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
181	2025-10-06	Adaptive Sampling Framework for Imbalanced DDoS Traffic Classification 2025-Jun-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133932 PMID:40648189	研究论文	提出一种自适应采样框架用于解决DDoS流量分类中的类别不平衡问题	结合过采样和欠采样技术提出自适应采样策略，在数据层面处理类别不平衡	仅在测试条件下验证了性能，实际部署效果需要进一步验证	提高不平衡DDoS流量数据中少数类攻击的检测性能	DDoS网络流量数据	机器学习	NA	自适应采样技术	NA	网络流量数据	基准DDoS流量数据集	NA	NA	准确率,召回率,F1分数	NA
182	2025-10-06	A Hybrid Compact Convolutional Transformer with Bilateral Filtering for Coffee Berry Disease Classification 2025-Jun-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133926 PMID:40648184	研究论文	提出一种结合双边滤波的混合紧凑卷积变换器用于咖啡浆果疾病分类	首次将紧凑卷积变换器应用于咖啡浆果疾病分类，结合双边滤波预处理和传统分类器，实现轻量级高性能检测	仅针对咖啡浆果疾病，数据集规模有限（1737张图像）	开发轻量准确的咖啡浆果疾病自动分类系统	咖啡浆果图像（健康和患病）	计算机视觉	植物疾病	双边滤波，颜色分割	CCT, MLP, SVM, Decision Tree	图像	1737张咖啡浆果图像	NA	Compact Convolutional Transformer, Multilayer Perceptron	准确率, 灵敏度, AUC	NA
183	2025-10-06	MAK-Net: A Multi-Scale Attentive Kolmogorov-Arnold Network with BiGRU for Imbalanced ECG Arrhythmia Classification 2025-Jun-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133928 PMID:40648186	研究论文	提出MAK-Net混合深度学习框架用于不平衡ECG心律失常分类	结合多尺度卷积、通道注意力机制、双向门控循环单元和可学习样条激活的Kolmogorov-Arnold网络层	NA	解决真实世界ECG数据集中严重的类别不平衡问题，提高心律失常分类的召回率和F1分数	心电图信号	机器学习	心血管疾病	ECG信号分析	CNN, BiGRU, KAN	时序信号数据	MIT-BIH心律失常数据库	NA	多尺度卷积模块, 双向门控循环单元, Kolmogorov-Arnold网络	准确率, F1分数, 召回率, 精确率, 特异性	NA
184	2025-10-06	TableBorderNet: A Table Border Extraction Network Considering Topological Regularity 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133899 PMID:40648157	研究论文	提出一种考虑拓扑规则性的表格边框提取网络TableBorderNet，用于扫描道路工程图纸中的表格边框精确提取	通过沿行列方向引导卷积特征提取捕获结构上下文，引入拓扑感知损失函数确保拓扑一致性，采用生成式自监督策略模拟常见退化模式	未明确说明模型在极端退化情况下的表现，以及处理非标准表格结构的能力	开发能够精确提取工程图纸中表格边框的自动化方法，支持工程档案数字化	扫描道路工程图纸中的表格结构	计算机视觉	NA	语义分割	CNN	图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	TableBorderNet	交并比, 拓扑错误率	NA
185	2025-10-06	A Novel Deep Learning Model for Human Skeleton Estimation Using FMCW Radar 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133909 PMID:40648167	研究论文	提出一种基于FMCW雷达的新型深度学习模型用于人体骨骼估计	集成CNN、多头Transformer和双向LSTM的深度学习框架，引入帧拼接策略增强时空特征表示	NA	解决稀疏雷达点云数据下关节定位不准确的问题	人体骨骼估计	计算机视觉	NA	FMCW雷达	CNN, Transformer, Bi-LSTM	雷达点云数据	MARS数据集	NA	CNN, Transformer, Bi-LSTM	平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE)	NA
186	2025-10-06	Utilizing GCN-Based Deep Learning for Road Extraction from Remote Sensing Images 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133915 PMID:40648174	研究论文	提出一种基于图卷积网络的改进模型FR-SGCN，用于从遥感图像中提取道路信息	提出结合图推理和注意力机制的层次深度可分离图卷积网络，通过混合邻接矩阵构建方法和全局上下文关系捕捉提升道路提取精度	未明确说明模型计算复杂度及在更大规模数据集上的泛化能力	提升遥感图像中道路提取的精确度和鲁棒性，支持绿色基础设施的精准规划	遥感图像中的道路特征	计算机视觉	NA	遥感图像分析	GCN	遥感图像	自建数据集和公共数据集（具体数量未说明）	NA	FR-SGCN, ResNeXt	F1分数	NA
187	2025-10-06	A Study on Tool Breakage Detection Technology Based on Current Sensing and Non-Contact Signal Analysis 2025-Jun-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133880 PMID:40648139	研究论文	提出一种基于电流传感和非接触信号分析的数控机床刀具破损检测方法	使用非接触式电流传感器采集主轴电流信号，通过频域分析检测刀具破损特征，无需硬件改造	深度学习模型推理时间较长（15-58秒），样本量较小（20次实验）	开发可靠的刀具破损检测技术以提高数控加工生产效率	数控机床刀具破损检测	工业检测	NA	电流传感，频域分析，快速傅里叶变换	ANN, DNN, CNN	电流信号	20次实验	NA	NA	检测可靠性，推理时间	NA
188	2025-10-06	Accuracy-Efficiency Trade-Off: Optimizing YOLOv8 for Structural Crack Detection 2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133873 PMID:40648132	研究论文	本文提出了一种优化的YOLOv8模型，用于解决结构裂缝检测中的精度-效率权衡问题	在YOLOv8基础上引入SimAM注意力机制增强裂缝特征表示，采用轻量级C3Ghost模块减少参数量，并使用双向多尺度特征融合结构替换标准颈部网络	NA	优化目标检测模型在结构裂缝检测中的精度与效率平衡	结构裂缝	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv8, SimAM, C3Ghost	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, GFlops	NA
189	2025-10-06	Proposed SmartBarrel System for Monitoring and Assessment of Wine Fermentation Processes Using IoT Nose and Tongue Devices 2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133877 PMID:40648136	研究论文	本文介绍了SmartBarrel系统，一种基于物联网的感官系统，用于监测和预测葡萄酒发酵过程	提出结合电子鼻和电子舌的物联网传感系统，开发了可变长度长短期记忆网络(V-LSTM)和模糊逻辑模块用于发酵预测	仅通过小规模发酵实验验证，未在大规模生产环境中测试	开发智能监测系统以优化葡萄酒发酵过程	葡萄酒发酵过程参数	物联网	NA	电子鼻、电子舌传感技术	LSTM, 模糊逻辑	传感器数据（气体排放、酸度、残糖、颜色变化）	小规模发酵实验	ThingsBoard, Cassandra	V-LSTM（可变长度长短期记忆网络）	RMSE, 决定系数(R2)	基于云的工业4.0开源工具
190	2025-10-06	Design and Evaluation of a Soft Robotic Actuator with Non-Intrusive Vision-Based Bending Measurement 2025-Jun-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133858 PMID:40648117	研究论文	本文介绍了一种具有非侵入式视觉弯曲测量功能的软体机器人执行器的设计与评估	采用双独立弯曲腔室设计和基于深度学习的视觉测量系统，提供无传感器弯曲角度测量方法	NA	开发用于康复治疗的软体机器人执行器及其弯曲测量系统	手指关节弯曲角度和抓握力测量	计算机视觉	康复医学	深度学习检测	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	精度	NA
191	2025-10-06	Graph Attention Neural Networks Reveal TnsC Filament Assembly in a CRISPR-Associated Transposon 2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.17.659969 PMID:40666904	研究论文	本研究结合分子模拟与图注意力网络揭示CRISPR相关转座子中TnsC丝状体组装机制	首次将图注意力网络应用于分子动力学模拟数据，揭示TnsC丝状体成核和定向延伸的分子机制	研究基于计算模拟，需要实验验证；模型在其它生物系统的适用性需进一步测试	阐明V-K型CRISPR相关转座子系统中TnsC丝状体组装和延伸的分子机制	AAA+ ATP酶TnsC蛋白及其在双链DNA上形成的螺旋丝状体	计算生物学	NA	分子动力学模拟，自由能计算，深度学习	GAT	分子结构数据，模拟轨迹	微秒级分子动力学模拟数据	PyTorch, TensorFlow	Graph Attention Network	注意力权重分析，机制解释性	高性能计算集群，GPU加速
192	2025-10-06	Advancements in epilepsy classification: Current trends and future directions 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103257 PMID:40655433	综述	本文对基于脑电图信号的局灶性和非局灶性癫痫分类方法进行了全面综述	重点关注结合传统信号处理技术与机器学习算法的混合模型应用，并提出AI驱动的个性化癫痫治疗新方向	NA	改善癫痫分类精度并探索未来研究方向	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图信号处理	混合模型	脑电图信号	NA	NA	NA	分类精度	NA
193	2025-10-06	XSE-TomatoNet: An explainable AI based tomato leaf disease classification method using EfficientNetB0 with squeeze-and-excitation blocks and multi-scale feature fusion 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103159 PMID:40655435	研究论文	提出一种基于可解释AI的番茄叶部病害分类方法XSE-TomatoNet	在EfficientNetB0基础上集成SE模块和多尺度特征融合，结合可解释AI技术提供决策依据	NA	开发高精度番茄叶部病害分类方法	番茄叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	EfficientNetB0, SE模块, 多尺度特征融合	准确率, 精确率, 召回率, 10折交叉验证	NA
194	2025-10-06	Artificial Intelligence in Cardiovascular Diagnosis: Innovations and Impact on Disease Screenings 2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_557_25 PMID:40655749	综述	本文探讨人工智能在心血管疾病诊断中的创新应用及其对疾病筛查的影响	系统综述AI算法（特别是深度学习）在心血管疾病早期检测和预测方面的创新应用，包括无症状患者的风险识别	NA	评估人工智能在心血管疾病诊断和筛查中的应用潜力与临床影响	心血管疾病患者，包括心力衰竭、心房颤动、冠状动脉疾病和瓣膜性心脏病患者	机器学习	心血管疾病	心电图(ECG)，医学影像分析	CNN, 机器学习算法, 深度学习算法	心电图数据，医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
195	2025-10-06	Evaluation of Artificial Intelligent Systems Based Analysis in Dental Periapical Lesions - A Radiological Study 2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_2002_24 PMID:40655781	研究论文	本研究评估基于人工智能的锥形束CT扫描在牙科根尖周病变分析中的应用	比较手动机器学习AI与深度学习AI在根尖周病变诊断中的性能表现	样本量相对有限，仅包含500个CBCT扫描	评估AI系统在牙科根尖周病变放射学诊断中的准确性和可靠性	牙科根尖周病变（根尖周囊肿、脓肿和肉芽肿）	医学影像分析	牙科疾病	锥形束CT（CBCT）扫描	手动机器学习AI, 深度学习AI	医学影像（CBCT扫描）	500个CBCT扫描（400个训练，100个测试）	NA	NA	灵敏度, 特异性, 准确率	NA
196	2025-10-06	Artificial Intelligence in Ultrasound-Based Diagnoses of Gynecological Tumors: A Systematic Review 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85884 PMID:40656430	系统综述	系统综述人工智能在基于超声的妇科肿瘤诊断中的应用，评估其性能指标、方法学优势和局限性	首次系统评估AI在妇科肿瘤超声诊断中的综合表现，特别关注深度学习架构与传统机器学习的比较	研究间存在成像方案、样本量和验证方法的异质性，仅三项研究采用前瞻性设计，算法偏见和真实世界临床整合研究较少	评估人工智能在妇科肿瘤超声诊断中的应用效果，指导未来研究和临床实施	妇科肿瘤（卵巢、子宫内膜和子宫肿块）	医学影像分析	妇科肿瘤	超声成像	深度学习, 传统机器学习	超声图像	26项符合纳入标准的研究（来自252条记录）	NA	CNN, ResNet	准确率, AUC	NA
197	2025-10-06	Artificial Intelligence in Cognitive Decline Diagnosis: Evaluating Cutting-Edge Techniques and Modalities 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250670 PMID:40588878	综述	本文通过范围综述评估人工智能在认知衰退早期诊断中的潜力，重点分析前沿技术和多模态数据	整合MRI、临床数据和EEG等多模态数据与深度学习方法，并探索自然语言处理模型在临床前环境中的应用	仅涵盖2020-2025年的文献，可能遗漏早期重要研究	评估人工智能技术在认知衰退早期诊断中的应用效果	认知衰退患者，重点关注老年人群	自然语言处理, 机器学习	老年疾病	磁共振成像, 脑电图, 自然语言处理	深度学习模型	医学影像, 临床数据, 脑电信号, 文本数据	NA	NA	NA	准确率	NA
198	2025-10-06	Fault Identification Model Using Convolutional Neural Networks with Transformer Architecture 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133897 PMID:40648155	研究论文	提出一种结合CNN特征提取和Transformer时序建模的混合深度学习框架，用于航空发动机故障识别和剩余使用寿命预测	首次将CNN与Transformer架构结合用于工业故障诊断，实现了从多传感器时序数据中同时进行特征提取和时序建模	仅使用NASA CMAPSS数据集进行验证，未在其他工业场景或数据集上测试模型泛化能力	开发智能维护系统，实现工业设备的自主故障检测和诊断	航空发动机的多传感器时序数据和剩余使用寿命标签	机器学习	NA	多传感器数据采集	CNN, Transformer	时间序列传感器数据	NASA CMAPSS数据集中的航空发动机数据	NA	CNN, Transformer	准确率	NA
199	2025-10-06	Integrating structural homology with deep learning to achieve highly accurate protein-protein interface prediction for the human interactome 2025-Jun-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.09.658393 PMID:40661495	研究论文	开发了整合结构同源性与几何深度学习的计算流程PIONEER2.0，用于高精度预测人类蛋白质相互作用界面的残基	将3D结构相似性与几何深度学习相结合，针对AlphaFold3无法高质量建模的近半数人类相互作用组实现更准确的界面残基预测	仅针对实验观察到的人类二元蛋白质相互作用进行预测，未涵盖其他类型的蛋白质相互作用	开发高精度的蛋白质-蛋白质界面预测工具，用于研究疾病机制和推进个性化医疗	人类相互作用组中的蛋白质-蛋白质界面	生物信息学	多种疾病	几何深度学习，结构相似性分析	几何深度学习模型	3D结构数据，蛋白质序列数据	352,124个实验确定的人类二元蛋白质相互作用，1,866个突变，5,010个突变-相互作用对	NA	PIONEER2.0	预测准确性	NA
200	2025-10-06	Simpatico: accurate and ultra-fast virtual drug screening with atomic embeddings 2025-Jun-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.08.658499 PMID:40661404	研究论文	介绍了一种基于表示学习的超快速虚拟药物筛选方法Simpatico	采用原子嵌入和图神经网络技术，相比现有方法速度提升1000倍以上，同时保持高精度	NA	开发快速准确的虚拟药物筛选方法	蛋白质和小分子药物的相互作用	机器学习	NA	表示学习	图神经网络	分子结构数据	6亿个药物候选分子数据库	NA	图神经网络	结合亲和力预测准确性	单GPU