深度学习在生物医药领域中的应用

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
261	2025-09-28	Human Activity Recognition via Attention-Augmented TCN-BiGRU Fusion 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185765 PMID:41013001	研究论文	提出一种基于注意力增强的TCN-BiGRU融合模型（TGA-HAR）用于人体活动识别	通过级联TCN和BiGRU构建分层特征抽象架构，结合残差连接和自适应加权注意力机制优化特征表示	NA	解决多尺度时序特征提取和噪声鲁棒性提升的挑战	基于可穿戴传感器的人体活动数据	机器学习	NA	深度学习	TCN-BiGRU-Attention融合模型	传感器时序数据	WISDM、USC-HAD、PAMAP2三个公开数据集及真实场景采集数据
262	2025-09-28	Comprehensive Review of Deep Learning Approaches for Single-Image Super-Resolution 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185768 PMID:41013003	综述	本文系统综述了基于深度学习的单图像超分辨率方法，提出了方法导向的分类框架，并从理论基础、技术演进和领域应用三方面进行探讨	提出了方法导向的SISR分类框架，并从多维度系统梳理深度学习在超分辨率领域的技术发展	指出当前SISR研究存在的局限性并展望未来研究方向	系统总结深度学习在单图像超分辨率领域的研究进展	单图像超分辨率技术方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
263	2025-09-28	KG-SR-LLM: Knowledge-Guided Semantic Representation and Large Language Model Framework for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185758 PMID:41012996	研究论文	提出一种结合知识引导语义表示与大语言模型的轴承故障诊断框架KG-SR-LLM，用于提升跨领域泛化能力	首次将大语言模型引入轴承故障诊断，设计结构化文本表示方法和基于LoRA的知识引导提示调优策略	未明确说明模型计算复杂度及实时性表现	解决复杂工况下轴承故障诊断的跨领域泛化问题	工业轴承的振动信号数据	故障诊断与预测性维护	NA	Low-Rank Adaptation (LoRA)，大语言模型技术	LLM（大语言模型）	振动时间序列数据	11个公共数据集（涵盖工业、航空航天、能源领域）
264	2025-09-28	A Systematic Review of Techniques for Artifact Detection and Artifact Category Identification in Electroencephalography from Wearable Devices 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185770 PMID:41013007	综述	本文系统回顾了可穿戴脑电图设备中伪迹检测与分类识别技术的研究现状	首次系统梳理可穿戴EEG特有伪迹特征（干电极/有限头皮覆盖/运动干扰），并提供按伪迹类型分类的验证流程图谱和公开数据集调研	仅纳入58篇研究，且多数未分离检测与去除阶段对性能指标的影响，仅2篇研究涉及伪迹类别识别	评估可穿戴EEG信号中伪迹检测与分类识别方法的效果与应用	可穿戴脑电图设备采集的神经信号及相关伪迹	生物医学信号处理	NA	小波变换、独立成分分析(ICA)、自动子空间重建(ASR)、深度学习	NA	脑电图信号	涵盖58项研究的数据集
265	2025-09-28	Video-Based Automated Lameness Detection for Dairy Cows 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185771 PMID:41013006	研究论文	开发基于视频分析的奶牛跛行自动检测系统	提出首个端到端的视频自动分析方案，通过脊柱曲度、头部位置和腿部间距等多特征融合实现跛行检测	仅针对二元分类（健康/跛行），未详细说明多级别跛行识别的精度	实现奶牛跛行的自动化精准检测	832头不同跛行程度的奶牛	计算机视觉	奶牛跛行症	深度学习、专家系统、机器学习	深度学习模型（具体架构未说明）	视频数据	832头奶牛的视频记录
266	2025-09-28	Passable: An Intelligent Traffic Light System with Integrated Incident Detection and Vehicle Alerting 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185760 PMID:41013015	研究论文	提出一种集成事故检测与车辆预警的智能交通灯系统Passable	结合深度学习与计算机视觉实现实时交通监控，并集成无线通信进行动态信号调整和即时预警	需在实际多路口协调场景中测试，并扩展行人及应急车辆检测功能	通过智能交通系统优化交通流、提升道路安全	城市交通流量与道路事故	智能交通系统	NA	深度学习、计算机视觉、无线通信	深度学习模型	图像	原型系统测试（具体样本量未说明）
267	2025-09-28	From Anatomy to Genomics Using a Multi-Task Deep Learning Approach for Comprehensive Glioma Profiling 2025-Sep-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090979 PMID:41007223	研究论文	提出一种多任务深度学习框架MGMT-Net，实现胶质瘤的解剖结构分割和分子标志物同步分析	首次将跨模态注意力融合模块与混合Transformer-CNN编码器结合，支持体素级肿瘤分割和基因标记分类的并行处理	NA	开发统一框架整合胶质瘤的影像学解剖评估与基因组学分析	胶质瘤患者的多模态MRI影像及分子标志物	数字病理	胶质瘤	多模态MRI分析	Transformer-CNN混合网络	医学影像	BraTS 2024数据集和TCGA/EGD联合数据集
268	2025-09-28	PHSP-Net: Personalized Habitat-Aware Deep Learning for Multi-Center Glioblastoma Survival Prediction Using Multiparametric MRI 2025-Sep-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090978 PMID:41007224	研究论文	提出个性化栖息地感知深度学习网络PHSP-Net，用于基于多参数MRI的多中心胶质母细胞瘤生存预测	结合自适应栖息地分区策略与深度学习，实现患者特异性亚区分割和可解释性可视化	NA	开发精准且可泛化的多中心胶质母细胞瘤总体生存期预测方法	经组织学确认的WHO IV级胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	多参数MRI	PHSP-Net（深度卷积神经网络）	医学影像	1084名来自四个中心的患者（UPENN-GBM、UCSF-PDGM、LUMIERE和TCGA-GBM）
269	2025-09-28	YOLO-WildASM: An Object Detection Algorithm for Protected Wildlife 2025-Sep-15, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15182699 PMID:41007943	研究论文	提出一种基于YOLOv8改进的野生动物目标检测算法YOLO-WildASM，用于复杂自然环境中保护野生动物的精准识别	在YOLOv8架构中引入三个关键改进：P2小目标检测层、多头自注意力机制和双向特征金字塔网络	NA	开发适用于复杂户外环境的野生动物目标检测算法，提升生态保护和物种监测效果	10种保护野生动物物种	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-WildASM（基于YOLOv8改进）	图像	包含10种保护野生动物物种的8000多张图像数据集
270	2025-09-28	Automated Detection and Segmentation of Ascending Aorta Dilation on a Non-ECG-Gated Chest CT Using Deep Learning 2025-Sep-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182336 PMID:41008708	研究论文	开发用于非心电门控胸部CT扫描中升主动脉扩张自动检测与分割的深度学习流程	提出集成CNN分类器和U-Net分割模型的两阶段流程，在非心电门控CT数据上实现高精度主动脉分割	研究仅基于500例CT扫描数据，需要更大规模临床验证	实现升主动脉扩张的自动化检测与分割	升主动脉区域	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	CNN + U-Net	CT影像	500例非心电门控胸部CT扫描（含超5万张切片）
271	2025-09-28	ViT-DCNN: Vision Transformer with Deformable CNN Model for Lung and Colon Cancer Detection 2025-Sep-15, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183005 PMID:41008848	研究论文	提出结合视觉Transformer和可变形CNN的ViT-DCNN模型用于肺癌和结肠癌的医学图像检测	首次将ViT的自注意力机制与可变形卷积相结合，同时学习整体上下文信息和局部空间细节	需要进一步丰富数据集并提升模型可解释性以评估临床适用性	提高肺癌和结肠癌的医学图像检测和分类准确率	肺癌和结肠癌的组织病理学图像	计算机视觉	肺癌和结肠癌	深度学习	ViT-DCNN（视觉Transformer与可变形CNN结合模型）	图像	来自肺癌和结肠癌组织病理学图像数据集的五类图像（结肠腺癌、结肠正常、肺腺癌、肺正常、肺鳞状细胞癌），按80%训练、10%验证、10%测试划分
272	2025-09-28	Artificial Intelligence and Digital Tools Across the Hepato-Pancreato-Biliary Surgical Pathway: A Systematic Review 2025-Sep-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186501 PMID:41010705	系统性综述	本文系统综述了人工智能和数字技术在肝胆胰外科手术全流程中的应用现状与效果	首次系统评估AI技术在整个肝胆胰外科手术路径（从术前规划到术中导航）中的整合应用	纳入研究多为回顾性、单中心或可行性研究，外部验证有限	评估人工智能和数字工具在肝胆胰外科手术护理中的应用效果	肝胆胰外科手术患者及相关医疗流程	数字病理	肝胆胰疾病	机器学习、深度学习、影像组学、增强/混合现实、计算机视觉	机器学习模型、深度学习模型	医学影像数据	38项符合纳入标准的研究
273	2025-09-28	RWKV-VIO: An Efficient and Low-Drift Visual-Inertial Odometry Using an End-to-End Deep Network 2025-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185737 PMID:41012976	研究论文	提出基于RWKV架构的高效低漂移视觉-惯性里程计框架RWKV-VIO	首次将RWKV架构应用于VIO任务，通过轻量级结构和线性计算复杂度解决时序建模难题，并创新设计IMU编码器与并行编码策略	NA	提升视觉-惯性里程计的时序建模能力与计算效率	自主导航与机器人系统的位姿估计	机器视觉	NA	深度学习、惯性测量单元(IMU)编码	RWKV、残差连接	视觉图像、惯性传感器数据	公开数据集实验
274	2025-09-28	Correction: Javeed et al. A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT). Sensors 2021, 21, 4884 2025-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185739 PMID:41013172	修正	对先前发表的关于物联网安全通信的混合深度学习驱动SDN机制论文进行内容修正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
275	2025-09-28	AI-Assisted Fusion Technique for Orthodontic Diagnosis Between Cone-Beam Computed Tomography and Face Scan Data 2025-Sep-14, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090975 PMID:41007220	研究论文	提出一种基于深度学习的CBCT与面部扫描数据融合技术，用于提升正畸诊断和治疗规划的精度	结合深度学习模型与ICP算法实现跨模态数据的高精度自动配准，解决采集时间差异和面部扫描噪声问题	目前仅为可行性研究，临床准确性尚未得到最终验证，处理时间有待优化	提高医学影像（特别是美容手术和正畸领域）的诊断准确性和治疗规划效率	锥形束计算机断层扫描（CBCT）数据和面部三维扫描数据	医学影像分析	正畸疾病	深度学习、迭代最近点（ICP）算法、三维配准	深度学习模型（具体架构未说明）	三维医学影像（CBCT）和三维面部扫描数据	NA
276	2025-09-28	Turning the Tide-Artificial Intelligence in the Evolving Landscape of Liver Cancer 2025-Sep-14, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183003 PMID:41008847	综述	本文探讨人工智能在肝癌早期检测、诊断、分期、治疗选择和术后监测等临床全流程中的应用潜力与挑战	系统梳理AI在肝癌诊疗全流程的应用现状，并首次综合讨论其临床转化的伦理、监管和实操障碍	多数AI应用仍处于概念验证阶段，缺乏大规模临床试验和监管批准	评估人工智能技术在肝癌临床管理中的转化价值	肝癌相关的影像学、临床、病理和分子数据	数字病理	肝癌	人工智能、机器学习、深度学习、影像组学	AI/ML/DL模型	多模态数据（影像、临床、病理、分子）	基于PubMed和Scopus文献检索的回顾性研究（部分诊断准确率超90%）
277	2025-09-28	MCEM: Multi-Cue Fusion with Clutter Invariant Learning for Real-Time SAR Ship Detection 2025-Sep-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185736 PMID:41012975	研究论文	提出一种用于合成孔径雷达图像实时船舶检测的多线索融合框架MCEM	通过尺度自适应卷积、特征解耦模块和精度-效率平衡优化，解决了弱目标散射特征与复杂海杂波干扰的平衡问题	未明确说明模型在极端天气条件下的泛化能力	提升高杂波环境下合成孔径雷达小目标船舶的检测性能	合成孔径雷达图像中的船舶目标	计算机视觉	NA	深度学习	Anchor-free检测框架（包含FEM、FM、DHM模块）	合成孔径雷达图像	基于HRSID和SSDD两个高杂波SAR数据集进行验证
278	2025-09-28	Abnormal Vibration Signal Detection of EMU Motor Bearings Based on VMD and Deep Learning 2025-Sep-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185733 PMID:41012972	研究论文	提出结合变分模态分解和深度学习的异常振动信号检测方法，用于高速动车组电机轴承的状态监测	采用自适应VMD参数选择优化模态分解，结合CNN-BiLSTM-ResNet混合深度学习模型进行多尺度特征提取和时序建模，实现从早期征兆到显著异常的精准检测	基于非实时地面监测系统数据，未涉及实时在线检测场景的验证	解决高速动车组电机轴承振动信号的非平稳性和多分量耦合特性带来的异常检测挑战	CR400AF动车组电机轴承的振动信号	故障诊断与预测性维护	NA	变分模态分解(VMD)、功率谱密度分析、深度学习	CNN-BiLSTM-ResNet混合模型、单类支持向量机(OC-SVM)	振动信号数据	CR400AF动车组电机轴承实际监测数据（具体样本量未明确说明）
279	2025-09-28	Bridging the Methodological Gap Between Inertial Sensors and Optical Motion Capture: Deep Learning as the Path to Accurate Joint Kinematic Modelling Using Inertial Sensors 2025-Sep-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185728 PMID:41012969	研究论文	提出一种基于深度学习的创新方法，通过惯性传感器数据预测光学运动捕捉标记点位置，实现关节运动学分析	首次使用自编码器网络结合定制生物力学损失函数，将惯性传感器数据直接转换为光学运动捕捉标记点位置	研究样本量较小（18名参与者），主要验证矢状面关节角度	建立惯性传感器与光学运动捕捉系统之间的方法论桥梁	人类步行运动的关节运动学	机器学习	NA	惯性测量单元（IMUs）、光学运动捕捉（OMC）、动态时间规整（DTW）	自编码器网络（Autoencoder）	传感器运动数据	18名参与者，外部数据集验证
280	2025-09-28	Deep Learning-Based Iodine Contrast Augmentation for Suboptimally Enhanced CT Pulmonary Angiography: Implications for Pulmonary Embolism Diagnosis 2025-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182325 PMID:41008696	研究论文	评估深度学习碘对比度增强算法在次优CT肺动脉造影中对肺栓塞诊断的图像质量和诊断性能影响	首次提出深度学习碘对比度增强算法可显著改善次优CTPA的图像质量，并确定130 HU的肺动脉衰减阈值作为DLCA处理显著提升诊断准确性的临界点	回顾性研究设计，样本量相对有限（103例）	优化次优CT肺动脉造影的肺栓塞诊断准确性	103例次优CT肺动脉造影病例	医学影像分析	肺栓塞	CT肺动脉造影（CTPA）	深度学习算法	医学影像（CT图像）	103例次优CTPA病例（2020年5月至2025年3月）