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
6001	2025-10-06	Multimodal Particulate Matter Prediction: Enabling Scalable and High-Precision Air Quality Monitoring Using Mobile Devices and Deep Learning Models 2025-Jun-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134053 PMID:40648310	研究论文	提出一种基于移动设备摄像头和深度学习模型的多模态颗粒物浓度预测方法	首次将对比语言-图像预训练(CLIP)多模态框架应用于颗粒物浓度预测，实现从环境图像中提取视觉特征	需要季节性数据扩展和架构优化以进一步提升性能	开发可扩展的高精度空气质量监测系统	日本各地的颗粒物浓度	计算机视觉	NA	深度学习，图像分析	Transformer, 线性模型	图像，时间序列数据	多样化的智能手机拍摄图像	NA	CLIP, NLinear, Transformer	Top-1准确率, Top-5准确率, 处理时间	GPU, 单板计算机(SBC)
6002	2025-10-06	AI-Powered Vocalization Analysis in Poultry: Systematic Review of Health, Behavior, and Welfare Monitoring 2025-Jun-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134058 PMID:40648313	系统综述	本文系统综述了人工智能和生物声学在通过家禽发声分析进行非侵入式福利监测中的最新进展	从传统声学特征提取到前沿深度学习架构的演变分析，揭示了边缘计算部署的潜力，并通过文献计量分析识别出关键方法瓶颈	存在数据集标准化不足、评估协议不一致和算法可解释性限制等持续性方法瓶颈	评估人工智能驱动的发声分析在家禽健康、行为和福利监测中的应用	家禽发声数据	生物声学分析	家禽疾病	声学特征提取，深度学习	CNN, LSTM, 注意力机制, 自监督模型	音频	NA	TinyML	wav2vec2, Whisper	NA	边缘计算
6003	2025-10-06	A Review of OBD-II-Based Machine Learning Applications for Sustainable, Efficient, Secure, and Safe Vehicle Driving 2025-Jun-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134057 PMID:40648315	综述	本文全面调查了基于OBD-II传感器数据和机器学习技术的车辆应用，旨在提升车辆系统的可持续性、运行效率、安全性和安保性	系统性地整合了多种机器学习方法在OBD-II数据上的应用，涵盖监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习和混合模型	NA	通过机器学习技术增强车辆驾驶的可持续性、效率、安全性和安保性	车载诊断系统(OBD-II)传感器数据	机器学习	NA	OBD-II传感器技术	监督学习,无监督学习,强化学习,深度学习,混合模型	传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
6004	2025-10-06	EpInflammAge: Epigenetic-Inflammatory Clock for Disease-Associated Biological Aging Based on Deep Learning 2025-Jun-29, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26136284 PMID:40650062	研究论文	开发了一个基于深度学习的可解释生物年龄预测工具EpInflammAge，整合表观遗传和炎症标志物	首次将表观遗传改变和免疫衰老这两个衰老关键标志相结合，通过深度学习创建疾病敏感的生物学年龄预测器	NA	开发高精度、疾病敏感的生物年龄预测模型	人类表观遗传和炎症数据	机器学习	老年疾病	DNA甲基化测序	深度神经网络	表观遗传数据、炎症数据	25,000个样本	NA	深度神经网络	平均绝对误差, Pearson相关系数	NA
6005	2025-10-06	Exploring the Potential of a Deep Learning Model for Early CT Detection of High-Grade Metastatic Epidural Spinal Cord Compression and Its Impact on Treatment Delays 2025-Jun-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17132180 PMID:40647478	研究论文	本研究评估深度学习模型在CT扫描中检测高级别转移性硬膜外脊髓压迫的能力及其对减少诊断延迟的影响	首次证明深度学习模型可帮助减少MESCC的诊断延迟，与经验丰富的评审者表现出几乎完美的一致性	回顾性研究，需要进一步前瞻性研究来确认模型在早期诊断中的确切作用	评估深度学习模型检测高级别转移性硬膜外脊髓压迫并减少诊断延迟的潜力	2015-2022年间接受手术治疗的140名C7至L2节段MESCC患者	医学影像分析	转移性硬膜外脊髓压迫	CT扫描，MRI扫描	深度学习模型	CT影像	140名患者，其中95名有术前CT扫描	NA	NA	kappa系数，诊断延迟天数	NA
6006	2025-10-06	SPP-SegNet and SE-DenseNet201: A Dual-Model Approach for Cervical Cell Segmentation and Classification 2025-Jun-27, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17132177 PMID:40647476	研究论文	提出SPP-SegNet和SE-DenseNet201双模型方法，用于宫颈细胞分割和分类	在SegNet框架中引入SPP瓶颈和空洞卷积以提取多尺度空间特征，并采用基于Squeeze-and-Excitation的DenseNet201进行分类	NA	提高宫颈癌检测的准确性	宫颈细胞	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	Pomeranian和SIPaKMeD两个数据集	NA	SegNet, DenseNet201	准确率	NA
6007	2025-10-06	An Interpretability Method for Broken Wire Detection 2025-Jun-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134002 PMID:40648258	研究论文	提出一种基于扰动的可解释性方法ESTC，用于钢丝绳断丝检测中YOLOv8模型的决策解释	针对信号对象而非普通对象设计可解释性方法，区别于同类方法	NA	解决钢丝绳断丝检测中深度学习模型的黑箱问题，提高模型可信度	钢丝绳电磁信号图像中的断丝缺陷	计算机视觉	NA	电磁信号成像	YOLOv8	图像	NA	NA	YOLOv8	NA	NA
6008	2025-10-06	BDSER-InceptionNet: A Novel Method for Near-Infrared Spectroscopy Model Transfer Based on Deep Learning and Balanced Distribution Adaptation 2025-Jun-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134008 PMID:40648263	研究论文	提出一种基于深度学习和平衡分布适应的近红外光谱模型迁移新方法	结合多尺度网络架构与平衡分布适应，增强跨仪器兼容性；提出RX-Inception多尺度结构和SE注意力机制	仅在公开的玉米和药物数据集上验证，未涉及更多作物类型或工业场景	解决近红外光谱分析中因仪器异质性、环境干扰和样品多样性导致的模型泛化能力不足问题	近红外光谱数据，特别是玉米和药物样本	机器学习	NA	近红外光谱分析技术	CNN, 迁移学习	光谱数据	公开的玉米和药物数据集	NA	Inception, Xception, ResNet, SE注意力机制	迁移效果，预测精度	NA
6009	2025-10-06	A Self-Supervised Specific Emitter Identification Method Based on Contrastive Asymmetric Masked Learning 2025-Jun-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134023 PMID:40648277	研究论文	提出一种基于对比非对称掩码学习的自监督特定辐射源识别方法，解决标签样本稀缺场景下的无线设备识别问题	首次将对比学习与非对称掩码自编码器结合用于特定辐射源识别，通过轻量级解码器和非线性映射增强射频指纹特征判别性	实验仅验证了ADS-B和Wi-Fi两种数据集，在其他无线通信场景的泛化能力有待进一步验证	开发在标签样本稀缺场景下仍能有效工作的特定辐射源识别方法	无线通信设备发射的射频信号	机器学习	NA	射频指纹识别	自编码器,对比学习	射频信号	真实世界的ADS-B和Wi-Fi数据集	NA	非对称自编码器,通道压缩激励残差块,单层卷积解码器	NA	NA
6010	2025-10-06	A Comprehensive Methodological Survey of Human Activity Recognition Across Diverse Data Modalities 2025-Jun-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134028 PMID:40648284	综述	本文对2014年至2025年间基于多种数据模态的人类活动识别方法进行了全面调查	涵盖多种数据模态的全面方法论调查，包括单模态和多模态技术，重点关注融合学习和协同学习框架	仅包含英文同行评审研究论文，可能遗漏其他语言的重要研究成果	系统梳理人类活动识别领域的最新进展和发展方向	人类活动识别系统和方法	计算机视觉	NA	机器学习，深度学习	NA	RGB图像和视频，骨架，深度，红外，点云，事件流，音频，加速度，雷达信号	NA	NA	NA	NA	NA
6011	2025-10-06	Proteomizer: Leveraging the Transcriptome-Proteome Mismatch to Infer Novel Gene Regulatory Relations 2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.22.660946 PMID:40666834	研究论文	开发了深度学习平台Proteomizer，通过转录组和miRNome数据推断蛋白质组景观	首次系统评估蛋白质组化模型的生物学相关性、局限性和可解释性，利用转录组-蛋白质组不匹配推断新的基因调控关系	性能增益不能推广到未见组织类型或使用不同协议生成的数据集	解决转录组与蛋白质组相关性低的问题，开发多组学整合工具	基因调控关系，转录组-蛋白质组不匹配	机器学习	NA	转录组测序，蛋白质组分析，miRNome分析	深度学习	转录组数据，蛋白质组数据，miRNome数据	8,613个匹配的Tx-Mx-Px样本（来自TCGA和CPTAC）	NA	NA	相关系数，p值精度，ROC-AUC	NA
6012	2025-10-06	Deep Learning Transforms Phage-Host Interaction Discovery from Metagenomic Data 2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.26.656232 PMID:40666868	研究论文	开发了深度学习框架PHILM，直接从宏基因组数据中预测噬菌体-宿主相互作用	首次使用深度学习直接从宏基因组分类谱预测噬菌体-宿主相互作用，相比传统方法灵敏度更高	NA	改进从宏基因组数据中推断噬菌体-宿主相互作用的方法	噬菌体与宿主微生物的相互作用	机器学习	NA	宏基因组测序	深度学习	宏基因组分类谱数据	7,016个健康人粪便样本	NA	NA	灵敏度, 判别能力	NA
6013	2025-10-06	On the use of generative models for evolutionary inference of malaria vectors from genomic data 2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.26.661760 PMID:40667127	研究论文	本研究使用生成模型从基因组数据推断撒哈拉以南非洲疟疾媒介蚊的进化历史	采用创新的生成式深度学习算法推断蚊群联合进化历史，并开发了新的模型选择方法	研究主要关注几内亚和布基纳法索的蚊群样本，地理范围有限	理解疟疾媒介蚊的种群关系和进化历史，以协助疟疾控制干预	撒哈拉以南非洲的疟疾媒介蚊，特别是几内亚和布基纳法索的蚊群样本	机器学习	疟疾	基因组数据分析	生成模型	基因组数据	几内亚和布基纳法索的两个蚊群种群	NA	NA	种群遗传分化	NA
6014	2025-10-06	Accurate Prediction of ecDNA in Interphase Cancer Cells using Deep Neural Networks 2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.23.661188 PMID:40667255	研究论文	开发基于深度学习的工具interSeg，用于从间期FISH图像准确预测癌基因扩增状态	首次开发能够从间期细胞FISH图像中区分染色体外DNA扩增和染色体扩增的深度学习方法	NA	开发准确预测间期癌细胞中ecDNA扩增状态的计算方法	癌细胞间期FISH图像	数字病理学	癌症	荧光原位杂交(FISH)	深度学习神经网络	图像	652张训练图像(40,446个细胞核)，215张测试图像(9,733个细胞核)，67个神经母细胞瘤患者组织样本(1,937个细胞核)	NA	NA	准确率	NA
6015	2025-10-06	A Two-Branch ResNet-BiLSTM Deep Learning Framework for Extracting Multimodal Features Applied to PPG-Based Cuffless Blood Pressure Estimation 2025-Jun-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133975 PMID:40648231	研究论文	提出一种结合ResNet和BiLSTM的双分支深度学习框架，用于基于光电容积脉搏波的无袖带血压估计	提出新型趋势特征，并设计双分支框架分别处理手工特征和完整波形，平衡深度学习能力与可解释性	仅使用MIMIC-IV数据集中的220个波形段，样本量相对有限	开发无袖带血压监测方法以实现心血管疾病的连续监测	218名患者的220个光电容积脉搏波波形段	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	CNN, LSTM	波形信号	218名患者的220个波形段	NA	ResNet, BiLSTM	平均绝对误差, 标准差	NA
6016	2025-10-06	Sensor-Based Automatic Recognition of Construction Worker Activities Using Deep Learning Network 2025-Jun-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133988 PMID:40648243	研究论文	本研究利用深度学习技术自动识别建筑工人的活动行为	提出结合LSTM和BiLSTM层的深度学习架构，在建筑工人活动识别中实现高精度分类	仅使用5名建筑工人的数据，样本规模有限	通过自动检测人类活动提供决策支持框架，减少生产力损失并提高时间和成本效率	建筑工人的施工相关活动	机器学习	NA	传感器数据采集	LSTM, BiLSTM	传感器数据（加速度、位置）	5名建筑工人，11个身体部位，6种不同的施工活动	NA	LSTM, BiLSTM	准确率	NA
6017	2025-10-06	Towards Predictive Communication: The Fusion of Large Language Models and Brain-Computer Interface 2025-Jun-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133987 PMID:40648241	观点文章	探讨非侵入性脑机接口拼写器与大型语言模型融合在预测性通信领域的应用前景	首次系统性地探讨LLMs与BCI拼写器的融合潜力，提出通过概率语言生成框架增强神经解码输出的创新思路	实时处理能力不足、噪声鲁棒性差、神经解码输出与语言生成框架整合不完善	开发面向运动或语言障碍患者的预测性通信辅助技术	运动障碍患者、语言障碍患者、临床和非临床用户	脑机接口	运动障碍、语言障碍	非侵入性脑机接口、深度学习	大型语言模型	神经信号、文本数据	NA	NA	深度学习架构	打字速度、准确率、用户适应性	NA
6018	2025-10-06	A Novel Cooperative AI-Based Fall Risk Prediction Model for Older Adults 2025-Jun-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133991 PMID:40648247	研究论文	提出一种新型协同AI模型用于预测老年人跌倒风险	结合基于模糊逻辑的生命体征模型和基于深度信念网络的日常活动模型，通过元模型整合预测结果	NA	开发精准的跌倒风险预测模型以改善老年人独立生活能力	老年人	机器学习	老年疾病	电子健康技术	模糊逻辑, 深度信念网络	生命体征数据, 日常活动数据	NA	NA	深度信念网络	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
6019	2025-10-06	FedeAMR-CFF: A Federated Automatic Modulation Recognition Method Based on Characteristic Feature Fine-Tuning 2025-Jun-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134000 PMID:40648256	研究论文	提出一种基于特征微调的联邦自动调制识别方法，解决数据隐私和通信开销问题	首次将基于距离度量的特征筛选与联邦学习相结合，通过特征微调缓解数据非独立同分布问题	实验验证仅限于特定数据集，未涉及实际部署中的通信延迟和设备异构性问题	开发隐私保护的自动调制识别方法	无线通信中的调制信号	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	调制信号数据	NA	FedAvg	NA	识别准确率	NA
6020	2025-10-06	Emotion Recognition from rPPG via Physiologically Inspired Temporal Encoding and Attention-Based Curriculum Learning 2025-Jun-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133995 PMID:40648252	研究论文	提出一种基于生理启发的深度学习框架，通过远程光电容积描记术进行情绪识别	提出多尺度时间动态编码器、自适应稀疏注意力机制、门控时间池化和结构化课程学习策略，专门针对rPPG信号的时间稀疏性和噪声问题	仅使用时间心血管分析的单一模态在效价识别上表现较低，存在生理学局限性	通过远程光电容积描记术改进情绪识别性能	27名受试者的527个会话数据	情感计算	NA	远程光电容积描记术	深度学习	生理信号	27名受试者，527个会话	NA	多尺度时间动态编码器,自适应稀疏α-Entmax注意力,门控时间池化	准确率,加权F1分数	NA