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
1961	2025-04-03	Emerging technologies in the field of medicine presented at the Consumer Electronics Show 2025 2025, Journal of Yeungnam medical science IF:1.0Q3 DOI:10.12701/jyms.2025.42.31 PMID:40170412	review	本文回顾了2025年国际消费电子展上展示的医疗领域新兴技术，特别是人工智能和传感器技术的创新应用	展示了AI个性化健康管理设备、接触与非接触式传感器技术、以及AI与传感器结合的电子听诊器等创新技术	这些产品的准确性尚不足以用于临床，限制了其在社区环境中的应用，且在运动时保持非接触传感器的准确性仍具挑战	探讨消费电子展上展示的医疗技术创新及其在医疗保健系统中的潜在应用	医疗保健技术，特别是人工智能和传感器技术	医疗技术	NA	AI、传感器技术、深度学习算法、激光监测技术	深度学习	生理信号、语音、睡眠数据	NA	NA	NA	NA	NA
1962	2025-10-07	Improving the Reliability of Language Model-Predicted Structures as Docking Targets through Geometric Graph Learning 2025-Jan-23, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c02740 PMID:39787296	研究论文	开发了一种名为CarsiDock-Flex的新型两步柔性对接范式，通过几何图学习提高语言模型预测结构作为对接目标的可靠性	提出结合等变深度学习和现有对接算法的两阶段柔性对接新范式，能够将ESMFold预测的蛋白口袋引导至类天然构象	NA	改进蛋白质-配体柔性对接的建模方法	蛋白质-配体结合构象	机器学习	NA	深度学习，几何图学习	等变深度学习模型	蛋白质结构数据	NA	NA	CarsiInduce, CarsiDock	对接准确率	NA
1963	2025-10-07	Spike rate inference from mouse spinal cord calcium imaging data 2025-Jan-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.17.603957 PMID:39829770	研究论文	本研究通过钙成像数据推断小鼠脊髓神经元放电率，比较了两种算法的性能	首次在脊髓背角浅层神经元上建立真实数据基准，验证并重新训练了尖峰推断算法在该区域的适用性	研究主要针对小鼠脊髓特定区域的谷氨酸能和GABA能神经元，未覆盖所有神经元类型和脊髓区域	评估和优化从钙成像数据推断神经元放电率的算法在脊髓神经元中的表现	小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能体感神经元	计算神经科学	NA	钙成像技术，电生理记录	深度学习，非负反卷积	钙成像信号，电生理记录	雌雄小鼠脊髓背角浅层神经元	CASCADE, OASIS	NA	推断准确度	NA
1964	2025-10-07	Deep learning-integrated MRI brain tumor analysis: feature extraction, segmentation, and Survival Prediction using Replicator and volumetric networks 2025-01-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84386-0 PMID:39789043	研究论文	提出一种结合MRI扫描的深度学习方法，用于脑肿瘤精确分割和胶质瘤患者生存预测	采用2D体积卷积神经网络结合多数表决规则降低模型偏差，并利用深度学习启发的3D复制器神经网络提取最优放射组学特征	仅使用BRATS2020基准数据集进行验证，未提及外部验证结果	脑肿瘤精确分割和患者生存率预测	胶质瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤	MRI扫描	CNN, 复制器神经网络	医学影像	BRATS2020基准数据集	NA	2D体积卷积神经网络, 3D复制器神经网络	NA	NA
1965	2025-10-07	Predictive modeling of air quality in the Tehran megacity via deep learning techniques 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84550-6 PMID:39779721	研究论文	本研究使用深度学习技术预测德黑兰大城市2013-2023年多种空气污染物浓度	将深度学习模型应用于空气污染预测并与传统机器学习方法进行对比，展示了深度学习在环境预测领域的优势	NA	预测空气污染物浓度并评估深度学习模型在空气质量预测中的有效性	德黑兰大城市的空气污染物（CO、O、NO、SO、PM、PM）	机器学习	NA	深度学习	GRU, FCNN, CNN	时间序列数据	2013-2023年期间的数据	NA	门控循环单元, 全连接神经网络, 卷积神经网络	R-squared, RMSE, MAE, MSE	NA
1966	2025-10-07	The analysis of dance teaching system in deep residual network fusing gated recurrent unit based on artificial intelligence 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85407-2 PMID:39779733	研究论文	本研究开发了一种融合图注意力机制和双向门控循环单元的舞蹈动作识别与反馈模型	提出结合3D-ResNet、BiGRU和图注意力机制的混合模型架构，在舞蹈动作识别任务中表现优于传统3D-CNN基线算法	NA	探索如何利用深度学习等人工智能技术提升舞蹈教学的智能化水平	舞蹈动作识别与教学反馈	计算机视觉	NA	深度学习	3D-CNN, RNN	视频数据	NTU-RGBD60数据集	NA	3D-ResNet, BiGRU, Graph Attention Mechanism	准确率, F1分数	NA
1967	2025-10-07	Uncertainty-aware diabetic retinopathy detection using deep learning enhanced by Bayesian approaches 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84478-x PMID:39779778	研究论文	本研究通过贝叶斯增强的深度学习方法实现糖尿病视网膜病变检测，并评估预测不确定性	将贝叶斯近似方法（蒙特卡洛Dropout、平均场变分推断和确定性推断）集成到DenseNet-121网络中，提供预测不确定性度量	未明确说明数据集的详细划分方式和模型计算资源需求	开发具有不确定性评估能力的糖尿病视网膜病变自动检测系统	糖尿病视网膜病变的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	医学图像	APTOS 2019和DDR组合数据集（具体数量未明确）	未明确说明	DenseNet-121	准确率, AUC, 熵, 标准差	NA
1968	2025-10-07	A hybrid CNN model for classification of motor tasks obtained from hybrid BCI system 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84883-2 PMID:39779796	研究论文	提出一种混合CNN模型用于从混合脑机接口系统获取的运动任务分类	结合EEG和fNIRS两种非侵入式脑机接口模块，开发混合CNN模型实现四类运动执行的分类	NA	评估深度学习模型在分类对侧和同侧运动任务中的性能	右手、左手、右臂和左臂的四类运动执行任务	机器学习	NA	脑电图(EEG)、功能性近红外光谱(fNIRS)	CNN, Bi-LSTM	脑电信号，血氧信号	使用CORE数据集	NA	混合CNN模型	准确率, F1分数, 精确率, 召回率, AUC, ROC曲线	NA
1969	2025-10-07	Attention-based deep learning for accurate cell image analysis 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85608-9 PMID:39779905	研究论文	提出一种结合卷积神经网络和Transformer的X-Profiler方法，用于精确分析细胞图像	首次将卷积神经网络与Transformer结合用于高内涵图像分析，能有效过滤噪声信号并精确表征细胞表型	NA	开发更准确的细胞图像分析方法以促进药物发现和疾病研究	细胞图像	计算机视觉	心血管疾病	高内涵分析	CNN, Transformer	图像	NA	NA	CNN, Transformer	NA	NA
1970	2025-10-07	SRADHO: statistical reduction approach with deep hyper optimization for disease classification using artificial intelligence 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82838-1 PMID:39774278	研究论文	提出一种结合统计降维和深度超参数优化的SRADHO方法，用于疾病分类	将统计降维方法与深度超参数优化相结合，通过贝叶斯优化自动选择最优超参数和特征	仅使用三个基准数据集进行实验，未在更大规模或更多样化的数据集上验证	提高疾病分类的准确性和效率，解决过拟合、欠拟合和梯度消失等问题	脑部相关疾病	机器学习	脑部疾病	深度学习，贝叶斯优化	人工神经网络	医学数据	三个基准数据集	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 错误率	NA
1971	2025-10-07	Assessment of simulated snoring sounds with artificial intelligence for the diagnosis of obstructive sleep apnea 2025-01, Sleep medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.sleep.2024.11.018 PMID:39566267	研究论文	本研究利用人工智能模型分析模拟鼾声数据，用于阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断	首次将深度学习模型应用于模拟鼾声分析，并与传统机器学习方法进行性能比较	研究样本量有限（465名参与者），且所有数据来自单一睡眠中心	验证基于模拟鼾声的人工智能模型在阻塞性睡眠呼吸暂停诊断中的性能	阻塞性睡眠呼吸暂停患者	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	多导睡眠监测，喉镜检查录音	支持向量机，K近邻，随机森林，音频谱图变换器	音频数据	465名参与者	Python	音频谱图变换器	准确率	NA
1972	2025-10-07	Novel deep reinforcement learning based collision avoidance approach for path planning of robots in unknown environment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312559 PMID:39821118	研究论文	提出了一种基于深度强化学习的机器人路径规划方法，用于在未知环境中实现碰撞避免	将Q学习与深度学习相结合的新型强化学习算法，在狭窄和拥挤的通道环境中表现出优越性能	在狭窄通道环境中需要400次迭代才能收敛，收敛速度仍有提升空间	解决机器人在未知环境中的路径规划和碰撞避免问题	机器人运动规划系统	机器学习	NA	强化学习，深度学习	Q-learning	环境传感器数据	在拥挤环境中210次迭代收敛，在狭窄通道中400次迭代收敛	NA	深度强化学习网络	转弯次数，收敛速度	NA
1973	2025-10-07	Correction: Secure deep learning for distributed data against malicious central server 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318164 PMID:39847555	correction	对一篇关于分布式数据安全深度学习的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1974	2025-10-07	Pedestrian POSE estimation using multi-branched deep learning pose net 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312177 PMID:39854382	研究论文	提出一种多分支深度学习姿态网络用于行人全身姿态估计和方向识别	开发了多分支深度学习姿态网络(MBDLP-Net)，能够有效识别行人的全身姿态和方向，在复杂场景下表现优异	NA	通过计算机视觉工具自动分析行人行为和意图	行人全身姿态和方向估计	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用四个数据集：BDBO、PKU-Reid、TUD Multiview Pedestrians和CIFAR-100(100个类别)	NA	多分支深度学习姿态网络(MBDLP-Net)	平均准确率	NA
1975	2025-10-07	Clinical validation of an artificial intelligence algorithm for classifying tuberculosis and pulmonary findings in chest radiographs 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1512910 PMID:39991462	研究论文	评估基于卷积神经网络的人工智能算法在胸部X光片解读中的性能，并与医师团队进行比较	使用真实世界数据验证AI算法在多样化医疗环境中的有效性，并评估算法热图对医师决策的影响	回顾性研究设计，算法在93%的情况下未影响医师决策	评估AI算法在胸部X光片解读中的性能及其对非专科医师的辅助价值	胸部X光片及参与验证的医师团队	计算机视觉	肺结核	胸部X光成像	CNN	医学影像	2021年1月至2023年7月期间的回顾性数据	NA	三个独立模型分别用于肺部异常、放射学发现和肺结核检测	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1976	2025-04-01	Segmentation of the iliac crest from CT-data for virtual surgical planning of facial reconstruction surgery using deep learning 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83031-0 PMID:39773990	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从CT数据中分割髂嵴，以辅助面部重建手术的虚拟规划	首次采用3D U-Net架构的卷积神经网络实现髂嵴的自动化分割，并应用迁移学习优化模型训练	研究仅针对髂嵴分割，未涉及其他骨骼结构的自动化处理	开发自动化分割髂嵴的方法，以支持数字化手术规划流程	髂嵴的CT影像数据	数字病理	面部重建手术	CT成像	3D U-Net	CT影像	1,398个手动分割的数据集（其中400个用于训练和验证，177个用于测试）	NA	NA	NA	NA
1977	2025-04-01	Prediction of white matter hyperintensities evolution one-year post-stroke from a single-point brain MRI and stroke lesions information 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83128-6 PMID:39774013	研究论文	本研究利用单点脑MRI和卒中病灶信息预测卒中后一年白质高信号（WMH）的演变	结合卒中病灶信息并使用概率深度学习模型预测WMH演变，提出了一种新的体积损失函数以提高预测准确性	研究主要针对轻度卒中事件后的WMH演变，可能不适用于其他类型的卒中或脑部疾病	预测卒中后一年白质高信号的演变，以支持个性化治疗干预	轻度卒中患者的白质高信号（WMH）和卒中病灶	数字病理学	心血管疾病	T2-FLAIR脑MRI	Probabilistic U-Net	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1978	2025-04-01	Multi-scale feature fusion of deep convolutional neural networks on cancerous tumor detection and classification using biomedical images 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84949-1 PMID:39774273	研究论文	本文提出了一种基于多尺度特征融合的深度卷积神经网络（MFFDCNN-CTDC）模型，用于生物医学图像中的癌症肿瘤检测和分类	结合ResNet50和EfficientNet架构进行多尺度特征融合，并采用混合烟花鲸鱼优化算法（FWWOA）进行参数调优	未提及模型在临床环境中的实际应用效果及泛化能力	开发一种高效的癌症肿瘤检测和分类方法	皮肤癌肿瘤	数字病理学	皮肤癌	深度学习	CNN（ResNet50, EfficientNet, Unet3+, CAE）	图像	ISIC 2017和HAM10000数据集	NA	NA	NA	NA
1979	2025-04-01	Deep learning-based encryption scheme for medical images using DCGAN and virtual planet domain 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84186-6 PMID:39774748	research paper	提出了一种基于DCGAN和VPD的医学图像加密新技术	整合DCGAN和VPD方法生成诱饵图像，并利用时间戳、随机数和1-DEC映射生成加密密钥	未明确提及具体样本量或实验数据集的详细构成	增强医学图像的安全性，防止未经授权的访问和篡改	医学图像	数字病理	NA	DCGAN, VPD, 1-DEC映射	DCGAN	image	NA	NA	NA	NA	NA
1980	2025-04-01	Ensemble genetic and CNN model-based image classification by enhancing hyperparameter tuning 2025-01-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76178-3 PMID:39762285	研究论文	提出了一种结合遗传算法和卷积神经网络的集成模型（EGACNN），通过优化超参数来提升图像分类的效率和准确率	结合遗传算法（GA）和卷积神经网络（CNN）进行超参数优化，提出EGACNN模型，显著提高了图像分类的准确率	研究仅基于MNIST数据集，未在其他更复杂的数据集上进行验证	提升基于CNN的图像分类系统的性能，利用集成学习和遗传算法的优势	图像分类模型	计算机视觉	NA	遗传算法（GA）	CNN, GA, 集成学习（EGACNN, CSNN）	图像	MNIST数据集	NA	NA	NA	NA