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
4481	2025-10-06	An efficient deep learning approach with frequency and channel optimization for underwater acoustic target recognition 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12452-2 PMID:40717158	研究论文	提出一种针对水下声学目标识别的高效深度学习方法FCResNet5	通过频率优化和通道优化技术，专注于关键频段并采用频率通道化增强频谱表示	未明确说明具体的数据集规模和实际部署环境限制	解决船舶辐射噪声识别中的环境噪声和宽频段信号处理问题	船舶辐射噪声信号	机器学习	NA	深度学习	CNN	声学信号	NA	NA	FCResNet5, ResNet	准确率	NA
4482	2025-10-06	Harnessing deep learning to optimize induction chemotherapy choices in nasopharyngeal carcinoma 2025-Jul-28, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111047 PMID:40738344	研究论文	本研究开发基于深度学习的模型，用于预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应并指导个性化治疗方案选择	首次将放射组学和图卷积网络结合，构建能够预测不同诱导化疗方案（TPF和GP）疗效的深度学习模型	样本量相对有限（1438例患者），仅来自两个医疗中心	开发深度学习模型预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应，指导个性化治疗方案选择	局部晚期鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	磁共振成像	GCN	图像	1438例局部晚期鼻咽癌患者（训练集969例，内部验证243例，测试集226例）	NA	图卷积网络	AUC	NA
4483	2025-10-06	Application and challenges of artificial intelligence in predicting perioperative complications of colorectal cancer 2025-Jul-27, World journal of gastrointestinal surgery IF:1.8Q2 DOI:10.4240/wjgs.v17.i7.106340 PMID:40740901	综述	探讨人工智能在预测结直肠癌围手术期并发症中的应用与挑战	系统回顾了机器学习和深度学习在结直肠癌手术并发症预测中的新兴应用	面临数据质量、模型泛化能力、临床数据复杂性以及伦理监管等挑战	改善结直肠癌手术风险分层和临床决策	结直肠癌手术患者	机器学习	结直肠癌	机器学习，深度学习	NA	电子健康记录，医学影像，术前标志物	NA	NA	NA	NA	NA
4484	2025-10-06	Integrating molecular generation and fingerprints transferring for single-molecule theranostics targeting endoplasmic reticulum stress 2025-Jul-26, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.07.042 PMID:40721023	研究论文	提出一种结合分子生成和指纹转移的AI驱动双靶向策略，设计能精确靶向内质网应激的多功能诊疗分子	开发了基于机器学习的分子指纹转移方法和基于深度学习的3D分子生成模型PM-1，实现被动靶向和主动靶向的有机结合	NA	设计能精确靶向Grp78生物标志物的多功能诊疗分子，实现内质网应激的同步成像和调控	内质网应激相关疾病，特别是肿瘤	机器学习, 深度学习	肿瘤	分子指纹转移, 3D分子生成, 动态模拟, 定量计算	机器学习, 深度学习	分子结构数据, 荧光成像数据	NA	NA	PM-1	Pearson相关系数, IC50	NA
4485	2025-10-06	Accelerating cardiac radial-MRI: Fully polar based technique using compressed sensing and deep learning 2025-Jul-26, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103732 PMID:40749276	研究论文	开发基于全极坐标傅里叶变换的压缩感知和深度学习算法，用于加速心脏径向磁共振成像	使用极坐标傅里叶变换直接重建图像，消除频率插值误差，并通过变量分裂方案简化深度学习框架的数据一致性计算	优先关注小感兴趣区域的重建质量而非全图像质量	开发更优质的心脏径向磁共振快速成像方法	心脏磁共振图像	医学影像	心血管疾病	径向磁共振成像	深度学习	医学图像	NA	NA	NA	SSIM, 放射学评估分数	NA
4486	2025-10-06	Edge learning applications in the prediction and classification of combined hepatocellular-cholangiocarcinoma: A comprehensive narrative review 2025-Jul-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i7.107246 PMID:40741203	综述	本文全面评述了边缘学习在预测和分类混合型肝细胞-胆管癌中的应用	首次系统探讨边缘学习技术在cHCC-CCA诊断中的临床应用潜力	叙述性综述缺乏原始数据分析和定量评估	研究边缘学习在cHCC-CCA预测和分类中的应用价值	混合型肝细胞-胆管癌(cHCC-CCA)	数字病理学	肝癌	边缘学习, 深度学习	深度学习模型	组织病理学图像, 放射学影像	NA	NA	NA	NA	本地设备部署
4487	2025-10-06	Research and Implementation of Travel Aids for Blind and Visually Impaired People 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144518 PMID:40732644	研究论文	提出一种基于深度学习的实时旅行辅助系统，帮助盲人和视障人士解决出行中的感知、导航和安全问题	开发了轻量级目标检测与分割算法，包含多尺度注意力特征提取骨干网络、融合Mamba架构的双流融合模块和自适应上下文感知检测/分割头	这是正在进行的工作，需要与盲人和视障参与者进行全面的现场试验来充分验证其有效性	开发实时旅行辅助系统，提升盲人和视障人士的出行安全性和自主性	盲人和视障人士	计算机视觉	视力障碍	深度学习	CNN	深度图像	NA	PyTorch, TensorFlow	多尺度注意力网络, Mamba架构, 双流融合模块	实时性能, 计算效率	NVIDIA Jetson Nano控制器, Intel D435i深度相机
4488	2025-10-06	SAM2-DFBCNet: A Camouflaged Object Detection Network Based on the Heira Architecture of SAM2 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144509 PMID:40732639	研究论文	提出基于SAM2 Hiera架构的伪装目标检测网络SAM2-DFBCNet，通过三个关键模块提升复杂场景下的分割性能	首次将SAM2 Hiera架构应用于伪装目标检测，并设计了三个创新模块：CACEM增强上下文感知、CSFIB实现多尺度特征动态融合、DBRM优化边界定位精度	未提及模型计算复杂度与推理速度的具体分析，也未讨论在极端伪装场景下的性能表现	解决伪装目标检测中因低对比度、复杂纹理和模糊边界导致的准确分割难题	高度融入背景的伪装目标	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	三个公开数据集（CAMO、COD10K、NC4K）	NA	SAM2 Hiera, 双向卷积GRU	Sα, Fβ, Eϕ, MAE	NA
4489	2025-10-06	Wearable Sensors-Based Intelligent Sensing and Application of Animal Behaviors: A Comprehensive Review 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144515 PMID:40732643	综述	本文全面评述了基于可穿戴传感器的动物行为智能感知技术及其在精准畜牧业中的应用	系统梳理了接触式传感技术在动物行为监测中的独特优势，并指出微型机器学习（Tiny ML）作为未来解决计算需求和复杂环境适应性的创新方向	当前技术在高频数据采集下表现良好，但在降低采集率时难以维持高保真识别性能，特别是集成多行为识别场景	探讨可穿戴传感器在动物行为监测中的技术特点、数据处理方法和实际应用挑战	畜牧业中的动物行为监测	机器学习	NA	加速度计、压力传感器等嵌入式传感器技术	传统机器学习,深度学习	传感器时序数据	NA	NA	NA	识别性能	微型机器学习（Tiny ML）
4490	2025-10-06	Deep learning-based localization and lesion detection in capsule endoscopy for patients with suspected small-bowel bleeding 2025-Jul-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i27.106819 PMID:40741104	研究论文	开发基于深度学习的AI模型，用于胶囊内镜中小肠定位和病变检测	首个同时实现小肠定位和多种异常检测的AI模型	样本量相对有限，需要更大规模的外部验证	开发自动区分小肠与胃结肠并诊断小肠异常的AI模型	疑似小肠出血患者的胶囊内镜图像	计算机视觉	胃肠道出血	胶囊内镜	深度学习	图像	87005张器官定位图像（胃11925张，小肠33781张，结肠41299张）和28405张异常检测图像（糜烂/溃疡1337张，血管发育不良126张，出血494张，正常26448张）	NA	NA	AUC, 准确率	NA
4491	2025-10-06	Hybrid Deep-Geometric Approach for Efficient Consistency Assessment of Stereo Images 2025-Jul-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144507 PMID:40732635	研究论文	提出一种混合深度-几何方法HGC-Net，用于评估立体图像对的几何一致性	将经典极线几何与深度学习组件相结合，生成可解释的一致性评分，能检测从严重到细微的几何失真	未在真实世界复杂场景中进行广泛验证，主要依赖合成失真数据进行评估	开发高效的立体图像几何一致性评估方法	立体图像对	计算机视觉	NA	立体视觉，几何一致性评估	深度学习混合模型	立体图像	Middlebury 2014立体数据集及其合成失真变体	NA	HGC-Net	检测率，几何误差敏感度，实时帧率	实时处理能力（1080p输入下12.5 fps），嵌入式立体系统
4492	2025-10-06	Spatial-Channel Multiscale Transformer Network for Hyperspectral Unmixing 2025-Jul-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144493 PMID:40732622	研究论文	提出一种新颖的空间-通道多尺度Transformer网络用于高光谱解混	首次提出统一机制联合探索空间和通道依赖关系，设计多尺度多头自注意力模块平衡精度与效率	仅在三个真实高光谱数据集和一个合成数据集上验证，未在更复杂场景测试	解决高光谱解混中空间和光谱通道的多尺度上下文表示问题	高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	Transformer, CNN	高光谱图像	三个真实数据集(Samson, Jasper, Apex)和一个合成数据集	PyTorch, TensorFlow	Spatial-Channel Multiscale Transformer Network (SCMT-Net), 包含CFP模块, SMT模块, CMT模块, MMSA模块, E-FFN模块	丰度估计精度, 端元提取精度	NA
4493	2025-10-06	Extraction of Clinically Relevant Temporal Gait Parameters from IMU Sensors Mimicking the Use of Smartphones 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144470 PMID:40732598	研究论文	本研究通过模拟智能手机使用的IMU传感器数据提取临床相关步态参数	使用单个IMU传感器在自然位置（手持、裤子口袋、夹克口袋）采集数据，结合CNN-LSTM混合模型实现步态参数提取	双支撑时间预测误差较高（>20%），部分步态参数存在中等变异性	开发可在真实环境中使用的远程步态监测方法	52名参与者在三种步行速度下的步态数据	机器学习	步态障碍	惯性测量单元（IMU）传感技术	CNN, LSTM	IMU传感器数据	52名参与者	NA	CNN-LSTM混合架构	预测误差百分比, 相关性分析	NA
4494	2025-10-06	Hierarchical Sensing Framework for Polymer Degradation Monitoring: A Physics-Constrained Reinforcement Learning Framework for Programmable Material Discovery 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144479 PMID:40732607	研究论文	提出一种用于聚合物降解监测的分层感知框架，结合物理约束强化学习实现可编程材料发现	融合图同构网络的光谱特征与基于Transformer的时间降解模式的双通道感知架构；确保符合热力学原理的物理约束策略网络；通过实验反馈学习自适应加权方案的分层信号处理系统	实验验证仅限于847种新型聚合物，需要进一步扩大样本规模验证通用性	开发智能感知框架以表征和预测聚合物降解动力学，实现可编程材料发现	聚合物材料及其降解过程	材料科学, 机器学习	NA	光谱分析, 原位表征, 加速老化研究	强化学习, 图神经网络, Transformer	分子感知数据, 光谱数据, 时间序列数据	847种新型聚合物	PyTorch, TensorFlow	Graph Isomorphism Networks, Transformer	合成成功率(73.2%), 有效性(94.7%), 多样性(0.82 Tanimoto距离)	GPU加速计算
4495	2025-10-06	Leakage Detection in Subway Tunnels Using 3D Point Cloud Data: Integrating Intensity and Geometric Features with XGBoost Classifier 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144475 PMID:40732605	研究论文	提出一种基于XGBoost分类器的地铁隧道渗漏检测方法，通过融合强度特征和几何特征实现三维点云数据中的渗漏区域识别	首次将强度特征与基于k邻域的几何特征相结合，并采用RANSAC算法过滤隧道设施噪声，通过多尺度优化确定最佳邻域尺度	方法性能依赖于点云数据质量，在噪声极端严重的环境中可能效果受限	解决移动激光扫描获取的隧道点云中渗漏检测的挑战	地铁隧道点云数据中的渗漏区域	计算机视觉	NA	移动激光扫描	XGBoost	三维点云数据	四个异质数据集	NA	NA	F分数	NA
4496	2025-10-06	Automated Discrimination of Appearance Quality Grade of Mushroom (Stropharia rugoso-annulata) Using Computer Vision-Based Air-Blown System 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144482 PMID:40732610	研究论文	开发基于计算机视觉的自动气流分选系统用于蘑菇外观质量等级分类	提出结合YOLOv8-seg分割算法和OpenCV后处理的SegGrade算法，并集成自动气流分选系统	系统最终平均分选准确率为80.66%，仍有提升空间	实现蘑菇外观质量等级的自动化分选	皱环球盖菇（Stropharia rugoso-annulata）	计算机视觉	NA	计算机视觉	深度学习	图像	150个随机选取的蘑菇	YOLOv8, OpenCV	YOLOv8-seg	准确率	NA
4497	2025-10-06	Review of Acoustic Emission Detection Technology for Valve Internal Leakage: Mechanisms, Methods, Challenges, and Application Prospects 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144487 PMID:40732615	综述	系统综述基于声发射技术的阀门内漏检测机理、信号处理方法、当前挑战及应用前景	首次系统整合声发射阀门内漏检测的理论基础与最新进展，提出多模态传感器融合、轻量化深度学习等未来研究方向	未涉及具体实验数据验证，主要基于文献分析	为阀门内漏声发射检测技术的工程应用和理论发展提供系统参考	工业流体控制系统中的阀门内漏现象	无损检测	NA	声发射检测技术	智能算法	声发射信号	NA	NA	轻量化深度学习模型	NA	NA
4498	2025-10-06	Single-Sensor Impact Source Localization Method for Anisotropic Glass Fiber Composite Wind Turbine Blades 2025-Jul-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144466 PMID:40732595	研究论文	提出一种基于深度学习的单传感器冲击源定位方法，用于各向异性玻璃纤维复合材料风力涡轮机叶片	将冲击源定位问题转化为分类任务，无需传统算法所需的各向异性补偿和校正，仅需单个传感器即可实现定位	NA	风力涡轮机叶片结构健康监测中的冲击源精确定位	玻璃纤维复合材料风力涡轮机叶片	结构健康监测	NA	深度学习	NA	传感器信号数据	NA	深度学习框架	NA	定位准确率	NA
4499	2025-10-06	Deep Neural Network-Based Design of Planar Coils for Proximity Sensing Applications 2025-Jul-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144429 PMID:40732560	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的平面线圈设计方法，能够根据目标磁场图生成相应的线圈几何结构	首次将深度学习技术应用于平面线圈的逆向设计，能够根据期望的磁场特性自动生成合适的线圈几何结构	NA	开发一种高效准确的平面线圈设计方法，用于满足特定磁场分布需求	平面线圈的几何结构设计	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	磁场图数据	NA	NA	深度神经网络	准确度, 效率	NA
4500	2025-10-06	Detecting Malicious Anomalies in Heavy-Duty Vehicular Networks Using Long Short-Term Memory Models 2025-Jul-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144430 PMID:40732561	研究论文	本研究利用长短期记忆模型检测重型商用车J1939协议网络中的恶意异常流量	首次将LSTM模型应用于J1939协议层的异常检测，并与基于CAN总线的检测系统进行性能对比	使用模拟攻击数据进行实验，未在真实攻击场景中验证	开发针对重型车辆网络J1939协议的恶意异常检测系统	重型商用车的J1939协议网络流量	机器学习	NA	深度学习	LSTM	网络协议数据序列	NA	NA	长短期记忆网络	NA	NA