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
341	2025-06-03	Temporal user interest modeling for online advertising using Bi-LSTM network improved by an updated version of Parrot Optimizer 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03208-z PMID:40442252	研究论文	本文提出了一种基于优化Bi-LSTM和更新版鹦鹉优化器(UPO)的用户兴趣建模方法，用于在线广告中的用户行为预测	结合Bi-LSTM处理用户活动的时序特性，并引入更新版鹦鹉优化器(UPO)提升模型性能	未提及具体数据集规模或实际部署效果	提高在线广告中用户点击率和广告投放精准度	在线广告平台的用户行为数据	自然语言处理	NA	深度学习	Bi-LSTM	用户行为序列数据	NA
342	2025-06-03	Automated classification of midpalatal suture maturation stages from CBCTs using an end-to-end deep learning framework 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03778-y PMID:40442312	research paper	提出了一种基于深度学习的端到端框架，用于从CBCT图像中自动分类腭中缝成熟阶段	引入了新颖的多滤波器卷积残差注意力网络（MFCRAN）结合DCT层，以及针对数据类别的排序损失和数据增强策略	使用的数据集为私有数据集，可能限制了模型的泛化能力	提高腭中缝成熟阶段分类的准确性和自动化水平，以辅助正畸诊断和治疗规划	CBCT图像中的腭中缝成熟阶段	computer vision	NA	CBCT成像	CNN, EfficientNet, ResNet18, MFCRAN	image	618张CBCT图像，分为五个阶段（A、B、C、D和E）
343	2025-06-03	Associations of greenhouse gases, air pollutants and dynamics of scrub typhus incidence in China: a nationwide time-series study 2025-May-29, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-23156-7 PMID:40442614	research paper	本研究探讨了温室气体和空气污染物与中国恙虫病发病率之间的相关性，并评估了环境因素对不同年龄段和流行期的影响	首次评估了无机化合物如温室气体和空气污染物对恙虫病发病率的影响，并利用深度学习算法预测环境因素对发病率的影响	研究采用横断面方法，结果需要通过额外的队列研究来确认	评估环境因素与恙虫病发病率之间的关系，并开发恙虫病的综合预警系统	中国的恙虫病病例及温室气体和空气污染物数据	public health	scrub typhus	Moving Epidemic Method (MEM), Treed Distributed Lag Non-Linear Model (TDLNM), Quantile-based G Computation (qgcomp), Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR), Weighted Quantile Sum (WQS), Convolutional Neural Networks (CNN)	CNN	time-series data	全国范围内的恙虫病病例数据（2005-2018年）
344	2025-06-03	Mobile based deep CNN model for maize leaf disease detection and classification 2025-May-29, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01386-5 PMID:40442806	研究论文	开发了一种基于移动端的深度CNN模型，用于实时检测和分类玉米叶部病害	首次开发了实时、用户友好的移动应用，用于玉米叶部病害检测和分类，相比现有离线模型更易访问并提供即时反馈	未提及模型在不同环境条件下的泛化能力，以及移动设备性能对应用效果的影响	提高玉米产量通过早期病害检测	玉米叶部病害（枯萎病、普通锈病、灰斑病）及健康叶片	计算机视觉	植物病害	数据增强、加权交叉熵损失	CNN（VGG16、AlexNet、ResNet50）	图像	4188张图像（包含枯萎病、普通锈病、灰斑病及健康叶片）
345	2025-06-03	A Deep Neural Network Framework for the Detection of Bacterial Diseases from Chest X-Ray Scans 2025-May-27, Infectious disorders drug targets DOI:10.2174/0118715265358132250429115426 PMID:40454498	研究论文	开发了一个基于深度神经网络的框架，用于从胸部X光扫描中检测细菌性疾病，包括COVID-19、肺炎和结核病	利用多种DNN学习算法分析X光扫描的颜色、曲线和边缘特征，使用Adam优化器降低错误率并提升模型训练效果，VGG19模型在准确率上显著优于其他模型	错误率为5.28%，可能存在一定的误诊风险	开发一个高效、可靠的深度学习模型，用于快速诊断呼吸系统疾病	胸部X光扫描图像	计算机视觉	呼吸系统疾病	DNN	VGG19	图像	1800张胸部X光图像，包括COVID-19、肺炎、结核病和正常病例
346	2025-06-03	A classification method of motor imagery based on brain functional networks by fusing PLV and ECSP 2025-May-26, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107684 PMID:40450930	研究论文	提出了一种融合PLV和ECSP的脑功能网络构建方法，用于增强脑状态解码能力并评估运动想象期间脑区相关节点的功能连接变化	融合边缘特征和节点特征构建新型脑功能网络，并设计AMSF-CNN模型进行验证	NA	提升运动想象任务的解码能力并探索人脑工作机制	左右手抓握任务的运动想象脑电信号	脑机接口	NA	PLV（相位锁定值）、ECSP（增强共同空间模式）	AMSF-CNN（注意力多尺度特征卷积神经网络）	脑电信号	SHU_Dataset和BCI IV 2a Dataset
347	2025-06-03	Deep Learning-Based Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbation Prediction Using Flow-Volume and Volume-Time Curve Imaging: Retrospective Cohort Study 2025-May-15, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/69785 PMID:40373296	研究论文	本研究利用深度学习和呼吸功能测试图像预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)急性加重事件	结合临床数据和呼吸功能测试图像(流量-容积环和容积-时间曲线)的AI模型，相比仅使用临床变量的模型，能更准确地预测COPD急性加重事件	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且仅来自两家教学医院的数据可能限制结果的普遍性	开发能更准确预测COPD急性加重的AI模型	COPD患者	数字病理	慢性阻塞性肺疾病	深度学习	AI-PFT-Clin模型(结合临床和图像数据的AI模型)	图像(流量-容积环和容积-时间曲线)和临床数据	10,492例COPD病例(开发队列6,870例，外部验证队列3,622例)
348	2025-06-03	Predicting and Explaining Cognitive Load, Attention, and Working Memory in Virtual Multitasking 2025-05, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549850 PMID:40063446	研究论文	该研究利用深度学习模型预测和解释虚拟多任务环境中的认知负荷、注意力及工作记忆，并通过SHAP分析识别关键特征	首次结合生理指标（如心率和皮肤电反应）与眼动/头部追踪数据，采用深度学习模型全面预测虚拟现实中的认知状态，并引入SHAP可解释性分析	研究依赖于单一公开数据集（VRWalking），未验证模型在其他虚拟任务场景的泛化能力	探索虚拟多任务环境下认知负荷的预测方法及其解释机制	虚拟现实用户的认知状态（物理/心理负荷、工作记忆、注意力）	虚拟现实与人机交互	NA	眼动追踪、头部追踪、心率（HR）和皮肤电反应（GSR）测量	深度学习模型（未指定具体架构）	多模态数据（生理信号、运动追踪、标注的认知状态标签）	基于VRWalking公开数据集（具体样本量未说明）
349	2025-06-03	FovealNet: Advancing AI-Driven Gaze Tracking Solutions for Efficient Foveated Rendering in Virtual Reality 2025-05, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549577 PMID:40067704	research paper	本文介绍了一种名为FovealNet的先进AI驱动视线跟踪框架，旨在通过提高视线跟踪精度来优化虚拟现实中的注视点渲染系统性能	FovealNet采用基于事件的裁剪方法和令牌修剪策略，显著减少了输入图像中的无关像素，同时保持跟踪精度，并提出了系统性能感知的多分辨率训练策略以适应不同的运行时渲染配置	未明确提及具体限制，但可能涉及在极端或非标准条件下的性能表现	优化虚拟现实中的注视点渲染系统性能	虚拟现实中的视线跟踪技术	computer vision	NA	深度学习，视线跟踪	DNN	image	NA
350	2025-06-03	Accelerated intracranial time-of-flight MR angiography with image-based deep learning image enhancement reduces scan times and improves image quality at 3-T and 1.5-T 2025-May, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03564-7 PMID:40095006	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像增强技术在加速颅内飞行时间磁共振血管成像中的应用效果	利用深度学习算法显著减少了扫描时间并提高了图像质量	研究为回顾性分析，样本量相对有限	评估深度学习增强的TOF-MRA相比传统方法在图像质量和扫描时间上的优势	129名接受脑血管检查的患者	医学影像处理	脑血管疾病	飞行时间磁共振血管成像(TOF-MRA)	深度学习	医学影像	129名患者（99例3-T，30例1.5-T）
351	2025-06-03	Assessing the Severity of Connective Tissue-Related Interstitial Lung Disease Using Computed Tomography Quantitative Analysis Parameters 2025 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001693 PMID:39761506	research paper	该研究通过基于CT深度学习模型和密度阈值方法的计算机断层扫描定量分析参数，预测结缔组织病相关间质性肺病患者的肺功能损害并评估疾病严重程度	结合RDNet分析模型和Pulmo-3D软件的阈值分割方法，首次提出蜂窝状病变比例作为GAP分期的独立风险因子	样本量有限（105例患者），且为回顾性研究设计	开发CT定量参数用于评估结缔组织病相关间质性肺病的严重程度	结缔组织病相关间质性肺病患者（105例）和健康对照者（80例）	digital pathology	interstitial lung disease	CT定量分析、深度学习模型	RDNet	CT图像	105例CTD-ILD患者（46男/59女，中位年龄64岁）和80例健康对照
352	2025-06-03	Deep Learning Reconstruction for Enhanced Resolution and Image Quality in Breath-Hold MRCP: A Preliminary Study 2025 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001680 PMID:39761494	研究论文	本研究评估了增强分辨率深度学习重建（ER-DLR）在磁共振胰胆管造影（MRCP）中的图像质量，并与非ER-DLR MRCP图像进行了比较	首次在MRCP中应用ER-DLR技术，显著提高了图像的分辨率、信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）	研究为初步研究，样本量较小（34例患者），且为回顾性研究	评估ER-DLR在MRCP中的图像质量提升效果	被诊断患有胆道和胰腺疾病的患者	医学影像	胆道和胰腺疾病	深度学习重建（DLR），磁共振胰胆管造影（MRCP）	深度学习	医学影像	34例患者
353	2025-06-03	Machine Learning for Predicting Critical Events Among Hospitalized Children 2025-May-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.13149 PMID:40445617	research paper	开发一种机器学习模型，用于早期检测住院儿童的病情恶化，实现全院统一风险评估	提出了一种新型的全院范围模型，能够持续预测儿童住院期间的关键事件风险，优于现有的病房专用模型	研究为回顾性队列研究，可能受到数据质量的限制，且深度学习模型未表现出性能提升	开发一个统一的机器学习模型，用于早期检测住院儿童的病情恶化	住院儿童（年龄<18岁）	machine learning	儿科疾病	机器学习	XGBoost, 深度学习模型	临床数据（生命体征、实验室结果、既往合并症等）	135,621名患者（来自3家三级医疗学术医院）
354	2025-06-02	DeepCR: predicting cytokine receptor proteins through pretrained language models and deep learning networks 2025-May-31, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2025.2512448 PMID:40448687	研究论文	本文提出了一种结合预训练语言模型和多窗口卷积神经网络的分类框架，用于快速准确识别细胞因子受体蛋白	首次专门针对细胞因子受体蛋白进行分类研究，结合PLMs和mCNN架构，无需手动特征提取	未提及模型在更广泛蛋白质数据集上的泛化能力	开发高效识别细胞因子受体蛋白的计算方法	细胞因子受体蛋白	计算生物学	自身免疫性疾病	预训练语言模型(ProtTrans, ESM), 多窗口CNN	PLMs+mCNN	蛋白质序列	NA
355	2025-06-02	Relationship between spleen volume and diameter for assessment of response to treatment on CT in patients with hematologic malignancies enrolled in clinical trials 2025-May-31, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05030-7 PMID:40448843	research paper	研究血液恶性肿瘤患者脾脏直径与体积的关系，以确定与治疗反应评估相关的体积阈值	首次提出脾脏体积阈值和百分比变化，与Lugano标准的直径阈值相关性最佳	研究基于特定临床试验数据，可能不适用于所有血液恶性肿瘤患者	评估脾脏体积和直径在血液恶性肿瘤治疗反应中的相关性	382名血液恶性肿瘤患者	digital pathology	hematologic malignancies	deep learning segmentation, random forest model	random forest	CT images	382 patients with hematologic malignancies
356	2025-06-02	Attention-driven deep learning framework for EEG analysis in ADHD detection 2025-May-31, Applied neuropsychology. Child DOI:10.1080/21622965.2025.2512919 PMID:40449519	research paper	提出一种基于注意力机制的深度学习框架，用于分析EEG信号以检测ADHD	模型整合注意力机制以选择性关注关键EEG特征，提升分类性能	NA	提高ADHD检测的准确性	被诊断为ADHD的儿童及对照组儿童的EEG记录	machine learning	ADHD	EEG	深度学习框架（含注意力机制）	EEG信号	来自IEEE DataPort的EEG记录数据集，包含ADHD儿童和对照组
357	2025-06-02	Subclinical atrial fibrillation prediction based on deep learning and strain analysis using echocardiography 2025-May-31, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03385-z PMID:40450156	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和应变分析的超声心动图自动检测亚临床心房颤动（SCAF）的新框架	首次将深度学习模型应用于心房高频率事件（AHRE）的预测，结合左心房分割和应变特征提取	样本量较小（117例患者），且仅使用单一影像模态（超声心动图）	开发自动检测亚临床心房颤动的工具以改善临床决策	植入心脏电子设备的患者（117例）	数字病理学	心血管疾病	超声心动图	Transformer	图像	117例患者（80%训练集，20%测试集）
358	2025-06-02	Unified estimation of rice canopy leaf area index over multiple periods based on UAV multispectral imagery and deep learning 2025-May-30, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01398-1 PMID:40442795	研究论文	本研究利用无人机多光谱遥感技术和深度学习模型，实现了水稻冠层叶面积指数(LAI)的多时期统一估算	结合无人机多光谱遥感和CNN技术，提出了一种高效准确的水稻LAI多时期估算方法，并通过特征筛选提高了模型精度	未来可进一步探索更多特征提取和变量筛选方法，通过优化模型结构提高精度和稳定性	开发高效准确的水稻生长监测方法	水稻冠层叶面积指数(LAI)	农业遥感	NA	无人机多光谱遥感	MLP, CNN	多光谱图像	NA
359	2025-06-02	DeepUSPS: Deep Learning-Empowered Unconstrained-Structural Protein Sequence Design 2025-May-30, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26847 PMID:40448386	research paper	提出了一种名为DeepUSPS的深度学习模型，用于解决无约束结构蛋白质序列设计中的优化效率低、生成蛋白质与天然蛋白质相似性高及热稳定性差的问题	采用了创新的Inverted Dense Residual Network (IDRNet)解决热稳定性不足问题，构建了Sequence-Pairwise Features Extraction Synthetic Network (SPFESN)降低设计蛋白质的相似性，并引入了Warm Restart AngularGrad (WRA)优化器优化3D Position-Specific Scoring Matrix (3Dpssm)	研究主要基于计算机模拟实验，未涉及实际生物实验验证	提高无约束结构蛋白质序列设计的效率和生成蛋白质的质量	无约束结构蛋白质序列	machine learning	NA	深度学习	IDRNet, SPFESN	蛋白质序列数据	1000个理想化(IDE)蛋白质序列
360	2025-06-02	Evaluation of machine learning and deep learning algorithms for fire prediction in Southeast Asia 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00628-9 PMID:40442135	研究论文	评估机器学习和深度学习算法在东南亚火灾预测中的应用	比较了六种不同的ML和DL模型在东南亚火灾预测中的表现，并针对不同地区的时空动态特点推荐了最优模型	未提及模型在其他地区或不同时间尺度上的泛化能力	提高东南亚地区火灾预测的准确性以支持火灾管理决策	东南亚地区的植被火灾	机器学习	NA	VIIRS卫星数据	MLP, CNN, LSTM, CNN-LSTM, ConvLSTM	卫星图像数据	东南亚多国（文莱、印尼、马来西亚等）的火灾数据