主要观点总结
本文介绍了关于生物医学信号和AI结合在医疗领域的应用，特别是征稿启事的相关内容。文章还提供了相关的论文参考和顶刊速看系列。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能（AI）与生物医学信号的融合为医疗领域带来巨大机会
AI在生物医学信号分析中的应用，如心电图、脑电图和肌电图的分析，有助于提高医疗评估的准确性、效率和可访问性。
关键观点2: 征稿启事关于AI在生物医学信号分析中的特殊议题
邀请原创研究文章、综述和案例研究，涉及机器学习在生物医学信号分析中的应用，包括疾病诊断、可视化改善、自动报告生成、不良事件检测等。
关键观点3: IEEE JBHI期刊的IF值为6.7的相关论文
提到了基于深度学习和脑电图实现扩散性去极化的实时无创检测等论文，这些论文展示了AI在医学中的应用。
关键观点4: 其他相关论文和顶刊速看系列
包括JAMA Network Open、NC（Nature Communications）等顶级期刊上发表的关于AI在医学中的最新研究进展，如基于人工智能的皮瓣监测系统、基于深度学习心电图的先天性心脏病检测等。
文章预览
点击👆蓝字或👇名片，关注"AI与医学" 受委托帮忙宣传，生物医学信号和AI结合是一个好的方向！！！，欢迎大家投稿。前两期帝国理工吴博士投的就是这个期刊 （链接 IEEE JBHI IF=6.7 基于深度学习和脑电图实现扩散性去极化的实时无创检测 ）。本号以前也分享了很多关于生物信号的论文，大家可以参考，技术方面问题欢迎和大壮交流。 0.官网材料下载 https://www.embs.org/jbhi/wp-content/uploads/sites/18/2024/09/JBHI_Foundation_Models_of_Biomedical_Signals_for_Healthcare_SI-1.pdf 恰饭广告： 医生朋友们经常会用到笔，笔也经常会丢，可以屯点笔。 1.征稿说明中文版本 ： 人工智能（AI）和医疗保健的快速发展为工程师、计算研究人员和医学专家提供了巨大的机会，以开发创新的算法用于健康监测、医学诊断和治疗建议，最终惠及医生和患者。 生物医学信号， 如心电图（ECG）、
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