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
7421	2025-10-06	An Enhanced Cascaded Deep Learning Framework for Multi-Cell Voltage Forecasting and State of Charge Estimation in Electric Vehicle Batteries Using LSTM Networks 2025-Jun-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123788 PMID:40573675	研究论文	提出一种用于电动汽车电池多单元电压预测和荷电状态估计的增强级联深度学习框架	首个在热带气候下验证的基于深度学习的电池管理系统优化方案，采用两级LSTM框架处理高温环境下的电压波动	研究主要针对热带气候条件，在其他气候区域的适用性需要进一步验证	提高电动汽车电池管理系统在热带气候下的运行效能和安全性	120单元磷酸铁锂电池组	机器学习	NA	测功机测试	LSTM	多元时间序列数据	120个电池单元，模拟城市驾驶条件（速度6-40 km/h，负载变化0%、10%、20%）	NA	两级LSTM网络（LSTM-1用于电压预测，LSTM-2用于SoC估计）	SoC估计准确度	NA
7422	2025-10-06	Statistical Difference Representation-Based Transformer for Heterogeneous Change Detection 2025-Jun-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123740 PMID:40573630	研究论文	提出一种基于统计差异表示的Transformer弱监督异质变化检测框架	提出结构相似性引导样本生成策略(S3G2)和统计差异表示Transformer(SDFormer)，通过迭代生成可靠伪标签解决标注数据缺乏问题	依赖内部人工参数调整，在缺乏可信标注数据场景下性能可能受限	提高异质图像变化检测的准确性和鲁棒性	多时相异质遥感图像	计算机视觉	NA	深度学习，域适应	Transformer	多传感器遥感图像	多个公共异质变化检测数据集	NA	SDFormer	准确性，鲁棒性	NA
7423	2025-10-06	Research on a Multi-Dimensional Information Fusion Mechanical Wear Fault-Diagnosis Algorithm Based on Data Regeneration 2025-Jun-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123745 PMID:40573632	研究论文	提出一种基于数据再生的多维信息融合机械磨损故障诊断算法	结合扩散模型和测试时训练(TTT)方法，通过数据再生解决小样本条件下的机械故障诊断问题	在实验室条件下记录的小数据量可能限制模型性能	机械磨损故障的诊断与定位	航空发动机机械磨损故障	机器学习	NA	扩散模型，测试时训练(TTT)	扩散模型	特征数据	实验室条件下的小量数据	NA	扩散模型	准确率	NA
7424	2025-10-06	HGCS-Det: A Deep Learning-Based Solution for Localizing and Recognizing Household Garbage in Complex Scenarios 2025-Jun-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123726 PMID:40573613	研究论文	提出基于YOLOv8的HGCS-Det模型，用于复杂场景下的生活垃圾定位与识别	引入归一化注意力模块校准目标注意力，采用注意力特征融合模块平衡特征贡献，建立实例边界增强模块捕获细粒度特征，应用Slide Loss函数动态加权难样本	NA	解决复杂场景下垃圾检测面临的精度和实时性挑战	生活垃圾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	HGI30公开数据集	NA	YOLOv8, HGCS-Det	mAP, FPS	轻量级架构，适用于资源受限环境和嵌入式设备
7425	2025-10-06	Sensor-Driven Real-Time Recognition of Basketball Goal States Using IMU and Deep Learning 2025-Jun-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123709 PMID:40573596	研究论文	提出基于IMU传感器和深度学习模型的篮球进球状态实时识别系统	首次将IMU传感器与多种深度学习模型结合用于篮球进球状态实时识别，CNN-LSTM-Attention模型达到87.79%的识别准确率	NA	开发实时识别篮球进球状态的系统，用于投篮技能分析和运动表现评估	篮球投篮场景，包括篮板球、空心入网、其他投篮和未命中四种状态	机器学习	NA	惯性测量单元(IMU)传感技术	CNN,RNN,LSTM,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Attention	传感器数据(加速度、角速度、角度变化)	NA	NA	CNN-LSTM-Attention,CNN-LSTM,CNN,RNN,LSTM	准确率	NA
7426	2025-10-06	Detection of Electric Network Frequency in Audio Using Multi-HCNet 2025-Jun-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123697 PMID:40573584	研究论文	提出Multi-HCNet深度学习模型用于解决高通滤波环境下电力网络频率信号检测的挑战	首次针对高通滤波环境设计专用深度学习模型，通过高阶谐波滤波器补偿基频损失，并提出分组多通道自适应注意力机制区分不同频率信号	未明确说明模型在不同信噪比条件下的鲁棒性及计算复杂度分析	提升高通滤波环境下电力网络频率信号的检测性能	音频信号中的电力网络频率信号	信号处理	NA	深度学习	CNN	音频信号	NA	NA	Multi-HCNet	准确率	NA
7427	2025-10-06	Improving Doppler Radar Precipitation Prediction with Citizen Science Rain Gauges and Deep Learning 2025-Jun-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123719 PMID:40573605	研究论文	利用公民科学雨量计数据和深度学习改进多普勒雷达降水预测	结合公民科学雨量计观测数据，构建分段线性降雨累积函数，并采用改进的ResNet-101模型进行降雨强度分类	对完全未见过区域的泛化能力仍具挑战性，特别是对高强度降雨的预测	改进多普勒雷达的实时降雨估算精度	多普勒雷达降水估算和公民科学雨量计观测数据	机器学习	NA	深度学习，雷达降水估算	CNN	降雨序列数据，雨量计观测数据	经过时空一致性过滤验证的公民科学雨量计数据	PyTorch/TensorFlow	ResNet-101	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
7428	2025-10-06	EffRes-DrowsyNet: A Novel Hybrid Deep Learning Model Combining EfficientNetB0 and ResNet50 for Driver Drowsiness Detection 2025-Jun-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123711 PMID:40573599	研究论文	提出一种结合EfficientNetB0和ResNet50的混合深度学习模型EffRes-DrowsyNet，用于驾驶员疲劳检测	首次将EfficientNetB0的计算效率与ResNet50的深度表征能力相结合，构建混合架构	NA	通过视频分析检测驾驶员疲劳早期迹象，提升道路安全	驾驶员疲劳状态	计算机视觉	NA	视频分析	CNN	视频	三个基准数据集：SUST-DDD、YawDD和NTHU-DDD	NA	EfficientNetB0, ResNet50	准确率, 精确率, 召回率	NA
7429	2025-10-06	A Review of Research on Fruit and Vegetable Picking Robots Based on Deep Learning 2025-Jun-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123677 PMID:40573563	综述	本文系统综述了深度学习技术在果蔬采摘机器人视觉感知、路径规划和智能控制等核心环节的应用现状与挑战	首次全面梳理深度学习在果蔬采摘机器人中的核心应用体系，系统分析技术瓶颈并展望未来发展方向	未涉及具体实验验证，主要基于文献分析进行理论探讨	为深度学习技术在果蔬采摘机器人中的实际应用提供理论支持和实践指导	果蔬采摘机器人的关键技术环节	计算机视觉	NA	深度学习	NA	多模态数据	NA	NA	NA	感知精度	NA
7430	2025-10-06	Lights-Transformer: An Efficient Transformer-Based Landslide Detection Model for High-Resolution Remote Sensing Images 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123646 PMID:40573533	研究论文	提出一种基于Transformer的高效滑坡检测模型Lights-Transformer，用于高分辨率遥感图像分析	引入融合块增强多角度特征融合和轻量分割头提升推理速度，有效结合局部和全局特征	NA	提高滑坡检测的准确性和效率	高分辨率遥感图像中的滑坡区域	计算机视觉	NA	遥感技术	Transformer	图像	GDCLD数据集	NA	编码器-解码器架构	mIoU,准确率,F1分数,kappa值,精确率,召回率	NA
7431	2025-10-06	CAGNet: A Network Combining Multiscale Feature Aggregation and Attention Mechanisms for Intelligent Facial Expression Recognition in Human-Robot Interaction 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123653 PMID:40573540	研究论文	提出了一种结合多尺度特征聚合和注意力机制的新型网络CAGNet，用于人机交互中的智能面部表情识别	结合多尺度特征聚合和注意力机制，集成CBAM和GAP模块优化局部和全局特征捕获	NA	提高人机交互中面部表情识别的特征表示和识别准确率	面部表情识别	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	FER2013和CK+两个标准数据集	NA	CAGNet, CBAM, GAP	准确率	NA
7432	2025-10-06	Remaining Useful Life Prediction of Bearings via Semi-Supervised Transfer Learning Based on an Anti-Self-Healing Health Indicator 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123662 PMID:40573548	研究论文	本文提出了一种基于抗自愈健康指标和Transformer架构的半监督迁移学习方法，用于轴承剩余使用寿命预测	首次提出抗自愈健康指标(ASH-HI)解决轴承自愈现象问题，开发了无需寿命终止(EOL)数据的半监督迁移学习方法，并首次同时使用三个以上数据集进行迁移学习验证	未明确说明模型在工业实际应用中的部署挑战和计算效率问题	开发更准确的轴承剩余使用寿命预测方法	滚动轴承	机器学习	NA	功率谱密度分析，偏度参数选择	Transformer	信号特征	PHM 2012、NASA IMS和实验设置三个数据集	NA	Transformer	NA	NA
7433	2025-10-06	A Novel Bilateral Data Fusion Approach for EMG-Driven Deep Learning in Post-Stroke Paretic Gesture Recognition 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123664 PMID:40573553	研究论文	提出一种结合双侧数据融合的混合深度学习模型，用于识别脑卒中后偏瘫患者的手势肌电信号	开发了新型双侧数据融合方法，在训练中纳入非瘫痪肢体的EMG信号以提升小数据集下的模型性能	结果可能略低于传统监督学习算法，样本量相对较小	脑卒中后偏瘫患者的手势识别研究	25名表现出偏瘫临床特征的亚急性脑卒中患者	机器学习	脑卒中	肌电图（EMG）	CNN-LSTM	EMG信号	25名患者，两次采集时间点（数据集A中位时间16.0±8.6天，数据集B中位时间19.2±13.7天）	NA	一维卷积长短时记忆神经网络（1D CNN-LSTM）	准确率，灵敏度，特异性，F1分数	NA
7434	2025-10-06	A Survey of Deep Learning-Driven 3D Object Detection: Sensor Modalities, Technical Architectures, and Applications 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123668 PMID:40573555	综述	本文对深度学习驱动的3D目标检测进行了全面综述，重点关注传感器模态与技术架构之间的协同创新	提出了双轴'传感器模态-技术架构'分类框架，系统分析了基于RGB相机、LiDAR和多模态融合的检测方法	NA	综述深度学习驱动的3D目标检测技术发展现状与未来方向	3D目标检测方法	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, BEV, 占用网络, 时序融合架构	RGB图像, LiDAR点云, 多模态数据	NA	NA	传统卷积网络, BEV方法, 占用网络, 时序融合架构	NA	NA
7435	2025-10-06	Federated Learning and EEL-Levy Optimization in CPS ShieldNet Fusion: A New Paradigm for Cyber-Physical Security 2025-Jun-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123617 PMID:40573503	研究论文	提出了一种结合联邦学习和EEL-Levy优化的CPS ShieldNet Fusion框架，用于增强网络物理系统的安全性	首次将联邦残差卷积网络与EEL-Levy融合优化方法相结合，在保护数据隐私的同时提升复杂安全威胁检测能力	未明确说明在极端动态CPS环境中的适应能力以及计算资源需求	开发一个全面保护网络物理系统免受不断演变的网络威胁的安全框架	网络物理系统，包括工业控制系统、智能电网和医疗设备	机器学习	NA	联邦学习，优化算法	CNN	网络安全数据	使用CICIoT-2023、Edge-IIoTset-2023和UNSW-NB三个数据集	NA	联邦残差卷积网络	准确率，有效性	NA
7436	2025-10-06	Robust Estimation of Unsteady Beat-to-Beat Systolic Blood Pressure Trends Using Photoplethysmography Contextual Cycles 2025-Jun-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123625 PMID:40573512	研究论文	提出一种基于光电容积脉搏波的双阶段深度学习模型，用于估计逐拍收缩压趋势	引入上下文周期输入结构和双阶段架构，结合并行ResU块和带相对位置编码的Transformer层	NA	开发稳健的逐拍收缩压趋势估计方法	光电容积脉搏波信号和收缩压趋势	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度学习	生理信号	NA	NA	ResU Blocks, Transformer	平均绝对误差, 序列皮尔逊相关系数, 变异性误差	NA
7437	2025-10-06	Unobtrusive Sleep Posture Detection Using a Smart Bed Mattress with Optimally Distributed Triaxial Accelerometer Array and Parallel Convolutional Spatiotemporal Network 2025-Jun-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123609 PMID:40573496	研究论文	开发了一种基于智能床垫的非接触式睡眠姿势检测系统，采用优化分布的三轴加速度计阵列和并行卷积时空网络	提出优化分布的三轴加速度计阵列作为前端数据采集单元，并构建了集成CNN、LSTM和Bi-LSTM模块的并行卷积时空网络(PCSN)	未提及系统在更大规模人群或不同床垫环境下的泛化能力测试	开发低成本非接触式睡眠姿势检测系统，用于睡眠质量评估和健康监测	睡眠姿势（俯卧、仰卧、左侧直躺、左侧胎儿式、右侧直躺、右侧胎儿式）	机器学习	压力性溃疡,睡眠呼吸暂停	加速度传感技术	CNN,LSTM,Bi-LSTM	加速度传感器数据	未明确说明样本数量	NA	并行卷积时空网络(PCSN)	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
7438	2025-10-06	Synergizing Attribute-Guided Latent Space Exploration (AGLSE) with Classical Molecular Simulations to Design Potent Pep-Magnet Peptide Inhibitors to Abrogate SARS-CoV-2 Host Cell Entry 2025-Jun-07, Viruses DOI:10.3390/v17060828 PMID:40573419	研究论文	本研究结合人工智能和分子模拟技术设计新型抗SARS-CoV-2多肽抑制剂	提出属性引导潜空间探索(AGLSE)方法，结合变分自编码器和Wasserstein自编码器生成具有抗病毒活性的新型多肽序列	研究仅通过计算模拟验证多肽活性，尚未进行实验验证	设计能够阻断SARS-CoV-2进入宿主细胞的多肽抑制剂	抗病毒多肽序列	机器学习	COVID-19	分子对接，分子动力学模拟	VAE, WAE	多肽序列数据	200个生成的多肽序列	NA	变分自编码器，Wasserstein自编码器	对接分数，MMGBSA，RMSD，RMSF，氢键分析	NA
7439	2025-10-06	Segment Anything Model (SAM) and Medical SAM (MedSAM) for Lumbar Spine MRI 2025-Jun-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123596 PMID:40573483	研究论文	评估Segment Anything Model (SAM)和Medical SAM (MedSAM)在腰椎MRI中分割椎间盘和椎体的性能	首次在腰椎MRI分割任务中评估两种零样本深度学习模型，并与nnU-Net进行对比	性能仍不及专门训练的nnU-Net模型，结果存在一定变异性	确定零样本深度学习模型在腰椎MRI组织分割中的性能表现	腰椎椎间盘和椎体	医学影像分析	腰椎疾病	磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	82具捐赠者脊柱	NA	SAM, MedSAM, nnU-Net	Dice分数, 敏感性, 特异性	NA
7440	2025-10-06	Enhanced RNA secondary structure prediction through integrative deep learning and structural context analysis 2025-Jun-06, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf533 PMID:40530692	研究论文	提出一种整合深度学习和结构上下文分析的RNA二级结构预测方法	采用分阶段学习策略整合RNA序列和结构上下文信息，并使用配对约束训练模型，有效处理局部和长程核苷酸相互作用	NA	提高RNA二级结构预测的准确性和鲁棒性	RNA二级结构	机器学习	NA	RNA结构预测	深度学习	RNA序列和结构数据	NA	NA	DSRNAFold	假结识别准确率, 化学图谱活性预测准确率	NA