EEG 情感识别领域的新突破：MASA-TCN统一模型的提出与实验分析 学术背景与研究动机 人类情感识别（Emotion Recognition）一直是神经科学、人工智能以及人机交互领域的热点研究方向。通过对个体情绪状态的自动识别，可以服务于心理健康管理、智能辅助系统、以及更自然的人机互动，为抑郁、焦虑、孤独症谱系障碍等精神疾病患者提供有效干预与监测。然而，情感识别技术的发展主要集中在基于语音、面部表情等外部表现的信号，尽管这些信号易于采集，但极易受到被试主观控制或掩盖，缺乏对大脑真实情感状态的精准捕捉。 相比之下，脑电图（Electroencephalogram, EEG）作为一种非侵入、低成本、高时序分辨率的脑成像工具，能够直接反映大脑内在的情感神经活动，因此在情感识别领域具有独特优势。...

深度表示学习在失衡心电图分类中的创新应用 —— 《Deep Representation Learning with Sample Generation and Augmented Attention Module for Imbalanced ECG Classification》学术新闻报道 一、学术背景与研究动因 心脏健康监测在现代医疗保健领域中占据着至关重要的地位，尤其是在远程健康监护（Remote Health Monitoring）和物联网（IoT）技术快速发展的背景下，心电图（Electrocardiogram, ECG）作为心脏电活动的记录工具，始终是医生诊断心率失常（Arrhythmia）等心血管疾病的重要依据。心律失常凭借其发病率高、危险性大，成为心血管疾病致死的主要原因...

一、学术背景与研究动机 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医疗健康领域取得了巨大进展。从最初的辅助诊断、风险预测到个性化干预方案的推荐，AI已成为改善医疗服务质量和效率的重要工具。然而，AI在临床实际应用中仍面临诸多挑战，最突出的问题之一是模型的可解释性（Explainability）与可信度（Trustworthiness）。当AI系统被用于临床决策支持（Clinical Decision Support Systems, CDSS）时，医务人员和患者都迫切希望能“看懂”AI如何做出推断，以及这些推断是否符合现有医学知识而不是黑盒输出。缺乏透明度不仅限制了AI工具的推广，也影响了医生的信任与接受度，进而影响到患者的安全和健康结果。 为弥补这一缺陷，...

一、背景介绍：自闭症儿童行为监测的临床困境与科技前景 自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder, ASD，自闭症）是一种伴随终生的神经发育性障碍。近年来，美国自闭症发病率快速攀升，根据现有流行病学数据，平均每36名儿童中就有一例自闭症患儿。自闭症主要表现为与他人的沟通和社会交往困难、兴趣和活动受限，以及重复刻板行为。上述核心症状直接影响患儿在家庭、学校和社会中的日常活动与社会功能。此外，与自闭症相关的“挑战性行为”（Challenging Behaviors, CBs），包括自伤、攻击和干扰性行为，具有重要的临床关注价值。这些行为不仅加剧了患儿的社交障碍，还带来了严重的健康风险，甚至危及自身或他人的安全。 目前，对于自闭症儿童的行为监测多依赖临床评估，由专业人员在医院...

一、学术背景——青光眼早筛亟需创新诊断工具 青光眼是全球范围内导致不可逆性失明的主要疾病之一。据[31]等研究表明，青光眼具有早期症状隐匿、视功能损害不可逆等特点，因此早期发现和干预至关重要。目前，光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，简称OCT）作为一种三维（3D）无创高分辨率影像技术，在眼科诊断领域发挥着日益重要的作用，能够直观展现眼部解剖的结构性变化，并帮助医生实现对视网膜神经纤维层（Retinal Nerve Fiber Layer，RNFL）等关键区域的精确评估[13]。 然而，传统青光眼OCT辅助诊断方法往往依赖于二维（2D）B扫描的分析，重点关注视神经乳头（Optic Nerve Head，ONH）中央切片。这种局部信息虽有助于检测结构性损...

利用多模态Transformer实现膝骨关节炎进展的端到端预测 一、学术背景介绍 膝骨关节炎（Knee Osteoarthritis, KOA）是一种广泛影响全球数百万人群的慢性肌肉骨骼疾病。KOA因关节软骨与骨质的逐渐退变，通常会导致慢性疼痛、关节僵硬、功能受限等问题。遗憾的是，目前尚无有效的治愈手段，早期干预与疾病修饰性药物的研发极为依赖对KOA进展情况的准确预测。因此，预测KOA的进程成为骨科学与临床医学领域关键的未解难题。 KOA的进展非常异质，患者之间的表现及病理机制存在显著差异，这使得精准预测难度极大。传统临床主要依赖放射影像（X射线）的评估，尤其是Kellgren-Lawrence分级（KL分级），来判定KOA的严重性。然而，X射线仅反映了骨和关节间隙的变化，对于软组织早期的退...

背景介绍 肺癌（lung cancer）作为全球发病率和死亡率极高的恶性肿瘤之一，在现代医疗领域依然面临诸多挑战。根据文献统计，肺癌患者五年生存率极低，常年位居全球癌症死亡前三位。由于肺癌早期症状隐匿，患者常在疾病晚期才被确诊，导致错失最佳治疗时机。有效应对肺癌的关键在于实现早期诊断。然而，传统的临床诊断手段——如胸部影像学检查和病理诊断——受限于操作繁琐、依赖高精度设备及医师经验等问题，难以做到及时、精准、广覆盖的早期筛查。 近年来，人工智能（AI, Artificial Intelligence）技术迅速发展，尤其是在医疗影像分析和医学文本处理领域，为癌症预测和筛查带来了革命性进展。深度学习（deep learning）模型在自然语言处理（NLP, Natural Language Pr...

心力衰竭心室肌细胞中钙激活钾通道（SK通道）对复极过程的影响——基于计算建模的研究 研究背景与学术意义 心力衰竭（heart failure, HF）是一种严重且常见的心脏疾病，其特征为心脏电生理和收缩功能的全面恶化。这种病理状态不仅导致心脏泵血功能减弱，不能满足机体的生理和代谢需求，还常常伴随其他代谢性或心脏性疾病，其中以房颤（atrial fibrillation, AF）最为常见。值得注意的是，房颤若并存于射血分数降低型心力衰竭患者中，会进一步提升死亡风险。因此，深入理解心力衰竭状态下心脏电生理特性及其调控机制，对于降低患者致死性心律失常风险、改进治疗策略具有重要意义。 在心脏电生理研究中，小电导钙激活钾通道（small conductance calcium-activated po...

深度学习在医疗时序数据插补中的新视角 ——《How Deep Is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation》综述解读 一、学术背景及研究动因 在医疗健康信息化日益发展的当下，电子健康记录（Electronic Health Records，简称EHR）正成为临床决策和医学研究最重要的数据来源之一。随着大规模、多模态医疗数据的生成，数据中缺失值（Missing Data）的问题日益显现，越来越多的临床预测模型、疾病风险预警系统以及流程优化应用，都绕不过时序数据缺失带来的严峻挑战。尤其是，EHR数据的复杂性和异质性使得传统统计插补方法与经典机器学习插补方法难以充分捕捉其...

罕见疾病智能对话代理——RDGuru：前沿科技助力临床诊断新变革 学术背景与研究动机 罕见疾病（Rare Diseases, RD）是影响每万人中少于6.5至10人的疾病类别，因其个体罕见性、临床特征复杂和发病机制多样，极大地增加了临床诊断的难度。罕见疾病患者常常经历漫长而痛苦的“诊断奥德赛（diagnostic odyssey）”，由于临床表现异质性强、症状重叠，导致诊断时间延长、误诊率增高、治疗延误。尽管如Orphanet、OMIM等专业知识库已建立，临床医生在实际信息检索与利用方面仍面临诸多障碍。这一现实背景，使得提升罕见疾病诊断效率和准确性的需求异常迫切。 与此同时，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和大语言模型（Large Language Mode...