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
2101	2025-12-01	Hybrid Faster R-CNN for Tooth Numbering in Periapical Radiographs Based on Fédération Dentaire Internationale System 2025-Nov-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222900 PMID:41300924	研究论文	开发基于混合Faster R-CNN的深度学习工具，用于根尖片中牙齿编号识别	提出混合Faster R-CNN技术、定制损失函数和牙齿编号位置辅助定位算法	未明确说明数据集规模和具体临床验证范围	提高根尖片牙齿编号的准确性和诊断效率	根尖片中的牙齿识别与编号	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	Faster R-CNN, Transformer	医学影像（根尖片）	NA	NA	NextViT-Faster R-CNN	精确度, 准确率, 训练时间	NA
2102	2025-12-01	Predictive Fermentation Control of Lactiplantibacillus plantarum Using Deep Learning Convolutional Neural Networks 2025-Nov-15, Microorganisms IF:4.1Q2 DOI:10.3390/microorganisms13112601 PMID:41304285	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习卷积神经网络的预测系统，用于预测植物乳杆菌发酵结果	首次将卷积神经网络应用于发酵过程预测，仅需前24小时数据即可分类发酵轨迹并预测最终细胞数量	仅基于52次发酵运行数据，样本量相对有限	开发实时发酵控制系统以提高工业益生菌生产效率	植物乳杆菌发酵过程	机器学习	NA	发酵过程监测	CNN	时间序列数据	52次发酵运行	NA	卷积神经网络	准确率	NA
2103	2025-12-01	A Bioinspired Multimodal CNN-LSTM Network for EEG Analysis of Patients in Coma 2025-Nov-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226981 PMID:41305188	研究论文	提出一种结合CNN和LSTM的多模态深度学习模型，用于昏迷患者脑电图信号的分类	采用多模态融合策略，结合遗传算法进行特征选择和超参数优化，显著提升分类性能	NA	开发用于昏迷患者脑电图信号分类的深度学习模型	昏迷患者的脑电图信号	机器学习	神经系统疾病	脑电图	CNN, LSTM	时间序列信号	NA	NA	CNN-LSTM混合网络	准确率, 鲁棒性, 泛化能力	NA
2104	2025-12-01	Towards User-Generalizable Wearable-Sensor-Based Human Activity Recognition: A Multi-Task Contrastive Learning Approach 2025-Nov-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226988 PMID:41305195	研究论文	提出一种多任务对比学习框架，通过联合优化活动分类和监督对比目标来提升可穿戴传感器人类活动识别的用户泛化能力	首次将多任务对比学习应用于人类活动识别领域，通过结合活动标签和用户标签构建语义有意义的对比对，在保持用户无关推理的同时提升跨用户泛化性能	仅在三个公共数据集上进行评估，需要更多真实场景验证；未考虑传感器位置变化对泛化性能的影响	提升基于可穿戴传感器的人类活动识别模型的用户级泛化能力	可穿戴传感器数据的人类活动识别	机器学习	NA	可穿戴传感器数据采集	深度学习	传感器时序数据	三个公共HAR数据集	NA	多任务对比学习框架	准确率, 跨用户泛化性能	NA
2105	2025-12-01	Noncontact Acoustic Vibration Method for Firmness Evaluation in Multiple Peach Cultivars 2025-Nov-14, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14223899 PMID:41300057	研究论文	本研究开发了一种基于声学振动技术和深度学习的非接触式方法，用于多品种桃子的硬度评估	结合了非接触声学振动技术与集成Inception和压缩激励模块的一维卷积神经网络，并提出了分层迁移学习策略以提高模型泛化能力	仅针对三个桃子品种进行研究，样本多样性有限	开发工业适用的非破坏性桃子硬度评估方法	多个品种的桃子	机器学习	NA	声学振动技术，激光多普勒测振仪	PLSR, SVR, 1D-CNN	声学振动频谱	三个桃子品种	NA	ISNet-1D（集成Inception和压缩激励模块的一维卷积神经网络）	决定系数(R²), 均方根误差(RMSE), 残差预测偏差(RPD)	NA
2106	2025-12-01	An Integrated Architecture for Colorectal Polyp Segmentation: The µ-Net Framework with Explainable AI 2025-Nov-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222890 PMID:41300913	研究论文	提出一种用于结直肠息肉分割的集成架构µ-Net框架，并结合可解释AI技术	开发了新型µ-Net深度学习架构用于息肉分割，并集成可解释AI技术提供决策过程可视化	仅使用Kvasir-SEG数据集进行训练和评估，未提及在其他数据集上的泛化能力	开发自动可靠的息肉分割和分类方法以改进结直肠癌筛查	结肠镜检查图像中的结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN	图像	Kvasir-SEG数据集	NA	µ-Net	Dice系数	NA
2107	2025-12-01	An Explainable Ensemble and Deep Learning Framework for Accurate and Interpretable Parkinson's Disease Detection from Voice Biomarkers 2025-Nov-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222892 PMID:41300916	研究论文	提出一种可解释的集成和深度学习框架，通过语音生物标志物实现准确且可解释的帕金森病检测	将集成学习与深度学习模型结合可解释性技术，在保持高精度的同时提供临床可理解的决策依据	基于单一语音数据集，需要更多临床验证和跨数据集测试	开发准确且可解释的帕金森病早期检测方法	帕金森病患者的语音生物标志物	机器学习	帕金森病	语音分析	集成学习,深度学习	语音特征	帕金森语音障碍数据集	Scikit-learn,XGBoost,LightGBM,TensorFlow/PyTorch	CNN,LSTM,GAN	准确率,ROC-AUC	NA
2108	2025-12-01	Interpretable and Performant Multimodal Nasopharyngeal Carcinoma GTV Segmentation with Clinical Priors Guided 3D-Gaussian-Prompted Diffusion Model (3DGS-PDM) 2025-Nov-14, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17223660 PMID:41301025	研究论文	提出一种基于临床先验引导的3D高斯提示扩散模型，用于鼻咽癌肿瘤体积的多模态精确分割	首次将3D高斯泼溅技术与扩散模型相结合，通过临床先验引导实现多模态信息的有效提取与融合	研究为回顾性设计，样本仅来自四家医院，需要进一步前瞻性验证	开发更准确且可解释的鼻咽癌肿瘤体积多模态分割方法	鼻咽癌患者的原发肿瘤(GTVp)和转移肿瘤(GTVnd)	数字病理	鼻咽癌	CT, MRI-t2, MRI-t1-cefs多模态影像	扩散模型	3D医学影像	600名鼻咽癌患者的多模态影像数据	NA	3D高斯提示扩散模型(3DGS-PDM)，包含高斯初始化模块和扩散分割模块	Dice相似系数, 平均对称表面距离, 95% Hausdorff距离	NA
2109	2025-12-01	Systematic Review of Artificial Intelligence and Electrocardiography for Cardiovascular Disease Diagnosis 2025-Nov-14, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111248 PMID:41301204	系统综述	系统回顾人工智能在心电图分析中用于心血管疾病诊断的最新进展	全面分析2019-2025年间100多项研究，按疾病类型、模型架构和方法创新进行分类比较	存在人口统计学偏倚、数据集多样性不足和监管障碍等问题	评估人工智能在心电图分析中用于心血管疾病诊断的应用现状和前景	心血管疾病患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN, LSTM, 混合模型	心电图信号	超过100项研究涉及的数据集	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 混合模型	灵敏度, 可重复性, 亚临床状况检测性能	NA
2110	2025-12-01	A Synergistic Multi-Scale Attention and Composite Feature Extraction Network for Coronary Artery Segmentation 2025-Nov-14, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111247 PMID:41301203	研究论文	提出一种用于冠状动脉分割的多尺度注意力和复合特征提取网络	设计了复合特征提取模块(CFEM)和多尺度复合注意力模块(MCAM)，在U型架构中协同整合多尺度卷积、空间注意力和轻量级通道注意力	NA	提高二维数字减影血管造影图像中冠状动脉分割的准确性	冠状动脉血管结构	计算机视觉	心血管疾病	数字减影血管造影	深度学习	医学图像	公共ARCADE数据集	NA	U-Net	Dice系数, clDice, HD95	NA
2111	2025-12-01	Decision-Support for Restorative Dentistry: Hybrid Optimization Enhances Detection on Panoramic Radiographs 2025-Nov-14, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13222904 PMID:41302292	研究论文	本研究比较了机器学习、深度学习和混合优化方法在全景X光片上自动分类五种牙科修复体的性能	提出混合灰狼-粒子群优化算法(HGWO-PSO)进行特征选择，结合SVM分类器，在牙科修复体检测任务中表现优于传统方法和基线CNN	采用单标签图像级分类方法，无法处理单张X光片中多个修复体的情况，数据集规模有限且存在类别不平衡	开发用于牙科修复体自动检测的决策支持系统	牙科全景X光片中的五种修复体类型：充填体、种植体、根管治疗、固定局部义齿/桥体、牙冠	计算机视觉	牙科疾病	图像处理(直方图均衡化、CLAHE)、纹理特征提取(GLCM)	SVM, CNN, 决策树, 随机森林, K近邻	图像	353张匿名全景X光片，包含2137个标记修复体	TensorFlow	CNN	准确率, 宏精确率, 宏召回率, F1分数	CUDA 11.8, cuDNN 8.9, 使用GPU训练
2112	2025-12-01	Malignancy in Ground-Glass Opacity Using Multivariate Regression and Deep Learning Models: A Proof-of-Concept Study 2025-Nov-14, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14228082 PMID:41303118	研究论文	本研究比较多元统计回归与深度学习模型在预测肺磨玻璃结节恶性风险中的性能	首次将传统多元统计回归与云端AI深度学习模型直接比较用于GGO恶性风险预测	样本量较小（仅47例患者），结果可能随样本扩大而变化	比较两种方法在预测肺磨玻璃结节恶性风险中的表现差异	肺磨玻璃结节（GGO）患者	医学影像分析	肺癌	CT扫描，图像纹理分析	深度学习，多元统计回归	CT医学影像	47例患者（32例恶性，15例良性）	NA	NA	敏感度，特异度，AUC，95%置信区间	云端部署
2113	2025-12-01	Multimodal Fusion of Chest X-Rays and Blood Biomarkers for Automated Silicosis Staging 2025-Nov-14, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14228074 PMID:41303108	研究论文	开发并验证了一种融合胸部X光和血液生物标志物的自动多模态框架用于矽肺分期	提出了三种融合架构（早期、晚期和混合），将血液生物标志物分析与CXR分析相结合，用于矽肺自动分期	样本量相对较小（94名患者，341个配对样本），需要在更大规模研究中进一步验证	开发自动多模态框架用于矽肺分期，提高诊断准确性和一致性	94名工程石材矽肺患者及其341个配对的CXR和生物标志物样本	医学影像分析	矽肺	胸部X光成像，血液生物标志物检测	深度学习，传统机器学习	图像，血液生物标志物数据	94名患者，341个配对样本	NA	NA	AUC	NA
2114	2025-12-01	Evaluation of a Hybrid CNN Model for Automatic Detection of Malignant and Benign Lesions 2025-Nov-14, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61112036 PMID:41303872	研究论文	本研究开发了一种混合CNN模型用于甲状腺结节超声图像的良恶性分类	提出结合EfficientNet-B3主干网络、SE模块和残差细化模块的混合架构，并采用R-based异常数据增强和GAN技术解决类别不平衡问题	需要临床验证，模型决策过程可解释性有待提升，尚未集成到常规医院工作流程	开发自动分类甲状腺结节良恶性的深度学习模型	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	CNN, GAN	图像	TN5000数据集包含5000张超声图像（3572恶性，1428良性）	NA	EfficientNet-B3, SE blocks, 残差细化模块	准确率, 灵敏度, 精确率, F1分数	NA
2115	2025-12-01	Machine Learning Methods for the Prediction of Intraoperative Hypotension with Biosignal Waveforms 2025-Nov-14, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61112039 PMID:41303875	研究论文	本研究开发并验证了使用生物信号波形和临床信息预测术中低血压的机器学习和深度学习模型	结合四种生物信号波形（动脉血压、心电图、光电容积脉搏波和二氧化碳波形）与患者个性化临床信息，开发混合CNN-RNN模型预测术中低血压	回顾性观察研究，数据来自单一医疗中心，需要前瞻性验证	开发能够预测术中低血压的机器学习模型以预防术后并发症	接受非心脏手术的患者	机器学习	心血管疾病	生物信号监测	梯度提升机, CNN-RNN混合模型	波形数据, 临床信息	2611名患者（来自6388名患者的VitalDB开放数据集）	NA	CNN-RNN混合架构	AUROC, 准确率	NA
2116	2025-12-01	Interfacial Gap Prediction in Laser Welding of Pure Copper Overlap Joints Using Multiple Sensors 2025-Nov-14, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18225189 PMID:41304032	研究论文	提出一种基于深度学习和多传感器融合的铜搭接接头界面间隙预测新方法	首次结合图像传感器、光谱仪和光学相干断层扫描传感器，利用深度学习进行铜焊接界面间隙预测	未明确说明模型在其他材料或焊接工艺中的泛化能力	开发精确预测铜搭接接头激光焊接界面间隙的方法	纯铜搭接接头的激光焊接过程	机器学习和传感器融合	NA	激光焊接、多传感器融合、光学相干断层扫描	深度学习模型	图像数据、光谱数据、光学相干断层扫描数据	在不同间隙条件下采集的多传感器数据	NA	二元间隙分类模型	准确率	NA
2117	2025-12-01	Real-Time and Fully Automated Robotic Stacking System with Deep Learning-Based Visual Perception 2025-Nov-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226960 PMID:41305167	研究论文	提出基于深度学习视觉感知的全自动实时机器人堆垛系统，用于工业生产线上的分类和搬运任务	将YOLOv5s目标检测算法与工业机器人集成，实现实时全自动操作，并通过环境优化达到100%操作准确率	NA	开发用于工业自动化的实时机器人堆垛系统	13种不同类型的工业袋装产品	计算机视觉	NA	深度学习视觉感知	CNN	图像	9600个包裹（5天现场测试）	Python	YOLOv5s	mAP@0.5, 分类准确率	NA
2118	2025-12-01	Non-Destructive Detection and Grading of Plum Quality Based on Multimodal Data 2025-Nov-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226962 PMID:41305169	研究论文	提出基于深度学习的多模态数据融合技术，通过融合李子颜色图像和光谱数据实现李子品质的无损检测与分级	首次将VGG16网络与1D-CNN结合用于李子品质评估，通过多模态数据融合显著提升分类准确率至100%	未提及模型泛化能力测试和实际应用场景验证	开发李子品质无损检测与分级的新技术方法	李子果实	计算机视觉	NA	可见光-近红外光谱技术（波长范围350-1700 nm）	CNN	图像, 光谱数据	NA	NA	VGG16, 1D-CNN	准确率	NA
2119	2025-12-01	Efficient Prestress Wedge Flaw Detection Using a Lightweight Computational Framework 2025-Nov-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226978 PMID:41305185	研究论文	提出一种轻量级FasterNET-YOLOv5框架用于预应力楔形件缺陷检测	开发了轻量级检测框架，实现96.3%的检测精度和18%的端到端推理速度提升，并建立了机器视觉检测与力学模型的关联	未明确说明样本数据集的具体规模和多样性	提高预应力楔形件缺陷检测的准确性和鲁棒性，实现工业实时检测	桥梁和道路建设中的预应力楔形件螺纹缺陷	计算机视觉	NA	机器视觉，深度学习	YOLOv5	图像	NA	PyTorch	FasterNET-YOLOv5	精度, 召回率, mAP@0.5, 推理速度	便携式或嵌入式设备
2120	2025-12-01	Dual-Sensor Hyperspectral Fusion for Prediction of Sorghum Tannin Content Oriented to Liquor Brewing 2025-Nov-13, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14223880 PMID:41300038	研究论文	本研究通过融合双高光谱传感器特征开发了一种高粱单宁含量的无损检测方法	首次将可见-近红外和短波红外双传感器特征融合与深度学习相结合用于高粱单宁含量预测	样本数量有限（240个），仅涵盖特定品种和产区的高粱样本	为白酒酿造过程中高粱单宁含量的精确控制提供快速无损检测技术方案	240个具有代表性的高粱样本，涵盖不同品种和产区	计算机视觉	NA	高光谱成像技术（可见-近红外和短波红外）	CNN, SVM, PLS	高光谱图像数据	240个高粱样本	NA	CNN	决定系数(R), 均方根误差(RMSE), 残差预测偏差(RPD)	NA