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
1761	2025-10-07	Multimodal AI diagnostic system for neuromyelitis optica based on ultrawide-field fundus photography 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1555380 PMID:40400634	研究论文	开发基于超广角眼底摄影和临床检查数据的多模态AI诊断系统用于视神经脊髓炎的诊断预测	首个结合超广角眼底摄影和临床数据用于视神经脊髓炎诊断的多模态AI模型	NA	开发用于预测视神经脊髓炎发病和分期的AI诊断模型	视神经脊髓炎患者和非患者群体	计算机视觉	视神经脊髓炎	超广角眼底摄影	深度学习	图像, 临床数据	285名NMO患者的330只眼和770名非NMO参与者的1288只眼	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, Youden指数	NA
1762	2025-10-07	Multimodal LLMs for retinal disease diagnosis via OCT: few-shot versus single-shot learning 2025 Jan-Dec, Therapeutic advances in ophthalmology IF:2.3Q2 DOI:10.1177/25158414251340569 PMID:40400723	研究论文	评估多模态大语言模型在OCT图像中诊断视网膜疾病的性能，比较单样本与少样本学习的效果	首次系统评估GPT-4o和Claude Sonnet 3.5在视网膜疾病OCT图像诊断中的表现，并比较单样本与少样本学习的性能差异	模型诊断准确性仍低于传统深度学习方法，未整合临床文本数据	评估多模态大语言模型在视网膜疾病诊断中的临床应用价值	光学相干断层扫描(OCT)图像中的视网膜疾病	医学影像分析	视网膜疾病	光学相干断层扫描(OCT)	多模态大语言模型	图像, 文本	两个公共OCT数据集(OCTID, OCTDL)，包含四种病理状况和正常视网膜的专家标注图像，共3088次API调用	NA	GPT-4o, Claude Sonnet 3.5	准确率	API调用
1763	2025-10-07	Integration of magnetic resonance imaging and deep learning for prostate cancer detection: a systematic review 2025, American journal of clinical and experimental urology IF:1.5Q3 DOI:10.62347/CSIJ8326 PMID:40400999	系统评价	系统评价磁共振成像与深度学习整合在前列腺癌检测和分层中的诊断性能	首次系统评估深度学习与MRI结合在前列腺癌诊断中的整体影响，并采用CLAIM指南评估研究质量	移行区前列腺癌的检测和分层研究最少，CLAIM清单依从性中等（中位数61.90%）	评估深度学习与磁共振成像整合对前列腺癌诊断性能的改善效果	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	磁共振成像（MRI），包括T2加权成像（T2WI）和扩散加权成像（DWI）的表观扩散系数（ADC）	深度学习	医学影像	29项研究，共17,954名参与者	NA	NA	敏感性，特异性	NA
1764	2025-10-07	Advances in functional magnetic resonance imaging-based brain function mapping: a deep learning perspective 2025, Psychoradiology DOI:10.1093/psyrad/kkaf007 PMID:40401160	综述	从深度学习视角探讨基于功能磁共振成像的脑功能映射技术进展	系统梳理了基于深度学习的fMRI脑功能映射方法演进，重点关注fMRI嵌入、脑基础模型和脑启发人工智能等新兴趋势	作为综述文章，未涉及原始实验数据验证	探索深度学习在fMRI脑功能映射中的应用与发展方向	功能磁共振成像数据和脑功能映射方法	医学影像分析	神经系统疾病	功能磁共振成像	CNN, RNN, Transformer	功能磁共振成像数据	NA	NA	卷积神经网络, 循环神经网络, 变换器	NA	NA
1765	2025-10-07	Data source and utilization of artificial intelligence technologies in vascular surgery-a scoping review 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1497822 PMID:40401223	综述	本范围综述分析了血管外科领域人工智能技术的数据来源和应用现状，特别关注自然语言处理技术的使用情况	首次系统评估血管外科领域AI技术的数据来源分布和应用模式，揭示NLP技术在该领域的相对利用不足	仅涵盖1996年至2023年3月的文献，可能存在发表偏倚	确定血管外科AI算法开发的数据来源，评估其在不同领域的应用情况	342篇符合纳入标准的同行评审文献	自然语言处理, 机器学习, 深度学习	血管疾病	自然语言处理, 机器学习, 深度学习	NA	图像数据, 医疗记录, 临床参数	342篇文献	NA	NA	NA	NA
1766	2025-05-23	A Deep and Interpretable Learning Approach for Long-Term ECG Clinical Noise Classification 2025-01, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3454545 PMID:39231059	research paper	本研究探讨了深度学习模型在长期监测心电图中临床噪声分类的应用，并设计了可解释的架构	结合深度学习和可解释系统，提高了临床噪声分类的性能，并为决策过程提供定性解释	需避免患者内过拟合，且性能仍有提升空间	提高长期监测心电图中临床噪声分类的准确性和可解释性	长期监测心电图中的临床噪声	machine learning	cardiovascular disease	深度学习	CNN, Autoencoder	ECG信号	NA	NA	NA	NA	NA
1767	2025-10-07	LeFood-set: Baseline performance of predicting level of leftovers food dataset in a hospital using MT learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320426 PMID:40388400	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的食物剩余量预测方法，并创建了首个大规模开放数据集LeFoodSet	创建了首个专门用于食物剩余量估计的大规模开放数据集，并采用多任务学习同时预测剩余量和食物类型	数据集仅包含524对图像，覆盖34种印尼食物类别，样本规模相对有限	开发AI方法来准确预测医院患者餐盘中的食物剩余量	医院患者的餐盘食物图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	524对图像（餐前餐后对比），涵盖34种印尼食物类别	NA	ResNet101	平均绝对误差(MAE), 分类准确率	NA
1768	2025-10-07	Transfer learning in ECG diagnosis: Is it effective? 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316043 PMID:40388401	研究论文	本研究首次系统评估迁移学习在心电图多标签分类中的有效性	首次对心电图分类中迁移学习效果进行大规模实证研究，挑战了迁移学习必然优于从头训练的普遍假设	研究结果依赖于特定心电图数据集和神经网络架构，可能不适用于所有场景	评估迁移学习在心电图诊断中的实际效果和适用条件	多标签心电图分类任务	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN, RNN	心电图时间序列数据	多个心电图数据集	NA	卷积神经网络，循环神经网络	分类性能，训练时间，计算成本	NA
1769	2025-10-07	Predictive hybrid model of a grid-connected photovoltaic system with DC-DC converters under extreme altitude conditions at 3800 meters above sea level 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324047 PMID:40388424	研究论文	开发用于3800米高海拔极端条件下并网光伏系统的预测混合模型	结合递归特征消除方法与高级正则化技术解决维度灾难问题，提高模型精度	未提及具体数据采集时长和气候条件变化范围	优化高海拔极端条件下光伏系统的预测性能	配备DC-DC优化器的并网光伏系统	机器学习	NA	递归特征消除(RFE)，正则化技术	Lasso, Ridge, Bayesian Ridge	光伏系统运行数据	NA	Scikit-learn	NA	精度, 平均绝对误差, 均方误差, 决定系数	NA
1770	2025-10-07	AI-driven educational transformation in ICT: Improving adaptability, sentiment, and academic performance with advanced machine learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317519 PMID:40388422	研究论文	本研究通过先进的机器学习和深度学习策略，在ICT教育领域实现教育转型，提升学生适应性、情感分析和学业表现	采用混合堆叠方法结合多种机器学习算法，并将情感分析融入教育框架，为教育技术提供创新解决方案	数据集仅包含1205个样本，可能限制模型的泛化能力；数据来源单一，仅来自Kaggle平台	通过AI技术改善教育领域的适应性、情感分析和学业表现	教育数据中的学生适应性、情感状态和学业表现	机器学习	NA	机器学习，深度学习	决策树，随机森林，XGBoost，梯度提升，CNN，RCNN	结构化数据	1205个样本，包含14个属性	NA	混合堆叠架构，CNN，RCNN	准确率	NA
1771	2025-10-07	Anomaly recognition in surveillance based on feature optimizer using deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313692 PMID:40388481	研究论文	提出一种基于深度学习的监控异常识别框架，通过特征优化技术显著提升识别准确率	创新性地结合两种深度卷积网络进行特征提取，并采用蜻蜓算法和遗传算法进行特征优化，在5折交叉验证中达到99.9%的准确率	未明确说明计算资源需求和实时性能表现	提升监控系统中异常事件识别的准确性和鲁棒性	监控视频中的异常行为识别	计算机视觉	NA	深度学习，特征选择	CNN	图像	未明确说明具体样本数量	NA	Up-to-the-Minute-Net（63层CNN）, Inception-Resnet-v2	准确率	NA
1772	2025-10-07	Beyond genomics: artificial intelligence-powered diagnostics for indeterminate thyroid nodules-a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1506729 PMID:40391010	系统评价与荟萃分析	评估人工智能在不使用基因组测序分类器的情况下诊断不确定甲状腺结节的当前证据	首次系统评估AI在不确定甲状腺结节诊断中的应用，重点关注非基因组学方法，填补了基因组测序分类器成本高昂导致的应用不平等缺口	研究间存在显著异质性，模型存在过拟合问题，缺乏稳健的独立外部验证，当前模型性能尚不适合直接临床实施	分析人工智能在不使用基因组测序分类器的情况下诊断不确定甲状腺结节的诊断准确性	不确定甲状腺结节	医学人工智能	甲状腺结节	超声检查，自然语言处理，细胞学分析	机器学习，深度学习	影像数据，文本数据，细胞学数据	7项研究中的20个模型	NA	NA	AUC	NA
1773	2025-10-07	Determining resources and capabilities in complex context: A decision-making model for banks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323735 PMID:40392866	研究论文	本研究开发了一个用于银行在复杂环境中确定资源和能力的决策模型	提出了一个适用于复杂环境的资源能力决策模型，整合了模糊偏好判断、深度学习分析和成功率预测	研究样本仅限于印度尼西亚国有银行，可能限制模型的普适性	开发银行资源和能力确定的决策模型	印度尼西亚国有银行	机器学习	NA	定性方法、案例研究策略、溯因方法	深度学习	定性数据	印度尼西亚国有银行样本	NA	NA	成功率预测	NA
1774	2025-10-07	Deep learning approaches for quantitative and qualitative assessment of cervical vertebral maturation staging systems 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323776 PMID:40392884	研究论文	本研究开发并比较了基于人工智能的定量和定性颈椎骨成熟度分期方法	首次提出基于13个颈椎标志点测量的定量QCVM方法，相比传统定性方法展现出更优性能	研究样本仅来自6个医疗中心，可能影响模型的泛化能力	探索人工智能在颈椎骨成熟度分期评估中的应用潜力	颈椎骨成熟度分期系统	计算机视觉	骨科发育评估	侧位头影测量	深度学习模型	图像	3,600张侧位头影测量图像	NA	NA	Pearson相关系数, 均方误差, 成功检测率, 精确率-召回率, F1分数, 分类准确率	NA
1775	2025-10-07	SwinFishNet: A Swin Transformer-based approach for automatic fish species classification using transfer learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322711 PMID:40392913	研究论文	提出基于Swin Transformer的迁移学习方法SwinFishNet，用于自动鱼类物种分类	首次将Swin Transformer架构应用于鱼类物种分类任务，通过其分层结构同时捕捉局部和全局特征	NA	开发自动鱼类物种分类方法以提升渔业可持续性、食品安全和市场效率	淡水鱼和海水鱼图像数据	计算机视觉	NA	图像处理	Transformer	图像	三个数据集：12类BD-Freshwater-Fish、10类SmallFishBD和20类FishSpecies	PyTorch	Swin Transformer	分类准确率,F1分数,召回率,精确率,马修斯相关系数,科恩卡帕系数,混淆矩阵	NA
1776	2025-10-07	Assessing response in endoscopy images of esophageal cancer treated with total neoadjuvant therapy via hybrid-architecture ensemble deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1590448 PMID:40395323	研究论文	通过混合架构集成深度学习评估食管癌患者接受全新辅助治疗后的内镜图像反应	提出EC-HAENet混合架构集成深度学习模型，在食管癌全新辅助治疗反应评估中显著优于传统内镜活检方法	研究样本仅来自单一医疗中心，需要多中心验证以证明模型的泛化能力	开发准确评估食管癌患者接受全新辅助治疗后病理完全反应的AI模型	食管癌患者的内镜图像	计算机视觉	食管癌	内镜检查	集成深度学习	图像	300名食管癌患者的7,359张内镜图像	NA	混合架构集成模型	AUC, 准确率	NA
1777	2025-10-07	Leveraging spatial dependencies and multi-scale features for automated knee injury detection on MRI diagnosis 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1590962 PMID:40395675	研究论文	开发基于图卷积网络和多尺度特征融合的深度学习模型KneeXNet，用于膝关节MRI图像的自动损伤检测	利用图卷积网络捕捉膝关节MRI中的空间依赖关系，结合多尺度特征融合和对比学习方案增强模型判别能力	NA	为临床医生提供高效可靠的膝关节损伤诊断工具，特别关注前交叉韧带撕裂检测	膝关节磁共振成像数据	医学影像分析	膝关节损伤	磁共振成像	图卷积网络	医学图像	1,370名患者的膝关节MRI扫描	PyTorch, Django	图卷积网络, 多尺度特征融合模块	AUC	NA
1778	2025-10-07	Transfer Learning and Multi-Feature Fusion-Based Deep Learning Model for Idiopathic Macular Hole Diagnosis and Grading from Optical Coherence Tomography Images 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S521558 PMID:40396157	研究论文	开发基于迁移学习和多特征融合的深度学习模型，用于从光学相干断层扫描图像诊断和分级特发性黄斑裂孔	结合迁移学习与多特征融合策略，融合传统组学特征与深度特征，构建高效的黄斑裂孔诊断模型	单中心回顾性研究，样本量有限（229张OCT图像），需要更多临床试验验证	评估深度学习系统在特发性黄斑裂孔诊断、分级和预测中的作用	南昌大学第一附属医院特发性黄斑裂孔患者的双眼OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN, 融合模型	图像	229张OCT图像	NA	ResNet101	准确率, AUC, C-index	NA
1779	2025-10-07	Optimizing Corn Tar Spot Measurement: A Deep Learning Approach Using Red-Green-Blue Imaging and the Stromata Contour Detection Algorithm for Leaf-Level Disease Severity Analysis 2025-Jan, Plant disease IF:4.4Q1 DOI:10.1094/PDIS-12-23-2702-RE PMID:39160128	研究论文	提出改进的SCDA v2算法，通过深度学习结合RGB成像技术实现玉米焦斑病严重程度的叶片级分析	在SCDA v1基础上开发了SCDA v2，无需经验性搜索最优决策输入参数，通过预训练CNN分类器从区域提案中识别真实焦斑病子座，显著提高了检测准确性和一致性	未明确说明算法在不同环境条件下的泛化能力及计算效率	优化玉米焦斑病测量方法，实现准确的病害严重程度分析	玉米叶片焦斑病子座（褐色-黑色、凸起的真菌子实体）	计算机视觉	植物病害	RGB成像技术	CNN	图像	来自田间（低、中、高层冠层）和温室条件下不同环境的玉米叶片RGB图像数据集	NA	卷积神经网络	F1分数, 线性回归, Lin一致性相关系数, Dice系数	NA
1780	2025-10-07	Generative Adversarial Network With Robust Discriminator Through Multi-Task Learning for Low-Dose CT Denoising 2025-Jan, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3449647 PMID:39186436	研究论文	提出一种通过多任务学习增强判别器鲁棒性的生成对抗网络，用于低剂量CT图像去噪	提出三种创新方法：多任务学习的鲁棒判别器、两种调节机制（恢复一致性和无差异抑制）、以及结合残差快速傅里叶变换与卷积的生成器模块	未充分探索网络在其他CT领域的鲁棒性	解决低剂量CT图像去噪中的视觉不一致性、多指标性能不佳和网络鲁棒性不足等问题	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	GAN	医学图像	NA	NA	Res-FFT-Conv	像素级指标, 特征空间指标, 视觉评分	NA