期刊介绍 《Biomedical Signal Processing and Control 》期刊旨在为临床医学和生物科学中信号和图像的测量和分析研究提供一个跨学科的国际论坛。重点放在处理在临床诊断，患者监测和管理中使用的方法和设备的实际，应用为主导的研究的贡献。 生物医学信号处理和控制反映了这些方法在工程和临床科学的界面上被使用和发展的主要领域。期刊的范围包括相关的评论论文（review p

一、动机 论文：https://arxiv.org/abs/2012.08844 代码：https://github.com/tigerchen52/Biomedical-Entity-Linking 医疗实体链接 (Biomedical Entity Linking) 把文档中发现的疾病、药物、手术名词（mention）映射到知识库（knowledge base）中的标准术语词。

文章目录 一、期刊简介二、征稿信息三、投稿须知四、咨询 一、期刊简介 Journal of Biomimetics, Biomaterials and Biomedical Engineering是一本多学科期刊。其范围涵盖生物相容性材料、生物医学工程、仿生学等领域。 二、征稿信息 征稿方向截稿日期用于生物医学的纳米材料2024-06-30 三、投稿须知 文章应具有原创

Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis: Actively and Incrementally 摘要 卷积神经网络（CNN）在生物医学图像分析中的广泛兴趣广泛传播，但其成功受到生物医学成像缺乏大量标注数据集的阻碍。标注生物医学图像不仅繁琐而且耗时，而且要求昂贵，专业化的知识和技能不容易获取。

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文章目录 AbstractIntroductionNetwork ArchitectureConclusiontorch code hh 源代码 Abstract 人们普遍认为，深度网络的成功训练需要成千上万个带注释的训练样本。在这篇论文中，我们提出了一个网络和训练策略，该策略依赖于数据增强的强大使用，以更有效地利用可用的注释样本。该体系结构包括捕获上下文的收缩路径

摘要： 卷积网络(ConvNet)在各种具有挑战性的视觉任务中取得了巨大的成功。 然而，当遇到域偏移时，ConvNet的性能会降低。 领域自适应在生物医学图像分析领域具有更大的意义，同时在生物医学图像分析领域具有挑战性，其中跨模态数据具有很大的不同分布。 鉴于注释医疗数据是特别昂贵的，有监督的迁移学习方法并不是很理想。 本文提出了一种用于跨模态生物医学图像分割的具有对抗性学习的无监督域自适应框架