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
4541	2025-10-06	Quantifying the Multidimensional Impact of Cyber Attacks in Digital Financial Services: A Systematic Literature Review 2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144345 PMID:40732473	系统文献综述	对数字金融服务中网络攻击多维影响量化方法的系统文献综述	首次系统性地梳理网络攻击在物理、数字、经济、心理、声誉和社会等多维度的量化方法，并识别标准化分类法的缺失	基于有限的文献样本（44篇），且受限于数据可用性和技术威胁的快速演变	量化数字金融服务中网络攻击的多维影响	数字金融组织	机器学习	NA	机器学习，深度学习	NA	内部和外部数据源	44篇文献（从637篇中筛选）	NA	NA	NA	NA
4542	2025-10-06	MSFF-Net: Multi-Sensor Frequency-Domain Feature Fusion Network with Lightweight 1D CNN for Bearing Fault Diagnosis 2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144348 PMID:40732477	研究论文	提出一种基于频域多传感器融合的轻量级深度学习框架MSFF-Net，用于轴承故障诊断	首次将振动和声学信号在频域进行特征级融合，并采用轻量级一维卷积神经网络实现高效故障诊断	仅使用公开数据集验证，未在实际工业场景中测试	开发高效可靠的轴承故障诊断方法	轴承故障信号	机器学习	NA	快速傅里叶变换(FFT)	CNN	振动信号, 声学信号	公开数据集，少样本条件下每类20个样本	NA	1D CNN	准确率	NA
4543	2025-10-06	LiGenCam: Reconstruction of Color Camera Images from Multimodal LiDAR Data for Autonomous Driving 2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144295 PMID:40732423	研究论文	提出一种名为LiGenCam的深度学习模型，利用多模态LiDAR数据重建彩色相机图像	首次提出从多模态LiDAR数据重建相机图像的方法，填补了现有研究中反向重建的空白	NA	为自动驾驶系统提供传感器冗余方案，通过LiDAR数据重建相机图像	自动驾驶车辆的感知系统	计算机视觉	NA	多模态LiDAR数据采集（反射率、环境光、距离信息）	GAN	LiDAR点云数据，相机图像	DurLAR数据集	NA	生成对抗网络	像素级相似度，语义一致性	NA
4544	2025-10-06	Infrared and Visible Image Fusion via Residual Interactive Transformer and Cross-Attention Fusion 2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144307 PMID:40732435	研究论文	提出一种基于残差交互式Transformer和交叉注意力融合的红外与可见光图像融合网络	通过残差交互式Transformer建立全局与局部特征间的依赖关系，并设计交叉注意力融合模块	NA	解决红外与可见光图像融合中场景纹理细节不清晰和红外热目标对比度低的问题	红外图像和可见光图像	计算机视觉	NA	NA	Transformer, CNN	图像	使用RoadScene、TNO和M3FD三个数据集	NA	残差交互式Transformer, 残差密集模块, 交叉注意力融合模块	NA	NA
4545	2025-10-06	A Stability- and Aggregation-Based Method for Heart Rate Estimation Using Photoplethysmographic Signals During Physical Activity 2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144315 PMID:40732438	研究论文	提出一种基于稳定性和聚合的方法，用于在体力活动期间使用光电容积脉搏波信号估计心率	开发了一种不依赖复杂机器学习或深度学习技术的一站式解决方案，通过聚合技术跟踪心率并减少运动伪影影响	未提及具体局限性	开发一种在体力活动期间从PPG信号估计心率的实用方法	光电容积脉搏波信号和加速度计数据	信号处理	心血管疾病	信号处理技术	NA	PPG信号，加速度计数据	四个公开数据集和一个新数据集（包含来自智能戒指的PPG和加速度计数据）	NA	NA	平均绝对误差	无需大量计算资源
4546	2025-10-06	ROS-Based Navigation and Obstacle Avoidance: A Study of Architectures, Methods, and Trends 2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144306 PMID:40732433	综述	系统分析基于ROS的导航架构与避障机制，比较主流局部规划器特性并总结技术挑战与发展趋势	对ROS导航栈核心模块进行系统性架构分析，首次整合比较DWA与TEB等局部规划器的应用特性，并总结深度学习融合等新兴趋势	未涉及具体算法实现细节与性能量化对比，缺乏实际部署场景的验证数据	研究机器人自主导航系统架构与技术发展路径	ROS导航栈核心模块与避障机制	机器人学	NA	SLAM, 传感器融合, 实时感知	NA	传感器数据, 环境感知数据	NA	ROS	Dynamic Window Approach (DWA), Timed Elastic Band (TEB)	NA	NA
4547	2025-10-06	An Overview of Autonomous Parking Systems: Strategies, Challenges, and Future Directions 2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144328 PMID:40732456	综述	本文系统回顾自动驾驶泊车系统的技术策略、现存挑战与未来发展方向	深入分析感知-规划-控制全链路技术整合，揭示非确定性AI组件验证等基础性问题，强调用户信任等社会技术维度	当前技术存在实时性能与计算成本平衡难题、动态环境安全验证困难、成本制约系统能力、实际部署鲁棒性不足	探讨自动驾驶泊车系统的技术发展路径与跨维度挑战	自动驾驶泊车系统（APS）	机器视觉	NA	深度学习，传感器融合	NA	传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
4548	2025-10-06	Circulating tumor cell detection in cancer patients using in-flow deep learning holography 2025-Jul-09, ArXiv PMID:40671945	研究论文	开发了一种结合数字全息显微镜和深度学习的循环肿瘤细胞检测系统	将惯性微流控预处理与双模态成像相结合，集成全息成像和荧光传感，通过深度学习模型提供细胞形态学置信度	仅为初步研究，样本量有限（13名前列腺癌患者和8名健康对照）	提高循环肿瘤细胞检测的灵敏度和特异性	晚期前列腺癌患者和健康对照者的血液样本	数字病理	前列腺癌	数字全息显微镜，微流控富集，免疫荧光分析	深度学习模型	全息图像，荧光图像	13名前列腺癌患者，8名健康对照，健康血样和癌细胞系	NA	NA	患者水平假阳性率（1细胞/毫升）	实时执行
4549	2025-10-06	DGAT: A Dual-Graph Attention Network for Inferring Spatial Protein Landscapes from Transcriptomics 2025-Jul-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.05.662121 PMID:40672156	研究论文	提出一种双图注意力网络DGAT，从仅含转录组数据的空间转录组数据中推断空间蛋白质表达	首次构建整合转录组、蛋白质组和空间信息的异质图，通过图注意力网络学习RNA-蛋白质关系	依赖空间CITE-seq数据集进行训练，在缺乏此类数据的组织中应用受限	从仅含转录组数据的空间转录组数据中推断蛋白质空间表达景观	扁桃体、乳腺癌、胶质母细胞瘤和恶性间皮瘤组织样本	计算生物学	癌症	空间转录组学，空间CITE-seq	图注意力网络	转录组数据，蛋白质表达数据，空间位置数据	公共数据集和内部数据集，包含多种组织类型	深度学习框架	双图注意力网络，任务特定解码器	蛋白质插补准确性	NA
4550	2025-10-06	A Novel Hybrid Technique for Detecting and Classifying Hyperspectral Images of Tomato Fungal Diseases Based on Deep Feature Extraction and Manhattan Distance 2025-Jul-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144285 PMID:40732413	研究论文	提出一种基于深度特征提取和曼哈顿距离的混合技术，用于番茄真菌病害的高光谱图像检测与分类	将小样本学习与高光谱成像相结合，在极少量训练样本（每类仅3张图像）下实现早期病害检测，可在视觉症状出现前2天识别感染	仅针对四种特定番茄真菌病害进行研究，未验证对其他作物或病害类型的泛化能力	开发一种基于小样本学习的高光谱图像分析方法，实现番茄真菌病害的早期准确检测	感染四种真菌病害的番茄植株	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN	高光谱图像	接种后第1天至第7天每隔一天采集图像，每类仅使用3张训练图像	NA	EfficientNet	准确率	NA
4551	2025-10-06	Revisiting Centiloids using AI 2025-Jul-08, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7015694/v1 PMID:40671806	研究论文	本研究开发了一种名为DeepSUVR的深度学习方法，用于改进淀粉样蛋白PET定量的Centiloid标准	通过在训练过程中惩罚不合理的纵向轨迹，提出了一种新的Centiloid量化校正方法	NA	改进淀粉样蛋白PET定量标准，减少示踪剂和扫描仪之间的变异性	淀粉样蛋白PET扫描数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET成像	深度学习	医学影像	训练集：2,098名参与者（6,762次PET扫描）；验证集：10,543名参与者（15,806次PET扫描）	NA	NA	相关性、AUC、纵向一致性、效应大小	NA
4552	2025-10-06	Multimodal-Based Non-Contact High Intraocular Pressure Detection Method 2025-Jul-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144258 PMID:40732386	研究论文	提出一种基于深度学习的非接触式高眼压检测方法，通过整合Scheimpflug图像与角膜生物力学特征	首次将CycleGAN数据增强、Swin Transformer视觉特征提取和KAN网络异质数据融合相结合，在小样本场景下有效处理复杂变量关系	使用私有医院数据集，样本规模有限，需进一步验证泛化能力	开发高精度非接触式眼压检测方法以改善青光眼早期诊断	眼压升高患者，重点关注角膜生物力学特征	计算机视觉	青光眼	Scheimpflug成像，角膜生物力学测量	CycleGAN, Swin Transformer, KAN	图像，临床参数	私有医院数据集（具体数量未明确说明）	NA	CycleGAN, Swin Transformer, Kolmogorov-Arnold Network	准确率	NA
4553	2025-10-06	Perception-Based H.264/AVC Video Coding for Resource-Constrained and Low-Bit-Rate Applications 2025-Jul-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144259 PMID:40732387	研究论文	提出一种面向资源受限和低比特率应用的感知基H.264/AVC视频编码算法	通过结合人脸检测和运动强度分析的动态量化参数调整策略，在保持低计算复杂度的同时提升感知质量	未与深度学习模型进行直接对比，主要依赖传统计算机视觉方法	开发适用于带宽受限和资源受限环境的高效视频编码方法	H.264/AVC视频流	计算机视觉	NA	视频编码，人脸检测，运动分析	AdaBoost, 级联分类器	视频	NA	Viola-Jones算法	级联分类器	峰值信噪比(PSNR), 主观视觉质量	资源受限的嵌入式系统和边缘计算环境
4554	2025-10-06	HybridKla: a hybrid deep learning framework for lactylation site prediction 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf375 PMID:40736746	研究论文	开发了一个名为HybridKla的混合深度学习框架，用于预测蛋白质中的赖氨酸乳酸化位点	整合了八种互补的特征编码策略，构建了多特征混合系统，并与深度学习相结合，在Kla位点预测性能上相比现有工具提升了28.90%	未明确提及具体局限性	开发更准确的赖氨酸乳酸化位点预测工具	蛋白质中的赖氨酸乳酸化位点	生物信息学	NA	特征编码，深度学习	深度学习	蛋白质序列数据	23,984个Kla位点，涉及7,297个蛋白质	NA	混合深度学习框架	AUC	NA
4555	2025-10-06	Machine learning-based multimodal radiomics and transcriptomics models for predicting radiotherapy sensitivity and prognosis in esophageal cancer 2025-Jul, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110242 PMID:40381695	研究论文	本研究整合多模态影像组学和转录组学数据，开发预测食管癌放疗敏感性和预后的机器学习模型	首次将SEResNet101深度学习模型应用于食管癌多模态数据整合，发现STUB1通过促进SRC泛素化降解增强放疗敏感性	研究数据主要来源于公共数据库，需要进一步临床验证	预测食管癌患者放疗敏感性和预后	食管癌患者	机器学习	食管癌	放射组学，转录组学	深度学习，回归模型	影像数据，转录组数据	来自UCSC Xena和TCGA数据库的食管癌样本	NA	SEResNet101	生存概率分层准确性	NA
4556	2025-10-06	Association of Psychological Resilience With Decelerated Brain Aging in Cognitively Healthy World Trade Center Responders 2025-Jul, Biological psychiatry global open science DOI:10.1016/j.bpsgos.2025.100489 PMID:40487784	研究论文	本研究探讨了心理韧性对世界贸易中心救援人员大脑衰老速度的影响	首次在认知健康的世界贸易中心救援人员中发现心理韧性与减缓大脑衰老的关联	样本量相对较小（N=97），且仅针对特定救援人员群体	研究心理韧性是否对大脑衰老具有保护作用	世界贸易中心救援人员	神经影像学	创伤后应激障碍	结构磁共振成像	深度学习	T1加权MRI图像	97名世界贸易中心救援人员（分为三组：PTSD组32人，高韧性组34人，低暴露对照组31人）	NA	BrainStructureAges	p值，Cohen's d效应量	NA
4557	2025-10-06	DrugTar improves druggability prediction by integrating large language models and gene ontologies 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf360 PMID:40581797	研究论文	开发了一种整合大型语言模型和基因本体的深度学习算法DrugTar，用于预测药物靶点的可成药性	首次将ESM-2预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与基因本体整合，揭示了蛋白质序列比结构更具信息价值	未完全探索原始序列和蛋白质结构的潜力	开发高性能计算方法来预测药物靶点的可成药性	蛋白质靶点	机器学习	慢性复杂疾病	深度学习，高通量技术	深度学习算法	蛋白质序列，蛋白质结构，基因本体数据	NA	NA	ESM-2	AUC，精确召回曲线	NA
4558	2025-10-06	Left ventricular wall thickness heterogeneity improves cardiovascular disease diagnosis and prognosis: a UK Biobank cardiovascular magnetic resonance cohort study 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf092 PMID:40740418	研究论文	本研究通过深度学习分析心脏磁共振图像，开发了一种新的左心室壁厚度异质性生物标志物MadWT，用于改善心血管疾病的诊断和预后预测	首次提出最大节段壁厚度平均绝对偏差(MadWT)作为左心室壁厚度异质性的新型生物标志物，并在大规模队列中验证其诊断和预后价值	研究结果需要在运动员和疾病队列中进一步确认，且随访时间有限(中位5.7年)	比较MadWT与传统左心室质量指数和壁厚度指标在预测心血管疾病和区分生理性与病理性左心室肥厚方面的性能	英国生物银行中的44,930例心血管磁共振扫描数据	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振成像	深度学习	医学图像	44,930例心血管磁共振扫描	NA	NA	风险比, P值	NA
4559	2025-10-06	Deep Learning Can Accurately Predict the Prognosis of Gynecologic Smooth Muscle Tumors of Uncertain Malignant Potential: A Multicenter Pilot Study 2025-Jun-30, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104211 PMID:40602459	研究论文	本研究探索深度学习模型基于组织学切片预测妇科不确定恶性潜能平滑肌肿瘤预后的能力	首次将深度学习技术应用于STUMP肿瘤的预后预测，直接从组织学切片提取特征进行风险分层	样本量相对较小（95例STUMP），需要进一步研究通过分子标记物验证高风险组	预测妇科不确定恶性潜能平滑肌肿瘤的无进展生存期并识别高风险患者	妇科不确定恶性潜能平滑肌肿瘤患者	数字病理学	妇科肿瘤	组织学切片分析	深度学习模型	病理图像	95例STUMP（79例训练，16例外部验证），160例平滑肌瘤，58例平滑肌肉瘤	scikit-learn, R	NA	C-index, Cox回归分析, 风险比	NA
4560	2025-10-06	From Lab to Clinic: How Artificial Intelligence (AI) Is Reshaping Drug Discovery Timelines and Industry Outcomes 2025-Jun-30, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18070981 PMID:40732273	综述	本文系统评估人工智能在药物发现各阶段的应用及其对临床结果的影响	首次通过系统综述量化分析AI在药物研发各阶段的应用分布与行业合作模式	主要关注2015-2025年发表的研究，可能未涵盖早期AI应用；对复杂生物系统的处理能力仍需完善	评估AI在药物研发过程中的作用及其对临床试验效率和制药成果的贡献	2015-2025年间发表的AI药物发现研究文献	机器学习	肿瘤学	系统综述	机器学习,深度学习	文献数据	涵盖多个数据库的系统综述研究	NA	NA	应用百分比,临床阶段分布	NA