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
281	2025-10-01	Hyperspectral Imaging-Based Deep Learning Method for Detecting Quarantine Diseases in Apples 2025-Sep-18, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14183246 PMID:41008218	研究论文	提出一种基于高光谱成像和深度学习的方法用于苹果检疫性病害的快速检测	设计了专门处理高光谱输入的HSC-Resnet网络，通过增加卷积通道数并集成通道和空间注意力机制来突出信息波段和区域	NA	开发适用于海关部署的快速、无损的苹果检疫性病害检测系统	感染三种常见检疫性病原体的苹果	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN（卷积神经网络）	高光谱图像	NA
282	2025-10-01	Improving the Detection Performance of Cardiovascular Diseases from Heart Sound Signals with a New Deep Learning-Based Approach 2025-Sep-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182379 PMID:41008751	研究论文	提出一种基于深度学习的心音信号分析方法，用于心血管疾病检测	结合残差注意力块与MLP-mixer模型进行特征提取，并提出融合NCA和ReliefF算法的新特征选择方法	NA	开发高精度的心血管疾病人工智能检测系统	心音信号（PCG信号）	机器学习	心血管疾病	心音信号分析	深度学习（残差注意力块、MLP-mixer、SVM）	心音信号和频谱图图像	2016年PhysioNet/CinC挑战赛数据集
283	2025-10-01	Radiomics in Pituitary Adenomas: A Systematic Review of Clinical Applications and Predictive Models 2025-Sep-18, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186595 PMID:41010799	系统综述	系统综述垂体腺瘤中影像组学的临床应用和预测模型	首次系统总结影像组学在垂体腺瘤中的临床应用，涵盖诊断、预测和预后建模多个方面	研究方法存在异质性，外部验证率低（仅12%），缺乏标准化	综合当前影像组学在垂体腺瘤中的临床应用	垂体腺瘤患者	医学影像分析	垂体腺瘤	MRI影像组学分析	支持向量机、随机森林、逻辑回归、深度学习	医学影像	超过9350名患者，来自49项研究
284	2025-10-01	A Dual-Segmentation Framework for the Automatic Detection and Size Estimation of Shrimp 2025-Sep-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185830 PMID:41013067	研究论文	提出一种基于双重分割的深度学习框架，用于虾类的自动检测和尺寸估计	结合实例分割和增强语义分割模型的双重分割框架，能有效预测虾体中心线以实现精确尺寸测量	NA	开发自动化的虾类尺寸测量方法以替代传统人工测量	养殖虾类	计算机视觉	NA	深度学习，图像处理	RTMDet-m实例分割模型，自定义语义分割模型	图像	NA
285	2025-10-01	MultivariateSystem Identification of Differential Drive Robot: Comparison Between State-Space and LSTM-Based Models 2025-Sep-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185821 PMID:41013058	研究论文	比较状态空间模型和LSTM网络在差速驱动机器人系统辨识中的性能表现	首次对传统状态空间模型和深度学习方法在机器人系统辨识中进行直接对比分析	仅使用五分钟导航序列的实验数据，样本规模有限	评估不同建模方法在机器人系统辨识中的性能差异	差速驱动机器人	机器学习	NA	系统辨识	状态空间模型, LSTM	传感器数据	五分钟导航序列的实验数据
286	2025-10-01	Linking a Deep Learning Model for Concussion Classification with Reorganization of Large-Scale Brain Networks in Female Youth 2025-Sep-17, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090986 PMID:41007230	研究论文	本研究开发了一种基于LSTM深度学习模型的脑震荡分类方法，并探索了女性青少年脑震荡后大规模脑网络的重组模式	首次将深度学习模型与脑网络重组分析相结合，直接从原始静息态EEG数据中实现脑震荡分类，同时揭示脑震荡患者的有效连接模式变化	样本量有限，需要更大数据集来优化模型特异性，未充分考虑激素周期变化和症状亚组差异的影响	开发可靠的脑震荡早期诊断工具并探索脑震荡后的神经机制变化	15-24岁女性青少年，包括脑震荡患者和健康对照组	医学人工智能	脑震荡/轻度创伤性脑损伤	静息态脑电图，信息流率分析，有效连接分析	LSTM循环神经网络	脑电图信号	未明确具体样本数量，但指出需要更大数据集
287	2025-10-01	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Treatment of Brain Gliomas 2025-Sep-17, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13092285 PMID:41007844	综述	本文综述人工智能在脑胶质瘤诊断和治疗中的应用现状与前景	系统阐述AI通过深度学习驱动的影像组学和影像基因组学在胶质瘤检测、分子特征预测及个性化治疗决策中的创新应用	数据异质性、算法透明度问题和监管挑战限制了AI在神经肿瘤学的临床应用	探索人工智能技术在脑胶质瘤诊疗领域的应用潜力与发展方向	脑胶质瘤患者	数字病理	脑胶质瘤	深度学习驱动的影像组学和影像基因组学	深度学习算法	影像数据、组织病理数据和临床数据	NA
288	2025-10-01	Evaluating Deep Learning-Based Commercial Software for Detecting Ischemic Lesions on DWI in Stroke Patients 2025-Sep-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182357 PMID:41008729	研究论文	评估商业AI软件在脑卒中患者DWI图像中检测缺血性病灶的诊断性能	首次对已获CE认证的商业AI软件进行真实世界性能评估，并分析病灶特征与检测敏感性的关系	在识别较小、较不明显的病灶方面存在局限性，且为回顾性研究设计	评估商业AI软件在DWI图像中检测缺血性病灶的诊断性能	235例确诊缺血性脑卒中患者	数字病理	心血管疾病	扩散加权成像(DWI)	深度学习	医学影像	235例缺血性脑卒中患者
289	2025-10-01	Pain Level Classification from Speech Using GRU-Mixer Architecture with Log-Mel Spectrogram Features 2025-Sep-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182362 PMID:41008735	研究论文	提出一种基于GRU-Mixer架构的轻量级深度学习模型，用于从语音信号中自动识别疼痛等级	首次在TAME Pain数据集上应用深度学习分类方法，提出结合双向GRU和自适应平均池化时序混合机制的GRU-Mixer架构	NA	开发非侵入式实时疼痛评估系统，特别适用于自我报告能力有限的人群	语音信号中的疼痛表达特征	自然语言处理	疼痛评估	Log-Mel频谱图特征提取，深度学习分类	GRU-Mixer（双向GRU与自适应平均池化结合）	音频信号	TAME Pain数据集（具体样本数量未提及）
290	2025-10-01	Tumour-Infiltrating Lymphocytes, Tumour Cell Density, and Response to Neoadjuvant Short-Course Radiotherapy in Rectal Cancer: A Translational Sub-Study from the MRC CR07 Clinical Trial 2025-Sep-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183040 PMID:41008883	研究论文	本研究评估了肿瘤细胞密度和肿瘤浸润淋巴细胞密度在预测直肠癌患者对新辅助短程放疗反应中的预后和预测价值	首次在大型临床试验中系统评估TCD和TIL密度对直肠癌放疗反应的预测价值，并发现TCD在不同治疗组中呈现相反的生存关联	TIL密度未能显示预测价值，仅表现出预期的预后关联；样本量在部分分析中有限	探索直肠癌患者对新辅助短程放疗反应的生物标志物	直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	深度学习细胞检测、手动点计数法、生存分析	深度学习	病理图像	253份治疗前活检组织和569份切除标本（来自MRC CR07临床试验），其中102份活检和匹配切除标本用于TIL分析
291	2025-10-01	Advances in Nondestructive Technologies for External Eggshell Quality Evaluation 2025-Sep-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185796 PMID:41013034	综述	系统总结用于蛋壳外部质量无损检测的最新技术进展	重点介绍了深度学习和传感器融合技术在微裂纹检测（准确率高达99.4%）和蛋壳强度预测方面的优越性能	存在噪声干扰、信号变异性和工业部署可扩展性等挑战	推进禽蛋产品供应链中的无损质量控制技术	禽蛋蛋壳	机器视觉	NA	声学共振、超声成像、太赫兹光谱、机器视觉、电特性传感	深度学习	传感器数据、图像	NA
292	2025-10-01	An Explainable Deep Learning-Based Predictive Maintenance Solution for Air Compressor Condition Monitoring 2025-Sep-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185797 PMID:41013035	研究论文	提出一种基于可解释深度学习的空气压缩机预测性维护解决方案，用于状态监测和故障预测	结合混合深度神经网络与支持向量机进行状态分类，并集成三种模型无关的可解释AI方法增强决策透明度	NA	开发空气压缩机的预测性维护解决方案，提高设备可靠性和运行效率	空气压缩机的排气阀、轴承、水泵和散热器	机器学习	NA	预测性维护(PdM)、可解释AI(XAI)	混合深度神经网络(DNN)、支持向量机(SVM)、SHAP、LIME、PDP	传感器数据	在三种设备(NVIDIA T4 GPU、Raspberry Pi 4 Model B、NVIDIA Jetson Nano)上进行训练和验证
293	2025-10-01	A Study on IoT Device Authentication Using Artificial Intelligence 2025-Sep-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185809 PMID:41013047	综述	本文探讨了人工智能算法在物联网设备认证机制中的应用研究	系统分析了深度学习算法、卷积神经网络和强化学习在设备认证中的优势，并提出了未来研究方向	NA	提升物联网设备认证机制的准确性和效率	物联网设备及其行为数据	机器学习	NA	人工智能算法	深度学习算法、卷积神经网络(CNN)、强化学习	设备行为数据	NA
294	2025-10-01	Artificial Intelligence-Based Arterial Input Function for the Quantitative Assessment of Myocardial Blood Flow and Perfusion Reserve in Cardiac Magnetic Resonance: A Validation Study 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182341 PMID:41008713	研究论文	本研究验证了一种基于人工智能的动脉输入函数深度学习模型在心脏磁共振中定量评估心肌血流量和灌注储备的性能	开发了基于1-D U-Net的AI-AIF模型，能够从标准灌注图像预测未饱和的动脉输入函数，并扩展应用于静息灌注和心肌灌注储备计算	AI-AIF模型在静息MBF和MPR评估中表现较差，需要进一步训练以提高准确性	验证人工智能动脉输入函数模型在心肌血流量定量评估中的有效性	31名患有或有血管性认知障碍风险的患者	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像，深度学习	1-D U-Net	医学影像	31名患者完成完整的负荷和静息灌注数据集
295	2025-10-01	Data Leakage in Deep Learning for Alzheimer's Disease Diagnosis: A Scoping Review of Methodological Rigor and Performance Inflation 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182348 PMID:41008719	综述	对阿尔茨海默病深度学习诊断研究中数据泄露问题的方法学严谨性和性能膨胀进行范围综述	开发了新颖的三级风险分层框架评估数据泄露潜力，并系统性地分析了验证实践、可解释性方法和性能指标	仅纳入44项符合条件的研究，可能无法代表所有相关研究	调查方法学缺陷（特别是数据泄露）是否系统性夸大阿尔茨海默病深度学习诊断模型的性能指标	使用深度学习进行阿尔茨海默病诊断的研究文献	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	医学数据	44项研究（从2368条记录中筛选）
296	2025-10-01	Evaluation of Apical Closure in Panoramic Radiographs Using Vision Transformer Architectures ViT-Based Apical Closure Classification 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182350 PMID:41008722	研究论文	评估基于视觉变换器(ViT)的深度学习模型在全景X光片中根尖闭合分类的性能，并与传统卷积神经网络(CNN)架构进行比较	首次将ViT架构应用于牙科X光片的根尖闭合分类，并证明其性能优于传统CNN模型	研究为回顾性单中心研究，需要多中心和多模态数据来提高泛化能力	评估ViT模型在牙科X光片根尖闭合分类中的诊断准确性	全景X光片(OPGs)中的根尖闭合状态	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	ViT, CNN, SVM, RF, XGBoost, LR, KNN, NB, DT, MLP	X光图像	未明确提及具体样本数量
297	2025-10-01	Augmented Decisions: AI-Enhanced Accuracy in Glaucoma Diagnosis and Treatment 2025-Sep-16, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186519 PMID:41010723	综述	本文综述了人工智能和增强智能在青光眼诊疗中的应用进展与挑战	整合多模态数据的基线网络可预测青光眼手术需求，序列感知模型能提前1.7年检测视野恶化，智能手机分诊在社区诊所实现高灵敏度	存在算法偏见、工作流整合困难、需遵守新兴法规（如欧盟AI法案和FDA GMLP），仍需人工监督	评估AI/AuI技术在青光眼诊疗中的准确性和临床应用价值	青光眼患者	数字病理	青光眼	深度学习、大语言模型	深度学习系统、序列感知模型、多模态网络	眼底照片、OCT图像、视野数据、临床数据	超过150篇同行评审研究
298	2025-10-01	The Role of Artificial Intelligence in Herpesvirus Detection, Transmission, and Predictive Modeling: With a Special Focus on Marek's Disease Virus 2025-Sep-16, Pathogens (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/pathogens14090937 PMID:41011837	综述	探讨人工智能在疱疹病毒检测、传播建模和预测分析中的应用，特别关注马立克氏病病毒	系统评估AI技术在疱疹病毒研究中的创新应用，包括改进诊断方法、建立传播动力学模型和开发预测工具	未提及具体研究限制，但讨论了伦理考量和实施挑战	探索人工智能在疱疹病毒感染理解和管理中的潜在作用	疱疹病毒（包括HSV、EBV、CMV和MDV）	自然语言处理	疱疹病毒感染	机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	NA	NA	NA
299	2025-10-01	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融合模型用于人类活动识别	通过级联TCN和BiGRU构建分层特征提取架构，引入残差连接增强梯度传播稳定性，并采用自适应加权注意力机制优化特征表示	NA	解决多尺度时间特征提取和增强多源数据噪声鲁棒性的挑战	人类活动识别	机器学习	NA	深度学习	TCN-BiGRU-Attention融合模型	传感器数据	WISDM、USC-HAD和PAMAP2三个公开数据集，以及真实场景采集的数据集
300	2025-10-01	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	系统介绍基于深度学习的单图像超分辨率方法，提出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	提出方法导向的分类框架，从多维度系统梳理深度学习在SISR领域的发展	指出当前SISR研究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	单图像超分辨率方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA