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
1361	2025-04-29	A Hybrid CNN Framework DLI-Net for Acne Detection with XAI 2025-Apr-10, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11040115 PMID:40278031	研究论文	介绍了一种名为DLI-Net的混合CNN框架，用于痤疮检测，并结合XAI提高模型可解释性	结合DeepLabV3进行精确图像分割和InceptionV3进行分类的混合模型，显著提高了痤疮检测的准确性和速度	未提及模型在多样化数据集上的泛化能力	提高痤疮检测的准确性和速度，改善皮肤病学护理	痤疮病变	计算机视觉	皮肤病	Grad-CAM	CNN (DeepLabV3 + InceptionV3)	图像	NA
1362	2025-04-29	Patch-Based Texture Feature Extraction Towards Improved Clinical Task Performance 2025-Apr-10, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12040404 PMID:40281764	research paper	提出了一种基于3D patch的纹理特征提取方法，用于提升医学影像分析中的临床任务性能	提出了新颖的3D patch-based纹理特征，能够捕捉组织间的空间异质性，相比传统纹理特征在临床应用中表现更优	研究仅基于MRI数据集，未在其他影像模态上验证	提升医学影像分析中纹理特征的表现，以更好地预测癌症和个性化治疗	乳腺癌和宫颈癌患者的MRI影像数据	digital pathology	breast cancer, cervical cancer	radiomics analysis, k-means clustering	NA	MRI images	145名乳腺癌患者和63名宫颈癌患者
1363	2025-04-29	Driver Head-Hand Cooperative Action Recognition Based on FMCW Millimeter-Wave Radar and Deep Learning 2025-Apr-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082399 PMID:40285089	研究论文	本研究基于FMCW毫米波雷达和深度学习技术，开发了一种驾驶员头手协同动作识别方法	提出了一种基于VGG16-LSTM-CBAM的深度学习网络模型，使用微多普勒谱图作为输入，显著提高了动作分类的准确率	研究仅针对七种驾驶员头手协同动作进行识别，动作范围仍有扩展空间	提高驾驶员动作识别的准确性和适用范围，以增强驾驶安全性	驾驶员头手协同动作	计算机视觉	NA	FMCW毫米波雷达	VGG16-LSTM-CBAM	微多普勒谱图	包含七种驾驶员头手协同动作的数据集
1364	2025-04-29	A Survey of the State of the Art in Monocular 3D Human Pose Estimation: Methods, Benchmarks, and Challenges 2025-Apr-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082409 PMID:40285099	综述	本文综述了单目3D人体姿态估计的最新技术进展，包括方法、基准和挑战	首次全面分析了扩散模型和状态空间模型在3D人体姿态估计中的应用，并讨论了新兴趋势如大型语言模型的整合	主要关注单目设置下的深度模糊和遮挡问题，可能未涵盖多视角或实时应用的挑战	总结和评估3D人体姿态估计领域的最新方法和技术进展	单目RGB摄像头捕获的3D人体姿态	计算机视觉	NA	扩散模型、状态空间模型(SSMs)、大型语言模型(LLMs)	NA	RGB图像	NA
1365	2025-04-29	Analysis of Voice, Speech, and Language Biomarkers of Parkinson's Disease Collected in a Mixed Reality Setting 2025-Apr-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082405 PMID:40285095	研究论文	本研究通过分析混合现实（MR）系统收集的语音数据，探索了一种早期帕金森病（PD）检测的创新方法	结合混合现实技术进行语音数据采集，并应用先进的机器学习和深度学习技术进行PD检测	样本量较小（57名波兰参与者），且仅限于特定语言和文化背景	早期帕金森病的非侵入性高精度诊断	帕金森病患者和健康对照者的语音数据	自然语言处理	帕金森病	混合现实（MR）技术、语音分析	logistic regression, SVM, random forests, AdaBoost, XGBoost, wav2vec2, HuBERT, WavLM	语音数据	57名波兰参与者（包括PD患者和健康对照者）
1366	2025-04-29	An Automated Algorithm for Obstructive Sleep Apnea Detection Using a Wireless Abdomen-Worn Sensor 2025-Apr-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082412 PMID:40285102	research paper	该研究提出了一种基于无线腹部穿戴传感器的自动化算法，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）	使用腹部运动信号和加速度数据，结合MLP-Mixer深度学习模型，实现了OSA的高精度检测	样本量较小（37名受试者），且仅针对中重度OSA进行了验证	开发一种简便、有效的OSA筛查和随访工具	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者	数字健康	阻塞性睡眠呼吸暂停	无线传感器数据采集	MLP-Mixer	加速度数据	37名受试者
1367	2025-04-29	IBDome: An integrated molecular, histopathological, and clinical atlas of inflammatory bowel diseases 2025-Apr-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.26.645544 PMID:40291692	research paper	该研究通过多组学和多模态数据集，结合临床注释，深入分析了炎症性肠病（IBD）的分子、组织病理学和临床特征	整合了全外显子测序、RNA测序、血清蛋白质组学和组织病理学评估，开发了炎症蛋白严重性特征，并利用基础模型深度学习预测组织学疾病活动评分	样本量虽大（1,002例），但可能仍不足以覆盖所有IBD亚型的多样性	提高对炎症性肠病（IBD）的理解，优化诊断并实现个性化治疗策略	1,002例IBD患者和非IBD对照组的正常和炎症肠道组织、血清样本及H&E染色组织切片图像	digital pathology	inflammatory bowel diseases	whole-exome sequencing, RNA sequencing, serum proteomics, histopathological assessments	foundation model-based deep learning	multi-omic and multimodal data (genomic, transcriptomic, proteomic, image)	1,002 patients with IBD and non-IBD controls
1368	2025-04-29	The Synergy of School Climate, Motivation, and Academic Emotions: A Predictive Model for Learning Strategies and Reading Comprehension 2025-Apr-09, Behavioral sciences (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bs15040503 PMID:40282123	研究论文	本研究探讨了学校氛围、动机和学业情绪在塑造学习成果（特别是阅读理解）中的关系	基于控制-价值学业情绪理论和自我决定理论，探索学生对关怀型学校社区和积极学习氛围的感知如何影响其情绪、动机、学习策略和阅读表现	样本仅包括296名五年级和六年级学生，可能限制结果的普遍性	研究学校环境、动机和学业情绪对学习策略和阅读理解的影响	五年级和六年级学生	教育心理学	NA	问卷调查	路径分析	问卷数据	296名五年级和六年级学生
1369	2025-04-29	Explainable Fault Classification and Severity Diagnosis in Rotating Machinery Using Kolmogorov-Arnold Networks 2025-Apr-09, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27040403 PMID:40282637	研究论文	本研究提出了一种利用Kolmogorov-Arnold网络进行旋转机械故障分类和严重程度诊断的方法	使用Kolmogorov-Arnold网络作为多层感知机的替代方案，自动选择传感器数据中最相关的特征并搜索最优超参数	方法仅在两个广泛认可的轴承故障诊断数据集上进行了验证，可能需要更多数据以进一步验证其普适性	开发一种轻量级、可解释且适用于实时应用的旋转机械故障诊断方法	旋转机械中的滚动轴承	机器学习	NA	Kolmogorov-Arnold网络	Kolmogorov-Arnold网络	传感器数据	两个广泛认可的轴承故障诊断数据集
1370	2025-04-29	Lightweight DeepLabv3+ for Semantic Food Segmentation 2025-Apr-09, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14081306 PMID:40282708	研究论文	提出了一种轻量级的DeepLabv3+模型用于语义食物分割	通过优化骨干网络为EfficientNet-B1、用CWASPP替换ASPP以及在编码器输出中使用挤压-激励注意力机制，实现了高性能且低计算成本的语义食物分割	未提及具体在低性能设备上的实际部署效果	开发一种适用于低性能设备的轻量级深度学习食物分割方法	食物图像	计算机视觉	NA	深度学习	DeepLabv3+, EfficientNet-B1, CWASPP	图像	四个公开食物数据集及一个自采集食物数据集
1371	2025-04-29	RSA-PT: A Point Transformer-Based Semantic Segmentation Network for Uninterrupted Operation in a Distribution Network Scene 2025-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082370 PMID:40285060	research paper	提出了一种基于点Transformer的语义分割网络RSA-PT，用于配电网场景点云的语义分割，以实现不间断运行的数字化	嵌入了改进的RSA（残差空间注意力）模块并修改了网络的损失函数	NA	实现配电网不间断运行的数字化和智能化改造	配电网场景点云	computer vision	NA	点云技术	Transformer	点云	NA
1372	2025-04-29	Semi-Supervised Class-Incremental Sucker-Rod Pumping Well Operating Condition Recognition Based on Multi-Source Data Distillation 2025-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082372 PMID:40285062	研究论文	提出一种基于多源数据蒸馏的半监督类增量抽油机井工况识别方法	结合图神经网络教师模型、Squeeze-and-Excitation注意力机制和多源数据蒸馏损失，减少类增量学习中旧工况类别知识的遗忘，并通过增强的标签传播方法提升分类性能	需要实测地面示功图和电功率图作为信息源，且对复杂多变数据的鲁棒性要求较高	解决抽油机井复杂多变工况的及时准确识别问题	抽油机井的工况	机器学习	NA	多源数据蒸馏、KL散度、标签传播	图神经网络	多源数据（地面示功图和电功率图）	NA
1373	2025-04-29	A Generalized Convolutional Neural Network Model Trained on Simulated Data for Fault Diagnosis in a Wide Range of Bearing Designs 2025-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082378 PMID:40285067	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于广泛轴承设计的故障诊断，通过数值模拟振动数据进行训练	采用了一种新颖的混合信号处理方法增强特征提取并减少模拟数据与真实数据之间的领域偏移	模型在真实工业应用中的泛化能力仍需进一步验证	开发一种能够克服训练数据稀缺和泛化挑战的智能故障诊断模型	滚动轴承（REBs）	机器学习	NA	混合信号处理	CNN	振动信号	Case Western Reserve University实验数据集和Safran喷气发动机地面测试数据
1374	2025-04-29	Application of YOLO11 Model with Spatial Pyramid Dilation Convolution (SPD-Conv) and Effective Squeeze-Excitation (EffectiveSE) Fusion in Rail Track Defect Detection 2025-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082371 PMID:40285061	研究论文	本文提出了一种改进的轨道缺陷检测算法，结合YOLO11模型、SPD-Conv模块和EffectiveSE注意力机制，提高了检测效率和准确性	使用SPD-Conv模块替代传统卷积层以提升低分辨率图像和小物体检测性能，集成EffectiveSE注意力机制增强特征信息利用，并增加小目标检测头以捕获不同尺度目标	未提及模型在极端环境或复杂背景下的性能表现	提高轨道缺陷检测的效率和准确性	轨道紧固件和轨道表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO11	图像	轨道紧固件数据集和轨道表面数据集（具体数量未提及）
1375	2025-04-29	An Innovative Study for Tool Wear Prediction Based on Stacked Sparse Autoencoder and Ensemble Learning Strategy 2025-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082391 PMID:40285081	研究论文	提出了一种基于堆叠稀疏自编码器和集成学习策略的创新方法，用于实时预测铣削刀具的磨损	融合多传感器特征，构建集成深度学习模型，使用堆叠学习策略和贝叶斯优化的超参数梯度提升决策树回归模型作为次级学习器	NA	提高计算机数控(CNC)加工中刀具预测和健康监控系统的准确性	铣削刀具的磨损	机器学习	NA	堆叠稀疏自编码器(SSAE)、反向传播神经网络(BPNN)、梯度提升决策树(GBDT)	SSAE、BPNN、GBDT	振动和切削力的原始信号	NA
1376	2025-04-29	Recurrence Quantification Analysis for Scene Change Detection and Foreground/Background Segmentation in Videos 2025-Apr-08, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11040113 PMID:40278029	research paper	本文介绍了递归量化分析（RQA）在动态视频处理中的数学框架，并探讨了其在场景变化检测和自适应前景/背景分割两个主要任务中的应用	将原本用于时间序列分析的RQA方法创新性地应用于视频流处理，提供了一种计算高效且鲁棒的替代方案，避免了传统深度学习方法需要大量训练数据和高计算资源的问题	未提及该方法在实时处理或极端光照条件下的表现	探索RQA在视频分析中的应用效果	视频流中的场景变化和前景/背景分割	computer vision	NA	Recurrence Quantification Analysis (RQA)	NA	video	三个标注视频数据集（Autoshot、RAI和BBC Planet Earth）以及UCF101和DAVIS数据集
1377	2025-04-29	Efficient 2D-DOA Estimation Based on Triple Attention Mechanism for L-Shaped Array 2025-Apr-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082359 PMID:40285048	research paper	提出了一种基于三重注意力机制的深度卷积神经网络（TADCN），用于L形阵列的二维到达方向（DOA）估计	引入了三重注意力机制（TAM），使网络能够捕捉信号样本特征在通道、高度和宽度维度上的关系，从而增强特征提取能力并改善空间谱	未提及实际硬件实现中的挑战或计算资源需求	提高二维到达方向（DOA）估计的准确性和效率	L形阵列接收的信号	signal processing	NA	deep convolutional neural network (DCN), triple attention mechanism (TAM)	CNN	signal	通过仿真结果验证，未提及具体样本数量
1378	2025-04-29	Deep Learning-Based Medical Ultrasound Image and Video Segmentation Methods: Overview, Frontiers, and Challenges 2025-Apr-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082361 PMID:40285051	综述	本文综述了基于深度学习的医学超声图像和视频分割方法，总结了该领域的最新进展	介绍了扩散模型和segment anything模型等最新技术，并对方法进行了分类和评估	未提及具体实验验证或性能比较结果	总结和评估深度学习在医学超声图像分割领域的应用	医学超声图像和视频	数字病理学	NA	深度学习	扩散模型, segment anything模型	图像, 视频	NA
1379	2025-04-29	ATOMICA: Learning Universal Representations of Intermolecular Interactions 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.02.646906 PMID:40291688	research paper	介绍了一种名为ATOMICA的几何深度学习模型，用于学习跨多种生物分子模式的分子间相互作用的原子尺度表示	ATOMICA模型通过自监督去噪和掩蔽目标训练，能够跨分子类别泛化，并恢复共享的物理化学特征，无需监督	NA	开发一种能够系统建模分子间相互作用的通用表示方法	小分子、金属离子、氨基酸和核酸等多种生物分子	machine learning	自身免疫性神经病变和淋巴瘤	几何深度学习	ATOMICA	分子相互作用数据	2,037,972个相互作用复合体
1380	2025-04-29	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-like Magnetic Resonance Spectra 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.20.629645 PMID:40291707	research paper	介绍了一个名为MRS-Sim的开源框架，用于模拟体内磁共振光谱数据	提出了两个新颖的组件：3D场图模拟器和半参数生成器，用于模拟场不均匀性和未充分表征的残余水区域信号	需要分析现有体内数据的拟合参数范围以确定适当的模型参数范围和分布	开发和验证磁共振光谱方法	磁共振光谱数据	磁共振光谱	NA	磁共振光谱模拟	NA	光谱数据	NA