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
1301	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
1302	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
1303	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
1304	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
1305	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）
1306	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
1307	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）
1308	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
1309	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
1310	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
1311	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
1312	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
1313	2025-05-01	Reconstruction of diploid higher-order human 3D genome interactions from noisy Pore-C data using Dip3D 2025-Mar-04, Nature structural & molecular biology IF:12.5Q1 DOI:10.1038/s41594-025-01512-w PMID:40038455	research paper	提出了一种名为Dip3D的流程，用于从嘈杂的Pore-C数据中重建二倍体高阶人类3D基因组相互作用	利用深度学习模型Clair3改进SNV调用，开发了渐进式单倍型插补策略，显著提高了单倍型信息Pore-C接触率	未明确提及研究的局限性	重建二倍体高阶3D基因组相互作用，并理解其与等位基因特异性表达的关系	人类二倍体高阶染色质相互作用	基因组学	NA	Pore-C, 单核苷酸变异(SNV)调用	Clair3	基因组数据	HG001细胞系
1314	2025-05-01	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	开发了一种使用深度学习将剂量面积乘积（DAP）转换为患者剂量的准确方法，用于牙科锥形束计算机断层扫描（CBCT）	利用深度学习模型（神经网络）来准确估计牙科CBCT中的患者剂量，相比传统的多元线性回归模型和直接转换系数，显著提高了准确性	研究仅基于成人体模的模拟数据，未涉及真实患者数据	开发一种准确的方法，用于牙科CBCT中从DAP到患者剂量的转换	牙科锥形束计算机断层扫描（CBCT）中的剂量转换	数字病理	NA	深度学习，PCXMC 2.0模拟	神经网络（NN）	模拟数据	24,384次CBCT曝光模拟
1315	2025-05-01	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（EEG）信号预测三维手部运动轨迹，探索了基于EEG源成像的运动学预测	首次探索了基于EEG源成像（ESI）的运动学预测方法，并提出了深度学习方法用于运动学解码	研究仅针对抓取和举升任务，未验证其他运动任务的适用性	开发基于脑机接口（BCI）系统的运动学预测方法，用于外骨骼、假肢和康复设备	手部运动轨迹	脑机接口	NA	EEG信号处理	rEEGNet	EEG信号	公开数据集WAY-EEG-GAL
1316	2025-05-01	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	research paper	提出了一种基于稀疏变换器的三域稀疏视图CT重建模型（TD-STrans），用于解决稀疏视图CT重建中的过平滑问题	将频域信息引入投影-图像域重建，提出三域联合重建模型，通过多域联合损失函数提升重建质量	未提及模型在临床实际应用中的验证情况	提升稀疏视图CT重建质量，减少过平滑和伪影	稀疏视图CT图像	digital pathology	NA	sparse-view CT	Sparse Transformer	CT图像	淋巴结数据集（模拟实验）和核桃数据集（真实实验）
1317	2025-05-01	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	本文探讨了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在体外受精（IVF）过程中各个阶段的潜在应用	AI驱动的工具可以分析大量数据集，预测最佳刺激方案，提高卵母细胞质量和受精率，并在精子、卵母细胞质量评估和胚胎选择中提供精确、客观的分析	AI在改善临床结果方面的作用尚需通过大规模、设计良好的临床试验来确认	探索AI在提高IVF成功率方面的潜力	体外受精（IVF）过程中的卵巢刺激方案、配子选择、胚胎注释和选择	医疗AI	不孕不育	AI、ML、DL	NA	图像、形态学数据、时间序列成像	NA
1318	2025-05-01	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	本研究提出了一种基于马氏距离的OOD检测方法，用于提高深度学习模型在肺结节恶性风险评估中的安全性和可靠性	提出了一种新的OOD检测方法，利用马氏距离来检测与训练数据分布不同的未见数据，并在肺结节恶性风险评估中验证了其有效性	研究中未发现OOD评分增加导致DL模型性能下降的情况，这可能限制了方法在更广泛场景下的适用性	提高AI模型在临床应用中处理分布外数据的安全性和可靠性	肺结节的恶性风险评估	计算机视觉	肺癌	深度学习	DL	CT图像	四个已知会降低AI模型性能的数据集
1319	2025-05-01	Deep Learning-Based Ion Channel Kinetics Analysis for Automated Patch Clamp Recording 2025-Mar, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202404166 PMID:39737527	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的人工智能框架，用于分析全细胞记录的多种离子通道动力学	首次将人工智能框架应用于离子通道动力学分析，结合了异常检测和多类分类技术	NA	提高电生理研究中离子通道动力学分析的效率和准确性	全细胞记录的离子通道动力学	机器学习	阿尔茨海默病, 帕金森病	膜片钳技术	1D CNN, 双向LSTM, 注意力机制	电生理记录数据	124个测试数据集
1320	2025-05-01	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	该研究提出了一种新颖的深度学习框架，用于评估TREX抗VEGF玻璃体内注射治疗方案的视觉结果，结合了OCT图像和患者的临床数据	提出了一种统一的深度学习方法，整合了OCT图像和患者的临床、实验室及人口统计学信息，用于预测糖尿病性黄斑水肿的治疗效果	研究中使用的ResNet-18网络可能不是最优选择，且未提及对其他深度学习模型的比较	评估糖尿病性黄斑水肿患者的治疗效果，提高预后预测的准确性	糖尿病性黄斑水肿患者	数字病理学	糖尿病性黄斑水肿	OCT成像	ResNet-18	图像和临床数据	NA