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
801	2025-10-07	The impact of clinical history on the predictive performance of machine learning and deep learning models for renal complications of diabetes 2025-May-12, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108812 PMID:40382871	研究论文	本研究探讨临床病史对机器学习和深度学习模型预测糖尿病肾病并发症性能的影响	首次系统评估多时间点临床病史信息对糖尿病肾病预测模型性能的改善效果，并比较多种机器学习方法的性能差异	研究基于回顾性真实世界数据，可能存在选择偏倚和数据质量问题	开发有效的预测模型来识别糖尿病肾病患者并发症风险	2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病肾病	真实世界研究	逻辑回归,随机森林,Cox比例风险回归,RNN	临床数据	全国多中心回顾性研究数据	NA	循环神经网络	AUROC,C-index,平均精度	NA
802	2025-10-07	Towards automated and reliable lung cancer detection in histopathological images using DY-FSPAN: A feature-summarized pyramidal attention network for explainable AI 2025-May-10, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108500 PMID:40381571	研究论文	提出DY-FSPAN深度学习框架用于肺组织病理图像的自动癌症检测，平衡性能与可解释性	结合Y形模块和注意力机制增强空间特征表示，同时保持感受野一致性，通过Grad-CAM实现特征可视化	NA	开发可靠且可解释的肺癌自动检测方法	肺组织病理图像	数字病理	肺癌	深度学习	CNN	图像	NA	NA	DY-FSPAN, Y-blocks, 注意力机制	准确率	NA
803	2025-10-07	IBDome: An integrated molecular, histopathological, and clinical atlas of inflammatory bowel diseases 2025-May-06, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6443303/v1 PMID:40386420	研究论文	本研究构建了一个整合分子、组织病理学和临床数据的炎症性肠病图谱IBDome	首次整合多组学数据与组织病理学图像，开发了基于基础模型的深度学习方法来预测疾病活动度	样本量相对有限（1002例），且为多队列研究设计	通过多组学和 multimodal 分析提升对炎症性肠病的理解和临床管理	1002例IBD患者和非IBD对照的临床样本	数字病理学	炎症性肠病	全外显子组测序, RNA测序, 血清蛋白质组学, 组织病理学评估	深度学习, 基础模型	基因组数据, 转录组数据, 蛋白质组数据, 组织病理学图像	1002例患者和对照	NA	基础模型	组织学疾病活动度评分预测准确性	NA
804	2025-10-07	A Bi-modal Temporal Segmentation Network for Automated Segmentation of Focal Liver Lesions in Dynamic Contrast-enhanced Ultrasound 2025-May, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.12.014 PMID:39952824	研究论文	开发并验证用于动态对比增强超声视频中局灶性肝脏病变自动分割的双模态时序分割网络	提出BTS-Net双模态时序分割网络，首次实现动态CEUS视频中FLL的自动分割，并支持自动生成时间-强度曲线	回顾性研究，样本量相对有限（232例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动化的深度学习模型用于局灶性肝脏病变的医学图像分割	接受动态对比增强超声检查的局灶性肝脏病变患者	医学图像分析	肝脏疾病	动态对比增强超声	深度学习分割网络	超声视频序列	232例单发局灶性肝脏病变患者（160名男性，中位年龄56岁）	NA	BTS-Net	Dice分数, IoU, Hausdorff距离, 组内相关系数, Pearson相关系数	NA
805	2025-10-07	Preliminary phantom study of four-dimensional computed tomographic angiography for renal artery mapping: Low-tube voltage and low-contrast volume imaging with deep learning-based reconstruction 2025-May, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102929 PMID:40147091	研究论文	本研究通过血管体模评估低管电压4D-CT血管成像结合低对比剂用量和深度学习重建在肾动脉成像中的可行性	首次将低管电压4D-CT血管成像与深度学习重建技术结合，探索在低对比剂用量条件下保持肾动脉成像质量的可行性	研究基于体模实验，需要进一步的临床验证来确认实际应用效果	评估低管电压4D-CT血管成像结合低对比剂用量和深度学习重建在肾动脉栓塞术中的可行性	模拟对比增强血管的定制体模	医学影像	肾脏疾病	4D-CT血管成像，深度学习重建	深度学习	CT影像	定制血管体模，7名放射科医生参与评估	NA	NA	峰值对比噪声比，图像噪声，4点量表定性评估	NA
806	2025-10-07	Devising a novel evaluation method for computed tomography images containing metal artifacts from titanium seed implants: Application to virtual monochromatic imaging energy optimization 2025-May, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102944 PMID:40199192	研究论文	本研究开发了一种评估钛种子植入物金属伪影的新方法，并确定了虚拟单色成像的最佳能量水平以减少伪影并提高信号检测能力	提出了新的对比度-伪影比(CAR)评估方法，结合Gumbel评估法和深度学习算法优化虚拟单色成像能量水平	研究基于体模实验，需要进一步临床验证	开发金属伪影评估方法并优化虚拟单色成像能量参数	钛种子植入物产生的金属伪影	医学影像处理	前列腺癌	双能CT，虚拟单色成像，金属伪影减少技术	深度学习	CT图像	前列腺区域体模实验	NA	NA	对比度噪声比(CNR)，对比度-伪影比(CAR)，Gumbel评估参数	NA
807	2025-10-07	Artificial intelligence in drug resistance management 2025-May, 3 Biotech IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s13205-025-04282-w PMID:40235844	综述	本文综述了人工智能在抗菌药物耐药性管理中的应用，重点探讨了深度学习与机器学习在预测耐药模式和发现新型抗生素方面的作用	系统总结了多种AI模型（朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络）在抗菌药物耐药性管理中的创新应用，包括耐药表型预测、新抗生素发现和耐药相关突变检测	面临数据隐私保护、算法透明度不足、数据稀缺性、伦理考量以及需要加强跨学科合作等挑战	探讨人工智能技术在抗菌药物耐药性管理中的应用潜力与挑战	抗菌药物耐药性（AMR）	机器学习	传染病	深度学习，机器学习	Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks	NA	NA	NA	NA	NA	NA
808	2025-10-07	Reduction of radiation exposure in chest radiography using deep learning-based noise reduction processing: A phantom and retrospective clinical study 2025-May, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102958 PMID:40280035	研究论文	评估基于深度学习的智能降噪技术在胸部平面摄影中降低患者辐射剂量的效果	首次系统评估深度学习降噪技术在胸部X射线摄影中实现辐射剂量降低35%同时保持图像质量的能力	研究样本量相对较小(100例)，且为回顾性研究设计	评估智能降噪技术在胸部平面摄影中降低患者辐射剂量的效果	肺部体模和100例接受胸部X射线检查的患者	医学影像处理	胸部疾病	平面X射线摄影	深度学习	X射线图像	100例患者	NA	NA	平均意见评分, 盲参考图像空间质量评估器, 入射表面剂量	NA
809	2025-10-07	Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling 2025-May, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109496 PMID:40344874	研究论文	提出一种基于视频的低成本空气质量估计系统AQP-Mamba，通过选择性状态空间建模实现多污染物浓度和空气质量指数的准确预测	首次将选择性状态空间模型(SSM)与混合预测器结合用于视频空气质量分析，通过四种扫描技术双向处理时空特征，实现线性复杂度的长距离依赖捕捉	研究仅基于巴基斯坦拉合尔六个监测站的数据，需要在更广泛地理区域验证模型泛化能力	开发高效且成本效益高的空气质量预测模型，支持主动污染控制	室外空气质量，包括PM2.5、PM10污染物浓度和空气质量指数(AQI)	计算机视觉	NA	视频分析，深度学习	选择性状态空间模型(SSM)，混合预测器	视频	13,176个视频，来自巴基斯坦拉合尔六个监测站的每小时空气质量数据	NA	AQP-Mamba，选择性状态空间模型，混合预测器	R平方(PM2.5: 0.91, PM10: 0.90, AQI: 0.92)，准确率(94.57%)，精确率(93.86%)，召回率(94.20%)，F1分数(93.44%)	实时性能，每个视频处理延迟1.98秒
810	2025-10-07	Robust automatic train pass-by detection combining deep learning and sound level analysis 2025-May-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036754 PMID:40387613	研究论文	提出结合深度学习和声级分析的创新方法，用于自动检测列车通过事件	首次将通用车辆噪声分类器与声级分析和梅尔频谱图分类相结合，专门针对列车通过检测	NA	开发自动声音事件检测和分类方法以控制高噪声水平	列车通过时产生的声音信号	机器学习	NA	声级分析，梅尔频谱图分析	深度学习分类器	音频信号	多种长期信号	NA	NA	时间重叠度90%	NA
811	2025-05-19	Artificial Intelligence and Data Science Methods for Automatic Detection of White Blood Cells in Images 2025-May-16, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01538-y PMID:40379861	研究论文	本文评估了人工智能和数据科学方法在生物医学诊断中自动检测和计数白细胞的有效性	利用AI和DS算法自动识别、定位和分类白细胞，提高诊断效率和准确性	未来需要研究生成式AI在血细胞诊断中的应用	评估AI和DS在生物医学诊断中的有效性	白细胞图像	计算机视觉	白血病	机器学习、深度学习、分类算法	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
812	2025-10-07	COMPASS: Computational mapping of patient-therapist alliance strategies with language modeling 2025-May-15, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-025-03379-3 PMID:40374613	研究论文	提出COMPASS框架，利用大语言模型从心理治疗会话文本中直接推断治疗工作联盟	首次使用大语言模型分析心理治疗会话文本，直接映射到工作联盟评估工具，提供细粒度的患者-治疗师对齐轨迹分析	数据收集时间跨度较长（1970-2012年），某些疾病类别样本量较小（如自杀倾向仅12个会话）	开发计算框架分析心理治疗会话中的治疗工作联盟	心理治疗会话文本数据	自然语言处理	精神疾病	语言建模，主题建模	LLM，深度学习	文本	950多个心理治疗会话，涵盖焦虑症（498）、抑郁症（377）、精神分裂症（71）和自杀倾向（12）	NA	大语言模型，深度学习主题模型	语义相似度，主题演化分析	NA
813	2025-10-07	Towards global reaction feasibility and robustness prediction with high throughput data and bayesian deep learning 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59812-0 PMID:40374636	研究论文	本研究通过整合高通量实验和贝叶斯深度学习，开发了预测有机反应可行性及环境因素鲁棒性的方法	创建了最大规模的单一HTE数据集，提出贝叶斯神经网络模型实现89.48%的预测准确率，通过细粒度不确定性解耦实现高效主动学习	研究聚焦于酸胺偶联反应，尚未验证在其他类型有机反应中的泛化能力	开发预测有机反应可行性和环境因素鲁棒性的计算方法	11,669个不同的酸胺偶联反应	机器学习	NA	高通量实验(HTE), 贝叶斯深度学习	贝叶斯神经网络	化学反应数据	11,669个不同的酸胺偶联反应	NA	贝叶斯神经网络	预测准确率	NA
814	2025-10-07	Direct evaluation of antiplatelet therapy in coronary artery disease by comprehensive image-based profiling of circulating platelets 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59664-8 PMID:40374642	研究论文	通过基于图像的循环血小板全面分析直接评估冠状动脉疾病中的抗血小板治疗	首次使用深度学习技术对循环血小板进行全面图像分析，直接观察血栓状态并评估抗血小板治疗效果	样本量相对有限（207例患者），需要更大规模研究验证	开发直接评估冠状动脉疾病抗血小板治疗效果的新方法	冠状动脉疾病患者	数字病理学	冠状动脉疾病	基于图像的细胞分析，深度学习分析	深度学习	全血样本图像	207例冠状动脉疾病患者	NA	NA	血小板聚集体浓度测量	NA
815	2025-10-07	An efficient trustworthy cyberattack defence mechanism system for self guided federated learning framework using attention induced deep convolution neural networks 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01561-7 PMID:40374691	研究论文	提出一种基于注意力机制深度卷积神经网络的联邦学习框架网络攻击防御系统	将自引导联邦学习与攻击情报相结合，采用多模型融合架构和优化算法提升网络安全防御能力	NA	开发隐私保护且高效的网络攻击防御机制	分布式系统中的网络攻击防御	机器学习	NA	联邦学习	CNN, BiLSTM, GRU, 注意力机制	网络流量数据	CIC-IDS-2017和UNSW-NB15数据集	NA	卷积神经网络、双向长短期记忆网络、门控循环单元、注意力机制融合模型(CBLG-A)	准确率	NA
816	2025-10-07	Research on agricultural disease recognition methods based on very large Kernel convolutional network-RepLKNet 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01553-7 PMID:40374696	研究论文	本研究提出了一种基于超大核卷积网络RepLKNet的植物病害识别方法	采用超大核卷积设计显著扩大感受野，增强特征表示能力，克服传统小核卷积在捕获长距离依赖和全局上下文信息方面的局限性	NA	提高植物病害识别的准确性和效率	植物病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	95,865张图像，涵盖61种病害类别	NA	RepLKNet	总体准确率(OA), 平均准确率(AA), Kappa系数	NA
817	2025-10-07	SpectroFusionNet a CNN approach utilizing spectrogram fusion for electric guitar play recognition 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00287-w PMID:40374708	研究论文	提出SpectroFusionNet深度学习框架，通过声谱图融合实现电吉他演奏技术的自动识别	采用多种声谱图融合策略（早期融合和晚期融合）结合轻量级模型提取判别性特征	在实时音频数据集上准确率仅为70.9%，泛化能力有待提升	开发自动识别电吉他演奏技术的深度学习框架	电吉他演奏音频信号	机器学习	NA	声谱图分析（MFCC、CWT、Gammatone）	CNN	音频	9种不同的吉他声音类别	NA	MobileNetV2, InceptionV3, ResNet50	准确率, 精确率, 召回率	NA
818	2025-10-07	The analysis of entrepreneurship evaluation system for talent cultivation in artistic creativity and animation under artificial intelligence 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01437-w PMID:40374747	研究论文	本研究构建了基于BPNN与StyleGAN融合的艺术创意创新评估模型，旨在为高校动画专业人才培养提供新的技术手段	首次将BP神经网络与StyleGAN算法融合应用于艺术创意评估，解决了传统方法主观性强和缺乏量化指标的问题	未提及模型在不同艺术风格和文化背景下的泛化能力验证	探索深度学习与人工智能在艺术创意评估系统中的应用，为高校动画专业人才培养提供新视角	艺术创意图像数据及高校动画专业人才培养体系	计算机视觉	NA	深度学习，图像处理	BPNN, GAN	图像	NA	NA	Backpropagation Neural Network, Style-Based Generative Adversarial Network	损失函数值, 拟合效果, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
819	2025-10-07	Enhancing medical explainability in deep learning for age-related macular degeneration diagnosis 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01496-z PMID:40374798	研究论文	提出一种用于年龄相关性黄斑变性诊断的多任务学习框架，通过同时进行分类和病变分割增强深度学习模型的可解释性	引入多任务学习框架结合分类和病变分割，并提出医学可解释性指数(MXI)量化热图的医学相关性	仅在ADAM数据集上进行训练和评估，分割任务的Dice相似系数(0.59)仍有提升空间	增强深度学习模型在年龄相关性黄斑变性诊断中的医学可解释性	年龄相关性黄斑变性患者的眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	多任务学习框架	眼底图像	ADAM数据集	NA	NA	AUC, Dice相似系数	NA
820	2025-10-07	A monocular endoscopic image depth estimation method based on a window-adaptive asymmetric dual-branch Siamese network 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96804-y PMID:40374825	研究论文	提出一种基于窗口自适应非对称双分支孪生网络的单目内窥镜图像深度估计方法	设计了窗口自适应非对称双分支孪生网络架构，结合改进的轻量级SE模块和交叉注意力特征融合模块	NA	解决内窥镜图像低纹理和光照不均条件下的深度估计问题	医学内窥镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	孪生网络	图像	使用EAD2019、Hamlyn、M2caiSeg、UCL医学数据集和NYUDepthV2非医学数据集	NA	非对称双分支孪生网络，改进的Squeeze-and-Excitation模块	RMSE, AbsRel, FLOPs, 运行时间	NA