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
401	2025-11-02	Pixel-Attention W-Shaped Network for Joint Lesion Segmentation and Diabetic Retinopathy Severity Staging 2025-Oct-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202619 PMID:41153291	研究论文	提出一种用于联合病变分割和糖尿病视网膜病变严重程度分级的像素注意力W形网络框架	集成病变先验交叉注意力模块的W形编码器-解码器架构，可在单次临床可解释过程中同时完成病变分割和疾病分级	NA	开发能够同时进行病变分割和疾病严重程度分级的深度学习框架	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	DDR数据集、预处理的Messidor + EyePACS数据集，以及APTOS-2019用于外部评估	NA	W形编码器-解码器架构	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, Dice系数	适合远程医疗和移动部署的高效计算资源
402	2025-11-02	An Intelligent Joint Identification Method and Calculation of Joint Attitudes in Underground Mines Based on Smartphone Image Acquisition 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206410 PMID:41157464	研究论文	提出一种基于智能手机图像采集和深度学习的矿山节理智能识别与产状计算方法	将ResNet残差模块和CBAM注意力机制集成到U-Net架构中形成RC-Unet模型，结合PCP三点定位算法实现节理产状快速计算	仅适用于相对简单的地下环境，复杂地质条件下的适用性有待验证	开发高效、客观的矿山节理识别与产状计算方法	矿山岩石节理	计算机视觉	NA	智能手机图像采集，CLAHE图像增强	深度学习，语义分割	图像	NA	OpenCV	U-Net, ResNet, CBAM	NA	NA
403	2025-11-02	FlashLightNet: An End-to-End Deep Learning Framework for Real-Time Detection and Classification of Static and Flashing Traffic Light States 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206423 PMID:41157474	研究论文	提出一种名为FlashLightNet的端到端深度学习框架，用于实时检测和分类静态及闪烁交通灯状态	集成YOLOv10n、ResNet-18和LSTM网络，首次实现对交通灯闪烁模式的实时检测与分类	使用自定义数据集，未在公开基准数据集上进行验证	开发能够可靠识别交通灯状态（包括闪烁模式）的实时检测系统	交通灯状态（红灯、绿灯、黄灯、闪烁红灯、闪烁黄灯）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频序列	包含真实交通路口视频和模拟数据集的自定义数据集	NA	YOLOv10n, ResNet-18, LSTM	mAP, F1-score	NA
404	2025-11-02	Deep Learning and Geometric Modeling for 3D Reconstruction of Subsurface Utilities from GPR Data 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206414 PMID:41157476	研究论文	提出一种基于深度学习的混合方法，从GPR B扫描数据实现地下管线的3D重建	使用真实世界数据（避免合成增强）、直接顶点检测（超越边界框分析）和几何3D重建流程的混合模型	NA	开发更实用和可扩展的地下管线测绘解决方案	地下线性管线设施	计算机视觉	NA	探地雷达	CNN	GPR B扫描图像	NA	NA	YOLOv8, YOLOv11, Mask R-CNN	F1-score, RMSE	NA
405	2025-11-02	Edge-Based Autonomous Fire and Smoke Detection Using MobileNetV2 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206419 PMID:41157478	研究论文	提出一种基于轻量级MobileNetV2的自主边缘森林火灾和烟雾检测系统	将轻量级MobileNetV2网络优化部署于资源受限的边缘设备，实现无需云连接的自主实时检测	在树莓派5设备上处理速度约为1.3 FPS，实时性仍有提升空间	开发适用于偏远林区的实时自主火灾烟雾检测系统	森林火灾和烟雾图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	包含火灾、烟雾和非火灾图像的平衡数据集	NA	MobileNetV2	准确率	树莓派5边缘设备
406	2025-11-02	Bolt Anchorage Defect Identification Based on Ultrasonic Guided Wave and Deep Learning 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206431 PMID:41157485	研究论文	本研究结合超声导波时频谱和门控注意力残差网络，用于锚杆锚固缺陷识别	提出门控注意力残差网络(GA-ResNet)，通过门控机制平衡空间注意力和通道注意力	仅在四种锚固模型上进行实验，未提及实际工程应用的泛化能力	解决复杂现场环境中导波信号缺陷特征提取困难的问题，实现锚杆锚固缺陷类型的准确识别	岩土工程结构中的锚杆锚固系统	机器学习和信号处理	NA	超声导波无损检测	GA-ResNet（门控注意力残差网络）	超声导波时频谱	四种锚固模型	NA	GA-ResNet（基于残差网络架构）	缺陷类型识别准确率	NA
407	2025-11-02	Adaptive Exposure Optimization for Underwater Optical Camera Communication via Multimodal Feature Learning and Real-to-Sim Channel Emulation 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206436 PMID:41157490	研究论文	提出一种结合多模态特征学习和实景-仿真信道仿真的自适应曝光优化方法，用于提升水下光学相机通信性能	提出Real-to-Sim-to-Deployment框架，结合物理校准仿真平台和混合CNN-MLP模型，实现环境感知的多模态学习	未明确说明模型在极端水下环境下的泛化能力及计算资源需求	优化水下光学相机通信系统的曝光时间和ISO灵敏度参数，提升通信可靠性	自主水下航行器（AUVs）的水下光学相机通信系统	计算机视觉	NA	光学相机通信，物理校准仿真	CNN, MLP	光学图像，环境状态数据，相机配置参数	NA	NA	Hybrid CNN-MLP Model (HCMM)	RMSE, SNR增益	嵌入式硬件
408	2025-10-30	CrowdAttention: An Attention Based Framework to Classify Crowdsourced Data in Medical Scenarios 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206435 PMID:41157488	研究论文	提出一种基于注意力机制的端到端深度学习框架，用于医疗场景中众包数据的分类	使用交叉注意力机制联合建模分类任务和标注者可靠性，为每个标注者的标签分配实例相关的可靠性分数	未在论文摘要中明确说明	解决医疗领域众包数据标注中的标签噪声问题	众包标注的医疗数据	机器学习	NA	深度学习	注意力机制	标注数据	合成数据集和真实世界数据集	NA	交叉注意力机制	准确率, 鲁棒性	NA
409	2025-11-02	Icing Detection of Wind Turbine Blades Based on an Improved PP-YOLOE Detection Network 2025-Oct-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206438 PMID:41157492	研究论文	基于改进PP-YOLOE网络的风力涡轮机叶片结冰检测方法研究	嵌入坐标注意力机制和空洞空间金字塔池化以增强特征表示，并创新性地应用粒子群优化算法实现超参数自动调优	NA	开发精确快速的风力涡轮机叶片结冰状态检测方法以保障风机安全经济运行	风力涡轮机叶片结冰状态	计算机视觉	NA	风洞实验室数据采集	CNN	图像	NA	PP-YOLOE	PP-YOLOE, 坐标注意力机制, 空洞空间金字塔池化	平均精度	NA
410	2025-11-02	Automated detection of large vessel occlusion using deep learning: a pivotal multicenter study and reader performance study 2025-Oct-16, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-022254 PMID:39304193	研究论文	评估深度学习AI软件在CT血管造影中自动检测大血管闭塞的独立效能及其对早期职业医师诊断准确性的提升	首次通过多中心研究验证AI软件在大血管闭塞检测中的独立效能，并量化其对早期职业医师诊断能力的提升效果	研究时间范围有限（2021年1月至2023年9月），样本量相对有限（595例患者）	评估AI软件在大血管闭塞检测中的诊断效能及其对临床医师的辅助价值	595例缺血性卒中患者，其中275例（46.2%）确诊为大血管闭塞	医学影像分析	缺血性卒中	CT血管造影（CTA）	深度学习	医学影像	595例缺血性卒中患者（平均年龄68.5±13.4岁，56%男性）	NA	NA	AUROC, 敏感度, 特异度	NA
411	2025-11-02	Artificial Intelligence-Aided Tooth Detection and Segmentation on Pediatric Panoramic Radiographs in Mixed Dentition Using a Transfer Learning Approach 2025-Oct-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202615 PMID:41153287	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于在混合牙列期儿童全景X光片上自动检测和分割牙齿	采用创新的混合预标注策略，利用从650张公开成人X光片迁移学习的方法，结合专家手动精修	研究样本量相对有限（250张全景X光片），且主要针对6-13岁儿童混合牙列期	开发自动化牙齿检测和分割的深度学习模型，辅助混合牙列期牙齿发育异常的早期诊断	6-13岁儿童混合牙列期的乳牙和恒牙	计算机视觉	牙齿发育异常	全景X光摄影	YOLOv11	X光图像	250张儿童全景X光片，额外使用650张成人X光片进行迁移学习	NA	基于YOLOv11的定制化模型	平均精度均值(mAP), F1分数, 精确率, 召回率	NA
412	2025-11-02	Artificial Intelligence in the Management of Infectious Diseases in Older Adults: Diagnostic, Prognostic, and Therapeutic Applications 2025-Oct-16, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13102525 PMID:41153807	综述	本文综述了人工智能在老年人感染性疾病管理中的诊断、预后和治疗应用	系统总结了AI在老年感染性疾病管理中的多领域应用，特别关注了衰弱和功能状态整合的预后算法	训练数据中衰弱老年人代表性不足，缺乏老年医学环境中的真实世界验证，模型可解释性不足	探讨人工智能在老年人感染性疾病管理中的应用现状和前景	65岁及以上老年人的感染性疾病	自然语言处理	老年疾病	机器学习，深度学习，自然语言处理	机器学习，深度学习，自然语言处理	医疗数据	NA	NA	NA	AUC	NA
413	2025-11-02	Computer Vision-Based Deep Learning Modeling for Salmon Part Segmentation and Defect Identification 2025-Oct-16, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14203529 PMID:41154065	研究论文	提出基于两阶段融合网络的机器视觉检测方法，用于三文鱼部位分割和表面缺陷识别	改进U-Net模型引入CBAM注意力机制增强纹理特征提取能力，设计两阶段融合架构结合YOLOv5小目标检测层实现快速缺陷定位	NA	实现三文鱼部位精确分割和表面缺陷高效识别	三文鱼鱼体图像	计算机视觉	NA	机器视觉	U-Net, YOLOv5	图像	NA	NA	U-Net, YOLOv5	mAP, mIoU, fps	NA
414	2025-11-02	Data Augmentation-Enhanced Myocardial Infarction Classification and Localization Using a ResNet-Transformer Cascaded Network 2025-Oct-16, Biology DOI:10.3390/biology14101425 PMID:41154828	研究论文	提出一种结合ResNet和Transformer的级联网络，通过数据增强技术提升心肌梗死的分类和定位准确率	首次将S变换时频特征提取与ResNet-Transformer级联网络结合，并应用去噪扩散概率模型解决数据不平衡问题	未提及模型在不同人群中的泛化能力验证	提高心肌梗死的自动诊断准确率和可解释性	心电图信号	数字病理	心血管疾病	S变换, 去噪扩散概率模型	CNN, Transformer	心电图时频信号	NA	NA	ResNet, Transformer	准确率	NA
415	2025-11-02	SEPoolConvNeXt: A Deep Learning Framework for Automated Classification of Neonatal Brain Development Using T1- and T2-Weighted MRI 2025-Oct-16, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14207299 PMID:41156170	研究论文	提出SEPoolConvNeXt深度学习框架用于新生儿脑发育的自动分类	整合残差连接、分组卷积和通道注意力机制，针对新生儿脑发育特点设计的专用架构	在11-12个月年龄段因类内变异性性能略有下降，T2男性数据集后期性能稍低	新生儿脑发育自动分类与评估	新生儿脑部T1和T2加权MRI图像	计算机视觉	新生儿脑发育	T1加权MRI, T2加权MRI	CNN	医学图像	29,516张图像，分为T1男性、T1女性、T2男性、T2女性四个亚组，每个亚组包含14个年龄类别	NA	SEPoolConvNeXt	准确率, F1分数	NA
416	2025-11-02	Secondary Prevention of AFAIS: Deploying Traditional Regression, Machine Learning, and Deep Learning Models to Validate and Update CHA2DS2-VASc for 90-Day Recurrence 2025-Oct-16, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14207327 PMID:41156197	研究论文	本研究通过传统回归、机器学习和深度学习模型验证并更新CHA2DS2-VASc评分，以改善房颤相关急性缺血性卒中患者90天复发风险的预测	首次针对房颤相关卒中患者的复发风险专门验证和更新CHA2DS2-VASc评分，并采用迁移学习技术利用非房颤卒中患者数据	依赖回顾性临床试验档案数据，可能存在数据报告质量不均的问题	开发和验证改进的临床预测规则，用于房颤相关急性缺血性卒中患者的90天复发风险预测	房颤相关急性缺血性卒中患者和非房颤急性缺血性卒中患者	机器学习	心血管疾病	临床预测规则验证	逻辑回归,XGBoost,多层感知机	临床数据	房颤相关卒中患者2763例，非房颤卒中患者7809例	NA	多层感知机	AUC,校准曲线,F1分数	NA
417	2025-11-02	Hybrid Diagnostic Framework for Interpretable Bearing Fault Classification Using CNN and Dual-Stage Feature Selection 2025-Oct-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206386 PMID:41157440	研究论文	提出一种结合CNN迁移学习和可解释监督分类的混合诊断框架，用于轴承故障分类	采用双阶段特征选择方法（ANOVA+PFI）优化预训练VGG19网络提取的深度特征，并利用SHAP提供预测解释	仅在CWRU轴承数据集上进行验证，未在其他工业场景测试	开发同时具备高预测精度和模型透明度的轴承故障诊断方法	旋转机械中的轴承故障	机器学习	NA	振动信号分析	CNN, 监督分类	振动信号数据	CWRU轴承数据集	NA	VGG19	分类准确率	NA
418	2025-11-02	Multi-Scale Frequency-Aware Transformer for Pipeline Leak Detection Using Acoustic Signals 2025-Oct-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206390 PMID:41157449	研究论文	提出一种多尺度频率感知Transformer架构，用于基于声学信号的管道泄漏检测	集成频率域先验知识的神经网络架构设计，包含频率感知嵌入层、多头频率注意力机制、自适应噪声过滤模块和多尺度特征聚合机制	NA	解决管道泄漏声学信号检测中时频域特征利用不足、噪声环境适应性差和频率域先验知识利用不充分的问题	管道泄漏声学信号	机器学习	NA	声学信号测量	Transformer	声学信号	NA	NA	Multi-Scale Frequency-Aware Transformer (MSFAT)	准确率, F1分数	NA
419	2025-11-02	Automated Implant Placement Pathway from Dental Panoramic Radiographs Using Deep Learning for Preliminary Clinical Assistance 2025-Oct-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202598 PMID:41153269	研究论文	提出一种基于深度学习的AI辅助检测框架，用于从牙科全景X光片中自动预测种植体植入路径	首个基于牙科全景X光片的AI辅助种植体路径预测诊断框架，结合YOLO模型和图像处理技术实现精准定位	NA	开发AI辅助系统以提高牙科种植体植入的精确度和效率	牙科全景X光片中的缺牙区域和邻近健康牙齿	计算机视觉	牙科疾病	深度学习，图像处理	YOLO	牙科全景X光图像	NA	NA	YOLOv9m, YOLOv8n-OBB	精确度，平均角度误差	NA
420	2025-11-02	Precision Through Detail: Radiomics and Windowing Techniques as Key for Detecting Dens Axis Fractures in CT Scans 2025-Oct-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202599 PMID:41153271	研究论文	本研究探讨先进窗技术和不同分类方法组合对CT图像中齿状突骨折检测准确性的影响	结合深度学习分割、窗技术和放射组学特征的混合方法，相比纯深度学习方法提升了齿状突骨折检测准确率	回顾性研究设计，样本量相对有限（366例患者）	评估和比较不同计算方法在齿状突骨折检测中的诊断性能	上颈椎CT图像中的齿状突骨折	医学影像分析	颈椎骨折	CT成像，放射组学特征提取	CNN, FNN, U-Net, 机器学习分类器	CT图像	366例患者的上颈椎CT数据集	NA	U-Net	分类准确率	NA