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
2321	2025-10-06	Improving Intelligent Vehicle Control with a Prediction Model of Passenger Comfort Based on Postural Instability Parameters 2025-Sep-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175529 PMID:40942958	研究论文	基于姿态不稳定参数建立乘客舒适度预测模型以改进智能车辆控制	首次通过乘客姿态摆动参数与主观舒适度的关联分析，发现角速度变化是导致乘客不适的主要因素	研究仅针对五种常见驾驶条件，样本量为60人，可能需要更大样本验证	提高智能车辆的乘客舒适度	智能车辆乘客	机器学习	NA	现场测试、姿态数据采集	传统机器学习算法,深度学习算法	乘客姿态数据、车辆运动数据、主观舒适度数据	60名参与者	NA	NA	准确率	NA
2322	2025-10-06	Lightweight Deep Learning Architecture for Multi-Lead ECG Arrhythmia Detection 2025-Sep-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175542 PMID:40942969	研究论文	提出一种集成卷积神经网络和通道注意力机制的轻量级深度学习架构，用于多导联心电图心律失常检测	结合通道注意力机制增强模型对ECG信号关键特征的关注能力，创新性地同时支持2导联和12导联ECG信号分类	未明确说明模型在更广泛数据集或临床环境中的泛化能力	开发高效准确的心律失常自动检测方法以改善心血管疾病诊断	心电图信号中的五种心律失常类型	机器学习	心血管疾病	心电图信号分析	CNN	心电图信号	MIT-BIH和INCART心律失常数据集	NA	卷积神经网络与通道注意力机制	准确率,F1分数	NA
2323	2025-10-06	A Review of Dynamic Traffic Flow Prediction Methods for Global Energy-Efficient Route Planning 2025-Sep-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175560 PMID:40942987	综述	本文系统回顾了2020-2025年全球动态交通流预测与节能路径规划的研究进展	构建了交通预测与路径规划的集成框架，揭示了异构图神经网络在多源异构数据整合中的未开发潜力	现有研究多孤立且应用单一模型，缺乏对不同模型在各种场景下适应性、泛化能力和融合潜力的系统比较	解决交通拥堵导致的能源消耗和碳排放问题，实现智能交通系统可持续发展	动态交通流预测方法与节能路径规划技术	机器学习	NA	交通流预测算法	LSTM,图神经网络,统计模型,深度学习模型	交通流数据	NA	NA	LSTM,图神经网络	RMSE,MAPE	NA
2324	2025-10-06	Integrating Radiomics and Artificial Intelligence (AI) in Stereotactic Body Radiotherapy (SBRT)/Stereotactic Radiosurgery (SRS): Predictive Tools for Tailored Cancer Care 2025-Sep-04, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17172906 PMID:40941003	系统综述	分析人工智能在立体定向放射治疗中预测患者结局和治疗相关毒性的应用	整合AI与SBRT/SRS技术，识别传统方法可能遗漏的新型影像学、剂量学或生物学生物标志物	仅纳入29项回顾性研究，缺乏前瞻性临床验证	评估AI在预测SBRT/SRS治疗结果和毒性方面的应用潜力	接受SBRT或SRS治疗的实体瘤患者，包括早期原发性肺癌、肝肿瘤、脑转移瘤和良性颅内肿瘤	医学影像分析	多种癌症（肺癌、肝肿瘤、脑转移瘤等）	放射组学，人工智能	机器学习，深度学习	影像数据，临床数据	29项研究（2020-2025年发表）	NA	NA	NA	NA
2325	2025-10-06	Optimizing Dam Detection in Large Areas: A Hybrid RF-YOLOv11 Framework with Candidate Area Delineation 2025-Sep-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175507 PMID:40942937	研究论文	提出一种结合地理因子分析和深度学习检测的水坝提取框架，用于优化大区域水坝识别	融合随机森林地理因子分析与YOLOv11深度学习检测的混合框架，通过候选区域划分显著提升水坝识别效率	研究仅在巴基斯坦信德省验证，需要进一步测试在其他地区的适用性	改进水坝空间数据库，实现水坝动态监测和精准识别	中小型水坝	计算机视觉	NA	遥感识别	随机森林,YOLO	高分辨率遥感影像,地理空间数据	巴基斯坦信德省区域	NA	YOLOv11	精度,召回率,AUC,mAP50	NA
2326	2025-10-06	An Explainable Deep Learning Framework for Multimodal Autism Diagnosis Using XAI GAMI-Net and Hypernetworks 2025-Sep-03, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15172232 PMID:40941719	研究论文	提出一种结合行为表型和脑结构MRI的多模态可解释深度学习框架用于自闭症谱系障碍诊断	首次将GAMI-Net与超网络结合，构建可解释且个性化的多模态诊断框架，融合行为数据和脑结构特征	仅在单一数据集上进行验证，未来需要在更大规模多中心数据集和不同数据划分方案上验证框架鲁棒性	开发可解释的深度学习框架以提高自闭症谱系障碍诊断的准确性和有效性	自闭症谱系障碍患者的行为表型和脑结构特征	数字病理学	自闭症谱系障碍	结构磁共振成像	CNN, GNN, Autoencoder, MLP	行为数据, 脑结构图像	ABIDE-I数据集中的约247名受试者	NA	GAMI-Net, CNN-GNN混合模型, Autoencoder, Hyper Network	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
2327	2025-10-06	Classification Performance of Deep Learning Models for the Assessment of Vertical Dimension on Lateral Cephalometric Radiographs 2025-Sep-03, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15172240 PMID:40941727	研究论文	本研究评估了六种深度学习模型在侧位头颅X光片上根据垂直骨骼生长模式进行分类的性能	无需解剖标志点识别即可直接对头颅X光片进行垂直生长模式分类	样本量相对有限（1050例患者），模型性能在不同角度指标间存在差异	评估深度学习算法在正畸诊断中分类垂直骨骼生长模式的性能	1050名患者的侧位头颅X光片	计算机视觉	正畸疾病	X射线成像	CNN, 混合模型	医学影像	1050例患者侧位头颅X光片	NA	ResNet101, DenseNet201, EfficientNet B0, EfficientNet V2 B0, ConvNetBase, 混合模型	准确率, 精确率, F1分数, 平均绝对误差, Cohen's Kappa, Grad-CAM	NA
2328	2025-10-06	Category-Aware Two-Stage Divide-and-Ensemble Framework for Sperm Morphology Classification 2025-Sep-03, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15172234 PMID:40941720	研究论文	提出一种用于精子形态分类的两阶段深度集成学习框架	引入两阶段分层分类策略和结构化多阶段投票集成方法，显著降低视觉相似类别间的误分类	NA	开发准确的全自动精子形态分类系统以支持男性生育能力评估	精子图像	计算机视觉	男性不育症	图像染色	集成学习,深度学习	图像	包含18个类别的综合数据集，包含三种染色方案	NA	NFNet-F4,Vision Transformer,集成四种不同深度学习架构	准确率	NA
2329	2025-10-06	A Study on Detection of Prohibited Items Based on X-Ray Images with Lightweight Model 2025-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175462 PMID:40942891	研究论文	提出一种基于X射线图像的轻量级违禁物品自动检测方法	引入具有残差结构和注意力机制的新骨干网络，结合扩张卷积空间金字塔模块和深度可分离卷积算法融合多尺度特征	NA	解决多违禁物品共存、物品重叠导致识别信息不全、分布位置多变以及便携检测设备需求等挑战	X射线图像中的违禁物品	计算机视觉	NA	X射线成像	深度学习	图像	NA	NA	基于YOLOv4-tiny改进的新骨干网络	检测率,mAP,FPS	NA
2330	2025-10-06	OTVLD-Net: An Omni-Dimensional Dynamic Convolution-Transformer Network for Lane Detection 2025-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175475 PMID:40942904	研究论文	提出一种基于全维度卷积Transformer的车道线检测网络OTVLD-Net，用于提升极端道路条件下的车道检测性能	设计了全维度动态卷积结合改进特征翻转融合层和非局部网络层的ODVT-Net，利用车道水平对称性聚合对称特征，并在解码阶段添加特征图与车道请求间的交叉注意力机制	NA	提升车道检测模型在极端道路条件下的适应性和复杂车道拓扑的处理能力	车道线检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	OpenLane和CurveLanes数据集	NA	OTVLD-Net, ODVT-Net, ResNet-18	F1分数, 准确率	NA
2331	2025-10-06	Non-Contact Screening of OSAHS Using Multi-Feature Snore Segmentation and Deep Learning 2025-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175483 PMID:40942909	研究论文	提出一种结合多特征鼾声分割和深度学习的非接触式OSAHS筛查方法	开发了两阶段框架，首次将精确的鼾声事件检测与深度学习分类相结合，提出自适应多特征融合端点检测算法和混合深度神经网络ERBG-Net	NA	开发自动化的家庭OSAHS筛查系统	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者的鼾声数据	数字病理	睡眠呼吸障碍	声学分析, 谱减法降噪	CNN, RNN	音频信号	13644个鼾声样本(6830个正常样本和6814个OSAHS相关样本)	NA	ResNet18, 双向GRU, ECA注意力机制	准确率, F1分数	NA
2332	2025-10-06	Sensor-Agnostic, LSTM-Based Human Motion Prediction Using sEMG Data 2025-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175474 PMID:40942903	研究论文	本研究探索基于表面肌电信号(sEMG)和LSTM网络的人类运动预测方法在不同传感器硬件平台上的表现	证明了深度学习网络对传感器硬件的无关性，不同配置的传感器硬件能产生相似性能的双向LSTM网络	仅研究了一自由度角轨迹预测，未涉及更复杂的多自由度运动预测	研究不同硬件传感器平台对深度学习神经网络预测人体运动轨迹性能的影响	人体手臂运动的一自由度角轨迹	机器学习	NA	表面肌电信号(sEMG)	LSTM, bi-LSTM	sEMG原始数据	使用两个不同sEMG传感器平台从受试者收集的原始数据	NA	LSTM, bi-LSTM	NA	NA
2333	2025-10-06	MineVisual: A Battery-Free Visual Perception Scheme in Coal Mine 2025-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175486 PMID:40942912	研究论文	提出一种用于煤矿环境的无电池视觉感知方案MineVisual，通过轻量化深度神经网络和能量感知动态剪枝网络解决计算需求和能源限制问题	提出首个针对煤矿环境的无电池视觉感知方案，采用能量感知动态剪枝网络(EADP-Net)在波动电源条件下保持推理精度和能效	研究主要针对煤矿特定环境，在其他极端环境下的适用性需要进一步验证	开发适用于资源受限煤矿环境的高效能无电池视觉感知系统	煤矿地下环境中的安全监控视觉感知	计算机视觉	NA	深度神经网络，深度可分离卷积	深度学习，CNN	图像	NA	NA	深度可分离卷积模块，EADP-Net	Top-1准确率，推理能耗	无电池系统，超级电容缓冲，电压调节
2334	2025-10-06	Three-Dimensional Choroidal Vessels Assessment in Fellow Eyes of Patients With Central Serous Chorioretinopathy 2025-Sep-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.9.10 PMID:40919871	研究论文	使用三维算法评估单侧慢性中心性浆液性脉络膜视网膜病变患者对侧眼的脉络膜血管结构	首次应用深度学习ResUNet模型结合Phansalkar阈值法进行脉络膜血管三维重建和定量分析	回顾性研究设计，样本量有限（共78只眼），脉络膜血管指数无显著统计学差异	评估单侧cCSC患者对侧眼的脉络膜血管结构变化	单侧慢性中心性浆液性脉络膜视网膜病变患者及其对侧眼，健康对照组	数字病理	中心性浆液性脉络膜视网膜病变	光学相干断层扫描，三维图像重建	CNN	医学影像	30只cCSC患眼，22只对侧眼，26只对照眼	NA	ResUNet	均值比较，P值	NA
2335	2025-10-06	Genetic Artificial Intelligence in Gastrointestinal Disease: A Systematic Review 2025-Sep-02, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15172227 PMID:40941714	系统综述	本文对遗传人工智能在胃肠道疾病早期诊断中的最新进展进行了系统综述	首次系统综述了遗传人工智能在胃肠道疾病中的应用，识别了关键SNP和预测变量	仅纳入10项原始研究，未发现深度学习相关研究	评估遗传人工智能在胃肠道疾病诊断中的应用效果	胃肠道疾病及相关疾病患者	生物信息学	胃肠道疾病	单核苷酸多态性分析	随机森林	基因数据	10项原始研究	NA	NA	准确率,AUC,R平方	NA
2336	2025-10-06	Deep Learning Image-Based Classification for Post-Earthquake Damage Level Prediction Using UAVs 2025-Sep-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175406 PMID:40942835	研究论文	本研究开发了一种基于轻量级深度学习模型的无人机图像分类系统，用于震后损伤等级预测	采用MobileNetV3-Small轻量级CNN模型在无人机平台上实现实时震后损伤等级分类，显著降低计算复杂度并提升边缘设备部署能力	仅针对三种损伤等级进行分类，未涵盖更细粒度的损伤评估	开发实时准确的震后建筑损伤评估系统以支持搜救团队工作	震后建筑结构的无人机航拍图像	计算机视觉	NA	无人机航拍技术	CNN	图像	三个震后损伤等级数据集的合并数据集	NA	MobileNetV3-Small	FLOPs, F-score, 准确率	Raspberry Pi 5边缘设备
2337	2025-10-06	High-Accuracy Deep Learning-Based Detection and Classification Model in Color-Shift Keying Optical Camera Communication Systems 2025-Sep-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175435 PMID:40942863	研究论文	提出一种基于深度学习的光学相机通信系统中颜色偏移键控调制信号的检测与分类模型	首次将YOLOv8深度学习框架应用于光学相机通信系统的信号检测与分类，在真实环境条件下实现高精度符号识别	通信距离有限（30cm-3m），数据速率和系统可扩展性有待提升	优化光学相机通信系统中接收器的性能	颜色偏移键调制的光学通信信号	计算机视觉	NA	颜色偏移键控调制	CNN	图像序列	8×8 LED矩阵发射器和CMOS相机接收器组成的实验系统	YOLOv8	YOLOv8	准确率	NA
2338	2025-10-06	Optimizing Deep Learning-Based Crack Detection Using No-Reference Image Quality Assessment in a Mobile Tunnel Scanning System 2025-Sep-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175437 PMID:40942868	研究论文	本研究提出了一种基于无参考图像质量评估的数据质量保障框架，用于优化移动隧道扫描系统中的裂缝检测性能	首次系统研究水平运动模糊对CNN裂缝检测性能的影响，并建立NR-IQA指标与检测性能的关联关系	主要关注水平方向运动模糊，未考虑其他类型的图像质量退化因素	优化移动隧道扫描系统中基于深度学习的裂缝检测可靠性	隧道裂缝检测图像	计算机视觉	NA	无参考图像质量评估	CNN	图像	公共数据集和真实世界MTSS数据集	NA	ResNet, VGG, AlexNet	F1分数	NA
2339	2025-10-06	Generalized deep learning for histopathology image classification using supervised contrastive learning 2025-Sep, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.11.013 PMID:39551131	研究论文	提出了一种基于监督对比学习的混合网络HistopathAI，用于提高组织病理学图像分类的准确性	结合监督对比学习和混合深度特征融合技术，在数据不平衡情况下仍能实现优越的分类性能	NA	提高组织病理学图像分类的准确性和诊断效率	组织病理学图像	数字病理学	癌症	监督对比学习，混合深度特征融合	CNN	图像	七个公共数据集和一个私有数据集	NA	EfficientNetB3, ResNet50	分类准确率	NA
2340	2025-10-06	Full dimensional dynamic 3D convolution and point cloud in pulmonary nodule detection 2025-Sep, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.11.033 PMID:39617261	研究论文	提出一种名为ODR3DNet的新型全维度动态3D卷积网络，结合点云检测算法用于肺结节检测	引入全维度动态3D卷积和专门针对3D点云的机器学习检测算法，克服传统3D CNN适应性和特征提取能力不足的局限	NA	提高肺结节检测的准确性和效率	肺部CT影像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习，3D点云处理	3D CNN	3D医学影像，点云数据	NA	NA	ODR3DNet，OD3D模块	CPM得分	NA