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
9741	2025-10-06	DFU_DIALNet: Towards reliable and trustworthy diabetic foot ulcer detection with synergistic confluence of Grad-CAM and LIME 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330669 PMID:40892859	研究论文	提出一种结合Grad-CAM和LIME的可解释糖尿病足溃疡检测框架DFU_DIALNet	首次将Grad-CAM和LIME热图协同融合用于糖尿病足溃疡检测，增强模型透明度和可解释性	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度分析	开发可靠、可信赖且透明的糖尿病足溃疡检测框架	糖尿病足溃疡医学图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	深度学习	CNN	医学图像	DFUC2021数据集合并自收集的500张图像，并在KDFU和DFUC2020数据集上验证	NA	DFU_DIALNet, DenseNet121, MobileNetV2, InceptionV3, EfficientNetB0, ResNet50V2, VGG16	准确率, F1分数, AUC	NA
9742	2025-10-06	Deep learning methods to forecasting human embryo development in time-lapse videos 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330924 PMID:40892909	研究论文	开发一种基于深度学习的AI系统，通过延时摄影视频预测人类胚胎未来发育动态	首个能够预测胚胎未来形态变化的AI工具，通过分析过去两小时的胚胎发育视频来预测未来两小时的形态变化	在'避免移植'类别的胚胎预测中细胞膜清晰度较低且存在更多畸变	辅助生殖技术中的胚胎质量评估和最佳移植时间确定	人类胚胎发育过程	计算机视觉	生殖医学	延时摄影视频分析	ConvLSTM	视频	NA	NA	卷积LSTM	形态预测准确性	NA
9743	2025-10-06	Deep learning mammography-based breast cancer risk model, its serial change, and breast cancer mortality 2025-Sep-03, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01772-w PMID:40900381	研究论文	本研究评估了基于乳腺X线摄影的深度学习风险预测模型Mirai与乳腺癌特异性死亡率之间的关联	首次在大型韩国女性队列中验证深度学习风险预测模型与乳腺癌死亡率的关联，并分析风险评分随时间变化对死亡率的影响	回顾性研究设计，乳腺癌相关死亡病例数量有限（仅31例）	评估深度学习风险预测模型对乳腺癌特异性死亡率的预测能力	124,653名34岁及以上接受乳腺X线筛查的无癌韩国女性	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	医学影像	124,653名女性，随访1,075,177人年	NA	Mirai	风险比, 置信区间, p值趋势	NA
9744	2025-09-04	Deep Learning-Derived Plaque Burden for Intracoronary Optical Coherence Tomography: An Intravascular Ultrasound-Based Validation Study 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular interventions DOI:10.1016/j.jcin.2025.07.021 PMID:40900048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9745	2025-10-06	Deep learning-based automatic dose optimization for brachytherapy 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.111988 PMID:40532513	研究论文	本研究探索了基于深度学习的近距离放射治疗剂量预测最佳方法，并验证了逆向剂量优化算法提升治疗计划质量的可行性	首次系统比较不同剂量归一化方法对3D U-Net剂量预测性能的影响，并创新性地将深度学习预测结果与梯度优化算法结合	研究仅针对宫颈癌患者数据，样本量有限（186例），且未在其他癌症类型中验证	优化近距离放射治疗的剂量预测和计划质量	186例宫颈癌患者的近距离放射治疗数据	医学影像分析	宫颈癌	近距离放射治疗	CNN	3D剂量分布数据	186例患者（训练集150例，验证集18例，测试集18例）	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 适形指数, 均匀性指数, D1cc, D2cc	NA
9746	2025-10-06	Synergistic analysis based on chemometrics and deep learning: An innovative Kolmogorov-Arnold neural network (CKAN) model combined with ternary hybrid SERS substrate (Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO) for highly sensitive detection of trace quinolone antibiotics in milk 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145193 PMID:40544590	研究论文	提出一种基于三元复合SERS基底和化学计量学与深度学习相结合的方法，用于牛奶中痕量喹诺酮类抗生素的高灵敏度检测	创新性地结合三元杂化SERS基底(Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO)与Kolmogorov-Arnold神经网络(CKAN)模型，实现了对多种抗生素的高灵敏度检测	NA	开发高灵敏度的牛奶中痕量喹诺酮类抗生素检测方法	牛奶中的恩诺沙星(ENR)、依诺沙星(ENO)和诺氟沙星(NOR)三种喹诺酮类抗生素	分析化学	NA	表面增强拉曼光谱(SERS), 有限差分时域(FDTD)方法	Kolmogorov-Arnold神经网络(CKAN)	光谱数据	NA	NA	CKAN	准确率, 决定系数(R)	NA
9747	2025-10-06	Hyperspectral-driven PSO-SVM model and optimized CNN-LSTM-Attention fusion network for qualitative and quantitative non-destructive detection of adulteration in strong-aroma Baijiu 2025-Oct-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145197 PMID:40541145	研究论文	结合高光谱成像与深度学习技术，开发了用于浓香型白酒掺假定性和定量检测的PSO-SVM模型和优化CNN-LSTM-Attention融合网络	提出了名为Ghost-LSTM-Scaled Dot-Product Attention (GLSNet)的新型融合网络，在定量预测中显著优于传统方法和其他深度学习模型，同时推理效率比PLSR提高3.55倍	NA	开发快速准确的白酒掺假检测方法，为质量控制和市场监管提供技术支持	浓香型白酒样品	计算机视觉	NA	高光谱成像	PSO-SVM, CNN, LSTM, Attention机制	高光谱图像	NA	NA	Ghost-LSTM-Scaled Dot-Product Attention (GLSNet), CNN-LSTM (CLNet)	准确率, 相关系数R	NA
9748	2025-10-06	High-Resolution Magnetic Resonance Imaging Radiomics for Identifying High-Risk Intracranial Plaques 2025-Oct, Translational stroke research IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s12975-025-01345-1 PMID:40108073	研究论文	基于高分辨率磁共振成像影像组学构建高风险颅内斑块模型，用于区分症状性和无症状性斑块	结合影像组学特征与深度学习技术构建混合模型，相比传统模型显著提高了高风险颅内斑块的识别准确率	样本量相对有限（172名患者，188个斑块），需要更大规模研究验证	识别和预测易破裂的高风险颅内斑块，预防脑血管事件	颅内动脉粥样硬化斑块（100个症状性，88个无症状性）	医学影像分析	脑血管疾病	高分辨率磁共振成像（HRMRI）	随机森林，岭回归，LASSO，深度学习	医学影像（MRI）	172名患者，188个颅内斑块	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
9749	2025-10-06	Automatic MRI segmentation of masticatory muscles using deep learning enables large-scale muscle parameter analysis 2025-Oct, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.05.008 PMID:40483235	研究论文	开发基于深度学习的自动MRI咀嚼肌分割方法，支持大规模肌肉参数分析	首次实现八块咀嚼肌的自动MRI分割，为个性化种植体设计提供肌肉参数分析	训练样本量有限（40个MRI扫描），需要更多数据验证泛化能力	通过自动分割咀嚼肌改善下颌骨重建手术的个性化种植体设计	咀嚼肌（八块肌肉）的MRI图像分割	医学图像分析	下颌骨疾病	MRI成像	深度学习	医学图像（MRI）	40个T1加权MRI扫描（训练集），10个手动分割扫描（测试集）	NA	NA	Dice相似系数, IoU, 精确率, 召回率	NA
9750	2025-10-06	Deep learning detection of acute and sub-acute lesion activity from single-timepoint conventional brain MRI in multiple sclerosis 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103619 PMID:40505211	研究论文	开发基于单时间点常规脑部MRI的深度学习模型，用于检测多发性硬化症中急性和亚急性病变活动	首次提出从单时间点常规脑部MRI量化过去24周内急性病变活动的临床相关任务	模型性能在独立验证队列中的AUC为80-84%，仍有提升空间	通过深度学习改进多发性硬化症急性病变活动的检测和预后预测	复发缓解型多发性硬化症患者	医学影像分析	多发性硬化症	常规脑部磁共振成像	深度学习	脑部MRI图像	多个独立复发缓解型多发性硬化症队列	NA	2D-UNet, Transformer	AUC, 精确度, 召回率	NA
9751	2025-10-06	A Performance Benchmarking Review of Transformers for Speaker-Independent Speech Emotion Recognition 2025-Oct, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725300013 PMID:40726155	综述	对用于说话人无关语音情感识别的Transformer架构进行全面性能评估	首次对Transformer在说话人无关语音情感识别任务中进行系统性性能基准测试	在跨数据集测试中大多数实验实例准确率低于40%	评估Transformer架构在说话人无关语音情感识别中的性能表现	语音情感识别系统	自然语言处理,信号处理	NA	语音信号处理	Transformer	音频信号	多个公开可用数据集	NA	Transformer	准确率	NA
9752	2025-09-03	Corrigendum to "Identification and validation of synergistic drug strategies targeting macrophage polarization in triple-negative breast cancer via single-cell transcriptomics and deep learning" [Translational Oncology 2025 Jun 26;59:102457] 2025-Oct, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102474 PMID:40818872	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9753	2025-10-06	NeXtBrain: Combining local and global feature learning for brain tumor classification 2025-Sep-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149762 PMID:40490088	研究论文	提出NeXtBrain混合架构，结合局部和全局特征学习实现脑肿瘤分类	提出NeXt卷积块和NeXt Transformer块，通过多头卷积注意力与SwiGLU MLP协同增强特征学习，同时捕捉局部肿瘤形态和全局上下文关系	仅在两个公开数据集上进行评估，未在更多临床场景验证	开发高效准确的脑肿瘤分类方法	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	医学影像分析	CNN,Transformer,混合模型	医学图像	Figshare和Kaggle两个公开基准数据集	NA	NeXtBrain,NeXt Convolutional Block,NeXt Transformer Block	准确率,F1分数	2391万参数,10.32 GFLOPs,0.007 ms推理时间
9754	2025-10-06	Divergent radiative forcing of fine-mode aerosols across tree genera during wildfires in North America and Europe 2025-Sep-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138881 PMID:40532375	研究论文	本研究通过深度学习模型分析北美和欧洲野火期间不同树种对细模态气溶胶辐射强迫的差异性贡献	首次开发深度学习模型精确反演卫星细模态气溶胶光学厚度数据，并揭示不同树种在野火期间对气溶胶辐射强迫的属特异性差异	研究仅聚焦北美和欧洲地区，未涵盖全球其他重要野火区域；数据时间范围限于2003-2023年	量化不同树种在野火期间对细模态气溶胶辐射强迫的贡献差异	北美和欧洲23个树属的139种树种	环境科学, 深度学习	NA	卫星遥感, 深度学习	深度学习模型	卫星遥感数据	2003-2023年北美和欧洲地区139个树种的卫星观测数据	NA	NA	NA	NA
9755	2025-10-06	Reducing Spectral Confusion in Microplastic Analysis: A U-Net Deep Learning Approach 2025-Sep-02, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00584 PMID:40827556	研究论文	本研究采用U-Net深度学习模型对微塑料拉曼光谱进行分类，有效减少脂肪酸与聚乙烯之间的光谱混淆	首次将U-Net深度学习模型与材料化学中常用的二值化技术结合应用于微塑料拉曼光谱分析	未提及模型在其他类型微塑料或更复杂环境样本中的泛化能力	解决微塑料分析中脂肪酸与聚乙烯拉曼光谱结构相似导致的误分类问题	聚乙烯、硬脂酸、油酸、硬脂酸与油酸混合物、十二烷基硫酸钠、聚丙烯的拉曼光谱	机器学习	NA	拉曼光谱分析	U-Net	光谱数据	NA	NA	U-Net	准确率	NA
9756	2025-10-06	Automated detection of anterior crossbite on intraoral images and videos utilizing deep learning 2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5290567 PMID:38700086	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动检测和分类口腔内图像和视频中的前牙反颌	首次将深度学习技术应用于口腔内图像和视频的前牙反颌自动检测，并在视频分类中实现了100%的准确率	CNN模型相对于正畸医生的敏感性较低(0.89 vs 0.96和0.92)，且样本量相对有限	开发自动检测前牙反颌的深度学习系统，以促进严重错颌畸形的及时诊断和治疗	口腔内图像和视频中的前牙反颌特征	计算机视觉	口腔错颌畸形	深度学习	CNN	图像, 视频	1865张口腔内图像和10段总时长124秒的视频	NA	卷积神经网络	准确率, 敏感性, 特异性, 精确率, F1分数, AUPR曲线, AUC	NA
9757	2025-10-06	User experience of and satisfaction with computer-aided design software when designing dental prostheses: a multicenter survey study 2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5582929 PMID:39011633	研究论文	本研究通过多中心调查比较了不同经验水平用户对四种CAD软件设计牙冠的体验和满意度	首次系统比较不同经验水平用户对多种CAD软件在设计牙冠过程中的体验差异，并发现自动化设计功能对用户满意度的影响	样本量有限（仅100名参与者），仅针对牙冠设计而非其他牙科修复体，软件种类有限	评估和比较不同CAD软件在牙科修复体设计中的用户体验和满意度	50名牙科本科生（无经验组）和50名来自两家医院的牙医或牙科技师（有经验组）	数字病理	牙科疾病	问卷调查，三维扫描数据准备	NA	问卷调查数据，用户评分数据	100名参与者（50名本科生和50名专业人士）	NA	NA	用户评分，方差分析（ANOVA）	NA
9758	2025-10-06	Deep learning classification method for boar sperm morphology analysis 2025-Sep, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13758 PMID:39287620	研究论文	提出一种结合深度学习与高通量图像流式细胞术的公猪精子形态分析方法	首次将深度学习技术与图像流式细胞术结合，实现无标记顶体健康状态的自动检测	仅使用10,000个精子样本进行训练，未提及模型在其他物种或更大样本上的泛化能力	开发客观准确的公猪精子形态和顶体健康分析方法	公猪精子	计算机视觉	生殖健康	高通量图像流式细胞术(IBFC)	CNN	图像	10,000个精子	NA	卷积神经网络	F1-score	NA
9759	2025-10-06	Rapid detection of mouse spermatogenic defects by testicular cellular composition analysis via enhanced deep learning model 2025-Sep, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13773 PMID:39375288	研究论文	通过增强深度学习模型快速检测小鼠睾丸细胞组成以识别生精缺陷	开发了结合人工交互的增强深度学习模型，提高像素精度并减少标注时间，建立了仅需2.5-3小时和8个H&E染色切片的快速生精缺陷检测方案	仅针对六种小鼠生殖基因突变体进行研究，样本规模有限	建立快速的小鼠睾丸组织病理学分析方法	DAZ和PUMILIO基因家族的六种小鼠生殖突变体的睾丸组织	数字病理学	生殖系统疾病	H&E染色，组织学分析	深度学习	图像	六种小鼠生殖突变体的睾丸H&E染色切片	NA	SCSD-Net	像素精度	NA
9760	2025-10-06	Evaluating fusion models for predicting occult lymph node metastasis in tongue squamous cell carcinoma 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11473-9 PMID:40042648	研究论文	评估多种融合模型在预测舌鳞状细胞癌隐匿性淋巴结转移中的有效性	首次比较了基于决策的晚期融合模型与早期融合模型在预测舌鳞癌隐匿性淋巴结转移中的性能，并证明晚期融合模型整合2D深度学习、常规影像组学、瘤内异质性影像组学和临床数据可获得最佳预测效果	研究为回顾性设计，样本量相对有限（268例患者），且来自三个医疗中心可能存在数据异质性	预测舌鳞状细胞癌患者的隐匿性淋巴结转移	舌鳞状细胞癌患者	医学影像分析	舌癌	对比增强磁共振成像	深度学习, 影像组学, 逻辑回归	医学影像, 临床数据	268例患者（训练集107例，内部测试集53例，外部测试集63例和45例）	NA	2D深度学习, 常规影像组学, 瘤内异质性影像组学, 融合模型	AUC, 准确率, 特异性	NA