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
4701	2025-11-22	DeepAttNet: deep neural network incorporating cross-attention mechanism for subject-independent mental stress detection in passive brain-computer interfaces using bilateral ear-EEG 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1685087 PMID:41255549	研究论文	提出了一种基于交叉注意力机制的深度神经网络DeepAttNet，用于被动脑机接口中独立于被试的心理压力检测	引入了休息对休息范式来隔离任务相关干扰，开发了专门建模半球间神经动力学的交叉注意力机制和逐点时间压缩模块	样本量相对较小（32名成人参与者），仅使用双耳EEG记录	开发独立于被试的心理压力检测方法，提升被动脑机接口在现实场景中的应用	32名成人参与者的双耳EEG数据	脑机接口	心理健康	脑电图	深度学习, CNN	EEG信号	32名成人参与者	NA	DeepAttNet, EEGNet, ShallowConvNet, DeepConvNet, TSception	准确率, 宏F1值	NA
4702	2025-11-22	Multi-Omics Meets Premalignancy: Paving the Way for Early Prevention of Cancer 2025, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0930 PMID:41255572	综述	本文系统探讨多组学技术与人工智能在癌前病变研究中的整合应用及其对癌症早期预防的推动作用	首次系统梳理15种癌症类型的临床公认癌前病变，并强调多组学与人工智能融合在肿瘤发生轨迹推断中的创新应用	未涉及具体临床验证数据，主要基于现有研究进行理论梳理与展望	推动癌症早期检测与药物预防策略发展	癌前病变及其向恶性肿瘤转化的动态过程	数字病理	泛癌种	多组学技术, 单细胞测序, 空间组学	深度学习	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
4703	2025-11-22	Two-decade dialogue between artificial intelligence and osteoporosis: research trajectories and frontier projections under bibliometric and visual analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1606361 PMID:41255602	文献计量分析	通过文献计量和可视化方法系统分析2004-2024年间人工智能在骨质疏松症研究领域的发展轨迹和前沿趋势	首次对骨质疏松症领域人工智能研究进行全面的文献计量分析，识别了该领域的发展轨迹、新兴前沿和关键挑战	仅基于Web of Science数据库的英文文献，可能存在语言和数据库偏倚	评估人工智能在骨质疏松症研究中的知识进展和发展趋势	2004-2024年间发表的骨质疏松症与人工智能相关文献	文献计量学	骨质疏松症	文献计量分析，可视化分析	NA	文献元数据	408篇出版物（343篇文章，65篇综述）	VOSviewer, CiteSpace, Scimago Graphica, Bibliometrix	NA	NA	NA
4704	2025-11-22	Deep learning-driven MRI for accurate brain volumetry in murine models of neurodegenerative diseases 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1632169 PMID:41255818	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的MRI分割方法，用于精确测量神经退行性疾病小鼠模型的脑体积	采用深度学习分割方法在7特斯拉MRI上实现快速（4.3分钟）高分辨率脑体积测量，显著减少采集时间并提高动物福利	需要麻醉可能影响采集参数，研究主要聚焦小鼠模型	开发可靠的小鼠脑体积定量方法以评估神经退行性疾病进程和治疗干预	健康C57BL/6J小鼠和肌萎缩侧索硬化、铜宗诱导脱髓鞘、多发性硬化疾病模型小鼠	数字病理	神经退行性疾病	MRI, T1加权成像	深度学习分割模型	医学影像	健康C57BL/6J小鼠和疾病模型小鼠	NA	NA	重现性	NA
4705	2025-11-22	Thyroid nodule and lymph node metastasis assessment from ultrasound images using deep learning 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1684104 PMID:41255824	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的超声图像诊断模型，用于术前区分良性甲状腺结节、非转移性恶性甲状腺结节和转移性恶性甲状腺结节	首次建立能够同时区分三种甲状腺结节类型（BTN、NMTN、MMTN）的AI诊断模型，并在多中心数据上验证其性能优于放射科医生	样本量相对较小（195例患者），且各类别样本数量不均衡（MMTN样本最多，NMTN样本最少）	开发AI辅助诊断工具以提高甲状腺结节超声诊断的准确性和一致性	甲状腺结节患者的超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	CNN	图像	195名患者（BTN=60，NMTN=15，MMTN=120），共3,537张超声图像	NA	NA	AUC, 准确率, ROC曲线, 混淆矩阵	NA
4706	2025-11-22	Prospects and challenges of deep learning in gynecologic malignancies 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1592078 PMID:41256318	综述	概述深度学习在妇科恶性肿瘤诊疗中的应用现状与挑战	系统探讨深度学习在妇科肿瘤影像分析中的多任务应用潜力及多组学数据整合方向	未涉及具体临床验证数据与实际部署障碍的量化分析	评估深度学习技术在妇科恶性肿瘤诊疗中的发展前景	妇科恶性肿瘤的影像与病理数据	数字病理学	妇科肿瘤	医学影像分析（X射线、CT、MRI、SPECT）	深度学习模型	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
4707	2025-11-22	Predicting alcohol use disorder risk in firefighters using a multimodal deep learning model: a cross-sectional study 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1643552 PMID:41256950	研究论文	开发并验证了一种融合结构磁共振成像和神经心理学评估的多模态深度学习框架，用于预测消防员的酒精使用障碍风险	首次将结构MRI与神经心理学评估相结合，通过多模态深度学习实现酒精使用障碍的客观风险分层，避免了传统自我报告方法的系统性漏报问题	横断面研究设计无法建立因果关系，样本主要为男性消防员可能限制结果的普适性	开发客观的酒精使用障碍风险预测模型，用于高风险职业人群的早期筛查	689名现役消防员	数字病理	酒精使用障碍	结构磁共振成像, 神经心理学评估	CNN, Transformer, 多层感知机	图像, 临床数据	689名现役消防员（平均年龄43.3±8.8岁，93%为男性）	PyTorch, TensorFlow	ResNet-50, Vision Transformer	准确率, AUC, ROC曲线	NA
4708	2025-11-22	Deep learning-based classification of colorectal cancer in histopathology images for category detection 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf077 PMID:41256969	研究论文	本研究开发基于深度学习的结直肠癌组织病理图像分类系统，用于自动识别不同癌症类别	提出两阶段预测框架，先进行异常检测再进行多类别分类，显著提升对代表性不足和形态复杂类别的分类鲁棒性	Swin Transformer模型计算需求较高，部分类别样本量可能不足	开发自动化的结直肠癌分类系统以辅助病理学家诊断	结直肠癌组织病理图像	数字病理	结直肠癌	苏木精-伊红染色组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	NA	NA	ResNet-34, ResNet-50, Swin Transformer V2	准确率, ROC AUC, F1-score	NA
4709	2025-11-22	The role of health monitoring technologies in optimising athletes' self-regulation 2025, Wiadomosci lekarskie (Warsaw, Poland : 1960) DOI:10.36740/WLek/209507 PMID:41075206	研究论文	开发结合可穿戴设备、云计算和深度学习的智能系统来监测运动员表现和健康	整合最新可穿戴设备与深度学习技术实现运动员健康状态的实时监测和预测	NA	分析当前运动员表现和健康监测方法，开发智能监测系统	运动员的健康监测和训练优化	机器学习	NA	可穿戴设备监测	深度学习	生理参数数据	NA	NA	NA	预测准确率	云计算
4710	2025-11-21	Enhanced CT image classification for kidney stones using pruned ConvNeXt and two-tier optimization 2025-Dec, Acta clinica Belgica IF:1.1Q2 DOI:10.1080/17843286.2025.2586626 PMID:41217965	研究论文	提出一种用于肾脏结石CT图像分类的两层优化深度学习模型	结合动态通道剪枝的改进ConvNeXt架构和河豚优化算法的特征选择方法	NA	提高肾脏结石在CT图像中的检测准确率和效率	肾脏CT图像	计算机视觉	肾脏结石	CT成像	CNN, LightGBM	医学图像	NA	NA	ConvNeXt	准确率	NA
4711	2025-11-21	A comparative deep learning methodology for plant insect image classification: Assessment of CNN architectures and augmentation techniques 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103680 PMID:41246037	研究论文	提出一种用于植物昆虫图像分类的深度学习方法，评估不同CNN架构和数据增强技术	在小型野外采集数据集上系统比较了四种CNN架构、六种单因素数据增强技术和三种优化器的组合效果	研究基于有限的小型数据集，未在大规模数据集上验证方法的普适性	开发适用于数据稀缺场景的鲁棒昆虫识别方法，为农业决策提供支持	植物昆虫图像	计算机视觉	NA	图像分类	CNN	图像	BAU-Insectv2数据集中的植物昆虫图像	NA	ResNet101V2, EfficientNet-B1, InceptionV3, InceptionResNetV1	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
4712	2025-11-21	Design of Carbon Nanotube Inhibitors for Main Proteinase of SARS-CoV-2: A Combined Deep Learning and Molecular Dynamics Simulation Study 2025-Nov-20, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c05780 PMID:41212638	研究论文	本研究结合深度学习和分子动力学模拟评估碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶的结合性能	首次系统评估深度学习在纳米结构-蛋白质对接中的性能，并揭示DL生成构象为局部能量最小值的亚稳态结构	深度学习模型未能完全处理结合口袋附近柔性环的结构变化	开发SARS-CoV-2主蛋白酶的碳纳米管抑制剂	碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶(Mpro)	机器学习	COVID-19	分子动力学模拟, 分子对接	深度学习模型	分子结构数据	NA	NA	DeepRMSD + Vina	结构一致性, 能量势垒分析	NA
4713	2025-11-21	Frequency-Aware B-Line and Pleural Line Analysis in Lung Ultrasound Videos 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3634433 PMID:41259172	研究论文	提出一种集成小波增强和时序注意力建模的肺超声视频分析框架，用于准确识别B线和胸膜线	引入离散小波变换的双组分频率特征增强方法和自适应注意力模块，有效抑制噪声并建模长程时序依赖	肺超声视频数据标注有限，模型在多诊断特征开发方面存在数据限制	开发自动分析肺超声视频中B线和胸膜线的深度学习框架	肺超声视频中的B线和胸膜线	计算机视觉	肺间质疾病	肺超声	深度学习	视频	2,149个超声视频（193,410帧），外加Covid-BLUES公共数据集	PyTorch	时序注意力模型	AUC, ACC	NA
4714	2025-11-21	Cardiac Arrhythmia Classification From Lead I ECG Recorded in a Free-Living Environment 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3634307 PMID:41259171	研究论文	提出基于深度学习的框架CARE-I，使用单导联心电图在自由生活环境中进行心律失常分类	开发了新的数据相似性评估指标以增强迁移学习和外部数据集验证，并测试了在真实噪声环境下的鲁棒性	仅使用单导联心电图数据，可能无法捕捉某些需要多导联的心律失常特征	开发能够在自由生活环境中准确检测心律失常的AI模型	心律失常患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图记录	深度学习	心电图信号	超过60,000份心电图来自PhysioNet Challenge 2021数据集	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
4715	2025-11-21	Explainable End-to-End Seizure Prediction via Stationary Wavelet Transform-Driven Dynamic Multiscale Fuzzy Clustering 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3633739 PMID:41259173	研究论文	提出一种基于平稳小波变换的动态多尺度模糊聚类框架，用于可解释的癫痫发作预测	结合平稳小波变换与几何注意力机制，开发黎曼流形模糊聚类算法，并采用对比学习和混合监督/自监督策略增强模型鲁棒性	未明确说明模型在跨数据集泛化能力及计算复杂度方面的具体限制	解决癫痫发作预测中存在的个体差异性和时空耦合复杂性难题，提升特征判别性和模型可解释性	癫痫患者的脑电图信号	生物医学信号处理	癫痫	平稳小波变换，脑电图分析	CNN，模糊聚类	脑电图信号	NA	PyTorch，TensorFlow	三层卷积网络，多尺度卷积核	FPR，预测性能指标	NA
4716	2025-11-21	Interpretable End to End Epileptic Seizure Detection via Linear and Nonlinear Filtering Networks 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3633726 PMID:41259168	研究论文	提出一种结合线性和非线性滤波网络的可解释癫痫发作检测对比学习框架	首次通过双分支解耦网络分离EEG信号的线性和非线性成分，并采用混合监督与自监督对比学习策略	未提及模型在不同癫痫亚型间的泛化能力及计算效率分析	开发可解释的端到端癫痫发作检测方法	头皮和颅内脑电图数据中的六种癫痫发作类型与非发作状态	医疗人工智能	癫痫	脑电图分析	CNN, 对比学习	脑电图信号	NA	PyTorch	三层卷积架构，双分支解耦网络，多尺度卷积模块	准确率	NA
4717	2025-11-21	Deep domain adaptation eliminates costly data required for task-agnostic wearable robotic control 2025-Nov-19, Science robotics IF:26.1Q1 DOI:10.1126/scirobotics.ads8652 PMID:41259448	研究论文	提出一种深度域适应框架，利用生物力学模型模拟传感器数据解决可穿戴机器人控制中的数据稀缺问题	通过构建中间域将易获取数据转换为数据受限域，无需昂贵设备特定标注数据	模型误差仍比使用完整设备特定数据集的最佳情况高11-44%	开发可实时部署的深度学习模型，用于任务无关的可穿戴机器人控制	髋膝关节力矩估计和可穿戴外骨骼控制	机器学习	NA	深度域适应	深度神经网络	生物力学传感器数据，模拟传感器数据	8名外骨骼使用者	NA	深度域适应网络	力矩估计误差(Nm/kg)，代谢成本降低百分比	NA
4718	2025-11-21	A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success 2025-Nov-17, Current biology : CB IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.cub.2025.09.066 PMID:41161314	研究论文	本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制	首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动，并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率	NA	探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础	入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊	生物医学	蚊媒传染病	双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析	深度学习	行为视频、图像数据	NA	NA	NA	交配成功率统计（86%-96%单次交配率）	NA
4719	2025-11-21	An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23813-2 PMID:41249242	研究论文	提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型	结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块，采用恒星振荡优化器进行超参数调优，并集成Grad-CAM实现检测区域可视化	NA	开发高效的脑肿瘤早期检测方法	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	BT Detection 2020数据集	Python	ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC	准确率	NA
4720	2025-11-21	CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23809-y PMID:41249227	研究论文	本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能	首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能，并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图	在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异，样本量相对有限	预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值	经病理证实的喉鳞状细胞癌患者	医学影像分析	喉癌	CT成像	深度学习, 影像组学	CT图像	418例来自两个中心的患者（训练队列247例，内部验证110例，外部验证61例）	NA	2D深度学习模型	AUC, 疾病无进展生存期	NA