深度学习在生物医药领域中的应用

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
1241	2025-06-30	Rapid counting of Kazachstania humilis and Saccharomyces cerevisiae in sourdough by deep learning-based classifier 2025-Jun-23, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107183 PMID:40562078	研究论文	开发了一种基于深度学习的分类器，用于快速计数酸面团中的Kazachstania humilis和Saccharomyces cerevisiae菌落	利用两阶段培养温度区分菌落，并首次应用YOLO深度学习模型进行自动计数	研究仅针对特定两种酵母菌，未验证对其他微生物的适用性	开发自动化工具监测酸面团发酵过程中的酵母菌群变化	酸面团中的Kazachstania humilis和Saccharomyces cerevisiae酵母菌	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	多种温度条件下培养的酸面团样本
1242	2025-06-30	LGFUNet: A Water Extraction Network in SAR Images Based on Multiscale Local Features with Global Information 2025-Jun-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123814 PMID:40573701	research paper	提出了一种基于多尺度局部特征与全局信息的SAR图像水体提取网络LGFUNet，以解决现有深度学习方法的不足	采用Swin-Transformer模块替代卷积核进行特征提取，增强全局信息学习能力，并引入DECASPP模块和LGFF模块以提升复杂水体边界细节的提取能力	未明确提及模型在不同地理环境或不同SAR数据源上的泛化能力	提升SAR图像中水体的自动提取精度，特别是连续水体的边界细节	Sentinel-1 SAR数据中的水体区域	computer vision	NA	深度学习	LGFUNet（基于Swin-Transformer的编码器-解码器结构）	SAR图像	青藏高原区域的Sentinel-1 SAR数据（未明确样本数量）
1243	2025-06-30	Benchmarking Accelerometer and CNN-Based Vision Systems for Sleep Posture Classification in Healthcare Applications 2025-Jun-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123816 PMID:40573703	research paper	比较基于加速度计和CNN视觉系统在睡眠姿势分类中的性能，应用于医疗健康领域	首次对比图像深度学习和加速度计分类在睡眠姿势识别中的表现，展示加速度计方法的高精度和鲁棒性	图像方法对左侧卧和仰卧姿势识别性能略低，研究未涉及多模态融合方法	评估不同技术路径在睡眠姿势监测中的适用性，为智能医疗系统开发提供参考	人体睡眠姿势（俯卧、仰卧、右侧卧、左侧卧、起床状态）	digital pathology	sleep apnea	数据增强（旋转/镜像/缩放/平移）、加速度信号特征提取	VGG16 CNN, 前馈神经网络	image, accelerometer信号	未明确说明样本数量
1244	2025-06-30	Transverse Electric Inverse Scattering of Conductors Using Artificial Intelligence 2025-Jun-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123774 PMID:40573660	研究论文	本文结合直接采样法（DSM）和神经网络，从感测的电磁场中重建完美电导体的形状	通过结合DSM和U-net神经网络，显著提高了TE波成像的分辨率和效率，并降低了重建误差	未提及具体实验验证或实际应用场景的局限性	提高导体形状重建的精度和效率	完美电导体	人工智能	NA	直接采样法（DSM）、神经网络	U-net	电磁场数据	NA
1245	2025-06-30	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	本文提出了一种新颖的两层深度学习框架，用于电动汽车电池的多电池电压预测和充电状态估计	首次在热带气候下验证了基于深度学习的BMS优化，为类似地区的电动汽车电池管理设定了新标准	研究主要针对热带气候条件，可能在其他气候条件下的适用性有限	提高电动汽车电池管理系统的操作效能和安全性	电动汽车电池，特别是热带气候下的锂铁磷酸盐电池组	机器学习	NA	LSTM网络	LSTM	时间序列数据	120-cell锂铁磷酸盐电池组，模拟城市驾驶条件下的速度变化和负载变化
1246	2025-06-30	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	提出了一种基于统计差异表示的Transformer模型（SDFormer）和弱监督异构变化检测框架（S3G2），用于处理多传感器或多模态图像数据中的变化检测问题	引入了结构相似性引导样本生成策略（S3G2）来生成可靠的伪标签，并提出了SDFormer模型以减少时相异构图像间的模态差异影响	缺乏可信的标注数据限制了大多数基于学习的异构变化检测方法的应用	提高异构图像变化检测的准确性和鲁棒性	多传感器或多模态图像数据	计算机视觉	NA	深度学习、领域自适应	Transformer（SDFormer）	图像	多个公共异构变化检测数据集
1247	2025-06-30	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	research paper	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TTT技术，在实验室条件下实现高精度故障诊断	结合扩散模型和TTT（测试时训练）技术，利用预训练解码器将数据解码为连续潜在表示进行采样，实现数据再生，并构建特征参数与机械磨损故障模式之间的高维映射关系	研究在实验室条件下进行，数据量较少，现象分布特征可能限制机器学习和深度学习概念的应用	开发一种高精度的机械磨损故障诊断算法	六种典型航空发动机机械磨损故障	machine learning	NA	扩散模型, TTT（test-time training）	扩散模型, TTT	特征数据	少量实验室数据
1248	2025-06-30	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	提出了一种基于YOLOv8的深度学习模型HGCS-Det，用于复杂场景下的垃圾定位与识别	引入归一化注意力模块、注意力特征融合模块和实例边界强化模块，结合Slide Loss函数动态加权难样本，提升了检测精度和实时性能	模型参数略有增加（3.02M），在复杂环境下的泛化能力未明确说明	提高复杂场景下垃圾检测的精度和实时性能	家庭垃圾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	公开数据集HGI30
1249	2025-06-30	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	该研究提出了一种基于惯性测量单元（IMU）传感器和深度学习的实时篮球进球状态识别系统	利用IMU传感器和多种深度学习模型（CNN、RNN、LSTM、CNN-LSTM和CNN-LSTM-Attention）实时识别篮球进球状态，其中CNN-LSTM-Attention模型表现最佳，准确率达87.79%	未提及系统在极端环境或不同篮球场地条件下的性能表现	开发一种实时识别篮球进球状态的系统，以支持技能分析和运动表现评估	篮球进球状态（篮板球、空心球、其他投篮和未命中）	机器学习和运动分析	NA	IMU传感器和深度学习	CNN、RNN、LSTM、CNN-LSTM和CNN-LSTM-Attention	传感器数据（加速度、角速度和角度变化）	未明确提及具体样本数量
1250	2025-06-30	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	本文提出了一种名为Multi-HCNet的深度学习模型，专门用于在高通滤波环境下检测电力网络频率(ENF)信号	模型引入了高阶谐波滤波器阵列(AFB)来补偿基频信息的损失，并提出了分组多通道自适应注意力机制(GMCAA)以精确区分多频信号，同时使用正弦激活函数(SAF)增强周期性振荡的捕捉能力	NA	提高在高通滤波环境下ENF信号的检测准确率	电力网络频率(ENF)信号	信号处理	NA	深度学习	Multi-HCNet	音频信号	NA
1251	2025-06-30	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和深度学习框架，通过构建分段线性降雨累积函数来校正雷达降水率偏差	在完全未见过的区域泛化能力有限，特别是对高强度降雨	提高多普勒雷达降水预测的准确性和实时性	多普勒雷达降水预测	机器学习	NA	深度学习	ResNet-101	雷达数据和雨量计观测数据	NA
1252	2025-06-30	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	提出了一种名为EffRes-DrowsyNet的混合深度学习模型，用于检测驾驶员疲劳状态	结合EfficientNetB0的计算效率和ResNet50的深度表征能力，构建新型混合模型	未明确说明模型在极端光照或遮挡条件下的表现	开发高性能的驾驶员疲劳检测系统以提高道路安全	驾驶员疲劳状态	计算机视觉	NA	视频分析	EfficientNetB0与ResNet50混合模型	视频	三个基准数据集（SUST-DDD、YawDD和NTHU-DDD）
1253	2025-06-30	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	本文综述了基于深度学习的果蔬采摘机器人关键技术及应用，探讨了当前技术瓶颈及未来发展方向	首次全面梳理深度学习技术在果蔬采摘机器人中的核心应用、技术瓶颈及未来趋势	未涉及具体实验验证或量化性能对比	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	计算机视觉	NA	深度学习	NA	多模态数据	NA
1254	2025-06-30	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	提出了一种基于Transformer的高效滑坡检测模型Lights-Transformer，用于高分辨率遥感图像	引入了多尺度上下文信息、高效注意力机制、融合块和多角度特征融合，以及轻量分割头以提高推理速度	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的测试	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	深度学习	Transformer	图像	GDCLD数据集
1255	2025-06-30	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神经网络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，优化局部和全局特征的捕获，提高面部表情识别的准确率	仅在FER2013和CK+两个标准数据集上进行了验证，未在其他多样化数据集上测试	提升人机交互中面部表情识别的准确性和自然性	面部表情识别	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, CBAM, GAP	图像	FER2013和CK+数据集
1256	2025-06-30	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的半监督迁移学习方法，用于预测轴承的剩余使用寿命	提出了一种抗自愈健康指标（ASH-HI）和基于Transformer架构的半监督迁移学习方法，解决了自愈现象和缺乏寿命终止数据的问题	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度	提高轴承剩余使用寿命预测的准确性和实用性	滚动轴承	机器学习	NA	迁移学习，半监督学习	Transformer	信号特征	使用PHM 2012、NASA IMS和实验设置三个数据集进行验证
1257	2025-06-30	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	介绍了一种用于从亚急性中风患者的肌电信号中识别手势的混合深度学习模型	提出了一种新颖的双侧数据融合方法，结合非麻痹肢体的肌电信号进行训练，显著提升了模型性能	结果可能略低于传统监督学习算法	提高中风后麻痹手势识别的准确性	25名表现出麻痹临床特征的中风患者	机器学习	中风	EMG	CNN-LSTM	肌电信号	25名患者的七种手势运动数据，分两次采集
1258	2025-06-30	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	本文全面综述了深度学习驱动的3D物体检测，聚焦于传感器模态与技术架构之间的协同创新	提出双轴'传感器模态-技术架构'分类框架，系统分析基于RGB相机、LiDAR及多模态融合的检测方法	未涉及具体实验验证或性能比较	推动3D感知系统向更高精度和更强泛化能力发展	3D物体检测方法	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, BEV方法, 占用网络, 时序融合架构	RGB图像, LiDAR点云, 多模态数据	NA
1259	2025-06-30	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	本文提出了一种名为CPS ShieldNet Fusion的综合安全框架，结合联邦学习和EEL-Levy优化方法，以增强网络物理系统的安全性	结合联邦残差卷积网络(FedRCNet)和EEL-Levy融合优化(ELFO)方法，实现去中心化模型训练并提升复杂安全威胁检测能力	现有方法在可扩展性、数据隐私和应对CPS环境动态性方面仍存在局限	提升网络物理系统(CPS)的网络安全防护能力	网络物理系统(CPS)	机器学习	NA	联邦学习, EEL-Levy优化	Federated Residual Convolutional Network (FedRCNet)	网络安全数据	CICIoT-2023, Edge-IIoTset-2023和UNSW-NB数据集
1260	2025-06-30	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描记术（PPG）和深度学习的新型方法，用于稳健估计逐拍收缩压趋势	引入了两阶段架构和新型输入结构'上下文周期'，将单次收缩压值预测转化为序列预测任务，并利用并行ResU块和Transformer层捕捉周期间交互和时间依赖性	未明确说明模型在长期连续监测中的表现或对不同人群的适用性	开发可靠的逐拍收缩压趋势估计方法，用于日常健康监测	光电容积描记术（PPG）信号和收缩压趋势	机器学习	心血管疾病	深度学习	并行ResU块和Transformer层的混合模型	PPG信号	NA