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
1541	2025-10-06	Synergistic fusion: An integrated pipeline of CLAHE, YOLO models, and advanced super-resolution for enhanced thermal eye detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328227 PMID:40679961	研究论文	提出一种结合CLAHE图像增强、YOLO模型和超分辨率技术的综合流程，用于提升热成像图像中的眼睛检测效果	首次将CLAHE图像增强、先进YOLO模型和多种超分辨率技术协同融合，构建端到端的眼睛检测与增强流程	未明确说明数据集的具体样本数量和多样性，超分辨率技术的主观评估可能存在偏差	解决热成像图像中因低分辨率和对比度差导致的眼睛检测精度不足问题	热成像面部图像中的眼睛区域	计算机视觉	NA	热成像技术，图像增强，目标检测，超分辨率	YOLO, GAN, Transformer	热成像图像	NA	NA	YOLOv8, YOLOv9, BSRGAN, ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR, SwinIR-Large with ResShift	准确率, 召回率, mAP50, mAP50-95, 主观质量评估	NA
1542	2025-10-06	Fault analysis of chemical equipment based on an improved hybrid model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326370 PMID:40680025	研究论文	提出一种基于改进混合模型的化工设备故障检测方法，通过多模态数据融合和深度学习技术提升故障检测精度	结合变分模态分解、最小均方处理、非对称注意力机制和预激活ResNet-BiGRU模型，构建高效的多模态数据融合分析框架	NA	提高化工设备故障检测的准确性和效率，为智能预测性维护提供技术支持	化工设备	机器学习	NA	变分模态分解(VMD)，最小均方(LMS)处理	ResNet, BiGRU	多模态数据，非平稳信号	NA	NA	预激活ResNet-BiGRU	分类准确率	NA
1543	2025-10-06	Automated identification of sedimentary structures in core images using object detection algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327738 PMID:40680021	研究论文	本研究使用卷积神经网络自动识别岩心图像中的沉积结构	首次将YOLOv4和Faster R-CNN两种目标检测算法应用于沉积结构自动识别，建立了自动化岩心解释框架	模型在区分形态相似特征（如泥质披盖和生物扰动介质）时存在困难，对未见数据集的泛化能力有限	开发自动化沉积结构识别方法以提升岩心分析效率	三角洲、滨面、河流和湖泊环境的硅质碎屑沉积物岩心图像	计算机视觉	NA	岩心图像分析	CNN	图像	包含15种沉积结构类型的标注数据集	NA	YOLOv4, Faster R-CNN	精确度, 平均精确度, 召回率, 推理时间	NA
1544	2025-10-06	Approximating Human-Level 3D Visual Inferences With Deep Neural Networks 2025, Open mind : discoveries in cognitive science DOI:10.1162/opmi_a_00189 PMID:40013087	研究论文	本研究探索如何通过深度神经网络实现人类水平的3D形状推理能力	首次系统比较多种3D感知DNN架构在形状推理任务上的表现，发现多视角学习目标和3D归纳偏置对实现人类水平性能的关键作用	多视角学习目标对于实现人类水平3D形状推理是必要但不充分的，DNN建模方法在捕获人类形状推理能力方面存在固有局限	缩小深度神经网络与人类在3D形状表征和推理能力上的差距	3D物体的形状推理和表征	计算机视觉	NA	深度神经网络	3D神经场网络, 自编码器, 卷积神经网络	3D物体图像	NA	NA	Light Field Network, 自编码器, 卷积架构	匹配样本任务性能, 人类模型对齐度	NA
1545	2025-10-06	MMRT: MultiMut Recursive Tree for predicting functional effects of high-order protein variants from low-order variants 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.012 PMID:40070521	研究论文	提出一种名为MMRT的新型深度学习模型，用于从低阶变异预测高阶蛋白质变异的功能效应	首次将深度学习与递归树框架结合，利用低阶变异信息预测高阶变异功能效应	未明确说明模型对超过三阶变异的预测能力及计算复杂度	解决高阶蛋白质变异功能效应预测的挑战	蛋白质序列的高阶变异	机器学习	复杂疾病	高通量实验扫描技术	深度学习	蛋白质序列变异数据	685,593个高阶变异	NA	递归树框架	Spearman相关系数	NA
1546	2025-10-06	Deep linear matrix approximate reconstruction with integrated BOLD signal denoising reveals reproducible hierarchical brain connectivity networks from multiband multi-echo fMRI 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1577029 PMID:40309655	研究论文	提出一种集成BOLD信号去噪的深度线性矩阵近似重建方法，用于从多波段多回波fMRI数据中揭示可重复的层次性脑连接网络	将多回波BOLD信号去噪集成到DELMAR模型的第一层，无需单独的多回波独立成分分析去噪步骤，提高了层次性脑连接网络的重建准确性和可重复性	NA	开发更准确和可重复的层次性脑连接网络映射方法	人脑功能连接网络	医学影像分析	神经系统疾病，精神疾病	多波段多回波功能磁共振成像	深度线性模型	功能磁共振成像数据	NA	NA	DELMAR（深度线性矩阵近似重建）	准确性，可重复性，精度	NA
1547	2025-10-06	Automatic identification and characteristics analysis of crack tips in rocks with prefabricated defects based on deep learning methods 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327906 PMID:40663529	研究论文	基于深度学习方法实现含预制缺陷岩石中裂纹尖端的高精度自动识别与特性分析	首次将U-Net和Deeplabv3网络应用于多角度预制裂纹岩石样本的尖端识别，并比较了三种图像均衡化方法的预处理效果	研究仅针对砂岩材料，且裂纹角度限定在0°-60°范围内，未验证其他岩性或更广角度范围的适用性	实现岩石裂纹尖端的高精度自动识别，为岩体稳定性评估提供智能检测方法	含预制裂纹（0°,15°,30°,45°,60°）的砂岩SCB半圆盘试样	计算机视觉	NA	超高速摄像技术、图像均衡化处理（HE,AHE,CLAHE）	深度学习	图像	5个不同角度裂纹的岩石样本数据集	NA	U-Net, Deeplabv3	准确率,精确率,召回率	NA
1548	2025-10-06	Driven early detection of chronic kidney cancer disease based on machine learning technique 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326080 PMID:40663560	研究论文	提出一种基于蛇优化器和深度学习的肾癌检测与分类方法，通过病理图像分析实现肾癌早期识别	结合蛇优化器(SO)与SE-DenseNet模型进行特征提取，并采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行分类，通过SO优化超参数提升模型性能	未提及数据集具体规模和多样性，准确率为88.90%仍有提升空间	开发自动化的肾癌早期检测与分类系统	肾癌病理图像，特别是肾细胞癌(RCC)	数字病理学	肾癌	深度学习，病理图像分析	SE-DenseNet, BiLSTM	病理图像	NA	NA	SE-DenseNet, BiLSTM	准确率	NA
1549	2025-10-06	Mapping burnt areas using very high-resolution imagery and deep learning algorithms - a case study in Bandipur, India 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327125 PMID:40668808	研究论文	本研究使用深度学习算法和超高分辨率影像对印度班迪普尔地区的火烧迹地进行分类制图	提出了一种新型的UNET-GRU混合架构，相比传统UNET在火烧迹地分类中表现出更好的性能	研究仅限于印度班迪普尔特定区域，需要进一步验证在其他地区的适用性	开发准确的 burnt area 分类方法以评估野火影响和指导恢复工作	印度班迪普尔地区的火烧迹地	计算机视觉	NA	PlanetScope 超高分辨率遥感影像	CNN, RNN	遥感影像	NA	NA	Custom UNET, UNET-GRU	Precision, Recall, F1-Score, Accuracy, Mean IoU, Dice Coefficient, AUC	NA
1550	2025-10-06	The intelligent evaluation model of the English humanistic landscape in agricultural industrial parks by the SPEAKING model: From the perspective of fish-vegetable symbiosis in new agriculture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325332 PMID:40668851	研究论文	本研究提出了一种基于SPEAKING模型的智能翻译评估框架，用于评估鱼菜共生农业产业园中英语人文景观的多模态翻译	将SPEAKING模型与深度学习技术相结合，从翻译准确性和适应性双重视角构建多模态翻译评估框架	未明确说明实验数据的具体规模和来源，缺乏对模型泛化能力的深入验证	提升农业产业园英语人文景观多模态翻译的评估准确性和适应性	鱼菜共生农业产业园中的英语人文景观多模态翻译	自然语言处理	NA	多模态翻译，深度学习	Transformer	文本，图像，语音	NA	NA	mT5, mBART, DeltaLM, M2M-100, MarianMT	Setting得分, Instrumentalities得分, Ends得分, Genre得分, Key得分, Norms得分	NA
1551	2025-10-06	An explainable and federated deep learning framework for skin cancer diagnosis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324393 PMID:40668852	研究论文	提出一种结合深度学习、联邦学习和可解释AI的智能框架用于皮肤癌诊断	首次将联邦学习与可解释AI结合应用于皮肤癌诊断，在保护数据隐私的同时提供模型解释	仅在两个公开数据集上进行测试，未涉及更广泛的临床数据验证	开发保护隐私且可解释的皮肤癌智能诊断框架	皮肤癌医学图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习，联邦学习，可解释AI	CNN, Transformer	医学图像	ISBI2016和ISBI2017两个公开数据集	NA	VGG16, Xception, DenseNet169, InceptionV3, MobileViT, InceptionResNetV2	准确率	NA
1552	2025-10-06	Refining Intra-Arterial Therapy Selection for Large Hepatocellular Carcinoma: A Deep Learning Approach Based on Covariate Interaction Analysis 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S532116 PMID:40672044	研究论文	开发并验证基于深度学习和协变量交互分析的DELICAITE模型，用于指导大肝癌患者经动脉治疗的选择	首次将深度卷积神经网络与协变量交互分析相结合，构建DELICAITE模型用于优化大肝癌的经动脉治疗方案选择	回顾性研究设计，需要进一步前瞻性验证	开发深度学习模型指导不可切除大肝癌患者在TACE和HAIC之间的治疗决策	900例接受经动脉治疗的大肝癌患者	数字病理	肝癌	经动脉化疗栓塞(TACE), 肝动脉灌注化疗(HAIC)	DCNN	临床数据和影像数据	900例大肝癌患者，包含前瞻性和独立外部验证队列	NA	深度卷积神经网络	AUC, 总生存期	NA
1553	2025-10-06	A deep learning-based image analysis model for automated scoring of horizontal ocular movement disorders 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1522894 PMID:40672453	研究论文	提出基于深度学习的图像分析方法，用于自动评分水平眼球运动障碍的严重程度	开发了RetinaEye自动评分模型，首次实现水平眼球运动障碍的自动化客观评估	研究样本量相对有限（164名患者和121名健康受试者），需要更大规模验证	开发自动评分系统评估水平眼球运动障碍的严重程度	眼球运动障碍患者和健康受试者的眼部图像	计算机视觉	眼球运动障碍	深度学习图像分析	CNN	图像	2,565张眼部图像（来自164名患者和121名健康受试者），测试集184张双眼凝视图像	NA	RetinaEye	一致性系数(κ=0.860), 相关系数(ρ=0.897)	NA
1554	2025-10-06	Intelligent recognition of tobacco leaves states during curing with deep neural network 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1604382 PMID:40672565	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的烟草烘烤过程中叶片形态状态智能识别方法	首次构建了面向工业实际场景的大规模烟草叶片形态状态数据集，并开发了高效的深度学习识别方法	研究主要关注形态状态识别，未充分考虑时间状态因素；数据集虽大但仅限于中国多个产区的实际密集烤房	研究深度学习算法在真实工业场景中识别烟草叶片形态状态的潜力	烟草叶片在烘烤过程中的形态状态，包括变黄程度、变褐程度和干燥程度	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	工业场景图像	来自中国多个产区实际密集烤房的大规模综合数据集	NA	NA	准确率	NA
1555	2025-10-06	OculusNet: Detection of retinal diseases using a tailored web-deployed neural network and saliency maps for explainable AI 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1596726 PMID:40672824	研究论文	本研究开发了名为OculusNet的可解释深度学习系统，用于通过OCT图像检测视网膜疾病并部署于网页平台	结合定制化神经网络与显著图可视化技术实现可解释AI，并开发网页部署方案实现即时检测	未明确说明训练数据来源及样本多样性，临床实际应用效果需进一步验证	开发高效可解释的视网膜疾病自动检测系统	光学相干断层扫描（OCT）图像中的视网膜疾病	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	NA	NA	OculusNet, VGG19, MobileNetV2, VGG16, DenseNet-121	准确率, 马修斯相关系数, 科恩卡帕系数	网页部署平台
1556	2025-10-06	A multi-graph convolutional network method for Alzheimer's disease diagnosis based on multi-frequency EEG data with dual-mode connectivity 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1555657 PMID:40672873	研究论文	提出一种基于多频段EEG数据和双模式连接的多图卷积网络方法用于阿尔茨海默病诊断	首次同时整合功能连接和结构连接信息，并充分利用多频段EEG特征，通过多图卷积网络更全面捕捉脑区关系	未明确说明样本规模和数据来源的局限性，也未讨论模型在其他神经退行性疾病上的泛化能力	开发新型图深度学习模型用于阿尔茨海默病的早期诊断	阿尔茨海默病患者和健康对照组的EEG数据	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图(EEG)	图卷积网络(GCN)	EEG信号	NA	NA	多图卷积网络(Multi-Graph Convolutional Network)	准确率,AUC	NA
1557	2025-10-06	Critical factors influencing live birth rates in fresh embryo transfer for IVF: insights from cluster ensemble algorithms 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88210-1 PMID:39881210	研究论文	本研究通过开发新型NMF集成算法分析影响新鲜胚胎移植活产率的关键临床因素	提出基于非负矩阵分解的集成算法(NMFE)，结合NMF、AMU-NMF和广义深度学习聚类算法，提高分析准确性	研究仅基于2238个IVF周期数据，样本量相对有限，且未验证算法在其他生殖医学场景的适用性	识别影响新鲜胚胎移植成功的关键临床因素	接受体外受精-胚胎移植治疗的不孕夫妇	机器学习	不孕症	非负矩阵分解，深度学习聚类	集成学习算法	临床特征数据	2238个IVF治疗周期，包含85个临床特征	NA	NMF, AMU-NMF, GDLC	准确性，可靠性	NA
1558	2025-10-06	Deep learning-based malaria parasite detection: convolutional neural networks model for accurate species identification of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87979-5 PMID:39885248	研究论文	提出基于卷积神经网络的深度学习模型，用于从厚血涂片中准确识别恶性疟原虫、间日疟原虫和未感染白细胞	开发七通道输入的CNN模型，解决了既往模型难以区分疟原虫物种的难题	当前模型基于实验室环境开发，尚未在真实世界质量图像上全面验证	通过自动化医学图像分析提升疟疾诊断的准确性和效率	感染恶性疟原虫和间日疟原虫的红细胞及未感染白细胞	计算机视觉	疟疾	厚血涂片显微镜检查	CNN	医学图像	12,954个测试案例（总预测64,126次）	NA	NA	准确率,精确率,召回率,特异性,F1分数,损失率	NA
1559	2025-10-06	Investigating the performance of multivariate LSTM models to predict the occurrence of Distributed Denial of Service (DDoS) attack 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313930 PMID:39823417	研究论文	本研究评估多元LSTM模型在预测分布式拒绝服务(DDoS)攻击方面的性能	首次系统比较多种LSTM变体与传统机器学习模型在DDoS攻击预测中的表现，并证明LSTM在网络安全时序数据处理中的优越性	无法完全避免服务器遭受DDoS攻击，仅能一定程度预防；研究基于特定数据集CICDDoS2019	开发能够准确预测DDoS攻击的深度学习模型	网络流量数据和DDoS攻击模式	机器学习	NA	深度学习，机器学习	LSTM, DNN, Random Forest, AdaBoost, Gaussian Naive Bayes	网络流量时序数据	CICDDoS2019数据集，包含88个特征，最终选用22个关键特征	NA	Vanilla LSTM, Stacked LSTM, Deep Neural Networks	准确率	NA
1560	2025-10-06	Artificial intelligence in ophthalmology: a bibliometric analysis of the 5-year trends in literature 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1580583 PMID:40665980	文献计量分析	通过文献计量方法分析2020-2024年人工智能在眼科领域应用的最新研究趋势	超越单个研究领域提供更全面的视角，涵盖2022年后疫情时代和AI技术快速发展期的文献，填补了先前文献计量研究的空白	仅基于Web of Science核心合集数据库，可能未涵盖所有相关文献	阐明人工智能在眼科领域应用的最新观点和发展趋势	人工智能与眼科交叉领域的学术文献	医学信息学	眼科疾病	文献计量分析	NA	文献元数据	21,725篇文献，来自134个国家和7,126个机构	CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix	NA	NA	NA