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	2025-09-14	Deep Learning-Based DNA Methylation Detection in Cervical Cancer Using the One-Hot Character Representation Technique 2025-Sep-07, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15172263 PMID:40941751	研究论文	本研究提出了一种基于UNet架构和独热字符编码技术的深度学习框架，用于宫颈癌DNA甲基化预测	采用创新的独热字符编码技术（单体和二聚体策略）与UNet架构结合，在DNA甲基化预测中实现了优越性能	NA	开发可靠的深度学习工具用于宫颈癌表观遗传修饰的早期检测	宫颈癌相关的五个基因启动子区域	机器学习	宫颈癌	DNA甲基化检测	UNet	DNA序列数据	5000、10000和20000个CG位点，使用100bp、200bp和300bp窗口大小
282	2025-09-14	Maize Kernel Batch Counting System Based on YOLOv8-ByteTrack 2025-Sep-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175584 PMID:40943013	研究论文	基于YOLOv8-ByteTrack的玉米籽粒实时掉落计数系统，用于食品加工自动化监测	创新性地结合YOLOv8目标检测框架与ByteTrack多目标跟踪算法，解决高速运动和遮挡导致的计数误差	NA	提升玉米籽粒掉落计数的准确性和鲁棒性，支持作物产量预测和食品加工质量监控	玉米籽粒	计算机视觉	NA	深度学习，高速摄像	CNN, YOLOv8, ByteTrack	视频	NA
283	2025-09-14	Detecting Diverse Seizure Types with Wrist-Worn Wearable Devices: A Comparison of Machine Learning Approaches 2025-Sep-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175562 PMID:40942991	研究论文	评估腕戴式可穿戴设备结合机器学习方法检测多种癫痫类型的可行性和有效性	扩展了腕戴设备检测范围，涵盖除全身强直阵挛发作外的局灶性、全身性和亚临床癫痫发作，并比较多种机器学习策略	对非运动型癫痫发作（如亚临床和意识障碍性发作）检测性能有限，假警报率较高	探索腕戴式可穿戴设备和机器学习在癫痫检测中的临床应用潜力	28名接受住院视频脑电图监测的癫痫患者	机器学习	癫痫	加速度计、血容量脉冲、皮肤电活动、皮肤温度和心率监测	XGBoost, LSTM, CNN, Transformer, ROCKET	多模态生物信号数据（时间序列）	28名患者
284	2025-09-14	5G High-Precision Positioning in GNSS-Denied Environments Using a Positional Encoding-Enhanced Deep Residual Network 2025-Sep-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175578 PMID:40943007	研究论文	提出一种基于位置编码增强的深度残差网络PE-MSRN，用于在GNSS拒止环境中实现5G高精度定位	通过位置编码机制将原始AOA数据转换为丰富空间特征并映射为2D图像，结合多尺度残差网络同时捕捉细粒度局部模式和大规模空间依赖关系	NA	解决复杂多径环境下5G高精度定位的挑战	5G信道状态信息(CSI)中的空间信息	机器学习	NA	深度学习，多源信息融合	PE-MSRN（位置编码多尺度残差网络），ResNet，CNN	5G CSI数据，AOA数据，2D图像	覆盖多种定位场景的数据集，包括室内自动驾驶和智能工厂工具追踪等模拟场景
285	2025-09-14	Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning 2025-Sep-05, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249 PMID:40915619	研究论文	本研究利用深度学习模拟显微镜凝集试验中的专家视觉评估，以提高诊断的客观性和一致性	首次将预训练的DenseNet121网络应用于凝集率估计，并通过UMAP可视化技术增强模型可解释性	仅使用内部数据集进行验证，尚未进行大规模外部验证	开发可重现的数值化输出方法，减少人为主观评估的变异性和不一致性	显微镜凝集试验图像	计算机视觉	人畜共患病（钩端螺旋体病）	深度学习	DenseNet121	图像	NA
286	2025-09-14	Prognostic Associations and Functional Implications of Angiogenesis-Related miRNA Variants in Ischemic Stroke 2025-Sep-05, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14171389 PMID:40940802	研究论文	本研究探讨血管生成相关miRNA基因多态性与缺血性卒中风险的关联及其功能意义	发现rs13137和rs4636297两个miRNA变异与卒中风险显著相关，并利用深度学习模型评估基因-基因和基因-环境交互作用	NA	识别缺血性卒中的遗传生物标志物以改善早期诊断、风险预测和治疗	缺血性卒中患者及对照人群	生物信息学	缺血性卒中	基因分型、深度学习	深度学习模型	遗传数据、临床数据	基于人群的病例对照设计（具体样本量未明确说明）
287	2025-09-14	Efficient Tissue Detection in Whole-Slide Images Using Classical and Hybrid Methods: Benchmark on TCGA Cancer Cohorts 2025-Sep-05, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17172918 PMID:40941015	研究论文	本研究在TCGA癌症队列中评估了四种全玻片图像组织检测方法的性能，包括传统方法和新型混合方法	提出了一种无需标注的Double-Pass混合方法，在CPU上实现了接近深度学习模型的精度，但处理速度显著更快	NA	比较不同组织检测方法在全玻片图像处理中的准确性和效率	3322个来自TCGA九个癌症队列的全玻片图像	数字病理学	癌症	图像处理、机器学习	Otsu阈值法、K-Means聚类、Double-Pass混合方法、UNet++	图像	3322个全玻片图像，涵盖九种癌症类型
288	2025-09-14	Deep Learning-Driven Intelligent Fluorescent Probes: Advancements in Molecular Design for Accurate Food Safety Detection 2025-Sep-05, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14173114 PMID:40941229	综述	探讨深度学习在荧光传感技术中用于智能探针设计和复杂信号分析的最新进展	整合深度学习非线性建模与模式识别能力，优化荧光探针分子设计并提升复杂食品基质中信号解析精度	未涉及具体实验验证数据，主要基于理论和方法论层面的讨论	推动食品安全检测技术发展，通过智能方法提升荧光传感的准确性与效率	荧光探针分子结构与性质、复杂荧光信号	机器学习	NA	荧光传感	深度学习（DL）	分子结构数据、光学信号数据	NA
289	2025-09-14	Real-Time Pig Weight Assessment and Carbon Footprint Monitoring Based on Computer Vision 2025-Sep-05, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15172611 PMID:40941406	研究论文	基于计算机视觉的实时猪只体重评估与碳足迹监测研究	提出轻量化深度学习模型EcoSegLite，结合ShuffleNetV2、LDConv和ACmix模块，在资源受限环境下实现高精度实时体重估计，并与生命周期评估框架整合优化饲喂策略	研究仅基于63头猪的样本数据，时间和样本规模可能存在局限性	通过优化饲喂策略减少养猪生产的碳足迹，实现碳达峰和碳中和目标	生猪生长过程	计算机视觉	NA	深度学习，生命周期评估(LCA)	EcoSegLite（基于CNN的轻量化模型）	图像	63头猪（2024年12月至2025年5月偏关农场全生命周期监测）
290	2025-09-14	Integrating Artificial Intelligence and Biotechnology to Enhance Cold Stress Resilience in Legumes 2025-Sep-05, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14172784 PMID:40941948	综述	本文综述了人工智能与生物技术整合提升豆类作物抗寒性的研究进展与应用策略	整合AI与高通量表型分析实现症状前冷害早期检测（准确率>95%），并结合多组学数据加速抗寒育种进程	多组学数据标准化不足及资源有限地区的成本限制	增强豆类作物抗寒性以应对气候变化对粮食安全的威胁	鹰嘴豆、大豆、小扁豆和豇豆等主要豆类作物	农业生物技术	NA	多组学分析、高通量表型分析、基因组选择、高光谱/热成像技术	CNN-LSTM混合深度学习模型	基因组数据、表型图像数据、环境传感器数据	基于数十万SNPs的基因组估计育种值（GEBVs）
291	2025-09-14	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	通过乘客姿态摆动参数与主观舒适度的关联分析，首次提出角速度变化是导致不适的主要因素，并构建了机器学习和深度学习两种预测模型	研究仅基于60名参与者的数据，样本规模有限，且未说明模型泛化能力验证情况	提升智能车辆的乘客舒适度评价与控制算法设计	智能车辆乘客	机器学习	NA	配对样本T检验、岭回归算法	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，在五种常见驾驶条件下进行现场测试
292	2025-09-14	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	提出一种轻量级深度学习架构，用于多导联心电图心律失常检测	整合CNN与通道注意力机制，能同时处理2导联和12导联ECG信号，结构新颖且简单	NA	准确识别和分类心电图信号中的心律失常，以支持心血管疾病的早期诊断和治疗	心电图信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN with channel attention mechanism	ECG信号	MIT-BIH和INCART心律失常数据集
293	2025-09-14	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至2025年间动态交通流预测与节能路径规划的集成方法	构建了交通预测与路径规划的集成框架，并指出异构图神经网络在多源异构数据整合中的未开发潜力	现有研究多孤立且采用单一模型，缺乏系统性的模型适应性、泛化能力及多场景融合潜力对比	解决交通拥堵导致的能源消耗和碳排放问题，通过动态交通流预测实现节能路径规划	城市交通流数据与车辆路径规划算法	机器学习	NA	统计模型、机器学习、深度学习及混合方法	LSTM、图神经网络、A*、Dijkstra	时空交通流数据	NA
294	2025-09-14	Machine Learning for Multi-Omics Characterization of Blood Cancers: A Systematic Review 2025-Sep-04, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14171385 PMID:40940796	系统综述	本文系统评估了机器学习和人工智能在血液恶性肿瘤多组学分子特征分析中的应用	首次系统评估多组学整合在血液肿瘤中的应用，并强调可解释性、性能、可重复性和伦理问题	存在验证不足、可解释性有限和标准化缺失的空白	评估AI和机器学习在血液恶性肿瘤分子特征分析中的临床应用	血液系统恶性肿瘤，包括急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病和多发性骨髓瘤	机器学习	血液癌症	多组学整合分析	支持向量机、随机森林、深度学习	多组学数据	89项符合纳入标准的研究（共筛选2847条记录）
295	2025-09-14	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	整合放射组学与AI技术，探索传统方法可能遗漏的影像和剂量学生物标志物	纳入研究均为回顾性研究，需要进一步临床验证	预测接受SBRT/SRS治疗患者的治疗效果和毒性反应	实体瘤患者，包括早期肺癌、肝肿瘤及脑转移瘤等	医学人工智能	多种癌症	人工智能、机器学习、深度学习、放射组学	AI算法模型	影像数据、临床数据、剂量学数据	29项回顾性研究（2020-2025年发表）
296	2025-09-14	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	提出一种结合随机森林和YOLOv11的混合框架，用于优化大区域水坝检测并提升数据库完整性	融合地理因素分析与深度学习检测，通过候选区域动态划分显著提高水坝识别效率和可靠性	方法在特定区域验证，未提及跨区域泛化能力或极端地理条件下的适用性	提升水坝空间数据库的完整性和动态监测能力，支持防灾应急响应	中小型水坝，特别是巴基斯坦信德省未记录的水坝	计算机视觉	NA	随机森林算法、动态阈值分割、YOLOv11目标检测	RF（随机森林）、YOLOv11	高分辨率遥感影像、OpenStreetMap水体数据	在信德省识别出16个未记录的中小型水坝
297	2025-09-14	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	提出一种基于可解释深度学习的多模态自闭症诊断框架，融合行为表型和脑成像数据	结合GAMI-Net处理行为数据实现透明嵌入，采用混合CNN-GNN提取脑特征，并通过超网络生成个性化分类权重	仅在单一数据集的分层交叉验证和保留测试集上验证，需在更大规模多中心数据上测试鲁棒性	开发可解释且个性化的多模态融合方法以改进自闭症谱系障碍的诊断准确性	自闭症谱系障碍患者的行为表型和脑结构影像数据	机器学习	自闭症谱系障碍	sMRI结构磁共振成像	GAMI-Net, CNN-GNN, Autoencoder, Hyper Network-based MLP	多模态数据（结构化行为数据和脑成像数据）	ABIDE-I数据集中的约247名受试者（20%测试集）
298	2025-09-14	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	提出直接基于深度学习模型进行垂直维度评估，绕过了传统头影测量中耗时的标志点识别步骤	样本量相对有限（1050例），且模型在不同角度指标上的准确率存在差异（65%-87.29%）	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	口腔正畸	深度学习图像分类	ResNet101, DenseNet201, EfficientNet B0, EfficientNet V2 B0, ConvNetBase, 混合模型	X光影像	1050例患者侧位头颅X光片
299	2025-09-14	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	提出一种两阶段深度集成学习框架，用于精子形态自动分类，以提高男性不育评估的准确性和可靠性	引入分层分类与结构化多阶段投票策略的集成模型，显著减少视觉相似类别间的误分类	NA	开发全自动精子形态分类系统，减少主观性并提供可靠生殖健康诊断支持	精子图像	计算机视觉	男性不育	深度学习	集成模型（NFNet-F4, ViT变体等）	图像	基于三种染色方案的18类数据集
300	2025-09-14	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射线图像的轻量级模型，用于自动检测违禁物品	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以融合多尺度特征	NA	提高X射线安检中违禁物品的自动检测准确率和效率	X射线图像中的多种违禁物品	计算机视觉	NA	深度学习	CNN，基于YOLOv4-tiny改进的轻量级模型	图像	NA