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
10421	2025-10-06	Cross-Scale Guidance Integration Transformer for Instance Segmentation in Pathology Images 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2025.3555818 PMID:40657050	研究论文	提出一种用于病理图像中腺体细胞实例分割的跨尺度引导集成Transformer方法	设计跨尺度引导集成模块整合多尺度特征，利用不同视野的集成特征通过掩码注意力解码器实现更精确的腺体细胞分割	NA	开发自动腺体细胞实例分割方法以辅助病理学家进行腺癌分级	病理图像中的腺体细胞	数字病理	腺癌	NA	Transformer	病理图像	两个公共腺体细胞数据集	NA	跨尺度引导集成Transformer	NA	NA
10422	2025-10-06	Advances in Electroencephalography for Post-Traumatic Stress Disorder Identification: A Scoping Review 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2025.3538498 PMID:40657059	综述	本文对使用脑电图信号处理技术进行创伤后应激障碍诊断、鉴别和治疗的计算方法进行了范围综述	首次系统综述了EEG信号处理在PTSD诊断、鉴别和治疗中的完整分析流程，识别出Alpha波段和事件相关电位的主导地位	ERP使用存在局限，睡眠特征分析和全波段EEG应用不足，缺乏代表多样化人群的数据集	分析EEG信号处理在PTSD诊断、鉴别和治疗中的计算方法	创伤后应激障碍患者，主要为退伍军人和战斗人员	机器学习	创伤后应激障碍	脑电图，事件相关电位	SVM, Random Forest	EEG信号	73项研究（52项诊断研究，8项鉴别研究，15项治疗研究）	NA	NA	准确率	NA
10423	2025-10-06	NDL-Net: A Hybrid Deep Learning Framework for Diagnosing Neonatal Respiratory Distress Syndrome From Chest X-Rays 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2025.3548613 PMID:40657060	研究论文	提出一种混合深度学习框架NDL-Net，用于从胸部X光片中诊断新生儿呼吸窘迫综合征	结合MobileNetV3 Large和ResNet50的优势，并引入LSTM层分析影像数据的时间变化	NA	通过深度学习提高新生儿呼吸窘迫综合征的诊断准确率	新生儿胸部X光片	计算机视觉	新生儿呼吸窘迫综合征	胸部X光成像	CNN, LSTM	医学影像	NA	NA	MobileNetV3 Large, ResNet50, LSTM	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, 特异度	NA
10424	2025-10-06	Prostate cancer classification using 3D deep learning and ultrasound video clips: a multicenter study 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1582035 PMID:40657247	研究论文	本研究评估了使用经直肠超声视频片段和深度学习模型预测前列腺癌的有效性	首次将I3D模型应用于前列腺癌的超声视频分类，并进行了多中心外部验证	样本量相对有限，仅使用了特定型号的超声设备数据	评估深度学习模型在前列腺癌分类和预测中的性能	接受经直肠超声检查的男性患者	计算机视觉	前列腺癌	经直肠超声	3D CNN	超声视频片段	815名男性患者（开发集552人，内部测试集93人，外部测试集1为96人，外部测试集2为74人）	NA	I3D, ResNet 50	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率, kappa系数	NA
10425	2025-10-06	Deep Learning-Based Automatic Diagnosis System for Developmental Dysplasia of the Hip 2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2025.3560877 PMID:40657528	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动诊断系统，用于测量髋关节发育不良的关键放射学角度并生成可解释的诊断结果	提出了端到端的关键点检测模型和结合三个角度信息的新型数据驱动评分系统	NA	提高DDH诊断的准确性和一致性，减少人工测量的变异性和潜在错误	髋关节发育不良患者的骨盆X光片	计算机视觉	髋关节发育不良	X光成像	深度学习	图像	NA	NA	关键点检测模型	组内相关系数, F1分数	NA
10426	2025-10-06	Survival Prediction of Esophageal Cancer Using 3D CT Imaging: A Context-Aware Approach With Non-Local Feature Aggregation and Graph-Based Spatial Interaction 2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2025.3562724 PMID:40657529	研究论文	本研究开发了一种基于3D CT影像的食管癌生存预测模型，通过非局部特征聚合和图空间交互模块整合肿瘤与淋巴结的上下文信息	提出非局部特征聚合模块(NFAM)和图空间交互模块(GSIM)，首次在食管癌生存预测中同时考虑肿瘤与淋巴结的局部/全局特征和空间交互关系	仅使用3D CT影像数据，未整合其他临床或分子特征	开发仅基于3D CT影像的食管癌生存风险预测模型	食管癌患者的3D CT影像数据	医学影像分析	食管癌	3D CT成像	深度学习	3D医学影像	NA	NA	非局部特征聚合模块(NFAM), 图空间交互模块(GSIM)	C-index	NA
10427	2025-10-06	Cross-Database Evaluation of Deep Learning Methods for Intrapartum Cardiotocography Classification 2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2025.3548401 PMID:40657532	研究论文	本研究通过跨数据库评估六种深度学习模型在产时胎心监护分类中的表现	首次系统评估不同深度学习模型在跨数据库胎心监护分类中的性能，并分析信号预处理和训练数据选择的影响	使用的私有数据集规模有限，且仅包含pH测量值作为胎儿窘迫的参考标准	开发标准化的深度学习模型评估流程，提高胎儿窘迫自动检测的准确性和可推广性	胎心率和子宫收缩信号	医疗人工智能	产科疾病	胎心监护	深度学习	生理信号时间序列数据	私有数据集9,887条CTG记录和公开CTU-UHB数据集552条CTG记录	NA	ResNet	分类性能	NA
10428	2025-10-06	Neurofusionnet: a comprehensive framework for accurate epileptic seizure prediction from EEG data with hybrid meta-heuristic optimization algorithm 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10293-3 PMID:40661693	研究论文	提出一个名为Neurofusionnet的综合框架，通过混合元启发式优化算法从EEG数据中准确预测癫痫发作	结合了改进的ShuffleNet V2、SqueezeNet、EfficientNet V2和基于多头注意力的GhostNet V2的检测模型，并采用混合黑猩猩增强狐狸优化算法进行特征选择	NA	开发一个准确预测癫痫发作的完整框架	癫痫患者的EEG数据	医学人工智能	癫痫	EEG信号处理、独立成分分析、小波变换	深度学习	EEG信号	NA	NA	Improved ShuffleNet V2, SqueezeNet, EfficientNet V2, Multi Head Attention based GhostNet V2	NA	NA
10429	2025-10-06	Structure from motion-convolutional neural network model (SfM-CNN) achieved accurate portable Chinese dietary chemical composition estimation for dietary recall 2025-Oct-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144908 PMID:40449202	研究论文	开发了一种结合运动恢复结构和卷积神经网络(SfM-CNN)的AI模型，用于自动化估算中国膳食的化学成分	首次将先进的三维重建技术与深度学习相结合，采用SIFT算法实现特征提取和食物体积估算，误差低于4%	NA	开发准确、高效且 culturally relevant 的膳食化学成分估算工具	中国膳食	计算机视觉	NA	SIFT算法，3D重建	CNN	图像	ChineseDish-100数据集	NA	SIFT-ResNet50	R值0.949，误差率	NA
10430	2025-10-06	Detection and classification of meat freshness using an optimized deep learning method 2025-Oct-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144783 PMID:40479992	研究论文	提出一种基于深度学习的肉类新鲜度检测与分类方法	结合VGG19特征提取与改进型人工原生动物优化器(IAPO)进行特征选择，并通过粒子群优化(PSO)增强优化效果	论文未明确说明实验数据的规模和多样性限制	开发准确的肉类新鲜度分类系统以保障食品安全	肉类新鲜度（新鲜、半新鲜、变质）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	VGG19	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
10431	2025-10-06	Low-field NMR-based deep learning for non-destructive quality assessment of frozen model foods 2025-Oct-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145181 PMID:40540836	研究论文	本研究利用低场核磁共振结合深度学习技术对冷冻模型食品进行无损质量评估	首次将低场核磁共振技术与反向传播人工神经网络结合，用于冷冻食品质量评估	仅使用凝胶模型食品，未涉及真实食品样品	开发冷冻食品无损质量评估方法	含水量90%和80%的凝胶模型食品	机器学习	NA	低场核磁共振(LF-NMR)	PLSR, BP-ANN	核磁共振数据	梯度温度条件下冷冻的凝胶模型食品样品	NA	NA	R, RMSE, RPD	NA
10432	2025-10-06	Deep learning reduced order models of vaginal tear propagation 2025-Oct, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107074 PMID:40499333	研究论文	本文开发了结合有限元分析、本征正交分解和机器学习的计算模型来预测阴道变形和撕裂传播	首次将本征正交分解降阶模型与机器学习相结合应用于阴道组织撕裂预测，显著提高了计算效率	基于啮齿动物离体微力学数据，尚未在人体组织上验证	开发计算模型预测阴道分娩过程中的组织变形和撕裂传播	阴道组织在压力作用下的变形和撕裂行为	计算生物力学	产科创伤	有限元分析，本征正交分解，机器学习	机器学习模型，降阶模型	位移场数据，压力数据	基于啮齿动物离体微力学数据	NA	POD-ML模型	均方根误差	NA
10433	2025-10-06	Longitudinal EEG-based assessment of neuroplasticity and adaptive responses to transcranial focused ultrasound stimulation 2025-Oct, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110521 PMID:40581220	研究论文	本研究提出了一种整合经颅聚焦超声刺激与脑电图监测的纵向评估协议模型，用于评估神经可塑性和适应性脑响应	开发了集成纵向评估协议模型，结合统计建模和神经网络模式识别，实现了对经颅聚焦超声刺激诱导的神经可塑性变化的动态监测	未明确说明样本规模和具体实验设计细节	评估经颅聚焦超声刺激对神经可塑性和适应性脑响应的长期影响	脑电图信号和神经适应性轨迹	神经工程	神经系统疾病	经颅聚焦超声刺激，脑电图监测	神经网络，机器学习分类器，深度学习模型	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
10434	2025-10-06	Predicting rat lumbar vertebral failure patterns as synthetic μCT images using a deep convolutional generative adversarial network 2025-Oct, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107116 PMID:40582223	研究论文	本研究开发了一种生成式深度学习模型，通过创建大鼠腰椎骨折的合成3D μCT图像来预测骨折模式	首次使用3D条件生成对抗网络(cGAN)从不同加载状态的μCT图像预测大鼠腰椎骨折模式	训练样本量较小(64个图像)，仅针对大鼠腰椎进行验证	开发能够预测生物结构损伤行为的生成式深度学习模型	大鼠腰椎椎体	计算机视觉	骨科疾病	μCT成像	cGAN	3D μCT图像	64个训练图像，8个验证图像	NA	3D条件生成对抗网络	DSC, JAC, FID, SSIM	NA
10435	2025-10-06	Near-infrared spectroscopy coupled with Gramian angular field two-dimensional convolutional neural network for white tea adulteration detection 2025-Aug-30, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.14353 PMID:40405615	研究论文	本研究结合格拉米角场图像编码技术和二维卷积神经网络，利用近红外光谱数据定量检测白茶的地理来源掺假	首次将格拉米角场图像编码技术应用于近红外光谱数据，结合二维卷积神经网络进行茶叶掺假定量检测	未提及模型在其他茶叶品种或更大样本规模下的泛化能力	开发基于近红外光谱的白茶地理来源掺假定量检测方法	白茶样品	计算机视觉	NA	近红外光谱技术	CNN	光谱数据, 图像	NA	NA	2D-CNN, 1D-CNN	R2, 均方根误差	NA
10436	2025-10-06	A PET/CT-based 3D deep learning model for predicting spread through air spaces in stage I lung adenocarcinoma 2025-Aug, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-025-03870-9 PMID:39994163	研究论文	本研究开发了一种基于PET/CT的3D深度学习模型，用于预测I期肺腺癌患者的气腔扩散状态	首次将3D深度学习模型与PET/CT影像融合应用于STAS预测，并通过两阶段读者研究验证临床实用性	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	预测I期肺腺癌患者术前气腔扩散状态	162名I期肺腺癌患者	医学影像分析	肺癌	18F-FDG PET/CT成像	深度学习	3D医学影像	162例患者，按4:1比例分为训练集和测试集	NA	ResNet50	AUC, 敏感性, 特异性, 诊断准确率	NA
10437	2025-10-06	Deep Learning in Echocardiography for Enhanced Detection of Left Ventricular Function and Wall Motion Abnormalities 2025-Aug, Ultrasound in medicine & biology.. DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.03.015 PMID:40316488	系统综述	本文系统回顾了深度学习技术在超声心动图中检测心血管异常的应用	首次系统评估深度卷积神经网络在超声心动图诊断左心室功能和室壁运动异常中的整合应用	数据多样性不足、图像质量问题以及深度学习模型的计算需求限制了临床广泛应用	评估深度学习技术在超声心动图诊断心血管异常中的效果和应用前景	29项关于深度学习在超声心动图中应用的研究	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度卷积神经网络(DCNN)	超声心动图像	29项研究	NA	深度卷积神经网络	诊断准确性, 可重复性	NA
10438	2025-10-06	Deep learning dosiomics in grade 4 radiation-induced lymphopenia prediction in radiotherapy for esophageal cancer: a multi-center study 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110995 PMID:40550423	研究论文	本研究探讨了使用深度学习、剂量组学特征结合剂量体积直方图参数和临床因素预测食管癌放疗患者4级放射性淋巴细胞减少症的可行性	首次将深度学习剂量组学与剂量组学特征、DVH参数和临床因素相结合构建多中心预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限	预测食管癌放疗患者的4级放射性淋巴细胞减少症	545名接受放疗的食管癌患者	医学影像分析	食管癌	放疗剂量分布分析	深度学习	放射剂量分布数据，临床数据	545名患者来自5个医疗中心	NA	NA	AUC	NA
10439	2025-10-06	Generation of synthetic tomographic images from biplanar X-ray: a narrative review of history, methods, and the state of the art 2025-Aug, Journal of neurosurgical sciences IF:1.3Q3 DOI:10.23736/S0390-5616.25.06506-3 PMID:40662246	综述	本文综述了基于深度学习的从双平面或多平面二维X射线生成合成三维CT图像的方法	系统梳理了深度学习在合成CT生成领域的最新进展，包括CNN、GAN和条件扩散处理等先进技术	作为叙述性综述，未进行定量分析或方法比较	探讨从二维X射线生成合成三维CT图像的深度学习方法	双平面或多平面二维X射线数据	医学影像分析	NA	X射线成像，CT成像	CNN, GAN, 条件扩散模型	二维X射线图像，三维CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
10440	2025-10-06	Deep quantum Monte Carlo approach for polaritonic chemistry 2025-Jul-21, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0272805 PMID:40662707	研究论文	提出一种深度学习变分量子蒙特卡洛方法用于求解光学腔中分子的电子和光子薛定谔方程	将典型电子神经网络波函数拟设扩展到描述联合费米子和玻色子系统，在量子蒙特卡洛框架中处理电子-光子系统	仅应用于腔中氢分子系统，尚未验证更复杂分子体系	解决光学腔中分子系统的量子力学计算问题	光学腔中捕获的氢分子	机器学习	NA	量子蒙特卡洛方法	神经网络	量子态数据	氢分子系统	NA	神经网络波函数拟设	能量、偶极矩、电荷密度位移、光子场状态、电子-光子纠缠度	NA