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	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
6002	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
6003	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
6004	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
6005	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
6006	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
6007	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)
6008	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
6009	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
6010	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
6011	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
6012	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
6013	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
6014	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
6015	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
6016	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
6017	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
6018	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
6019	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
6020	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