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
261	2025-10-06	Sparse-MoE-SAM: A Lightweight Framework Integrating MoE and SAM with a Sparse Attention Mechanism for Plant Disease Segmentation in Resource-Constrained Environments 2025-Aug-24, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14172634 PMID:40941799	研究论文	提出一种集成稀疏注意力和混合专家机制的轻量级植物病害分割框架Sparse-MoE-SAM	结合稀疏注意力机制和两阶段MoE解码器，动态激活关键通道并优化计算路径，在保持精度的同时显著降低计算成本	NA	解决资源受限环境下植物病害分割模型部署的挑战	植物叶片病害区域	计算机视觉	植物病害	深度学习	SAM, MoE	图像	三个异构数据集（PlantVillage Extended, CVPPP和自采集田间图像）	PyTorch	Segment Anything Model, 混合专家解码器, 空洞空间金字塔池化	平均交并比	移动和边缘设备
262	2025-10-06	Transfer Learning-Based Multi-Sensor Approach for Predicting Keyhole Depth in Laser Welding of 780DP Steel 2025-Aug-24, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18173961 PMID:40942387	研究论文	本研究开发了基于深度学习的多传感器模型，用于预测780DP钢激光焊接中的熔深深度	首次将迁移学习技术应用于激光焊接熔深预测，并比较了单传感器与多传感器模型的性能差异	需要精密的光学相干断层扫描校准，且微调模型性能反而下降	开发准确预测激光焊接过程中关键孔深度的深度学习模型	780双相钢的激光焊接过程	机器视觉	NA	光学相干断层扫描，激光焊接，光谱仪信号采集	CNN	图像，光谱信号	NA	TensorFlow, Keras	MobileNetV2, ResNet50V2, EfficientNetB3, Xception	决定系数R，平均绝对误差MAE	NA
263	2025-10-06	A Survey of Deep Learning-Based 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving Across Different Sensor Modalities 2025-Aug-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175264 PMID:40942694	综述	本文系统综述了基于深度学习的自动驾驶3D目标检测方法，重点关注不同传感器模态的应用	提出了按输入模态分类的结构化分类法，并提供了模态无关的全面概述	作为综述文章，不包含原创性实验研究	系统梳理和比较自动驾驶中基于深度学习的3D目标检测方法	自动驾驶场景中的3D目标检测方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像,点云,雷达数据,多模态数据	NA	NA	NA	标准评估指标	NA
264	2025-10-06	Digital Cardiovascular Twins, AI Agents, and Sensor Data: A Narrative Review from System Architecture to Proactive Heart Health 2025-Aug-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175272 PMID:40942702	综述	本文综述了数字心血管孪生、AI智能体和传感器数据在心血管疾病预测和预防中的应用	提出结合数字心血管孪生、多模态传感器数据和人工智能的多层架构，实现心血管疾病的早期预警和个性化预防	作为叙事性综述，缺乏原始数据分析和系统性质量评估	探讨心血管疾病从被动治疗向预测性预防性护理转变的技术路径	心血管疾病患者的多模态数据（心电图、光电容积脉搏波、机械心动图等）	数字病理学	心血管疾病	可穿戴IoT设备（ECG、PPG、机械心动图）、临床记录、实验室生物标志物、遗传标记	机器学习,深度学习,图神经网络,Transformer网络,生成式AI	多维度数据流、传感器数据、临床数据	基于183项2016-2025年间发表的研究	NA	图网络,Transformer,贝叶斯滤波器,卡尔曼滤波器	NA	云计算,边缘计算
265	2025-10-06	Intelligent Fault Diagnosis System for Running Gear of High-Speed Trains 2025-Aug-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175269 PMID:40942699	研究论文	本研究将TimesNet时间序列建模框架引入高速列车走行部故障诊断领域，通过创新的多周期分解和二维张量重塑策略提升诊断性能	首次将TimesNet框架应用于轨道交通走行部故障诊断，采用多维时间序列数据二维重塑技术增强周期特征提取能力	未明确说明模型在其他类型机械故障诊断中的泛化能力，且计算资源需求未详细量化	开发满足实时性要求的高速列车走行部智能故障诊断系统	高速列车走行部轴承和变速箱	机器学习	NA	时间序列分析	TimesNet	多元时间序列数据	高速列车轴承故障数据集和变速箱多模式故障数据集	NA	TimesNet	诊断准确率, 推理时间	嵌入式部署平台
266	2025-10-06	Efficient Deep Learning-Based Arrhythmia Detection Using Smartwatch ECG Electrocardiograms 2025-Aug-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175244 PMID:40942673	研究论文	提出一种基于1D CNN的高效深度学习模型，用于从智能手表心电图检测心律失常	首次将深度学习模型应用于智能手表心电图数据，并同时考虑模型效率和临床实用性	二元模型特异性较低(6.25%)，可能影响实际应用效果	开发高效的心律失常自动检测方法以支持临床诊断	智能手表采集的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN	心电图信号	使用UMass Medical School Simband和MIT-BIH心律失常两个数据库	NA	1D CNN	准确率, 灵敏度, 特异性	模型参数120万，计算量68.48 MFlops
267	2025-10-06	Pressure-Guided LSTM Modeling for Fermentation Quantification Prediction 2025-Aug-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175251 PMID:40942681	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和区块链技术的发酵监测框架，用于预测发酵过程的量化指标	将LSTM模型与区块链数据记录相结合，提高了发酵监测的可靠性和透明度	NA	开发可靠的发酵过程预测和监测系统	发酵过程的量化指标预测	机器学习	NA	模块化传感器单元数据采集，区块链数据记录	LSTM	多元时间序列数据	AAG1-3数据集	NA	LSTM	决定系数(R²)	NA
268	2025-10-06	High-Performance Automated Detection of Sheep Binocular Eye Temperatures and Their Correlation with Rectal Temperature 2025-Aug-22, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15172475 PMID:40941270	研究论文	本研究开发了一种用于自动检测绵羊双眼区域的E-S-YOLO11n模型，并分析了眼温与直肠温度的相关性	首次提出E-S-YOLO11n模型用于绵羊双眼区域的自动检测，并系统分析了双眼温度差异及其与直肠温度的关系	环境因素可能限制眼温作为直肠温度替代指标的可靠性，眼温与直肠温度相关性较弱且未达到统计学显著性	开发非接触式动物体温监测方法，探索眼温与直肠温度的相关性	绵羊	计算机视觉	NA	红外热成像技术(IRT)	YOLO	热成像图像	NA	NA	E-S-YOLO11n	精确率,召回率,mAP@0.5,F1分数,FPS,参数量,模型大小,GFLOPs	NA
269	2025-10-06	Small Object Detection in Agriculture: A Case Study on Durian Orchards Using EN-YOLO and Thermal Fusion 2025-Aug-22, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14172619 PMID:40941783	研究论文	提出EN-YOLO深度学习模型用于榴莲果园病虫害的小目标检测	集成EfficientNet骨干网络和多模态注意力机制，引入大跨度残差边缘保留关键空间信息，采用多模态输入策略	NA	开发自动化病虫害检测系统以提升榴莲种植管理效率	榴莲果园中的病虫害	计算机视觉	植物病虫害	多模态成像（RGB、近红外、热成像）	YOLO	图像	真实果园数据集	NA	EN-YOLO, EfficientNet, YOLOv8, YOLOv5-EB, Fieldsentinel-YOLO	计数准确率, 检测准确率, 泛化能力, 小目标识别能力	支持实时无人机部署
270	2025-10-06	Robust Pavement Modulus Prediction Using Time-Structured Deep Models and Perturbation-Based Evaluation on FWD Data 2025-Aug-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175222 PMID:40942651	研究论文	提出一种结合时间结构建模和扰动评估的集成框架，用于路面结构模量的鲁棒预测	开发了五种时间序列输入策略，设计了混合Wide & Deep ResRNN架构，并采用基于高斯噪声扰动的蒙特卡洛式置信区间估计方法	仅使用±3%方差的高斯噪声模拟传感器不确定性，可能无法覆盖所有实际噪声类型	提高路面结构模量预测的准确性和鲁棒性	路面结构模量	机器学习	NA	Falling Weight Deflectometer (FWD) 数据采集	SimpleRNN, GRU, LSTM	时间序列数据	NA	NA	Wide & Deep ResRNN	预测准确度, 稳定性	NA
271	2025-10-06	Diagnosis of Oral Cancer With Deep Learning. A Comparative Test Accuracy Systematic Review 2025-Aug, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15330 PMID:40163741	系统综述	比较深度学习模型与人类专家和其他诊断方法在口腔癌临床检测中的诊断准确性	首次通过贝叶斯荟萃分析直接比较深度学习模型与人类专家在口腔癌诊断中的准确性	纳入研究数量有限（8项），所有研究均存在偏倚风险，证据等级较低	评估深度学习模型在口腔癌诊断中的临床应用价值	口腔黏膜病变（癌变与非癌变）的摄影图像	计算机视觉	口腔癌	深度学习	深度学习模型	图像	8项研究纳入的患者口腔黏膜病变图像	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
272	2025-10-06	Feasibility study of fully automatic measurement of adenoid size on lateral neck and head radiographs using deep learning 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06332-0 PMID:40658209	研究论文	开发并验证基于深度学习的全自动腺样体尺寸测量系统，用于侧位头颈部X光片分析	首次实现基于RTMDet和RTMPose网络的腺样体尺寸全自动测量系统	回顾性研究，仅包含两个中心的711张X光片	开发全自动腺样体尺寸测量系统以提高临床诊断效率	头颈部侧位X光片中的腺样体组织	计算机视觉	耳鼻喉疾病	X射线成像	深度学习	医学影像	711张侧位头颈部X光片，来自两个医疗中心	NA	RTMDet, RTMPose	ICC, MAD, RMS, Bland-Altman图	NA
273	2025-10-06	Validating community concerns of menstrual changes associated with COVID-19 vaccination using a self-controlled case series analysis of real-world data 2025-Aug-30, Vaccine IF:4.5Q2 DOI:10.1016/j.vaccine.2025.127511 PMID:40695092	研究论文	本研究通过社交媒体分析和真实世界数据分析验证了COVID-19 mRNA疫苗接种与月经变化之间的关联	结合深度学习框架分析社交媒体讨论与真实世界医疗数据，首次系统验证COVID-19疫苗接种与月经变化的关联	研究基于观察性数据，无法确定因果关系，且仅分析了特定时间段的数据	调查COVID-19疫苗接种是否与月经紊乱发生率增加相关	15-49岁女性接种COVID-19疫苗后的月经变化情况	公共卫生，医学信息学	月经紊乱，疫苗相关不良反应	自我对照病例系列分析，深度学习自然语言处理	深度学习框架	社交媒体文本数据，医疗记录数据	70,977条社交媒体帖子，澳大利亚全科医疗数据集（2021年1月-2023年3月）	VaxPulse（专有深度学习框架）	NA	相对发病率，95%置信区间，P值	NA
274	2025-10-06	Integration of Gene Expression and Digital Histology to Predict Treatment-Specific Responses in Breast Cancer 2025-Aug-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.25.25334393 PMID:40909848	研究论文	本研究通过深度学习模型整合基因表达特征和数字病理学图像，预测乳腺癌患者对新辅助化疗的治疗反应	首次将基于Transformer的模型应用于数字病理学图像来推断基因表达特征，并在多个临床试验队列中验证其预测治疗反应的能力	研究主要基于回顾性队列数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	开发能够预测乳腺癌治疗反应的数字病理学模型	1,940例接受新辅助化疗的乳腺癌患者的治疗前H&E染色活检样本	数字病理学	乳腺癌	数字组织学，RNA测序	Transformer	图像，基因表达数据	1,940例乳腺癌患者，来自多个临床试验队列	NA	Transformer	AUC	NA
275	2025-10-06	Helmets Labeling Crops: Kenya Crop Type Dataset Created via Helmet-Mounted Cameras and Deep Learning 2025-Aug-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05762-7 PMID:40866406	研究论文	本文通过头盔相机和深度学习技术创建了肯尼亚作物类型数据集	首次使用头盔相机结合公民科学网络收集作物数据，并开发深度学习流程处理图像	数据收集成本较高，仅覆盖肯尼亚2021和2022年长雨季	解决小农主导地区作物类型地图数据不足的问题，支持农业监测和粮食安全评估	肯尼亚小农种植的作物类型	计算机视觉	NA	头盔相机图像采集，深度学习	深度学习模型	图像	4,925个已验证的作物类型数据点	NA	NA	NA	NA
276	2025-10-06	Development of a deep learning method to identify acute ischaemic stroke lesions on brain CT 2025-Aug-26, Stroke and vascular neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1136/svn-2024-003372 PMID:39572171	研究论文	开发一种基于深度学习的自动识别脑CT中急性缺血性卒中病灶的方法	使用仅标注但未进行病灶注释的常规脑CT扫描训练深度学习模型，无需传统方法所需的精细病灶标注	慢性脑部病变（特别是非卒中病变和旧卒中病灶）会显著降低检测准确性	开发快速自动化的脑CT缺血性卒中病灶检测方法	脑CT扫描图像	计算机视觉	缺血性卒中	CT成像	CNN	医学图像	2347名患者的5772张脑CT扫描	NA	卷积神经网络	准确率	NA
277	2025-10-06	Enhancing clinical skills education through scenario-based simulation with debriefing: A randomized controlled study on bone marrow aspiration training 2025-Aug-22, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044031 PMID:40859555	研究论文	本研究通过随机对照试验评估基于情景模拟结合结构化汇报的骨髓穿刺培训在临床技能教育中的效果	将结构化汇报与情景模拟相结合应用于骨髓穿刺培训，提供了可复制、可扩展的教学模型及其有效性证据	样本量相对有限（112名学生），且仅针对骨髓穿刺单一技能培训	评估基于汇报的情景模拟教学在临床技能教育中的有效性	112名临床医学学生	医学教育	NA	情景模拟训练、结构化汇报	NA	考试成绩、技能评估分数、问卷调查数据	112名临床医学学生（对照组54人，实验组58人）	NA	NA	前后测试成绩、骨髓穿刺评估分数、技能测试分数、客观结构化临床考试分数	NA
278	2025-10-06	Diagnostic report generation for macular diseases by natural language processing algorithms 2025-Aug-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-326064 PMID:40348396	研究论文	本研究开发了基于规则和深度学习的自然语言处理算法，用于自动生成黄斑疾病的诊断报告	首次将多模态AI系统与NLP算法结合，针对四种黄斑疾病自动生成结构化诊断报告	仅针对四种特定黄斑疾病，样本量相对有限，未与资深眼科专家进行对比	研究自动生成黄斑疾病自然语言诊断报告的方法	1303名患者的2261只眼睛	自然语言处理	黄斑疾病	彩色眼底摄影，光学相干断层扫描	深度学习	图像，文本	2261只眼睛（来自1303名患者）	NA	NA	可读性评分，诊断正确性评分，病变描述评分，建议评分	NA
279	2025-10-06	Development and validation of deep learning model for detection of obstructive coronary artery disease in patients with acute chest pain: a multi-center study 2025-Aug-14, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02064-1 PMID:40810889	研究论文	开发并验证用于检测急性胸痛患者阻塞性冠状动脉疾病的深度学习模型	首次基于YOLOv4开发专门用于急诊科急性胸痛患者冠状动脉CTA图像中阻塞性CAD检测的深度学习模型	需要手动预处理进行弯曲多平面重建图像提取，模型性能有待在更广泛人群中进一步验证	开发能够辅助急诊医生检测阻塞性冠状动脉疾病的深度学习工具	急诊科就诊的急性胸痛患者	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像	CNN	医学图像	训练集378名患者(10060张图像)，外部验证集298名患者	NA	YOLOv4	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
280	2025-10-06	Artificial Intelligence in Adult Congenital Heart Disease: Diagnostic and Therapeutic Applications and Future Directions 2025-Aug, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/RCM41523 PMID:40927097	综述	本文综述人工智能在成人先天性心脏病领域的诊断、治疗应用及未来发展方向	系统阐述AI在ACHD领域多模态应用的创新潜力，包括影像自动分析、心电图缺陷识别、风险预测模型和3D手术规划	数据可用性不足、算法偏差、缺乏前瞻性验证和临床整合问题	探讨人工智能在成人先天性心脏病诊疗中的临床应用价值与发展前景	成人先天性心脏病患者群体	数字病理	心血管疾病	机器学习, 深度学习	NA	医学影像, 心电图, 临床数据	NA	NA	NA	准确率, 诊断一致性	NA