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
12461	2025-05-01	Optimizing Satellite Imagery Datasets for Enhanced Land/Water Segmentation 2025-Mar-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061793 PMID:40292861	研究论文	本文提出了一种自动化优化用于土地/水体分割任务的深度学习模型数据集的方法	使用归一化差异水体指数（NDWI）和可变阈值自动评估多光谱卫星图像注释的质量，通过系统性识别和排除低质量样本来提升数据集质量和模型性能	仅在两套公开数据集上进行了验证，未在其他数据集上测试其普适性	优化用于环境监测和遥感应用的土地/水体分割数据集	多光谱卫星图像数据集	计算机视觉	NA	NDWI	深度学习模型	图像	两套公开数据集（SWED和SNOWED）	NA	NA	NA	NA
12462	2025-05-01	Comparison and Optimization of Generalized Stamping Machine Fault Diagnosis Models Using Various Transfer Learning Methodologies 2025-Mar-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061779 PMID:40292927	研究论文	本研究开发了一种适用于多种冲压机类型的通用故障诊断模型，通过振动数据监测和预测冲压机的总间隙，以提高过程控制和故障诊断的效果	提出了一种通用故障诊断模型，适用于多种冲压机类型，并通过四种深度学习架构的评估确定了最优模型	模型的泛化能力尚未在更多冲压机类型和操作条件下验证	开发一种通用的冲压机故障诊断模型，以提高智能制造中的过程控制和故障诊断效率	四种冲压机模型（OCP-110、G2-110、G2-160和ST1-110）的振动数据	智能制造	NA	振动数据采集（使用加速度计）	CNN、CNN-Res、VGG16、ResNet50	振动数据	四种冲压机模型的振动数据	NA	NA	NA	NA
12463	2025-05-01	Acceleration of Image Classification and Object Tracking by the Intel Neural Compute Stick 2 with Power Efficiency Evaluation on Raspberry Pi 4B 2025-Mar-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061794 PMID:40292928	研究论文	本研究探讨了在Raspberry Pi 4B平台上使用Intel Neural Compute Stick 2 (NCS2)加速图像分类和对象跟踪的效率和功耗	通过结合NCS2和Raspberry Pi 4B，在嵌入式系统中实现复杂神经网络的实时操作，并补充了OpenVINO™ 2022.3.2文档	实验仅针对特定模型进行测试，结果可能不适用于其他模型或应用场景	评估NCS2在嵌入式系统中加速深度学习神经网络部署的性能和能效	图像分类和实时对象跟踪	计算机视觉	NA	OpenVINO™ 2022.3.2和Deep SORT算法	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
12464	2025-05-01	AI-Powered Visual Sensors and Sensing: Where We Are and Where We Are Going 2025-Mar-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061758 PMID:40292874	review	本文回顾了深度学习在视觉传感器和感知领域的现状与未来发展方向	探讨了深度学习在视觉传感器和感知领域的应用前景与潜在发展方向	未具体提及当前技术的具体局限性	回顾深度学习在视觉传感器和感知领域的应用现状并展望未来趋势	深度学习在视觉传感器和感知领域的应用	computer vision	NA	deep learning	NA	image	NA	NA	NA	NA	NA
12465	2025-05-01	Robust Adversarial Example Detection Algorithm Based on High-Level Feature Differences 2025-Mar-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061770 PMID:40292880	research paper	提出了一种基于高级特征差异（HFDs）的新型对抗样本检测算法，旨在提高对攻击和预处理操作的鲁棒性	利用干净样本和对抗样本在高级特征上的语义冲突，实现了高检测精度，并对预处理操作具有鲁棒性	未明确提及算法的计算复杂度或实时性表现	提高对抗样本检测算法的鲁棒性和准确性	对抗样本（AEs）	machine learning	NA	高级特征差异（HFDs）	encoder和相似性测量模型	image	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
12466	2025-05-01	Real-Time Acoustic Scene Recognition for Elderly Daily Routines Using Edge-Based Deep Learning 2025-Mar-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061746 PMID:40292891	研究论文	本研究提出了一种结合边缘计算和深度学习的声学场景识别系统，用于实时监测老年人的日常活动	系统整合了边缘计算与深度学习，解决了传统云计算的延迟和隐私问题，并通过模型量化技术优化了模型以适应边缘设备	未提及系统在复杂环境或多用户场景下的表现	开发一种高效、可靠且用户友好的实时声学场景监测系统，以支持老年人护理	老年人的日常活动	机器学习	老年疾病	深度学习	CNN, LSTM, BiLSTM, DNN	声学数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
12467	2025-05-01	Identification of People in a Household Using Ballistocardiography Signals Through Deep Learning 2025-Mar-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061732 PMID:40292805	研究论文	本研究开发了一种基于聚偏二氟乙烯压电传感器的非侵入式健康监测系统，利用深度学习技术通过心冲击信号识别家庭成员	提出了一种基于心冲击信号频率特征的非接触式个体识别方法，无需皮肤接触即可监测健康状态	未来需要考虑信号日常变化对识别准确率的影响	开发非侵入式健康监测系统，实现家庭成员身份识别	10名受试者的心冲击信号	机器学习	老年疾病	ballistocardiography信号采集	神经网络	生物信号	10名受试者的252个信号案例	NA	NA	NA	NA
12468	2025-05-01	A Novel Explainable Attention-Based Meta-Learning Framework for Imbalanced Brain Stroke Prediction 2025-Mar-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061739 PMID:40292890	研究论文	提出了一种新颖的基于注意力机制和元学习的可解释框架，用于不平衡脑卒中预测	整合了混合重采样技术、集成分类器和可解释人工智能（XAI），提高了预测性能和可解释性	未提及具体局限性	提高脑卒中预测的准确性和可解释性	脑卒中预测	机器学习	脑卒中	SMOTE、SMOTEENN、SHAP	Random Forest、LightGBM、深度学习元分类器	医学数据集	三个数据集（DF-1、DF-2、DF-3）	NA	NA	NA	NA
12469	2025-05-01	Enhanced Vision-Based Quality Inspection: A Multiview Artificial Intelligence Framework for Defect Detection 2025-Mar-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061703 PMID:40292782	research paper	本文研究了一种基于多视角深度学习的缺陷检测方法，提出了一种新颖的早期融合架构MV-UNet，以提高金属表面细微缺陷的检测精度	提出了一种新颖的早期融合架构MV-UNet，通过变换块对齐和聚合多视角特征，提高了检测精度，并引入了适用于分割缺陷检测的精确召回指标	实验数据集仅限于金属板，未涉及其他材料或更复杂的工业场景	研究多视角深度学习方法在工业质量控制中缺陷检测的有效性	金属板表面的细微缺陷（如划痕）	computer vision	NA	deep learning	MV-UNet, CNN	image	记录的金属板数据集	NA	NA	NA	NA
12470	2025-05-01	Time Series Remote Sensing Image Classification with a Data-Driven Active Deep Learning Approach 2025-Mar-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061718 PMID:40292845	research paper	提出了一种数据驱动的主动深度学习框架，用于时间序列遥感图像分类，以解决标记样本有限的问题	结合主动学习和深度学习，设计了一种考虑代表性和不确定性的时间序列样本选择方法，并定义了一个新的损失函数以提高模型性能	需要进一步验证该方法在不同类型的时间序列遥感图像数据集上的泛化能力	解决时间序列遥感图像分类中标记样本有限的问题	时间序列遥感图像	computer vision	NA	active learning, deep learning	deep network	time series remote sensing images	两个TSRSI数据集（MUDS和DynamicEarthNet）	NA	NA	NA	NA
12471	2025-05-01	A Deep Transfer Learning-Based Visual Inspection System for Assembly Defects in Similar Types of Manual Tool Products 2025-Mar-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061645 PMID:40292690	research paper	本研究介绍了一种基于深度迁移学习的手动工具装配缺陷视觉检测系统，专注于在类似类型的工具中检测和分类缺陷	使用预训练的AlexNet架构进行迁移学习，有效减少新模型所需的样本量和微调时间，同时在多个装配站上实现了高准确率和效率提升	研究仅针对特定类型的手动工具（如活动头棘轮扳手），可能不适用于其他类型的工具或产品	开发一种高效的视觉检测系统，用于手动工具装配过程中的缺陷检测和分类	活动头棘轮扳手等类似类型的手动工具	computer vision	NA	deep transfer learning	R-CNN, AlexNet	image	实验在三个装配站进行，样本量减少40%时仍保持高准确率	NA	NA	NA	NA
12472	2025-05-01	Classification of Mycena and Marasmius Species Using Deep Learning Models: An Ecological and Taxonomic Approach 2025-Mar-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061642 PMID:40292694	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于分类Mycena和Marasmius属的七种大型真菌物种，利用其独特的生态和形态特征	首次将自组织映射(SOM)应用于真菌分类，并结合CNN和Kolmogorov-Arnold Network(KAN)层以提高分类性能	未来工作将集中于优化KAN架构并扩展数据集以包含更多真菌类别	推进真菌分类学并增强生态理解	Mycena和Marasmius属的七种大型真菌物种	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, SOM, KAN, MaxViT-S, ResNetV2-50	图像	七种大型真菌物种	NA	NA	NA	NA
12473	2025-05-01	Deep Learning Ensemble Approach for Predicting Expected and Confidence Levels of Signal Phase and Timing Information at Actuated Traffic Signals 2025-Mar-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061664 PMID:40292747	研究论文	本研究提出了一种基于transformer编码器的深度学习集成方法，用于预测交通信号灯的信号相位与时间（SPaT）信息及其置信水平	结合transformer编码器与多种深度学习方法（MLP、LSTM、CNNLSTM）构建集成预测器，显著提升了预测性能	研究仅针对弗吉尼亚州Gallows Road走廊的六个交叉路口，可能缺乏对其他地区交通模式的普适性	提升绿灯最优速度建议（GLOSA）和生态协同自适应巡航控制（Eco-CACC）系统的性能	交通信号控制器获取的SPaT信息	机器学习	NA	深度学习集成方法	Transformer编码器、MLP、LSTM、CNNLSTM	交通信号时序数据	弗吉尼亚州Gallows Road走廊六个交叉路口的交通信号数据	NA	NA	NA	NA
12474	2025-05-01	Design and Implementation of ESP32-Based Edge Computing for Object Detection 2025-Mar-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061656 PMID:40292726	研究论文	本文探讨了ESP32微控制器在边缘计算中的应用，设计并实现了一个边缘服务器系统，以评估通过集成边缘和云计算所实现的性能改进	通过集成AI和IoT技术，设计了一个边缘服务器和对象识别系统，展示了本地化边缘处理在提高效率和减少云依赖方面的优势	讨论了系统的优势和局限性，并提出了潜在的改进和未来应用	减少云计算的负担和延迟，提高边缘计算的效率	ESP32微控制器和边缘服务器系统	边缘计算	NA	深度学习模型	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
12475	2025-05-01	Three-Dimensional Point Cloud Applications, Datasets, and Compression Methodologies for Remote Sensing: A Meta-Survey 2025-Mar-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25061660 PMID:40292730	meta-survey	本文全面综述了3D点云在遥感中的应用、可用数据集及点云压缩方法	综合了先前综述和原创研究的见解，识别新兴趋势、挑战和机遇	NA	推进点云在遥感中的应用	3D点云在遥感中的应用、数据集和压缩技术	遥感	NA	点云压缩技术，包括基于树和投影的方法及基于深度学习的技术	DL-based technologies	3D点云数据	NA	NA	NA	NA	NA
12476	2025-10-07	Converting dose-area product to effective dose in dental cone-beam computed tomography using organ-specific deep learning 2025-03-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae067 PMID:39607772	研究论文	本研究开发了一种使用深度学习将牙科锥形束CT的剂量面积乘积转换为患者剂量的准确方法	首次使用深度学习模型将剂量面积乘积转换为器官特异性剂量，相比传统方法显著提高了精度	研究基于成人模体的模拟数据，未使用真实患者数据	开发牙科锥形束CT中剂量面积乘积到有效剂量的精确转换方法	牙科锥形束CT扫描中的辐射剂量	医学影像分析	NA	锥形束CT, 剂量模拟	神经网络	模拟剂量数据	24384次CBCT曝光模拟	Keras	神经网络	平均绝对误差	NA
12477	2025-10-07	ESI-GAL: EEG source imaging-based trajectory estimation for grasp and lift task 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109608 PMID:39733553	研究论文	本研究利用脑电图源成像技术开发了一种基于深度学习的神经解码器，用于预测抓握动作的三维手部运动轨迹	首次探索脑电图源成像数据在运动学预测中的应用，并比较了传感器域和源域特征在抓握任务中的表现	仅使用公开数据集WAY-EEG-GAL，样本量有限，且仅针对特定的抓握动作任务	开发基于脑电信号的脑机接口系统，用于外骨骼、假肢和康复设备的运动控制	手部三维运动轨迹预测	脑机接口	NA	脑电图，脑电图源成像	深度学习	脑电图信号，脑电图源成像数据	公开数据集WAY-EEG-GAL	NA	rEEGNet	皮尔逊相关系数	NA
12478	2025-10-07	TD-STrans: Tri-domain sparse-view CT reconstruction based on sparse transformer 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108575 PMID:39733746	研究论文	提出基于稀疏Transformer的三域稀疏视图CT重建模型TD-STrans，通过整合投影域、图像域和频域信息解决稀疏视图CT重建中的过平滑问题	将频域信息引入传统的投影-图像域重建，提出三域重建框架和稀疏Transformer结构，设计多域联合损失函数	未明确说明模型在更广泛临床数据集上的泛化能力	解决稀疏视图CT重建中的过平滑和细节丢失问题	淋巴结数据集和核桃数据集	计算机视觉	NA	稀疏视图CT	Transformer	CT图像	淋巴结数据集（仿真实验）和核桃数据集（真实实验）	NA	稀疏Transformer	伪影去除、过平滑抑制、结构保真度	NA
12479	2025-10-07	Artificial intelligence in in-vitro fertilization (IVF): A new era of precision and personalization in fertility treatments 2025-Mar, Journal of gynecology obstetrics and human reproduction IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.jogoh.2024.102903 PMID:39733809	综述	探讨人工智能在体外受精(IVF)过程中提升精准性和个性化治疗的潜力	首次系统评估AI技术在IVF全流程（卵巢刺激方案个性化、配子选择、胚胎评估）中的应用前景	AI改善临床结局的作用仍需大规模临床试验验证，存在数据隐私和算法偏见等伦理问题	研究人工智能技术在辅助生殖领域中的应用价值	体外受精(IVF)治疗流程及相关临床数据	机器学习	生殖系统疾病	延时成像技术、形态学数据分析	机器学习,深度学习	临床数据、影像数据	NA	NA	NA	妊娠率、活产率、受精率、植入结局	NA
12480	2025-10-07	Towards safe and reliable deep learning for lung nodule malignancy estimation using out-of-distribution detection 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109633 PMID:39736253	研究论文	本研究提出一种基于马氏距离的分布外检测方法，用于提高肺部结节恶性风险评估深度学习模型在临床中的安全性和可靠性	将马氏距离应用于深度学习模型的中间层特征，提出新的分布外检测方法，并在四种已知会降低AI性能的数据集偏移场景下验证其有效性	在分布外数据集中未发现深度学习模型性能随分布外评分增加而下降的现象，可能限制了阈值优化的必要性	开发可靠的分布外检测方法以提高AI模型在临床环境中的安全性	胸部CT影像中的肺部结节	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	分布外检测性能	NA