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
141	2025-10-07	Multi-modal dataset creation for federated learning with DICOM-structured reports 2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03327-y PMID:39899185	研究论文	本研究开发了一个基于DICOM结构化报告的开放平台，用于创建多模态数据集以支持联邦学习	利用DICOM结构化报告实现跨机构多模态数据的标准化链接和交互式筛选，简化了联邦学习中患者队列的创建过程	研究目前仅在德国八家大学医院联盟内验证，尚未扩展到更广泛的医疗机构	解决联邦学习在异构数据集上的挑战，实现多中心多模态数据的协调和标准化	接受微创心脏瓣膜置换术的患者数据	医学影像分析	心血管疾病	DICOM结构化报告，多模态数据集成	NA	影像数据，波形数据，标注数据，元数据	德国八家大学医院的跨机构数据集	Python, highdicom	NA	NA	NA
142	2025-10-07	Prognostic models for unplanned intensive care unit readmission risk prediction: A systematic review and meta-analysis based on HSROC model 2025-Mar, Nursing in critical care IF:3.0Q1 DOI:10.1111/nicc.13306 PMID:39995380	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估ICU非计划再入院风险预测模型的性能	首次基于HSROC模型对ICU再入院预测模型进行系统比较，区分了机器学习模型与评分系统的性能差异	所有研究存在高偏倚风险，模型缺乏外部验证，未充分利用临床文本数据	识别ICU非计划再入院预后模型并比较机器学习模型与评分系统的性能	ICU再入院预测模型	机器学习	危重症	系统综述，荟萃分析，HSROC模型	机器学习模型，深度学习模型，评分系统	临床数据	67项研究，包含335个模型和67个评分系统	Stata	NA	敏感性，特异性	NA
143	2025-10-07	Skin cancer detection using dermoscopic images with convolutional neural network 2025-Mar-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91446-6 PMID:40021731	研究论文	提出一种基于FCDS-CNN的深度学习网络，用于皮肤镜图像中的皮肤癌检测	提出新型FCDS-CNN架构，结合数据增强和类别加权技术解决医学图像中的类别不平衡问题	未明确说明模型在真实临床环境中的泛化能力验证	提高皮肤恶性黑色素瘤的早期检测准确率	七类皮肤病变的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	CNN	图像	10015张图像，涵盖7种皮肤病变类别	NA	FCDS-CNN	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
144	2025-10-07	DER-GCN: Dialog and Event Relation-Aware Graph Convolutional Neural Network for Multimodal Dialog Emotion Recognition 2025-03, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3367940 PMID:38437139	研究论文	提出一种融合对话和事件关系的图卷积神经网络用于多模态对话情感识别	首次同时建模说话者间的对话关系和潜在事件关系，并引入自监督掩码图自编码器和多信息Transformer	未明确说明模型对特定语言或文化背景的适用性限制	提升多模态对话场景下的情感识别准确率	多模态对话数据（文本、视频、音频）	自然语言处理	NA	多模态融合分析	GCN, Transformer	文本、视频、音频	IEMOCAP和MELD两个基准数据集	PyTorch（基于代码仓库推断）	DER-GCN, SMGAE, MIT	准确率	NA
145	2025-05-28	Enhancing convolutional neural networks in electroencephalogram driver drowsiness detection using human inspired optimizers 2025-Mar-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93765-0 PMID:40155444	research paper	该研究探讨了使用人类启发式优化算法（TLBO和SPBO）优化卷积神经网络（CNN）在基于脑电图（EEG）的驾驶员 drowsiness 检测中的应用	引入了两种人类启发式优化算法（TLBO和SPBO）来优化CNN架构，提高了EEG信号中 drowsiness 检测的性能	存在轻微的过拟合问题	提高基于EEG的驾驶员 drowsiness 检测系统的性能	驾驶员 drowsiness 检测	machine learning	NA	EEG	CNN	EEG信号	NA	NA	NA	NA	NA
146	2025-05-28	Multimodal medical image fusion combining saliency perception and generative adversarial network 2025-Mar-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95147-y PMID:40148552	研究论文	本文提出了一种结合显著性感知和生成对抗网络的多模态医学图像融合方法，以提高诊断准确性	提出了一种新颖的深度学习架构Temporal Decomposition Network (TDN)，通过特征级时间分析和对抗学习机制优化多模态医学图像融合	NA	优化多模态医学图像融合，提高诊断准确性	多模态医学图像	数字病理	NA	生成对抗网络(GAN)	TDN (Temporal Decomposition Network)	图像	多样化的医学图像数据集，包含多种模态和图像维度	NA	NA	NA	NA
147	2025-10-07	Deep learning-based evaluation of panoramic radiographs for osteoporosis screening: a systematic review and meta-analysis 2025-Mar-12, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01626-z PMID:40075328	系统综述与荟萃分析	评估深度学习模型在曲面断层放射影像中筛查骨质疏松症的准确性	首个系统评价和荟萃分析，评估深度学习模型从曲面断层放射影像预测骨质疏松的准确性	需要更广泛的多中心研究来验证在高风险群体中的有效性	评估深度学习模型在曲面断层放射影像中筛查骨质疏松症的诊断准确性	骨质疏松症患者	医学影像分析	骨质疏松症	曲面断层放射影像	深度学习	放射影像	7项研究纳入分析	NA	AlexNet, ResNet	AUC, 敏感度, 特异度	NA
148	2025-10-07	Deep Learning-Emerged Grid Cells-Based Bio-Inspired Navigation in Robotics 2025-Mar-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051576 PMID:40096448	研究论文	本文探讨基于网格细胞的仿生导航方法在机器人领域的应用，通过深度学习模型从移动机器人轨迹中学习空间表征	首次在移动无人地面车辆轨迹训练中成功复现了生物网格细胞的空间周期性和六边形激活模式，同时模拟了边界细胞和头方向细胞的响应特性	未提及具体实验规模和数据集的多样性限制	开发基于网格细胞仿生原理的机器人导航算法	移动无人地面车辆(UGV)机器人	机器人导航	NA	深度学习	网格细胞网络	机器人运动轨迹数据	NA	NA	网格细胞网络	空间周期性激活模式、六边形激活模式、边界细胞响应、头方向细胞响应	NA
149	2025-10-07	Comparing the Effectiveness of Artificial Intelligence Models in Predicting Ovarian Cancer Survival: A Systematic Review 2025-Mar, Cancer reports (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/cnr2.70138 PMID:40103563	系统综述	系统评估人工智能模型在预测卵巢癌患者生存结局方面的有效性	首次系统比较多种机器学习算法在卵巢癌生存预测中的表现，并识别关键预测特征	模型准确性和可解释性仍存在挑战，纳入研究数量有限（32项）	评估机器学习算法预测卵巢癌患者生存结局的有效性	卵巢癌患者	机器学习	卵巢癌	机器学习算法	随机森林,支持向量机,逻辑回归,XGBoost,深度学习模型	临床数据,影像数据,分子数据	32项符合纳入标准的研究（来自2400篇文献）	NA	NA	AUC,C-index,准确率	NA
150	2025-10-07	Using pretrained models in ensemble learning for date fruits multiclass classification 2025-Mar, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70136 PMID:40135491	研究论文	本研究使用四种预训练CNN模型和集成学习方法对九种不同椰枣品种进行多分类	提出Dirichlet集成方法，结合多个CNN模型的预测结果，在椰枣分类任务中实现最佳性能	未探索更先进的集成策略和微调技术，模型泛化能力有待进一步提升	提高椰枣品种自动分类的准确性和鲁棒性，用于质量控制和商业应用	九种不同品种的椰枣果实	计算机视觉	NA	深度学习图像分类	CNN, 集成学习	图像	NA	NA	DenseNet121, MobileNetV2, ResNet18, VGG16	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
151	2025-10-07	Enhancing Patient Outcome Prediction Through Deep Learning With Sequential Diagnosis Codes From Structured Electronic Health Record Data: Systematic Review 2025-Mar-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/57358 PMID:40100249	系统性综述	本系统性综述评估了利用电子健康记录中顺序诊断代码的深度学习模型在预测患者结局中的应用现状	首次系统性地评估了顺序诊断代码在深度学习模型中的应用情况，并分析了样本量与模型性能的关系以及模型泛化能力	研究方法和结果的异质性较大，大多数研究存在高偏倚风险	评估顺序诊断数据在深度学习模型中的应用情况，分析数据整合方式、样本量对性能的影响以及模型泛化能力	使用顺序诊断代码训练深度学习算法预测患者结局的研究	医疗人工智能	多种疾病	电子健康记录数据分析	RNN, Transformer	顺序诊断代码	84项符合条件的研究	NA	循环神经网络及其衍生模型, Transformer	AUC	NA
152	2025-10-07	Oculomics approaches using retinal imaging to predict mental health disorders: a systematic review and meta-analysis 2025-Mar-18, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03500-x PMID:40100514	系统综述与荟萃分析	通过荟萃分析评估眼组学方法利用视网膜影像诊断精神健康障碍的诊断性能	首次系统评估眼组学方法在多种精神障碍诊断中的应用价值	纳入研究存在高偏倚风险、样本量小、缺乏外部验证、可能存在过拟合问题	评估眼组学方法在精神障碍诊断中的准确性和临床应用价值	重度抑郁障碍、双相情感障碍、精神分裂症、强迫症和自闭症谱系障碍患者	医学影像分析	精神健康障碍	彩色眼底照相、光学相干断层扫描、OCT血管成像	深度学习, 机器学习, 逻辑回归	视网膜影像	11项研究中的13个诊断模型	NA	NA	敏感性, 特异性, 曲线下面积	NA
153	2025-10-07	Intelligent detection and grading diagnosis of fresh rib fractures based on deep learning 2025-Mar-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01641-0 PMID:40128676	研究论文	基于改进YOLO深度学习模型实现新鲜肋骨骨折的智能检测与分级诊断	开发了改进的YOLO模型用于肋骨骨折自动检测和严重程度分级，并在公开数据集上验证了其优于胸外科医生的性能	回顾性研究，样本量相对有限，未提供具体临床实施细节	提高肋骨骨折诊断准确性和效率，减轻医生工作负担	383例肋骨骨折患者的胸部CT图像及公开RibFrac数据集的50例患者	计算机视觉	肋骨骨折	CT影像分析	CNN	医学影像	433例患者（383例内部数据+50例外部验证）	YOLO	改进的YOLO模型	精确率,召回率,mAP50,F1分数	NA
154	2025-10-07	FlyVISTA, an integrated machine learning platform for deep phenotyping of sleep in Drosophila 2025-Mar-14, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq8131 PMID:40073129	研究论文	开发了FlyVISTA机器学习平台，用于果蝇睡眠的深度表型分析	整合高分辨率闭环视频成像系统和深度学习网络，能够注释35个身体部位并提取高维数据中的行为特征	研究仅限于果蝇模型，未在其他生物体上验证	开发深度表型分析平台以研究果蝇睡眠的调控和功能	果蝇睡眠行为	计算机视觉,机器学习	NA	视频成像,深度学习	深度学习网络	视频图像	NA	NA	NA	NA	NA
155	2025-10-07	Learning soft tissue deformation from incremental simulations 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17554 PMID:39642013	研究论文	本研究提出了一种结合时空信息的增量建模方法，用于加速面部软组织变形的生物力学模拟	首次将时空信息整合到增量模拟中，通过图神经网络同时捕捉空间特征和时间动态，相比传统仅考虑空间的方法提高了精度	研究仅基于17名正颌手术患者的数据，样本规模有限	开发快速准确的面部软组织生物力学模拟方法，以支持正颌手术规划	正颌手术患者的面部软组织变形	生物医学工程	颌面畸形	有限元方法，深度学习	图神经网络	生物力学模拟数据	17名正颌手术患者	NA	图神经网络	平均精度，平均计算时间	NA
156	2025-10-07	Reasoning-Driven Food Energy Estimation via Multimodal Large Language Models 2025-Mar-24, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu17071128 PMID:40218886	研究论文	本文提出通过微调和体积感知推理两种方法改进多模态大语言模型在基于图像的食物能量估计中的性能	首次将多模态大语言模型应用于食物能量估计，并提出体积感知推理和细粒度估计提示方法解决食物尺寸识别难题	模型在食物尺寸识别方面仍存在局限，这是影响能量估计准确性的关键因素	改进基于图像的食物能量估计准确度，支持饮食摄入监测应用	食物图像及其能量含量估计	计算机视觉,自然语言处理	NA	多模态大语言模型	MLLMs	图像	Nutrition5k数据集	NA	多模态大语言模型,LoRA	估计准确度	NA
157	2025-10-07	Deep learning-based normative database of anterior chamber dimensions for angle closure assessment: the Singapore Chinese Eye Study 2025-Mar-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-325602 PMID:39486884	研究论文	本研究基于深度学习建立了新加坡华人前房尺寸的规范数据库，用于评估房角关闭	首次建立了基于深度学习的华人前房尺寸规范数据库，并提出了ACD第20百分位数和LV第85百分位数的组合诊断标准	研究仅针对新加坡华人群体，样本代表性有限；排除了有眼部手术或外伤的病例	建立前房尺寸的规范数据库并评估其在原发性房角关闭疾病诊断中的价值	新加坡华人眼病研究中的2157只眼睛（1853只开放房角，304只房角关闭）	医学影像分析	眼科疾病	前段光学相干断层扫描	深度学习算法	医学影像	2157只眼睛	NA	NA	平衡准确度, 灵敏度, 特异性	NA
158	2025-10-07	Leveraging large language models for knowledge-free weak supervision in clinical natural language processing 2025-Mar-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68168-2 PMID:40064991	研究论文	提出一种利用大语言模型进行知识无关弱监督的临床自然语言处理方法	通过微调LLM生成弱标注数据训练下游BERT模型，无需领域知识即可实现优越性能	LLM推理计算量较大	解决临床自然语言处理中标注数据稀缺的问题	临床命名实体识别	自然语言处理	NA	弱监督学习、上下文学习	LLM, BERT	临床文本	三个i2b2/n2c2数据集，不超过50份黄金标准病历	NA	Llama2-13B, PubMedBERT	F1分数	NA
159	2025-10-07	Development of a deep learning radiomics model combining lumbar CT, multi-sequence MRI, and clinical data to predict high-risk cage subsidence after lumbar fusion: a retrospective multicenter study 2025-Mar-02, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01355-y PMID:40025592	研究论文	开发结合腰椎CT、多序列MRI和临床数据的深度学习影像组学模型，用于预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉	首次将3D视觉变换器深度学习模型与传统影像组学特征、临床特征相结合，构建多中心联合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（305例患者），需要进一步前瞻性验证	预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉患者	接受腰椎融合手术的患者	医学影像分析	脊柱疾病	CT、MRI影像学检查	深度学习, 逻辑回归	医学影像（CT、MRI）、临床数据	305例患者（训练集214例，验证集61例，测试集30例）来自三个医疗中心	NA	3D视觉变换器	AUC（曲线下面积）	NA
160	2025-10-07	KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate From a Smartwatch 2025-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3477275 PMID:39383068	研究论文	提出一种融合专家知识的知识驱动深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表PPG信号中准确提取心率	通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强将医学与信号处理领域的专家知识整合到深度学习模型中	仅在PPGDalia数据集上进行评估，未在其他数据集验证泛化能力	解决PPG信号中运动伪影和信号质量退化导致的心率提取不准确问题	智能手表采集的光电容积脉搏波(PPG)信号	生物医学信号处理	心血管疾病	光电容积脉搏波(PPG)	深度学习	PPG信号	PPGDalia数据集	NA	KID-PPG	平均绝对误差(MAE)	NA