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
101	2025-03-22	Leveraging Artificial Intelligence in Breast Cancer Screening and Diagnosis 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.79177 PMID:40109789	评论	本文探讨了人工智能在乳腺癌筛查和诊断中的应用及其潜力	强调了人工智能在提高乳腺癌筛查和诊断准确性、效率和可及性方面的创新应用	数据可访问性、算法偏见、监管限制和临床整合等挑战阻碍了人工智能的广泛应用	探索人工智能在乳腺癌筛查和诊断中的演变角色及其改善全球乳腺癌结果的潜力	乳腺癌筛查和诊断	数字病理学	乳腺癌	机器学习（ML）和深度学习（DL）算法	NA	数字乳腺X线摄影（DM）、数字乳腺断层合成（DBT）、超声和磁共振成像（MRI）	NA
102	2025-03-21	gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design 2025-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.31.587283 PMID:38826198	研究论文	本文介绍了一种名为gRNAde的几何深度学习管道，用于3D RNA逆设计，旨在设计考虑结构和动力学的RNA序列	gRNAde首次在3D RNA骨架上操作，使用多状态图神经网络和自回归解码来生成基于一个或多个3D骨架结构的候选RNA序列，显著提高了序列恢复率	尽管gRNAde在单状态固定骨架重新设计基准测试中表现优异，但在多状态设计方面的实用性仍需进一步验证	研究目的是开发一种能够考虑3D构象多样性的RNA序列设计方法	研究对象是RNA序列，特别是那些具有复杂结构的RNA	机器学习	NA	几何深度学习，图神经网络	多状态图神经网络，自回归解码	3D RNA骨架结构	14个来自PDB的RNA结构，10个不同的结构化RNA骨架
103	2025-03-21	SE(3)-Equivariant Ternary Complex Prediction Towards Target Protein Degradation 2025-Feb-26, ArXiv PMID:40061120	研究论文	本文介绍了一种名为DeepTernary的新型深度学习方法，用于预测目标蛋白质降解中的三元复合物结构	DeepTernary利用SE(3)-等变图神经网络和三元图间注意力机制，直接从高质量训练数据集TernaryDB中捕获复杂的三元相互作用，无需已知PROTAC的先验知识	三元结构预测仍面临交互机制不明确和训练数据不足的挑战	开发一种能够有效预测目标蛋白质降解中三元复合物结构的深度学习方法	蛋白质和小分子	机器学习	NA	深度学习	SE(3)-等变图神经网络（GNN）	3D结构数据	高质量训练数据集TernaryDB
104	2025-03-21	Artificial intelligence for osteoporosis detection on panoramic radiography: A systematic review and meta analysis 2025-Feb-25, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105650 PMID:40010536	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾和分析了使用人工智能（AI）在全景X光片上检测骨质疏松症的研究，评估了AI在此领域的诊断准确性	首次系统性地评估了AI在全景X光片上检测骨质疏松症的诊断准确性，并进行了荟萃分析	研究间存在显著的异质性，可能存在小样本效应和发表偏倚，需要进一步验证和标准化	评估AI在全景X光片上检测骨质疏松症的诊断准确性，并探讨其在牙科临床中的应用潜力	使用AI检测骨质疏松症的全景X光片研究	数字病理学	骨质疏松症	深度学习	NA	图像	24项研究
105	2025-03-21	Enhancing diabetic retinopathy diagnosis: automatic segmentation of hyperreflective foci in OCT via deep learning 2025-Feb-18, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03439-z PMID:39966317	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的算法，用于在糖尿病视网膜病变患者的OCT图像中自动分割高反射病灶（HRF）	引入了基于KiU-Net的HRF分割算法，结合了Kite-Net分支和三层U-Net分支，并设计了交叉注意力块（CAB）以增强网络能力	未提及具体的数据集规模或外部验证结果	开发一种精确识别和分割糖尿病视网膜病变患者OCT图像中HRF的模型，以辅助眼科医生进行早期诊断和疗效评估	糖尿病视网膜病变患者的OCT图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描（OCT）	KiU-Net	图像	未提及具体样本数量
106	2025-03-21	Detection of concha bullosa using deep learning models in cone-beam computed tomography images: a feasibility study 2025-Feb, Archives of craniofacial surgery DOI:10.7181/acfs.2024.00283 PMID:40068625	研究论文	本研究评估了深度学习模型在锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中检测鼻甲气化（CB）的性能	结合离散小波变换（DWT）的对比增强（CE）方法对CBCT图像进行预处理，并比较了不同深度学习模型（ResNet50、ResNet101和MobileNet）与随机森林分类器的组合效果	需要进一步研究以验证结果，包括更大的样本量和多种深度学习模型	评估深度学习模型在CBCT图像中检测CB的可行性	203个CBCT扫描图像（83个有CB，119个无CB）	计算机视觉	鼻部疾病	离散小波变换（DWT）、对比增强（CE）	ResNet50、ResNet101、MobileNet、随机森林（RF）	图像	203个CBCT扫描图像
107	2025-03-20	Automatic Quantification of Atmospheric Turbulence Intensity in Space-Time Domain 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051483 PMID:40096319	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，通过分析视频中的时空域来量化大气湍流强度	使用深度学习模型从视频中提取时空特征来量化大气湍流强度，这是一种新颖的方法	实验在受控环境下进行，可能无法完全反映真实世界中的复杂湍流情况	量化大气湍流强度	视频中捕捉到的静态图像在不同湍流强度下的表现	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	NA
108	2025-03-20	An Efficient and Low-Complexity Transformer-Based Deep Learning Framework for High-Dynamic-Range Image Reconstruction 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051497 PMID:40096329	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的高动态范围（HDR）图像重建框架，旨在在降低计算成本的同时实现与现有技术相媲美的结果	通过减少自注意力块的数量并引入卷积块注意力模块（CBAM），在保持图像质量的同时显著降低了计算复杂度	未提及具体的数据集规模或实验环境的限制	开发一种高效且低复杂度的HDR图像重建方法	高动态范围图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, 卷积块注意力模块（CBAM）	图像	在两个数据集上进行了评估，具体样本数量未提及
109	2025-03-20	GPC-YOLO: An Improved Lightweight YOLOv8n Network for the Detection of Tomato Maturity in Unstructured Natural Environments 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051502 PMID:40096330	研究论文	本文提出了一种基于YOLOv8n的轻量级模型GPC-YOLO，用于在非结构化自然环境中检测番茄的成熟度	提出了C2f-PC模块、GSConv卷积、CCFF模块、SimAM注意力机制和EIoU损失函数，显著减少了计算量和模型大小，同时提高了检测精度	研究仅基于1249张手机拍摄的番茄图像，样本量相对较小，且未在其他作物或环境中验证模型的通用性	开发一种轻量化的深度学习模型，用于在复杂自然环境中高效检测番茄的成熟度	番茄果实及其成熟度	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n改进模型（GPC-YOLO）	图像	1249张手机拍摄的番茄图像
110	2025-03-20	A Comparative Study of Plantar Pressure and Inertial Sensors for Cross-Country Ski Classification Using Deep Learning 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051500 PMID:40096333	研究论文	本文比较了低成本、低侵入性传感器（足底压力和惯性测量单元）在越野滑雪技术分类中的应用	使用足底压力传感器和惯性测量单元进行对称比较分析，并通过深度学习模型（CNN和LSTM）进行技术分类	未提及具体的研究限制	比较不同传感器组合在越野滑雪技术分类中的性能	越野滑雪运动员	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM	传感器数据（足底压力、加速度、磁力计、陀螺仪）	未提及具体样本数量
111	2025-03-20	Artificial Vision Systems for Fruit Inspection and Classification: Systematic Literature Review 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051524 PMID:40096367	系统文献综述	本文通过系统文献综述，探讨了计算机视觉在水果分选和质量检测中的应用、典型硬件配置及使用的技术和算法	本文首次系统性地总结了2015年至2024年间关于水果检测和分类的计算机视觉应用，涵盖了不同应用场景、硬件配置及算法	研究仅基于2015年至2024年间发表的56篇文章，可能未涵盖所有相关研究	识别水果分选和质量检测中计算机视觉的不同应用领域、硬件配置及使用的技术和算法	水果分选和质量检测	计算机视觉	NA	传统算法（如Otsu和Sobel）和深度学习模型（如ResNet和VGG）	ResNet, VGG	图像	56篇文章
112	2025-03-20	A Review of Research on SLAM Technology Based on the Fusion of LiDAR and Vision 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051447 PMID:40096278	综述	本文综述了基于LiDAR和视觉融合的SLAM技术研究现状，分析了早期单传感器SLAM技术和当前LiDAR与视觉融合SLAM的主要研究成果和发现	通过融合深度学习和自适应算法，LiDAR与视觉传感器的有效融合在处理多种情况时表现出高效性	在特征稀缺（低纹理、重复结构）环境场景和动态环境中的局限性	为LiDAR和视觉融合的SLAM技术发展提供指导和见解，为进一步的SLAM技术研究提供参考	SLAM技术，特别是基于LiDAR和视觉融合的SLAM技术	计算机视觉	NA	LiDAR与视觉传感器融合	深度学习	3D空间信息，图像数据	NA
113	2025-03-20	Gesture Recognition Achieved by Utilizing LoRa Signals and Deep Learning 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051446 PMID:40096281	研究论文	本研究提出了一种基于LoRa技术的手势识别系统，结合先进的信号预处理、自适应分割算法和改进的SS-ResNet50深度学习模型	通过结合残差学习和动态卷积技术，SS-ResNet50模型显著增强了多尺度手势特征的提取能力，从而提高了分类准确性	NA	探索基于LoRa技术的低功耗、长距离非接触手势识别系统的可行性	手势识别	计算机视觉	NA	LoRa技术	SS-ResNet50	信号数据	六种手势
114	2025-03-20	Application of Multiple Deep Learning Architectures for Emotion Classification Based on Facial Expressions 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051478 PMID:40096310	研究论文	本研究评估了十种先进的深度学习模型在面部表情识别任务上的表现，使用FER2013数据集进行分析	全面比较了十种深度学习模型在面部表情识别任务上的性能，包括准确率、训练时间和权重文件大小，并强调了计算效率与预测准确性之间的权衡	轻量级模型如MobileNet V1和ShuffleNet V2在准确性上存在局限，特别是在识别“恐惧”和“厌恶”等复杂情绪类别时	评估不同深度学习模型在面部表情识别任务中的性能，以推动深度学习在面部表情识别领域的应用	面部表情识别	计算机视觉	NA	深度学习	VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, DenseNet, GoogLeNet V1, MobileNet V1, EfficientNet V2, ShuffleNet V2, RepVGG	图像	FER2013数据集
115	2025-03-20	Deep Learning Based Pile-Up Correction Algorithm for Spectrometric Data Under High-Count-Rate Measurements 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051464 PMID:40096323	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的堆积校正算法，用于高计数率测量下的光谱数据	提出了一种新颖的深度学习框架，结合计数率信息和2D注意力U-Net进行能量谱恢复	训练数据基于开源模拟器生成，可能无法完全反映真实场景	解决高计数率测量下的堆积效应问题，提高光谱数据的准确性	伽马射线光谱数据	机器学习	NA	深度学习	2D注意力U-Net	光谱数据	基于公开的伽马光谱数据库生成的训练数据
116	2025-03-20	Joint Driver State Classification Approach: Face Classification Model Development and Facial Feature Analysis Improvement 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051472 PMID:40096318	研究论文	本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和面部标志分析模型的双框架方法，以提高驾驶员疲劳检测的准确性	通过集成CNN分类和精确的面部标志分析，增强了疲劳检测的鲁棒性，并在低光等挑战性条件下表现出更强的适应性	未提及具体的数据集规模或实验环境的具体限制	提高驾驶员疲劳检测的准确性和鲁棒性，以减少与疲劳相关的交通事故	驾驶员的面部特征和生理状态	计算机视觉	NA	图像预处理技术（如图像归一化、光照校正和面部幻觉）	CNN, 深度学习面部标志分析模型	图像	未提及具体样本数量
117	2025-03-20	EEG-Based Music Emotion Prediction Using Supervised Feature Extraction for MIDI Generation 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051471 PMID:40096343	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，通过从神经和听觉领域进行监督特征提取，生成与标记情感预测对齐的MIDI序列	结合EEGNet处理神经数据和基于自动编码器的钢琴算法处理听觉数据，使用中心核对齐增强情感状态的分离，并通过回归减少EEG模式的受试者内变异性	受试者表现差异较大，表现较弱的受试者生成的听觉数据一致性较低	改进音乐情感预测和MIDI序列生成，以更好地保留时间对齐、音调一致性和结构完整性	脑电图（EEG）数据和听觉数据	机器学习	NA	EEGNet, 自动编码器, 中心核对齐	深度学习	EEG数据, 听觉数据	真实世界数据
118	2025-03-20	DAHD-YOLO: A New High Robustness and Real-Time Method for Smoking Detection 2025-Feb-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051433 PMID:40096207	研究论文	本文提出了一种新的高鲁棒性和实时吸烟检测方法DAHD-YOLO，基于YOLOv8模型进行改进	设计了DBCA模块替换主干网络中的瓶颈组件，引入自适应细粒度通道注意力（AFGCA）和ECA-FPN，采用Wise-PIoU作为新的边界框回归损失函数，显著提高了模型的检测精度和实时性能	NA	提高吸烟行为检测的准确性和实时性能，特别是在复杂环境中的应用	吸烟行为	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	自建的吸烟检测数据集
119	2025-03-20	A Review of Machine Learning and Deep Learning Methods for Person Detection, Tracking and Identification, and Face Recognition with Applications 2025-Feb-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051410 PMID:40096196	综述	本文全面分析了人脸识别、跟踪、识别和人员检测技术的最新发展，强调了现有技术的优缺点	通过系统综述方法（PRISMA）筛选和评估了142篇相关论文，总结了当前趋势并展示了从经典方法到深度学习方法在现有数据集上的明显转变	模型在不同环境条件下的鲁棒性仍需改进，包括多样化的光照和遮挡、不同摄像机角度的适应，以及与隐私权相关的伦理和法律问题	评估人脸识别、跟踪、识别和人员检测技术的最新进展，并识别研究空白	人脸识别、人员检测与跟踪技术	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	142篇相关论文
120	2025-03-20	Review of Non-Invasive Fetal Electrocardiography Monitoring Techniques 2025-Feb-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051412 PMID:40096208	综述	本文全面回顾了非侵入性胎儿心电图（NIFECG）监测技术的最新进展，包括信号采集、信号预处理、胎儿心电图提取和胎儿心脏异常分类	提出了NIFECG技术的未来研究方向，特别是深度学习技术、多模态数据融合和远程监测系统的潜在应用	分析了现有NIFECG数据集的特点和局限性，并提出了改进建议	推动NIFECG监测技术的发展和应用	胎儿健康监测	生物医学工程	胎儿健康	非侵入性胎儿心电图（NIFECG）	深度学习	心电图数据	NA