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
16641	2025-03-06	Statistical Machine Learning for Power Flow Analysis Considering the Influence of Weather Factors on Photovoltaic Power Generation 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3382763 PMID:38587954	研究论文	本文提出了一种基于统计机器学习的随机天气生成器（SWG），用于分析考虑天气因素影响的光伏发电的电力潮流	结合生成对抗网络（GANs）、概率论和信息论，提出了一种新的深度学习模型，用于生成和评估全年每小时的模拟天气数据	未提及具体局限性	分析天气因素对光伏发电和天气敏感负荷的影响，以提高电力潮流分析的准确性	光伏发电和天气敏感负荷	机器学习	NA	统计机器学习（SML）	生成对抗网络（GANs）	天气数据	中国广东的一个实际配电网络，使用全年模拟数据进行电力潮流分析	NA	NA	NA	NA
16642	2025-03-06	Toward Efficient Convolutional Neural Networks With Structured Ternary Patterns 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3380827 PMID:38652622	研究论文	本文提出了一种利用结构化三元模式（STePs）设计高效卷积神经网络（ConvNet）架构的方法，以减少训练和推理过程中的资源需求	通过使用从局部二值模式（LBPs）和Haar特征生成的非学习权重参数，减少了卷积神经网络的总权重更新，从而提高了效率	该方法需要进一步研究非学习权重的良好先验，以在不改变网络结构的情况下提高深度学习架构的效率	设计高效的卷积神经网络架构，以减少资源需求并提高在移动和嵌入式平台上的应用	卷积神经网络（ConvNets）	计算机视觉	NA	局部二值模式（LBPs）和Haar特征	卷积神经网络（ConvNets）	图像	四个图像分类数据集	NA	NA	NA	NA
16643	2025-03-06	IoT-Based Elderly Health Monitoring System Using Firebase Cloud Computing 2025-Mar, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70498 PMID:40041774	研究论文	本研究开发并验证了一种基于物联网的老年人健康监测系统，旨在提高老年人的生活质量	系统集成了Firebase云平台和Android用户界面，实现了实时数据收集和分析，并采用监督机器学习技术进行健康状况预测	样本量较小，仅涉及六名参与者，未来可扩展样本量以验证系统的普适性	开发一种基于物联网的老年人健康监测系统，以应对日益增长的老年人口对医疗系统的挑战	老年人	物联网	老年疾病	监督机器学习	XGBoost	实时生理数据（心率、血氧饱和度、体温）	六名参与者	NA	NA	NA	NA
16644	2025-03-06	XLTLDisNet: A novel and lightweight approach to identify tomato leaf diseases with transparency 2025-Feb-28, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42575 PMID:40040968	研究论文	本文提出了一种名为XLTLDisNet的新型轻量级深度学习模型，用于识别番茄叶部疾病，并增强了模型的可解释性	提出了一种新型轻量级深度学习模型XLTLDisNet，并集成了可解释性AI技术（如GRAD-CAM和LIME）以增强模型的可解释性	未提及具体局限性	通过早期检测番茄叶部疾病，减少农业损失并最大化产量	番茄叶部疾病	计算机视觉	NA	深度学习	XLTLDisNet	图像	PlantVillage番茄叶部疾病数据集，包含十类番茄叶部疾病（包括健康图像）	NA	NA	NA	NA
16645	2025-03-06	A hybrid Bayesian network-based deep learning approach combining climatic and reliability factors to forecast electric vehicle charging capacity 2025-Feb-28, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42483 PMID:40040994	研究论文	本文提出了一种结合气候和可靠性因素的混合贝叶斯网络深度学习模型，用于预测电动汽车充电容量	创新点在于将排队网络和贝叶斯网络模型与深度学习技术结合，以提高预测精度和基础设施可靠性	未明确提及具体局限性	开发一个综合系统，考虑气象条件和充电桩故障率等多种影响因素，以优化电动汽车基础设施	电动汽车充电需求	机器学习	NA	深度学习	混合贝叶斯网络深度学习（HBNDL）	交易数据和气候分析数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
16646	2025-03-06	Information Theoretic Learning-Enhanced Dual-Generative Adversarial Networks With Causal Representation for Robust OOD Generalization 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3330864 PMID:37976189	研究论文	本文提出了一种结合信息理论学习和因果表示学习的双生成对抗网络框架，旨在增强现代机器学习中的鲁棒性分布外泛化能力	创新点在于将信息理论学习和因果表示学习无缝集成到双生成对抗网络架构中，通过因果图和信息理论增强特征表示，并开发了一种双对抗训练机制	未明确提及具体限制	增强现代机器学习中的鲁棒性分布外泛化能力	现代智能制造和智能交通系统中的机器学习模型	机器学习	NA	信息理论学习（ITL）和因果表示学习（CRL）	双生成对抗网络（Dual-GAN）	NA	基于一个开源数据集进行实验和评估	NA	NA	NA	NA
16647	2025-03-06	Knowledge-Augmented Deep Learning and its Applications: A Survey 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3338619 PMID:38090869	综述	本文综述了知识增强深度学习（KADL）的概念、主要任务及其在不同领域的应用	提供了一个广泛且完整的领域知识及其表示的分类法，系统回顾了现有技术，不同于现有综述对知识分类法的忽视	NA	探讨如何通过整合领域知识来提升深度学习模型的数据效率、泛化能力和可解释性	深度学习模型及其与领域知识的整合	机器学习	NA	NA	深度学习模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
16648	2025-03-06	Dual Accuracy-Quality-Driven Neural Network for Prediction Interval Generation 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3339470 PMID:38113152	研究论文	本文提出了一种用于回归任务中预测区间（PI）生成的神经网络方法，旨在提高深度学习模型在现实世界应用中的可靠性	设计了一种新颖的损失函数，用于PI生成网络，该函数考虑了目标估计网络的输出，并具有两个优化目标：最小化平均PI宽度和确保PI完整性，通过隐式最大化PI概率覆盖率的约束	NA	提高深度学习模型在回归任务中的不确定性量化能力，生成高质量的预测区间	回归任务中的神经网络模型	机器学习	NA	深度学习	神经网络	合成数据集、基准数据集、实际作物产量预测数据集	使用了一个合成数据集、八个基准数据集和一个实际作物产量预测数据集	NA	NA	NA	NA
16649	2025-03-06	Masked Spatial-Spectral Autoencoders Are Excellent Hyperspectral Defenders 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3345734 PMID:38163309	研究论文	本文提出了一种掩码空间-光谱自编码器（MSSA），用于增强高光谱图像（HSI）分析系统的鲁棒性，以抵御对抗攻击	提出了一种新的掩码空间-光谱自编码器（MSSA），结合自监督学习理论，通过掩码序列注意力学习（MSAL）模块和可学习图结构的图卷积网络（GCN）来增强HSI分析系统的鲁棒性	未明确提及具体局限性	增强高光谱图像分析系统对对抗攻击的鲁棒性	高光谱图像（HSI）分析系统	计算机视觉	NA	自监督学习，图卷积网络（GCN）	掩码空间-光谱自编码器（MSSA），图卷积网络（GCN）	高光谱图像	三个基准数据集	NA	NA	NA	NA
16650	2025-03-06	A Lightweight Group Transformer-Based Time Series Reduction Network for Edge Intelligence and Its Application in Industrial RUL Prediction 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3347227 PMID:38170656	研究论文	本文提出了一种轻量级组变压器时间序列缩减网络（GT-MRNet），用于工业剩余使用寿命（RUL）预测，旨在满足边缘智能的实时响应需求	GT-MRNet通过自适应选择必要的时间步长来减少计算量，采用轻量级组变压器提取特征，并提出时间序列缩减策略和多层次学习机制，显著降低了参数和计算成本	未明确提及具体局限性	开发一种适用于边缘设备的轻量级深度学习模型，用于工业剩余使用寿命（RUL）预测	工业设备的剩余使用寿命预测	机器学习	NA	深度学习	Transformer, GT-MRNet	时间序列数据	基于真实世界条件数据集的广泛实验结果	NA	NA	NA	NA
16651	2025-03-06	Capsule Networks With Residual Pose Routing 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3347722 PMID:38194388	研究论文	本文提出了一种简单而有效的胶囊路由算法，称为残差姿态路由，用于构建更深层次的胶囊网络架构	通过残差姿态路由简化了胶囊路由算法的计算复杂度，并避免了梯度消失问题，同时构建了类似ResNet的深层胶囊网络架构	未提及具体局限性	提高胶囊网络在深度学习中的性能，特别是在图像分类、3D物体重建和分类以及2D显著性密集预测等任务中的应用	胶囊网络（CapsNets）	计算机视觉	NA	残差学习框架	ResCaps（残差胶囊网络）	图像	MNIST、AffNIST、SmallNORB、CIFAR-10/100等数据集	NA	NA	NA	NA
16652	2025-03-06	MDEformer: Mixed Difference Equation Inspired Transformer for Compressed Video Quality Enhancement 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3354982 PMID:38285580	研究论文	本文提出了一种基于混合差分方程启发的新型Transformer模型（MDEformer），用于压缩视频质量增强	MDEformer通过引入混合差分方程的图形概念，利用跨层跨注意力聚合（CCA）模块和分区边界平滑（PBS）模块，充分挖掘视频序列中的特征信息，有效去除压缩伪影并恢复帧的纹理和细节信息	未明确提及具体限制	提升压缩视频的质量	压缩视频	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	视频	MFQE 2.0数据集	NA	NA	NA	NA
16653	2025-03-06	Attentive Learning Facilitates Generalization of Neural Networks 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3356310 PMID:38324433	研究论文	本文通过研究神经网络在训练样本中是否包含分布外（OoD）示例时的变化，探讨了神经网络的泛化能力	提出了一个新的概念——数据集分散稳定性（dataset-distraction stability），用于衡量OoD示例对网络预测的影响，并通过实验展示了其与泛化能力的负相关性	研究主要基于CIFAR-10/100数据集，未涉及其他数据集或实际应用场景	研究神经网络的泛化能力及其与训练数据分布的关系	神经网络在训练样本中的表现	机器学习	NA	NA	VGG, ResNet, WideResNet, ViT	图像数据	CIFAR-10/100数据集	NA	NA	NA	NA
16654	2025-03-06	eVAE: Evolutionary Variational Autoencoder 2025-Feb, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3359275 PMID:38546992	研究论文	本文提出了一种进化变分自编码器（eVAE），通过整合变分信息瓶颈理论和进化神经网络学习，解决了变分自编码器在表示推断和任务拟合之间的不平衡问题	首次引入进化变分自编码器（eVAE），结合变分遗传算法和进化算子，动态解决学习权衡不确定性，无需额外约束和超参数调优	未明确提及具体局限性	解决变分自编码器在表示推断和任务拟合之间的不平衡问题，并提高生成质量和推断平衡	变分自编码器（VAE）及其在文本生成和图像生成中的应用	机器学习	NA	变分遗传算法（VGA），变分突变（V-mutation），交叉和进化	进化变分自编码器（eVAE）	文本和图像数据	未明确提及样本数量	NA	NA	NA	NA
16655	2025-03-06	Light-based depth-sensing device with deep learning to measure spinal deformity: abridged secondary publication 2025-Feb, Hong Kong medical journal = Xianggang yi xue za zhi PMID:40038080	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
16656	2025-03-06	Integrative multi-environmental genomic prediction in apple 2025-Feb, Horticulture research IF:7.6Q1 DOI:10.1093/hr/uhae319 PMID:40041603	研究论文	本文探讨了多环境基因组预测在苹果中的应用，通过整合表型、基因组和环境数据，提高了对特定土壤和气候条件下基因型选择的预测能力	本研究创新性地将统计模型和深度学习模型应用于多环境基因组预测，特别是通过整合基因型与环境交互效应，显著提高了预测能力	多环境数据集的构建和结构复杂模型的开发仍是主要挑战，限制了多环境基因组预测在苹果中的应用	研究目的是通过多环境基因组预测模型，选择适应不同环境条件的苹果品种，以应对气候变化的影响	研究对象是苹果的十一个性状，这些性状具有不同的遗传结构	机器学习	NA	基因组预测、深度学习	G-BLUP、深度学习模型	表型数据、基因组数据、环境数据	NA	NA	NA	NA	NA
16657	2025-10-07	A Novel Public Sentiment Analysis Method Based on an Isomerism Learning Model via Multiphase Processing 2025-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3274912 PMID:37220063	研究论文	提出一种基于异构学习和多阶段处理的公共情感分析方法，通过区块链实现分布式深度学习模型	提出基于区块链的异构学习模型，通过并行训练实现模型间可信协作，并设计事件客观性度量方法动态分配模型权重	NA	解决社交媒体网络中公共情感分析的复杂性和安全性问题	社交媒体中的公共舆论和情感表达	自然语言处理	NA	NA	深度学习	文本	NA	NA	异构学习模型	NA	NA
16658	2025-03-06	Rethinking Semantic Segmentation With Multi-Grained Logical Prototype 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3543052 PMID:40031630	研究论文	本文提出了一种多粒度逻辑原型（MGLP）方法，重新思考语义分割，以更好地符合人类视觉认知过程的抽象和结构化特性	提出了一种新的多粒度逻辑原型方法，通过建立不同粒度级别的类原型和显式建模不同语义层次之间的内在逻辑结构，改进了现有语义分割方法的性能	未明确提及具体局限性	改进语义分割方法，使其更符合人类视觉认知的抽象和结构化特性	语义分割任务	计算机视觉	NA	NA	多粒度逻辑原型（MGLP）	图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
16659	2025-03-06	Artificial Intelligence in Neuroendovascular Procedures 2025, Journal of neuroendovascular therapy DOI:10.5797/jnet.ra.2024-0107 PMID:40034100	综述	本文综述了人工智能在神经血管介入手术中的当前应用和未来潜力，重点关注基于AI的图像识别、实时手术辅助和未来发展	探讨了AI在神经血管介入手术中的创新应用，包括血管结构分析、设备检测和实时辅助系统，以及未来与机器人系统的集成	当前系统存在一些局限性，但技术进步表明AI在提高手术安全性、标准化和患者预后方面的作用将不断扩大	研究人工智能在神经血管介入手术中的应用及其潜力	神经血管介入手术	医学影像分析	神经血管疾病	深度学习算法	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
16660	2025-03-06	Artificial intelligence in stroke risk assessment and management via retinal imaging 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1490603 PMID:40034651	综述	本文探讨了人工智能在通过视网膜成像评估和管理中风风险中的作用，重点关注视网膜成像在临床工作流程中的整合	利用机器学习和深度学习算法增强视网膜成像，展示了在早期疾病检测、严重程度分级和预后评估中的潜力	缺乏标准化的成像协议、对AI生成预测的信任不足、视网膜成像数据与电子健康记录的整合不足、需要在多样化人群中验证、以及伦理和监管问题	探讨人工智能在中风患者护理中的作用，特别是通过视网膜成像进行中风风险评估和管理	中风患者	数字病理学	中风	视网膜成像	Xception, EfficientNet, Inception, ResNet, VGG, 随机森林, 支持向量机	图像	NA	NA	NA	NA	NA