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
3541	2025-11-30	Retrospective Development of an AI Model Combining Ultrasound and Clinical Data for Pediatric Appendicitis Differentiation 2025, Emergency medicine international IF:1.2Q3 DOI:10.1155/emmi/8879232 PMID:41306444	研究论文	开发并验证了一种结合超声图像和临床数据的人工智能模型，用于儿童复杂性阑尾炎与非复杂性阑尾炎的鉴别诊断	首次采用多模态方法整合超声图像的深度学习特征、影像组学特征和临床实验室指标，构建综合诊断模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（372例），仅来自三个医疗中心	开发能够准确鉴别儿童复杂性阑尾炎与非复杂性阑尾炎的AI辅助诊断工具	372例经病理证实的儿童阑尾炎患者（230例男性，142例女性）	数字病理	阑尾炎	超声成像，深度学习迁移学习，影像组学分析	机器学习分类模型	超声图像，临床实验室数据	372例儿科阑尾炎病例，来自三个医疗中心	NA	构建了四种模型：Rad模型（仅影像组学特征）、DL模型（仅深度学习特征）、DTL模型（结合影像组学和深度学习特征）、Combine模型（整合所有三类特征）	AUC，准确率，阳性预测值，ROC曲线，决策曲线分析，DeLong检验	NA
3542	2025-11-30	Exploring the role of artificial intelligence toward management of HIV and TB co-infection in Nigeria: a comprehensive narrative review 2025 Jan-Dec, Therapeutic advances in infectious disease IF:3.8Q2 DOI:10.1177/20499361251395916 PMID:41306468	综述	本文探讨人工智能在尼日利亚HIV与结核病共感染管理中的应用现状与潜力	系统评估AI技术在尼日利亚HIV/TB共感染管理中的具体应用场景和实施障碍	依赖文献综述方法，未进行原始数据收集和实证分析	探索人工智能在改善尼日利亚HIV与结核病共感染管理中的作用	尼日利亚HIV与结核病共感染患者群体及相关医疗管理系统	医疗人工智能	HIV与结核病共感染	文献综述方法	深度学习, 机器学习, 计算机辅助检测, 模糊认知图, 逻辑回归, Twin模型	医学文献数据	2014-2022年间发表的相关研究文献	NA	NA	NA	NA
3543	2025-11-30	A Dual-input deep learning architecture for classification and latency estimation in ABR signals 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1693921 PMID:41306502	研究论文	提出一种双输入深度学习架构，用于听觉脑干反应信号的分类和潜伏期估计	首次采用配对信号方法和多任务学习框架，同时进行波V存在性分类和潜伏期预测	NA	开发自动化ABR信号分析方法以替代耗时且主观的人工解读	听觉脑干反应信号中的波V特征	生物医学信号处理	听觉障碍	听觉脑干反应检测	CNN	生物电信号	NA	NA	具有主干网络和双分支的多任务架构	F1-score, R平方	NA
3544	2025-11-30	Artificial intelligence for algorithmic trading digital assets: evidence from the Counter-Strike 2 skin market 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1702924 PMID:41306520	研究论文	本研究开发并评估了基于深度学习的自动化交易系统，用于预测《反恐精英2》游戏皮肤价格并指导交易决策	首次系统研究人工智能在游戏皮肤交易中的应用，针对高波动性、低流动性的虚拟资产市场开发专门的交易策略	研究仅基于Steam市场数据，未考虑外部市场因素；交易策略受限于平台规定的7天持有期和10%交易成本	探索人工智能在虚拟资产交易中的可行性和有效性	《反恐精英2》游戏皮肤市场	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, Neural Hierarchical Interpolation for Time Series	时间序列价格数据	12,000个独特皮肤，时间跨度为2024年5月至2025年4月	NA	LSTM, Neural Hierarchical Interpolation for Time Series	夏普比率, 索提诺比率, 投资回报率	NA
3545	2025-11-30	Deep learning based on MRI for assessing the prognostic value of lateral lymph nodes in rectal cancer 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1681939 PMID:41306533	研究论文	本研究开发基于MRI的深度学习模型用于评估直肠癌侧方淋巴结的预后价值	首次将深度学习应用于直肠癌侧方淋巴结的自动识别和分割，相比传统MRI T2WI方法提高了诊断效率和准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	优化直肠癌术前治疗策略，提高侧方淋巴结阳性评估的准确性	直肠癌患者的MRI影像和临床预后数据	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习模型	医学影像	1,000例患者用于训练，480例患者用于验证，来自5个医疗中心	NA	NA	准确率, 特异性	NA
3546	2025-11-30	Exploring meaning in life from social network content in the sleep scenario 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1642085 PMID:41306873	研究论文	本研究利用社交媒体数据探索睡眠场景中生命意义的表现及其相关因素	结合社交媒体大数据与深度学习模型分析生命意义，并整合两种基础MIL理论	数据主要来自单一社交媒体平台，样本代表性可能有限	探索生命意义在社交媒体中的表现及其与心理因素的关系	微博用户及其发布内容	自然语言处理	心理健康	社交媒体数据分析，深度学习，语义依赖图算法	深度学习模型	文本，调查问卷	微博帖子7,588,597条，用户调查问卷448份	NA	NA	NA	NA
3547	2025-11-30	Artificial intelligence in healthcare: applications, challenges, and future directions. A narrative review informed by international, multidisciplinary expertise 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1644041 PMID:41306935	综述	本文通过国际多学科专业知识对人工智能在医疗保健领域的应用、挑战和未来方向进行叙述性综述	强调生成式AI和辅助医疗专业等未充分探索领域，提供整合的多学科视角	叙述性综述方法可能存在选择偏倚，未进行系统性质量评估	评估人工智能在医疗保健中的作用，总结其历史演变、当前应用及对医疗专业和生物医学研究的影响	医疗和外科专业中的AI应用，辅助医疗专业，生物医学研究	医疗人工智能	NA	文献综述	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
3548	2025-11-30	How do chemical epistemological beliefs affect Chinese students' chemistry disciplinary competence? A structural equation modeling analysis 2025, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2025.1599442 PMID:41307014	研究论文	探讨化学认识论信念如何通过批判性思维倾向和化学学习方式影响中国学生的化学学科能力	首次通过结构方程模型分析化学认识论信念对学科能力的影响机制，揭示批判性思维倾向和学习方式的中介作用	样本量较小（182名11年级学生），仅针对中国学生群体，缺乏跨文化比较	探索化学认识论信念对学生化学学科能力的影响机制，为培养化学学科能力提供建议	中国11年级学生	教育研究	NA	结构方程模型	结构方程模型	问卷调查数据	182名11年级学生	NA	NA	NA	NA
3549	2025-11-30	AI and emerging technologies for diagnosis 2025, Progress in brain research DOI:10.1016/bs.pbr.2025.08.004 PMID:41314747	综述	本章探讨人工智能在医学诊断领域的变革性作用及其应用前景	系统阐述AI技术通过机器学习和深度学习在医学影像解读与疾病早期识别中的突破性应用	未提及具体技术实施细节和临床验证数据	分析人工智能在医疗诊断中的应用价值与发展挑战	医学诊断流程与疾病检测方法	医疗人工智能	癌症, 神经系统疾病, 心脏疾病, 眼科疾病	机器学习, 深度学习	NA	医学影像(MRI, CT, X射线)	NA	NA	NA	诊断准确率, 假阳性率, 假阴性率	NA
3550	2025-11-29	Accurate de novo design of high-affinity protein-binding macrocycles using deep learning 2025-Dec, Nature chemical biology IF:12.9Q1 DOI:10.1038/s41589-025-01929-w PMID:40542165	研究论文	介绍了一种基于深度学习的从头设计高亲和力蛋白质结合大环化合物的新方法	首次开发了基于去噪扩散模型的蛋白质结合大环化合物从头设计流程，无需大规模筛选即可获得高亲和力结合物	仅测试了四种不同蛋白质靶点，样本规模相对有限	开发高效的大环化合物设计方法用于诊断和治疗应用	蛋白质靶点和大环化合物结合物	机器学习	NA	深度学习，去噪扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据	针对4种不同蛋白质各测试不超过20个大环化合物设计	NA	RFpeptides	结合亲和力(K值)，Cα均方根偏差	NA
3551	2025-11-29	Reducing motion artifacts in the aorta: super-resolution deep learning reconstruction with motion reduction algorithm 2025-Dec, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01849-8 PMID:40782239	研究论文	评估结合运动减少算法的超分辨率深度学习重建技术在减少主动脉运动伪影方面的效果	首次将超分辨率深度学习重建与运动减少算法结合，显著提升主动脉CT图像质量	回顾性研究，样本量有限（86例患者），仅针对主动脉夹层诊断进行评估	比较不同深度学习重建算法在减少主动脉运动伪影方面的性能	接受胸部增强CT扫描的86例患者（平均年龄65.0±14.1岁，53例男性）	医学影像处理	心血管疾病	对比增强CT扫描	深度学习重建	CT医学影像	86例患者	NA	超分辨率深度学习重建	定量噪声、边缘上升斜率、边缘上升距离、伪影评分、锐利度评分、噪声评分、结构描绘评分、诊断可接受度评分	NA
3552	2025-11-29	A hybrid deep learning model for O3 forecasting and explaining in the Yangtze River Delta Region of China 2025-Dec-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180901 PMID:41232287	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习模型用于长三角地区臭氧浓度预测和解释分析	结合注意力机制序列到序列模型与层间相关性传播方法，首次在臭氧预测中量化不同特征的时空贡献	研究区域限于长三角地区，时间跨度仅为2020-2023年	开发可解释的臭氧浓度预测模型并分析特征贡献机制	长三角地区臭氧浓度及其影响因素	环境科学, 机器学习	NA	随机森林校正, 层间相关性传播, 潜在源贡献函数分析	注意力机制序列到序列模型, 随机森林	网格化臭氧数据, 气象参数, 地面观测数据	2020-2023年长三角地区9公里网格化数据	NA	seq2seq with attention	相关系数R, 均方根误差RMSE	NA
3553	2025-11-29	Self-supervised learning for MRI reconstruction: a review and new perspective 2025-Dec, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01274-y PMID:40569542	综述	本文系统回顾了自监督深度学习在MRI重建领域的最新进展，探讨其克服全采样k空间数据依赖性的潜力	提出了自监督学习作为有监督方法替代方案的新视角，仅需欠采样k空间数据即可训练模型	方法在不同解剖结构的鲁棒性存在挑战，验证标准缺乏统一性，临床整合仍需完善	推动MRI重建技术发展，解决数据稀缺问题并缩短扫描时间	磁共振成像重建方法和技术	医学影像	NA	磁共振成像	深度学习	k空间数据	NA	NA	NA	图像质量	NA
3554	2025-11-29	Durative Monitoring of Sulfur Hexafluoride Characteristic Gases under Hydrogen Interference Using a Time2Vec-Encoded CNN-Transformer-LSTM Model Based on a Heterogeneous Gas Sensor Array 2025-Nov-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02740 PMID:41165229	研究论文	提出一种基于异质气体传感器阵列和Time2Vec编码的CNN-Transformer-LSTM深度学习模型，用于六氟化硫分解气体的持续监测	首次将Time2Vec编码与CNN-Transformer-LSTM混合模型结合，并设计异质气体传感器阵列来降低交叉敏感性干扰	实验数据仅采集两天，数据量相对有限，需进一步验证长期监测性能	开发准确在线监测GIS系统中六氟化硫分解产物的方法	六氟化硫分解产生的HS、SO、CO和H₂四组分混合气体	传感器技术	NA	异质气体传感器阵列（金属氧化物半导体传感器、电化学传感器、Pd-Au合金氢传感器）	CNN, Transformer, LSTM	气体传感器时序数据	连续两天采集的实验数据集，第一天数据进行了增强	NA	Time2Vec-CNN-Transformer-LSTM混合架构	准确率, F1分数, R², RMSE	NA
3555	2025-11-29	Synergistic Integration of Frequency-Dependent Impedance and Machine Learning in Semiconductor Metal Oxide-Based Breath Sensors for High-Performance Gas Discrimination 2025-Nov-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02656 PMID:41178758	研究论文	本研究结合频率依赖性阻抗谱和机器学习技术，开发了一种用于高性能气体识别的半导体金属氧化物呼吸传感器	通过结构组成改性的单传感器结合频率依赖性阻抗特征，在潮湿环境下实现了对化学性质相似气体混合物的高精度识别	研究仅针对丙酮和乙醇两种气体的混合物，且浓度范围有限（0.5-2.5 ppm）	开发用于呼吸疾病检测的高性能气体识别传感器	铂负载二氧化锡传感材料对丙酮和乙醇混合物的识别	机器学习	呼吸系统疾病	频率依赖性阻抗谱	DNN	阻抗数据	丙酮和乙醇混合物在干燥和潮湿环境下的测试数据	NA	深度神经网络	准确率	NA
3556	2025-11-29	Enhancing Slice-Wise Brain MRI Tasks using Self-Supervised and Auxiliary Learning 2025-Nov-27, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3637752 PMID:41308094	研究论文	本研究通过自监督学习和辅助学习方法提升脑部MRI切片任务的性能	提出切片级正则化(SWR)辅助学习任务，利用MRI固有结构特性防止相邻切片表征解相关，且无需额外人工标注	NA	解决医学图像处理中标注数据稀缺的问题，提升脑部MRI切片任务的性能	颅咽管瘤识别(CPGR)和下丘脑受累检测(DHI)	医学图像处理	脑部疾病	结构脑磁共振成像(MRI)	CNN	医学图像	NA	NA	2D卷积网络	F1-score	NA
3557	2025-11-29	Multiclass Brain Tumor Detection with Attention-Embedded CNN Framework: Advancing Toward Decentralized Deep Learning-Based Health Monitoring 2025-Nov-27, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638154 PMID:41308096	研究论文	提出一种结合注意力机制和残差连接的自定义CNN模型，用于多类别脑肿瘤检测，并探索去中心化学习在医疗监测中的应用	提出嵌入注意力机制和残差连接的Inception模块自定义CNN架构，在联邦学习框架下实现高性能脑肿瘤分类	仅使用在线公开脑肿瘤数据集，未在更广泛的真实临床环境中验证	开发基于去中心化深度学习的计算机辅助诊断系统，提高脑肿瘤检测准确性和效率	脑部MR图像中的多类别脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	CNN	医学图像	在线脑肿瘤数据集中的MR图像，分为四类：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤	TensorFlow, PyTorch	自定义CNN, Inception, 注意力机制, 残差连接	准确率	NA
3558	2025-11-29	Deep Tabular Representation Corrector 2025-Nov-27, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3637810 PMID:41308107	研究论文	提出一种名为TRC的深度表格表示校正器，可在不改变原始模型参数的情况下增强任何已训练深度表格模型的表示能力	首次提出模型无关的表格表示校正方法，通过表示重估计和空间映射两个任务解决表示偏移和冗余问题	NA	提升深度表格机器学习模型的表示质量	表格数据	机器学习	NA	深度表示学习	Transformer, ResNet	表格数据	NA	NA	Transformer, ResNet	NA	NA
3559	2025-11-29	Automatic multi-IMU-based deep learning evaluation of intensity during static standing balance training exercises 2025-Nov-27, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01760-3 PMID:41310727	研究论文	开发基于多IMU传感器和深度学习模型的静态站立平衡训练强度自动评估系统	首次使用全身可穿戴传感器数据和CNN模型来估计物理治疗师感知的平衡训练强度	研究样本量有限（47名参与者），仅针对静态站立平衡训练进行评估	开发家庭平衡康复训练中的运动强度监测方法	平衡训练参与者和物理治疗师	机器学习	老年疾病	惯性测量单元(IMU)数据采集	CNN	运动学数据	47名平衡训练参与者和42名物理治疗师	NA	卷积神经网络	均方根误差(RMSE)	NA
3560	2025-11-29	Multi-label classification for multi-temporal, multi-spatial coral reef condition monitoring using vision foundation model with adapter learning 2025-Nov-26, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.119054 PMID:41308425	研究论文	本研究提出了一种结合DINOv2视觉基础模型和LoRA微调方法的多标签分类方法，用于多时空珊瑚礁状况监测	首次探索基础模型在多时空设置下对珊瑚礁状况进行多标签分类的高效适配方法	研究仅基于泰国涛岛的15个潜水点数据，需要更多地理位置的验证	开发高效准确的珊瑚礁状况自动分类方法以支持生态系统监测和保护	珊瑚礁生态系统状况	计算机视觉	NA	水下调查图像采集	视觉基础模型,适配器学习	图像	来自泰国涛岛15个潜水点的多时空野外图像	PyTorch	DINOv2, LoRA	匹配率	NA