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
401	2025-11-18	Deep learning based medical image compression using cross attention learning and wavelet transform 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23582-y PMID:41238565	研究论文	提出一种结合离散小波变换和交叉注意力学习的混合医学图像压缩框架	首次将交叉注意力学习模块与离散小波变换结合，通过动态特征加权保留临床相关细节	未在更广泛的医学图像数据集上进行验证，实时性能需进一步评估	开发高效医学图像压缩方法以支持远程医疗和云医疗	医学图像数据	计算机视觉	NA	离散小波变换，深度学习	VAE，注意力机制	医学图像	LIDC-IDRI、LUNA16和MosMed基准数据集	NA	变分自编码器，交叉注意力模块	PSNR，SSIM，MSE	NA
402	2025-11-18	Quantum-enhanced dual-layer graph attention network for time-series forecasting 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23574-y PMID:41238579	研究论文	提出一种结合量子傅里叶变换和双图层注意力网络的时间序列预测模型QFreqFormer	首次将量子傅里叶变换与图注意力网络结合，通过量子并行处理实现频率分量的分解与重构	未明确说明模型在极端噪声环境或超长序列预测中的表现	提升时间序列预测在复杂模式下的准确性和计算效率	交通预测、金融分析、能源消耗监测等领域的时间序列数据	机器学习	NA	量子傅里叶变换，图卷积网络	Transformer, GCN, 注意力机制	时间序列数据	基准数据集（未指定具体数量）	NA	QFreqFormer, D-PAD, Q-FR-Q	均方误差, 平均绝对误差	量子并行处理（未指定具体硬件）
403	2025-11-18	Trustworthy pneumonia detection in chest X-ray imaging through attention-guided deep learning 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23664-x PMID:41238604	研究论文	提出一种注意力引导的深度学习框架，用于胸部X光图像中肺炎的可靠检测	结合空间特征提取、时间依赖捕获和脉冲神经处理的创新框架，通过注意力机制增强可解释性	仅使用公开数据集验证，未在真实临床环境中进行大规模测试	开发可靠且可解释的肺炎自动检测方法	胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	胸部X光成像	CNN, RNN, 脉冲神经网络	医学图像	公开胸部X光数据集	NA	注意力机制引导的深度学习架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
404	2025-11-18	Real-time deforestation anomaly detection using YOLO and LangChain agents for sustainable environmental monitoring 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23617-4 PMID:41238617	研究论文	提出一种结合YOLOv8目标检测和LangChain智能代理的实时森林砍伐异常检测框架	首次将YOLOv8目标检测与LangChain智能代理相结合，实现动态阈值调整、强化学习反馈和GIS驱动报告	平均精度较低(mAP50≈0.07)，检测性能有待进一步提升	开发实时森林砍伐监测解决方案以保护全球生态系统和生物多样性	卫星和无人机图像中的森林砍伐指标（树桩、伐木机械、未经授权的人类活动）	计算机视觉	NA	目标检测, 智能代理, 强化学习	YOLO, LangChain代理	卫星图像, 无人机图像	带标注的卫星和无人机图像数据集	YOLOv8, LangChain	YOLOv8	box_loss, cls_loss, 分布焦点损失, mAP50, 召回率	NA
405	2025-11-18	Multiscale neural assimilation scheme for high-resolution sea surface temperature reconstruction from satellite observations 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23682-9 PMID:41238614	研究论文	提出一种多尺度神经同化方案，利用4DVarNet深度学习框架从卫星观测数据重建高分辨率海表温度	将自注意力嵌入变分自编码器作为先验模型，实现概率重建和高效采样，提升不确定性量化能力	未明确说明模型在极端天气条件下的性能表现	解决卫星海表温度观测因轨道限制和云覆盖导致的数据缺失问题	北海和波罗的海区域的海表温度数据	机器学习	NA	卫星观测，深度学习	变分自编码器，自注意力机制	卫星观测数据，海表温度数据	NA	4DVarNet	变分自编码器，自注意力机制	空间分辨率，收敛速度，小尺度海洋特征表征能力	NA
406	2025-11-18	A novel approach integrating topological deep learning from EEG Data in Alzheimer's disease 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23686-5 PMID:41238639	研究论文	提出一种结合拓扑深度学习和传统机器学习模型的新方法，用于从脑电图数据中分类阿尔茨海默病	首次将拓扑深度学习与多种机器学习模型结合，从脑电图数据中提取拓扑和神经特征，增强对疾病特异性模式的识别能力	作为概念验证研究，需要在更大、更多样化的多中心队列中进行验证以确认泛化能力	开发更准确的阿尔茨海默病诊断和鉴别诊断工具	阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和认知正常对照者	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图分析	拓扑深度学习,SVM,RF,NN,LR	脑电图信号	88名个体的脑电图记录	NA	NA	准确率	NA
407	2025-11-18	Measured multi-source semi-supervised working condition recognition based on curvelet pooling and attention mechanism learning 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23732-2 PMID:41238661	研究论文	提出一种基于曲波池化和注意力机制学习的抽油井多源半监督工况识别方法	将第二代曲波变换引入ResNet-50池化层，采用多头自注意力机制实现多源数据交互互补，结合动态调整伪标签置信度和自适应类别公平正则化的双策略半监督分类算法	仅针对高压低渗透薄油藏区块数据验证，未在其他类型油藏测试	提高抽油井多源测量图像数据的工况识别准确性和工程实用性	抽油井地面示功图和电功率图图像数据	计算机视觉	NA	曲波变换，注意力机制	CNN, 自注意力机制	图像	来自中国某油田高压低渗透薄油藏区块的测量数据	PyTorch	ResNet-50, 多头自注意力机制	准确率，泛化能力	NA
408	2025-11-18	Optimizing solar power forecasting with metaheuristic algorithms and deep learning models for photovoltaic grid connected systems 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23822-1 PMID:41238665	研究论文	提出一种结合元启发式算法和深度学习模型的新型太阳能功率预测方法	首次将火鹰优化算法与GRU-LSTM混合模型相结合用于光伏功率预测	仅针对两种特定光伏技术进行评估，未涵盖其他光伏类型	优化光伏并网系统的太阳能功率预测精度	多晶硅和单晶硅光伏阵列的功率输出数据	机器学习	NA	时间序列预测	GRU, LSTM	时间序列数据	PEARL系统中的两个光伏阵列（多晶硅阵列1和单晶硅阵列2）	NA	FHO-GRU-LSTM混合架构	R2分数, 均方根误差, 平均绝对误差, 残差偏差分析	NA
409	2025-11-18	Revealing new associations between lncRNAs and diseases through cross attention mechanism and multiple level feature fusion 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23627-2 PMID:41238720	研究论文	提出一种基于深度学习的新方法LDA-CAMF，用于预测新的lncRNA-疾病关联	设计了交叉注意力机制动态解码lncRNA与疾病间的高阶相互依赖关系，并提出多级特征融合策略增强模型表达能力	NA	推断新的lncRNA-疾病关联候选者，为复杂疾病的病理机制研究和诊疗提供新线索	lncRNA与疾病之间的关联关系	生物信息学	复杂疾病	深度学习	XGBoost, 注意力机制	生物分子关联数据	基于lncRNADisease和MNDR数据库的数据	NA	交叉注意力机制, 多级特征融合	AUC, AUPR	NA
410	2025-11-18	Tumor cell- and infiltrating immune cell-based supervised learning artificial intelligence multimodal platform for tumor prognosis 2025-Nov-14, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01125-y PMID:41238821	研究论文	开发基于肿瘤细胞和浸润免疫细胞的人工智能多模态平台用于口腔鳞状细胞癌预后评估	首次开发能够同时识别肿瘤细胞和肿瘤浸润免疫细胞作为关键预测特征的AI平台，并构建结合病理特征和临床特征的多模态列线图	样本量相对有限（240张全切片图像），仅针对口腔鳞状细胞癌	开发人工智能平台用于口腔鳞状细胞癌患者的总体生存评估	口腔鳞状细胞癌患者	数字病理	口腔鳞状细胞癌	全切片图像分析	CNN	图像	240张全切片图像，来自多中心队列	NA	四种不同的卷积神经网络架构	c-index	NA
411	2025-11-18	Artificial intelligence-driven kidney organ allocation: systematic review of clinical outcome prediction, ethical frameworks, and decision-making algorithms 2025-Nov-14, BMC nephrology IF:2.2Q2 DOI:10.1186/s12882-025-04576-4 PMID:41239278	系统综述	系统综述人工智能在肾脏器官分配中的应用，包括临床结局预测、伦理框架和决策算法	首次系统评估AI在肾脏分配中的预测模型、操作算法和伦理考量，识别关键研究空白	多数研究仅限于模拟环境，缺乏真实世界验证，伦理框架应用不一致	改善终末期肾病患者的肾脏移植分配效率和公平性	肾脏移植的供体-受体匹配和临床结局预测	机器学习	肾脏疾病	系统文献综述	深度学习,集成方法	临床数据,回顾性队列数据	16项符合纳入标准的研究	NA	NA	C-index,公平性指标	NA
412	2025-11-18	Anatomy-informed deep learning and radiomics for neurofibroma segmentation in whole-body MRI 2025-Nov-14, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102667 PMID:41241992	研究论文	开发了一种结合解剖学信息和影像组学的深度学习管道，用于全身MRI中神经纤维瘤的自动分割	提出了一种三阶段管道，整合了解剖学分割、3D各向异性解剖学感知U-Net集成和影像组学分类，提高了神经纤维瘤分割的准确性和特异性	在低肿瘤负荷情况下分割性能显著下降，专家间标注一致性有限表明任务本身具有复杂性	开发用于全身MRI中神经纤维瘤自动分割的准确方法	神经纤维瘤病1型患者的神经纤维瘤	医学影像分析	神经纤维瘤病	全身磁共振成像	U-Net, nnU-Net	脂肪抑制T2加权全身MRI图像	74名NF1患者的109次WB-MRI扫描	NA	3D anisotropic anatomy-informed U-Net, 2D nnU-Net, 3D full-resolution nnU-Net	Dice相似系数, 体积重叠误差, 绝对相对体积差异, F1分数	NA
413	2025-11-18	A cross-city transferable convolutional neural network framework for assessing street-scale flood risks in urban networks 2025-Nov-14, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127977 PMID:41242263	研究论文	提出基于卷积神经网络的可跨城市迁移框架，用于评估城市路网尺度的洪水风险	开发具有强空间可迁移性的深度学习框架，可在不同城市间进行洪水风险评估	仅在中国深圳和香港两个城市进行验证，需要更多城市数据验证普适性	开发人工智能驱动的城市洪水风险评估方法	城市街道尺度的洪水淹没风险	计算机视觉	NA	水文气象数据、地形数据、城市形态数据整合分析	CNN	空间数据、气象数据、地形数据	深圳训练数据，香港验证数据	NA	卷积神经网络	淹没面积比例、平均淹没深度、最大淹没深度、高风险路段比例	NA
414	2025-11-18	Engineering strategies for microbial synthesis, customized modification, and application of hemoglobin 2025-Nov-14, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108752 PMID:41242508	综述	系统探讨血红蛋白微生物合成、功能定制化修饰及多领域应用的工程策略	重点阐述人工智能算法在血红蛋白功能定制化修饰中的应用，并提出整合帕累托优化、深度学习与合成生物学的前沿技术框架	未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述的理论分析	突破血红蛋白天然来源限制与功能局限，推动其生物医学应用	血红蛋白及其突变体与衍生物	合成生物学	NA	微生物合成、人工智能算法、深度学习、合成生物学	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
415	2025-11-18	Improved accuracy for myocardial blood flow mapping with deep learning-enabled CMR arterial spin labeling (DeepMASL): validation by microsphere in vivo 2025-Nov-14, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101989 PMID:41242615	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的心肌动脉自旋标记方法(DeepMASL)，用于提高心肌血流量测量的准确性	提出了一种结合物理模型的深度学习网络，显著提高了心肌血流量测量的准确性，误差从33-49%降低到10%以内	研究仅在犬类模型中进行验证，尚未在人类临床试验中得到证实	开发准确的心肌血流量测量方法，用于冠状动脉疾病的非对比剂诊断	18只杂种犬(9只健康，9只冠状动脉狭窄)	医学影像分析	心血管疾病	动脉自旋标记(ASL)，微球测量法	深度学习网络	心脏ASL信号，医学影像数据	18只犬，分为健康组(9只)和冠状动脉狭窄组(9只，含50%、70%、90%三种狭窄程度)	NA	基于物理的深度学习网络	相关系数(r)，Bland-Altman分析，误差百分比	NA
416	2025-11-18	AI-driven prediction of progression to oral squamous cell carcinoma using a multiresolution pathology model 2025-Nov-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02014-1 PMID:41233507	研究论文	开发基于多分辨率深度学习的病理模型，用于预测口腔潜在恶性病变进展为鳞状细胞癌的风险	首次将视觉变换器(ViT)应用于口腔病理图像分析，相比传统CNN模型表现更优，能够识别与恶性转化相关的组织病理学特征	需要在更大规模的前瞻性队列中进行进一步验证	改善口腔潜在恶性病变的风险分层和治疗决策	口腔潜在恶性病变患者	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	数字病理	ViT, CNN	全切片病理图像	221张数字化全切片图像（111例进展者，110例非进展者）	NA	视觉变换器(ViT)	准确率, F1分数, AUROC	NA
417	2025-11-15	Evaluation of CNN-based deep learning models for auto-contouring in glioblastoma radiotherapy: a review 2025-Nov-13, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-025-02748-y PMID:41233797	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
418	2025-11-15	Automated detection and segmentation of chondromalacia patella on axial knee MRI using YOLOv11 and a custom CNN: a deep learning-based diagnostic model 2025-Nov-13, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-09275-7 PMID:41233843	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
419	2025-11-18	A stomata imaging and segmentation pipeline incorporating generative AI to reduce dependency on manual groundtruthing 2025-Nov-13, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01451-z PMID:41233891	研究论文	提出一种结合生成式AI的气孔成像与分割流程，减少对人工标注数据的依赖	通过生成式AI合成数据增强模型泛化能力，实现跨物种气孔分割的自动适应	主要针对豌豆叶片进行研究，在其他植物物种上的适用性需进一步验证	开发自动化气孔性状提取系统，解决植物生物学中机器学习应用的标注瓶颈	豌豆叶片气孔	计算机视觉	NA	指甲油印迹技术，显微成像	深度学习网络	显微图像	NA	NA	NA	分割准确率	NA
420	2025-11-18	Multi-class brain tumor MRI segmentation and classification using deep learning and machine learning approaches 2025-Nov-13, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00953-2 PMID:41233922	研究论文	本研究使用深度学习和机器学习方法对脑肿瘤MRI图像进行多类别分割和分类	提出边缘精炼二元直方图分割(ER-BHS)方法提取混合特征，并采用基于相关性的特征优化方法	样本量相对有限（1200张图像），仅包含六种肿瘤亚型	探索深度学习和机器学习方法在脑肿瘤MRI图像分类中的有效性	恶性与良性脑肿瘤及其六种亚型的MRI图像	医学影像分析	脑肿瘤	MRI	深度学习,机器学习,神经网络	医学图像	1200张DICOM格式脑肿瘤MRI图像，每类肿瘤200张图像	NA	随机委员会(RC)分类器	准确率	NA