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	2025-10-07	Current status, challenges, and prospects of artificial intelligence applications in wound repair theranostics 2025, Theranostics IF:12.4Q1 DOI:10.7150/thno.105109 PMID:39897550	综述	本文全面总结了人工智能在伤口修复诊疗中的应用现状、挑战与前景	系统性地提出了AI在伤口管理中实现闭环护理系统的概念框架，涵盖诊断、监测和治疗全流程	尚未实现AI在伤口管理中的全面闭环应用系统	为AI驱动的伤口修复诊疗提供科学依据和技术支持	皮肤损伤及其修复过程	数字病理	皮肤损伤	NA	机器学习,深度学习,神经网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1962	2025-10-07	Unsupervised monocular depth estimation with omnidirectional camera for 3D reconstruction of grape berries in the wild 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317359 PMID:39899513	研究论文	提出一种基于无监督单目深度估计的方法，使用全景相机在野外环境中重建葡萄果粒的3D位置	将基于深度学习的无监督单目深度估计方法扩展到全景相机应用，解决了传统3D重建方法在纹理缺失、高度对称和密集排列的葡萄果粒上的局限性	在纹理缺失表面、高度对称形状和密集排列的果粒环境下进行3D重建存在挑战	构建一个系统来识别葡萄修剪过程中需要移除的果粒	日本鲜食葡萄果粒	计算机视觉	NA	无监督单目深度估计	深度学习	视频	NA	NA	NA	NA	NA
1963	2025-10-07	Adaptive wavelet base selection for deep learning-based ECG diagnosis: A reinforcement learning approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318070 PMID:39899639	研究论文	提出一种基于强化学习的心电图信号自适应小波基选择框架，用于改善深度学习心电图诊断性能	首次将强化学习应用于心电图信号的小波基自适应选择，能够根据个体信号特征动态优化小波基选择策略	仅在PTB-XL数据集上进行验证，需要更多临床数据集验证泛化能力	提升基于深度学习的心电图诊断准确率	心电图信号	机器学习	心血管疾病	小波变换，强化学习	强化学习，深度学习	心电图信号	PTB-XL临床数据集	NA	强化学习代理	分类准确率	NA
1964	2025-10-07	BCL6 (B-cell lymphoma 6) expression in adenomyosis, leiomyomas and normal myometrium 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317136 PMID:39903727	研究论文	本研究通过免疫组化和深度学习神经网络分析BCL6蛋白在子宫腺肌症、子宫肌瘤和正常子宫肌层中的表达差异	首次结合自动化免疫组化和深度学习神经网络技术量化BCL6蛋白在子宫良性病变中的表达并进行样本分类	未研究BCL6在子宫内膜异位症中的表达，样本时间跨度较长（2009-2017年）	探究BCL6蛋白在子宫良性病变发病机制中的作用	子宫腺肌症、子宫肌瘤和正常子宫肌层组织样本	数字病理学	子宫良性疾病	免疫组织化学，深度学习神经网络	深度学习神经网络	组织切片图像	2009-2017年间全子宫切除术的石蜡包埋组织块	NA	监督式深度学习神经网络	精确度	NA
1965	2025-10-07	Image recognition technology for bituminous concrete reservoir panel cracks based on deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318550 PMID:39903732	研究论文	本研究提出了一种基于改进Xception网络的深度学习模型，用于沥青混凝土板裂缝检测	改进了Xception网络，引入了自适应激活函数、动态注意力机制和多级残差连接，优化了特征提取和特征加权	NA	开发有效的沥青混凝土板裂缝检测方法	沥青混凝土板裂缝	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	大型面板图像数据集	NA	改进的Xception网络	准确率, Matthews相关系数	NA
1966	2025-10-07	Surface defect detection on industrial drum rollers: Using enhanced YOLOv8n and structured light for accurate inspection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316569 PMID:39908278	研究论文	本文设计了一种基于线结构光的图像采集系统，并提出改进的YOLOv8n深度学习网络模型，用于实现工业滚筒表面缺陷的高效检测	使用线结构光作为系统光源弥补传统光源缺陷特征反映不足的问题；采用可变形卷积增强主干网络特征提取能力；提出新的特征融合模块；使用Wise-IoU替换CIoU损失函数	标准矩形边界框可能限制对细长缺陷的检测精度，未来可探索旋转边界框和更广泛的数据集多样性	提高工业滚筒表面缺陷检测的效率和准确性	工业滚筒表面缺陷	计算机视觉	NA	线结构光成像	YOLOv8n	图像	NA	NA	YOLOv8n	mAP, 检测时间	NA
1967	2025-10-07	An intelligent spam detection framework using fusion of spammer behavior and linguistic 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313628 PMID:39913432	研究论文	提出一种融合垃圾邮件发送者行为和语言特征的智能垃圾邮件检测框架	首次将垃圾邮件发送者行为特征与语言特征相融合，通过特征交互自动学习复杂关系	未提及具体的数据集规模和跨领域泛化能力	开发高效的垃圾邮件检测模型，解决特征选择和特征依赖关系捕获的挑战	垃圾邮件评论	自然语言处理	NA	深度学习	CLSTM	文本	NA	NA	CLSTM	准确率	NA
1968	2025-10-07	A hybrid approach for intrusion detection in vehicular networks using feature selection and dimensionality reduction with optimized deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312752 PMID:39913503	研究论文	提出一种结合特征选择和降维的混合方法，用于车辆网络中的入侵检测	采用基于相关性的特征选择和主成分分析进行特征工程，结合训练后模型权重量化来优化模型大小	仅使用CICIDS2017数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发轻量级高效的车辆网络入侵检测系统	车辆自组织网络(VANET)中的恶意流量	机器学习	NA	特征选择, 降维分析	深度学习	网络流量数据	CICIDS2017数据集	NA	全连接层	F1分数, 模型大小	NA
1969	2025-10-07	Unsupervised Range-Nullspace Learning Prior for Multispectral Images Reconstruction 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3560430 PMID:40249693	研究论文	提出一种用于多光谱图像重建的无监督范围-零空间学习先验方法	首次提出无监督范围-零空间学习先验，通过子空间分解显式建模数据，提供更好的可解释性和泛化能力	未明确说明计算效率和训练数据需求的具体表现	解决快照光谱成像中光谱图像重建的逆问题	多光谱图像	计算机视觉	NA	快照光谱成像	无监督学习	多光谱图像	NA	NA	范围-零空间分解	NA	NA
1970	2025-10-07	An Interventional Brain-Computer Interface for Long-Term EEG Collection and Motion Classification of a Quadruped Mammal 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.2025.3562922 PMID:40257874	研究论文	提出一种新型介入式脑机接口，通过静脉植入电极采集绵羊运动时的脑电信号并进行运动状态分类	开发无需开颅手术的介入式脑机接口，通过静脉植入电极长期稳定采集颅内脑电信号	研究仅针对绵羊单一物种，样本量有限，未涉及更复杂的运动模式	开发能够长期稳定工作的脑机接口系统，用于运动意图识别	绵羊的运动脑电信号	脑机接口	运动功能障碍	脑电信号采集，功率谱密度分析	深度学习模型	脑电信号	绵羊连续四个月的脑电数据（前三个月训练，第四个月验证）	NA	神经网络	准确率	NA
1971	2025-10-07	Traffic accident risk prediction based on deep learning and spatiotemporal features of vehicle trajectories 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320656 PMID:40315419	研究论文	提出一种结合CNN、LSTM和GNN的深度学习模型，利用车辆时空轨迹数据预测交通事故风险	创新性地结合三种神经网络模型，综合考虑时空特征和道路网络关系，显著提升预测精度	NA	提高复杂交通环境下交通事故风险预测的准确性	车辆时空轨迹数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, GNN	车辆轨迹数据	NA	NA	CNN, LSTM, GNN组合模型	预测精度	NA
1972	2025-10-07	Diagnosis of clear cell renal cell carcinoma via a deep learning model with whole-slide images 2025 Jan-Dec, Therapeutic advances in urology IF:2.6Q2 DOI:10.1177/17562872251333865 PMID:40321674	研究论文	本研究开发了一种基于全切片图像的深度学习模型用于透明细胞肾细胞癌的诊断	首次将全切片图像与深度学习模型结合用于透明细胞肾细胞癌的自动化诊断	样本量相对较小（95例患者），且为单中心回顾性研究	探索基于全切片图像的深度学习模型在透明细胞肾细胞癌诊断中的可行性	透明细胞肾细胞癌患者的病理切片	数字病理	肾细胞癌	全切片图像分析	CNN, 随机森林	图像	95例患者的663张病理切片（506张肿瘤切片，157张正常组织切片）	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, AUC, 特异性, 灵敏度	NA
1973	2025-10-07	An adaptive convolution neural network model for tuberculosis detection and diagnosis using semantic segmentation 2025, Polish journal of radiology IF:0.9Q4 DOI:10.5114/pjr/200628 PMID:40321710	研究论文	开发了一种基于语义分割的自适应卷积神经网络模型，用于胸部X光片的结核病检测和诊断	提出了结合伽马校正和基于梯度的对比度增强预处理技术，并采用改进的Res-UNet架构进行图像分割，同时开发了新的深度学习网络进行分类	研究主要依赖公开数据集，未在更多临床环境中验证模型泛化能力	通过开发深度学习模型增强胸部X光图像中的结核病检测能力	胸部X光图像中的结核病病变区域，包括上下叶实变、胸腔积液、钙化、空洞形成和粟粒结节	计算机视觉	结核病	胸部X光成像	CNN, Res-UNet	图像	704张胸部X光图像用于训练分割模型，1400张胸部X光扫描用于测试	NA	Res-UNet, 自定义卷积神经网络	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, Dice系数, Jaccard指数, AUC	NA
1974	2025-10-07	Deep Learning-Based Multiclass Framework for Real-Time Melasma Severity Classification: Clinical Image Analysis and Model Interpretability Evaluation 2025, Clinical, cosmetic and investigational dermatology DOI:10.2147/CCID.S508580 PMID:40322508	研究论文	开发基于深度学习的实时黄褐斑严重程度多分类框架，通过临床面部图像分析实现AI辅助诊断	首次将多种CNN架构应用于黄褐斑严重程度实时分类，并通过层间相关性传播进行模型可解释性评估	仅使用单中心临床图像数据，未来需要整合多模态数据进行更全面评估	开发AI辅助的黄褐斑严重程度自动分类系统，提高诊断一致性	临床诊断的黄褐斑患者面部图像	计算机视觉	黄褐斑	临床图像分析	CNN	图像	1368张匿名面部图像	PyTorch	GoogLeNet	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
1975	2025-05-04	Performance of Radiomics-based machine learning and deep learning-based methods in the prediction of tumor grade in meningioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-24, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03236-3 PMID:39849257	meta-analysis	评估基于机器学习和深度学习的影像组学方法在预测脑膜瘤WHO分级中的性能	首次通过系统综述和荟萃分析评估ML和DL模型在预测脑膜瘤WHO分级中的表现	需要更多使用外部验证的大规模数据集来进一步验证DL算法的性能	评估机器学习和深度学习模型在预测脑膜瘤WHO分级中的准确性	脑膜瘤患者的影像数据	digital pathology	meningioma	imaging studies	ML/DL	image	32项研究，共15,365名患者	NA	NA	NA	NA
1976	2025-05-04	Clinically oriented automatic three-dimensional enamel segmentation via deep learning 2025-Jan-24, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05385-1 PMID:39856656	research paper	开发了一种基于深度学习的自动三维牙釉质分割方法，用于临床牙科诊断和治疗	提出了2.5D Attention U-Net模型，能够在少量样本数据集上进行训练，实现高效、准确的牙釉质分割	模型在少量样本数据集上进行训练，可能在大规模数据上的泛化能力有待验证	开发一种自动、高效、准确的牙釉质分割方法，以支持临床牙科诊断和治疗	牙釉质	digital pathology	dental disease	deep learning	2.5D Attention U-Net	image	手动标注的牙釉质分割数据	NA	NA	NA	NA
1977	2025-05-04	Spatial transcriptome reveals histology-correlated immune signature learnt by deep learning attention mechanism on H&E-stained images for ovarian cancer prognosis 2025-Jan-24, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-06007-8 PMID:39856778	研究论文	利用深度学习注意力机制从H&E染色图像中学习与组织学相关的免疫特征，用于卵巢癌预后预测	通过空间转录组数据解析深度学习模型学习的注意力特征，揭示其与免疫特征的关联	研究依赖于特定数据集（TCGA），可能限制了结果的普适性	预测卵巢癌患者的预后，并理解预测机制	卵巢癌患者的H&E染色肿瘤样本	数字病理学	卵巢癌	空间转录组测序	ResNet101 CNN（带注意力机制）	图像（H&E染色全切片图像）	335名初治高级别浆液性卵巢癌患者的773张H&E染色切片	NA	NA	NA	NA
1978	2025-05-04	Evaluating the impact of ESICM 2023 guidelines and the new global definition of ARDS on clinical outcomes: insights from MIMIC-IV cohort data 2025-Jan-23, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02289-w PMID:39849624	研究论文	本研究评估了ESICM 2023指南和新全球ARDS定义对临床结果的影响，并基于MIMIC-IV队列数据进行了分析	比较了新ARDS定义与柏林定义在早期诊断、准确分级和资源有限环境中的应用优势，并建立了早期ARDS识别的预测模型	研究仅基于MIMIC-IV数据库的数据，可能无法完全代表所有临床环境	确定新ARDS定义对低氧性呼吸衰竭患者的影响，并研究新定义下患者的异质性以指导治疗	低氧性呼吸衰竭患者和ARDS患者	医学研究	急性呼吸窘迫综合征(ARDS)	Kaplan-Meier生存分析、层次聚类方法、XGBoost分类器	XGBoost	临床咨询数据	MIMIC-IV数据库中的患者数据	NA	NA	NA	NA
1979	2025-05-04	Machine Learning-Based Quantification of Lateral Flow Assay Using Smartphone-Captured Images 2025-Jan-04, Biosensors DOI:10.3390/bios15010019 PMID:39852070	研究论文	本研究开发了基于机器学习和深度学习的模型，用于从智能手机拍摄的侧流层析试纸图像中量化分析物负载	利用机器学习和深度学习模型提升侧流层析试纸的定量分析能力，突破了传统只能进行定性诊断的限制	研究未提及模型在大规模数据集上的泛化能力验证	提升侧流层析试纸的定量分析能力	侧流层析试纸的智能手机拍摄图像	计算机视觉	NA	NA	随机森林, CNN	图像	未明确说明样本数量	NA	NA	NA	NA
1980	2025-05-04	Deep-Learning-Based Reconstruction of Single-Breath-Hold 3 mm HASTE Improves Abdominal Image Quality and Reduces Acquisition Time: A Quantitative Analysis 2025-Jan-03, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32010030 PMID:39851946	研究论文	本研究通过深度学习重建技术改进单次屏气3毫米HASTE MRI的图像质量并缩短采集时间	使用深度学习重建技术优化超薄层厚（3毫米）HASTE MRI，显著提升图像质量并减少63-69%的采集时间	样本量较小（35名参与者），且仅在上腹部MRI中验证	提升腹部MRI图像质量并加速成像采集	上腹部MRI扫描	医学影像分析	NA	深度学习重建（DL-HASTE）	深度学习	MRI图像	35名参与者（5名健康志愿者和30名患者）	NA	NA	NA	NA