评估缺口，采用快速傅里叶卷积残差网络，在10646份临床心电图上完成大规模评估，明确了模型的精度、偏差及适用心律范围，为临床应用提供了可靠依据。
Comments 11 pages, 5 figures, and 7 tables. Includes large-scale evaluation on 10,646 12-lead ECGs
Inter-Beat Interval Estimation with Tiramisu Model: A Novel Approach with Reduced Error
基于Tiramisu模型的跨节拍间隔估计：一种误差减少的新方法
机构 * EECS（电气与计算机工程系） ； BME（生物医学工程系） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Washington State University（华盛顿州立大学） ； CSE and ECE（计算机科学与工程及电子工程系）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出利用Tiramisu自动编码器模型来抑制运动伪影噪声，提高ECG信号中R峰的清晰度，从而更准确地估计跨节拍间隔，提升心血管疾病早期诊断的准确性。
Comments 16 pages, 14 figures
MorphologyFM: A Foundation Model for Morphology-Aware Representation Learning from ECG and Pulse Oximetry Waveforms
MorphologyFM：一种用于从心电图和脉搏血氧波形中进行形态感知表示学习的基础模型
机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 研究针对现有生理波形方法未保留临床意义波形形态的问题，提出多模态基础模型MorphologyFM，通过形态感知自监督学习目标预训练，结合多种技术学习相关表示，在多下游任务中表现优于其他方法，证明联合建模更具可转移性。
Composite Reward Design in PPO-Driven Adaptive Filtering
基于PPO的自适应滤波器复合奖励设计
机构 * Middle East Technical University (METU)（中东技术大学）
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出基于PPO的自适应滤波框架，通过复合奖励平衡信噪比提升、均方误差降低和残差平滑度，实验显示其在动态非稳态环境中优于传统滤波器。
Comments 8 pages, 4 figures, 2 table, 26th International Conference on Computational Science - Workshops (MLDADS-26) ,Keywords: Reinforcement learning, Adaptive filtering, Noise reduction, PPO
Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Sensor Fusion
高效无监督领域适应回归用于空间-时间传感器融合
机构 * Intelligent Maintenance and Operations Systems Laboratory, EPFL（智能维护与操作系统实验室，瑞士联邦理工学院）
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出一种针对回归任务的高效无监督领域适应方法，通过整合空间-时间图神经网络和源目标域扰动逆Gram矩阵对齐，实现无标注数据下的可扩展领域适应，验证于空气质量监测和EEG信号重建任务，取得最佳性能。
Comments Accepted to IEEE Internet of Things Journal
A spectral audit framework reveals task-dependent aperiodic reliance across EEG and ECG deep learning
频谱审计框架揭示EEG和ECG深度学习中任务依赖的非周期性依赖
机构 * Indian Knowledge Systems and Mental Health Applications (IKSMHA) Center, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校印度知识体系与心理健康应用中心） ； School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校计算与电气工程学院）
专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 提出频谱审计框架，结合非周期/周期分解、相位保持傅里叶干预等，发现深度学习模型对非周期成分的依赖是任务依赖且架构通用的，在睡眠-觉醒分类中影响显著，临床异常检测中中等，运动想象中最小，并扩展到ECG。
Comments 25 pages, being prepared for submission to peer-reviewed journal
The Rlign Algorithm for Enhanced Electrocardiogram Analysis through R-Peak Alignment for Explainable Classification and Clustering
通过R峰对齐提升心电图分析的Rlign算法：用于可解释分类和聚类
机构 * IMI Medical Systems GmbH（IMI医疗系统 GmbH） ； University of Freiburg（弗赖堡大学）
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出Rlign算法，通过R峰对齐重构心电图信号，提升分类、聚类和可解释性，优于传统方法和CNN。
Journal ref European Heart Journal - Digital Health, Volume 7, Issue 5, June 2026, ztag067
Cross-Modal Contrastive Learning of ECG and Angiography Representations for Severe Stenosis Classification
用于严重狭窄分类的心电图与血管造影表示的跨模态对比学习
机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich and TUM University Hospital（人工智能在医疗与医学中的研究所，慕尼黑技术大学及慕尼黑大学医院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； Department of Internal Medicine, TUM University Hospital（慕尼黑大学医院内科学系）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.IV
AI总结 提出StenCE预训练框架，通过跨模态对比学习从心电图特征中实现冠状动脉狭窄风险分层，在严重狭窄分类中首次达到高性能。
FlowECG: Using Flow Matching to Create a More Efficient ECG Signal Generator
FlowECG：利用流匹配创建更高效的ECG信号生成器
机构 * Cherkasy State Technological University（切爾卡西州立科技大學） ； University of the National Education Commission（國家教育委員會大學） ； State Scientific Research Institute of Armament and Military Equipment Testing and Certification（軍事裝備測試和認證州科學研究 institutes）
专题命中 健康监测 ：medical AI(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 提出FlowECG方法，采用流匹配替代扩散过程，通过连续流动力学学习噪声到数据分布的直连路径，在PTB-XL数据集上以更少的采样步数（10-25次）达到与扩散方法（200次）相当的生成质量，计算需求降低一个数量级。
Comments 8 pages, 2 figures, 1 table, reviewed version will be published in "Sensors, Devices and Systems 2025 Proceedings" (Springer's Lecture Notes in Electrical Engineering)
ECGadv: Generating Adversarial Electrocardiogram to Misguide Arrhythmia Classification System
ECGadv: 生成对抗性心电图以误导心律失常分类系统
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern University of Science and Technology, Peng Cheng Laboratory（南方科技大学鹏城实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文针对基于深度神经网络的心电图诊断系统，分析心电图特性并设计两种攻击模型下的对抗攻击方案，揭示系统盲点，呼吁采取对策。
Comments Accepted by AAAI 2020
Journal ref Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence 2020
Foundation Model for Cardiac Time Series via Masked Latent Attention
通过掩码潜在注意力的心脏时间序列基础模型
机构 * Department of Computer Science, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院计算机科学系，瑞士） ； Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Switzerland（巴塞尔大学生物医学工程系，瑞士）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出LAMAE基础模型，通过自监督预训练学习跨导联连接机制，提升ECG表示质量和迁移能力，在预测ICD-10编码上优于独立导联掩码模型和对齐基线。
Comments First two authors are co-first. Last two authors are co-senior
Journal ref ICLR 2026: Workshop on Foundation Models for Science
The Breakthrough of Sleep: A Contactless Approach for Accurate Sleep Stage Detection Using the Sleepal AI Lamp
睡眠的突破：一种无接触方法用于准确睡眠阶段检测的Sleepal AI灯
机构 * Hong Kong Xsmart Century Technology Co., Ltd.（香港Xsmart世纪科技有限公司） ； Urban Mobility Lab, Massachusetts Institute of Technology（城市移动实验室，麻省理工学院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART) Centre（新加坡-麻省理工联盟研究技术中心） ； Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Binzhou Medical University Hospital（呼吸与危重症医学科，滨州医学院医院） ； Interdisciplinary Center of Sleep Medicine, Charité – Universitätsmedizin Berlin（睡眠医学跨学科中心，夏里特-柏林大学医学中心）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出了一种基于雷达的无接触睡眠监测方法，通过多尺度呼吸和运动特征训练深度学习模型，实现了高精度的睡眠阶段检测，验证了Sleepal AI灯在睡眠评估中的可靠性。
Comments 20 pages, 12 figures, 4 tables. Preprint version; intended submission to Physiological Measurement
SparrowSNN: A Hardware/software Co-design for Energy Efficient ECG Classification
SparrowSNN：面向能源高效心电图分类的软硬件协同设计
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院）
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 本文提出SparrowSNN，一种针对边缘设备优化的软硬件协同设计，通过改进的脉冲激活函数、定制化混合ANN-SNN模型和低功耗可重构ASIC架构，在生物医学数据集上实现了20倍至100倍的能耗降低和状态-of-the-art准确率。
ULW-SleepNet: An Ultra-Lightweight Network for Multimodal Sleep Stage Scoring
ULW-SleepNet: 一种超轻量级的多模态睡眠阶段评分网络
机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； Faculty of Information Technology, University of Jyväskylä（于韦斯屈莱大学信息科技学院） ； Key Laboratory of Social Computing and Cognitive Intelligence, Ministry of Education（教育部社会计算与认知智能重点实验室） ； School of Biomedical Engineering, Faculty of Medicine, Dalian University of Technology（大连理工大学生物医学工程学院） ； Department of Computing Sciences, Tampere University（塔尔库大学计算机科学系） ； Faculty of Medicine, University of Helsinki（赫尔辛基大学医学学院）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 ULW-SleepNet通过轻量级多模态网络实现高效睡眠阶段评分，参数减少达98.6%且保持高准确率，适用于实时睡眠监测。
Comments Accepted to ICASSP 2026
sleep2vec: Unified Cross-Modal Alignment for Heterogeneous Nocturnal Biosignals
sleep2vec：用于异构夜间生物信号的统一跨模态对齐
机构 * Five Seasons Medical（五 Seasons 医疗） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Key Laboratory for Sleep Breathing Disorder（北京睡眠呼吸障碍重点实验室） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 sleep2vec通过统一跨模态对齐和原理化缩放，实现了对异构夜间生物信号的高效、通用建模。
AnyECG: Evolved ECG Foundation Model for Holistic Health Profiling
AnyECG：用于整体健康概况的进化ECG基础模型
机构 * National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； Institute of Medical Technology, Health Science Center of Peking University（北京大学医学技术研究所） ； Department of Internal Medicine, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology（同济大学同济医学院内科部） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院心内科） ； Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University（北京大学公共卫生学院流行病与生物统计学系） ； Peking University Center for Public Health and Epidemic Preparedness & Response（北京大学公共卫生与突发卫生事件应对中心） ； Key Laboratory of Epidemiology of Major Diseases (Peking University), Ministry of Education（北京大学主要疾病流行病学重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； HeartVoice Medical Technology（心声医疗技术）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 AnyECG通过迁移学习构建基础模型，实现对多种疾病的系统预测和长期风险评估，提升整体健康概况能力。
Comments in progress
CPR: Causal Physiological Representation Learning for Robust ECG Analysis under Distribution Shifts
CPR：用于在分布偏移下稳健ECG分析的因果生理表示学习
机构 * Faculty of Innovation Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China（创新工程学院，澳门科技大学，澳门，中国） ； Shenzhen University of Advanced Technology, Shenzhen, China（深圳先进技术大学，深圳，中国）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
AI总结 CPR通过因果生理表示学习，在对抗扰动下提升ECG分析的鲁棒性和效率
Cardi-GPT: An Expert ECG-Record Processing Chatbot
机构 * Department of Computer Science Purdue University Fort Wayne（计算机科学系 Purdue 大学 Fort Wayne）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Journal ref SoutheastCon 2025 352-357
Exploring Complexity Changes in Diseased ECG Signals for Enhanced Classification
机构 * Department of Physics, University of Aberdeen, Aberdeen AB24 3UE, United Kingdom（阿伯丁大学物理系）
专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Comments Version submitted to NODYCON 2025
Leveraging Vision Transformers for Enhanced Classification of Emotions using ECG Signals
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、eess.SP
Comments 14pages, 2 figures
Graph-Based Spatio-temporal Attention and Multi-Scale Fusion for Clinically Interpretable, High-Fidelity Fetal ECG Extraction
专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Comments 6 pages, ACM BCB 2025
S2M2ECG: Spatio-temporal bi-directional State Space Model Enabled Multi-branch Mamba for ECG
机构 * School of Physics and Technology（物理与技术学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Pratt School of Engineering（工程学院） ； Duke University（杜克大学） ； Faculty of Artificial Intelligence in Education（教育人工智能学院） ； Central China Normal University（中部师范大学） ； Huangpu Branch of Shanghai Ninth People’s Hospital（上海第九人民医院黄浦分院）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Exploring the Efficacy of Convolutional Neural Networks in Sleep Apnea Detection from Single Channel EEG
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Comments 5 pages, 6 figures, 1 table
CREMA: A Contrastive Regularized Masked Autoencoder for Robust ECG Diagnostics across Clinical Domains
机构 * AI Group, Medical AI Co., Ltd.（医疗AI公司人工智能小组）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Comments 10 pages
Inductive transfer learning from regression to classification in ECG analysis
机构 * Department of Computer Engineering, University of Peradeniya（计算机工程系，珀德尼亚大学） ； SimulaMet
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Comments This manuscript is 15 pages with 4 tables and 5 figures. The manuscript is under review at Nature Scientific Reports
Improving Myocardial Infarction Detection via Synthetic ECG Pretraining
机构 * Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, UK（计算机科学系，牛津大学，牛津，英国）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV
CardioPatternFormer: Pattern-Guided Attention for Interpretable ECG Classification with Transformer Architecture
专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Towards a Universal Vibration Analysis Dataset: A Framework for Transfer Learning in Predictive Maintenance and Structural Health Monitoring
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
Journal ref ISSN 2153-2648, 2025
Exploring Best Practices for ECG Pre-Processing in Machine Learning
机构 * University of Alberta, Computing Science（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； University of Alberta, Canadian Vigour Centre（阿尔伯塔大学加拿大活力中心）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP
