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
13621	2025-05-23	Optimizing visible retinal area in pediatric ultra-widefield fundus imaging: The effectiveness of mydriasis and eyelid lifting 2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104532 PMID:40015615	研究论文	本研究探讨了在儿童超广角眼底成像中，通过瞳孔扩大和眼睑提升来最大化可见视网膜区域（VRA）的效果	首次在儿童群体中量化评估了瞳孔扩大和眼睑提升对超广角眼底成像可见视网膜区域的协同增效作用	样本量较小（53名儿童），且为单中心研究	优化儿童超广角眼底成像技术以提高周边视网膜病变检出率	53名儿童（106只眼）的超广角眼底图像	数字病理	视网膜病变	超广角Optos成像系统（Daytona P200T）	基于深度学习的图像分割工具	图像	53名儿童（106只眼）	NA	NA	NA	NA
13622	2025-05-23	Preoperative diagnosis of meningioma sinus invasion based on MRI radiomics and deep learning: a multicenter study 2025-Feb-28, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00845-5 PMID:40022261	研究论文	本研究通过结合放射组学和深度学习特征构建融合模型，用于脑膜瘤窦侵犯的术前精确诊断	首次构建了结合放射组学和多种深度学习特征（VGG、ResNet、DenseNet）的融合模型，并在多中心数据集中验证了其优越的诊断性能	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证模型的临床适用性	开发脑膜瘤窦侵犯的术前精确诊断方法	601例经手术病理证实的脑膜瘤患者	数字病理	脑膜瘤	MRI影像分析	随机森林（RF）、VGG、ResNet、DenseNet	医学影像	601例患者（训练集、内部验证集和独立外部验证集）	NA	NA	NA	NA
13623	2025-05-23	Enhancing Domain Diversity of Transfer Learning-Based SSVEP-BCIs by the Reconstruction of Channel Correlation 2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3458389 PMID:39255081	研究论文	本研究提出了一种名为通道相关性重建(RCC)的数据增强方法，用于优化基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)中迁移学习的源域数据利用	通过概率混合源域协方差矩阵的特征向量矩阵来重建训练样本，操纵通道相关性以隐式创建新的合成域，从而增加源域多样性	NA	提高SSVEP-BCI系统中迁移学习的性能	稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口系统	脑机接口	NA	迁移学习(预训练和微调)	深度学习模型	脑电信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
13624	2025-05-23	A Deep and Interpretable Learning Approach for Long-Term ECG Clinical Noise Classification 2025-01, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3454545 PMID:39231059	research paper	本研究探讨了深度学习模型在长期监测心电图中临床噪声分类的应用，并设计了可解释的架构	结合深度学习和可解释系统，提高了临床噪声分类的性能，并为决策过程提供定性解释	需避免患者内过拟合，且性能仍有提升空间	提高长期监测心电图中临床噪声分类的准确性和可解释性	长期监测心电图中的临床噪声	machine learning	cardiovascular disease	深度学习	CNN, Autoencoder	ECG信号	NA	NA	NA	NA	NA
13625	2025-10-07	Deep learning-based detection of bacterial swarm motion using a single image 2025-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2025.2505115 PMID:40366861	研究论文	开发基于深度学习的细菌集群运动检测方法，通过单张模糊图像快速预测细菌集群运动概率	首次利用单张模糊图像实现细菌集群运动的自动化检测，相比传统方法更快速、客观且适合高通量环境	未明确说明训练数据的具体规模和多样性，可能对某些细菌物种的检测效果有限	开发快速、客观的细菌集群运动检测方法以替代传统依赖人工观察的方法	细菌运动行为（集群运动与游泳运动）	计算机视觉	炎症性肠病,尿路感染	深度学习	CNN	图像	SM3细菌训练数据，DB10和H6细菌测试数据	NA	NA	灵敏度,特异性	NA
13626	2025-10-07	Accelerating CEST MRI With Deep Learning-Based Frequency Selection and Parameter Estimation 2025-Jul, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70068 PMID:40396230	研究论文	提出一种基于深度学习的频率选择和参数估计框架，用于加速化学交换饱和转移磁共振成像	首次将通道剪枝与参数估计相结合，通过批归一化识别最有信息量的频率偏移，同时训练网络进行参数图预测	目前仅在健康志愿者数据上验证，尚未在患者群体中测试，且未解决B场不均匀性和病变组织异常信号变化等挑战	加速CEST MRI扫描过程，减少临床采集时间	健康志愿者的大脑CEST MRI数据	医学影像分析	NA	化学交换饱和转移磁共振成像	深度学习	磁共振图像	6名健康志愿者	NA	NA	参数图质量比较	NA
13627	2025-10-07	Current Status, Hotspots, and Prospects of Artificial Intelligence in Ophthalmology: A Bibliometric Analysis (2003-2023) 2025-Jun, Ophthalmic epidemiology IF:1.7Q3 DOI:10.1080/09286586.2024.2373956 PMID:39146462	文献计量分析	通过文献计量学方法分析2003-2023年人工智能在眼科领域的研究现状、热点和趋势	首次系统梳理眼科AI领域20年的研究发展轨迹，识别核心研究机构和热点技术	仅基于Web of Science数据库文献，可能遗漏其他重要数据库的研究成果	评估人工智能在眼科领域的研究现状和发展趋势	3,377篇眼科AI相关研究文献	医学人工智能	眼科疾病	文献计量分析	Deep learning, Machine learning, GAN	文献元数据	3,377篇出版物，来自98个国家的4,035个机构	VOSviewer, CiteSpace, R package Bibliometrix	NA	NA	NA
13628	2024-10-24	Correction: Checklist for Reproducibility of Deep Learning in Medical Imaging 2025-Jun, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01295-4 PMID:39438367	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13629	2025-10-07	DRBP-EDP: classification of DNA-binding proteins and RNA-binding proteins using ESM-2 and dual-path neural network 2025-Jun, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf058 PMID:40391089	研究论文	提出一种结合ESM-2和双路径神经网络的DNA结合蛋白与RNA结合蛋白分类方法DRBP-EDP	整合ESM-2蛋白质语言模型与双路径神经网络的分阶段分类方法，并设计了高质量数据集构建方案	NA	开发高效准确的DNA结合蛋白和RNA结合蛋白分类方法	核酸结合蛋白（包括DNA结合蛋白和RNA结合蛋白）	生物信息学	NA	蛋白质序列分析	双路径神经网络	蛋白质序列数据	NA	NA	ESM-2, 双路径神经网络	准确率	NA
13630	2025-10-07	Parkinson's disease detection using inceptionV3: A Deep learning approach 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103333 PMID:40395929	研究论文	本研究使用深度学习算法对帕金森病患者绘制的螺旋图像进行分类，实现帕金森病的早期检测	利用迁移学习提取螺旋图像中的精细运动障碍模式，并通过混合深度学习模型增强特征提取能力	数据集相对有限，未来需要结合其他生物标志物或更广泛的运动测量数据	开发基于螺旋图像分析的帕金森病非侵入性早期诊断方法	帕金森病患者和健康个体绘制的螺旋图像	计算机视觉	帕金森病	图像分析	CNN	图像	帕金森病患者和正常个体绘制的螺旋图像数据库	NA	DenseNet121,InceptionV3,VGG16,LeNet	准确率	NA
13631	2025-10-07	Deep learning-based technique for investigating the behavior of MEMS systems with multiwalled carbon nanotubes and electrically actuated microbeams 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103337 PMID:40395931	研究论文	提出基于深度学习的非线性系统求解方法，用于研究含多壁碳纳米管的电驱动微梁MEMS系统行为	首次将深度神经网络应用于MEMS中非线性系统的求解，特别是针对多壁碳纳米管和电驱动微梁的振荡器	NA	研究MEMS振荡器的非线性振动特性，特别是与纳米管和电驱动微梁相关的特性	双端固定电驱动微梁和多壁碳纳米管在MEMS中的性能表现	机器学习	NA	Galerkin技术，平行板电容器模型，欧拉-伯努利梁理论	DNN	数值模拟数据	NA	NA	深度神经网络	准确性，效率	NA
13632	2025-10-07	Machine learning-based label-free macrophage phenotyping in immune-material interactions 2025-May-21, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb00365b PMID:40289902	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的无标记巨噬细胞表型分析方法，结合定量相位成像和深度学习模型	首次将AI驱动的图像分类与定量相位成像结合用于无标记巨噬细胞表型分析，避免了传统方法的固定和终点分析限制	单独使用定量相位成像无法完全区分表型，需要深度学习模型辅助	优化植入式生物医学材料的免疫相容性评估	THP-1来源的巨噬细胞（M0、M1、M2a、M2c表型）及其对不同胶原涂层的反应	计算机视觉	NA	定量相位成像（QPI）	CNN	图像	THP-1来源的巨噬细胞四种表型	NA	GoogLeNet, ShuffleNet, VGG-16, ResNet-18	准确率	NA
13633	2025-10-07	A Chemistry-Informed Generative Deep Learning Approach for Enhancing Voltammetric Neurochemical Sensing in Living Mouse Brain 2025-May-21, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c05393 PMID:40358003	研究论文	提出一种化学信息引导的生成神经网络模型，用于增强活体小鼠脑部伏安法神经化学传感的定量准确性	开发了结合化学原理的生成深度学习模型，能够分离伏安电流中的法拉第和非法拉第成分，减少信号串扰	NA	开发同时监测多种神经化学物质动态的高精度传感平台	活体小鼠脑部的多巴胺、抗坏血酸和离子强度动态	机器学习	神经炎症	伏安法神经化学传感	生成神经网络	伏安电流信号	神经炎症模型小鼠和对照小鼠	NA	化学信息引导的生成神经网络(CIGNN)	定量准确性	NA
13634	2025-10-07	An Ultrasound Image-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Differentiating Between Benign and Malignant Indeterminate Cytology (Bethesda III) Thyroid Nodules: A Retrospective Study 2025-May-21, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.24058 PMID:40396203	研究论文	开发并验证基于超声图像和临床特征的深度学习放射组学列线图，用于预测不确定细胞学（Bethesda III）甲状腺结节的恶性风险	首次结合深度学习迁移特征、超声放射组学特征和临床特征构建综合诊断模型，用于Bethesda III类甲状腺结节的良恶性鉴别	回顾性研究设计，样本量相对有限（训练集155例，内部验证集39例）	开发甲状腺结节良恶性鉴别诊断工具	不确定细胞学（Bethesda III）甲状腺结节患者	医学影像分析	甲状腺结节	超声成像	深度学习	超声图像，临床数据	训练集155例，内部验证集39例，外部验证集160例（来自两个医疗中心各80例）	NA	ResNet34	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度, 精确率, 召回率	NA
13635	2025-10-07	Validation of a deep learning model for the automated detection and quantification of cystoid macular oedema on optical coherence tomography in patients with retinitis pigmentosa 2025-May-21, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.17518 PMID:40396533	研究论文	验证基于深度学习的模型在视网膜色素变性患者光学相干断层扫描中自动检测和量化囊样黄斑水肿的能力	首次在视网膜色素变性患者中验证nnU-Net架构用于囊样黄斑水肿的自动分割，性能达到与人类专家相当的水平	样本量相对有限（37个外部测试扫描），仅在特定患者群体（视网膜色素变性）中验证	开发并验证用于自动检测和量化囊样黄斑水肿的深度学习模型	视网膜色素变性患者的囊样黄斑水肿	医学影像分析	视网膜色素变性	光谱域光学相干断层扫描	深度学习	医学影像	112个OCT体积（70训练，42验证），37个外部测试扫描	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数，组内相关系数	NA
13636	2025-10-07	Decoding cancer prognosis with deep learning: the ASD-cancer framework for tumor microenvironment analysis 2025-May-20, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01455-24 PMID:40237527	评论	本文探讨了ASD-cancer深度学习框架在肿瘤微环境分析中的方法创新和可扩展性	提出基于自编码器的半监督学习框架，通过迁移学习处理新数据集而无需重新训练	未整合额外数据层，缺乏自适应AI模型的持续学习能力	改进多组学数据分析，提升癌症预后预测能力	肿瘤微环境分析	机器学习	癌症	多组学数据分析	自编码器	多组学数据	NA	NA	自编码器	NA	NA
13637	2025-10-07	XVir: A Transformer-Based Architecture for Identifying Viral Reads from Cancer Samples 2025-May-20, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2025.0075 PMID:40392695	研究论文	提出一种基于Transformer的深度学习架构XVir，用于从癌症样本中可靠识别病毒DNA	采用Transformer架构处理病毒DNA检测问题，能够在多样病毒种群中保持高准确率且训练速度显著快于其他大型深度学习分类器	基于半实验数据验证，未提及在真实临床环境中的性能表现	开发计算工具识别与癌症相关的病毒DNA	人类肿瘤中的病毒DNA	生物信息学	癌症	DNA测序	Transformer	DNA测序 reads	来自病毒和人类基因组的混合测序reads	NA	Transformer	分类准确率	NA
13638	2025-10-07	Streaks on martian slopes are dry 2025-May-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59395-w PMID:40389425	研究论文	通过深度学习分析火星斜坡条纹特征，挑战传统液态水形成理论，支持干性尘埃驱动机制	首次建立包含50万个斜坡条纹的全球一致性目录，通过地理统计分析推翻湿润形成模型	主要依赖遥感观测数据，缺乏实地验证	探究火星斜坡条纹的形成机制及其在火星尘埃循环中的作用	火星表面的斜坡条纹和季节性重复坡线	行星科学, 计算机视觉	NA	深度学习, 地理统计分析	深度学习模型	火星遥感图像	50万个斜坡条纹样本	NA	NA	NA	NA
13639	2025-10-07	Enhancing hand-drawn diagram recognition through the integration of machine learning and deep learning techniques 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01823-4 PMID:40389485	研究论文	提出一种集成机器学习和深度学习技术的方法来增强手绘图表识别性能	整合多种机器学习方法的优势并引入深度学习技术，提出了包括Fossum Soergel k-means聚类、形态学Canny Bessel径向基轮廓形状因子、Fisher核k近邻、单S曲线模糊规则生成和宽上下文快速区域卷积神经网络等改进方法	主要关注离线手绘图表识别，未涉及实时识别场景	开发有效的手绘图表识别和理解方法	手绘流程图、有限自动机和业务过程模型	计算机视觉	NA	NA	CNN, k-means, k-NN	图像	基准数据集中的手绘图表样本	NA	区域卷积神经网络	NA	NA
13640	2025-10-07	Harnessing optimization with deep learning approach on intelligent transportation system for anomaly detection in pedestrian walkways 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99940-7 PMID:40389534	研究论文	提出一种结合优化算法与深度学习的智能交通系统方法，用于行人通道异常检测	提出HODLAITS-ADPW方法，整合改进的YOLOv7目标检测器、变色龙群算法优化超参数和注意力金字塔卷积神经网络	NA	提升城市环境中行人通道的安全性和效率	行人通道中的异常行为和活动	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	CNN, YOLO	图像	行人数据集	NA	YOLOv7, Attention Pyramid Convolutional Neural Network	NA	NA