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
5341	2025-11-12	Imaging through dynamic scattering media with an adapter-enhanced diffusion model 2025-Oct-20, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.576825 PMID:41215254	研究论文	提出一种结合扩散模型和测试时适配器的方法，用于在动态散射介质中重建隐藏物体	将扩散模型的强大去噪能力与测试时适配器相结合，实现有限训练数据下的跨域鲁棒对齐	仅在单一室内散射条件下的100对图像上训练，可能对更广泛散射条件的适应性有待验证	解决复杂散射介质后方物体重建的光学成像挑战	隐藏在各种散射介质后的物体	计算机视觉	NA	光学成像	扩散模型	图像	100对配对图像	NA	扩散模型, U-Net, SwinUNet	图像质量	NA
5342	2025-11-12	Deep learning-optimized bilayer metasurface based on robust magnetic dipole coupling for MRI enhancement at 70mT 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.570420 PMID:41215099	研究论文	提出一种基于深度学习的双层超表面结构，通过磁偶极耦合增强70mT场强下的MRI成像性能	首次将双层超表面结构与深度学习优化相结合，通过能带简并和层间磁偶极耦合实现稳健的磁场增强	研究主要针对70mT场强，在其他场强下的性能表现需要进一步验证	开发一种能够在极低场强下有效增强MRI成像性能的超表面结构	双层开口环谐振器超表面结构及其在MRI中的应用	计算电磁学，医学影像增强	神经疾病（通过头部MRI成像）	磁共振成像，电磁场模拟，深度学习优化	深度学习神经网络	电磁场模拟数据，结构参数数据	NA	NA	NA	磁场增强倍数，共振频率稳定性	NA
5343	2025-11-12	Stereo matching based on the IC-Stereo network in low-light environments 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.565995 PMID:41215114	研究论文	提出一种基于IC-Stereo网络的立体匹配方法，用于解决低光照环境下的图像细节丢失和几何信息缺失问题	集成上下文与几何信息融合模块和低光照图像增强模块，通过深度学习方法提升低光照条件下的立体匹配性能	NA	提升低光照环境下的立体匹配精度	低光照环境下的立体图像	计算机视觉	NA	图像处理技术	深度学习网络	立体图像	基于KITTI数据集生成的合成低光照数据集和真实低光照双目相机采集的数据集	NA	IC-Stereo	精度	NA
5344	2025-11-12	Under-sampling high quality parallel single-pixel imaging based on vision-transformer 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.572049 PMID:41215119	研究论文	提出基于视觉Transformer的并行单像素成像框架，在极低采样率下实现高质量图像重建	将Hadamard矩阵重构为4×4阵列光场实现多通道物理层信息压缩，并首次将Vision-Transformer引入单像素成像重建	未明确说明在极端噪声环境下的鲁棒性	解决单像素成像在低采样率下的高质量成像难题	单像素成像系统采集的混叠检测信号	计算机视觉	NA	单像素成像，阵列空间光场调制	Vision-Transformer	图像，光学检测信号	NA	NA	Vision-Transformer，多头自注意力机制	数据处理速度，成像质量	NA
5345	2025-11-12	Dual-constraint reconstruction network with semantic-discriminative consistency for radon single pixel imaging 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.572566 PMID:41215122	研究论文	提出一种基于深度学习的Radon单像素成像重建方法，通过双约束机制在低采样率下实现高质量图像重建	设计了包含语义潜在向量调制模块的双分支生成对抗网络，引入潜在空间语义一致性和图像判别信息保留的双约束机制	仅使用典型运动目标（鸟类）的模拟数据集进行验证，未涉及更复杂的实际场景	解决低采样率下Radon单像素成像质量退化问题	Radon单像素成像中的运动目标重建	计算机视觉	NA	Radon单像素成像	GAN	图像	包含典型运动目标（鸟类）的模拟数据集	NA	双分支生成对抗网络	图像重建质量	NA
5346	2025-11-12	Birefringence microscopy enables rapid, label-free quantification of myelin debris following induced cortical injury 2025-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045006 PMID:41181030	研究论文	本研究开发了一种基于双折射显微镜和深度学习的高通量、无标记成像方法，用于定量评估皮质损伤后髓鞘病理变化	首次将双折射显微镜与深度学习目标检测网络结合，实现大规模髓鞘结构损伤的快速定量分析	研究仅限于食蟹猴模型和胼胝体区域，需要进一步验证在其他疾病模型和脑区的适用性	建立双折射显微镜作为高通量无标记成像技术，用于大规模定量评估死后脑组织中的髓鞘病理	食蟹猴皮质损伤模型中的胼胝体髓鞘组织	数字病理	神经退行性疾病	双折射显微镜，荧光髓鞘染色，免疫组织化学	深度学习目标检测网络	显微镜图像	食蟹猴皮质损伤模型，包含6周和12周恢复期及年龄匹配对照组	NA	目标检测网络	统计学显著性(P值)	NA
5347	2025-11-12	NeuHolo: non-interferometric quantitative single-shot holographic imaging for 3D metrology using neural fields 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.567074 PMID:41215303	研究论文	提出一种基于神经场网络和随机相位调制的非干涉定量单次全息成像框架NeuHolo	首次将神经场网络与随机相位调制结合，无需物体支撑即可通过无监督深度学习从单次测量中定量估计振幅和相位	未明确说明计算资源需求和算法处理时间	开发无需干涉的非干涉定量全息成像技术	光场的复振幅重建	计算机视觉	NA	全息成像，随机相位调制	神经网络	强度测量数据	NA	深度学习框架	神经场网络	精度，视场大小	NA
5348	2025-11-12	Supercell-based metasurfaces for arbitrary polarization beam splitting: physics-informed U-Net design with high extinction ratio 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.561950 PMID:41215359	研究论文	提出一种基于物理信息驱动深度学习的方法，用于设计任意偏振分束的超表面结构	将物理信息嵌入改进的U-Net架构，通过分解目标远场图案到正交圆偏振分量来高效恢复相位分布	NA	开发高效偏振控制器件设计方法	硅纳米柱超表面结构	计算光子学	NA	FDTD模拟	U-Net	相位分布数据，远场图案	NA	NA	改进的U-Net	MSE, 偏振消光比, 传输效率	NA
5349	2025-11-12	Dual deep learning network enables data-efficient two-color single-molecule localization microscopy with colorimetry camera 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.574460 PMID:41215365	研究论文	开发了一种结合双深度学习网络的CC-DeepSTORM框架，用于提升双色单分子定位显微镜的数据效率	提出CC-DeepLoc定位网络和CC-DeepSeparator颜色分离网络的双深度学习框架，显著提升定位精度并大幅降低数据拒绝率	研究主要基于模拟和单色实验数据验证，双色实验的全面性能评估有待进一步扩展	解决多色单分子定位显微镜技术复杂性和数据效率低下的问题	单分子定位显微镜图像数据	计算显微镜	NA	单分子定位显微镜(SMLM)	深度学习网络	显微镜图像	NA	深度学习框架	CC-DeepLoc, CC-DeepSeparator	Jaccard指数, 定位精度, 串扰率, 数据拒绝率	NA
5350	2025-11-12	Research on an atmospheric turbulent channel equalization algorithm using the spatiotemporal feature fusion method 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.573173 PMID:41215432	研究论文	提出一种基于时空特征融合的深度学习信道均衡算法，用于消除大气湍流信道对无线光通信系统的影响	首次将时空特征融合方法应用于大气湍流信道均衡，突破了传统信道均衡的性能瓶颈	NA	解决大气湍流引起的信号衰落问题，提高无线光通信系统的传输可靠性	大气湍流信道模型和传输信号	机器学习	NA	深度学习	CNN	光强度测量数据	NA	NA	时空特征融合网络	误码率	NA
5351	2025-11-12	Risk stratification of chest pain in the emergency department using artificial intelligence applied to electrocardiograms 2025-Sep-01, Open heart IF:2.8Q2 DOI:10.1136/openhrt-2025-003343 PMID:40889954	研究论文	开发了一种基于人工智能的心电图风险分层模型（CP-AI），用于急诊胸痛患者的7天主要心血管事件预测	首次将深度学习模型应用于心电图数据，结合临床特征构建全自动风险分层系统，显著优于传统生物标志物模型	回顾性研究设计，需要在更多样化人群中验证模型泛化能力	改善急诊胸痛患者的风险分层，减少主观评估带来的不一致性	急诊胸痛患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，心电图分析	神经网络分类器	心电图，临床数据	训练集15,048名患者，外部验证集14,476名患者	NA	患者对比学习表示模型	AUROC, AUPRC	NA
5352	2025-11-12	Evaluating pedestrian crossing safety: Implementing and evaluating a convolutional neural network model trained on paired aerial and subjective perspective images 2025-Feb-28, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42428 PMID:40028551	研究论文	本研究通过实现和评估基于配对航拍图像和主观视角图像训练的卷积神经网络模型，自动化评估行人过街设施安全性	首次结合航拍图像和街景图像，采用ConvNextV2等先进CNN模型进行行人过街设施安全评估，并利用Mask R-CNN解决传统数据标注难题	面临数据不平衡问题，以及能见度和停车距离等复杂变量的分析挑战，需要持续的数据集扩充和方法论改进	通过深度学习神经网络自动化评估行人过街设施和环岛的安全性，改善行人安全	法国各种城市和乡村环境中的行人过街设施，重点关注九个已识别的风险因素	计算机视觉	NA	航拍图像和街景图像分析	CNN	图像	覆盖法国各种城市和农村环境的行人过街设施	NA	ConvNextV2, ResNet50, ResNext50, Mask R-CNN	NA	NA
5353	2025-11-12	Data Harmonization with StyleTransfer-GANs: Enhancing Non-Invasive IDH Classification in Brain Tumors 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3049148 PMID:41200077	研究论文	开发基于风格迁移生成对抗网络的医学影像数据协调方法，提升脑胶质瘤IDH突变分类的准确性和泛化能力	首次将StyleTransfer-GAN应用于多中心MRI数据的协调，在保持关键影像特征的同时消除机构间成像协议差异	风格迁移参考选择对分类性能敏感，未详细说明具体数据集规模和多样性	解决多中心医学影像数据异质性问题，提高深度学习模型在脑肿瘤IDH分类中的泛化能力	脑胶质瘤患者的多中心MRI影像数据	医学影像分析	脑胶质瘤	MRI，深度学习	GAN，深度神经网络	医学影像	NA	NA	StyleTransfer-GAN	准确率，灵敏度，特异性	NA
5354	2025-11-12	AllerTrans: a deep learning method for predicting the allergenicity of protein sequences 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf040 PMID:40656558	研究论文	开发了一种基于深度学习的蛋白质序列过敏性预测方法AllerTrans	结合两种蛋白质语言模型提取不同特征向量，并通过集成建模技术提升预测性能	NA	预测蛋白质序列的过敏性	蛋白质序列	生物信息学	过敏性疾病	蛋白质语言模型	DNN	蛋白质序列	NA	NA	深度神经网络	灵敏度,特异性,准确率,AUC	NA
5355	2025-11-11	Enhancing Dental Caries Classification with Adversarial Training on Bitewing Radiographs 2025-Nov-10, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01737-7 PMID:41212346	研究论文	本研究通过将投影梯度下降对抗训练应用于ResNet模型，提升咬翼片X光影像中龋齿分类的准确性和鲁棒性	首次将投影梯度下降对抗训练技术应用于龋齿分类任务，通过引入轻微扰动增强数据集，显著提升模型性能	仅使用单一类型影像数据（咬翼片X光），未考虑其他影像模态；模型性能仍有提升空间	提高基于深度学习的龋齿分类模型的准确性和鲁棒性	咬翼片X光影像中的龋齿病变	计算机视觉	龋齿	X光影像分析	CNN	医学影像	NA	NA	ResNet-50	准确率, 敏感度, 特异性	NA
5356	2025-11-11	OralSegNet: An Approach to Early Detection of Oral Disease Using Transfer Learning 2025-Nov-09, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.70135 PMID:41207876	研究论文	提出基于深度学习的口腔疾病早期检测分割系统OralSegNet，使用YOLOv11架构变体从口腔内摄影图像中自动检测和定位口腔疾病	首次将YOLOv11架构的三个变体应用于口腔疾病分割任务，采用渐进式数据集增强策略解决类别不平衡问题，并开发了完全客户端响应的Web应用	数据集规模相对较小（582张初始图像），模型性能仍有提升空间（mAP@50约0.5），使用免费计算资源可能限制模型复杂度	开发自动化口腔疾病检测和定位系统，实现口腔疾病的早期发现	口腔内摄影图像中的口腔疾病病变区域	计算机视觉	口腔疾病	深度学习分割	YOLO	图像	初始582张像素级标注图像，通过数据增强扩展到v2和v3版本	PyTorch, ONNX Runtime Web	YOLOv11n-seg, YOLOv11s-seg, YOLOv11m-seg	box mAP@50, mask mAP@50	Google Colab免费版（Intel Xeon CPU, 13GB RAM, T4 GPU 15GB, 120GB存储）
5357	2025-11-11	Rapid consistent reef surveys with DeepReefMap 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20795-z PMID:41203649	研究论文	介绍使用DeepReefMap进行快速珊瑚礁调查的创新方法，通过神经网络实现3D语义映射	首次在红海进行大规模跨国珊瑚礁调查，开发了基于深度学习的实用3D水下测绘和语义分割系统	NA	开发高效、标准化、可扩展且经济的珊瑚礁监测策略	红海珊瑚礁生态系统	计算机视觉	NA	水下摄像技术	神经网络	视频	365个视频样带，来自45个地点，184小时视频素材，200,000个标注多边形	NA	NA	鲁棒性评估	NA
5358	2025-11-11	A hybrid approach leveraging meta-heuristic and ensemble learning for time-sensitive prediction of pollutant concentrations 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23940-w PMID:41203671	研究论文	提出一种结合元启发式算法和集成学习的混合深度学习模型，用于污染物浓度的时间敏感预测	首次将爬行动物搜索算法(RSA)与CNN、LSTM和XGBoost集成，通过特征优化和重要性评分提升预测性能	研究仅针对印度城市环境，未验证在其他地理区域的适用性	开发高精度的污染物浓度预测模型，支持空气质量长期预报	大气污染物包括PM2.5、CO、SO2和NO2	机器学习	NA	时间序列分析	CNN, LSTM, XGBoost, RSA	时间序列数据	NA	NA	CNN, LSTM, Transformer, BiLSTM, BiRNN, ANN, BiGRU	准确率, 鲁棒性, 误差指标, R²分数	NA
5359	2025-11-11	Deep learning models simultaneously trained on multiple datasets improve base-editing activity prediction 2025-Nov-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65200-5 PMID:41203686	研究论文	通过同时训练多个数据集的深度学习模型提高碱基编辑活性预测准确性	首次开发能够同时训练多个不同数据集的深度学习模型，并支持数据集感知预测	NA	提高CRISPR碱基编辑系统中gRNA设计的准确性	碱基编辑gRNA效率预测	机器学习	NA	CRISPR碱基编辑技术	深度神经网络	gRNA序列数据	约20,000个gRNAs（包含A•T to G•C和C•G to T•A转换）	NA	深度神经网络	NA	NA
5360	2025-11-11	Task optimized vision transformer for diabetic retinopathy detection and classification in resource constrained early diagnosis settings 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25399-1 PMID:41203681	研究论文	提出一种任务优化的视觉Transformer模型，用于资源受限环境下的糖尿病视网膜病变检测和分类	设计了专门针对糖尿病视网膜病变的任务优化视觉Transformer模型，集成了分层学习率调度、注意力头调优和嵌入维度优化策略，并通过结构化剪枝和8位量化实现模型压缩	研究主要针对资源受限环境，可能在更复杂临床场景下的泛化能力需要进一步验证	开发适用于资源受限早期诊断环境的糖尿病视网膜病变自动检测和分类系统	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	Vision Transformer	图像	三个大规模公共数据集	NA	Task-Optimized Vision Transformer (TOViT)	准确率, F1分数	树莓派4硬件, 支持实时部署