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
161	2025-10-30	Deep Learning-Based Eye-Writing Recognition with Improved Preprocessing and Data Augmentation Techniques 2025-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206325 PMID:41157379	研究论文	提出一种基于视觉的眼写识别方法，通过改进的预处理和数据增强技术提高识别准确率	引入基于离散傅里叶变换的长度归一化方法，结合1D CNN和TCN的混合深度学习模型，以及新的网络摄像头采集数据集	未明确说明模型在不同光照条件下的鲁棒性，以及对于更复杂字符集的泛化能力	开发一种低成本、非侵入式的眼写识别系统，帮助肌肉控制困难者进行交流	眼写轨迹数据，包括阿拉伯数字和日本片假名	计算机视觉	肌肉控制障碍疾病	网络摄像头视觉采集，离散傅里叶变换	1D CNN, TCN	眼动轨迹序列数据	新采集的网络摄像头阿拉伯数字数据集+两个现有基准数据集	NA	1D CNN和TCN混合架构	准确率	NA
162	2025-10-30	MultiScaleSleepNet: A Hybrid CNN-BiLSTM-Transformer Architecture with Multi-Scale Feature Representation for Single-Channel EEG Sleep Stage Classification 2025-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206328 PMID:41157382	研究论文	提出一种混合CNN-BiLSTM-Transformer架构用于单通道脑电图的睡眠分期分类	结合并行卷积分支提取多尺度特征，并集成BiLSTM记忆网络和基于Transformer的注意力机制	NA	开发适用于可穿戴和边缘设备的高效紧凑深度学习架构	单通道脑电图睡眠数据	机器学习	睡眠障碍	脑电图	CNN, BiLSTM, Transformer	脑电图信号	Sleep-EDF数据集、Sleep-EDF Expanded数据集和SHHS数据集	NA	MultiScaleSleepNet（混合CNN-BiLSTM-Transformer架构）	准确率, 宏平均F1分数, kappa系数	NA
163	2025-10-30	Integration of Artificial Intelligence in Biosensors for Enhanced Detection of Foodborne Pathogens 2025-Oct-12, Biosensors DOI:10.3390/bios15100690 PMID:41149342	综述	探讨人工智能在生物传感器中集成以增强食源性病原体检测能力的最新进展	系统评述AI技术如何通过优化生物传感器性能解决传统检测方法在复杂样品环境、信号解读和现场应用中的局限性	面临数据质量、算法透明度和监管接受度等方面的挑战	开发快速、灵敏、可靠的食源性病原体检测方法	肉类、乳制品、新鲜农产品和即食食品中的食源性病原体	机器学习	食源性疾病	生物传感技术（电化学、光学、压电）	机器学习,深度学习	生物传感器信号数据	NA	NA	NA	灵敏度,准确率,检测时间,假阳性率	NA
164	2025-10-30	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Management of Atrial Fibrillation 2025-Oct-11, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202561 PMID:41153234	综述	本文系统评估人工智能在心房颤动诊断、风险预测和治疗指导中的方法学进展与临床应用价值	深入分析深度学习算法（特别是CNN和RNN）在识别心电图细微波形特征预测房颤发展方面的突破性应用	临床实践应用面临数据隐私、算法可解释性及临床工作流程整合等挑战	评估人工智能在房颤诊疗管理中的方法学进展和临床相关性	心房颤动患者的心电图数据、可穿戴设备监测数据和临床治疗决策	自然语言处理, 机器学习	心血管疾病	心电图分析, 持续监测	CNN, RNN	心电图信号, 临床文本数据	NA	NA	卷积神经网络, 循环神经网络	准确率, 效率	NA
165	2025-10-30	A Deep Learning-Based Sensing System for Identifying Salmon and Rainbow Trout Meat and Grading Freshness for Consumer Protection 2025-Oct-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206299 PMID:41157353	研究论文	开发基于深度学习的智能手机兼容传感系统，用于识别鲑鱼和虹鳟鱼肉并分级鲑鱼新鲜度	采用改进的DenseNet121架构，结合全局平均池化、丢弃层和定制输出层，并应用部分层冻结的迁移学习	在不同光照和包装条件下的实际环境适应性仍面临挑战	开发海鲜认证和新鲜度评估的消费者导向工具	鲑鱼和虹鳟鱼肉	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	DenseNet121	准确率	智能手机兼容系统
166	2025-10-30	Fringe-Based Structured-Light 3D Reconstruction: Principles, Projection Technologies, and Deep Learning Integration 2025-Oct-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206296 PMID:41157350	综述	系统分析基于条纹的结构光三维重建方法，包括面向漫反射表面的条纹投影轮廓术和面向镜面表面的相位测量偏折术	首次系统比较FPP和PMD两种主要方法，深入分析不同投影方案对系统性能的影响，并探讨深度学习在相位提取和三维重建中的新兴作用	作为综述文章，不包含原始实验数据，主要基于现有文献进行分析和比较	系统梳理条纹结构光三维重建技术原理、投影技术和深度学习集成方法	条纹投影轮廓术(FPP)和相位测量偏折术(PMD)两种三维重建方法	计算机视觉	NA	条纹投影技术，数字光处理(DLP)，MEMS扫描镜激光扫描	NA	条纹图案，相位信息，三维几何数据	NA	NA	NA	NA	NA
167	2025-10-30	From screening to subtyping in a single glance 2025-Oct-10, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101391 PMID:41142900	研究论文	提出了一种从筛查到分型的整体深度学习框架S2S，用于放射影像中复杂疾病的诊断	首次将整个诊断流程从病灶检测到疾病分型整合到统一的深度学习系统中	NA	开发能够处理复杂疾病诊断的整体AI系统，提升精准医疗水平	胸部复杂癌症的放射影像	计算机视觉	胸部癌症	深度学习	深度学习	放射影像	NA	NA	S2S框架	准确率	NA
168	2025-10-30	S2S: A deep learning method for the radiological diagnosis of fine-grained diseases spanning screening to subtyping 2025-Oct-10, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101294 PMID:41142912	研究论文	提出一种用于细粒度疾病放射学诊断的筛查到分型AI范式，覆盖从初筛到最终分型的完整诊断流程	首次提出专门针对细粒度疾病的多阶段放射学诊断AI范式，整合多诊断阶段、多放射学视角、多病灶维度和多成像模态信息	NA	开发能够准确诊断细粒度疾病的放射学AI系统	细粒度胸部癌症亚型的放射影像	计算机视觉	胸部癌症	放射影像分析	深度学习	放射影像	大规模多中心放射影像数据集	NA	NA	NA	NA
169	2025-10-30	A Balanced Multimodal Multi-Task Deep Learning Framework for Robust Patient-Specific Quality Assurance 2025-Oct-10, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202555 PMID:41153228	研究论文	提出一种平衡多模态多任务深度学习框架，用于稳健的患者特定质量保证	通过调整模态特定损失因子实现模态平衡，提出任务特定融合策略、基于Shapley值的平衡机制、快速网络前向机制和基于模态贡献的任务加权方案	NA	解决放疗中患者特定质量保证的模态不平衡问题	1370个IMRT放疗计划	医学影像分析	肿瘤放疗	深度学习	多模态深度学习	图像剂量矩阵和表格计划复杂度指标	1370个IMRT计划	NA	具有软注意力加权的多模态融合网络	平均绝对误差, 结构相似性指数	NA
170	2025-10-30	An Explainable Web-Based Diagnostic System for Alzheimer's Disease Using XRAI and Deep Learning on Brain MRI 2025-Oct-10, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202559 PMID:41153232	研究论文	开发了一种基于XRAI和深度学习的可解释网络诊断系统，用于阿尔茨海默病的脑部MRI分类	首次将XRAI系统性地集成到基于MRI和深度学习的AD严重程度分类中，提供区域归因图增强临床可解释性	仅使用2D脑部MRI数据，数据集规模相对有限	开发临床可部署的阿尔茨海默病严重程度分类AI系统	阿尔茨海默病患者脑部MRI图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	脑部MRI	CNN	图像	33,984张图像，涵盖四个AD严重程度类别	TensorFlow, PyTorch, Gradio	MobileNet-V3 Large, EfficientNet-B4, ResNet-50	准确率	NA
171	2025-10-30	YOLO-LaserGalvo: A Vision-Laser-Ranging System for High-Precision Welding Torch Localization 2025-Oct-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206279 PMID:41157335	研究论文	提出了一种用于焊接自动化中焊枪尖端精确定位的新型闭环视觉定位系统YOLO-LaserGalvo	集成单目相机、红外激光测距传感器与振镜扫描器，结合改进的YOLOv11模型，实现无需标记物的高精度焊枪定位	尚未实现完整的6自由度姿态估计，未来需要集成更多传感器以提升性能	开发高精度的焊枪尖端定位系统用于工业焊接自动化	焊接焊枪尖端	计算机视觉	NA	红外激光测距，振镜扫描	YOLO	图像，距离测量数据	NA	NA	YOLOv11	准确率，鲁棒性，处理速度	NA
172	2025-10-30	PDSRS-LD: Personalized Deep Learning-Based Sleep Recommendation System Using Lifelog Data 2025-Oct-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206292 PMID:41157345	研究论文	提出基于个人生活日志数据的个性化深度学习睡眠推荐系统	结合可穿戴设备采集的生活日志数据和AI智能床的实时睡眠数据，构建个性化用户画像进行睡眠质量分析	未明确说明样本规模和数据收集的具体时间跨度	开发个性化睡眠推荐系统以改善睡眠质量	用户睡眠数据和生活日志数据（压力水平、疲劳度、睡眠满意度等）	机器学习	睡眠障碍	可穿戴设备数据采集，AI智能床监测	深度学习	传感器数据，生活日志数据	NA	NA	NA	F1分数，平均精度(mAP)	NA
173	2025-10-30	ILD-Slider: A Parameter-Efficient Model for Identifying Progressive Fibrosing Interstitial Lung Disease from Chest CT Slices 2025-Oct-09, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100353 PMID:41150029	研究论文	提出一种参数高效的深度学习框架ILD-Slider，用于从有限CT切片中识别进行性纤维化性间质性肺病	引入基于解剖学的位置标记器指导代表性切片选择，采用峰值切片挖掘策略解决类别不平衡问题，提出切片级3D适配器实现非连续切片的PF-ILD诊断	研究仅基于两个医疗中心的613例病例，需要进一步多中心验证	开发早期识别进行性纤维化性间质性肺病的高效诊断方法	进行性纤维化性间质性肺病（PF-ILD）患者	数字病理学	间质性肺病	CT成像	深度学习,分类模型	CT医学图像	613例来自大阪大学医院和大阪府立医院机构的病例	NA	3D Adapter	AUPRC, AUROC	NA
174	2025-10-30	Bio-Inspired Multi-Granularity Model for Rice Pests and Diseases Named Entity Recognition in Chinese 2025-Oct-08, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10100676 PMID:41149206	研究论文	提出一种受生物视觉机制启发的多粒度深度学习模型，用于中文水稻病虫害命名实体识别	采用多粒度卷积神经网络捕捉嵌套边界信息，结合BERT编码、BiLSTM和CRF进行序列标注	基于自建数据集进行实验，未在更大规模公开数据集上验证	解决水稻病虫害实体识别中的结构复杂性和嵌套问题	中文水稻病虫害相关文本数据	自然语言处理	NA	命名实体识别	CNN, BiLSTM, CRF	文本	自建数据集（具体数量未说明）	NA	BERT, 多粒度CNN, BiLSTM, CRF	F1-score	NA
175	2025-10-30	Hierarchical Deep Learning for Abnormality Classification in Mouse Skeleton Using Multiview X-Ray Images: Convolutional Autoencoders Versus ConvNeXt 2025-Oct-07, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100348 PMID:41150024	研究论文	本研究开发了基于多视角X射线图像的层次深度学习框架，用于小鼠骨骼异常分类	提出结合多视角图像数据和层次学习的方法，通过定制ConvNeXT和卷积自编码器架构在三个解剖粒度层级进行训练	NA	改进多标签背景下的小鼠骨骼异常检测分类性能	来自国际小鼠表型联盟(IMPC)的小鼠骨骼X射线图像	计算机视觉	骨骼异常	X射线成像	CNN, 自编码器	多视角X射线图像	170,958张图像，来自54,046个小鼠样本	NA	ConvNeXT, 卷积自编码器(CAE)	AUC	NA
176	2025-10-30	Optimized Lung Nodule Classification Using CLAHE-Enhanced CT Imaging and Swin Transformer-Based Deep Feature Extraction 2025-Oct-04, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100346 PMID:41150022	研究论文	提出一种结合CLAHE增强CT影像和Swin Transformer深度特征提取的混合计算机辅助诊断流程用于肺癌分类	将图像预处理技术与预训练深度学习模型特征提取解耦，增强可解释性并降低过拟合风险	仅使用单一公开数据集进行验证，未在更多外部数据集测试泛化能力	开发优化的肺癌计算机辅助诊断系统	肺结节CT影像	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN,Transformer	医学影像	1018例胸部CT扫描，包含6568张恶性图像和4849张良性图像	NA	Swin Transformer	准确率	NA
177	2025-10-30	DBA-YOLO: A Dense Target Detection Model Based on Lightweight Neural Networks 2025-Oct-04, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100345 PMID:41150021	研究论文	提出一种基于YOLOv10的轻量级密集目标检测模型DBA-YOLO，解决移动设备上计算效率不足和密集小目标漏检误检问题	通过C2f PA模块增强特征提取、参数优化的BIMAFPN颈部结构改进小目标检测、集成尺度/空间/任务感知的DyDHead模块进行空间特征加权	NA	开发适用于移动设备的轻量级密集目标检测模型	香烟包装图像中的密集目标	计算机视觉	NA	NA	YOLO, CNN	图像	SKU-110K数据集和自建香烟包装图像数据集	NA	YOLOv10, C2f PA, BIMAFPN, DyDHead	检测准确率, mAP, mAP75	移动设备
178	2025-10-30	Enhancing Lesion Detection in Rat CT Images: A Deep Learning-Based Super-Resolution Study 2025-Oct-03, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13102421 PMID:41153703	研究论文	本研究评估深度学习超分辨率模型在提升大鼠胸部CT图像质量和病灶检测能力方面的效果	首次在大鼠胸部CT图像中比较多种深度学习超分辨率模型，并揭示传统定量指标与放射科医生评估之间的差异	研究样本仅来自PHMG-p暴露研究的Sprague Dawley大鼠，结果可能不适用于其他动物模型或疾病类型	评估深度学习超分辨率模型能否在保持定量指标的同时提升大鼠胸部CT图像的临床可解释性	222例来自PHMG-p暴露研究的Sprague Dawley大鼠胸部CT扫描	计算机视觉	肺部疾病	CT成像	深度学习超分辨率模型	CT图像	222例大鼠胸部CT扫描	NA	SinSR, SinSR3, OmniSR	PSNR, SSIM, 放射科医生评分	NA
179	2025-10-30	DeepProtein: deep learning library and benchmark for protein sequence learning 2025-Oct-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf165 PMID:40388205	研究论文	本文介绍了专为蛋白质相关任务设计的深度学习库DeepProtein及其基准测试	开发了专门针对蛋白质序列学习的综合深度学习库，并建立了多任务基准评估体系，同时提出了基于Prot-T5微调的DeepProt-T5模型系列	NA	为蛋白质科学研究提供易用的深度学习工具和性能基准	蛋白质序列数据	机器学习	NA	深度学习	基于Prot-T5的微调模型	蛋白质序列数据	NA	基于DeepPurpose构建	Prot-T5, DeepProt-T5	在蛋白质功能预测、亚细胞定位预测、蛋白质-蛋白质相互作用预测和蛋白质结构预测等任务上的性能评估	NA
180	2025-10-30	G4STAB: a multi-input deep learning model to predict G-quadruplex thermodynamic stability based on sequence and salt concentration 2025-Oct-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf545 PMID:41014017	研究论文	开发了一个多输入深度学习模型G4STAB，用于基于序列特征和盐浓度预测G-四链体热力学稳定性	首个不依赖预定结构特征，能够同时考虑序列特征、盐浓度和pH值来预测G-四链体熔解温度的多输入深度学习模型	模型训练数据量相对有限（2382个DNA G4序列），可能无法覆盖所有可能的G4拓扑结构	开发准确预测G-四链体热力学稳定性的计算模型	DNA G-四链体序列及其热力学稳定性	机器学习	NA	深度学习	多输入深度神经网络	序列数据, 化学浓度数据	2382个DNA G-四链体序列用于训练，391502个实验验证的G4用于分析	NA	多输入深度神经网络	R²	NA