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
41	2025-10-06	A deep learning approach to perform defect classification of freeze-dried product 2025-Feb-10, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2024.125127 PMID:39756597	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的冷冻干燥产品缺陷分类方法	提出了两种基于卷积神经网络的高分辨率图像处理方法，并实现了对关键缺陷的完美检测精度	NA	通过人工智能技术改进冷冻干燥产品的质量检测流程	冷冻干燥样品	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	CNN	图像	多个连续冷冻干燥样品（包含故意制造的缺陷样本和无缺陷样本）	NA	卷积神经网络	精确度，召回率，预测时间	NA
42	2025-10-06	Advances in antiviral strategies targeting mosquito-borne viruses: cellular, viral, and immune-related approaches 2025-02-04, Virology journal IF:4.0Q2 DOI:10.1186/s12985-025-02622-z PMID:39905499	综述	本文系统综述了针对蚊媒病毒的抗病毒策略研究进展，包括针对宿主细胞因子、病毒靶点和免疫调节的治疗方法	全面整合了针对宿主因子（脂质代谢、离子通道、蛋白酶体）和病毒靶点（NS2B-NS3蛋白酶、非结构蛋白）的新型抗病毒策略，并强调了药物重定位、生物信息学和人工智能在候选药物发现中的应用潜力	作为综述文章，未报告原始实验数据，主要基于现有文献分析	探讨针对蚊媒病毒的抗病毒治疗策略	蚊媒病毒，包括黄病毒科、披膜病毒科、布尼亚病毒科和呼肠孤病毒科的多种病毒	NA	蚊媒病毒感染	药物重定位、生物信息学、人工智能、深度学习	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
43	2025-10-06	Recovery of GLRLM Features in Degraded Images using Deep Learning and Image Property Models 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047257 PMID:40727416	研究论文	提出一种基于深度学习的GLRLM特征恢复方法，用于改善医学图像放射组学特征的鲁棒性	首次将双域深度学习框架扩展到GLRLM特征恢复，并提出了GLRLM的可微分近似算法	研究仅针对肺部CT图像和COVID-19分类任务进行验证，未测试其他疾病类型	开发放射组学特征标准化方法以减少成像条件变化带来的特征变异	肺部CT图像块和GLRLM特征	计算机视觉	COVID-19	CT成像	深度学习	医学图像	NA	NA	双域深度学习网络	MSE, 准确率	NA
44	2025-10-06	RVDLAHA: An RISC-V DLA Hardware Architecture for On-Device Real-Time Seizure Detection and Personalization in Wearable Applications 2025-02, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3442250 PMID:39137083	研究论文	提出一种用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化硬件架构RVDLAHA	开发了支持算法个性化的RISC-V深度学习加速器硬件架构和专用编译器	仅在实验室大鼠动物实验中验证，尚未进行人体临床试验	实现可穿戴设备上的实时癫痫发作检测与个性化算法	癫痫发作检测	机器学习	神经系统疾病	CNN推理加速	CNN	生理信号数据	实验室大鼠实验数据	自定义RVDLA编译器	CNN	准确率	Xilinx PYNQ-Z2 FPGA平台，工作频率1MHz，功耗0.107W
45	2025-10-06	Real-time intraoperative ultrasound registration for accurate surgical navigation in patients with pelvic malignancies 2025-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03299-5 PMID:39633142	研究论文	本研究开发并评估了多种实时术中超声配准方法，用于盆腔恶性肿瘤手术导航	开发了基于深度学习的实时术中超声骨骼和动脉分割方法，实现了快速准确的术中配准	术中超声存在用户依赖性，需要直观的软件支持才能达到最佳临床实施效果	开发准确快速的术中配准方法以改善盆腔恶性肿瘤手术导航效果	盆腔恶性肿瘤患者	医学影像分析	盆腔恶性肿瘤	术中超声，深度学习分割	深度学习	超声图像	30名患者	NA	NA	Dice系数，平均表面距离，目标配准误差	NA
46	2025-10-06	Lightweight Source-Free Domain Adaptation Based on Adaptive Euclidean Alignment for Brain-Computer Interfaces 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3463737 PMID:39292591	研究论文	提出基于自适应欧几里得对齐的轻量级无源域适应方法，用于脑机接口中的跨被试识别	将欧几里得对齐扩展为自适应欧几里得对齐，通过学习投影矩阵对齐目标被试与源被试的分布	NA	解决脑机接口中跨被试识别的域漂移问题并提升分类性能	脑电信号数据	脑机接口	NA	脑电图	深度学习模型	脑电信号	四个数据集（两个运动想象数据集、一个事件相关电位数据集、一个稳态视觉诱发电位数据集）	NA	EEGNet, Shallow ConvNet, Deep ConvNet, MSFBCNN	准确率	NA
47	2025-10-06	A Dual-Branch Cross-Modality-Attention Network for Thyroid Nodule Diagnosis Based on Ultrasound Images and Contrast-Enhanced Ultrasound Videos 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3472609 PMID:39356606	研究论文	提出一种基于超声图像和超声造影视频的双分支跨模态注意力网络用于甲状腺结节诊断	设计跨模态注意力机制(UAC-T和CAU-T)，模仿放射科医生诊断方式，将静态超声图像与动态超声造影视频信息相结合	仅在自收集的数据集上验证，未提及外部验证结果	开发多模态深度学习方法来提高甲状腺结节诊断的准确性和可解释性	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺疾病	超声成像(US)，超声造影(CEUS)	Transformer，多任务学习	图像，视频	自收集的甲状腺US-CEUS数据集(具体数量未提及)	NA	双分支网络，跨模态注意力机制，UAC-T，CAU-T	准确率，特异性，敏感性	NA
48	2025-10-06	Alzheimer's Disease Detection in EEG Sleep Signals 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3478380 PMID:39392730	研究论文	本研究探索利用睡眠脑电图信号通过半监督深度学习技术早期检测阿尔茨海默病	首次将半监督深度学习应用于睡眠EEG信号的阿尔茨海默病检测，重点解决临床数据稀缺问题	数据可用性有限是主要限制因素	开发基于睡眠EEG信号的阿尔茨海默病早期检测方法	通过多导睡眠图采集的睡眠相关脑电图信号	机器学习	阿尔茨海默病	多导睡眠图，脑电图	半监督深度学习模型	脑电图信号	NA	NA	NA	准确率	NA
49	2025-10-06	Interpretable Dynamic Directed Graph Convolutional Network for Multi-Relational Prediction of Missense Mutation and Drug Response 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3483316 PMID:39423073	研究论文	提出一种可解释的动态有向图卷积网络框架，用于预测错义突变与药物反应之间的多关系	首次将动态有向图卷积网络应用于错义突变-药物反应预测，通过方向性图结构区分敏感性与耐药性关系，并集成加权机制提升模型可解释性	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力及计算效率	解决肿瘤异质性背景下错义突变与药物反应间的复杂关系预测问题	错义突变与药物反应间的多关系数据	机器学习	肿瘤癌症	图神经网络	GCN	图数据	NA	NA	动态有向图卷积网络	预测准确性, 可解释性评估	NA
50	2025-10-06	Highlighted Diffusion Model as Plug-In Priors for Polyp Segmentation 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3485767 PMID:39446534	研究论文	提出一种用于息肉分割的两阶段框架HDM+，通过高亮扩散模型提供语义指导以提高分割精度	引入高亮扩散模型作为插件先验，通过两阶段框架减少RGB结肠镜图像与灰度分割掩码之间的领域差距	未明确说明计算效率提升的具体量化指标和模型在真实临床环境中的验证结果	开发更准确的自动化息肉分割方法以辅助结直肠癌诊断	结肠镜图像中的息肉区域	计算机视觉	结直肠癌	扩散模型	扩散模型, U-Net	结肠镜图像	在六个息肉分割基准数据集上进行实验	NA	U-Net	NA	NA
51	2025-10-06	UnBias: Unveiling Bias Implications in Deep Learning Models for Healthcare Applications 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3484951 PMID:39495690	研究论文	本研究提出UnBias方法评估深度学习模型中的偏见，并通过COVID-19检测案例研究分析不同神经网络架构的偏见影响	提出UnBias方法用于检测深度学习模型中偏见渗入学习过程的实例，揭示模型注意力从主要特征偏移的现象	NA	评估深度学习模型在医疗应用中的偏见及其伦理影响，推动公平可信AI发展	深度学习模型在医疗应用中的偏见表现	机器学习	COVID-19	深度学习	CNN	胸部X光扫描图像	来自多个公开数据库的胸部X光扫描数据集	NA	ResNet50V2, DenseNet121, InceptionV3, Xception	NA	NA
52	2025-10-06	CellCircLoc: Deep Neural Network for Predicting and Explaining Cell Line-Specific CircRNA Subcellular Localization 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491732 PMID:39495689	研究论文	提出一种基于序列的深度学习模型CellCircLoc，用于预测不同细胞系中环状RNA的亚细胞定位	首次开发考虑细胞系特异性的环状RNA亚细胞定位预测模型，结合卷积神经网络、Transformer模块和双向长短时记忆网络	NA	准确预测不同细胞系中环状RNA的亚细胞定位	环状RNA	生物信息学	NA	深度学习	CNN, Transformer, BiLSTM	序列数据	NA	NA	CNN, Transformer, BiLSTM	NA	NA
53	2025-10-06	M-NET: Transforming Single Nucleotide Variations Into Patient Feature Images for the Prediction of Prostate Cancer Metastasis and Identification of Significant Pathways 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3493618 PMID:39509309	研究论文	开发了一种名为M-NET的新型生物信息深度学习框架，用于基于单核苷酸变异预测前列腺癌转移	将单核苷酸变异转化为适合卷积神经网络的患者特征图像，并识别与转移状态相关的重要通路	NA	预测前列腺癌转移并识别重要生物学通路	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	单核苷酸变异分析	CNN	基因组数据转化的图像数据	NA	NA	M-NET	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC,PR曲线下面积	NA
54	2025-10-06	Attention-Based Q-Space Deep Learning Generalized for Accelerated Diffusion Magnetic Resonance Imaging 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3487755 PMID:39471111	研究论文	提出一种基于注意力机制的q空间深度学习模型，用于加速扩散磁共振成像的重建	首次将Transformer编码器引入dMRI重建，能够处理可变的q空间采样策略，突破传统方法对固定采样策略的依赖	模型在更广泛临床数据集上的泛化能力仍需进一步验证	开发适用于不同q空间采样策略的加速扩散磁共振成像重建方法	扩散磁共振成像数据	医学影像分析	NA	扩散磁共振成像	Transformer, MLP	医学影像数据	Human Connectome Project数据集及两个独立验证数据集	NA	Transformer编码器, 多层感知机	重建精度	NA
55	2025-10-06	A Multimodal Consistency-Based Self-Supervised Contrastive Learning Framework for Automated Sleep Staging in Patients With Disorders of Consciousness 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3487657 PMID:39471113	研究论文	提出一种基于多模态一致性的自监督对比学习框架MultiConsSleepNet，用于意识障碍患者的自动睡眠分期	结合多模态一致性特征提取和自监督对比学习策略，探索EEG和EOG的通用表示并提取模态内和模态间特征一致性	未明确说明模型在更广泛临床场景中的验证情况	开发适用于意识障碍患者的自动睡眠分期方法	意识障碍患者的脑电图和眼电图数据	医疗人工智能	意识障碍	EEG, EOG	深度学习	多模态生理信号	三个公开数据集和自收集的意识障碍数据集	NA	MultiConsSleepNet	NA	NA
56	2025-10-06	Forecasting Epidemic Spread With Recurrent Graph Gate Fusion Transformers 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3488274 PMID:39475731	研究论文	提出一种名为ReGraFT的新型序列到序列模型，用于COVID-19的长期预测	整合多图门控循环单元与自适应图结构，结合滞后政策数据，系统比较不同图类型	过度依赖历史COVID-19数据，对时滞数据的利用潜力有限	改进流行病传播预测的准确性和鲁棒性	美国各州的感染率、政策变化和州际旅行数据	机器学习	COVID-19	深度学习	Seq2Seq, GNN, RNN, Transformer	时间序列数据、图数据	NA	NA	多图门控循环单元(MGRU)、自归一化启动(SNP)层、全连接层、池化机制、注意力结构	均方根误差(RMSE)	NA
57	2025-10-06	SleepECG-Net: Explainable Deep Learning Approach With ECG for Pediatric Sleep Apnea Diagnosis 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3495975 PMID:39527413	研究论文	提出一种基于心电信号的可解释深度学习模型SleepECG-Net，用于儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的严重程度评估	结合CNN-RNN网络结构，并首次在儿科OSA诊断中应用Grad-CAM可解释性算法识别与疾病相关的ECG模式	模型在不同数据集上的性能存在差异（Cohen's Kappa从0.249到0.410），且样本来源有限	开发可解释的深度学习方法来简化儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断过程	具有阻塞性睡眠呼吸暂停风险的儿童患者	数字病理学	呼吸系统疾病	心电图信号分析	CNN, RNN	ECG信号	总计2655例（CHAT数据集1610例，CFS数据集64例，UofC数据集981例）	NA	CNN-RNN混合架构	Cohen's Kappa	NA
58	2025-10-06	Advancing Sleep Disorder Diagnostics: A Transformer-Based EEG Model for Sleep Stage Classification and OSA Prediction 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3512616 PMID:40030422	研究论文	开发了一种结合自注意力机制和条件随机场的深度学习模型，用于睡眠阶段分类和阻塞性睡眠呼吸暂停预测	将自注意力机制和条件随机场整合到多核CNN和Transformer编码器中，增强对单通道脑电图特征提取和时间依赖关系建模	NA	提高睡眠障碍诊断的准确性和自动化水平	睡眠阶段分类和阻塞性睡眠呼吸暂停预测	机器学习	睡眠障碍	脑电图(EEG)	CNN, Transformer	单通道脑电图记录	NA	NA	多核CNN, Transformer编码器	准确率	NA
59	2025-10-06	Clinical Features and Physiological Signals Fusion Network for Mechanical Circulatory Support Need Prediction in Pediatric Cardiac Intensive Care Unit 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3510217 PMID:40030552	研究论文	本研究通过融合临床特征和生理信号，开发了一种机器学习/深度学习集成方法，用于预测儿科心脏重症监护病房中机械循环支持的需求	首次将正性肌力药物的血流动力学反应与机械循环支持需求相关联，并采用多模态波形分析处理分钟级多传感器数据	研究基于单一四级医院的儿科心脏重症监护病房数据，临床决策不明确病例的适用性需进一步验证	预测急性失代偿性心力衰竭患儿对机械循环支持的需求	儿科心脏重症监护病房中因急性失代偿性心力衰竭入院的患者	机器学习	心血管疾病	血流动力学监测，心电图，动脉血压信号分析	机器学习/深度学习集成方法	表格临床特征，时间序列，原始波形数据	NA	NA	NA	AUC	NA
60	2025-10-06	Autoencoder-Based Detection of Insulin Pump Faults in Type 1 Diabetes Treatment 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3518233 PMID:40030700	研究论文	提出一种基于LSTM自编码器和随机森林的胰岛素泵故障检测新方法	首次将LSTM自编码器的特征提取能力与随机森林的异常模式识别能力相结合用于胰岛素泵故障检测	使用模拟数据而非真实临床数据，故障发生频率较低	开发准确的胰岛素泵故障检测算法以提高1型糖尿病治疗安全性	1型糖尿病患者的胰岛素泵系统	机器学习	1型糖尿病	连续血糖监测，自动胰岛素输送系统	LSTM, 随机森林	时间序列数据	100名受试者，模拟90天数据	NA	LSTM自编码器	故障检测率，误报率	UVa/Padova T1D模拟器