• 量化病灶的纹理和形状对乳腺超声深度学习分割的影响

  穆罕默德·阿利扎·穆德里卡|西蒂·朱莉娅|扎赫拉·阿齐扎|沙希尔·西雷加尔 印度尼西亚西爪哇省德波克市，16424，印度尼西亚数学与自然科学学院物理系 **摘要** 深度学习模型，尤其是U-Net变体，在乳腺超声图像的病变分割任务中表现出优异性能。然而，大多数研究仅

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2026-06-18

• 退行性颈椎脊髓病后路减压融合术中术后颈椎矢状面排列对患者报告结果的影响：一项为期18个月的纵向队列研究

  Sadegh Bagherzadeh|Navid Moghadam|Faramarz Roohollahi|Abolfazl Paeenmahali|Mohsen Rostami|Ramin Kordi伊朗德黑兰医学科学大学神经科学研究所运动医学研究中心摘要目的退行性颈椎脊髓病是

  来源：Clinical Neurology and Neurosurgery

  时间：2026-06-18

• TSMSPL：一种基于三分法子集与自学习的新生儿疼痛评估模型

  缪瑞|黄庆华|罗业芳|胡明月|董子涵|邓仁利中国遵义医科大学珠海校区基础教学部摘要世界卫生组织将疼痛视为“第五大生命体征”。研究表明，评估新生儿疼痛对于预防儿童疾病具有重要意义。目前，相关研究面临四大挑战：缺乏高质量的新生儿疼痛视频评估数据集、数据中存在噪声标签、难以区分干净数据

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2026-06-18

• 研究在控制性前屈过程中椎旁软组织硬度与脊柱几何结构之间的关联：一项横断面病例对照研究

  阿迪·米萨尼|埃梅里克·伯尼尔|艾哈迈德·奥德|马克·德里斯科尔加拿大魁北克省蒙特利尔市谢尔布罗克街西845号，麦吉尔大学机械工程系肌肉骨骼生物力学研究实验室，邮编H3A 0C3摘要背景这项前瞻性病例对照研究旨在探讨静息状态下多裂肌、竖脊肌以及胸腰筋膜的表观机械硬度是否与脊柱弯曲

  来源：Clinical Biomechanics

  时间：2026-06-18

• 综述：股骨颈外侧及转子周围骨折：解剖学分类与术前复位技术——综述文章

  摘要

  来源：Journal of Functional Morphology and Kinesiology

  时间：2026-06-18

• 利用投影增强和呼吸变异性的统计分析，从锥形束CT投影中提取可靠的呼吸信号

  亚当·坦·莫哈德·阿明|西蒂·萨拉西亚·莫克里|罗齐拉瓦蒂·艾哈迈德|福阿德·伊斯梅尔|阿什拉尼·艾祖丁·阿卜杜勒·拉赫尼马来西亚普特拉大学工程学院，马来西亚雪兰莪州乌PM塞尔当43400摘要从锥形束CT投影中提取的呼吸运动信号可视为包含呼吸信息的生理时间序列信号。然而，现有基于

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2026-06-18

• CA-DASCLNet：一种基于联合域对抗学习与对比学习的跨主题脑电图情绪识别深度学习框架

  苏顺昌|林向红|滕恒基|胡曼杰|刘帅|魏立平中国甘肃省兰州市730070，甘肃农业大学信息科学技术学院摘要由于受个体差异显著以及脑电图信号的非平稳性影响，跨主体情感识别在情感计算领域仍面临巨大挑战。这些因素导致不同个体之间的数据分布差异极大，严重限制了模型对未知主体的泛化能力。为

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2026-06-18

• 基于多图像和双图像方法的智能手机数字人体测量在体脂评估中的准确性、重复性及互换性

  伊里斯马尔·贡萨尔维斯·阿尔梅达·达恩卡纳索昂|马特乌斯·桑托斯·塞尔凯拉|格兰特·M·廷斯利|卡万·巴普蒂斯塔·德奥利维拉·费雷拉|埃里克·坎波斯·萨莱斯|韦尔顿·多斯桑托斯·席尔瓦·奥利维拉|尤里·席尔瓦·德索萨|米凯尔·塞阿布拉·莫拉埃斯|费尔南达·卡里娜·多斯桑托斯|克劳

  来源：Clinical Nutrition ESPEN

  时间：2026-06-18

• 与WiDRA优化技术整合的Q-ActorINet，用于自适应肾癌诊断系统

  普拉桑纳·P|维苏马蒂·J，印度泰米尔纳德邦金奈-600 062，维尔科技兰加拉詹博士萨古恩塔拉研发科学技术研究所，计算机科学与工程系 摘要：肾细胞癌是最常见且危害最大的疾病之一，多发生在成年人身上，导致肾脏肿瘤。及时准确地检测该疾病对于提高患者生存率至关重要。然而，肾细胞癌诊

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2026-06-18

• RCDAN：一种基于旋转卷积与动态注意力机制的视网膜血管分割新网络

  李国杰|安瓦尔·P.P.阿卜杜勒·马吉德|穆罕默德·阿提克|阮安|张帆中国江苏省苏州215000，西安交通大学利物浦大学机器人学院摘要视网膜血管分割对于诊断眼部疾病和全身性疾病至关重要，但由于其形态复杂，具有不同的厚度和曲线结构，因此面临很大挑战。尽管深度学习显著推动了图像分割领

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2026-06-18

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