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
9241	2025-10-06	Liver MRI proton density fat fraction inference from contrast enhanced CT images using deep learning: A proof-of-concept study 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328867 PMID:40779568	研究论文	本研究探索使用深度学习从对比增强CT图像推断肝脏MRI质子密度脂肪分数的可行性	首次使用3D U-Net架构从对比增强CT图像直接推断MRI-PDFF值，为脂肪肝定量评估提供更便捷的替代方案	模型在精确推断MRI-PDFF值方面能力有限，样本量较小（94例患者），为回顾性研究	开发从对比增强CT图像推断肝脏脂肪分数的深度学习方法	活体肝移植候选者的肝脏影像数据	医学影像分析	代谢相关脂肪性肝病	对比增强CT, MRI质子密度脂肪分数	深度学习神经网络	3D医学影像	94例患者，PDFF范围0.2-22.3%	NA	3D U-Net	平均绝对误差, 均方根误差, 平均误差, Kappa统计量, Bland-Altman图	NA
9242	2025-10-06	Assessing the adversarial robustness of multimodal medical AI systems: insights into vulnerabilities and modality interactions 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1606238 PMID:40776910	研究论文	评估多模态医疗AI系统在对抗攻击下的鲁棒性表现	首次系统研究多模态模型在对抗攻击场景下的行为特征，揭示多模态整合对系统鲁棒性的增强作用	仅涉及图像和文本两种模态，未涵盖其他医疗数据类型	研究多模态医疗AI系统的对抗鲁棒性	多模态深度学习模型	机器学习	NA	对抗攻击	深度学习模型	图像,文本	NA	NA	多模态模型	鲁棒性评估	NA
9243	2025-10-06	The application of artificial intelligence in forensic pathology: a systematic literature review 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1583743 PMID:40776925	系统综述	系统评估人工智能在法医病理学领域的最新应用进展和未来发展方向	首次系统性地总结人工智能在法医病理学多个子领域的应用成效，包括死后分析、伤口分类、硅藻测试和微生物组分析等	样本量较小，不同应用场景性能表现不一致，人工智能决策在法律环境中的可解释性有待提高	评估人工智能在法医病理学领域的技术创新和应用前景	法医病理学相关研究文献	医疗人工智能	法医病理	深度学习	深度学习模型	医学文献数据	18篇符合纳入标准的研究文献	NA	NA	准确率,精确率,召回率	NA
9244	2025-10-06	Data-driven non-intrusive reduced order modelling of selective laser melting additive manufacturing process using proper orthogonal decomposition and convolutional autoencoder 2025, Advanced modeling and simulation in engineering sciences IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s40323-025-00305-6 PMID:40777044	研究论文	提出并比较了两种用于增材制造过程的数据驱动非侵入式降阶模型	结合降阶建模技术与机器学习算法，开发了POD-ANN和CAE-MLP两种新型模型框架	模型验证仅限于特定增材制造构建部件的热力学分析	开发高精度高效率的增材制造过程预测模型	选择性激光熔化增材制造过程	机器学习	NA	数值模拟，热力学分析	人工神经网络，多层感知机，卷积自编码器	高保真快照矩阵，实验数据	NA	NA	POD-ANN, CAE-MLP	预测精度，统计矩相关性	NA
9245	2025-10-06	Deriving equivalent symbol-based decision models from feedforward neural networks 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1618149 PMID:40777518	研究论文	提出从前馈神经网络中推导等效符号决策模型的方法	通过利用FNN中的分布式表示来识别符号组件，将神经网络激活映射到决策树结构	仅在前馈神经网络上进行验证，原型系统基于特定技术环境开发	探索连接主义与符号主义人工智能方法的交叉，提高AI系统透明度和可信度	前馈神经网络(FNNs)及其等效符号模型	机器学习	NA	神经网络解释性技术	前馈神经网络, 决策树	NA	NA	Keras, TensorFlow, Java JDK/JavaFX	前馈神经网络	NA	Java开发环境
9246	2025-10-06	Automatic segmentation of chest X-ray images via deep-improved various U-Net techniques 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251366855 PMID:40777837	研究论文	本研究评估了多种U-Net变体在胸部X射线图像分割中的性能，并确定了在准确性和计算效率方面最优的模型	系统比较了8种不同深度和滤波器宽度的U-Net变体，发现中等复杂度的U-Net9在准确性和计算效率方面达到最佳平衡	仅使用单一公开数据集进行评估，未测试其他医学影像模态	评估各种基于U-Net的深度学习架构在胸部X射线分割中的性能，并确定最有效的模型	胸部X射线图像及其对应的分割掩码	计算机视觉	COVID-19, 病毒性肺炎	深度学习图像分割	CNN	医学图像	公开的胸部X射线数据集，包含正常、COVID-19和病毒性肺炎三类	NA	U-Net7, U-Net9, U-Net11, U-Net13, U-Net16, U-Net32, U-Net64, U-Net128	IoU, Dice Coefficient	NA
9247	2025-10-06	Automated detection of diabetic retinopathy lesions in ultra-widefield fundus images using an attention-augmented YOLOv8 framework 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1608580 PMID:40778265	研究论文	本研究提出两种注意力增强的YOLOv8模型，用于在超广角眼底图像中自动检测糖尿病视网膜病变病灶	在YOLOv8骨干网络中整合了卷积指数移动平均和卷积简单注意力模块两种注意力机制	NA	提高糖尿病视网膜病变病灶的自动检测精度	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	超广角眼底成像	YOLOv8	图像	3,388张超广角眼底图像（分辨率2,600×2048像素）	NA	YOLOv8, YOLOv8+convEMA, YOLOv8+convSimAM	精确率, 平均精确率, 召回率	NA
9248	2025-10-06	A novel deep learning model based on multimodal contrast-enhanced ultrasound dynamic video for predicting occult lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1634875 PMID:40778281	研究论文	基于多模态超声动态视频构建深度学习模型预测甲状腺乳头状癌隐匿性淋巴结转移	首次结合二维超声和超声造影动态视频构建多模态深度学习模型，用于术前预测甲状腺乳头状癌的隐匿性淋巴结转移	回顾性研究设计，样本量相对有限（396例），需要外部验证	术前预测甲状腺乳头状癌患者的隐匿性淋巴结转移	甲状腺乳头状癌患者	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像，超声造影	深度学习模型	超声图像，超声造影动态视频	396例临床淋巴结阴性甲状腺乳头状癌病例	NA	五种代表性深度学习架构	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率	NA
9249	2025-10-06	AI-based toxicity prediction models using ToxCast data: Current status and future directions for explainable models 2025-Nov, Toxicology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.tox.2025.154230 PMID:40645553	综述	本文综述了基于ToxCast数据的AI毒性预测模型发展现状，并探讨了可解释模型未来发展方向	系统分析了93篇同行评审论文，首次全面概述ToxCast数据驱动的AI模型在毒性预测领域的应用现状和发展趋势	主要依赖ToxCast数据库，可能无法覆盖所有毒性机制；数据稀疏性仍是主要挑战	评估基于ToxCast数据的AI毒性预测模型现状，推动下一代风险评估发展	环境化学物质的毒性预测	机器学习	NA	毒性测试	监督学习,半监督学习,无监督学习,深度学习	分子指纹,分子描述符,图数据,图像,文本	基于ToxCast数据库的大规模毒性数据	NA	NA	NA	NA
9250	2025-10-06	A novel multimodal adaptive delineation model for primary tumors and lymph node metastases in multi-center nasopharyngeal carcinoma radiotherapy 2025-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108965 PMID:40682906	研究论文	提出一种新型多模态自适应分割模型，用于鼻咽癌放疗中原发肿瘤和淋巴结转移灶的自动勾画	采用条件去噪扩散模型（DDPM）结合跨模态和模态内注意力机制，动态校准多模态特征融合权重	样本量相对有限（529例回顾性病例和4例前瞻性病例），淋巴结转移灶分割精度低于原发肿瘤	提高鼻咽癌放疗中肿瘤靶区（GTV）自动勾画的准确性和稳定性	鼻咽癌患者的多中心CT和MRI影像数据	医学影像分析	鼻咽癌	CT, MRI	条件去噪扩散模型（DDPM）	医学影像（CT和MRI）	529例回顾性病例和4例前瞻性病例	NA	条件去噪扩散模型（DDPM）	Dice相似系数（DSC）, 95% Hausdorff距离（HD95）, 平均表面距离（MSD）	NA
9251	2025-10-06	CNN based precise nonlinear tracking control for a nano unmanned helicopter: Theory and implementation 2025-Sep, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.05.020 PMID:40393892	研究论文	提出一种基于深度卷积神经网络的纳米无人直升机非线性跟踪控制方法	将深度CNN与几何积分控制相结合，有效处理纳米直升机的复杂动力学和外部干扰	NA	实现纳米无人直升机的精确轨迹跟踪控制	重量小于70克、机身长度小于0.25米的纳米无人直升机	机器学习和控制系统	NA	深度卷积神经网络系统辨识	CNN	飞行实验数据	NA	NA	深度卷积神经网络	轨迹跟踪精度、鲁棒性	NA
9252	2025-10-06	A deep learning model for preoperative risk stratification of pancreatic ductal adenocarcinoma based on genomic predictors of liver metastasis 2025-Aug-26, European journal of cancer (Oxford, England : 1990) DOI:10.1016/j.ejca.2025.115608 PMID:40628176	研究论文	开发并验证基于基因组特征的深度学习模型PanScore，用于胰腺导管腺癌术前肝转移风险分层	首次基于基因组特征开发深度学习模型进行PDAC术前肝转移风险分层，识别出8个关键基因组预测因子	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	改善胰腺导管腺癌术前风险分层，识别肝转移高风险患者	胰腺导管腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	基因组测序	深度学习	基因组数据	训练队列1779例(MSK-MET)，验证队列2181例(MSK-IMPACT)	H2O AutoML	6层深度神经网络	AUC, 风险比, 中位总生存期	NA
9253	2025-10-06	DDoS classification of network traffic in software defined networking SDN using a hybrid convolutional and gated recurrent neural network 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13754-1 PMID:40781265	研究论文	本文提出了一种混合CNN-GRU模型用于SDN环境中的DDoS攻击检测	提出结合一维卷积神经网络和门控循环单元的混合模型，用于网络流量时空特征提取	仅使用单一数据集进行验证，未在更广泛网络环境中测试	开发高精度的SDN网络流量分类方法以检测DDoS攻击	软件定义网络中的网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE过采样技术	CNN, GRU, LSTM, RNN, MLP	网络流量数据	24,500个样本（12,250个正常流量，12,250个攻击流量）	NA	1D-CNN, GRU, 混合CNN-GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC AUC	NA
9254	2025-10-06	A neural network model enables worm tracking in challenging conditions and increases signal-to-noise ratio in phenotypic screens 2025-Aug-08, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013345 PMID:40779582	研究论文	开发了一种名为DeepTangleCrawl的神经网络模型，用于在复杂条件下追踪秀丽隐杆线虫的姿势	将原本用于游泳线虫的DeepTangle算法改进应用于爬行线虫追踪，显著降低了追踪失败率并产生更连续的轨迹	未明确说明模型在极端复杂环境下的性能限制	提高线虫在复杂环境下的姿势追踪能力	秀丽隐杆线虫	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	NA	NA	DeepTangle	失败率，轨迹连续性	NA
9255	2025-10-06	Land use classification using multi-year Sentinel-2 images with deep learning ensemble network 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12512-7 PMID:40781103	研究论文	本研究提出了一种名为IRUNet的深度学习集成网络，用于多年度Sentinel-2影像的土地利用分类	集成InceptionResNetV2与UNet框架，采用多尺度特征融合和测试时增强技术提升预测鲁棒性	虽然数据跨越多个年份，但每年数据作为独立输入处理，未建模时间序列关系	开发高性能、可推广的多年度土地利用分类框架	Katpadi地区2017-2024年的Sentinel-2卫星影像	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习集成网络	多光谱卫星图像	Katpadi地区2017-2024年多年度Sentinel-2影像数据	NA	IRUNet, InceptionResNetV2, UNet	准确率, Dice相似系数, 精确率, 召回率, F1分数, Kappa系数	NA
9256	2025-10-06	Deep neural network approach integrated with reinforcement learning for forecasting exchange rates using time series data and influential factors 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12516-3 PMID:40781102	研究论文	提出一种结合长短期记忆网络和深度Q网络的混合框架，用于汇率预测	首次将强化学习机制引入汇率预测，通过实时反馈实现自适应优化	仅使用USD/INR汇率数据进行验证，未测试其他货币对	提高汇率预测的准确性和适应性	汇率时间序列数据和影响因素	机器学习	NA	时间序列分析	LSTM, DQN	时间序列数据	USD/INR汇率数据集	TensorFlow, PyTorch	LSTM, Deep Q-Network	均方误差, 均方根误差	NA
9257	2025-10-06	Advanced dynamic ensemble framework with explainability driven insights for precision brain tumor classification across datasets 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14917-w PMID:40781137	研究论文	提出一种新型集成深度学习系统，用于基于MRI数据的精确脑肿瘤分类	采用动态集成框架结合自适应权重分配策略，并集成多种可解释AI技术提供预测依据	未明确说明数据来源的具体限制和临床验证的充分性	开发高精度、可解释的脑肿瘤自动诊断系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50, EfficientNet-B5	准确率, 熵值	NA
9258	2025-10-06	Towards scalable screening for the early detection of Parkinson's disease: validation of an iPad-based eye movement assessment system against a clinical-grade eye tracker 2025-Aug-08, NPJ Parkinson's disease DOI:10.1038/s41531-025-01079-9 PMID:40781252	研究论文	本研究验证了基于iPad的眼动评估系统在帕金森病早期筛查中的应用价值	开发了基于iPad的便携式眼动评估系统，使用深度学习算法提取眼跳指标，并与临床级眼动仪进行对比验证	样本量较小（25名参与者），需要更大规模的研究验证	开发可扩展的帕金森病早期筛查工具	帕金森病患者和健康对照者	医疗人工智能	帕金森病	眼动追踪技术	深度学习算法	眼动数据	25名参与者（10名帕金森病患者，15名健康对照）	NA	NA	眼跳潜伏期误差、眼跳幅度误差、眼跳间期速率误差	iPad设备
9259	2025-10-06	ADAM-DETR: an intelligent rice disease detection method based on adaptive multi-scale feature fusion 2025-Aug-08, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01429-x PMID:40781641	研究论文	提出一种基于改进RT-DETR的自适应多尺度特征融合水稻病害检测方法ADAM-DETR	创新设计三个核心模块：自适应视觉网络骨干网、双域增强Transformer模块和自适应多尺度特征融合模型，实现时空频域协同特征提取	NA	解决复杂田间环境下现有深度学习方法特征提取不足和多尺度病害适应性差的问题	水稻病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	DETR	图像	RiDDET-5数据集包含9,303张图像，涵盖5种主要病害类别；Kamatis公共数据集	NA	RT-DETR, AdaptiveVision Network, Dual-Domain Enhanced Transformer, Adaptive Multi-scale Feature Model	mAP@50	NA
9260	2025-10-06	Predicting expression-altering promoter mutations with deep learning 2025-Aug-07, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.ads7373 PMID:40440429	研究论文	开发了PromoterAI深度学习模型来预测非编码启动子突变对基因表达的影响	首次使用深度神经网络系统性地识别导致基因表达失调的非编码启动子变异	仅关注启动子区域变异，未涵盖其他非编码区域	识别罕见遗传疾病中未被发现的功能性非编码变异	人类启动子区域的遗传变异	机器学习	罕见遗传疾病	深度神经网络，报告基因检测	深度神经网络	基因组序列数据，RNA表达数据，蛋白质表达数据	数千名个体	NA	PromoterAI	表达异常预测准确性，负选择强度	NA