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
2121	2025-12-01	Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Patellofemoral Instability: A Comprehensive Review 2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222918 PMID:41300942	综述	本文全面回顾了人工智能在髌股不稳诊断与管理中的当前应用与未来潜力	首次系统总结AI技术在髌股不稳领域的应用现状，涵盖自动化图像分析、预测建模和预后预测等前沿方向	现有研究受限于小样本数据集、方法学异质性和缺乏外部验证	探索人工智能在髌股不稳诊疗中的临床应用价值	髌股不稳患者群体及相关医学影像数据	医学人工智能	骨科疾病	医学影像分析	机器学习,深度学习	医学影像	基于11篇相关文献的研究数据	NA	NA	NA	NA
2122	2025-12-01	From Slide to Insight: The Emerging Alliance of Digital Pathology and AI in Melanoma Diagnostics 2025-Nov-18, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17223696 PMID:41301061	综述	探讨数字病理学与人工智能在皮肤黑色素瘤诊断中的整合应用	系统综述了AI模型在黑色素瘤诊断中的五大应用领域，包括可解释性分类策略和直接从H&E切片推断分子改变	研究普遍性受限，数据集小而单一，缺乏外部验证	改善皮肤黑色素瘤的诊断准确性和可重复性	皮肤黑色素瘤组织切片	数字病理学	皮肤黑色素瘤	全玻片成像(WSI)	CNN, U-Net, Mask R-CNN	病理图像	87项研究	NA	U-Net, Mask R-CNN	诊断准确率	NA
2123	2025-12-01	Resolving Steam Turbine Casing Thermal Management Challenges with a Dual Attentive Bi-GRU Soft Sensor for Transient Operation 2025-Nov-18, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18225213 PMID:41304057	研究论文	提出一种基于双向门控循环单元和注意力机制的双模型深度学习框架，用于预测燃煤电厂中压汽轮机壳体在瞬态运行条件下的温度	采用双模型架构结合注意力机制的Bi-GRU网络，针对不同运行工况分别建模，通过超带宽调优优化模型参数	研究基于单一电厂的特定机组数据，需要进一步验证在其他工业场景的适用性	开发软传感器解决汽轮机壳体热管理挑战，实现实时应力监测和控制	370 MW燃煤电厂中压汽轮机壳体温度	机器学习	NA	软传感器技术	Bi-GRU, LSTM	时间序列传感器数据	Opole电厂4号机组一年运行数据	NA	双向门控循环单元, 注意力机制	均方误差, 平均绝对误差	NA
2124	2025-12-01	Optimizing Fuel Consumption Prediction Model Without an On-Board Diagnostic System in Deep Learning Frameworks 2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227031 PMID:41305238	研究论文	提出一种基于贝叶斯优化和蒙特卡洛Dropout的LSTM网络模型，用于无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测	结合贝叶斯优化和MC-Dropout方法的BMC-LSTM网络，仅使用油门位置、速度和加速度数据实现燃油消耗预测，无需传统OBD系统所需的车辆参数和环境条件	模型训练和验证所使用的参考燃油消耗率数据仍需通过OBD系统在数据采集阶段获取	开发无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测模型，提高能源效率和减少排放	车辆燃油消耗率预测	机器学习	NA	贝叶斯优化，蒙特卡洛Dropout	LSTM，Bidirectional LSTM	时间序列数据	NA	深度学习框架	BMC-LSTM，LSTM，Bidirectional LSTM	均方误差，均方根误差，平均绝对误差，R平方	NA
2125	2025-12-01	MCP-YOLO: A Pruned Edge-Aware Detection Framework for Real-Time Insulator Defect Inspection via UAV 2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227049 PMID:41305256	研究论文	提出一种轻量级实时绝缘子缺陷检测框架MCP-YOLO，用于无人机电力巡检	提出MS-EdgeNet模块增强多粒度边缘特征，动态特征金字塔网络DyFPN实现多尺度检测，辅助检测头训练，以及Group SLIM剪枝技术	NA	实现无人机电力巡检中绝缘子缺陷的实时准确检测	输电线路绝缘子缺陷	计算机视觉	NA	无人机影像采集	YOLO	图像	3091张无人机拍摄图像	NA	MCP-YOLO, MS-EdgeNet, DyFPN	mAP@0.5, 精确率, 召回率, FPS	NA
2126	2025-12-01	The Role of Quantitative Ultrasound in Monitoring Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer: A Narrative Review 2025-Nov-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17223676 PMID:41301040	综述	本文综述了定量超声在监测乳腺癌新辅助化疗反应中的临床应用价值和技术原理	系统阐述了定量超声结合纹理分析、放射组学和深度学习等先进方法在早期预测病理完全反应方面的创新应用	需要标准化采集处理协议、稳健解释算法和大规模前瞻性多中心验证	评估定量超声在乳腺癌新辅助化疗疗效监测中的作用	乳腺癌患者，特别是HER2阳性和三阴性乳腺癌亚型	数字病理	乳腺癌	定量超声（QUS），包括射频数据分析、参数映射、纹理分析	深度学习	超声射频数据，分子数据，临床数据	NA	NA	NA	病理完全反应（pCR）预测准确性	NA
2127	2025-12-01	Artificial Intelligence-Assisted Dermatologic Screening: Epidemiology and Clinical Features of Basal Cell Carcinoma, Squamous Cell Carcinoma, Seborrheic Keratosis and Actinic Keratosis 2025-Nov-17, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111258 PMID:41301214	文献综述	综述四种常见非黑色素瘤皮肤病变的流行病学、筛查指南、临床表现及机器学习解决方案	系统评估人工智能在皮肤病变识别与分类中的最新进展，强调敏感性阈值对早期检测的重要性	研究设计差异和数据集偏差阻碍直接比较，公开数据集中深色肤色代表不足	评估人工智能在皮肤病变筛查中的应用现状与挑战	基底细胞癌、鳞状细胞癌、脂溢性角化病和光化性角化病	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	深度学习分类器	皮肤病变图像	NA	NA	NA	敏感性, 诊断性能	NA
2128	2025-12-01	Reticuloruminal Motility Monitoring for the Prediction of Peripartal Hypocalcemia in Cattle 2025-Nov-17, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15223306 PMID:41302014	研究论文	本研究通过监测奶牛围产期网胃瘤胃运动和温度模式，开发预测低血钙症的方法	首次结合反刍时间阈值和深度学习模型，利用多指标传感器数据分析预测围产期低血钙症	样本量有限（89次产犊），深度学习模型使用外部数据训练，未在本数据集上训练	预测奶牛围产期低血钙症风险，实现个体化预防和干预	47头奶牛和22头小母牛的89次产犊过程	数字病理	奶牛代谢疾病	网胃瘤胃传感器监测	深度学习	传感器数据（反刍时间、瘤胃周期、网胃收缩持续时间、网胃温度）	89次产犊（来自47头奶牛和22头小母牛）	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
2129	2025-12-01	Nanomaterials in Drug Delivery: Leveraging Artificial Intelligence and Big Data for Predictive Design 2025-Nov-17, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms262211121 PMID:41303604	综述	本文综述了人工智能和大数据在纳米材料药物递送系统预测设计中的应用与前景	将人工智能与大数据分析整合到纳米材料设计中，通过多维度数据预测纳米载体特性并探索新型化学结构	未涉及具体实验验证数据，主要基于现有研究进行理论分析和展望	探讨人工智能和大数据如何促进纳米材料药物递送系统的预测设计与临床转化	纳米材料药物递送系统	机器学习	NA	大数据分析，组学分析	机器学习，深度学习，生成算法	多维度数据集（物理化学表征，药代动力学，组学数据，临床前结果）	NA	NA	NA	NA	NA
2130	2025-12-01	Path-Routing Convolution and Scalable Lightweight Networks for Robust Underwater Acoustic Target Recognition 2025-Nov-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227007 PMID:41305215	研究论文	提出路径路由卷积机制和可扩展轻量网络，用于鲁棒的水声目标识别	提出新颖的路径路由卷积机制，通过多扩张率并行路径和自适应路由策略实现跨尺度声学特征的判别性提取	未明确说明模型在极端恶劣海洋环境下的性能表现	解决水下声学目标识别中模型参数过大和难以适应多尺度频谱特征的问题	水面船舶类型识别	机器学习	NA	水声信号处理	CNN	声学信号	DeepShip和ShipsEar两个数据集	NA	MobilePR-ConvNet	准确率	资源受限的水下设备
2131	2025-12-01	WELD-DETR: A Real-Time Welding Defect Detection Framework with Multi-Scale Feature Fusion and Multi-Kernel Perception Optimization 2025-Nov-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227024 PMID:41305232	研究论文	提出了一种基于多尺度特征融合和多核感知优化的实时焊接缺陷检测框架WELD-DETR	引入分层特征金字塔结构HFPS和多核感知小波卷积模块MPWC，显著提升微米级缺陷检测能力	未明确说明在极端工业环境下的鲁棒性测试范围	开发实时焊接缺陷检测框架以提升工业焊接质量检测效率	焊接缺陷（包括微裂纹和气孔等五种常见缺陷类型）	计算机视觉	NA	深度学习	DETR	图像	工业级焊接数据集（包含五种缺陷类型）	PyTorch	DETR, HFPS, MPWC	mAP@0.5-0.95, 精确率, FPS	NVIDIA RTX 2060 GPU
2132	2025-12-01	Intelligent Fault Diagnosis of Hydraulic Pumps Based on Multi-Source Signal Fusion and Dual-Attention Convolutional Neural Networks 2025-Nov-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227018 PMID:41305225	研究论文	提出基于多源信号融合和双注意力卷积神经网络的水泵智能故障诊断方法	首次将多通道振动、压力和声学信号通过RGB图像融合策略整合，并设计增强通道和空间注意力机制的卷积神经网络	未明确说明实验数据规模和具体工程应用场景的局限性	提高液压水泵故障诊断的准确性和稳定性	液压水泵的多源运行信号（振动、压力、声学）	机器故障诊断	NA	时频分析，信号融合	CNN	多源信号（振动、压力、声学）转换的时频特征图像	NA	NA	双注意力卷积神经网络（通道注意力，空间注意力）	诊断准确率	NA
2133	2025-12-01	Predicting Major Depressive Disorder Using Neural Networks from Spectral Measures of EEG Data 2025-Nov-16, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111251 PMID:41301207	研究论文	本研究开发了一种结合心理问卷数据和静息态脑电图频谱特征的神经网络方法，用于预测重度抑郁症	首次将LSTM神经网络应用于δ节律脑电图数据，在抑郁严重程度预测任务中取得突破性性能（R=0.742），较传统Ridge回归提升86%	样本量相对较小（71名参与者），需要更大规模研究验证泛化能力	开发客观的重度抑郁症诊断和严重程度评估框架	71名参与者（42名健康对照，29名重度抑郁症患者）	机器学习	重度抑郁症	脑电图频谱分析，心理问卷评估	LSTM, Logistic Regression, Ridge Regression	脑电图频谱数据，心理问卷数据	71名参与者（42名健康，29名抑郁症患者）	NA	LSTM	相关系数R, 平均绝对误差MAE	NA
2134	2025-12-01	AI in Pediatric Spine Care: Clinical, Research, and Ethical Considerations 2025-Nov-16, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14228115 PMID:41303151	综述	探讨人工智能在儿童脊柱护理中的临床应用、研究进展和伦理考量	系统分析AI在儿童脊柱护理中的创新应用，包括深度学习对脊柱畸形数据的模式识别、手术机器人辅助和大型语言模型的临床潜力	临床实施指南不明确、模型透明度有限、数据隐私和偏见等伦理问题、样本量小且需要更多样化的数据集	评估人工智能在儿童脊柱护理领域的应用潜力和实施挑战	儿童脊柱疾病患者及相关医疗数据	医疗人工智能	脊柱畸形	机器学习, 深度学习	大型语言模型	医学影像, 临床数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
2135	2025-12-01	Multi-Fluid Pipeline Leak Detection and Classification Using Savitzky-Golay Scalograms and Lightweight Vision Transformer Featuring Streamlined Self-Attention 2025-Nov-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227001 PMID:41305208	研究论文	提出一种结合Savitzky-Golay尺度图和轻量级视觉Transformer的管道泄漏检测与分类框架	首次将Savitzky-Golay滤波器与尺度图结合，并开发了具有精简自注意力机制的轻量级视觉Transformer（LViT-S）	仅测试了两种流体（气体和水）和三种泄漏尺寸，未涵盖更复杂的工业场景	开发能够独立于流体类型的管道泄漏诊断方法	多流体管道系统的泄漏事件	计算机视觉	NA	声发射（AE）传感技术，连续小波变换（CWT）	CNN, Vision Transformer, ANN	声发射信号转换的尺度图	在两种压力条件、两种流体类型和三种泄漏尺寸下采集的声发射数据	NA	轻量级视觉Transformer（LViT-S），CNN，ANN	分类准确率	NA
2136	2025-12-01	External Validation of an Artificial Intelligence Triaging System for Chest X-Rays: A Retrospective Independent Clinical Study 2025-Nov-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222899 PMID:41300923	研究论文	本研究对商业AI胸部X光分诊系统TRIA进行外部验证，评估其在区分正常与异常胸片方面的性能	采用两阶段深度学习方法，结合图像分割和病理分类，并使用大语言模型从放射科医生报告中提取真实标签	回顾性研究设计，假阴性主要出现在细微或模棱两可的病例中，需要前瞻性多中心验证	验证AI胸部X光分诊系统在临床环境中的性能和实用性	胸部X光影像	数字病理	心肺疾病	胸部X光成像	深度学习	图像	训练集275,399张胸片，外部验证集1,045张胸片（568正常，477异常）	NA	两阶段架构：图像分割模块+分类模型	灵敏度, 特异度, 准确率, AUROC	NA
2137	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
2138	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
2139	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
2140	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