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
1441	2025-10-06	Quantitative assessment of brain glymphatic imaging features using deep learning-based EPVS segmentation and DTI-ALPS analysis in Alzheimer's disease 2025, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2025.1621106 PMID:40741044	研究论文	本研究通过深度学习自动分割血管周围间隙和DTI-ALPS分析，定量评估阿尔茨海默病患者脑类淋巴系统影像特征	首次结合深度学习EPVS自动分割和DTI-ALPS分析实现多维度的脑类淋巴系统评估	样本量相对有限（AD患者89例，aMCI患者24例，正常对照32例）	定量评估阿尔茨海默病及相关认知障碍患者的脑类淋巴系统影像特征	阿尔茨海默病患者、遗忘型轻度认知障碍患者和正常对照人群	医学影像分析	阿尔茨海默病	T1WI、T2WI、扩散张量成像	深度学习	医学影像	145例（89例AD，24例aMCI，32例正常对照）	NA	VB-Net	Dice相似系数	NA
1442	2025-10-06	Development and validation of deep learning- and ensemble learning-based biological ages in the NHANES study 2025, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2025.1532884 PMID:40741049	研究论文	本研究基于NHANES数据开发并验证了深度学习和集成学习的生物年龄模型，用于预测全因死亡率和特定病因死亡率	首次结合临床、行为和社会经济等多维度特征构建生物年龄模型，超越了传统仅依赖血液标志物的方法	研究基于美国NHANES队列，结果可能不适用于其他人群	开发和验证基于机器学习的生物年龄模型，评估其对死亡率的预测性能	NHANES研究中24,985名参与者	机器学习	慢性疾病	LASSO特征选择，SHAP可解释性分析	深度神经网络，集成学习	临床数据，行为数据，社会经济数据	24,985名参与者	NA	深度神经网络，集成学习模型	MAE, AUC, HR	NA
1443	2025-10-06	Evaluation of non-motor symptoms in Parkinson's disease using multiparametric MRI with the multiplex sequence 2025, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2025.1602245 PMID:40741048	研究论文	本研究使用MULTIPLEX多参数MRI序列评估帕金森病非运动症状相关的脑部微观结构变化	首次采用MULTIPLEX序列（包含T2* mapping、T1 mapping、质子密度 mapping和QSM）检测帕金森病非运动症状相关的脑部微观结构变化	样本量较小（37例患者），未在T1 mapping和质子密度 mapping中发现显著关联区域	探索多参数MRI在帕金森病非运动症状检测中的应用价值	37名帕金森病患者	医学影像分析	帕金森病	多参数MRI（MULTIPLEX序列）、3D T1加权成像、T2* mapping、T1 mapping、质子密度 mapping、定量磁化率成像	深度学习	MRI影像数据	37名帕金森病患者	NA	NA	Spearman秩相关系数、p值	NA
1444	2025-10-06	Deep learning-based multi-omics model to predict nasopharyngeal necrosis of re-irradiation for recurrent nasopharyngeal carcinoma 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1607218 PMID:40735035	研究论文	开发基于深度学习的多组学模型预测复发性鼻咽癌再放疗后鼻咽坏死风险	首次结合多序列MRI影像组学和剂量组学特征，使用3D CNN深度学习网络预测鼻咽坏死风险	样本量较小（117例患者），需要更大规模数据验证	预测复发性鼻咽癌患者再放疗后鼻咽坏死的发生风险	复发性鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	多序列磁共振成像，放射治疗剂量分布分析	CNN	医学影像（MRI），剂量分布数据	117例复发性鼻咽癌患者（97例训练集，20例测试集）	NA	3D卷积神经网络	AUC, ACC, F1-Score	NA
1445	2025-10-06	Evaluating the impact of common clinical confounders on performance of deep-learning-based sepsis risk assessment 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1452471 PMID:40735113	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脓毒症风险预测模型，并评估了临床混杂因素对模型性能的影响	探索了不同脓毒症定义对深度学习系统性能的影响，并提出了基于共识的方法来应对标签不确定性	回顾性研究设计，脓毒症诊断缺乏金标准，存在标签不确定性	开发早期脓毒症风险预测模型并评估临床混杂因素的影响	急诊科患者	机器学习	脓毒症	常规血液检测	深度学习	临床数据	未明确样本数量，使用入院后24小时内的患者数据	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
1446	2025-10-06	Fungi-Kcr: a language model for predicting lysine crotonylation in pathogenic fungal proteins 2025, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcimb.2025.1615443 PMID:40735338	研究论文	开发了一个基于深度学习的模型Fungi-Kcr，用于预测致病真菌蛋白质中的赖氨酸巴豆酰化修饰位点	首次将CNN、GRU和词嵌入技术结合用于真菌蛋白质Kcr位点预测，并证明通用预测模型优于物种特异性模型	依赖于计算预测，仍需实验验证；模型性能受训练数据质量和数量的限制	开发计算工具以替代昂贵耗时的实验方法，大规模识别真菌蛋白质中的Kcr修饰位点	致病真菌蛋白质中的赖氨酸巴豆酰化修饰位点	自然语言处理	真菌感染	深度学习，质谱技术	CNN, GRU	蛋白质序列数据	NA	NA	CNN-GRU混合架构	十折交叉验证，独立测试	NA
1447	2025-10-06	An explainable and efficient deep learning framework for EEG-based diagnosis of Alzheimer's disease and frontotemporal dementia 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1590201 PMID:40735445	研究论文	提出一种可解释的轻量级深度学习框架，用于基于EEG的阿尔茨海默病和额颞叶痴呆诊断	结合时间卷积网络和长短时记忆网络的可解释轻量级框架，采用SHAP技术提供特征贡献分析	未提及样本来源的多样性和外部验证结果	开发可解释的深度学习模型用于神经退行性疾病的早期准确诊断	阿尔茨海默病(AD)、额颞叶痴呆(FTD)患者和健康对照组的EEG数据	医疗人工智能	阿尔茨海默病, 额颞叶痴呆	脑电图(EEG), 功率谱密度(PSD)分析	TCN, LSTM	EEG信号	NA	NA	时间卷积网络, 长短时记忆网络	准确率	NA
1448	2025-10-06	Recent advances in deep learning for lymphoma segmentation: Clinical applications and challenges 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251362508 PMID:40735544	综述	本文综述了深度学习在淋巴瘤分割研究中的进展，并与传统方法进行对比分析	深入探讨了基于深度学习的淋巴瘤分割研究向临床场景转化的潜力与挑战	NA	促进深度学习在淋巴瘤诊断和治疗监测中的广泛应用	淋巴瘤分割研究	医学影像分析	淋巴瘤	PET/CT, CT, 磁共振成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1449	2025-10-06	The pipelines of deep learning-based plant image processing 2025, Quantitative plant biology DOI:10.1017/qpb.2025.10018 PMID:40735612	综述	本文综述了基于深度学习的植物图像处理流程及其在植物科学中的应用	系统总结了植物图像处理中从数据采集到特征提取的全流程深度学习方法，并探讨了新兴趋势和未来方向	作为综述文章，未提出新的算法模型，主要整合现有研究成果	总结深度学习在植物图像处理中的最新计算工具和方法论	植物图像处理技术和分析方法	计算机视觉	NA	高分辨率成像,无人机摄影,图像增强,颜色直方图,纹理分析	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1450	2025-10-06	LRU-Net: lightweight and multiscale feature extraction for localization of ACL tears region in MRI images 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1611267 PMID:40735674	研究论文	提出一种轻量级残差U-Net网络LRU-Net，用于MRI图像中前交叉韧带撕裂区域的定位分割	集成先进的注意力机制增强边界敏感性，采用动态特征提取模块实现自适应多尺度特征提取，并通过密集连接解码器增强特征重用	NA	开发准确高效的ACL撕裂诊断工具	前交叉韧带撕裂区域	计算机视觉	运动损伤	MRI成像	CNN	医学图像	NA	NA	U-Net, ResNet	Dice系数, IoU	轻量级计算
1451	2025-10-06	DualPlaqueNet with dual-branch structure and attention mechanism for carotid plaque semantic segmentation and size prediction 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1629637 PMID:40735675	研究论文	提出基于深度学习的DualPlaqueNet模型，用于颈动脉超声图像中斑块的语义分割和尺寸预测	采用双分支架构结合注意力机制和联合损失函数，并在ECA模块中引入多层一维卷积结构	数据集仅包含287张来自单一医院的超声图像，样本量有限	为临床风险评估和个性化诊疗提供全面准确的辅助信息	颈动脉粥样硬化斑块	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	CNN	图像	287张颈动脉超声图像	NA	DualPlaqueNet, ECA	MIoU, IoU, DSC, Accuracy, MSE, MAE, R²	NA
1452	2025-10-06	AI-driven skin cancer detection from smartphone images: A hybrid model using ViT, adaptive thresholding, black-hat transformation, and XGBoost 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328402 PMID:40720382	研究论文	提出一种基于智能手机图像的皮肤癌检测混合模型，结合视觉Transformer和XGBoost算法	采用自适应阈值处理和黑帽变换进行图像预处理，结合ViT特征提取和图像相关变量构建堆叠模型	NA	提高皮肤癌筛查的准确性和效率	六类皮肤病变：光化性角化病、基底细胞癌、黑色素瘤、痣、鳞状细胞癌和脂溢性角化病	计算机视觉	皮肤癌	智能手机图像采集	ViT, XGBoost	图像	NA	NA	Vision Transformer	准确率, PVV, 召回率, F1分数	NA
1453	2025-10-06	Hyperparameter tuned deep learning-driven medical image analysis for intracranial hemorrhage detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326255 PMID:40720400	研究论文	提出一种基于超参数调优深度学习驱动的医学图像分析方法，用于颅内出血检测	结合改进的EfficientNet特征提取、黑猩猩优化算法进行超参数调优，以及集成LSTM、堆叠自编码器和双向LSTM的分类模型	NA	开发自动化的颅内出血检测系统以提高诊断准确率	计算机断层扫描（CT）图像中的颅内出血区域	计算机视觉	颅内出血	计算机断层扫描（CT）	CNN, LSTM, Autoencoder, Bi-LSTM	医学图像	NA	NA	EfficientNet, LSTM, Stacked Autoencoder, Bi-LSTM	准确率	NA
1454	2025-10-06	AMFormer-based framework for accident responsibility attribution: Interpretable analysis with traffic accident features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329107 PMID:40720535	研究论文	提出基于AMFormer的交通事故责任认定框架，通过时空特征建模实现可解释的多标签责任分类	开发AMFormer（算术特征交互Transformer）框架，结合SHAP分析提供责任认定的可解释性	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	开发准确且可解释的交通事故责任认定方法	交通事故数据及责任认定	自然语言处理	NA	深度学习，SHAP可解释性分析	Transformer	交通事故特征数据	真实世界数据集（未明确具体数量）	NA	AMFormer（算术特征交互Transformer）	准确率，F1分数	NA
1455	2025-10-06	Automatic Real-Time Detection and Diagnosis of Liver Tumor with Ultrasound 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S524311 PMID:40726618	研究论文	开发深度学习模型用于超声图像中肝脏肿瘤的自动实时检测和诊断	在大型数据集上比较多种深度学习模型对肝脏肿瘤的诊断性能，并实现基于超声的实时病变检测和分类	回顾性研究设计，数据集时间跨度较长（2002-2020年）	开发自动诊断和检测肝脏病变的深度学习模型，以肝细胞癌为主要恶性肿瘤	肝脏肿瘤患者，包括恶性和良性病变	计算机视觉	肝癌	超声成像	CNN, Transformer	超声图像	1576名患者，4599张图像，6001个病变	NA	ResNet50, Xception, Inception Resnet V2, EfficientNet-B5, EfficientNetV2-S, EfficientNetV2-L, Swin-T, Swin-B, YOLOR	AUC, mAP	NA
1456	2025-10-06	Pediatric BurnNet: Robust multi-class segmentation and severity recognition under real-world imaging conditions 2025, SAGE open medicine IF:2.3Q2 DOI:10.1177/20503121251360090 PMID:40726838	研究论文	开发并验证一种能够在复杂真实世界成像条件下同时分割儿童烧伤创面并分级烧伤深度的深度学习模型	在DeepLabv3-ResNet101架构中集成通道和空间注意力模块、dropout强化的空洞空间金字塔池化以及加权交叉熵损失函数，专门针对真实世界儿童烧伤图像的多类分割和严重程度识别	仅使用单中心回顾性数据，图像分辨率统一调整为256×256像素可能损失部分细节信息	开发适用于真实世界成像条件的儿童烧伤自动分割和深度分级系统	儿童烧伤患者的智能手机或相机拍摄照片	计算机视觉	烧伤	深度学习图像分析	CNN	图像	4785张照片，包含14,355个烧伤区域标注	PyTorch	DeepLabv3, ResNet101	Dice系数, 交并比, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NVIDIA GTX 1060 GPU
1457	2025-10-06	Cohort protocol: risk assessment of maternal inflammation and early brain development in infants and young children based on multi-source data modeling 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1530285 PMID:40726941	研究方案	基于多源数据建模评估母体炎症对婴幼儿早期大脑发育风险的研究方案	首次在'基因-影像-环境-行为'多因素复杂交互作用下，利用深度学习构建婴幼儿大脑发育早期风险评估模型	样本量相对有限（360对母子），随访时间仅至3岁	评估母体炎症对婴幼儿早期大脑发育的风险，理解早期发育机制并预防大脑发育障碍	360对孕妇及其后代组成的厦门儿童大脑发育队列	数字病理学	儿科疾病	全外显子组测序，神经影像学，行为评估，生物标志物分析	深度学习	问卷数据，医学记录，神经影像数据，行为评估数据，基因测序数据，生物标志物数据	360对孕妇及其后代	NA	NA	NA	NA
1458	2025-10-06	Enhancing action recognition in educational settings using AI-driven information systems for public health monitoring 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1592228 PMID:40726947	研究论文	提出一种融合自适应知识嵌入网络和动态个性化学习策略的AI驱动信息系统，用于教育场景中的行为识别和公共卫生监测	首次将自适应知识嵌入网络(AKEN)与动态个性化学习策略(DPLS)相结合，通过强化学习和可解释AI技术实现教育环境中复杂行为模式的实时识别与干预	未明确说明实验规模和数据采集的具体环境限制	提升教育环境中行为识别的准确性，增强公共卫生监测能力	学生行为模式（久坐行为、社交互动、卫生依从性等）	计算机视觉, 自然语言处理	公共卫生	深度学习, 强化学习, 可解释AI	深度学习模型	行为数据, 环境数据	NA	NA	自适应知识嵌入网络(AKEN)	识别准确率	NA
1459	2025-10-06	Data augmentation of time-series data in human movement biomechanics: A scoping review 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327038 PMID:40591732	综述	对生物力学时间序列数据增强技术进行范围综述，分析当前方法并评估其有效性	首次系统综述生物力学领域时间序列数据增强技术的应用现状与挑战	仅纳入21篇相关文献，缺乏对数据增强方法的统一评估标准	评估生物力学时间序列数据增强技术的现状、效果和应用建议	2013-2024年间发表的生物力学时间序列数据增强研究	生物力学	NA	数据增强技术	NA	时间序列数据	21篇相关出版物	NA	NA	NA	NA
1460	2025-10-06	Closed-Loop Transcranial Ultrasound Stimulation Based on Deep Learning Effectively Suppresses Epileptic Seizures in Mice 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.2025.3589089 PMID:40658582	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的闭环经颅超声刺激系统，用于实时检测并抑制小鼠癫痫发作	首次将深度学习与经颅超声刺激结合构建闭环系统，实现癫痫信号的实时识别与动态干预	研究仅使用青霉素诱导的癫痫小鼠模型，未验证其他癫痫模型的有效性	开发能动态响应癫痫发作的闭环神经调控系统	青霉素诱导的癫痫小鼠海马区	机器学习	癫痫	经颅超声刺激	深度学习网络	神经信号	未明确说明具体样本数量的小鼠实验	NA	NA	癫痫信号识别准确率、发作放电率、功率强度、相位-幅度耦合、样本熵	NA