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
4901	2025-11-18	Benchmarking and Explaining Deep Learning Cortical Lesion MRI Segmentation in Multiple Sclerosis 2025-Jul-16, ArXiv PMID:40969490	研究论文	提出一个用于多发性硬化症皮质病变MRI分割的深度学习基准测试框架	首次建立多中心皮质病变检测与分割基准，提出针对皮质病变检测优化的nnU-Net改进方案，并进行模型决策解释分析	数据来自四个机构，虽然多样化但仍可能存在泛化限制，病变模糊性和协议差异可能影响模型性能	开发标准化自动方法用于多发性硬化症皮质病变的MRI检测和分割	多发性硬化症患者的皮质病变	医学影像分析	多发性硬化症	MRI, MP2RAGE, MPRAGE序列	深度学习	MRI图像	656个MRI扫描，来自四个机构的临床试验和研究数据	nnU-Net	nnU-Net	F1-score	NA
4902	2025-11-18	Comparing machine learning, deep learning, and reinforcement learning performance in Culex pipiens predictive modeling 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333536 PMID:41231961	研究论文	比较机器学习、深度学习和强化学习方法在预测库蚊分布中的性能	首次将强化学习方法应用于物种分布预测，并证明其在特征较少时仍能保持有效性能	仅针对单一物种在美国的地理分布进行研究，未验证其他物种或地区的适用性	比较不同机器学习方法在预测库蚊历史分布中的性能差异	尖音库蚊（Culex pipiens）在美国的潜在地理分布	机器学习	西尼罗河病毒感染	物种分布建模	逻辑回归, 随机森林, 深度神经网络, Q-learning, DQN, REINFORCE, Actor-Critic	生物气候变量数据	NA	NA	深度神经网络, DQN	预测性能	NA
4903	2025-11-18	Obscured-ensemble models for genomic prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334239 PMID:41237109	研究论文	提出一种基于遮蔽标记的集成模型方法用于基因组预测	开发了不依赖基因组内容的遮蔽模型和集成学习方法，仅需20%的标记即可实现准确预测	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	研究基因组预测中的捷径学习问题并开发高效预测方法	作物品种的基因型和农艺性状	机器学习	NA	全基因组标记分析	深度学习,集成学习	基因组标记数据	NA	NA	遮蔽集成模型	准确性	NA
4904	2025-11-18	MRI-based 2.5D deep learning and radiomics effectively predicted microvascular invasion and Ki-67 expression in hepatocellular carcinoma 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336579 PMID:41237121	研究论文	开发并验证基于钆塞酸增强MRI肝胆期图像的2.5D深度学习和影像组学模型，结合临床特征术前预测肝细胞癌微血管侵犯和高Ki-67表达双阳性	首次将2.5D深度学习与影像组学结合，整合临床特征构建综合模型预测HCC的MVI和Ki-67双阳性状态	回顾性研究设计，样本量相对有限（235例患者），需外部验证确认泛化能力	术前预测肝细胞癌微血管侵犯和高Ki-67表达双阳性状态	235例经病理证实的肝细胞癌患者（129例双阳性，106例非双阳性）	数字病理	肝细胞癌	钆塞酸增强MRI，影像组学分析	深度学习，逻辑回归	医学影像（MRI），临床数据	235例HCC患者	NA	2.5D深度学习架构	AUROC, 敏感度, 特异度, 精确度, 准确率, F1分数	NA
4905	2025-11-18	Deepfake defense: Combining spatial and temporal cues with CNN-BiLSTM-transformer architecture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334980 PMID:41237199	研究论文	提出一种结合CNN、双向LSTM和Transformer编码器的混合深度学习架构用于深度伪造视频检测	首次将CNN、BiLSTM和Transformer编码器集成到统一框架中，实现空间特征与局部/全局时间特征的双路径建模	未提及模型在极端遮挡或复杂光照条件下的性能表现	开发能够有效检测深度伪造视频的鲁棒检测系统	深度伪造视频数据	计算机视觉	NA	NA	CNN, BiLSTM, Transformer	视频	FaceForensics++和DeepFake Detection Challenge数据集	TensorFlow	MobileNetV2, BiLSTM, Transformer	F1-score, AUC	NA
4906	2025-11-17	MetaPredictomics: A Comprehensive Approach to Predict Postsurgical Non-Small Cell Lung Cancer Recurrence Using Clinicopathologic, Radiomics, and Organomics Data 2025-Dec-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000006086 PMID:40902993	研究论文	提出MetaPredictomics框架，整合临床病理数据、PET/CT影像组学和多器官组学数据预测非小细胞肺癌术后复发	首次将肿瘤影像组学与假定健康器官的组学数据（器官组学）相结合，采用堆叠集成方法构建元模型	样本量相对有限（145例），使用公开数据集可能限制模型泛化能力	开发综合预测模型以提高非小细胞肺癌术后复发预测准确性	145例非小细胞肺癌患者的术前PET/CT影像和临床病理数据	数字病理	肺癌	PET/CT影像组学，基因突变检测，深度学习分割	深度学习分割模型，glmboost，堆叠集成模型	医学影像（CT，PET），临床病理数据，基因数据	145例NSCLC患者	PyRadiomics	NA	C-index	NA
4907	2025-11-17	Multi stage sentiment analysis for product reviews on Twitter using optimized machine learning algorithm 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23451-8 PMID:41233366	研究论文	提出一种优化的多阶段情感分析框架，用于分析Twitter上产品评论的情感倾向	优化并比较传统机器学习与深度学习方法在情感分析中的性能，确定最有效的情感分类方法	仅基于5200条英文推文进行分析，数据规模有限且语言单一	探索机器学习算法在社交媒体产品评论情感分析中的可行性	Twitter上关于产品的用户评论	自然语言处理	NA	情感分析	SVM, Naive Bayes, Random Forest, LSTM	文本	5200条英文推文（包含正面、负面和中性评论）	NA	LSTM	NA	NA
4908	2025-11-17	Design of multi-mode intelligent system architecture for surface defect detection of steel based on cloud technology 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01005-2 PMID:41233375	研究论文	提出基于云技术的钢材表面缺陷检测多模态智能系统架构	创新集成边缘计算、云计算和移动计算技术，构建改进YOLOv5系列轻量模型，并设计多维智能结果分发生态系统	NA	实现钢材表面缺陷的自动化检测与实时监控	钢材表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	图像	大规模自建钢材缺陷数据集	NA	YOLOv5-efficient net, YOLOv5-mobile net	检测准确率, 召回率, 处理速度	云原生架构, 边缘计算, 移动计算
4909	2025-11-17	Combining K-fold cross validation with bayesian hyperparameter optimization for accuracy enhancement of land cover and land use classification 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23336-w PMID:41233377	研究论文	提出结合K折交叉验证与贝叶斯超参数优化的方法，用于提升遥感影像土地覆盖与土地利用分类的精度	首次将贝叶斯超参数优化与K折交叉验证相结合，增强超参数搜索空间的探索能力	仅针对ResNet18模型和EuroSat数据集进行验证，未在其他模型和数据集上测试	提高遥感影像土地覆盖与土地利用分类的准确率	遥感影像土地覆盖与土地利用分类	计算机视觉	NA	遥感影像分析	CNN	图像	EuroSat数据集	NA	ResNet18	整体准确率	NA
4910	2025-11-17	Multi-stage knowledge distillation with layer fusion-based deep learning approach for skin cancer classification 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23403-2 PMID:41233380	研究论文	提出一种基于多阶段知识蒸馏和层融合策略的深度学习方法用于皮肤癌分类	结合多阶段知识蒸馏与层融合策略，利用中间特征和损失平衡系数，并集成ViT和ConvNeXT的教师模型	NA	开发高效的皮肤病变细胞分类方法	皮肤病变细胞图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, EfficientNet, ViT, ConvNeXT	图像	HAM10000数据集	NA	ViT, ConvNeXT, CNN, EfficientNet	准确率, F1分数, AUC	NA
4911	2025-11-17	DB-SegNet: optimized framework for glaucoma detection and optic structure segmentation from retinal fundus images 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23425-w PMID:41233423	研究论文	提出DB-SegNet框架用于视网膜眼底图像中青光眼检测和视盘视杯结构分割	结合扩张空洞上下文模块、双向特征校准单元、苦鱼优化算法和多尺度注意力变换器，提升多尺度特征提取和边界细节优化	未明确说明模型在不同设备采集图像上的泛化能力及临床部署可行性	开发高精度青光眼自动诊断和视盘视杯分割系统	视网膜眼底图像中的视盘和视杯结构	计算机视觉	青光眼	视网膜眼底成像	CNN, Transformer	图像	三个公开数据集（Drishti-GS1, RIM-ONE, ORIGA-Light）	NA	SegNet, DACM, BFCU, MSAT	Dice系数, 准确率	NA
4912	2025-11-17	Robot motion skill learning method based on focused reward transformer 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95881-3 PMID:41233501	研究论文	提出一种基于聚焦奖励变换器的机器人运动技能学习方法，通过动态平衡长期预测与即时环境线索来优化机器人运动控制	将引导注意力机制与奖励处理重点相结合，解决了传统决策变换器忽视即时动作价值的问题	仅在MuJoCo仿真平台上进行验证，未涉及真实机器人环境测试	改进机器人运动控制的学习和决策过程	机器人运动控制任务	机器学习	NA	深度强化学习	Transformer	运动控制序列数据	三个MuJoCo任务（Hopper, Walker2d, Halfcheetah）的仿真数据	NA	Focused Reward Transformer（FRT）	控制任务性能指标	MuJoCo仿真平台
4913	2025-11-15	From retina to brain: how deep learning closes the gap in silent stroke screening 2025-Nov-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02021-2 PMID:41233502	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4914	2025-11-17	A physics-informed deep learning approach for 3D acoustic impedance estimation from seismic data: application to an offshore field in the Southwest Iran 2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23611-w PMID:41233516	研究论文	提出一种结合物理建模与深度学习的混合地震反演框架，用于在数据有限的地质复杂环境中估算三维声阻抗	将物理信息伪井生成与深度前馈神经网络相结合，显著减少对低频背景模型和密集井校准的依赖	仅使用3口真实井数据，未来需要纳入不确定性量化和体积卷积网络以提高空间分辨率和模型可靠性	开发可靠的海上储层表征方法	伊朗西南部海上油田的地震数据和声阻抗	地球物理勘探	NA	地震反演、岩石物理建模、变差函数统计	深度前馈神经网络(DFNN)	地震属性数据、声阻抗测井数据	3口真实井和36口合成伪井	NA	深度前馈神经网络	互相关系数, 归一化相对误差	NA
4915	2025-11-17	Detection of Polyphonic Alarm Sounds From Medical Devices Using Frequency-Enhanced Deep Learning: Simulation Study 2025-Nov-12, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/35987 PMID:41223383	研究论文	本研究开发了一种基于频率增强深度学习的多音报警声音分类方法，用于在嘈杂环境中识别医疗设备报警声	提出结合卷积神经网络和循环神经网络的混合模型，在0dB信噪比条件下实现高精度多音报警声音检测	在临床环境中的性能仍有提升空间，需要进一步验证实际应用效果	设计在嘈杂环境中使用单声道麦克风分类多种医疗设备报警声音的方法	7种医疗设备报警声音和医院病房噪声	音频信号处理	NA	梅尔滤波器组特征提取	CNN, RNN, BiGRU	音频信号	7种报警声音与医院病房噪声的混合数据集	NA	卷积循环神经网络, CNN+双向门控循环单元	F1分数, 精确率, 召回率	NA
4916	2025-11-17	Topological deep learning for enhancing peptide-protein complex prediction 2025-Nov-12, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01727-4 PMID:41225185	研究论文	提出TopoDockQ拓扑深度学习模型，通过持久组合拉普拉斯特征预测肽-蛋白质复合物质量评分，显著降低假阳性率	首次将拓扑数据分析和持久组合拉普拉斯特征应用于肽-蛋白质复合物质量评估，相比AlphaFold2内置评分可降低至少42%假阳性	研究基于序列相似度≤70%的数据集，在更高相似度情况下的性能未验证	提高肽-蛋白质复合物预测的精度，降低模型选择中的假阳性率	肽-蛋白质相互作用复合物	计算生物学, 生物信息学	NA	拓扑数据分析, 持久组合拉普拉斯	深度学习	蛋白质结构数据, 肽序列数据	五个评估数据集（肽-蛋白质序列相似度≤70%）	NA	TopoDockQ	假阳性率, 精确率, 召回率, F1分数, DockQ评分	NA
4917	2025-11-17	Temporal Analysis of Embryonic Epidermal Morphogenesis in Caenorhabditis elegans 2025-Nov-06, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms262110802 PMID:41226839	研究论文	开发基于深度学习的图像分析流程，动态追踪秀丽隐杆线虫胚胎表皮形态发生的时间线	提出不依赖明显表型异常或荧光标记即可检测阶段特异性发育时序的新方法	NA	研究胚胎表皮形态发生的发育时序动态	秀丽隐杆线虫胚胎	计算机视觉	NA	微分干涉相差延时显微镜	CNN	图像	RNAi处理胚胎和突变胚胎	NA	ResU-Net, ResNet	NA	NA
4918	2025-11-17	Deep Learning Image-Based Fusion Approach for Identifying Multiple Apparent Diseases in Concrete Structure 2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216796 PMID:41229020	研究论文	提出一种基于深度学习的图像融合方法，用于识别混凝土结构中的多种表观病害	将YOLO目标检测与UNet语义分割模型融合，实现快速筛选和像素级病害量化	仅针对四种特定病害类型，数据集规模相对有限（1488张图像）	开发高效准确的混凝土结构表观病害自动识别与量化方法	混凝土结构中的裂缝、剥落、渗水和接缝变形四种表观病害	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	YOLO, UNet	图像	1488张现场检测图像	NA	YOLO, UNet	平均精度均值, Dice系数, 相对误差	NA
4919	2025-11-17	FedPSFV: Personalized Federated Learning via Prototype Sharing for Finger Vein Recognition 2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216790 PMID:41229017	研究论文	提出一种基于原型共享的个性化联邦学习算法FedPSFV，用于解决指静脉识别中的数据异质性问题	通过客户端间共享原型增加各类别间距离，并改进基于间隔的损失函数以增强模型特征区分能力	未明确说明计算资源需求和算法在更大规模数据集上的扩展性	解决指静脉识别中隐私保护和数据异质性导致的模型性能限制问题	指静脉识别模型	计算机视觉	NA	深度学习	NA	指静脉图像	六个公共数据集（SDUMLA, MMCBNU, USM, UTFVP, VERA, NUPT）	联邦学习	NA	TAR@FAR=0.01, EER	NA
4920	2025-11-17	LiDAR-Based Long-Term Mapping in Snow-Covered Environments 2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216805 PMID:41229028	研究论文	提出一种专门针对积雪环境的LiDAR建图策略，通过深度学习检测并移除积雪数据，提升长期自动驾驶的定位精度和地图质量	首次针对积雪环境设计专用建图方法，结合深度学习实现积雪检测与地面信息恢复	仅在真实积雪环境中验证，未涉及其他恶劣天气条件	解决积雪环境下长期自动驾驶的地图构建与定位问题	积雪覆盖的自动驾驶环境	计算机视觉	NA	LiDAR扫描	深度学习	点云数据	真实积雪环境采集数据	NA	NA	IoU, RMSE, Chamfer Distance	NA