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
5981	2025-10-06	LVID-SLAM: A Lightweight Visual-Inertial SLAM for Dynamic Scenes Based on Semantic Information 2025-Jul-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134117 PMID:40648372	研究论文	提出一种基于语义信息的轻量级视觉-惯性SLAM系统，用于动态场景下的定位与建图	通过启动新线程进行目标检测，将语义信息与几何信息紧密耦合以移除动态物体特征点，并利用IMU数据辅助特征点提取	NA	解决动态环境中同时定位与建图的挑战	动态场景下的机器人定位与建图	计算机视觉	NA	视觉-惯性SLAM，目标检测，实例分割	NA	图像，IMU数据	公开TUM数据集	ORB-SLAM3, ROS	NA	ATE（绝对轨迹误差）	NA
5982	2025-10-06	IPT-DCD: Interpolation Predictor for Teleoperation Under Dynamic Communication Delay Using Deep Learning Approach 2025-Jul-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134118 PMID:40648373	研究论文	提出一种用于动态通信延迟下遥操作的插值预测器IPT-DCD，通过深度学习重建异步控制命令	提出结合后向移位插值(BSI)预处理技术和编码器-解码器LSTM架构的预测器，能处理动态通信延迟并生成实时转向命令	NA	解决遥操作系统在动态通信延迟下的控制稳定性和安全性问题	遥操作系统中的控制命令信号	机器学习	NA	深度学习	LSTM	时间序列数据	NA	NA	编码器-解码器LSTM	鲁棒性比较	NA
5983	2025-10-06	Mitigating the Impact of Electrode Shift on Classification Performance in Electromyography Applications Using Sliding-Window Normalization 2025-Jul-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134119 PMID:40648374	研究论文	本研究提出滑动窗口归一化技术以减轻肌电信号应用中电极位移对分类性能的影响	将z-score归一化与滑动窗口处理相结合，无需额外数据收集或重新训练即可缓解电极位移导致的性能下降	仅验证了三种肘部运动类别（休息、屈曲、伸展）和右臂轨迹跟踪任务	解决肌电信号应用中电极位移导致的分类性能下降问题	肌电信号和肘部运动分类	生物医学信号处理	NA	肌电信号采集，滑动窗口归一化	NA	肌电信号	右臂轨迹跟踪实验数据	NA	NA	分类准确率	NA
5984	2025-10-06	Correction: Spilz, A.; Munz, M. Automatic Assessment of Functional Movement Screening Exercises with Deep Learning Architectures. Sensors 2023, 23, 5 2025-Jul-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134110 PMID:40648500	更正	对原出版物中存在的错误进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5985	2025-10-06	Deep learning classification models demonstrate high accuracy and clinical potential in radiograph interpretation in the arthroplasty clinical pathway: A systematic review and meta-analysis 2025-Jul, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70342 PMID:40655254	系统评价与荟萃分析	本系统评价与荟萃分析评估了深度学习算法在骨关节炎-关节置换临床路径中解读放射影像和横断面影像的性能	首次广泛评估深度学习算法在完整关节置换临床路径中解读放射影像的表现，并与临床医生表现进行对比	基于低至中等质量证据，结果不具有普遍适用性	评估深度学习算法在骨关节炎-关节置换临床路径中影像解读的诊断和预后任务性能	骨关节炎患者的放射影像和横断面影像	医学影像分析	骨关节炎	深度学习	深度学习算法	放射影像，横断面影像	66项研究	NA	NA	敏感度，特异度，分层汇总受试者工作特征曲线	NA
5986	2025-10-06	Harnessing chemically crosslinked microbubble clusters using deep learning for ultrasound contrast imaging 2025-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.4.047001 PMID:40656209	研究论文	本研究利用基于自动编码器的异常检测模型识别化学交联微泡簇的独特声学特性	首次将深度学习异常检测模型应用于化学交联微泡簇的声学特性识别	未明确说明样本规模和模型泛化能力	提高超声造影成像中造影剂的可检测性和定位能力	化学交联微泡簇和非聚集微泡	医学影像分析	NA	铜无点击化学合成、声学分析	自动编码器	射频数据	NA	NA	自动编码器	特异性	NA
5987	2025-10-06	A semi-supervised multi-connection contrastive learning framework for x-ray lung segmentation based on mutual distillation 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17984 PMID:40665530	研究论文	提出一种基于对比学习的半监督多连接框架，用于X射线肺部图像分割	采用多重一致性对齐和互蒸馏机制，在仅使用少量标注数据的情况下实现高性能分割，模型参数仅1.15M	仅在128×128分辨率的胸部X射线数据集上验证，未测试更高分辨率图像	开发适合边缘部署的高性能轻量级分割模型	胸部X射线图像中的肺部轮廓分割	计算机视觉	肺部疾病	X射线成像	半监督对比学习框架	医学图像	三个胸部X射线数据集（JSRT、Montgomery County、Shenzhen Hospital），仅使用2张标注图像进行训练	NA	多连接对比学习框架	Dice系数	边缘计算设备，适合离线部署
5988	2025-10-06	Risk classification of thymoma based on multi-feature fusion in dynamic enhanced CT 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17968 PMID:40665531	研究论文	本研究开发了一种基于CT影像数据的多特征融合模型，用于术前区分高风险和低风险胸腺瘤	首次将临床语义特征、影像组学特征和基于Vision Transformer的深度学习特征融合，构建CSRT模型用于胸腺瘤风险分类	回顾性研究设计，样本量相对有限，仅包含三个医疗中心的数据	提高胸腺瘤术前高风险和低风险分类的准确性，评估其在无创诊断中的应用价值	经病理证实的胸腺瘤患者	医学影像分析	胸腺瘤	CT成像（平扫CT和增强CT）	融合模型	医学影像	360例患者（274例训练，86例外部验证）	NA	Vision Transformer	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度	NA
5989	2025-10-06	Detection and segmentation of brain metastases on MRI using 3D-MedDCNet 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18001 PMID:40665544	研究论文	提出了一种名为3D-MedDCNet的新型深度学习模型，用于MRI中脑转移瘤的检测和分割	在nnUNet框架中集成3D可变形卷积(3D-DCN)，在保持精度的同时提高对小转移病灶的检测灵敏度	需要在更多样化的数据集上进行验证，未来将探索基础模型和改进实例分割策略	提高脑转移瘤在MRI中的检测灵敏度和分割精度	脑转移瘤患者	医学影像分析	脑转移瘤	磁共振成像(MRI)	深度学习	3D MRI图像	两个数据集：UCSF脑转移数据集(560个MRI扫描)和BraTS-METS 2023数据集(1,297个MRI扫描)	nnUNet	3D-MedDCNet, 3D-DCN	灵敏度, 精确度, 病灶级Dice系数, 患者级Dice系数, 假阳性率	NA
5990	2025-10-06	Deep learning model for coronary artery segmentation and quantitative stenosis detection in angiographic images 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17970 PMID:40665573	研究论文	开发基于深度学习的方法用于冠状动脉自动分割和狭窄定量检测	结合MedSAM和VM-UNet架构的新型深度学习模型，采用动态队列方法进行狭窄检测	NA	提高冠状动脉疾病诊断的准确性和效率	冠状动脉血管	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉血管造影	深度学习	医学图像	混合数据集（包括ARCADE、DCA1和GH数据集）	NA	MedSAM, VM-UNet	IoU, 敏感性, 特异性, 真阳性率, 阳性预测值	NA
5991	2025-10-06	Beam field guided diffusion model for liver cancer radiotherapy dose distribution prediction 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17989 PMID:40665572	研究论文	提出一种基于束流场引导扩散模型的肝癌放疗剂量分布预测方法	首次将扩散模型应用于肝癌放疗剂量预测，设计了多分支混合编码器和多条件聚合模块来整合临床特征	输入仅包含2D切片，缺乏切片间依赖关系	开发精确的肝癌放疗剂量分布预测方法以提高放疗计划质量	肝癌患者的放疗剂量分布	医学影像分析	肝癌	扩散模型	扩散模型	2D医学影像切片	临床肝癌放疗数据集	NA	BeamDiff, 多分支混合编码器, 多条件聚合模块, 多头注意力模块, 非对称融合模块	Dose score, DVH score, 平均绝对误差	NA
5992	2025-10-06	Low-noise trajectory optimization of urban air mobility in the urban environment using deep reinforcement learninga) 2025-Jul-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0037186 PMID:40667977	研究论文	本研究提出了一种使用深度强化学习优化城市空中交通低噪声飞行轨迹的方法	将深度强化学习应用于城市空中交通的噪声优化轨迹规划，结合深度学习模型进行噪声传播估计	在简化的城市环境中进行验证，实际复杂环境中的应用效果需要进一步验证	优化城市空中交通飞行轨迹以最小化对地面观察者的噪声影响	城市空中交通飞行器	机器学习	NA	深度强化学习，深度学习	DRL, DL	飞行轨迹数据，噪声数据	多种飞行速度条件下的噪声数据	NA	Soft Actor-Critic	平均噪声水平，高噪声影响区域比例	NA
5993	2025-10-06	2D Prediction of the Nutritional Composition of Dishes from Food Images: Deep Learning Algorithm Selection and Data Curation Beyond the Nutrition5k Project 2025-Jun-30, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu17132196 PMID:40647299	研究论文	本研究评估多种深度学习模型从食物图像预测营养组成的性能，并探讨数据质量对模型泛化能力的影响	超越Nutrition5k项目的数据管理方法，评估不同国家食物成分数据库对齐和数据管理策略对营养预测模型性能的影响	对复杂沙拉、鸡肉/鸡蛋类菜肴和西式早餐的预测性能普遍较差	开发意大利饮食评估工具，从食物图像直接预测质量、能量和宏量营养素含量	约5000种美国食堂复杂菜肴的食物图像和营养组成数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	约5000个复杂菜肴样本	NA	ResNet-50, ResNet-101, InceptionV3, Vision Transformer-B-16	平均绝对百分比误差, 一致性百分比, 未加权Cohen's kappa, Bland-Altman图	NA
5994	2025-10-06	Rice Canopy Disease and Pest Identification Based on Improved YOLOv5 and UAV Images 2025-Jun-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134072 PMID:40648327	研究论文	基于改进YOLOv5模型和无人机图像的水稻冠层病虫害识别方法	在YOLOv5骨干网络中引入深度可分离卷积、MixConv模块、注意力机制和优化损失函数，显著提升模型速度、特征提取能力和鲁棒性	面对复杂田间环境和小数据集的挑战	实现水稻冠层病虫害的准确及时识别	四种常见水稻冠层病虫害	计算机视觉	NA	无人机图像采集、深度学习	YOLOv5	图像	NA	NA	YOLOv5_DWMix	平均精度	NA
5995	2025-10-06	Unlabeled-Data-Enhanced Tool Remaining Useful Life Prediction Based on Graph Neural Network 2025-Jun-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134068 PMID:40648324	研究论文	提出一种基于图神经网络的未标记数据增强工具剩余使用寿命预测方法	利用未标记数据定义自定义准则和损失函数，通过迁移学习将物理规则知识转移到标记数据模型中	未明确说明数据质量和模型计算复杂度	提高切削工具剩余使用寿命预测的准确性和泛化能力	切削工具	机器学习	NA	多传感器数据采集	图神经网络	多传感器时序数据	NA	NA	图神经网络	准确性, 泛化能力	NA
5996	2025-10-06	FUSE-Net: Multi-Scale CNN for NIR Band Prediction from RGB Using GNDVI-Guided Green Channel Enhancement 2025-Jun-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134076 PMID:40648337	研究论文	提出一种基于GNDVI引导的绿色通道增强方法和FUSE-Net深度学习模型，用于从RGB图像预测近红外波段	提出GNDVI引导的绿色通道调整方法(G-RGB)和结合多尺度卷积与MLP-Mixer通道学习的新型FUSE-Net架构	该方法不能替代真实的近红外数据，仅在RGB图像可用时提供可行近似	探索从标准RGB图像估计近红外反射率的低成本替代方案	罗勒叶片植被	计算机视觉	NA	高光谱成像(HSI)	CNN, MLP-Mixer	RGB图像, 高光谱图像	在受控条件下采集的罗勒叶片高分辨率RGB-HSI配对数据集	NA	FUSE-Net	均方误差(MSE), 峰值信噪比(PSNR), 光谱相关系数(SCC), 结构相似性(SSIM)	NA
5997	2025-10-06	Dual Focus-3D: A Hybrid Deep Learning Approach for Robust 3D Gaze Estimation 2025-Jun-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134086 PMID:40648341	研究论文	提出一种融合眼图外观特征与3D头部方向数据的混合深度学习架构，用于鲁棒的3D视线估计	提出多模态特征融合策略、针对3D视线预测优化的角度损失函数以及防止过拟合的正则化技术	NA	提高自然环境下3D视线估计的准确性和鲁棒性	人类视线方向	计算机视觉	NA	深度学习	混合深度学习架构	图像, 3D空间数据	5206个带注释样本	NA	Dual Focus-3D	MAE	NA
5998	2025-10-06	Rolling Based on Multi-Source Time-Frequency Feature Fusion with a Wavelet-Convolution, Channel-Attention-Residual Network-Bearing Fault Diagnosis Method 2025-Jun-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134091 PMID:40648345	研究论文	提出一种基于小波卷积和通道注意力残差网络的多源时频特征融合轴承故障诊断方法	融合连续小波变换、短时傅里叶变换、希尔伯特-黄变换和维格纳-维尔分布的多源时频特征，并构建轻量级WaveCAResNet模型	NA	提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性	滚动轴承	机器学习	NA	振动信号分析	CNN, 注意力机制, 残差网络	振动信号	典型轴承数据集	NA	WaveCAResNet, 残差网络, 小波卷积层, 通道注意力加权残差, 加权残差高效多尺度注意力	诊断准确率, 鲁棒性	NA
5999	2025-10-06	Cross-Modal Data Fusion via Vision-Language Model for Crop Disease Recognition 2025-Jun-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134096 PMID:40648350	研究论文	提出一种基于视觉语言模型的跨模态数据融合方法用于作物病害识别	首次将视觉语言模型应用于作物病害识别，通过多模态特征融合充分利用图像和文本信息的互补性	未明确说明模型在不同作物病害间的泛化能力及在真实田间环境下的性能表现	开发更准确高效的作物病害识别方法	作物叶片病害	计算机视觉,自然语言处理	作物病害	深度学习,跨模态学习	视觉语言模型	图像,文本	使用Soybean Disease、AI Challenge 2018和PlantVillage三个数据集	NA	跨注意力机制	准确率	NA
6000	2025-10-06	A Deep Learning Framework for Enhancing High-Frequency Optical Fiber Vibration Sensing from Low-Sampling-Rate FBG Interrogators 2025-Jun-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134047 PMID:40648303	研究论文	提出一种深度神经网络框架，用于从低采样率FBG解调器中增强高频光纤振动传感能力	通过深度学习方法突破低采样率FBG解调器的采样限制，实现高频振动识别	NA	开发智能光学振动传感和紧凑型低功耗状态监测解决方案	光纤布拉格光栅传感器和低功率低采样率FBG解调器	机器学习和信号处理	NA	光纤布拉格光栅传感技术	深度神经网络	原始时域信号	模拟和实验数据集组合	NA	深度神经网络	频率辨别能力	NA