内容要求
- 文献主要内容
- 基本的、关键的术语及含义
- 体会
摘要翻译
精确且及时的疾病诊断对于制定有效的治疗决策和阻止疾病进展至关重要。生物医学信号为非侵入性诊断多种疾病提供了潜力，增强了预测临床结果和更有效规划治疗的能力。这些信号尤其在结合人工智能（AI）驱动的模型（如传统机器学习（ML）和深度学习（DL））时，引起了广泛关注，并展示了令人瞩目的成果。然而，深度学习模型作为医学数据分析的实际标准，面临着数据不足、分布不均和存储限制等挑战。为了缓解这些问题，迁移学习（TL）被用于将知识从一个领域迁移到相关领域，使模型能够通过小规模数据进行微调，同时确保在不同主体、数据集和会话等多样化情境下的适应性。本综述详细且系统地回顾了本十年中运用迁移学习模型在生物医学信号处理相关医疗应用中的研究。在引言部分，我们阐述了在疾病诊断和预测、脑机接口（BCI）等领域中应用迁移学习技术于生物医学信号的重要性。接下来的部分介绍了迁移学习策略。另一部分专门介绍了基于PRISMA方法从IEEE、Scopus、Web of Science和PubMed等参考数据库中检索和筛选文章的过程。在本综述中，我们分析了239篇Q1文章。使用迁移学习技术结合生物医学信号的综述文章在单独的部分进行了讨论。在本综述中，我们研究了利用迁移学习技术结合各种生物信号应用于不同场景的论文。之后，我们基于所回顾的文章讨论了该领域的关键挑战和未来方向，并以关键发现的总结结束研究。根据我们的研究，EEG信号在迁移学习方法中最为常用，特别是在脑机接口（BCI）应用中，其次是癫痫检测应用。此外，领域适应方法在生物医学信号中被广泛使用，以解决由于主体、设备、数据集和记录条件差异引起的数据分布变化。这些方法旨在对齐源域和目标域，使模型能够有效泛化到多样化的数据集。本研究提供了当前迁移学习方法的全面回顾，为选择适合特定应用的迁移学习技术提供了有益的见解，旨在解决现实世界中的数据稀缺、领域不匹配、实时处理和硬件资源限制等问题。
主要内容
介绍了生物医学信号（如EMG、ECG、EEG、PPG、EOG等）在医疗诊断、预测和治疗监测中的重要性。这些信号通过植入或表面传感器捕获，用于分析各种医疗状况。迁移学习被提出作为一种有效方法，以解决生物医学信号处理中的数据稀缺、个体差异和计算资源限制等问题。