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
481	2025-10-01	An Explainable Deep Learning-Based Predictive Maintenance Solution for Air Compressor Condition Monitoring 2025-Sep-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185797 PMID:41013035	研究论文	提出一种基于可解释深度学习的空气压缩机预测性维护解决方案，用于状态监测和故障预测	结合混合深度神经网络与支持向量机进行状态分类，并集成三种模型无关的可解释AI方法增强决策透明度	NA	开发空气压缩机的预测性维护解决方案，提高设备可靠性和运行效率	空气压缩机的排气阀、轴承、水泵和散热器	机器学习	NA	预测性维护(PdM)、可解释AI(XAI)	混合深度神经网络(DNN)、支持向量机(SVM)、SHAP、LIME、PDP	传感器数据	在三种设备(NVIDIA T4 GPU、Raspberry Pi 4 Model B、NVIDIA Jetson Nano)上进行训练和验证
482	2025-10-01	A Study on IoT Device Authentication Using Artificial Intelligence 2025-Sep-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185809 PMID:41013047	综述	本文探讨了人工智能算法在物联网设备认证机制中的应用研究	系统分析了深度学习算法、卷积神经网络和强化学习在设备认证中的优势，并提出了未来研究方向	NA	提升物联网设备认证机制的准确性和效率	物联网设备及其行为数据	机器学习	NA	人工智能算法	深度学习算法、卷积神经网络(CNN)、强化学习	设备行为数据	NA
483	2025-10-01	Artificial Intelligence-Based Arterial Input Function for the Quantitative Assessment of Myocardial Blood Flow and Perfusion Reserve in Cardiac Magnetic Resonance: A Validation Study 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182341 PMID:41008713	研究论文	本研究验证了一种基于人工智能的动脉输入函数深度学习模型在心脏磁共振中定量评估心肌血流量和灌注储备的性能	开发了基于1-D U-Net的AI-AIF模型，能够从标准灌注图像预测未饱和的动脉输入函数，并扩展应用于静息灌注和心肌灌注储备计算	AI-AIF模型在静息MBF和MPR评估中表现较差，需要进一步训练以提高准确性	验证人工智能动脉输入函数模型在心肌血流量定量评估中的有效性	31名患有或有血管性认知障碍风险的患者	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像，深度学习	1-D U-Net	医学影像	31名患者完成完整的负荷和静息灌注数据集
484	2025-10-01	Data Leakage in Deep Learning for Alzheimer's Disease Diagnosis: A Scoping Review of Methodological Rigor and Performance Inflation 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182348 PMID:41008719	综述	对阿尔茨海默病深度学习诊断研究中数据泄露问题的方法学严谨性和性能膨胀进行范围综述	开发了新颖的三级风险分层框架评估数据泄露潜力，并系统性地分析了验证实践、可解释性方法和性能指标	仅纳入44项符合条件的研究，可能无法代表所有相关研究	调查方法学缺陷（特别是数据泄露）是否系统性夸大阿尔茨海默病深度学习诊断模型的性能指标	使用深度学习进行阿尔茨海默病诊断的研究文献	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	医学数据	44项研究（从2368条记录中筛选）
485	2025-10-01	Evaluation of Apical Closure in Panoramic Radiographs Using Vision Transformer Architectures ViT-Based Apical Closure Classification 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182350 PMID:41008722	研究论文	评估基于视觉变换器(ViT)的深度学习模型在全景X光片中根尖闭合分类的性能，并与传统卷积神经网络(CNN)架构进行比较	首次将ViT架构应用于牙科X光片的根尖闭合分类，并证明其性能优于传统CNN模型	研究为回顾性单中心研究，需要多中心和多模态数据来提高泛化能力	评估ViT模型在牙科X光片根尖闭合分类中的诊断准确性	全景X光片(OPGs)中的根尖闭合状态	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	ViT, CNN, SVM, RF, XGBoost, LR, KNN, NB, DT, MLP	X光图像	未明确提及具体样本数量
486	2025-10-01	Augmented Decisions: AI-Enhanced Accuracy in Glaucoma Diagnosis and Treatment 2025-Sep-16, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186519 PMID:41010723	综述	本文综述了人工智能和增强智能在青光眼诊疗中的应用进展与挑战	整合多模态数据的基线网络可预测青光眼手术需求，序列感知模型能提前1.7年检测视野恶化，智能手机分诊在社区诊所实现高灵敏度	存在算法偏见、工作流整合困难、需遵守新兴法规（如欧盟AI法案和FDA GMLP），仍需人工监督	评估AI/AuI技术在青光眼诊疗中的准确性和临床应用价值	青光眼患者	数字病理	青光眼	深度学习、大语言模型	深度学习系统、序列感知模型、多模态网络	眼底照片、OCT图像、视野数据、临床数据	超过150篇同行评审研究
487	2025-10-01	The Role of Artificial Intelligence in Herpesvirus Detection, Transmission, and Predictive Modeling: With a Special Focus on Marek's Disease Virus 2025-Sep-16, Pathogens (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/pathogens14090937 PMID:41011837	综述	探讨人工智能在疱疹病毒检测、传播建模和预测分析中的应用，特别关注马立克氏病病毒	系统评估AI技术在疱疹病毒研究中的创新应用，包括改进诊断方法、建立传播动力学模型和开发预测工具	未提及具体研究限制，但讨论了伦理考量和实施挑战	探索人工智能在疱疹病毒感染理解和管理中的潜在作用	疱疹病毒（包括HSV、EBV、CMV和MDV）	自然语言处理	疱疹病毒感染	机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	NA	NA	NA
488	2025-10-01	Human Activity Recognition via Attention-Augmented TCN-BiGRU Fusion 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185765 PMID:41013001	研究论文	提出一种基于注意力增强的TCN-BiGRU融合模型用于人类活动识别	通过级联TCN和BiGRU构建分层特征提取架构，引入残差连接增强梯度传播稳定性，并采用自适应加权注意力机制优化特征表示	NA	解决多尺度时间特征提取和增强多源数据噪声鲁棒性的挑战	人类活动识别	机器学习	NA	深度学习	TCN-BiGRU-Attention融合模型	传感器数据	WISDM、USC-HAD和PAMAP2三个公开数据集，以及真实场景采集的数据集
489	2025-10-01	Comprehensive Review of Deep Learning Approaches for Single-Image Super-Resolution 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185768 PMID:41013003	综述	系统介绍基于深度学习的单图像超分辨率方法，提出方法导向的分类框架并从理论基础、技术演进和领域应用三方面进行探讨	提出方法导向的分类框架，从多维度系统梳理深度学习在SISR领域的发展	指出当前SISR研究的局限性并展望未来研究方向	系统总结深度学习在单图像超分辨率领域的研究进展	单图像超分辨率方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
490	2025-10-01	KG-SR-LLM: Knowledge-Guided Semantic Representation and Large Language Model Framework for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185758 PMID:41012996	研究论文	提出一种融合知识引导语义表示与大语言模型的轴承故障诊断框架KG-SR-LLM，解决跨领域泛化问题	首次将大语言模型应用于轴承故障诊断，设计了结构化表示方法将振动时序数据转换为可解释文本序列，并提出基于低秩自适应(LoRA-Prompt)的知识引导提示调优策略	NA	开发具有跨领域泛化能力的轴承故障诊断方法	轴承故障诊断	故障诊断	NA	大语言模型(LLM)、低秩自适应(LoRA-Prompt)	LLM	振动时序数据	来自工业、航空航天和能源领域的11个公共数据集
491	2025-10-01	A Systematic Review of Techniques for Artifact Detection and Artifact Category Identification in Electroencephalography from Wearable Devices 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185770 PMID:41013007	综述	系统回顾可穿戴脑电图设备中伪迹检测和伪迹类别识别技术的研究现状	首次系统梳理可穿戴EEG特有的伪迹特征（干电极、有限头皮覆盖、受试者移动性），并提供按伪迹类型验证的处理流程映射和公共数据集调查	仅少数研究明确处理可穿戴EEG的特殊性，大多数流程未分离检测与去除阶段对性能指标的影响，辅助传感器利用不足	评估可穿戴脑电图设备中伪迹检测和伪迹类别识别的方法	58项符合PRISMA指南的研究	生物医学信号处理	NA	小波变换、独立成分分析(ICA)、自动子空间重建(ASR)、深度学习	深度学习	脑电图信号	58项研究
492	2025-10-01	Video-Based Automated Lameness Detection for Dairy Cows 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185771 PMID:41013006	研究论文	开发基于视频分析的奶牛跛行自动检测系统	提出全自动端到端视频分析方法，引入自定义7点运动评分系统，通过分析脊柱曲率、头部位置和腿部间距等多特征实现跛行检测	NA	开发自动化方法替代传统人工观察的奶牛跛行检测	832头不同程度跛行的奶牛	计算机视觉	奶牛跛行	深度学习、机器学习、专家系统	深度学习	视频	832头奶牛
493	2025-10-01	Passable: An Intelligent Traffic Light System with Integrated Incident Detection and Vehicle Alerting 2025-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185760 PMID:41013015	研究论文	介绍Passable智能交通灯系统，该系统通过深度学习和计算机视觉实时监测交通状况，检测道路事件并动态调整信号时序	集成事件检测、车辆警报和自适应信号控制的智能交通系统原型	尚未在真实车辆通信技术和多协调交叉路口进行测试	优化交通流、增强道路安全和改善驾驶体验	城市交通系统和交通信号控制	计算机视觉	NA	深度学习、计算机视觉、无线通信	深度学习模型	图像	NA
494	2025-10-01	From Anatomy to Genomics Using a Multi-Task Deep Learning Approach for Comprehensive Glioma Profiling 2025-Sep-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090979 PMID:41007223	研究论文	提出一种多任务深度学习框架MGMT-Net，用于同时实现胶质瘤的解剖结构分割和分子标志物分类	开发了跨模态注意力融合模块和混合Transformer-CNN编码器，首次在单一模型中整合空间解剖分析和基因标记预测	NA	开发能够同时处理胶质瘤解剖分割和分子生物标志物预测的集成化深度学习方案	胶质瘤患者的多模态MRI影像数据和基因组标记	数字病理	胶质瘤	多模态MRI成像、基因组分析	混合Transformer-CNN、多任务深度学习	医学影像	BraTS 2024数据集和TCGA/EGD联合数据集
495	2025-10-01	PHSP-Net: Personalized Habitat-Aware Deep Learning for Multi-Center Glioblastoma Survival Prediction Using Multiparametric MRI 2025-Sep-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090978 PMID:41007224	研究论文	提出个性化栖息地感知深度学习网络PHSP-Net，用于基于多参数MRI的多中心胶质母细胞瘤生存预测	结合自适应栖息地划分策略，实现患者特异性亚区分割和生存预测，提供可解释性可视化	NA	开发准确且可泛化的胶质母细胞瘤总生存期预测模型	经组织学确认的WHO IV级胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	多参数MRI	CNN	医学影像	1084名来自四个中心的患者（UPENN-GBM、UCSF-PDGM、LUMIERE和TCGA-GBM）
496	2025-10-01	YOLO-WildASM: An Object Detection Algorithm for Protected Wildlife 2025-Sep-15, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15182699 PMID:41007943	研究论文	提出一种用于保护野生动物的目标检测算法YOLO-WildASM，在复杂自然环境中实现高效野生动物识别	在YOLOv8架构基础上引入三个关键改进：P2小目标检测层、多头自注意力机制和双向特征金字塔网络	仅针对10种保护野生动物物种进行验证，尚未测试在其他物种或更复杂环境下的性能	开发适用于复杂自然环境中野生动物检测的深度学习算法	10种保护野生动物物种	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-WildASM (基于YOLOv8改进)	图像	包含10种保护野生动物的8000多张图像
497	2025-10-01	Automated Detection and Segmentation of Ascending Aorta Dilation on a Non-ECG-Gated Chest CT Using Deep Learning 2025-Sep-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182336 PMID:41008708	研究论文	开发用于非心电门控胸部CT扫描中升主动脉扩张自动检测与分割的深度学习模型	提出结合CNN分类和U-Net分割的两阶段深度学习流程，在非心电门控CT上实现高精度主动脉分割	仅使用500例非心电门控胸部CT扫描进行训练和验证	开发自动检测升主动脉扩张的深度学习模型以提高诊断效率	升主动脉扩张患者的非心电门控胸部CT扫描	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN + U-Net	CT图像	500例非心电门控胸部CT扫描，包含超过50,000个切片
498	2025-10-01	ViT-DCNN: Vision Transformer with Deformable CNN Model for Lung and Colon Cancer Detection 2025-Sep-15, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183005 PMID:41008848	研究论文	提出结合视觉Transformer和可变形CNN的ViT-DCNN模型用于肺和结肠癌检测	首次将ViT的自注意力机制与可变形卷积相结合，能同时学习整体上下文信息和细粒度局部空间细节	数据集规模有限，模型可解释性有待提升	提高基于医学图像的癌症检测和分类性能	肺和结肠癌组织病理学图像	计算机视觉	肺癌、结肠癌	深度学习	ViT-DCNN（Vision Transformer + Deformable CNN）	图像	来自肺和结肠癌组织病理学图像数据集的五类图像数据，按80%训练、10%验证、10%测试划分
499	2025-10-01	Artificial Intelligence and Digital Tools Across the Hepato-Pancreato-Biliary Surgical Pathway: A Systematic Review 2025-Sep-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186501 PMID:41010705	系统综述	系统评估人工智能和数字工具在肝胆胰外科手术路径中的应用现状和效果	首次系统性地总结了AI和数字工具在肝胆胰外科手术全路径（从术前到术中）的应用证据	大多数研究为回顾性、单中心或可行性设计，外部验证有限	评估人工智能和数字技术在肝胆胰外科手术护理中的应用效果	肝胆胰外科手术患者和手术过程	数字病理	肝胆胰疾病	机器学习、深度学习、影像组学、增强/混合现实、计算机视觉	多种AI模型	医学影像和手术视频	38项符合纳入标准的研究
500	2025-10-01	RWKV-VIO: An Efficient and Low-Drift Visual-Inertial Odometry Using an End-to-End Deep Network 2025-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185737 PMID:41012976	研究论文	提出基于RWKV架构的高效低漂移视觉惯性里程计框架RWKV-VIO	采用RWKV架构实现线性计算复杂度，设计新型IMU编码器与并行编码策略提升特征提取能力	NA	解决视觉惯性里程计中时序建模和计算效率的关键挑战	自主导航和机器人技术	计算机视觉	NA	深度学习	RWKV	图像和惯性测量数据	公开共享数据集