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
721	2025-10-05	No-Reference Image Quality Assessment Leveraging GenAI Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3610238 PMID:40982497	研究论文	提出一种基于生成式AI图像的无参考图像质量评估方法，通过生成失真图像构建大规模预训练数据集	首次利用生成式AI图像作为参考图像，通过冷扩散模型生成多种失真类型的图像，并构建大规模预训练数据集	方法依赖于生成式AI图像的质量和多样性，可能无法覆盖所有真实世界的失真类型	解决无参考图像质量评估中缺乏标注数据和泛化能力差的问题	图像质量评估	计算机视觉	NA	冷扩散模型	深度学习模型	图像	八个公共数据库的大规模图像数据	NA	多尺度交叉注意力块(MCAB), 尺度简单注意力模块(SSAM)	SOTA性能指标	NA
722	2025-10-05	Fine-grained Prototype Network for MRI Sequence Classification 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056361649250717162910 PMID:40754881	研究论文	提出一种用于MRI序列分类的细粒度原型网络SequencesNet	结合CNN和改进视觉Transformer的特征提取网络，添加特征选择模块和原型分类模块以捕捉细粒度差异	计算复杂度较高，模型泛化能力有待提升	解决MRI序列分类中类间差异细微而类内差异显著的问题	腹部MRI序列图像	医学影像分析	腹部疾病	磁共振成像	CNN, Transformer	医学图像	公共腹部MRI序列分类数据集和私有数据集	NA	改进的视觉Transformer，3DResNet18，TransFG	准确率，召回率，精确率	NA
723	2025-10-05	Gamma-Band Binaural Beats Neuromodulation Enhances P300 Classification in an Auditory Brain-Computer Interface Paradigm 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604016 PMID:40880336	研究论文	本研究探讨伽马波段双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口分类性能的增强作用	首次系统评估伽马波段双耳节拍作为低成本神经调控方法对听觉P300-BCI的优化效果，并发现非周期参数变化与BCI性能改善的关联	仅纳入健康受试者，未验证临床患者群体的适用性	开发实用型神经调控方法以增强听觉脑机接口性能	30名健康参与者	脑机接口	NA	脑电图, 双耳节拍刺激	机器学习分类器, 深度学习模型	脑电图信号	30名健康参与者	NA	NA	分类准确率	NA
724	2025-10-05	Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604618 PMID:40889304	研究论文	本研究提出了一种新颖的物理信息贝叶斯融合后处理器，用于改进基于表面肌电信号的步态相位识别	将生物力学序列约束嵌入分类器的后验概率输出，以抑制不稳定的转换并促进自然步态进展	NA	提高肌电控制在下肢辅助设备中的安全性、可靠性和实时性能	下肢肌肉表面肌电信号和步态周期相位	机器学习	NA	表面肌电信号采集	SVM, ANN, KNN, CNN-LSTM混合模型	表面肌电信号	40名受试者(SIAT-LLMD数据集)	NA	CNN-LSTM混合架构	准确率, 转换检测差异, 不稳定性指数	NA
725	2025-10-05	EfficientNetSwift: A Lightweight and Precise Deep Learning Model for Detecting Oral Squamous Cell Carcinoma Using Pathological Images 2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251380966 PMID:41004387	研究论文	开发基于改进轻量级EfficientNetSwift的深度学习模型，用于口腔鳞状细胞癌病理图像的自动检测	提出改进的轻量级EfficientNetSwift模型，在保持高精度的同时显著减少参数数量	NA	开发人工智能方法实现口腔鳞状细胞癌的自动化检测	口腔鳞状细胞癌病理图像	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	深度学习	CNN, Transformer	病理图像	NA	NA	EfficientNetSwift, ResNet, MobileNet, VIT, Swin Transformer	准确率, AUC	NA
726	2025-10-05	Automatic road damage recognition based on improved YOLOv11 with multi-scale feature extraction and fusion attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327387 PMID:41004548	研究论文	提出基于改进YOLOv11的道路损伤自动识别方法，通过多尺度特征提取和融合注意力机制提升检测性能	引入微小目标检测层增强小物体识别能力，集成全局注意力机制抑制背景噪声，采用轻量卷积模块优化计算效率	仅在RDD2022数据集上验证，未在更广泛场景测试泛化能力	开发高效准确的道路损伤自动检测方法以提升交通安全和维护效率	道路损伤图像	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	RDD2022数据集	PyTorch	YOLOv11, C3k2CrossConv, C3k2Ghost	mAP@0.50, mAP@0.50:0.95	NA
727	2025-10-05	CAAFE-ResNet: A ResNet With Channel Attention-Augmented Feature Extraction for Prognostic Assessment in Rectal Cancer 2025 Jan-Dec, IET systems biology IF:1.9Q3 DOI:10.1049/syb2.70030 PMID:40867076	研究论文	提出一种基于ResNet18的通道注意力增强特征提取模型CAAFE-ResNet18，用于直肠癌MRI图像的预后评估	设计了创新的特征提取与补充模块CAAFE，结合多尺度空洞卷积并行架构和通道注意力机制，实现多层次信息融合、空间特征增强和通道特征优化	NA	通过深度学习模型早期识别直肠癌治疗完全响应和非响应患者	局部晚期直肠癌患者的MRI图像	计算机视觉	直肠癌	磁共振成像	CNN	图像	NA	NA	ResNet18*, CAAFE	NA	NA
728	2025-10-05	Multivideo Models for Classifying Hand Impairment After Stroke Using Egocentric Video 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3596488 PMID:40768474	研究论文	提出一种新型多视频架构，通过处理多个任务视频来改善对中风后手部功能障碍的分类	首次开发能够同时分析多个功能任务视频的深度学习架构，突破现有方法仅能处理单一活动的限制	研究基于家庭模拟实验室环境采集的数据，可能无法完全反映真实自然环境下的表现	开发基于多视频分析的中风后手部功能障碍自动评估方法	中风幸存者在日常活动中的手部功能表现	计算机视觉	中风	可穿戴（自我中心）摄像技术	深度学习	视频	中风幸存者参与者在家庭模拟实验室中进行的日常活动视频	PyTorch	SlowFast	F1-score	NA
729	2025-10-05	How to accurately predict nanobody structure: Classical physics-based simulations or deep learning approaches 2025, Advances in protein chemistry and structural biology DOI:10.1016/bs.apcsb.2024.12.001 PMID:40973396	研究论文	系统比较基于物理的模拟和深度学习两种方法在预测纳米抗体结构（特别是CDR3区域）的准确性	首次系统比较传统物理模拟与深度学习在纳米抗体结构预测中的表现，并提出纳米抗体与靶蛋白结合需要诱导契合机制的新观点	仅研究三种代表性纳米抗体类别，样本量有限	评估不同方法预测纳米抗体结构的准确性，特别是CDR3区域	三种代表性纳米抗体（Nb32、Nb80、Nb35）	计算生物学	NA	同源建模、分子动力学模拟、深度学习	AlphaFold2, RoseTTAFold	蛋白质结构数据	3种纳米抗体（分别代表凹形、环状和凸形三类）	AlphaFold2, RoseTTAFold	AlphaFold2, RoseTTAFold	预测准确性（与实验结构比较）	NA
730	2025-10-05	Evaluating the diagnostic performance of OpenBioLLM in neurology: A case-based assessment of a medical large language model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332196 PMID:40997070	研究论文	评估OpenBioLLM大型语言模型在神经病学领域的诊断性能	首次对医学大型语言模型OpenBioLLM在复杂神经病学病例中的诊断能力进行系统评估	模型在识别正确病理生理原因方面存在困难，准确率较低，尚不能作为独立诊断工具	评估OpenBioLLM在神经病学条件下的诊断准确性、全面性、补充性和流畅性	25个来自《神经病学临床病例》的复杂神经病学病例	自然语言处理	神经系统疾病	大型语言模型	Transformer	文本	25个神经病学病例	NA	OpenBioLLM	准确率, 全面性, 补充性, 流畅性	NA
731	2025-10-05	A hybrid deep learning framework combining transformer and logistic regression models for automatic marine mucilage detection using sentinel-1 SAR data: A case study in Armutlu-Zeytinbağı, Marmara Sea 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330721 PMID:40997107	研究论文	开发结合Transformer和逻辑回归的混合深度学习框架，利用Sentinel-1 SAR数据自动检测马尔马拉海的海上黏液	提出Transformer与逻辑回归结合的混合深度学习框架，首次应用于海上黏液自动检测	研究区域仅限于马尔马拉海的Armutlu-Zeytinbağı地区，样本数量有限	通过深度学习和机器学习方法自动检测海上黏液区域	马尔马拉海Armutlu-Zeytinbağı区域的海上黏液	计算机视觉	NA	卫星遥感，Sentinel-1 SAR数据	Transformer, Logistic Regression, RNN, CNN, Decision Tree, Naive Bayes, SVM	卫星图像，时间序列数据	2600个样本（1300个黏液区域，1300个清洁区域）	NA	Transformer, Logistic Regression	准确率	NA
732	2025-10-05	Vision transformer and Mamba-attention fusion for high-precision PCB defect detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331175 PMID:40997120	研究论文	提出融合视觉Transformer和Mamba注意力机制的ViT-Mamba混合框架，用于高精度PCB缺陷检测	结合视觉Transformer与Mamba注意力机制进行全局特征提取，并引入人工缺陷生成模块和分层多尺度优化策略	NA	解决PCB缺陷检测中数据分布不平衡和泛化能力有限的问题	印刷电路板(PCB)缺陷	计算机视觉	NA	NA	Vision Transformer, Mamba注意力机制	图像	公共PCB缺陷数据集	NA	ViT-Mamba	mAP(平均精度均值)	NA
733	2025-10-05	AI: the Apollo guidance computer of the Exposome moonshot 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1632520 PMID:41000410	综述	提出将人工智能与人体相关实验系统结合，通过微生理系统和多组学平台生成高质量数据来校准AI模型，构建器官和人群的数字孪生体	将微生理系统比作火箭、多组学比作登月舱、AI比作制导计算机，提出“暴露组登月计划”的统一愿景	需要扩展模型应用领域、实施稳健的数据安全措施、优先开发透明可解释的算法	实现预防驱动、个性化的健康管理和监管科学新范式	人类暴露组（终身环境暴露总和）	机器学习	NA	多组学平台，微生理系统	深度学习	多组学数据，环境暴露数据	NA	NA	NA	NA	NA
734	2025-10-05	A systematic review of the hybrid machine learning models for brain tumour segmentation and detection in medical images 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1615550 PMID:41000409	系统综述	系统回顾混合机器学习模型在医学图像中脑肿瘤分割与检测的应用	综合分析传统机器学习模型（如SVM）与深度神经网络（如VGG-19、YOLOv10n）的混合模型在脑肿瘤分析中的性能优势	模型泛化能力不足、缺乏大型标注数据集、可解释人工智能（XAI）应用有限	提升脑肿瘤MRI图像分析的诊断准确性和计算效率	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像（MRI）	混合机器学习模型,SVM,CNN	医学图像	25项相关研究（2019-2024年发表）	NA	VGG-19,YOLOv10n	Dice相似系数（DSC）,交并比（IoU）,准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
735	2025-10-05	Gait phase recognition of children with cerebral palsy via deep learning based on IMU data from a soft ankle exoskeleton 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1679812 PMID:41000473	研究论文	基于软性踝足外骨骼IMU数据，通过深度学习识别脑瘫儿童的步态相位	提出结合堆叠降噪自编码器和长短期记忆网络的深度学习框架，有效处理非平稳高噪声信号并建模步态相位间时序依赖关系	仅纳入6名轻度脑瘫儿童，样本量较小；仅在开放环境中测试	实现脑瘫儿童自然行走状态下步态相位的精确识别	轻度脑瘫儿童的自然步态序列	机器学习	脑瘫	惯性测量单元，足底压力鞋垫	SDA, LSTM	IMU传感器数据	6名轻度脑瘫儿童	NA	堆叠降噪自编码器-长短期记忆网络	准确率	NA
736	2025-10-05	Toward accurate single image sand dust removal by utilizing uncertainty-aware neural network 2025, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2025.1575995 PMID:41000467	研究论文	本文提出了一种用于单幅图像沙尘去除的分层交互式不确定性感知网络HIUNet	利用贝叶斯神经网络提取鲁棒浅层特征，结合特征频率选择机制和特征增强模块	尚未处理极端沙尘场景	实现精确的单幅图像沙尘去除	沙尘退化图像	计算机视觉	NA	NA	贝叶斯神经网络	图像	Sand11K数据集（包含11,000张不同程度沙尘退化图像）	NA	HIUNet	NA	NA
737	2025-10-05	Deep Learning for Cancer Detection Based on Genomic and Imaging Data: A Comprehensive Review 2025, Cancer management and research IF:2.5Q3 DOI:10.2147/CMAR.S533522 PMID:41001156	综述	本文全面回顾了基于基因组和影像数据的深度学习在癌症检测中的应用进展	系统总结了深度学习在整合多模态数据（基因组和影像）进行癌症早期检测的创新方法	作为综述文章，不包含原始研究数据，主要基于现有文献分析	探讨深度学习在癌症早期检测中的应用现状和未来发展	癌症检测相关的基因组数据和医学影像数据	数字病理学	癌症	基因组测序，医学影像技术	CNN	基因组数据，影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
738	2025-10-05	Radiomics signature and deep learning signature of intrathrombus and perithrombus for prediction of malignant cerebral edema after acute ischemic stroke: a multicenter CT study 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1650970 PMID:41001195	研究论文	本研究通过放射组学和深度学习特征分析血栓内及血栓周围区域，预测急性缺血性脑卒中后恶性脑水肿风险	首次结合血栓内和血栓周围区域的放射组学与深度学习特征，并比较两者对恶性脑水肿的预测能力	回顾性研究设计，样本量相对有限（406例患者）	预测急性缺血性脑卒中后恶性脑水肿的发生风险	急性缺血性脑卒中患者	医学影像分析	脑血管疾病	CT成像	机器学习,深度学习	CT图像	406例急性缺血性脑卒中患者（来自三个医疗中心）	NA	VGG16	马修斯相关系数,受试者工作特征曲线下面积	NA
739	2025-10-05	Federated learning for lesion segmentation in multiple sclerosis: a real-world multi-center feasibility study 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1620469 PMID:41001196	研究论文	本研究评估联邦学习在多中心多发性硬化病灶分割中的实际应用可行性	首次在真实医院环境中应用联邦学习进行多发性硬化病灶分割，无需共享原始患者数据	不同站点间性能存在差异，反映了数据异质性挑战	探索联邦学习在分布式临床环境中推进自动化多发性硬化分析的潜力	多发性硬化患者的MRI图像	医学影像分析	多发性硬化	MRI	深度学习	医学影像	来自三个站点的512例MRI病例	nnU-Net	nnU-Net	Dice系数	NA
740	2025-10-05	Scanning faces: a deep learning approach to studying eye movements in prosopagnosia 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1616509 PMID:41001204	研究论文	本研究使用深度学习方法来分析面孔失认症患者的眼动扫描模式	首次使用图像分类技术和卷积神经网络来识别面孔失认症的关键眼动扫描标记	样本量有限，对发育性面孔失认症的分类性能相对较低(AUC 69%)	确定人工智能方法是否能识别面孔失认症的关键扫描标记	面孔失认症患者和健康对照受试者	计算机视觉	神经认知障碍	眼动追踪	CNN	眼动扫描路径图像	未明确指定样本数量	NA	卷积神经网络	AUC	NA