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
4481	2025-04-15	Edge_MVSFormer: Edge-Aware Multi-View Stereo Plant Reconstruction Based on Transformer Networks 2025-Mar-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072177 PMID:40218688	research paper	提出了一种基于Transformer网络的边缘感知多视角立体植物重建方法Edge_MVSFormer，以提高植物叶片边缘重建的准确性	在TransMVSNet基础上集成边缘检测算法和边缘感知损失函数，显著提升边缘区域重建精度	仅针对10种模型植物进行测试，泛化能力有待验证	提升多视角立体视觉在植物精细结构重建中的准确性	植物叶片边缘结构	computer vision	NA	multi-view stereo (MVS)	Transformer (Edge_MVSFormer, TransMVSNet)	RGB图像	10种模型植物的私有数据
4482	2025-04-15	Real-Time American Sign Language Interpretation Using Deep Learning and Keypoint Tracking 2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072138 PMID:40218651	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的实时美国手语(ASL)翻译系统，旨在提高聋哑及听力障碍人群的可及性和包容性	整合YOLOv11手势识别模型与MediaPipe精确手部跟踪技术，实时识别ASL字母表，并解决手势歧义、环境变化和计算效率等挑战	未明确提及系统对复杂句子或连续手语表达的识别能力	开发AI驱动的辅助技术以消除聋哑及听力障碍人群的沟通障碍	美国手语(ASL)字母表	计算机视觉	NA	深度学习、关键点跟踪	YOLOv11	视频	未明确说明具体样本量
4483	2025-04-15	Deep Learning-Based River Flow Forecasting with MLPs: Comparative Exploratory Analysis Applied to the Tejo and the Mondego Rivers 2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072154 PMID:40218665	研究论文	本文提出了一种基于多层感知机（MLP）模型的河流流量预测服务，并在葡萄牙的Tejo和Mondego两条受水坝控制的河流上进行了演示	使用MLP模型作为远程服务，提供未来3天的精确河流流量预测，结合现代数据驱动方法和传统水文气象数据	仅在葡萄牙的Tejo和Mondego两条河流上进行了演示，可能在其他河流上的适用性有待验证	创建和改进AI模型，以提供精确和及时的河流流量预测，增强水资源管理和决策	葡萄牙的Tejo和Mondego两条河流	机器学习	NA	NA	MLP	水文数据	葡萄牙国家水资源信息系统（SNIRH）提供的Tejo和Mondego流域的综合水文数据
4484	2025-04-15	Dual-Ascent-Inspired Transformer for Compressed Sensing 2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072157 PMID:40218669	research paper	提出了一种名为Dual-Ascent-Inspired Transformer (DAT)的新型架构，用于图像压缩感知，能够在不同压缩比下保持稳定性能	DAT架构结合了对偶上升法的数学特性，设计了创新的非对称原始-对偶空间，并通过参数共享优化了Cross Attention模块	论文未明确提及具体局限性	解决深度学习压缩感知模型在特定压缩比下预训练导致的灵活性不足问题	图像压缩感知	computer vision	NA	压缩感知	Transformer	image	NA
4485	2025-04-15	DMC-LIBSAS: A Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Analysis System with Double-Multi Convolutional Neural Network for Accurate Traceability of Chinese Medicinal Materials 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072104 PMID:40218616	研究论文	本文提出了一种结合激光诱导击穿光谱(LIBS)和深度学习的双多卷积神经网络LIBS分析系统(DMC-LIBSAS)，用于中药材的溯源	提出了双多卷积神经网络(DMCNN)用于LIBS光谱分析，实现了输入数据到输出结果的直接映射，并通过1D-Grad-CAM方法展示了DMCNN提取特征峰的能力	未提及具体的中药材种类和样本数量细节	开发一种准确的中药材溯源技术	中药材	机器学习	NA	激光诱导击穿光谱(LIBS)	双多卷积神经网络(DMCNN)	光谱数据	NA
4486	2025-04-15	MicrocrackAttentionNext: Advancing Microcrack Detection in Wave Field Analysis Using Deep Neural Networks Through Feature Visualization 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072107 PMID:40218619	research paper	该研究提出了一种非对称编码器-解码器网络，结合自适应特征重用块，用于通过波场分析进行微裂纹检测	引入了自适应特征重用块和特征空间可视化技术（MDA算法）来优化微裂纹检测	数据集存在极端类别不平衡（裂纹像素仅占总像素的5%），且时空维度较大	提高微裂纹检测的准确性，解决类别不平衡问题	波场与受损区域相互作用产生的高维时空裂纹数据	computer vision	NA	manifold discovery and analysis (MDA)算法	asymmetric encoder-decoder network	spatio-temporal crack data	NA
4487	2025-04-15	Enhancing Historical Aerial Photographs: A New Approach Based on Non-Reference Metric and Photo Interpretation Elements 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072126 PMID:40218638	research paper	本研究提出了一种基于非参考图像质量度量和照片解译元素的新方法，用于增强历史航拍照片	采用分层数据集结构和基于BRISQUE指标的图像拼接方法，分别训练不同类别的图像以提高超分辨率效果	未明确说明模型参数数量不足对性能的具体影响程度	提升历史航拍照片的图像质量	灰度历史航拍照片	computer vision	NA	超分辨率技术(SR)	基础SR模型	图像	包含裸地/林业区域(主类)、居民区(次类)和农田区域(三类)的分层数据集
4488	2025-04-15	Design and Development of a Public AI Referee Assistance System Based on Harmony OS Platform 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072127 PMID:40218639	研究论文	本文设计并开发了一个基于Harmony OS平台的公共AI裁判辅助系统，用于羽毛球比赛中的争议判罚	利用计算机视觉技术和深度学习算法，开发了一个小规模的AI裁判辅助系统，解决了传统Hawkeye系统硬件投资高和专业性强的问题	系统规模较小，可能在大规模比赛中应用受限	开发一个低成本、高效的AI裁判辅助系统，提升羽毛球比赛的公平性和学生参与体育活动的积极性	羽毛球比赛中的争议判罚	计算机视觉	NA	深度学习、计算机视觉	YOLOV5、MediaPipe	视频	未明确提及样本数量
4489	2025-04-15	A Deep Learning Approach for Distant Infrasound Signals Classification 2025-Mar-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072058 PMID:40218571	研究论文	提出了一种基于深度学习的方法，用于远距离次声信号的分类	结合了先进的信号处理技术、信号增强算法和深度学习架构，利用次声信号的时空特性进行分类	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在限制	提高远距离次声信号分类的准确率	化学爆炸和地震次声信号	信号处理	NA	信号增强算法、深度学习	深度学习架构（未具体说明）	次声信号	未提及具体样本数量
4490	2025-04-15	A Hybrid Deep Learning and Improved SVM Framework for Real-Time Railroad Construction Personnel Detection with Multi-Scale Feature Optimization 2025-Mar-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072061 PMID:40218575	research paper	提出一种基于改进支持向量机（ISVM）的铁路工人检测方法，结合多尺度特征优化和图像预处理技术，以提高检测效率和准确性	结合非局部均值降噪和直方图均衡化预处理技术优化图像质量，并采用Inception v3提取多尺度特征，结合PCA降维，最终使用改进的SVM分类算法进行人员检测	未明确提及具体样本量或复杂环境下的泛化能力	提高铁路施工现场人员安全监控的实时性和准确性	铁路施工现场的工作人员	computer vision	NA	非局部均值降噪、直方图均衡化、PCA、数据增强（随机翻转和旋转）、K折交叉验证	ISVM（改进支持向量机）、Inception v3	image	未明确提及具体样本量
4491	2025-04-15	Reinforcement Q-Learning-Based Adaptive Encryption Model for Cyberthreat Mitigation in Wireless Sensor Networks 2025-Mar-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072056 PMID:40218569	研究论文	提出了一种基于强化学习的自适应加密框架，用于无线传感器网络中的网络安全威胁缓解	结合深度学习的异常检测系统和动态Q学习，提出了一种混合策略推导算法，以平衡加密复杂度和计算开销	实验评估仅在模拟的无线传感器网络环境中进行，未涉及真实网络部署	开发一种自适应加密机制，以优化无线传感器网络中的能源效率和安全性	无线传感器网络（WSNs）	机器学习	NA	强化学习（Q-learning和double Q-learning）	深度学习	网络数据	模拟的无线传感器网络环境
4492	2025-04-15	Deep Reinforcement Learning-Enabled Computation Offloading: A Novel Framework to Energy Optimization and Security-Aware in Vehicular Edge-Cloud Computing Networks 2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072039 PMID:40218550	研究论文	提出了一种基于深度强化学习的计算卸载框架，用于优化车载边缘-云计算网络中的能源使用和安全性	结合动态负载均衡算法、无人机部署、AES加密机制和上下文感知边缘缓存策略，提出了一种创新的深度强化学习框架	未提及具体实施的硬件要求或实际部署中可能遇到的技术障碍	优化车载边缘-云计算网络中的能源消耗并确保数据安全	车载边缘-云计算网络	机器学习	NA	深度强化学习、AES加密、动态负载均衡	深度强化学习模型	网络参数数据（如RSU计算负载、信道容量、延迟等）	未提及具体样本量，但涉及大规模车载网络
4493	2025-04-15	Wavelet-Based Topological Loss for Low-Light Image Denoising 2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072047 PMID:40218560	research paper	提出了一种基于小波和拓扑不变量的新型去噪损失函数，用于低光图像去噪	结合图像小波域提取的纹理信息和拓扑不变量，提出了一种新的去噪损失函数	性能依赖于训练数据的质量和多样性，且假设AWGN噪声模型在真实场景中可能不成立	解决真实噪声导致的图像退化问题，提升低光图像去噪性能	低光环境下的噪声图像	computer vision	NA	小波变换	CNN	image	BVI-Lowlight数据集（具体数量未提及）
4494	2025-04-15	Integrating Color and Contour Analysis with Deep Learning for Robust Fire and Smoke Detection 2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072044 PMID:40218557	research paper	该研究提出了一种结合颜色和轮廓分析与深度学习的串联卷积神经网络模型，用于可靠且准确的火灾和烟雾检测	该模型结合了深度学习和混合预处理方法，如基于轮廓的算法和颜色特征分析，提高了火灾和烟雾检测的准确性和鲁棒性	预处理增加了少量计算开销	提高火灾和烟雾检测的准确性和鲁棒性，以维护城市、工业和户外环境的安全	火灾和烟雾	computer vision	NA	CNN, 基于轮廓的算法, 颜色特征分析	concatenated CNN	image	D-Fire数据集，包含多种场景，如动态环境和变化的光照条件
4495	2025-04-15	Advances in Deep Learning for Semantic Segmentation of Low-Contrast Images: A Systematic Review of Methods, Challenges, and Future Directions 2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072043 PMID:40218556	系统综述	本文系统综述了深度学习在低对比度图像语义分割中的方法、挑战和未来方向	重点介绍了注意力机制、多尺度特征提取和结合CNN与ViT的混合架构，这些创新点扩大了有效感受野、改进了特征表示并优化了信息流	包括缺乏多样化的注释LCI数据集和基于transformer模型的高计算需求	提高低对比度场景下的分割准确性，解决如模糊边界和相似像素强度区域等关键挑战	低对比度图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, ViT	图像	评估了25个模型在基准数据集上的性能
4496	2025-04-15	Reasoning-Driven Food Energy Estimation via Multimodal Large Language Models 2025-Mar-24, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu17071128 PMID:40218886	research paper	本文提出了一种基于多模态大语言模型（MLLMs）的图像食物能量估计方法，通过微调和体积感知推理提高估计准确性	利用MLLMs的广泛知识和类人推理能力，结合体积感知和细粒度估计提示，改进了食物能量估计的准确性	MLLMs在识别食物大小方面存在局限性，这是评估能量含量的关键因素	提高图像食物能量估计的准确性，支持用户友好的食物追踪应用	图像食物能量估计	computer vision	NA	多模态大语言模型（MLLMs）	MLLMs	image	Nutrition5k数据集
4497	2025-04-15	Color-Coded Compressive Spectral Imager Based on Focus Transformer Network 2025-Mar-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072006 PMID:40218519	research paper	提出了一种基于焦点变换网络的低成本彩色编码压缩光谱成像方法，旨在降低系统复杂性并提高高光谱图像重建性能	结合彩色编码孔径和RGB探测器实现更高的空间光谱调制自由度，并开发了名为F-MST的深度学习网络以提高重建效率和准确性	未提及具体局限性	降低压缩光谱成像系统的复杂性并提高高光谱图像重建性能	高光谱图像	computer vision	NA	压缩光谱成像	Focus-based Mask-guided Spectral-wise Transformer (F-MST)	image	NA
4498	2025-04-15	Land Cover Classification Model Using Multispectral Satellite Images Based on a Deep Learning Synergistic Semantic Segmentation Network 2025-Mar-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25071988 PMID:40218501	研究论文	提出了一种基于深度学习的协同语义分割网络，用于多光谱卫星图像的土地覆盖分类	结合Deeplab v3+网络和基于聚类的后处理方案，提出了一种混合协同语义分割方法，显著提高了分类精度	需要复杂的硬件支持和较长的训练时间	提高多光谱卫星图像中土地覆盖分类的准确性和效率	多光谱卫星图像中的土地覆盖类型，包括牧场、其他建筑区、水体、城市区、草地、森林、农田等	计算机视觉	NA	深度学习、卷积神经网络(CNN)、K-medoids聚类	Deeplab v3+	多光谱卫星图像	意大利加尔达湖(Lago di Garda)地区的卫星图像
4499	2025-04-15	Building a Gender-Bias-Resistant Super Corpus as a Deep Learning Baseline for Speech Emotion Recognition 2025-Mar-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25071991 PMID:40218503	研究论文	该研究通过构建一个抗性别偏见的超级语料库，为语音情感识别（SER）任务建立了新的深度学习基线	创建了一个新的超级语料库，用于减少性别偏见并提高模型的泛化能力和准确性，同时展示了数据增强方法在消除偏见方面的有效性	未详细说明超级语料库的具体构成和规模，以及数据增强方法的具体实现细节	提高语音情感识别系统的鲁棒性，减少性别偏见，并建立新的性能基线	语音情感识别系统及其在性别偏见和泛化能力方面的表现	自然语言处理	NA	深度学习，数据增强	深度学习架构（未具体说明）	语音数据	来自多个现有数据库的样本集合（未具体说明数量）
4500	2025-04-15	Asset Administration Shell Tool Comparison: A Case Study with Real Digital Twins Used in Petrochemical Industry 2025-Mar-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25071978 PMID:40218491	研究论文	本研究比较了四种用于实现资产管理外壳（AAS）的工具和技术，以支持建模者和实施者的工具选择决策	首次在石化行业的真实数字孪生案例中比较了四种AAS工具的性能	研究仅比较了四种工具，未涵盖所有可用工具	支持AAS建模者和实施者的工具和技术选择决策	四种AAS工具（AASX server, Eclipse BaSyx, FAST service, NOVAAS）	工业4.0	NA	数字孪生技术	NA	传感器数据	石化行业设施中的真实资产数字孪生