深度学习在生物医药领域中的应用

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
1261	2025-04-06	Covariate-Balancing-Aware Interpretable Deep Learning Models for Treatment Effect Estimation 2025-Apr, Statistics in biosciences IF:0.8Q4 DOI:10.1007/s12561-023-09394-6 PMID:40170916	research paper	本文提出了一种新的深度学习方法，用于在观察数据中估计处理效应，并提高了模型的可解释性	通过利用加权能量距离的特性，提出了一个更紧的平均处理效应（ATE）估计偏差上界，并设计了一个新的目标函数，不需要正确指定倾向得分模型	NA	提高观察数据中处理效应估计的准确性和可解释性	观察数据中的处理效应	machine learning	NA	深度学习方法	neural additive models	观察数据	使用了两个基准数据集（IHDP和ACIC）以及NHANES中关于吸烟对血镉水平影响的研究数据
1262	2025-04-06	On the Robustness of Bayesian Neural Networks to Adversarial Attacks 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386642 PMID:38648123	research paper	本文分析了贝叶斯神经网络（BNNs）在过参数化极限下对抗攻击的几何特性，并证明了在该极限下BNNs对基于梯度的对抗攻击具有鲁棒性	揭示了在过参数化极限下，BNNs对基于梯度的对抗攻击的鲁棒性源于数据分布的退化性，并证明了BNN后验分布对这类攻击的鲁棒性	研究依赖于无限宽BNNs收敛到高斯过程的假设，且实验仅在MNIST、Fashion MNIST和一个合成数据集上进行	研究贝叶斯神经网络在对抗攻击下的鲁棒性	贝叶斯神经网络（BNNs）	machine learning	NA	Hamiltonian Monte Carlo, variational inference	Bayesian neural networks (BNNs), Gaussian processes (GPs)	image	MNIST, Fashion MNIST, 和一个合成数据集
1263	2025-04-06	General Hyperspectral Image Super-Resolution via Meta-Transfer Learning 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3387970 PMID:38648133	研究论文	提出了一种基于元迁移学习的通用高光谱图像超分辨率框架，以解决数据稀缺和高维度带来的挑战	通过元迁移学习随机采样不同光谱范围进行超分辨率任务，设计任务调度逐步扩展波段数量，并采用多融合特征的网络架构提升性能	未明确提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提升高光谱图像超分辨率的泛化能力和性能	高光谱图像	计算机视觉	NA	元迁移学习	MTL（元迁移学习框架）	高光谱图像	未明确提及具体样本数量，但使用了多个数据集
1264	2025-04-06	Dual-Channel Adaptive Scale Hypergraph Encoders With Cross-View Contrastive Learning for Knowledge Tracing 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386810 PMID:38652621	research paper	提出了一种名为HyperKT的新型知识追踪模型，通过双通道自适应尺度超图编码器和跨视图对比学习来捕捉学习者知识状态的多粒度特征	设计了自适应尺度超边蒸馏组件生成知识感知和模式感知超边，引入双通道超图编码器捕捉全局和局部知识状态，并采用跨视图对比学习机制增强监督信号	未提及具体限制	改进知识追踪任务，更准确地预测学习者未来表现	学习者的历史响应数据	natural language processing	NA	graph neural networks, contrastive learning	dual-channel hypergraph encoders (simplified hypergraph convolution network and collaborative hypergraph convolution network)	response data	三个真实世界数据集（未提供具体样本数量）
1265	2025-04-05	Reconstructing historical climate fields with deep learning 2025-Apr-04, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adp0558 PMID:40173235	research paper	使用基于傅里叶卷积的深度学习方法重建历史气候场	提出了一种基于傅里叶卷积的深度学习方法，能够在大面积和不规则缺失数据的情况下，仅凭极少信息就能真实重建历史气候场，并重现已知历史事件	NA	填补历史气候记录的缺失数据，重建历史气候场	历史气候场数据	machine learning	NA	deep learning, Fourier convolutions	CNN	climate model output	NA
1266	2025-04-05	Interpretable multimodal deep learning model for predicting post-surgical international society of urological pathology grade in primary prostate cancer 2025-Apr-04, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07248-5 PMID:40183953	研究论文	开发了一种可解释的多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌术后国际泌尿病理学会分级	整合了18F-PSMA-PET/CT成像特征与临床变量，构建了可解释的多模态融合模型，显著优于术前活检Gleason评分	研究为回顾性设计，样本量相对有限（222例患者）	提高前列腺癌病理分级的准确性，优化手术规划和个性化治疗策略	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	18F-PSMA-PET/CT成像，深度迁移学习	多模态融合模型	医学影像（PET/CT），临床参数	222例前列腺癌患者（2020-2024年）
1267	2025-04-05	Advancing Visual Perception Through VCANet-Crossover Osprey Algorithm: Integrating Visual Technologies 2025-Apr-03, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01467-w PMID:40180632	research paper	该研究提出了一种基于视觉核心适应网络和交叉鱼鹰算法的VCANet-COP模型，用于糖尿病视网膜病变的细微病变识别	VCANet-COP模型整合了稀疏自编码器和鱼鹰优化算法，模拟了人类视觉系统的多个处理区域，提高了病变检测的准确性和计算效率	虽然模型在多个数据集上表现优异，但未提及在临床实际应用中的验证情况	开发一种高效准确的自动化糖尿病视网膜病变筛查方法	糖尿病视网膜病变的细微病变识别	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	VCANet-COP (整合SAEs和OOA)	retinal fundus images	多个DR数据集（DR-Data, STARE, IDRiD, DRIVE, RFMID）
1268	2025-04-05	Soft sensor modeling using deep learning with maximum relevance and minimum redundancy for quality prediction of industrial processes 2025-Apr, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.02.010 PMID:39961741	研究论文	提出了一种基于最大相关和最小冗余的表示学习方法（MRMRRL），用于工业过程的质量预测	结合了质量相关特征提取、隐藏特征冗余减少和信息补偿三个通道的优点，显著提升了性能	未提及具体的工业过程类型或应用范围的局限性	提高工业过程质量预测的准确性和效率	工业过程的质量预测	机器学习	NA	自动编码器（AE）、堆叠自动编码器（SAE）、核主成分分析（KPCA）	MRMRRL、SAE	工业过程数据	未提及具体样本数量
1269	2025-04-05	The current landscape of artificial intelligence in computational histopathology for cancer diagnosis 2025-Apr-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02212-z PMID:40167870	综述	本文综述了2013年至2024年间人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断的关键方法和应用	涵盖了监督学习、无监督学习、弱监督学习和迁移学习等多种深度学习方法在组织病理学图像识别中的应用，并探讨了AI在识别基因突变和标准病理生物标志物方面的潜力	仅基于41项主要研究，可能未涵盖该领域所有最新进展	评估人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断和预后的应用现状	组织病理学图像	数字病理学	癌症	深度学习	NA	图像	41项主要研究
1270	2025-04-05	The potential of combined robust model predictive control and deep learning in enhancing control performance and adaptability in energy systems 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95636-0 PMID:40169731	研究论文	本研究探讨了将鲁棒模型预测控制（RMPC）与深度学习相结合，以提升能源系统的性能和适应性	结合RMPC的鲁棒性与深度学习的学习和适应能力，提出了一种新型控制框架，显著提高了控制精度和运行效率	研究仅通过模拟验证，缺乏实际系统应用的验证	提升能源系统的控制性能和适应性	热电联产（CHP）、电力制氢和电力制甲烷等能源系统	机器学习	NA	鲁棒模型预测控制（RMPC）和深度学习	RMPC与深度学习模型	模拟数据	NA
1271	2025-04-05	Robust ensemble classifier for advanced synthetic aperture radar target classification in diverse operational conditions 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93536-x PMID:40169814	research paper	本文提出了一种增强的集成分类框架，用于合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）在多样化操作条件下的应用	该方法整合了ResNet、SVM和模板匹配的优势，通过多数投票结合它们的互补能力，提高了分类准确性和鲁棒性	未提及具体的计算资源需求或处理时间，可能在实际应用中存在效率问题	提高SAR自动目标识别在多样化操作条件下的分类准确性和鲁棒性	合成孔径雷达（SAR）图像中的目标	computer vision	NA	ResNet, SVM, 模板匹配	ResNet, SVM	SAR图像	使用MSTAR数据集进行实验验证
1272	2025-04-05	An adaptive search mechanism with convolutional learning networks for online social media text summarization and classification model 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95381-4 PMID:40169845	研究论文	提出了一种基于自适应搜索机制和卷积学习网络的社交媒体文本摘要与分类模型（ASMHLN-SMDSCM）	结合BERT模型进行特征提取，采用蛾搜索算法（MSA）优化超参数，并使用TabNet+CNN模型进行分类	未提及模型在大规模数据集上的泛化能力或计算效率	开发高效的社交媒体文本摘要与分类方法	社交媒体短文本数据	自然语言处理	NA	BERT, MSA, TabNet, CNN	TabNet+CNN	文本	FIFA和FARMER数据集（具体数量未提及）
1273	2025-04-05	Graph convolution network for fraud detection in bitcoin transactions 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95672-w PMID:40169862	研究论文	本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）的比特币交易欺诈检测方法	使用GCN模型检测比特币交易中的欺诈行为，相比现有模型如Logistic Regression、LSTM、SVM和Random Forest，表现出更高的准确性和性能	数据集中部分交易未标注，可能影响模型的训练效果	检测比特币交易中的非法活动，特别是反洗钱（AML）	比特币交易数据	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	GCN	图数据	Elliptic比特币数据集，包含标记为合法和非法的交易
1274	2025-04-05	Building occupancy estimation using single channel CW radar and deep learning 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95752-x PMID:40169921	研究论文	本研究提出了一种基于24GHz连续波雷达和深度学习的新型室内人数估计方法，用于智能建筑的优化、能效提升和安全保障	采用连续波雷达系统结合时频映射技术（CWT和功率谱分析），提供了一种不依赖WiFi或PIR传感器的隐私保护替代方案	实验主要针对静态场景（久坐人员），动态场景（行走环境）的准确率相对较低（86.5%）	开发非侵入式、保护隐私的智能建筑人数估计方法	室内人员数量	机器学习	NA	24GHz连续波雷达、连续小波变换(CWT)、功率谱分析	DarkNet19、MobileNetV2、ResNet18	雷达回波生成的时频标度图	1680张图像样本（静态场景4小时40分钟数据）+ 1小时连续行走环境数据
1275	2025-04-04	Advanced Anticounterfeiting: Angle-Dependent Structural Color-Based CuO/ZnO Nanopatterns with Deep Neural Network Supervised Learning 2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c17414 PMID:40072024	研究论文	本研究提出了一种基于结构颜色的低成本、可大规模生产的防伪图案及简单鉴别算法	利用电纺丝技术制造纳米图案，结合CuO和ZnO的溶液生长过程，创造出具有角度依赖性颜色的不可克隆图案，并通过深度学习算法实现高效鉴别	需要标准高分辨率相机获取训练图像，可能在某些应用场景中受限	开发新一代高效、可扩展的防伪解决方案	防伪图案及其鉴别算法	计算机视觉	NA	电纺丝技术、溶液生长过程、深度学习	深度学习算法	图像	NA
1276	2025-04-04	Deep Learning-Based Framework for Efficient Design of Multicomponent High Hardness High Entropy Alloys 2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c23010 PMID:40114633	研究论文	提出了一种基于深度学习的框架，用于高效设计多组分高硬度高熵合金	结合材料领域知识与数据驱动技术，开发了材料串联嵌入模块与BiLSTM-CRF网络，自动化分析文献并提取数据，采用两阶段设计策略（GA与PSO结合）优化合金系统与成分比例	未明确提及实验验证的广泛性或实际应用中的性能稳定性	优化多组分高硬度高熵合金的设计过程	高熵合金（HEAs）	机器学习	NA	深度学习、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）	BiLSTM-CRF	文本、数值数据	2698篇论文中提取的8067个数据点，构建的硬度数据集包含13种元素
1277	2025-04-04	Prediction of Future Risk of Moderate to Severe Kidney Function Loss Using a Deep Learning Model-Enabled Chest Radiography 2025-Apr-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01489-4 PMID:40175823	research paper	本研究评估了一种利用原始胸部X光数据预测中度至重度肾功能下降的深度学习模型	首次使用深度学习模型通过胸部X光数据预测慢性肾脏病的进展风险	研究为回顾性分析，需要前瞻性研究进一步验证	开发早期预测慢性肾脏病进展风险的工具	79,219名eGFR在65-120之间的患者	digital pathology	chronic kidney disease	deep learning	DLM	image	79,219名患者的胸部X光数据
1278	2025-04-04	Application of an Automated Deep Learning Program to A Diagnostic Classification Model: Differentiating High-Risk Adenomas Among Colorectal Polyps 10 mm or Smaller 2025-Apr-02, Journal of digestive diseases IF:2.3Q3 DOI:10.1111/1751-2980.13340 PMID:40176375	研究论文	本研究开发了一种基于自动深度学习程序的计算机辅助诊断模型，用于分类≤10毫米结直肠息肉中的低风险和高风险腺瘤	使用自动深度学习软件Neuro-T v3.2.1开发CADx模型，其性能与专家相当且优于学员	研究仅使用了静态内窥镜图像，未考虑动态视频或临床背景信息	开发能区分≤10毫米结直肠息肉中高风险和低风险腺瘤的计算机辅助诊断模型	≤10毫米的结直肠腺瘤	数字病理学	结直肠癌	自动深度学习	DL	内窥镜图像	2696张训练图像（2460张低级别和236张高级别腺瘤）和439张外部验证图像（398张低级别和41张高级别腺瘤）
1279	2025-04-04	What's new in pediatric musculoskeletal imaging 2025-Apr, Journal of children's orthopaedics DOI:10.1177/18632521251325122 PMID:40093030	review	本文综述了儿科肌肉骨骼影像学领域的最新技术进展，包括成像方式的创新和人工智能应用	探讨了辐射剂量减少技术、对比增强超声和超高频率成像等增强诊断工具，以及人工智能在病理检测和工作流程优化中的应用	存在外部验证和范围有限等挑战	提高儿科肌肉骨骼护理的诊断准确性和治疗效果	儿科肌肉骨骼影像学	digital pathology	NA	advanced magnetic resonance imaging, ultrasound innovations, artificial intelligence, photon-counting detector computed tomography, deep learning-based reconstructions, diffusion-weighted imaging, positron emission tomography-magnetic resonance imaging integration	deep learning	image	NA
1280	2025-04-04	Benchmarking deep learning for automated peak detection on GIWAXS data 2025-Apr-01, Journal of applied crystallography IF:5.2Q1 DOI:10.1107/S1600576725000974 PMID:40170972	研究论文	本文提出了一个用于评估深度学习在GIWAXS数据自动峰值检测中性能的综合框架	引入了包含标注实验数据集、物理信息指标和优化基线算法的全面框架，并首次对基于模拟数据训练的深度学习解决方案进行了系统评估	研究可能受限于标注数据集的大小和多样性，以及基线算法的选择	评估深度学习在GIWAXS数据峰值检测中的可靠性并建立标准化评估体系	GIWAXS衍射图像数据	机器学习和X射线散射数据分析	NA	GIWAXS和深度学习技术	未明确说明具体DL模型类型	X射线衍射图像数据	未明确说明具体样本数量，但提到单日可产生数十万衍射图像