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
13741	2025-10-07	Advancements in deep learning for early diagnosis of Alzheimer's disease using multimodal neuroimaging: challenges and future directions 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1557177 PMID:40385089	综述	本文综述了深度学习在多模态神经影像早期诊断阿尔茨海默病中的应用进展、挑战和未来方向	系统总结了深度学习在多模态神经影像分析中的最新应用，强调了多模态整合相比单模态方法的诊断准确性提升	数据异质性、样本量小、在不同人群中泛化能力有限、临床转化需考虑可解释性和伦理问题	探讨深度学习在多模态神经影像中早期诊断阿尔茨海默病的应用潜力	阿尔茨海默病患者的多模态脑成像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	多模态神经影像	CNN, RNN, Transformer	脑成像数据	NA	NA	卷积神经网络，循环神经网络，基于Transformer的模型	诊断准确性	NA
13742	2025-10-07	Automatic diagnosis of extraocular muscle palsy based on machine learning and diplopia images 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.05.01 PMID:40385124	研究论文	基于机器学习和复视图像开发自动诊断眼外肌麻痹的方法	首次将多种机器学习算法应用于复视图像数据，实现眼外肌麻痹的自动诊断，并比较了不同算法的性能	回顾性研究，数据来源于单一机构，需要进一步前瞻性验证	开发能够自动诊断眼外肌麻痹的机器学习模型	3244例患者的复视图像和医疗记录数据	机器学习	眼外肌麻痹	计算机化复视测试	逻辑回归,决策树,支持向量机,XGBoost,深度学习	图像,医疗记录	3244个病例，其中2757个训练样本，487个测试样本	NA	NA	准确率,混淆矩阵,精确率-召回率曲线,加权精确率,加权召回率,加权F1分数	NA
13743	2025-10-07	Multimodal deep learning model for prediction of prognosis in central nervous system inflammation 2025, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcaf179 PMID:40385378	研究论文	开发了一种整合临床特征和脑部MRI数据的多模态深度学习模型，用于预测中枢神经系统炎症的预后	首次将3D脑部MRI分割与临床特征相结合的多模态深度学习模型，在多种病因的中枢神经系统炎症中均表现出优越的预后预测性能	回顾性研究设计，数据来自单一三级转诊医院，样本量相对有限	提高中枢神经系统炎症的早期预后预测准确性	中枢神经系统炎症患者	医学影像分析	中枢神经系统炎症	脑部MRI，临床变量分析	3D CNN，多模态深度学习	3D MRI图像，临床特征数据	内部数据集：291名患者的413张图像；外部数据集：106名患者的210张图像	FastSurfer	3D卷积神经网络	准确率，F1分数，ROC曲线下面积，精确召回曲线下面积	NA
13744	2025-10-07	HD-6mAPred: a hybrid deep learning approach for accurate prediction of N6-methyladenine sites in plant species 2025, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.19463 PMID:40386224	研究论文	开发了一种混合深度学习模型HD-6mAPred，用于准确预测植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点	结合双向门控循环单元、卷积神经网络和注意力机制的混合深度学习架构，采用多种DNA序列编码方案和保留搜索策略优化特征选择	NA	开发一种鲁棒的方法来提高6mA位点预测的准确性和跨物种泛化能力	植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点	生物信息学	NA	DNA序列编码	BiGRU, CNN	DNA序列数据	蔷薇科、水稻和拟南芥数据集	NA	双向门控循环单元, 卷积神经网络, 注意力机制	准确率, 马修斯相关系数, 灵敏度, 特异性	NA
13745	2025-10-07	Significance of multi-task deep learning neural networks for diagnosing clinically significant prostate cancer in plain abdominal CT 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1543230 PMID:40386561	研究论文	本研究评估了基于3DUnet架构的多任务深度学习网络在腹部平扫CT中诊断临床显著性前列腺癌的有效性	首次将多任务深度学习神经网络应用于腹部平扫CT的前列腺癌诊断，并开发了结合预测结果和PSAD、年龄的诊断列线图	样本量相对有限，且来自单一机构的放射科和核医学科患者	评估多任务深度学习神经网络在早期前列腺癌CT诊断中的有效性	临床显著性前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	CT扫描	深度学习神经网络	CT图像	539名患者（放射科461名，核医学科78名）	NA	3DUnet, ResNet18	AUC, ROC曲线	NA
13746	2025-10-07	Intelligent rehabilitation in an aging population: empowering human-machine interaction for hand function rehabilitation through 3D deep learning and point cloud 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1543643 PMID:40386804	研究论文	提出基于3D深度学习模型处理激光传感器点云数据的方法，实现非接触式手势表面特征分析，应用于人机交互手功能智能康复领域	集成手部表面点云采集、局部特征提取和维度信息抽象增强等关键技术，构建精准的手势表面特征分析系统	NA	开发非接触式智能手功能康复技术，改善老年人和康复患者的交互方式	老年人群和康复患者的手功能	计算机视觉	老年疾病	激光传感器点云数据采集	3D深度学习	点云数据	NA	NA	NA	准确率	NA
13747	2025-10-07	Hybrid deep learning model for accurate and efficient android malware detection using DBN-GRU 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310230 PMID:40388500	研究论文	提出一种结合深度信念网络和门控循环单元的混合深度学习模型，用于安卓恶意软件的准确高效检测	首次将DBN静态分析与GRU动态行为建模相结合，实现了静态和动态检测方法的有效融合	仅在Drebin数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	提高安卓恶意软件检测的准确性和效率	安卓应用程序（APK文件）	机器学习	NA	静态分析和动态行为分析	DBN, GRU	静态特征（权限、API调用、意图过滤器）和动态特征（系统调用、网络活动、进程间通信）	129,013个应用程序（5,560个恶意软件，123,453个良性应用）	NA	DBN-GRU混合架构	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA
13748	2025-10-07	FADE: Forecasting for anomaly detection on ECG 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108780 PMID:40300434	研究论文	提出一种名为FADE的深度学习系统，用于正常心电图预测和异常检测	采用自监督学习方式训练正常心电图预测模型，使用新型形态学启发的损失函数，无需大量标注异常数据	仅在两个公开数据集上进行验证，需要进一步测试在不同传感器和患者群体中的适应性	开发心电图异常检测系统以减少对标注数据和人工解读的依赖	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	MIT-BIH NSR和MIT-BIH Arrythmia两个公开数据集	NA	NA	准确率	NA
13749	2025-10-07	A multi-task neural network for full waveform ultrasonic bone imaging 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108807 PMID:40311439	研究论文	提出一种名为CEDD-Unet的多任务神经网络，用于实现高分辨率超声骨成像	采用双解码器架构分别重建声速模型和检测骨组织边界，集成ConvLSTM模块捕捉多尺度时空特征，并引入EMA模块增强特征表示	未明确说明数据集的样本数量限制和模型泛化能力验证	开发基于深度学习的全波形反演方法实现高分辨率超声骨成像	人类骨骼和小鼠骨骼的声速模型数据集	医学影像处理	骨骼疾病	超声射频信号采集，全波形反演	CNN, LSTM	超声射频信号	NA	NA	CEDD-Unet, Unet, Unet++, Att-Unet, InversionNet, DD-Net, UPFWI, DEFE-Unet	MAE, SSIM, PSNR	NA
13750	2025-10-07	TransAnno-Net: A Deep Learning Framework for Accurate Cell Type Annotation of Mouse Lung Tissue Using Self-supervised Pretraining 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108809 PMID:40315689	研究论文	提出一种基于自监督预训练和Transformer架构的深度学习框架TransAnno-Net，用于小鼠肺组织单细胞RNA测序数据的细胞类型注释	采用自监督预训练策略利用未标记数据学习基因-基因相似性，通过迁移学习在小规模标注数据上微调，显著降低标注成本并提升模型效率与可迁移性	方法主要针对小鼠肺组织数据，在其他器官或物种的泛化能力需进一步验证	开发高效准确的小鼠肺组织单细胞RNA测序数据细胞类型注释方法	小鼠肺器官单细胞RNA测序数据	生物信息学	肺部疾病	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	Transformer	基因表达数据	约100,000个细胞	NA	Transformer	AUC	NA
13751	2025-10-07	Deep learning modelling to forecast emergency department visits using calendar, meteorological, internet search data and stock market price 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108808 PMID:40315688	研究论文	本研究使用深度学习模型结合日历、气象、互联网搜索数据和股票市场价格预测急诊科就诊量	首次将股票市场价格与互联网搜索数据结合日历和气象数据用于急诊科就诊量预测，并比较了多种混合深度学习架构的性能	研究仅基于2010-2012年新加坡综合医院的数据，可能缺乏泛化性	提高急诊科患者就诊量的预测准确性以优化医疗资源分配	新加坡综合医院急诊科每日就诊患者	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, 1D CNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列数据	2010-2012年新加坡综合医院急诊科每日就诊数据	NA	LSTM, 1D CNN, stacked 1D CNN-LSTM, CNN-LSTM混合模块	平均绝对百分比误差(MAPE)	NA
13752	2025-10-07	Integrating prior knowledge with deep learning for optimized quality control in corneal images: A multicenter study 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108814 PMID:40319841	研究论文	开发并评估了一种基于混合人工智能的角膜图像质量控制系统，用于分类裂隙灯图像	提出了一种新颖的混合先验网络（HP-Net），将基于ResNet的分类分支与利用霍夫圆变换和频域模糊检测的先验知识分支相结合	NA	开发用于裂隙灯图像分类的混合AI图像质量控制系统，提高诊断准确性和效率	角膜裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	霍夫圆变换，频域模糊检测	深度学习，CNN	图像	内部数据集2982张图像，外部数据集23507张图像（AGEH 13554张，新疆阿克苏地区第一人民医院9853张）	NA	ResNet，HP-Net	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数	NA
13753	2025-10-07	ConnectomeAE: Multimodal brain connectome-based dual-branch autoencoder and its application in the diagnosis of brain diseases 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108801 PMID:40294455	研究论文	提出基于多模态脑连接组的双分支自编码器ConnectomeAE，用于脑部疾病诊断	首次将多模态脑连接组信息与区域影像组学特征相结合，通过双分支自编码器分别学习节点特征和连接特征	NA	开发深度学习方法来整合多模态脑连接组信息和区域影像组学特征以增强脑部疾病诊断	脑部疾病患者的多模态脑网络数据	医学影像分析	脑部疾病	结构磁共振成像, 功能磁共振成像	自编码器	医学影像, 脑网络数据	两个公开数据集	NA	双分支自编码器	准确率	NA
13754	2025-10-07	A method for evaluating the degree of Adipogenic differentiation of porcine cells cultured in suspension based on deep learning 2025-Jul, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116324 PMID:40382025	研究论文	提出基于深度学习评估悬浮培养猪细胞脂肪生成分化程度的方法	首次将高通量技术与深度学习结合用于悬浮脂肪细胞分化评估，替代传统荧光染色和分子生物学方法	仅针对猪细胞验证，未提及其他物种的适用性	开发快速准确的脂肪细胞分化评估技术	悬浮培养的猪脂肪细胞	计算机视觉	NA	高通量明场成像	深度学习	图像	96孔板中的12个孔	NA	NA	RMSE, R	NA
13755	2025-10-07	Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature 2025-Jun, Urologic oncology DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014 PMID:39304391	综述	本文对非转移性肾细胞癌手术切除后预后预测模型的研究现状进行全面评述和批判性分析	系统评估了过去20年nmRCC预后模型的发展历程，特别关注了人工智能算法在生存预测中的新兴应用	现有模型大多基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型较少，且在实际患者群体中表现不佳，缺乏外部验证和成本效益分析	评估非转移性肾癌术后预后预测模型的临床应用价值和发展现状	非转移性肾细胞癌(nmRCC)患者术后预后预测模型	医学预后研究	肾癌	机器学习，深度学习	预后预测模型	临床数据，病理数据，基因组数据，分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
13756	2025-10-07	Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence 2025-Jun-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003248 PMID:39508594	研究论文	本研究通过人工智能方法识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像学生物标志物	首次结合多种机器学习模型和SHAP特征重要性分析，识别出5个易于测量的1维形态测量生物标志物	研究样本量有限，仅针对非正常压力脑积水患者	开发实用准确的脑积水诊断工具	成人非正常压力脑积水患者和健康受试者	医学影像分析	脑积水	神经影像学测量，手动图像处理	机器学习，集成学习，深度学习	神经影像数据	NA	NA	梯度提升(Gradient Boosting)	准确率，AUC(曲线下面积)	NA
13757	2025-10-07	A Dual-Energy Computed Tomography Guided Intelligent Radiation Therapy Platform 2025-Jun-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.01.028 PMID:39921109	研究论文	介绍了一种新型双能计算机断层扫描引导的智能放射治疗平台，整合了先进成像和人工智能技术以优化放射治疗流程	开发了结合双能CT、新型双层多叶准直器、深度学习自动分割算法和自动化计划能力的智能放射治疗平台	仅对99个风险器官中的每个器官测试了5个案例，样本量相对有限	开发智能放射治疗平台以提升放射治疗的精确性和效率	放射治疗系统和患者	医学影像分析	癌症	双能计算机断层扫描(DECT), 锥形束CT	深度学习	CT图像, 电子密度图像	99个风险器官各5个案例	NA	NA	Dice相似系数, 伽马通过率, 剂量体积直方图, 剂量适形指数	NA
13758	2025-10-07	A deep learning and statistical shape modeling-based method for assessing intercondylar notch volume in anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.009 PMID:40022961	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和统计形状建模的方法，用于评估前交叉韧带重建中的髁间窝体积	结合深度学习和统计形状建模技术实现髁间窝的快速三维建模和自动分割	NA	深入了解髁间窝这一复杂三维解剖区域，为前交叉韧带重建提供更精确的解剖评估	前交叉韧带损伤患者的髁间窝解剖结构	医学影像分析	前交叉韧带损伤	三维体积分析，统计形状建模	CNN	医学影像	NA	NA	SegResNet	Dice相似系数，Hausdorff距离，相对误差	NA
13759	2025-10-07	Deep learning for tibial plateau fracture detection and classification 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.001 PMID:40023913	研究论文	开发用于胫骨平台骨折检测和Schatzker分类的深度学习模型	首个使用Schatzker分类系统开发胫骨平台骨折计算机视觉模型的研究	Schatzker分类系统在常规X光片上的观察者间一致性较低，影响分类准确性	开发用于胫骨平台骨折检测和分类的深度学习模型	胫骨平台骨折患者的膝关节X光片	计算机视觉	骨折	X射线成像	CNN	图像	753名患者的1506张膝关节X光片（368例胫骨平台骨折，385例健康膝盖）	NA	GoogleNet, ResNet	敏感度, 准确率, 阳性预测值	NA
13760	2025-10-07	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究在模型架构、时空多尺度和可解释性方面的最新进展	系统评估了结合理论驱动与数据驱动模型的混合架构可行性，并全面分析了数据集、基准测试和云计算在海洋预报中的应用	讨论了当前研究的局限性，包括物理过程表示不清晰、观测同化应用不足和模型参数化不准确等问题	探索深度学习在海洋预报领域的应用潜力与方法论	海洋预报相关的深度学习模型、数据集和应用场景	机器学习	NA	深度学习	NA	海洋时空数据	NA	NA	NA	NA	云计算