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
6021	2025-10-06	Whole-Body 3D Pose Estimation Based on Body Mass Distribution and Center of Gravity Constraints 2025-Jun-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133944 PMID:40648200	研究论文	提出一种基于人体质量分布和重心约束的全身3D姿态估计方法	首次将人体质量分布和重心约束整合到Transformer架构中，通过力矩合成方法计算分段重心	NA	解决单目图像中人体3D姿态估计的深度模糊和自遮挡问题	人体全身3D姿态	计算机视觉	NA	3D姿态估计	Transformer	图像	Human 3.6M WholeBody数据集	NA	Transformer	MPJPE（平均关节位置误差）	NA
6022	2025-10-06	AI-Powered Mobile App for Nuclear Cataract Detection 2025-Jun-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133954 PMID:40648211	研究论文	开发了一款基于深度学习的Android移动应用程序，用于通过眼部图像检测核性白内障	首次将多阶段分类方法集成到移动应用中，能够实时分析眼部图像并基于LOCS III量表评估白内障严重程度	仅针对核性白内障类型，且依赖于特定设备采集的图像数据	开发准确、实时的白内障检测和严重程度分级移动应用	核性白内障患者的眼部图像	计算机视觉	眼科疾病	裂隙灯成像	CNN	图像	来自核性白内障生物医学和机器学习应用数据库的临床标注图片	NA	VGG16, ResNet50, VGG11, ResNet18, MobileNetV2, EfficientNet-B0	准确率	移动设备部署优化
6023	2025-10-06	Enhancing Multi-User Activity Recognition in an Indoor Environment with Augmented Wi-Fi Channel State Information and Transformer Architectures 2025-Jun-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133955 PMID:40648212	研究论文	提出一种结合信号预处理、数据增强和CNN-Transformer混合模型的深度学习方法，用于增强室内环境中基于Wi-Fi信道状态信息的多用户活动识别	提出随机变换技术增强真实CSI数据，结合统计、频谱和熵特征的混合特征提取方法，以及定制化的CNN-Transformer混合架构	在复杂多用户环境中标记数据稀缺的问题尚未完全解决，模型在更广泛场景下的泛化能力仍需验证	解决多用户活动识别中的数据稀缺、类别不平衡和泛化能力差等挑战	基于Wi-Fi信道状态信息的人类活动识别	机器学习	NA	Wi-Fi信道状态信息	CNN, Transformer	无线信号数据	NA	NA	CNN, Transformer	NA	NA
6024	2025-10-06	Artificial Intelligence in the Management of Hereditary and Acquired Hemophilia: From Genomics to Treatment Optimization 2025-Jun-25, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26136100 PMID:40649878	综述	本文探讨人工智能在遗传性和获得性血友病管理中的应用，涵盖从基因组学到治疗优化的多个方面	将人工智能技术系统性地应用于血友病管理，整合基因组数据、医学影像和临床信息实现精准医疗	数据标准化问题和伦理考量可能限制其广泛应用	研究人工智能如何改善血友病的诊断、治疗和疾病管理	遗传性血友病和获得性血友病患者	医疗人工智能	血友病	基因组学、医学影像分析	机器学习、深度学习	基因组数据、医学影像、临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
6025	2025-10-06	Aneurysm Analysis Using Deep Learning 2025-Jun-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.19.25328680 PMID:40666317	研究论文	本研究提出了一种结合预训练神经网络和专家系统的自动化方法，用于动脉瘤边界划分和体积计算	在无像素级标注的数据集上，通过预训练UNet定位主动脉，SAM2跟踪血管异常，LSTM或专家系统识别动脉瘤起止点，实现了高精度的动脉瘤体积测量	数据集仅包含切片级别的起止点标注，缺乏像素级的主动脉分割标注	开发自动化动脉瘤体积测量方法以改善临床风险评估和治疗规划	60名患者的动脉瘤医学影像数据	医学影像分析	心血管疾病	医学影像分析	UNet, LSTM, 专家系统	医学影像	60名患者	NA	UNet, LSTM	R分数	NA
6026	2025-10-06	Multimodal Deep Learning for Stage Classification of Head and Neck Cancer Using Masked Autoencoders and Vision Transformers with Attention-Based Fusion 2025-Jun-24, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17132115 PMID:40647415	研究论文	本研究提出一种多模态深度学习框架，通过整合临床和影像数据改进头颈癌AJCC分期分类	采用基于VGG16的掩码自编码器进行自监督视觉特征学习，结合注意力机制（CBAM和BAM），并通过注意力加权融合网络整合图像和临床特征	NA	提升头颈鳞状细胞癌的AJCC分期准确性以支持治疗规划	头颈鳞状细胞癌患者	计算机视觉	头颈癌	放射组学	自编码器, Transformer	影像数据, 临床数据	HNSCC和HN1数据集	NA	VGG16, 掩码自编码器, 视觉Transformer	准确率, AUC	NA
6027	2025-10-06	Adaptive Sampling Framework for Imbalanced DDoS Traffic Classification 2025-Jun-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133932 PMID:40648189	研究论文	提出一种自适应采样框架用于解决DDoS流量分类中的类别不平衡问题	结合过采样和欠采样技术提出自适应采样策略，在数据层面处理类别不平衡	仅在测试条件下验证了性能，实际部署效果需要进一步验证	提高不平衡DDoS流量数据中少数类攻击的检测性能	DDoS网络流量数据	机器学习	NA	自适应采样技术	NA	网络流量数据	基准DDoS流量数据集	NA	NA	准确率,召回率,F1分数	NA
6028	2025-10-06	A Hybrid Compact Convolutional Transformer with Bilateral Filtering for Coffee Berry Disease Classification 2025-Jun-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133926 PMID:40648184	研究论文	提出一种结合双边滤波的混合紧凑卷积变换器用于咖啡浆果疾病分类	首次将紧凑卷积变换器应用于咖啡浆果疾病分类，结合双边滤波预处理和传统分类器，实现轻量级高性能检测	仅针对咖啡浆果疾病，数据集规模有限（1737张图像）	开发轻量准确的咖啡浆果疾病自动分类系统	咖啡浆果图像（健康和患病）	计算机视觉	植物疾病	双边滤波，颜色分割	CCT, MLP, SVM, Decision Tree	图像	1737张咖啡浆果图像	NA	Compact Convolutional Transformer, Multilayer Perceptron	准确率, 灵敏度, AUC	NA
6029	2025-10-06	MAK-Net: A Multi-Scale Attentive Kolmogorov-Arnold Network with BiGRU for Imbalanced ECG Arrhythmia Classification 2025-Jun-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133928 PMID:40648186	研究论文	提出MAK-Net混合深度学习框架用于不平衡ECG心律失常分类	结合多尺度卷积、通道注意力机制、双向门控循环单元和可学习样条激活的Kolmogorov-Arnold网络层	NA	解决真实世界ECG数据集中严重的类别不平衡问题，提高心律失常分类的召回率和F1分数	心电图信号	机器学习	心血管疾病	ECG信号分析	CNN, BiGRU, KAN	时序信号数据	MIT-BIH心律失常数据库	NA	多尺度卷积模块, 双向门控循环单元, Kolmogorov-Arnold网络	准确率, F1分数, 召回率, 精确率, 特异性	NA
6030	2025-10-06	Enhancing Pandemic Prediction: A Deep Learning Approach Using Transformer Neural Networks and Multi-Source Data Fusion for Infectious Disease Forecasting 2025-Jun-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.24.25330211 PMID:40666360	研究论文	提出一种基于Transformer神经网络和多源数据融合的深度学习模型，用于县级新冠病例和死亡人数的预测	开发多级多尺度注意力机制进行自适应时频分析，并融合社交媒体情感分析数据来捕捉时空动态	仅针对Omicron变异株的三波疫情进行验证，未测试其他变异株或传染病	提高传染病大流行趋势预测的准确性	美国县级新冠病例和死亡数据	机器学习	COVID-19	社交媒体情感分析，多源数据融合	Transformer	时间序列数据，社交媒体数据	2021年12月至2023年2月期间三波Omicron变异株疫情数据	NA	Transformer	县级一致性准确率	NA
6031	2025-10-06	TableBorderNet: A Table Border Extraction Network Considering Topological Regularity 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133899 PMID:40648157	研究论文	提出一种考虑拓扑规则性的表格边框提取网络TableBorderNet，用于扫描道路工程图纸中的表格边框精确提取	通过沿行列方向引导卷积特征提取捕获结构上下文，引入拓扑感知损失函数确保拓扑一致性，采用生成式自监督策略模拟常见退化模式	未明确说明模型在极端退化情况下的表现，以及处理非标准表格结构的能力	开发能够精确提取工程图纸中表格边框的自动化方法，支持工程档案数字化	扫描道路工程图纸中的表格结构	计算机视觉	NA	语义分割	CNN	图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	TableBorderNet	交并比, 拓扑错误率	NA
6032	2025-10-06	A Novel Deep Learning Model for Human Skeleton Estimation Using FMCW Radar 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133909 PMID:40648167	研究论文	提出一种基于FMCW雷达的新型深度学习模型用于人体骨骼估计	集成CNN、多头Transformer和双向LSTM的深度学习框架，引入帧拼接策略增强时空特征表示	NA	解决稀疏雷达点云数据下关节定位不准确的问题	人体骨骼估计	计算机视觉	NA	FMCW雷达	CNN, Transformer, Bi-LSTM	雷达点云数据	MARS数据集	NA	CNN, Transformer, Bi-LSTM	平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE)	NA
6033	2025-10-06	Utilizing GCN-Based Deep Learning for Road Extraction from Remote Sensing Images 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133915 PMID:40648174	研究论文	提出一种基于图卷积网络的改进模型FR-SGCN，用于从遥感图像中提取道路信息	提出结合图推理和注意力机制的层次深度可分离图卷积网络，通过混合邻接矩阵构建方法和全局上下文关系捕捉提升道路提取精度	未明确说明模型计算复杂度及在更大规模数据集上的泛化能力	提升遥感图像中道路提取的精确度和鲁棒性，支持绿色基础设施的精准规划	遥感图像中的道路特征	计算机视觉	NA	遥感图像分析	GCN	遥感图像	自建数据集和公共数据集（具体数量未说明）	NA	FR-SGCN, ResNeXt	F1分数	NA
6034	2025-10-06	A Study on Tool Breakage Detection Technology Based on Current Sensing and Non-Contact Signal Analysis 2025-Jun-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133880 PMID:40648139	研究论文	提出一种基于电流传感和非接触信号分析的数控机床刀具破损检测方法	使用非接触式电流传感器采集主轴电流信号，通过频域分析检测刀具破损特征，无需硬件改造	深度学习模型推理时间较长（15-58秒），样本量较小（20次实验）	开发可靠的刀具破损检测技术以提高数控加工生产效率	数控机床刀具破损检测	工业检测	NA	电流传感，频域分析，快速傅里叶变换	ANN, DNN, CNN	电流信号	20次实验	NA	NA	检测可靠性，推理时间	NA
6035	2025-10-06	Accuracy-Efficiency Trade-Off: Optimizing YOLOv8 for Structural Crack Detection 2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133873 PMID:40648132	研究论文	本文提出了一种优化的YOLOv8模型，用于解决结构裂缝检测中的精度-效率权衡问题	在YOLOv8基础上引入SimAM注意力机制增强裂缝特征表示，采用轻量级C3Ghost模块减少参数量，并使用双向多尺度特征融合结构替换标准颈部网络	NA	优化目标检测模型在结构裂缝检测中的精度与效率平衡	结构裂缝	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv8, SimAM, C3Ghost	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, GFlops	NA
6036	2025-10-06	Proposed SmartBarrel System for Monitoring and Assessment of Wine Fermentation Processes Using IoT Nose and Tongue Devices 2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133877 PMID:40648136	研究论文	本文介绍了SmartBarrel系统，一种基于物联网的感官系统，用于监测和预测葡萄酒发酵过程	提出结合电子鼻和电子舌的物联网传感系统，开发了可变长度长短期记忆网络(V-LSTM)和模糊逻辑模块用于发酵预测	仅通过小规模发酵实验验证，未在大规模生产环境中测试	开发智能监测系统以优化葡萄酒发酵过程	葡萄酒发酵过程参数	物联网	NA	电子鼻、电子舌传感技术	LSTM, 模糊逻辑	传感器数据（气体排放、酸度、残糖、颜色变化）	小规模发酵实验	ThingsBoard, Cassandra	V-LSTM（可变长度长短期记忆网络）	RMSE, 决定系数(R2)	基于云的工业4.0开源工具
6037	2025-10-06	Design and Evaluation of a Soft Robotic Actuator with Non-Intrusive Vision-Based Bending Measurement 2025-Jun-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133858 PMID:40648117	研究论文	本文介绍了一种具有非侵入式视觉弯曲测量功能的软体机器人执行器的设计与评估	采用双独立弯曲腔室设计和基于深度学习的视觉测量系统，提供无传感器弯曲角度测量方法	NA	开发用于康复治疗的软体机器人执行器及其弯曲测量系统	手指关节弯曲角度和抓握力测量	计算机视觉	康复医学	深度学习检测	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	精度	NA
6038	2025-10-06	Graph Attention Neural Networks Reveal TnsC Filament Assembly in a CRISPR-Associated Transposon 2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.17.659969 PMID:40666904	研究论文	本研究结合分子模拟与图注意力网络揭示CRISPR相关转座子中TnsC丝状体组装机制	首次将图注意力网络应用于分子动力学模拟数据，揭示TnsC丝状体成核和定向延伸的分子机制	研究基于计算模拟，需要实验验证；模型在其它生物系统的适用性需进一步测试	阐明V-K型CRISPR相关转座子系统中TnsC丝状体组装和延伸的分子机制	AAA+ ATP酶TnsC蛋白及其在双链DNA上形成的螺旋丝状体	计算生物学	NA	分子动力学模拟，自由能计算，深度学习	GAT	分子结构数据，模拟轨迹	微秒级分子动力学模拟数据	PyTorch, TensorFlow	Graph Attention Network	注意力权重分析，机制解释性	高性能计算集群，GPU加速
6039	2025-10-06	Advancements in epilepsy classification: Current trends and future directions 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103257 PMID:40655433	综述	本文对基于脑电图信号的局灶性和非局灶性癫痫分类方法进行了全面综述	重点关注结合传统信号处理技术与机器学习算法的混合模型应用，并提出AI驱动的个性化癫痫治疗新方向	NA	改善癫痫分类精度并探索未来研究方向	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图信号处理	混合模型	脑电图信号	NA	NA	NA	分类精度	NA
6040	2025-10-06	XSE-TomatoNet: An explainable AI based tomato leaf disease classification method using EfficientNetB0 with squeeze-and-excitation blocks and multi-scale feature fusion 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103159 PMID:40655435	研究论文	提出一种基于可解释AI的番茄叶部病害分类方法XSE-TomatoNet	在EfficientNetB0基础上集成SE模块和多尺度特征融合，结合可解释AI技术提供决策依据	NA	开发高精度番茄叶部病害分类方法	番茄叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	EfficientNetB0, SE模块, 多尺度特征融合	准确率, 精确率, 召回率, 10折交叉验证	NA