深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
581	2025-03-20	DVF-NET: Bi-Temporal Remote Sensing Image Registration Network Based on Displacement Vector Field Fusion 2025-Feb-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051380 PMID:40096252	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的新型双时相遥感图像配准框架DVF-NET，通过融合两个位移矢量场来解决图像间的非线性畸变问题	DVF-NET的创新点包括引入结构注意力模块（SAT）以增强模型对结构特征的关注，并提出了一种结合多种相似性度量的新型损失函数设计	NA	提高双时相遥感图像配准的精度和鲁棒性	双时相遥感图像	计算机视觉	NA	深度学习	DVF-NET	图像	多种遥感数据集	NA	NA	NA	NA
582	2025-03-20	Enhancing Maritime Safety: Estimating Collision Probabilities with Trajectory Prediction Boundaries Using Deep Learning Models 2025-Feb-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051365 PMID:40096138	研究论文	本文研究了波罗的海博恩霍尔姆岛附近的海上事故，提出了一种利用深度学习模型预测船舶轨迹并评估碰撞风险的方法，以提高海上安全	提出了一种结合轨迹预测和统计技术构建概率边界的方法，并引入碰撞风险评分来评估边界重叠的可能性	方法主要应用于模拟测试场景和一个真实案例，尚未在大规模实际场景中验证	提高海上安全，预防船舶碰撞事故	波罗的海博恩霍尔姆岛附近的船舶轨迹	机器学习	NA	LSTM自编码器	LSTM	轨迹数据	模拟测试场景和2021年Scot Carrier与Karin Hoej货船碰撞的真实案例	NA	NA	NA	NA
583	2025-03-20	Efficient Deep Learning-Based Device-Free Indoor Localization Using Passive Infrared Sensors 2025-Feb-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051362 PMID:40096168	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无设备室内定位方法，使用被动红外传感器进行多人定位	提出了一种结合通道分离和模板匹配技术的深度CNN-LSTM架构，并使用均值装袋技术提高定位精度	信号质量、模糊性以及多人复杂交错运动引起的干扰仍然是挑战	提高无设备室内定位的精度，特别是在多人环境中的应用	室内环境中的多人定位	机器学习	NA	被动红外传感器	CNN-LSTM	传感器数据	两个参与者	NA	NA	NA	NA
584	2025-03-20	Securing IoT Networks Against DDoS Attacks: A Hybrid Deep Learning Approach 2025-Feb-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051346 PMID:40096136	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习模型，用于物联网（IoT）网络中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测	提出了一种新颖的混合模型，结合了卷积神经网络（CNN）进行特征提取、长短期记忆（LSTM）网络进行时间模式识别以及自编码器进行降维	在检测罕见攻击类型方面存在局限性，并强调了解决数据不平衡问题的重要性	提高物联网网络中DDoS攻击检测的效率和准确性	物联网网络中的DDoS攻击	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, Autoencoders	网络数据	CICIOT2023数据集	NA	NA	NA	NA
585	2025-03-20	Integrative Approaches to Soybean Resilience, Productivity, and Utility: A Review of Genomics, Computational Modeling, and Economic Viability 2025-Feb-21, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14050671 PMID:40094561	综述	本文综述了多组学、人工智能和经济可持续性在提高大豆抗逆性和生产力方面的进展	整合了基因组学、人工智能和经济可持续性等多学科方法，推动了大豆抗逆性和生产力的提升	未提及具体的研究局限性	提高大豆的抗逆性和生产力，并评估其经济可行性和环境可持续性	大豆	机器学习	NA	多组学（包括MAS、GS、GWAS、QTL映射、GBS、CRISPR-Cas9、宏基因组学和代谢组学）	深度学习	基因组数据、环境数据	NA	NA	NA	NA	NA
586	2025-03-20	The Role of Baseline Total Kidney Volume Growth Rate in Predicting Tolvaptan Efficacy for ADPKD Patients: A Feasibility Study 2025-Feb-21, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14051449 PMID:40094908	研究论文	本研究探讨了基线总肾脏体积（TKV）增长率在预测托伐普坦对ADPKD患者疗效中的作用	提出了一种量化TKV增长率变化的方法，用于回顾性评估托伐普坦对个体患者的疗效	样本量较小（32名患者），且为回顾性研究，可能影响结果的普遍性	评估托伐普坦对ADPKD患者的疗效预测因素	ADPKD患者	数字病理学	肾脏疾病	MRI扫描、深度学习辅助肾脏分割	k-means聚类分析	医学影像	32名ADPKD患者	NA	NA	NA	NA
587	2025-03-20	Deep Learning-Based Recognition and Classification of Soiled Photovoltaic Modules Using HALCON Software for Solar Cleaning Robots 2025-Feb-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051295 PMID:40096011	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的污损光伏图像识别与分类方法，旨在通过HALCON软件框架增强太阳能清洁机器人的能力	使用EANN和CNN架构结合先进的图像处理技术，实现了污损模式的精确检测与分类，展示了智能视觉分析在优化可再生能源维护实践中的变革性作用	未提及具体样本量及实验环境的具体限制	提高太阳能清洁机器人的自动化清洁策略，减少不必要的清洁周期，增强太阳能电池板的整体性能	污损的光伏模块	计算机视觉	NA	图像处理技术	EANN, CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
588	2025-03-20	Artificial Intelligence for Quality Defects in the Automotive Industry: A Systemic Review 2025-Feb-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051288 PMID:40096013	系统性综述	本文系统性回顾了人工智能在汽车行业质量管理和问题识别中的应用，特别是在工业4.0和5.0背景下提升生产流程的AI实施	强调了AI在实时汽车零件追踪、减少对人工检查的依赖以及推动零缺陷制造策略中的作用	未来研究应优先考虑透明的AI方法、网络物理系统整合和AI材料增强以实现可持续生产	探讨AI在汽车行业质量保证中的应用，以提高效率、一致性和长期结果	汽车行业的生产流程和质量控制	机器学习和计算机视觉	NA	深度学习、人工神经网络和主成分分析	卷积神经网络（CNN）	图像	NA	NA	NA	NA	NA
589	2025-03-20	Deep Learning-Based Algorithm for Road Defect Detection 2025-Feb-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051287 PMID:40096028	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv8的模型RepGD-YOLOV8W，用于提高道路缺陷检测的精度和计算效率	改进YOLOv8模型，引入Rep-GD模块和Wise-IoU损失函数，显著提升检测精度和计算效率	未提及模型在极端天气或夜间条件下的表现	提高道路缺陷检测的精度和计算效率，解决复杂背景下的漏检和误检问题	道路缺陷（如裂缝和坑洞）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, RepGD-YOLOV8W	图像	RDD2022数据集	NA	NA	NA	NA
590	2025-03-20	Phase determination with and without deep learning 2025-Feb, Physical review. E DOI:10.1103/PhysRevE.111.024131 PMID:40103033	研究论文	本文研究了无监督学习在检测J_{1}-J_{2}伊辛模型相变中的表现，并提出了一种基于配置直接比较的简单方法	提出了一种基于配置直接比较的简单方法，用于检测相变，并与变分自编码器生成的结果进行对比，发现简单方法在某些系统中可以产生与复杂神经网络相当的结果	研究仅限于J_{1}-J_{2}伊辛模型，未涉及其他复杂系统	研究无监督学习在统计物理学中检测相变的应用	J_{1}-J_{2}伊辛模型	机器学习	NA	无监督学习，变分自编码器	变分自编码器	配置数据	NA	NA	NA	NA	NA
591	2025-03-20	Time-inversion of spatiotemporal beam dynamics using uncertainty-aware latent evolution reversal 2025-Feb, Physical review. E DOI:10.1103/PhysRevE.111.025307 PMID:40103073	研究论文	本文提出了一种用于时空光束动力学时间反转的反向潜在演化模型，利用条件变分自编码器（CVAE）和长短期记忆（LSTM）网络进行自监督深度学习	提出了一个结合CVAE和LSTM的自监督深度学习框架，用于预测上游六维相空间投影，并捕捉输入数据的不确定性	计算复杂度较高，可能限制在线应用的实用性	解决带电粒子束动力学中的逆问题，估计上游六维相空间	带电粒子束的六维相空间投影	机器学习	NA	条件变分自编码器（CVAE），长短期记忆（LSTM）网络	CVAE, LSTM	六维相空间测量数据	NA	NA	NA	NA	NA
592	2025-10-07	Intratumoral and Peritumoral Radiomics for Predicting the Prognosis of High-grade Serous Ovarian Cancer Patients Receiving Platinum-Based Chemotherapy 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.001 PMID:39289095	研究论文	开发深度学习模型通过肿瘤内和瘤周影像组学预测高级别浆液性卵巢癌患者铂类化疗预后	首次结合肿瘤内和瘤周区域的影像组学特征，通过不同输入配置（包括1像素和3像素瘤周扩展）优化预后预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（外部测试集仅26例）	预测高级别浆液性卵巢癌患者接受铂类化疗后的生存结局	高级别浆液性卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	CT扫描	深度学习	医学影像	474例患者（训练集362例，内部测试集86例，外部测试集26例）	NA	NA	风险比, ROC曲线, KM生存分析	NA
593	2025-10-07	Exploring Deep Learning Applications using Ultrasound Single View Cines in Acute Gallbladder Pathologies: Preliminary Results 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.08.061 PMID:39306521	研究论文	本研究开发了一种基于超声单视图动态图像的深度学习模型，用于区分正常胆囊、非紧急胆石症和需要紧急干预的急性结石性胆囊炎	首次使用易于获取的超声单视图动态图像开发深度学习模型，实现胆囊急症的自动分类	初步研究，样本量有限（186名患者），仅使用单视图图像	开发能够区分不同胆囊病理状态的深度学习模型	急诊科右上腹痛患者的胆囊超声动态图像	计算机视觉	胆囊疾病	超声成像	深度学习	超声动态图像	186名患者，266个动态图像序列（正常104个，非紧急胆石症88个，急性胆囊炎74个）	NA	NA	准确率, 特异性	NA
594	2025-10-07	Deep Learning-Based Assessment of Lip Symmetry for Patients With Repaired Cleft Lip 2025-Feb, The Cleft palate-craniofacial journal : official publication of the American Cleft Palate-Craniofacial Association DOI:10.1177/10556656241312730 PMID:39838936	研究论文	提出基于深度学习的方法自动评估修复后唇裂患者的唇部对称性	使用对比学习量化唇部对称性，无需患者图像训练，通过面部图像变换模拟唇裂不对称性	模型性能仍有提升空间，与专家评估的相关性为中等水平	开发自动化唇部对称性评估工具以评估唇裂修复手术效果	修复后唇裂患者	计算机视觉	唇裂	深度学习，对比学习	深度学习模型	图像，视频帧	146张修复后唇裂患者图像	NA	对比学习模型	加权准确率，皮尔逊相关系数	NA
595	2025-03-19	Non-invasive Assessment of Coronary Artery Disease: The Role of AI in the Current Status and Future Directions 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.78994 PMID:40091936	研究论文	本文探讨了人工智能在非侵入性冠状动脉疾病评估中的当前应用和未来发展方向	强调了人工智能，特别是深度学习和自然语言处理技术，在提高非侵入性冠状动脉疾病评估诊断准确性和临床效率方面的革命性潜力	人工智能的广泛应用面临数据隐私、高计算成本和资源分配不均等关键挑战	研究目的是探索人工智能在非侵入性冠状动脉疾病评估中的应用及其未来发展方向	冠状动脉疾病（CAD）患者	自然语言处理	心血管疾病	深度学习，自然语言处理	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
596	2025-03-16	Assessing Image Quality in Multiplexed Sensitivity-Encoding Diffusion-Weighted Imaging with Deep Learning-Based Reconstruction in Bladder MRI 2025-Feb-28, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050595 PMID:40075842	研究论文	本研究比较了传统多路复用灵敏度编码扩散加权成像（MUSE-DWI）与深度学习MUSE-DWI在膀胱MRI中的图像质量，并应用了供应商特定的深度学习（DL）重建技术	首次将基于CNN的深度学习算法应用于MUSE-DWI，显著提高了图像质量，特别是在病变清晰度和信号质量方面	研究为回顾性研究，样本量较小（57例患者），且仅针对膀胱肿块，可能限制了结果的普遍性	评估深度学习重建技术在膀胱MRI中的图像质量	57例膀胱肿块患者	医学影像	膀胱癌	多路复用灵敏度编码扩散加权成像（MUSE-DWI）	CNN	MRI图像	57例膀胱肿块患者	NA	NA	NA	NA
597	2025-03-16	Automatic Detection of Radiographic Alveolar Bone Loss in Bitewing and Periapical Intraoral Radiographs Using Deep Learning Technology: A Preliminary Evaluation 2025-Feb-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050576 PMID:40075823	研究论文	本研究评估了使用深度学习技术（Denti.AI）在口腔内X光片中自动检测放射学牙槽骨丢失（RBL）的诊断准确性	利用FDA批准的Denti.AI软件，通过卷积神经网络（CNNs）提高RBL检测的准确性，支持临床决策	尽管在根尖片上的表现稳健，但在咬翼片上的准确性有待进一步优化	评估Denti.AI在口腔内X光片中检测RBL的诊断准确性	39张口腔内X光片（22张根尖片和17张咬翼片），覆盖316个牙齿表面	数字病理	牙周病	深度学习	CNN	图像	39张口腔内X光片（22张根尖片和17张咬翼片），覆盖316个牙齿表面	NA	NA	NA	NA
598	2025-03-16	Enhanced Multi-Class Breast Cancer Classification from Whole-Slide Histopathology Images Using a Proposed Deep Learning Model 2025-Feb-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050582 PMID:40075829	研究论文	本文提出了一种基于DenseNet121的深度学习模型，用于乳腺癌的检测和多类别分类	提出的模型在二分类和多分类任务中均达到了最先进的性能，特别是在区分良性和恶性肿瘤以及分类特定恶性肿瘤亚型方面表现优异	NA	提高乳腺癌从组织学照片中的准确分类，以辅助诊断和有效治疗计划	乳腺癌	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DenseNet121	图像	使用BreakHis数据集中的全切片组织病理学图像	NA	NA	NA	NA
599	2025-03-16	Integration of Hyperspectral Imaging and Deep Learning for Discrimination of Fumigated Lilies and Prediction of Quality Indicator Contents 2025-Feb-27, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14050825 PMID:40077527	研究论文	本文结合高光谱成像和深度学习技术，用于快速预测百合的营养质量，并区分硫磺熏蒸模式	首次将CLSTM模型与高光谱成像结合，用于百合营养质量的快速预测和硫磺熏蒸模式的区分	未提及样本量的具体数量，可能影响模型的泛化能力	提高百合产品的质量评估和营养完整性	百合	计算机视觉	NA	高光谱成像	CLSTM (卷积神经网络-长短期记忆网络)	图像	未提及具体数量	NA	NA	NA	NA
600	2025-03-16	HeartEnsembleNet: An Innovative Hybrid Ensemble Learning Approach for Cardiovascular Risk Prediction 2025-Feb-26, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13050507 PMID:40077069	研究论文	本文提出了一种名为HeartEnsembleNet的新型混合集成学习模型，用于心血管疾病风险预测，并在70,000名心脏病患者的数据集上进行了评估	提出了一种新的混合集成学习模型HeartEnsembleNet，结合了多种机器学习分类器，显著提高了心血管疾病风险预测的准确性	未提及模型的泛化能力及在其他数据集上的表现	提高心血管疾病风险预测的准确性	70,000名心脏病患者	机器学习	心血管疾病	集成学习	HeartEnsembleNet, SVM, GB, DT, LR, KNN, RF, HRFLM	临床数据	70,000名心脏病患者	NA	NA	NA	NA