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
141	2025-09-30	Study on Centroid Height Prediction of Non-Rigid Vehicle Based on Deep Learning Combined Model 2025-Sep-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185692 PMID:41012931	研究论文	提出一种结合CNN、LSTM和注意力机制的深度学习模型，用于预测非刚性车辆的质心高度	首次将CNN-LSTM-Attention组合模型应用于车辆质心高度预测，通过注意力机制增强0°区域关键负载转移特征	模型验证仅限于特定悬架条件，未涵盖所有可能的车辆配置	提高车辆质心高度测量的准确性和计算效率	非刚性车辆	机器学习	NA	深度学习、Adams仿真	CNN-LSTM-Attention	仿真数据、实验数据	基于Adams仿真的车辆模拟数据和实际倾斜测试数据
142	2025-09-30	Cross-Modality Learning for Predicting Immunohistochemistry Biomarkers from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images 2025-Sep-12, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.08.014 PMID:40946794	研究论文	提出一种名为HistoStainAlign的深度学习框架，能够直接从H&E染色全切片图像预测IHC染色模式	通过对比训练策略整合配对的H&E和IHC嵌入，无需切片级注释或组织配准即可捕获跨染色模式的互补特征	NA	开发计算预筛选工具，帮助优先选择需要IHC染色的病例并提高工作流程效率	胃肠道和肺组织全切片图像	数字病理学	癌症	深度学习	对比学习框架	全切片图像	包含三种常用IHC染色（P53、PD-L1和Ki-67）的胃肠道和肺组织全切片图像
143	2025-09-30	Development and Performance of an Artificial Intelligence-Based Deep Learning Model Designed for Evaluating Dental Ergonomics 2025-Sep-11, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13182277 PMID:41008408	研究论文	开发并评估一种基于人工智能的深度学习模型，用于评估牙科工作者的姿势人体工程学	首次将YOLOv11和MediaPipe策略性整合，开发出专门用于牙科人体工程学评估的AI模型SBK-DentErgo	仅使用500张照片进行模型训练和验证，样本量相对有限	开发能够评估牙科工作者姿势人体工程学的AI模型，预防肌肉骨骼系统损伤	牙科专业人员在患者身上执行操作时的工作姿势	计算机视觉	肌肉骨骼系统疾病	深度学习	YOLOv11, MediaPipe	图像	500张牙科专业人员操作照片（正面和矢状面拍摄）
144	2025-09-30	GlioSurvQNet: A DuelContextAttn DQN Framework for Brain Tumor Prognosis with Metaheuristic Optimization 2025-Sep-11, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182304 PMID:41008676	研究论文	提出基于强化学习的GlioSurvQNet框架，用于脑胶质瘤分级和生存期预测	采用DuelContextAttn DQN架构结合元启发式算法优化，实现高精度脑肿瘤分类和生存预测	未提及外部验证数据集和临床部署的实际挑战	开发准确可靠的脑肿瘤预后预测模型以支持临床决策	脑胶质瘤患者的多模态MRI影像数据	医学影像分析	脑肿瘤	多模态MRI（FLAIR、T1CE、T2序列）	DuelContextAttn DQN（深度Q网络）	医学影像	NA
145	2025-09-30	Recent Trends in Machine Learning, Deep Learning, Ensemble Learning, and Explainable Artificial Intelligence Techniques for Evaluating Crop Yields Under Abnormal Climate Conditions 2025-Sep-11, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14182841 PMID:41011993	综述	本文综述了机器学习、深度学习、集成学习和可解释人工智能技术在异常气候条件下作物产量预测中的应用	系统整合了多种AI技术在作物产量预测中的最新应用，特别关注可解释AI在复杂多维模型中的潜力	可解释AI技术仍处于早期应用阶段，各研究输入特征差异较大且受数据可用性限制	评估异常气候条件下作物产量的预测方法	农作物产量预测	机器学习	NA	遥感技术、高光谱成像、多光谱成像	随机森林、支持向量机、人工神经网络、卷积神经网络、基于堆叠的集成方法	遥感影像数据	NA
146	2025-09-30	An Integrated and Robust Vision System for Internal and External Thread Defect Detection with Adversarial Defense 2025-Sep-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185664 PMID:41012903	研究论文	提出一种集成视觉系统用于内外螺纹缺陷检测，具备高鲁棒性和对抗防御能力	集成内外螺纹检测的统一成像平台、生成式数据增强策略、轻量化深度学习模型以及针对alpha通道攻击的双重防御机制	未明确说明具体样本数量和实际工业环境中的部署验证	开发高精度、高效率且安全的螺纹缺陷检测系统	工业螺纹部件的内外螺纹表面缺陷	计算机视觉	NA	图像增强技术、生成式数据增强、深度学习	优化的轻量级深度学习模型（与YOLO变体对比）	图像	NA
147	2025-09-30	Automated Remote Detection of Falls Using Direct Reconstruction of Optical Flow Principal Motion Parameters 2025-Sep-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185678 PMID:41012917	研究论文	提出一种基于光学流主运动参数直接重建的自动化跌倒检测方法	避免计算昂贵的光学流完整重建，通过直接重建主运动参数提供相关描述符	未明确说明具体样本量和实验环境限制	开发完全自动化的跌倒检测系统	跌倒检测的监控技术	计算机视觉	老年疾病	光学流分析	NA	视频	NA
148	2025-09-30	A Performance Study of Deep Neural Network Representations of Interpretable ML on Edge Devices with AI Accelerators 2025-Sep-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185681 PMID:41012919	研究论文	研究可解释机器学习算法在边缘设备上的深度神经网络表示方法及其性能优化	提出将可解释ML推理表示为深度神经网络的新方法，并首次在边缘AI加速器上实现性能优化	仅针对预测性维护领域的一个回归和一个分类任务进行了验证	实现可解释ML算法在边缘硬件上的高效推理	边缘设备上的AI加速器（NPU和TPU）	机器学习	NA	深度神经网络、量化技术	DNN	传感器数据	NA
149	2025-09-30	Multi-Scale Remote-Sensing Phenomics Integrated with Multi-Omics: Advances in Crop Drought-Heat Stress Tolerance Mechanisms and Perspectives for Climate-Smart Agriculture 2025-Sep-10, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14182829 PMID:41011981	综述	系统总结多尺度遥感表型组学与多组学整合研究作物干旱-热胁迫耐受机制的最新进展	提出'像素到蛋白质'研究范式，整合遥感表型组学与多组学数据，通过机器学习算法解析基因型×环境×表型互作	存在数据标准化和跨平台整合的挑战	阐明作物干旱-热胁迫耐受机制，推动气候智能型农业发展	作物（特别是面临干旱-热胁迫的农作物）	农业信息学	NA	遥感表型组学、基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学	机器学习、深度学习	遥感图像、多组学数据	NA
150	2025-09-30	Image Sensor-Supported Multimodal Attention Modeling for Educational Intelligence 2025-Sep-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185640 PMID:41012879	研究论文	提出一种集成图像传感器数据与文本上下文信息的多模态注意力框架，用于教育智能领域的自适应学习指导	通过跨模态注意力机制实现视觉特征与文本元素的细粒度语义对齐，并引入认知弱点高亮模块增强任务相关特征的可辨识性	NA	解决教育智能中多模态感知融合效率低和个性化不足的问题	学习者背景和任务上下文嵌入	教育智能	NA	跨模态注意力机制	深度学习框架	图像传感器数据、文本信息、上下文信息	NA
151	2025-09-30	Integrating UAV-Derived Diameter Estimations and Machine Learning for Precision Cabbage Yield Mapping 2025-Sep-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185652 PMID:41012891	研究论文	本研究通过整合无人机直径估计和机器学习技术，实现卷心菜产量的精准测绘	首次将基于深度学习的姿态估计模型(YOLOv8s-pose和YOLOv11s-pose)应用于卷心菜头直径估计，并结合多源数据开发AI驱动的产量预测框架	研究仅基于2024年生长季的数据，尚未验证在其他年份或不同地理条件下的适用性	开发非破坏性的卷心菜产量精准预测方法	卷心菜种植田中的单个卷心菜头	计算机视觉	NA	无人机遥感、深度学习姿态估计、多光谱成像	YOLOv8s-pose, YOLOv11s-pose, CatBoost	RGB图像、多光谱图像、气候数据	2024年卷心菜生长季的无人机采集数据
152	2025-09-30	High-Resolution Remote Sensing Imagery Water Body Extraction Using a U-Net with Cross-Layer Multi-Scale Attention Fusion 2025-Sep-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185655 PMID:41012894	研究论文	提出一种基于改进U-Net和跨层多尺度注意力融合的遥感影像水体提取方法	提出AMU-Net模型，融合改进残差连接、多尺度注意力机制、双注意力门控调制和跨层几何注意力融合模块，通过三重约束损失框架优化分割性能	NA	提高遥感影像中水体提取的准确性和边界定位精度	遥感影像中的水体	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	遥感影像	GID和WHDLD两个数据集
153	2025-09-30	Intelligence Architectures and Machine Learning Applications in Contemporary Spine Care 2025-Sep-09, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090967 PMID:41007212	综述	本文综述了人工智能和机器学习技术在当代脊柱护理领域的应用现状与发展趋势	系统整合了从影像诊断到精准医疗的多维度AI应用，并提出了隐私保护的联邦学习框架	存在算法不透明、监管碎片化、数据异质性和跨人群泛化能力有限等挑战	评估AI和ML技术在脊柱护理领域的应用现状与未来发展	脊柱护理相关的诊断、手术规划、风险分层和预后预测技术	医疗人工智能	脊柱疾病	GWAS、多组学分析、联邦学习	CNN、深度学习、机器人导航平台	医学影像、基因组数据、临床数据	NA
154	2025-09-30	Spectral Demodulation of Mixed-Linewidth FBG Sensor Networks Using Cloud-Based Deep Learning for Land Monitoring 2025-Sep-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185627 PMID:41012864	研究论文	提出一种基于Transformer的神经网络架构，用于解决光纤布拉格光栅传感器网络中的光谱重叠问题	首次将Transformer架构应用于混合线宽FBG传感器网络的光谱解调，结合双向漂移下的反射和透射模式融合	NA	提高FBG传感器网络的解调精度和传感容量，实现高密度分布式传感	光纤布拉格光栅传感器网络	机器学习	NA	深度学习，云计算	Transformer	光谱数据	12种漂移场景下的综合评估
155	2025-09-30	Multivariate Time Series Anomaly Detection Based on Inverted Transformer with Multivariate Memory Gate 2025-Sep-08, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090939 PMID:41008065	研究论文	提出一种基于倒置Transformer和多变量记忆门的多元时间序列异常检测方法ITMMG	采用倒置token嵌入策略和多变量记忆门，能更好地捕捉变量间深度依赖关系和单个变量的正常模式	NA	解决工业物联网中多元时间序列异常检测面临的挑战	多元时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer	时间序列数据	多个标准时间序列异常检测数据集
156	2025-09-30	HIRD-Net: An Explainable CNN-Based Framework with Attention Mechanism for Diabetic Retinopathy Diagnosis Using CLAHE-D-DoG Enhanced Fundus Images 2025-Sep-08, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091411 PMID:41010353	研究论文	提出一种结合增强预处理和新型深度学习架构的可解释性糖尿病视网膜病变诊断框架	提出HIRD-Net网络结构，结合分层特征融合、多尺度初始残差密集块、通道注意力机制和多重全局平均池化，并采用CLAHE-D-DoG图像增强预处理	未明确说明数据集的样本数量限制和模型在其他医疗中心的验证情况	开发准确高效的糖尿病视网膜病变计算机辅助诊断系统	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	CLAHE-D-DoG图像增强、深度学习	CNN、注意力机制、HIRD-Net	眼底图像	使用IDRiD-APTOS2019、DDR和EyePACS三个数据集
157	2025-09-30	Integration of EHR and ECG Data for Predicting Paroxysmal Atrial Fibrillation in Stroke Patients 2025-Sep-07, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090961 PMID:41007206	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，整合心电图和电子健康记录数据来预测卒中患者的阵发性心房颤动	首次通过系统平衡心电图和电子健康记录两种异构数据源的贡献比例，确定了最佳预测比例（EHR占1/3，ECG占2/3）	研究样本量较小（189例患者），需要在更大规模的研究中验证	提高卒中患者阵发性心房颤动的预测准确性	189例隐源性卒中患者，其中49例患有阵发性心房颤动	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	Transformer	心电图信号和结构化电子健康记录数据	189例患者（49例PAF患者，140例非PAF患者）
158	2025-09-30	GNSS Interference Identification Driven by Eye Pattern Features: ICOA-CNN-ResNet-BiLSTM Optimized Deep Learning Architecture 2025-Sep-07, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090938 PMID:41008064	研究论文	提出一种基于眼图特征和优化深度学习架构的GNSS干扰智能分类方法	将GNSS信号转换为二维眼图进行视觉表征，提出结合混沌映射、精英扰动机制和自适应加权策略的改进Coati优化算法(ICOA)，构建CNN-ResNet-BiLSTM混合架构	NA	解决全球导航卫星系统在安全领域面临的干扰识别关键挑战	GNSS干扰信号（连续波干扰、线性调频干扰、脉冲干扰、调频干扰、调幅干扰和欺骗干扰）	信号处理	NA	眼图分析、信息熵特征提取、深度学习	CNN-ResNet-BiLSTM混合架构、ICOA优化算法	信号眼图	NA
159	2025-09-30	MetaChrome: An Open-Source, User-Friendly Tool for Automated Metaphase Chromosome Analysis 2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673813 PMID:41019638	研究论文	开发了一个用于自动中期染色体分析的开源软件平台MetaChrome	采用经手动标注数据集微调的Cellpose分割模型，实现了比传统图像处理方法更高的分割精度，并首次在开源软件中结合了稳健的染色体分割与全面的共定位分析能力	NA	解决DNA-FISH染色体图像中中期染色体自动分割和FISH信号共定位分析的挑战	中期染色体和染色体特异性FISH探针及免疫荧光标记蛋白	数字病理	NA	DNA荧光原位杂交(FISH)、高通量成像(HTI)	Cellpose深度学习模型	图像	NA
160	2025-09-30	The Evaluation of a Deep Learning Approach to Automatic Segmentation of Teeth and Shade Guides for Tooth Shade Matching Using the SAM2 Algorithm 2025-Sep-06, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090959 PMID:41007204	研究论文	开发并评估基于SAM2算法的深度学习模型，用于口腔内照片中牙齿和比色板的自动分割与颜色匹配	首次将Segment Anything Model 2 (SAM2)应用于牙齿和比色板的同步分割，并系统比较了四种不同规模的SAM2变体与UNet基线模型的性能	仅基于单一数据集进行评估，缺乏多中心外部验证，结果仅表明技术可行性而非临床验证	提高修复和修复牙科中颜色匹配的客观性和准确性	口腔内照片中的天然牙齿和比色板	计算机视觉	牙科疾病	深度学习，图像分割	SAM2 (tiny, small, base plus, large), UNet	图像	未明确说明具体样本数量