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
13881	2025-10-07	A Non-Contact Privacy Protection Bed Angle Estimation Method Based on LiDAR 2025-Apr-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072226 PMID:40218738	研究论文	提出一种基于LiDAR技术的非接触式病床角度估计方法，用于医疗环境中的隐私保护监测	采用LiDAR技术替代传统摄像头方案，结合YOLO-X与改进A2J算法的深度学习框架，实现隐私保护下的实时病床角度监测	仅在ICU环境中进行实验验证，未在其他医疗场景测试	开发非侵入式病床角度检测系统，解决传统视觉监控的隐私问题	重症监护病房(ICU)中的病床角度监测	计算机视觉	呼吸机相关性肺炎	LiDAR技术，飞行时间原理	深度学习	LiDAR点云数据	ICU环境实验数据	YOLO-X, A2J	YOLO-X结合增强版A2J算法	平均角度检测误差	Intel RealSense L515传感器
13882	2025-10-07	A Hierarchical Dispatcher for Scheduling Multiple Deep Neural Networks (DNNs) on Edge Devices 2025-Apr-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072243 PMID:40218755	研究论文	提出一种分层调度器架构，用于在边缘设备上高效调度多个深度神经网络	将调度器与调度策略分离，采用高层和低层调度器的分层结构，为异构边缘设备提供可扩展的DNN调度方案	NA	解决边缘设备上多个深度神经网络的高效调度问题	边缘设备上的深度神经网络调度	机器学习	NA	NA	深度神经网络	NA	NA	NA	NA	性能提升百分比	边缘设备，异构处理单元
13883	2025-10-07	Typical Crop Classification of Agricultural Multispectral Remote Sensing Images by Fusing Multi-Attention Mechanism ResNet Networks 2025-Apr-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072237 PMID:40218750	研究论文	提出一种融合多注意力机制的改进ResNet网络，用于农业多光谱遥感图像的典型作物分类	在ResNet50网络中集成ACmix自注意力模块和坐标注意力机制，提升对多光谱遥感图像的作物分类精度	仅针对向日葵、玉米、甜菜和辣椒四种典型作物进行分类，未涵盖更多作物种类	开发高精度的作物分类模型，为精准农业管理提供技术支持	向日葵、玉米、甜菜和胡椒四种典型作物	计算机视觉	NA	多光谱遥感成像	CNN	多光谱遥感图像	NA	NA	ResNet50, ACmix, 坐标注意力机制	分类准确率	NA
13884	2025-10-07	Nonperfused Retinal Capillaries-A New Method Developed on OCT and OCTA 2025-Apr-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.4.22 PMID:40202734	研究论文	开发了一种基于深度学习的算法，通过共定位OCT/OCTA技术量化无灌注视网膜毛细血管	首次提出通过配准多组OCT/OCTA扫描创建高清图像，并利用深度学习算法从毛细血管中去除组织背景噪声	未明确说明样本量大小及数据来源的具体限制	开发量化无灌注视网膜毛细血管的新方法并评估其在AMD和糖尿病视网膜病变中的应用价值	年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病视网膜病变（DR）患者的视网膜毛细血管	医学影像分析	年龄相关性黄斑变性,糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描（OCT）, OCT血管成像（OCTA）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	准确率	NA
13885	2025-10-07	Technological Advancements in Human Navigation for the Visually Impaired: A Systematic Review 2025-Apr-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072213 PMID:40218728	系统综述	通过系统文献综述评估视障人士导航系统的有效性和功能性	采用PRISMA 2020方法对2019-2024年间58篇文献进行系统性分析，揭示导航技术的最新进展和研究趋势	存在数字无障碍性不足和适应支持系统稀缺的显著差距，限制了视障人士的自主性和社会融入	评估视障人士导航系统的有效性和功能性	视障人士导航技术系统	辅助技术	视力障碍	高精度GPS、超声波传感器、蓝牙、RGB-D相机、LiDAR、立体相机	深度学习、神经网络	传感器数据、图像数据	58篇文献（Dimensions 26篇、Web of Science 18篇、Scopus 14篇）	NA	NA	导航精度、能源效率	NA
13886	2025-10-07	Construction of a Real-Time Detection for Floating Plastics in a Stream Using Video Cameras and Deep Learning 2025-Apr-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072225 PMID:40218736	研究论文	开发基于视频摄像头和深度学习的河流漂浮塑料实时检测系统	首次将YOLOv8算法应用于自然环境中漂浮塑料的实时检测与多类别分类	在未知视频中的跟踪计数性能有限，32个碎片仅检测到6个	开发实时视觉识别模型用于漂浮塑料碎片检测	河流表面漂浮的塑料碎片	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	视频	现场视频数据	YOLOv8	YOLOv8-nano	F1-score, mAP, IoU	NA
13887	2025-10-07	Vase-Life Monitoring System for Cut Flowers Using Deep Learning and Multiple Cameras 2025-Apr-01, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14071076 PMID:40219143	研究论文	开发了一种基于深度学习和多摄像头的切花瓶插寿命监测系统，用于自动评估切花玫瑰的采后质量和瓶插寿命	首次将YOLOv8深度学习算法与摄像头成像技术结合，实现切花生理参数和病害的连续自动监测	研究仅针对切花玫瑰，未验证对其他花卉种类的适用性	开发自动监测切花采后质量和瓶插寿命的系统	切花玫瑰	计算机视觉	灰霉病	摄像头成像，显微镜成像	YOLOv8	图像	NA	NA	YOLOv8	目标检测准确率，mAP0.5	NA
13888	2025-10-07	Comparing ARIMA and various deep learning models for long-term water quality index forecasting in Dez River, Iran 2025-Apr, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-32228-x PMID:38353815	研究论文	本研究比较ARIMA与五种深度学习模型在伊朗Dez河水质指数长期预测中的性能	首次在Dez河流域综合比较传统ARIMA模型与多种深度学习模型（Simple_RNN、LSTM、CNN、GRU、MLP）的水质预测能力	仅使用单变量时间序列数据，研究范围限定于Dez河流域四个监测站	开发低成本、高效率的水质预测方法以应对水资源短缺问题	伊朗Dez河的水质指数时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析，香农熵权重分配	ARIMA, Simple_RNN, LSTM, CNN, GRU, MLP	时间序列数据	2010-2020年Dez河四个监测站的日监测数据，包含十个水质参数	NA	Simple_RNN, LSTM, CNN, GRU, MLP	RMSE, MAE, MSE, MAPE	NA
13889	2025-10-07	Wave-Net: A Marine Raft Aquaculture Area Extraction Framework Based on Feature Aggregation and Feature Dispersion for Synthetic Aperture Radar Images 2025-Mar-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072207 PMID:40218720	研究论文	提出一种基于特征聚合和特征分散的Wave-Net框架，用于从合成孔径雷达图像中提取海洋筏式养殖区域	采用非对称V形子网络进行特征聚合和非对称Ʌ形子网络进行特征分散，解决了多尺度结构边界模糊问题	在有限样本条件下进行实验	提高海洋筏式养殖区域的边界分割精度	合成孔径雷达图像中的海洋筏式养殖区域	计算机视觉	NA	合成孔径雷达成像	深度学习语义分割	合成孔径雷达图像	有限样本	NA	Wave-Net, 非对称V形子网络, 非对称Ʌ形子网络	分割精度	NA
13890	2025-10-07	A Decade of Progress in Wearable Sensors for Fall Detection (2015-2024): A Network-Based Visualization Review 2025-Mar-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072205 PMID:40218718	综述	本文采用网络可视化方法分析2015-2024年可穿戴跌倒检测传感器的研究趋势、关键技术与合作网络	首次运用CiteSpace工具对可穿戴跌倒检测领域进行网络可视化分析，揭示研究趋势与合作模式	主要基于SCI和SSCI索引期刊，可能未涵盖其他重要文献；分析结果受限于所选数据库	系统回顾可穿戴跌倒检测传感器十年发展历程，识别研究热点与未来方向	582篇研究论文和65篇综述文献	机器学习	老年疾病	网络可视化分析	传统机器学习方法,深度学习框架	文献元数据	647篇文献（582篇研究论文+65篇综述）	CiteSpace	NA	准确率,F1分数,灵敏度,特异性	NA
13891	2025-10-07	A Robust Method Based on Deep Learning for Compressive Spectrum Sensing 2025-Mar-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072187 PMID:40218700	研究论文	提出一种基于深度学习的压缩频谱感知方法，通过BEISTA-Net和BSWSS-Net网络联合提升宽频带频谱信号的重建与感知性能	将迭代收缩阈值算法与深度学习相结合，有效提取和增强宽频带频谱信号的块稀疏特征，并提出轻量级网络BSWSS-Net优化频谱感知性能	未明确说明方法在极端噪声环境下的鲁棒性及计算复杂度分析	解决认知无线电中压缩频谱感知的重建精度和效率问题	宽频带频谱信号	机器学习	NA	压缩频谱感知	深度学习	频谱信号	NA	NA	BEISTA-Net, BSWSS-Net	重建精度	NA
13892	2025-10-07	Performance Analysis of Data Augmentation Approaches for Improving Wrist-Based Fall Detection System 2025-Mar-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072168 PMID:40218681	研究论文	分析不同数据增强方法对基于手腕的跌倒检测系统性能的提升效果	首次将条件扩散模型应用于手腕跌倒检测数据增强，仅使用25%真实数据即可提升F1分数6.58%	未详细说明实验数据集的具体规模和来源限制	通过数据增强方法解决手腕跌倒检测系统中的类别不平衡和数据稀缺问题	老年人跌倒检测数据	机器学习	老年疾病	数据增强技术	条件扩散模型	传感器时序数据	仅使用25%实际数据的条件下进行实验	NA	条件扩散模型	F1分数	NA
13893	2025-10-07	Edge_MVSFormer: Edge-Aware Multi-View Stereo Plant Reconstruction Based on Transformer Networks 2025-Mar-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072177 PMID:40218688	研究论文	提出基于Transformer网络的边缘感知多视角立体植物重建方法Edge_MVSFormer	集成边缘检测算法增强边缘信息输入，并引入边缘感知损失函数以提升植物叶片边缘重建精度	仅使用10种模型植物进行测试，样本规模有限	提升多视角立体植物三维重建的精度，特别是边缘区域的重建质量	植物叶片边缘和整体三维结构	计算机视觉	NA	多视角立体视觉(MVS)	Transformer	RGB图像,深度图像,点云	10种模型植物的私有数据	NA	TransMVSNet,Edge_MVSFormer	边缘误差,整体重建误差	NA
13894	2025-10-07	Real-Time American Sign Language Interpretation Using Deep Learning and Keypoint Tracking 2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072138 PMID:40218651	研究论文	提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的实时美国手语解释系统	将YOLOv11手势识别模型与MediaPipe手部跟踪技术相结合，实现高精度实时ASL字母识别	NA	开发实时美国手语解释系统以增强可访问性和促进包容性	美国手语字母表	计算机视觉	NA	关键点跟踪	CNN	图像	NA	MediaPipe	YOLOv11	mAP@0.5	NA
13895	2025-10-07	Deep Learning-Based River Flow Forecasting with MLPs: Comparative Exploratory Analysis Applied to the Tejo and the Mondego Rivers 2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072154 PMID:40218665	研究论文	基于多层感知器(MLP)模型开发河流流量预测服务，并在葡萄牙特茹河和蒙德古河进行应用验证	将MLP模型作为远程服务应用于河流流量预测，结合现代数据驱动方法与传统水文气象数据源	仅针对特定河流场景和数据集进行验证，模型性能可能受限于数据质量和区域特性	创建和改进作为远程服务运行的AI模型，提供未来3天精确及时的河流流量预测	葡萄牙特茹河和蒙德古河的水文数据	机器学习	NA	水文数据分析	MLP	水文数据	葡萄牙国家水资源信息系统(SNIRH)的全面水文数据	NA	多层感知器	准确性	NA
13896	2025-10-07	Dual-Ascent-Inspired Transformer for Compressed Sensing 2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072157 PMID:40218669	研究论文	提出一种受双上升法启发的Transformer架构，用于图像压缩感知任务，能够在不同压缩比下保持稳定性能	将双上升法的数学特性融入Transformer架构设计，创建非对称原始-对偶空间，并通过参数共享优化交叉注意力模块	论文未明确讨论模型在极端压缩比下的性能表现以及在大规模数据集上的泛化能力	开发一种能够适应不同压缩比且训练成本低的图像压缩感知深度学习方法	图像压缩感知重建	计算机视觉	NA	压缩感知	Transformer	图像	NA	NA	Dual-Ascent-Inspired Transformer (DAT)	PSNR	NA
13897	2025-10-07	DMC-LIBSAS: A Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Analysis System with Double-Multi Convolutional Neural Network for Accurate Traceability of Chinese Medicinal Materials 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072104 PMID:40218616	研究论文	提出基于双多重卷积神经网络的激光诱导击穿光谱分析系统，用于中药材产地溯源	首次将双多重卷积神经网络与激光诱导击穿光谱技术结合，开发了端到端的溯源系统	NA	开发准确的中药材产地溯源技术	中药材	计算机视觉	NA	激光诱导击穿光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	双多重卷积神经网络	准确率	NA
13898	2025-10-07	MicrocrackAttentionNext: Advancing Microcrack Detection in Wave Field Analysis Using Deep Neural Networks Through Feature Visualization 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072107 PMID:40218619	研究论文	本研究提出了一种用于波场分析中微裂纹检测的非对称编码器-解码器网络，通过特征可视化优化模型性能	提出了具有自适应特征重用块的非对称编码器-解码器网络，并利用流形发现分析算法进行特征空间可视化	数据集存在极端类别不平衡问题，裂纹像素仅占样本总像素的5%，且时空维度数据量有限	改进深度学习模型在微裂纹检测中的性能，解决类别不平衡问题	波场与损伤区域相互作用产生的高维时空裂纹数据	计算机视觉	NA	波场分析	深度神经网络	时空裂纹数据	NA	NA	非对称编码器-解码器网络	准确率	NA
13899	2025-10-07	Enhancing Historical Aerial Photographs: A New Approach Based on Non-Reference Metric and Photo Interpretation Elements 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072126 PMID:40218638	研究论文	提出一种基于无参考图像质量评估和照片判读要素的历史航拍图像增强新方法	采用基于照片判读要素的分层数据集结构，并分别训练不同类别图像，最后通过BRISQUE指标选择最佳区域拼接最终图像	未提及模型参数数量限制可能影响性能，且仅针对灰度历史航拍照片	提高历史航拍照片的图像质量	灰度历史航拍照片	计算机视觉	NA	超分辨率技术	基础超分辨率模型	图像	包含裸地/林业区、居民区和农田区三个类别的图像数据集	NA	NA	BRISQUE, 视觉判读, 基于参考的图像质量指标	NA
13900	2025-10-07	Design and Development of a Public AI Referee Assistance System Based on Harmony OS Platform 2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072127 PMID:40218639	研究论文	基于Harmony OS平台开发了一个面向羽毛球比赛的AI裁判辅助系统，通过计算机视觉技术实现界内外判罚和发球违例检测	将商业级鹰眼系统简化为适合公众使用的小型系统，结合Harmony OS平台和YOLOV5算法，降低了硬件投入和专业门槛	系统主要面向学生群体，可能在其他用户群体或更复杂比赛场景中的适用性有限	开发一个低成本、易用的AI裁判辅助系统，解决羽毛球比赛中裁判资源稀缺的问题	羽毛球比赛中的争议判罚，包括界内外判断和发球违例	计算机视觉	NA	深度学习目标检测，姿态识别	CNN	视频	NA	MediaPipe	YOLOV5	准确率	Harmony OS平台