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
461	2025-08-03	Robust Low-Overlap Point Cloud Registration via Displacement-Corrected Geometric Consistency for Enhanced 3D Sensing 2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144332 PMID:40732462	研究论文	本文提出了一种名为GeoCORNet的新型几何一致性优化和校正深度学习网络，用于解决低重叠点云配准问题	GeoCORNet通过几何一致性增强模块、双向交叉注意力机制、预测位移校正策略以及重叠损失与位移损失的联合优化，显著提高了复杂场景下的配准准确性和鲁棒性	NA	提高低重叠场景下3D点云配准的准确性和鲁棒性	3D点云数据	计算机视觉	NA	深度学习	GeoCORNet（包含几何一致性增强模块和双向交叉注意力机制）	3D点云数据	NA
462	2025-08-03	Novel Deep Learning Model for Glaucoma Detection Using Fusion of Fundus and Optical Coherence Tomography Images 2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144337 PMID:40732464	research paper	本文提出了一种新颖的深度学习模型，通过融合眼底照片和光学相干断层扫描图像来检测青光眼	首次使用深度学习模型融合同一患者的眼底照片和光学相干断层扫描图像进行青光眼检测	研究使用的是私有临床数据集，可能限制了模型的泛化能力	开发一种自动检测青光眼的方法	青光眼患者和健康人的眼底照片和光学相干断层扫描图像	digital pathology	glaucoma	optical coherence tomography	CNN, ResNet	image	308眼图像（216健康眼，200青光眼）来自208名患者
463	2025-08-03	Video Segmentation of Wire + Arc Additive Manufacturing (WAAM) Using Visual Large Model 2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144346 PMID:40732474	研究论文	本研究开发了一种基于视觉大模型的线弧增材制造(WAAM)视频半自动标注工具，用于快速定量分析WAAM和焊接视频	利用计算机视觉基础模型SAM和视频对象跟踪模型XMem，开发了比传统手动标注方法快数百倍的半自动标注工具	未提及具体标注准确率或工具在不同WAAM配置下的泛化能力	开发WAAM和焊接视频的自动分割方法以实现基于视频监控的反馈控制	线弧增材制造(WAAM)和自动焊接过程中的监控视频	计算机视觉	NA	SAM(计算机视觉基础模型), XMem(视频对象跟踪模型)	视觉大模型	视频	三个案例研究(在线线位置闭环控制、液滴转移行为分析、专用深度学习分割模型数据集构建)
464	2025-08-03	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	系统综述	本文对数字金融服务中网络攻击的多维影响量化进行了系统性的文献综述	揭示了网络攻击影响量化领域缺乏标准化分类法的问题，并探讨了机器学习和深度学习技术在网络安全风险量化中的应用	研究基于有限的文献样本（44篇），可能无法涵盖该领域所有相关研究	量化数字金融服务中网络攻击的多维影响	数字金融服务组织	网络安全	NA	机器学习（ML）和深度学习（DL）	NA	文献数据	44篇精选文献（从637篇中筛选）
465	2025-08-03	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	提出了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	采用频域多传感器特征融合和轻量级1D CNN，提高了故障诊断的准确性和稳定性，同时在数据稀缺条件下表现优异	未提及在极端噪声环境下的性能表现	开发高效的轴承故障诊断方法	轴承的振动和声学信号	机器故障诊断	NA	快速傅里叶变换(FFT)	1D CNN	振动和声学信号	公开数据集上的实验验证，少样本条件下每类20个样本
466	2025-08-03	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	本文提出了一种名为LiGenCam的深度学习模型，用于从多模态LiDAR数据重建彩色相机图像，以支持自动驾驶	首次提出利用多模态LiDAR数据（包括反射率、环境光和距离信息）重建相机图像，填补了该领域的研究空白	实验仅在DurLAR数据集上进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	提高自动驾驶系统中传感器数据的冗余性和可靠性	自动驾驶车辆的多模态LiDAR数据	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	多模态LiDAR数据和图像数据	DurLAR数据集
467	2025-08-03	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	本文提出了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，以解决现有方法在特征提取中全局与局部信息依赖关系不足的问题	引入了残差交互式Transformer和交叉注意力融合模块，有效建立了全局与局部特征间的交互，提升了融合图像中纹理细节和红外热目标的对比度	未提及具体计算复杂度或实时性表现，也未讨论在极端光照条件下的适应性	提升红外与可见光图像融合的质量，使融合图像包含更丰富的纹理细节和热目标信息	红外图像与可见光图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	RoadScene、TNO和M3FD数据集（未提具体样本数）
468	2025-08-03	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利用光电容积描记信号估计心率	采用无需复杂机器学习或深度学习技术的聚合方法，有效减少运动伪影的影响	未提及方法在极端运动条件下的表现	开发一种适用于体力活动期间心率估计的通用方法	光电容积描记(PPG)信号和加速度计数据	数字病理	心血管疾病	信号处理技术	NA	PPG信号和加速度计数据	五个公开数据集，包括手腕佩戴设备和智能戒指收集的数据
469	2025-08-03	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	研究论文	本文系统研究了基于ROS的导航栈和避障机制，分析了核心模块的架构和实现原理，并比较了常见局部规划器的特点和应用适用性	总结了自主导航中的关键技术挑战，并回顾了最新进展，包括与深度学习的集成、多机器人协调和实时优化等新兴趋势	未提及具体实验验证或性能评估结果	深入研究基于ROS的自主导航技术，为自主系统的设计和开发提供理论指导和实践参考	移动机器人自主导航系统	机器人学	NA	SLAM、传感器融合、动态窗口方法(DWA)、时间弹性带(TEB)	NA	传感器数据	NA
470	2025-08-03	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	本文对自动驾驶停车系统（APS）的当前策略、挑战和未来发展方向进行了全面回顾	深入探讨了深度学习与复杂传感器融合技术的最新进展，并分析了系统集成、验证和安全等系统级问题	当前技术存在诸多挑战，如实时性能与计算成本的平衡、非确定性AI组件的验证问题，以及在多样化不可预测环境中的鲁棒部署困难	探讨自动驾驶停车系统的技术发展现状与未来研究方向	自动驾驶停车系统（APS）	自动驾驶	NA	深度学习，传感器融合	NA	NA	NA
471	2025-08-03	Circulating tumor cell detection in cancer patients using in-flow deep learning holography 2025-Jul-09, ArXiv PMID:40671945	研究论文	本文介绍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，用于癌症患者的早期检测和疾病监测	提出了一种结合微流控富集和深度学习图像分析的流式数字全息显微镜系统，提高了循环肿瘤细胞检测的敏感性和特异性	研究样本量较小（13名前列腺癌患者和8名健康对照），需要更大规模的验证	开发一种高灵敏度、高特异性的循环肿瘤细胞检测方法	循环肿瘤细胞（CTCs）	数字病理学	前列腺癌	数字全息显微镜（DHM）、微流控技术、免疫荧光分析	深度学习模型	图像	13名晚期前列腺癌患者和8名健康对照
472	2025-08-03	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	research paper	提出了一种名为DGAT的双图注意力网络，用于从转录组数据推断空间蛋白质景观	DGAT通过构建整合转录组、蛋白质组和空间信息的异构图，利用图注意力网络学习RNA-蛋白质关系，从而从仅含转录组的空间转录组数据中推断蛋白质表达	NA	从仅含转录组的空间转录组数据中推断蛋白质表达，以增强对细胞功能和微环境组织的理解	空间转录组数据和蛋白质表达数据	digital pathology	breast cancer, glioblastoma, malignant mesothelioma	spatial transcriptomics, CITE-seq	Dual-Graph Attention Network (DGAT)	mRNA profiles, protein expression data	包括公开和内部数据集，涉及扁桃体、乳腺癌、胶质母细胞瘤和恶性间皮瘤样本
473	2025-08-03	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	本研究提出了一种结合少样本学习和高光谱成像的混合技术，用于番茄真菌病害的早期检测和分类	结合了EfficientNet模型进行深度特征提取和曼哈顿距离分类的少样本学习框架，能够在数据量极少的情况下实现高精度检测	仅针对四种特定番茄真菌病害进行验证，未测试在其他作物或病害上的泛化能力	开发一种基于少样本学习和高光谱成像的植物病害早期检测方法	番茄植物的四种主要真菌病害	计算机视觉	植物病害	高光谱成像、少样本学习	EfficientNet	高光谱图像	每个类别仅使用3张训练图像
474	2025-08-03	Revisiting Centiloids using AI 2025-Jul-08, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7015694/v1 PMID:40671806	research paper	本研究提出了一种名为DeepSUVR的深度学习方法，用于校正淀粉样蛋白PET定量的Centiloid标度	通过惩罚训练中不合理的纵向轨迹，DeepSUVR提高了示踪剂之间的相关性，减少了阴性样本的变异性，并在认知关联、视觉读取的AUC以及研究间纵向一致性方面表现最佳	NA	改进淀粉样蛋白PET定量方法，以提高临床决策的一致性和检测临床干预中早期细微变化的能力	淀粉样蛋白PET扫描数据	digital pathology	geriatric disease	PET扫描	深度学习	image	训练数据来自2,098名参与者（6,762次PET扫描），验证数据来自10,543名参与者的15,806次PET扫描，涵盖10个外部数据集
475	2025-08-03	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	本研究提出了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图像和角膜生物力学特征来提高检测准确性	采用多模态框架结合CycleGAN进行数据增强，Swin Transformer进行视觉特征提取，以及KAN网络进行异构数据高效融合，显著提升了小样本场景下的预测性能	研究使用的是私人医院数据集，可能限制模型的泛化能力	开发一种准确的非接触式高眼压检测方法以辅助青光眼早期诊断	眼压(IOP)异常患者	数字病理学	青光眼	Scheimpflug成像技术	CycleGAN, Swin Transformer, KAN	图像, 临床参数	未明确提及具体样本量(私人医院数据集)
476	2025-08-03	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	本文提出了一种基于感知的H.264/AVC视频编码算法，专为低比特率和资源受限的应用设计	通过针对人类视觉系统最相关的区域，提出了一种动态量化参数调整策略，以在低比特率场景中优化资源使用并保持视觉质量	未提及算法的泛化能力或在不同硬件平台上的性能表现	优化资源受限和低比特率应用中的视频传输效率	H.264/AVC视频编码	计算机视觉	NA	Viola-Jones算法, AdaBoost	NA	视频	NA
477	2025-08-03	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	本文介绍了一种名为HybridKla的混合深度学习框架，用于预测赖氨酸乳酰化（Kla）位点	结合了八种互补的特征编码策略和深度学习技术，显著提高了Kla位点预测的准确性	尽管使用了较大的数据集，但可能仍存在数据不足的问题	开发一个更准确的Kla位点预测工具	赖氨酸乳酰化位点	生物信息学	NA	深度学习	混合深度学习框架	蛋白质序列数据	23,984个Kla位点，涉及7,297种蛋白质
478	2025-08-03	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	本研究整合了机器学习的多模态放射组学和转录组学，开发了预测食管癌放疗敏感性和预后的模型	利用SEResNet101深度学习模型结合影像和转录组数据，识别与预后相关的基因，并通过实验验证STUB1作为增强放疗敏感性的关键基因	研究依赖于特定数据库（UCSC Xena和TCGA）的数据，可能限制了模型的泛化能力	预测食管癌患者的放疗敏感性和预后，为个体化放疗计划提供依据	食管癌患者	机器学习	食管癌	RNA-seq	SEResNet101, Lasso回归, Cox分析	影像数据, 转录组数据	来自UCSC Xena和TCGA数据库的数据
479	2025-08-03	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	research paper	该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，研究了心理韧性与大脑衰老速度的关系	样本量较小（N=97），且仅针对特定的救援人员群体	探究心理韧性对大脑衰老速度的保护作用	世界贸易中心救援人员	神经科学	精神健康	结构磁共振成像（MRI）	深度学习算法（BrainStructureAges）	MRI图像	97名世界贸易中心救援人员
480	2025-08-03	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	research paper	该研究开发了一个名为DrugTar的高性能深度学习算法，通过整合ESM-2预训练蛋白质语言模型的序列嵌入和基因本体来预测药物的可成药性	结合了蛋白质序列和结构信息，利用预训练嵌入和基因本体，提高了可成药性预测的准确性和性能	未完全探讨蛋白质结构的潜力，且依赖于预训练模型和基因本体的可用性	开发一种高性能的计算方法，以改进药物靶点发现中的可成药性预测	蛋白质序列和结构	machine learning	NA	deep learning, ESM-2 pre-trained protein language model	deep learning algorithm	protein sequence and structure	NA