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
301	2025-10-01	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	提出一种融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，解决跨领域泛化问题	首次将大语言模型应用于轴承故障诊断，设计了结构化表示方法将振动时序数据转换为可解释文本序列，并提出基于低秩自适应(LoRA-Prompt)的知识引导提示调优策略	NA	开发具有跨领域泛化能力的轴承故障诊断方法	轴承故障诊断	故障诊断	NA	大语言模型(LLM)、低秩自适应(LoRA-Prompt)	LLM	振动时序数据	来自工业、航空航天和能源领域的11个公共数据集
302	2025-10-01	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	系统回顾可穿戴脑电图设备中伪迹检测和伪迹类别识别技术的研究现状	首次系统梳理可穿戴EEG特有的伪迹特征（干电极、有限头皮覆盖、受试者移动性），并提供按伪迹类型验证的处理流程映射和公共数据集调查	仅少数研究明确处理可穿戴EEG的特殊性，大多数流程未分离检测与去除阶段对性能指标的影响，辅助传感器利用不足	评估可穿戴脑电图设备中伪迹检测和伪迹类别识别的方法	58项符合PRISMA指南的研究	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	深度学习	脑电图信号	58项研究
303	2025-10-01	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	提出全自动端到端视频分析方法，引入自定义7点运动评分系统，通过分析脊柱曲率、头部位置和腿部间距等多特征实现跛行检测	NA	开发自动化方法替代传统人工观察的奶牛跛行检测	832头不同程度跛行的奶牛	计算机视觉	奶牛跛行	深度学习、机器学习、专家系统	深度学习	视频	832头奶牛
304	2025-10-01	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	介绍Passable智能交通灯系统，该系统通过深度学习和计算机视觉实时监测交通状况，检测道路事件并动态调整信号时序	集成事件检测、车辆警报和自适应信号控制的智能交通系统原型	尚未在真实车辆通信技术和多协调交叉路口进行测试	优化交通流、增强道路安全和改善驾驶体验	城市交通系统和交通信号控制	计算机视觉	NA	深度学习、计算机视觉、无线通信	深度学习模型	图像	NA
305	2025-10-01	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，用于同时实现胶质瘤的解剖结构分割和分子标志物分类	开发了跨模态注意力融合模块和混合Transformer-CNN编码器，首次在单一模型中整合空间解剖分析和基因标记预测	NA	开发能够同时处理胶质瘤解剖分割和分子生物标志物预测的集成化深度学习方案	胶质瘤患者的多模态MRI影像数据和基因组标记	数字病理	胶质瘤	多模态MRI成像、基因组分析	混合Transformer-CNN、多任务深度学习	医学影像	BraTS 2024数据集和TCGA/EGD联合数据集
306	2025-10-01	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	结合自适应栖息地划分策略，实现患者特异性亚区分割和生存预测，提供可解释性可视化	NA	开发准确且可泛化的胶质母细胞瘤总生存期预测模型	经组织学确认的WHO IV级胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	多参数MRI	CNN	医学影像	1084名来自四个中心的患者（UPENN-GBM、UCSF-PDGM、LUMIERE和TCGA-GBM）
307	2025-10-01	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	提出一种用于保护野生动物的目标检测算法YOLO-WildASM，在复杂自然环境中实现高效野生动物识别	在YOLOv8架构基础上引入三个关键改进：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	仅针对10种保护野生动物物种进行验证，尚未测试在其他物种或更复杂环境下的性能	开发适用于复杂自然环境中野生动物检测的深度学习算法	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种保护野生动物的8000多张图像
308	2025-10-01	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模型	提出结合CNN分类和U-Net分割的两阶段深度学习流程，在非心电门控CT上实现高精度主动脉分割	仅使用500例非心电门控胸部CT扫描进行训练和验证	开发自动检测升主动脉扩张的深度学习模型以提高诊断效率	升主动脉扩张患者的非心电门控胸部CT扫描	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN + U-Net	CT图像	500例非心电门控胸部CT扫描，包含超过50,000个切片
309	2025-10-01	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模型用于肺和结肠癌检测	首次将ViT的自注意力机制与可变形卷积相结合，能同时学习整体上下文信息和细粒度局部空间细节	数据集规模有限，模型可解释性有待提升	提高基于医学图像的癌症检测和分类性能	肺和结肠癌组织病理学图像	计算机视觉	肺癌、结肠癌	深度学习	ViT-DCNN（Vision Transformer + Deformable CNN）	图像	来自肺和结肠癌组织病理学图像数据集的五类图像数据，按80%训练、10%验证、10%测试划分
310	2025-10-01	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	系统综述	系统评估人工智能和数字工具在肝胆胰外科手术路径中的应用现状和效果	首次系统性地总结了AI和数字工具在肝胆胰外科手术全路径（从术前到术中）的应用证据	大多数研究为回顾性、单中心或可行性设计，外部验证有限	评估人工智能和数字技术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和手术过程	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	多种AI模型	医学影像和手术视频	38项符合纳入标准的研究
311	2025-10-01	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	采用RWKV架构实现线性计算复杂度，设计新型IMU编码器与并行编码策略提升特征提取能力	NA	解决视觉惯性里程计中时序建模和计算效率的关键挑战	自主导航和机器人技术	计算机视觉	NA	深度学习	RWKV	图像和惯性测量数据	公开共享数据集
312	2025-10-01	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机制论文进行修正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
313	2025-10-01	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融合技术，将锥形束计算机断层扫描与面部扫描数据整合以提升正畸诊断精度	结合深度学习模型与迭代最近点算法，解决不同时间采集数据的配准难题，实现高精度初始对齐	结果为初步可行性研究，尚未证实临床准确性，需进一步验证	提升医学影像诊断准确性和治疗规划效率，特别是在美容手术和正畸领域	锥形束计算机断层扫描数据和面部扫描数据	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描(CBCT)、面部扫描、迭代最近点(ICP)算法	深度学习模型	3D图像数据、面部网格数据	NA
314	2025-10-01	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在肝癌诊疗全流程中的最新应用，并首次综合讨论其临床转化面临的伦理、监管和实际障碍	大多数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，阻碍临床整合	评估人工智能在肝癌管理中的转化潜力并分析临床应用的障碍	肝癌患者诊疗相关数据（影像、临床、病理、分子数据）	数字病理	肝癌	机器学习、深度学习、影像组学	AI模型（具体类型未明确说明）	影像数据、临床数据、病理数据、分子数据	NA
315	2025-10-01	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与杂波不变学习框架	集成尺度自适应卷积的特征提取模块、解耦目标-背景模糊性的特征融合模块以及优化精度-效率平衡的检测头模块	NA	解决SAR图像中小型船舶检测面临的弱目标散射特征、复杂海杂波干扰和计算效率低下的问题	合成孔径雷达图像中的船舶目标	计算机视觉	NA	深度学习	无锚框检测框架	SAR图像	使用HRSID和SSDD两个高杂波SAR数据集进行验证
316	2025-10-01	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	提出基于变分模态分解和深度学习的动车组电机轴承振动信号异常检测方法	结合自适应VMD参数选择与混合深度学习模型（CNN-BiLSTM-ResNet），通过OC-SVM建立正常状态决策边界，实现从未知异常状态的早期检测	使用非实时地面监测系统数据，未明确说明样本数据的时间跨度和采集条件	解决高速动车组电机轴承振动信号的异常检测问题	CR400AF动车组电机轴承振动信号	机器学习	NA	变分模态分解(VMD)、功率谱密度分析、深度学习	CNN、BiLSTM、ResNet、OC-SVM混合模型	振动信号数据	CR400AF动车组电机轴承实际运行数据（具体数量未明确）
317	2025-10-01	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	提出一种创新的深度学习方法，通过惯性传感器数据预测标记点位置，使传统光学运动捕捉方法能够用于估计关节运动学	使用带有自定义生物力学损失函数的自编码器网络，首次实现从IMU数据直接预测标记点位置，并通过动态时间规整技术提高关节角度计算精度	研究仅针对步行运动和在矢状面的关节角度，未涉及其他运动形式或平面	弥合惯性传感器与光学运动捕捉系统之间的方法学差距	18名参与者在跑步机上行走时的运动数据	机器学习	NA	惯性测量单元(IMU)、光学运动捕捉(OMC)、动态时间规整(DTW)	自编码器网络	运动传感器数据、标记点位置数据	18名参与者，使用7个IMU传感器和反光标记点
318	2025-10-01	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对次优CT肺动脉造影中肺栓塞诊断的图像质量和诊断性能影响	首次在次优CTPA中应用深度学习碘对比度增强算法，并确定130 HU肺动脉衰减阈值	回顾性研究，样本量有限(103例)	提高次优CT肺动脉造影中肺栓塞的诊断准确性	次优CT肺动脉造影图像	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	103例次优CTPA病例(2020年5月至2025年3月)
319	2025-10-01	Automated Brain Tumor MRI Segmentation Using ARU-Net with Residual-Attention Modules 2025-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182326 PMID:41008698	研究论文	提出一种集成残差连接和注意力模块的ARU-Net深度学习架构，用于脑肿瘤MRI图像的自动分割	在U-Net基础上融合残差连接、自适应通道注意力(ACA)和维度空间三重注意力(DTA)模块，能更有效提取多尺度特征	NA	开发能够精确分割异质性脑肿瘤区域的鲁棒自动化方法	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	深度学习	ARU-Net（基于U-Net的改进架构）	MRI图像	BTMRII数据集
320	2025-10-01	Automated Computer-Assisted Diagnosis of Pleural Effusion in Chest X-Rays via Deep Learning 2025-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182322 PMID:41008694	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化胸片胸腔积液检测系统	结合图像裁剪、图像增强和EfficientNet-B0模型，显著提升检测准确率达21.30%	NA	开发自动化胸腔积液辅助诊断系统以减少医生工作负担	胸片图像中的胸腔积液病变	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	EfficientNet-B0	图像	NA