深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
461	2025-03-01	Deep Learning in Thoracic Oncology: Meta-Analytical Insights into Lung Nodule Early-Detection Technologies 2025-Feb-12, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17040621 PMID:40002216	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了深度学习模型在胸部CT图像上检测肺结节的诊断准确性	首次对深度学习模型在肺结节检测中的诊断准确性进行了全面的荟萃分析，并揭示了数据集特征和研究方法对模型性能的影响	研究结果强调了需要更多样化的数据集、标准化的评估协议和干预性研究以提高模型的普适性和临床适用性	评估深度学习模型在胸部CT图像上检测肺结节的诊断准确性	肺结节	计算机视觉	肺癌	CT	CNN	图像	48项研究
462	2025-03-01	Optimized Lightweight Architecture for Coronary Artery Disease Classification in Medical Imaging 2025-Feb-12, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15040446 PMID:40002597	研究论文	本研究开发并评估了一种轻量级深度学习模型，用于运动员冠状动脉疾病（CAD）的早期检测	通过将ResNet启发的残差连接集成到VGG16架构中，模型在保持高诊断准确性的同时实现了计算效率的平衡	未来工作需要整合更广泛的数据集验证并增强模型的可解释性，以提高在现实临床场景中的采用率	开发一种适用于运动员冠状动脉疾病检测的轻量级深度学习模型	从事高强度耐力运动的运动员	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	VGG16与ResNet结合的轻量级模型	医学影像	NA
463	2025-03-01	Early Diagnosis of Alzheimer's Disease in Human Participants Using EEGConformer and Attention-Based LSTM During the Short Question Task 2025-Feb-12, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15040448 PMID:40002598	研究论文	本研究利用EEGConformer和基于注意力的LSTM模型，在简短问答任务中对阿尔茨海默病（AD）谱系进行早期诊断	提出了一种基于认知任务的EEG分析方法，结合先进的深度学习模型，提高了AD谱系早期诊断的准确性	样本量较小，特别是AD患者组仅有10人，可能影响结果的普适性	探索基于任务EEG的AD谱系早期诊断方法	20名主观认知下降（SCD）患者、28名轻度认知障碍（MCI）患者和10名AD患者	数字病理学	老年疾病	EEG	LSTM, EEGConformer	EEG信号	58名参与者（20名SCD，28名MCI，10名AD）
464	2025-03-01	Towards the Prediction of Responses to Cancer Immunotherapy: A Multi-Omics Review 2025-Feb-12, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15020283 PMID:40003691	综述	本文综述了利用多组学特征预测肿瘤免疫治疗反应的最新进展	强调了TMB、新抗原、MSI和突变特征在预测ICI反应中的重要性，并整合了bulk和单细胞RNA测序以增强对肿瘤免疫微环境的理解	需要大规模和多样化的临床数据集、多组学数据的标准化以及模型的可解释性	预测肿瘤免疫治疗反应	肿瘤患者	机器学习	癌症	高通量技术、bulk和单细胞RNA测序	传统机器学习和深度学习框架	多组学数据	NA
465	2025-03-01	Recent Advances in Deep Learning-Based Spatiotemporal Fusion Methods for Remote Sensing Images 2025-Feb-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041093 PMID:40006322	综述	本文综述了基于深度学习的时空融合方法在遥感图像中的应用，分析比较了现有算法，总结了当前挑战，并提出了未来研究方向	引入了深度学习模型（如CNN、GAN、Transformers和扩散模型）到时空融合领域，提高了算法的效率和准确性	现有深度学习融合算法在处理复杂融合场景时仍存在困难，需要进一步分析和比较	提高遥感图像的时空分辨率，以支持精确的环境监测和资源管理	遥感图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, GAN, Transformers, 扩散模型	图像	NA
466	2025-03-01	Discrimination of the Lame Limb in Horses Using a Machine Learning Method (Support Vector Machine) Based on Asymmetry Indices Measured by the EQUISYM System 2025-Feb-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041095 PMID:40006323	研究论文	本研究旨在开发一种基于支持向量机（SVM）的预测系统，用于识别马匹在直线小跑时受影响的肢体	使用支持向量机（SVM）结合惯性测量单元（IMUs）数据，首次实现了对马匹跛行肢体的自动识别	在识别健康马匹时准确率较低（54.8%），且在区分前肢和后肢跛行时存在误分类	开发一种能够准确识别马匹跛行肢体的预测系统	马匹	机器学习	NA	惯性测量单元（IMUs）	支持向量机（SVM）	传感器数据	287匹马，其中256匹为单肢跛行，31匹为健康马
467	2025-03-01	Acoustic Emission-Based Pipeline Leak Detection and Size Identification Using a Customized One-Dimensional DenseNet 2025-Feb-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041112 PMID:40006342	研究论文	本文提出了一种基于声发射（AE）的管道监测方法，结合经验小波变换（EWT）和定制的1D DenseNet架构，用于精确的泄漏检测和大小分类	创新点在于结合了EWT进行自适应频率分解和定制的1D DenseNet架构，显著提高了泄漏检测的准确性和计算效率	方法在真实世界数据上的表现仍需进一步验证，尤其是在更复杂的操作环境中	研究目的是开发一种高效的管道泄漏检测和大小识别方法，以提高工业管道的操作安全性和完整性	研究对象是工业管道中的泄漏现象	机器学习	NA	经验小波变换（EWT），自适应阈值和去噪技术	定制的1D DenseNet	声发射（AE）数据	在受控泄漏和非泄漏条件下收集的真实世界AE数据
468	2025-03-01	Electromagnetic Imaging in Half-Space Using U-Net with the Iterative Modified Contrast Scheme 2025-Feb-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041120 PMID:40006349	研究论文	本文提出了一种结合U-Net和迭代修改对比度方案（IMCS）的方法，用于解决半空间中的逆散射问题	创新点在于将IMCS与U-Net结合，通过深度学习提高对比度边界的检测能力，增强噪声免疫性，并提高结构相似性（SSI）	未提及具体局限性	研究目的是改进半空间中逆散射问题的解决方案，提高图像重建的准确性和噪声免疫性	半空间中的逆散射问题	计算机视觉	NA	迭代修改对比度方案（IMCS）	U-Net	图像	NA
469	2025-03-01	Few-Shot Segmentation of 3D Point Clouds Under Real-World Distributional Shifts in Railroad Infrastructure 2025-Feb-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041072 PMID:40006300	研究论文	本文探讨了在铁路基础设施中，面对现实世界分布变化时，使用少样本学习进行3D点云分割的应用	本文首次将少样本学习应用于铁路监控系统，并形式化了三种常见的分布变化类型，评估了少样本学习在这些变化下的适应性	少样本学习在处理域内和跨域分布外变化时性能显著下降，尤其是在处理未见过的基础设施类别时	研究少样本学习在铁路监控系统中对3D点云分割的适应性	铁路基础设施的3D点云数据	计算机视觉	NA	少样本学习	深度学习模型	3D点云数据	NA
470	2025-03-01	CFR-YOLO: A Novel Cow Face Detection Network Based on YOLOv7 Improvement 2025-Feb-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041084 PMID:40006313	研究论文	本文提出了一种基于YOLOv7改进的新型奶牛面部检测网络CFR-YOLO，旨在提高奶牛个体检测的准确性	CFR-YOLO网络通过改进特征提取方法、优化激活函数和引入新的模块（如CBF模块和CBAM卷积注意力模块），显著提升了奶牛面部检测的性能	研究仅基于自建的奶牛面部数据集进行验证，未在其他数据集或实际应用场景中进行广泛测试	探索奶牛面部检测技术在智能畜牧业和动物行为分析中的应用，以解决传统接触式牛只识别方法的不足	奶牛面部特征（包括鼻子、眼角和嘴角）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7改进模型（CFR-YOLO）	图像	自建的奶牛面部数据集
471	2025-03-01	Object Recognition and Positioning with Neural Networks: Single Ultrasonic Sensor Scanning Approach 2025-Feb-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041086 PMID:40006314	研究论文	本文提出了一种基于单个低成本超声波传感器的成像技术，通过卷积神经网络（CNN）进行物体识别和定位	利用单个超声波传感器扫描数据集，结合卷积神经网络（CNN）进行物体特征提取和坐标估计，实现了90%的分类和定位准确率	研究仅限于单个超声波传感器的应用，未涉及多传感器融合或其他复杂环境下的性能评估	开发一种基于超声波传感器的物体识别和定位技术，以解决光学不可见环境下的测量问题	超声波传感器扫描数据集	计算机视觉	NA	超声波传感	CNN	图像	未明确说明样本数量，但提到通过训练合理数量的数据实现了90%的准确率
472	2025-03-01	CXR-Seg: A Novel Deep Learning Network for Lung Segmentation from Chest X-Ray Images 2025-Feb-10, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020167 PMID:40001687	研究论文	本文提出了一种名为CXR-Seg的新型深度学习网络，用于从胸部X光图像中进行肺部语义分割	CXR-Seg网络结合了预训练的EfficientNet编码器、空间增强模块、变压器注意力模块和多尺度特征融合块，以提高肺部分割的准确性和泛化能力	尽管在多个数据集上表现出色，但该方法的泛化能力仍需在更多样化的数据集上进行验证	提高胸部X光图像中肺部语义分割的准确性和诊断可靠性	胸部X光图像中的肺部	计算机视觉	肺癌	深度学习	CXR-Seg（结合EfficientNet、空间增强模块、变压器注意力模块和多尺度特征融合块）	图像	四个公开数据集（MC、Darwin、Shenzhen和TCIA）
473	2025-03-01	Streamlit Application and Deep Learning Model for Brain Metastasis Monitoring After Gamma Knife Treatment 2025-Feb-10, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13020423 PMID:40002836	研究论文	本研究探索了使用AI驱动的放射组学来分类和监测伽玛刀放射外科（GKRS）后脑转移的进展和消退，基于MRI成像	使用动态类别加权和数据增强的迁移学习增强AlexNet深度学习模型，开发了基于Streamlit的临床决策支持应用，提供实时AI驱动的治疗监测预测	尽管模型达到了100%的准确率，但需要多中心验证以确保其普适性	探索AI驱动的放射组学在伽玛刀放射外科后脑转移监测中的应用	60名患者的3194张MRI图像	计算机视觉	脑转移	MRI成像	AlexNet, ResNet-50, EfficientNet-B0	图像	60名患者的3194张MRI图像
474	2025-03-01	Deep Learning in Glaucoma Detection and Progression Prediction: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Feb-10, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13020420 PMID:40002833	系统综述与荟萃分析	本文评估了深度学习在诊断青光眼和预测其进展方面的表现，使用了眼底摄影和视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像	本文通过荟萃分析系统地评估了深度学习在青光眼诊断和进展预测中的表现，并指出了未来改进方向	在预测青光眼进展方面，深度学习模型的表现不如诊断任务中稳健，且外部验证数据集的准确性较低	评估深度学习在青光眼诊断和进展预测中的性能	青光眼	计算机视觉	青光眼	眼底摄影和视网膜光学相干断层扫描（OCT）	深度学习（DL）	图像	48项研究
475	2025-03-01	Semi-Supervised Burn Depth Segmentation Network with Contrast Learning and Uncertainty Correction 2025-Feb-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041059 PMID:40006288	研究论文	本文提出了一种结合对比学习和不确定性校正的半监督烧伤深度分割网络SBCU-Net，用于提高烧伤深度分割的自动化与标准化	SBCU-Net引入了两个额外的解码器分支以增强概率图与软伪标签在多级扰动下的一致性，通过对比学习改进复杂区域的分割，并利用不确定性校正机制减少不准确伪标签的影响	未明确提及具体局限性	提高烧伤深度分割的自动化与标准化，减少治疗成本并提高生存率	烧伤深度分割	计算机视觉	烧伤	深度学习	SBCU-Net	图像	未明确提及具体样本量
476	2025-03-01	Decision Fusion-Based Deep Learning for Channel State Information Channel-Aware Human Action Recognition 2025-Feb-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041061 PMID:40006290	研究论文	本文提出了一种基于决策融合的深度学习架构DF-CNN，用于WiFi信道状态信息（CSI）感知的人体动作识别	DF-CNN架构将CSI信道分开处理，并通过决策融合策略整合它们的输出，显著优于传统方法	NA	提高WiFi信道状态信息（CSI）在人体动作识别中的性能	WiFi信道状态信息（CSI）	机器学习	NA	决策融合策略	CNN	WiFi信道状态信息（CSI）	NA
477	2025-03-01	Research on Upper Limb Motion Intention Classification and Rehabilitation Robot Control Based on sEMG 2025-Feb-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041057 PMID:40006285	研究论文	本研究基于表面肌电图（sEMG）对上肢运动意图进行分类和识别，并将其应用于末端执行器康复机器人的交互控制	结合sEMG生成机制及上肢肌肉的解剖学和运动学原理，建立了上肢肌肉骨骼模型，并采用多流卷积神经网络（MLCNN）进行运动意图分类，应用于康复机器人控制	未提及样本量及具体实验对象的详细信息，可能影响结果的普适性	实现基于sEMG的上肢运动意图分类与康复机器人控制	上肢运动意图及末端执行器康复机器人	生物医学工程	NA	表面肌电图（sEMG）	多流卷积神经网络（MLCNN）	肌电信号	未提及具体样本量
478	2025-03-01	Conotoxins: Classification, Prediction, and Future Directions in Bioinformatics 2025-Feb-09, Toxins IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxins17020078 PMID:39998095	综述	本文回顾了机器学习（ML）和深度学习（DL）在芋螺毒素研究中的应用进展，比较了关键数据库、特征提取技术和分类模型，并讨论了未来的研究方向	探讨了ML和DL在芋螺毒素序列分类、功能预测和从头肽设计中的应用，强调了多模态数据整合和预测框架的改进	传统芋螺毒素分类和功能表征仍然劳动密集型，需要更多的计算方法的采用	探讨芋螺毒素的分类、预测及其在生物信息学中的未来方向	芋螺毒素	生物信息学	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	序列数据	NA
479	2025-03-01	A Heterogeneity-Aware Semi-Decentralized Model for a Lightweight Intrusion Detection System for IoT Networks Based on Federated Learning and BiLSTM 2025-Feb-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041039 PMID:40006268	研究论文	本文提出了一种基于联邦学习和双向长短期记忆网络的半分散模型，用于物联网网络中的轻量级入侵检测系统	该模型通过聚类物联网设备并分配集群头来减少与服务器通信的设备数量，从而降低通信开销，并改进聚合过程	模型主要关注分布式拒绝服务攻击，可能未全面覆盖其他类型的网络攻击	开发一种适合物联网设备能力的轻量级入侵检测系统	物联网网络中的设备	机器学习	NA	联邦学习, 双向长短期记忆网络	BiLSTM, LSTM, WGAN	网络数据	使用了CICIoT2023、BoT-IoT、WUSTL-IIoT-2021和Edge-IIoTset四个数据集
480	2025-03-01	ResGRU: A Novel Hybrid Deep Learning Model for Compound Fault Diagnosis in Photovoltaic Arrays Considering Dust Impact 2025-Feb-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041035 PMID:40006264	研究论文	本文提出了一种新型混合深度学习模型ResGRU，用于光伏阵列的复合故障诊断，特别考虑了灰尘影响	ResGRU模型结合了残差网络（ResNet）和双向门控循环单元（BiGRU），并引入了Squeeze-and-Excitation（SE）模块和中心损失函数，以提高故障诊断的准确性和模型的判别能力	NA	提高光伏阵列复合故障诊断的准确性，特别是在灰尘积累情况下的诊断	光伏阵列的故障诊断	机器学习	NA	深度学习	ResGRU（结合ResNet和BiGRU）	I-V曲线	NA