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
12481	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
12482	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
12483	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
12484	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
12485	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
12486	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
12487	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
12488	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
12489	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
12490	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
12491	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
12492	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
12493	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
12494	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
12495	2025-10-07	Integration of Optical Coherence Tomography Images and Real-Life Clinical Data for Deep Learning Modeling: A Unified Approach in Prognostication of Diabetic Macular Edema 2025-Mar, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400315 PMID:39737652	研究论文	提出一种结合OCT图像和临床数据的深度学习框架，用于预测糖尿病黄斑水肿患者的治疗预后	首次将OCT图像特征与患者人口统计学、临床和实验室数据相结合进行深度学习建模	仅使用ResNet-18网络，未探索更复杂的模型架构	开发糖尿病黄斑水肿治疗预后的预测模型	接受TREX抗VEGF玻璃体内注射治疗的糖尿病黄斑水肿患者	计算机视觉	糖尿病黄斑水肿	光学相干断层扫描	CNN	图像, 临床数据	NA	NA	ResNet-18	准确率	NA
12496	2025-10-07	Automatic segmentation of cardiac structures can change the way we evaluate dose limits for radiotherapy in the left breast 2025-Mar, Journal of medical imaging and radiation sciences IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jmir.2024.101844 PMID:39740303	研究论文	本研究评估了自动分割工具在左乳腺癌放疗中对心脏亚结构剂量分布的影响	首次将自动分割工具TotalSegmentator和Limbus AI应用于心脏亚结构的剂量评估，并建立对数线性回归模型来关联心脏区域与亚结构的剂量分布	研究未明确说明样本量大小，且自动分割工具在特定亚结构上的可用性可能受限	评估自动分割心脏亚结构的剂量分布，建立剂量关联模型，为放疗计划评估提供剂量限制建议	左乳腺癌放疗患者的心脏亚结构，包括左前降支冠状动脉、心脏和左心室	数字病理学	乳腺癌	自动分割技术	深度学习	医学影像	NA	TotalSegmentator, Limbus AI	NA	剂量分布评估，对数线性回归相关性	NA
12497	2025-10-07	Enhancing lesion detection in liver and kidney CT scans via lesion mask selection from two models: A main model and a model focused on small lesions 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109602 PMID:39740509	研究论文	提出一种选择性集成方法，通过两个模型预测选择最佳病灶掩膜，以提升肝脏和肾脏CT扫描中病灶检测与分割精度	采用双模型选择性集成策略，专门设计针对小病灶的检测模型，并通过特征对比实现最优掩膜选择	未提及具体计算资源需求和对不同扫描参数的泛化能力	提高肝脏和肾脏CT扫描中病灶的检测与分割准确性	肝脏和肾脏CT扫描中的病灶（包括小病灶）	计算机视觉	肝癌, 肾癌	CT扫描	深度学习	医学影像（CT扫描图像）	三个不同数据集（来自KiTS和LiTS挑战赛）	NA	UNet, ConvNext	检测率, 分割精度	NA
12498	2025-10-07	Preserving privacy in healthcare: A systematic review of deep learning approaches for synthetic data generation 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108571 PMID:39742693	系统综述	系统回顾了医疗保健领域使用深度学习方法生成合成数据以保护隐私的研究	全面评估了深度学习生成模型在医疗数据隐私保护中的应用，特别关注数据效用与隐私保护的平衡	在保持时间相关性、减少偏差以及符合监管框架方面仍存在挑战，特别是对于纵向和高维数据	评估深度学习技术在医疗保健领域生成合成数据以保护隐私的能力	医疗保健数据共享中的隐私保护问题	机器学习	NA	合成数据生成	GAN, VAE, Diffusion Models	表格数据、信号数据、图像数据、多模态数据	NA	NA	生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型	数据相似性、数据效用、隐私保护	NA
12499	2025-10-07	MRI-derived radiomics and end-to-end deep learning models for predicting glioma ATRX status: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies 2025-Mar, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110386 PMID:39742798	系统综述与荟萃分析	系统评估MRI影像组学和端到端深度学习模型预测神经胶质瘤ATRX状态的诊断准确性	首次对基于MRI的影像组学和深度学习模型预测胶质瘤ATRX状态进行系统综述和荟萃分析	纳入研究数量有限（系统综述17篇，荟萃分析11篇），存在潜在的异质性来源	评估MRI影像组学和端到端深度学习模型预测神经胶质瘤ATRX状态的诊断价值	神经胶质瘤患者	数字病理	神经胶质瘤	磁共振成像	深度学习, 影像组学	医学影像	NA	NA	NA	敏感度, 特异度, 诊断似然比, 诊断比值比, AUC	NA
12500	2025-10-07	Predicting lymph node metastasis in thyroid cancer: systematic review and meta-analysis on the CT/MRI-based radiomics and deep learning models 2025-Mar, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110392 PMID:39742800	系统综述和荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于CT/MRI的影像组学和深度学习模型在预测甲状腺癌淋巴结转移中的诊断性能	首次对基于CT/MRI的影像组学和深度学习模型在甲状腺癌淋巴结转移预测中的应用进行系统评价和荟萃分析	研究存在异质性，纳入研究数量有限（16项），需要进一步研究优化这些影像工具	评估影像组学和深度学习模型在术前预测甲状腺癌淋巴结转移的诊断准确性	甲状腺癌患者	医学影像分析	甲状腺癌	CT, MRI	影像组学模型, 深度学习模型	医学影像数据	16项研究纳入分析	R软件	NA	灵敏度, 特异度, AUC	NA