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
121	2025-10-06	Simultaneous Recognition of Locomotion Mode, Phase, and Phase Progression Using Deep Learning Models 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11062982 PMID:40644172	研究论文	提出一种深度学习框架，同时识别运动模式、相位及相位进展，用于穿戴式机器人实时辅助	首个同时预测运动模式、相位和相位进展的方法，实现个性化辅助	仅包含五名参与者的数据，样本量有限	开发有效的用户意图识别算法，提升穿戴式机器人在真实场景的应用	人体运动活动（平地行走、上楼梯、下楼梯、坐站转换）	机器学习	NA	惯性测量单元（IMU）	深度学习	IMU传感器数据	5名参与者	NA	NA	分类准确率，相位进展百分比估计精度	NA
122	2025-10-06	Exploring Cortical Responses to Blood Flow Restriction through Deep Learning 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063023 PMID:40644184	研究论文	本研究使用深度学习分析血流量限制训练期间的大脑皮层响应	首次将深度学习与脑机接口结合用于探索血流量限制训练的皮层活动模式	样本量较小，个体间差异显著，跨被试模型仅达到随机水平准确率	研究血流量限制训练对大脑皮层活动的影响	6名受试者在血流量限制训练前、中、后的皮层响应	脑机接口	NA	脑磁图	深度学习	脑磁图信号	6名受试者	NA	BaseNet	准确率	NA
123	2025-10-06	Personalization of Wearable Sensor-Based Joint Kinematics Estimation Using Computer Vision for Hip Exoskeleton Applications 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063180 PMID:40644220	研究论文	提出基于计算机视觉的深度学习适应框架，用于实时关节运动学估计	结合计算机视觉与可穿戴传感器，仅需少量步态周期数据即可实现个性化关节运动学估计	在无法使用摄像头的场景中不可行	开发适用于髋关节外骨骼的实时关节运动学估计方法	下肢关节运动学，特别是僵硬膝步态数据	计算机视觉	运动障碍	深度学习，迁移学习	TCN	传感器数据，运动捕捉数据	少量步态周期数据（1-2个步态周期）	NA	时序卷积网络	均方根误差	智能手机摄像头，实时推理
124	2025-10-06	Position Based Camera-2D LiDAR Fusion and Person Following for Mobile Robots 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11062955 PMID:40644251	研究论文	本文提出了一种基于位置的相机-2D LiDAR融合方法，并在真实移动机器人上测试了人员跟随应用	首次在真实机器人上测试基于位置的目标人员跟踪系统用于人员跟随应用，并与基于图像的跟踪方法进行对比	基于位置的跟踪主要适用于短期跟踪，未在长期跟踪场景中进行测试	开发更有效的人员跟随系统，解决现有方法在跟踪视角和误报方面的限制	移动机器人的人员跟随系统	机器人视觉	NA	深度学习，多传感器融合	深度学习人员检测模型	RGBD图像，LiDAR点云数据	NA	NA	UCMCtrack, SORT	ID切换率，跟踪一致性	真实移动机器人平台
125	2025-10-06	Identifying Asthma-Related Symptoms From Electronic Health Records Using a Hybrid Natural Language Processing Approach Within a Large Integrated Health Care System: Retrospective Study 2025-May-02, JMIR AI DOI:10.2196/69132 PMID:40611521	研究论文	本研究开发了一种混合自然语言处理方法来从电子健康记录中识别哮喘相关症状	结合基于规则和基于Transformer的深度学习算法，创建混合NLP方法用于哮喘症状识别	研究依赖于单一医疗系统的数据，可能限制算法的泛化能力	开发自然语言处理算法从临床文本中识别哮喘相关症状	大型综合医疗系统中的电子健康记录和临床笔记	自然语言处理	哮喘	自然语言处理	Transformer	文本	11,374,552份临床笔记，包含128,211,793个句子	NA	Transformer	阳性预测值, 敏感度, F1分数	NA
126	2025-10-06	Learning-based early detection of post-hepatectomy liver failure using temporal perioperative data: a nationwide multicenter retrospective study in China 2025-May, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103220 PMID:40630620	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的深度学习模型，用于肝切除术后24小时内早期检测肝衰竭	首次将基础模型Bio-Clinical BERT与上下文感知transformer模块结合，对围手术期时序数据进行深度特征分析，实现PHLF的极早期检测	MIMIC-IV队列数据不完整且主要为高加索人群，模型在该队列表现相对有限	利用人工智能技术改进肝切除术后肝衰竭的早期检测方法	肝切除手术患者	医疗人工智能	肝衰竭	电子健康记录数据分析	深度学习,transformer	时序医疗数据	中国队列1832例患者（训练681例，验证1151例），MIMIC-IV队列242例	PyTorch	Bio-Clinical BERT,transformer	AUC,准确率	NA
127	2025-10-06	Validity and accuracy of artificial intelligence-based dietary intake assessment methods: a systematic review 2025-May-14, The British journal of nutrition DOI:10.1017/S0007114525000522 PMID:40207441	系统综述	系统评估人工智能技术在膳食摄入评估方法中的有效性和准确性	首次系统综述AI技术在膳食摄入评估领域的应用效果，重点关注深度学习与机器学习方法的性能表现	纳入研究数量有限（13项），61.5%的研究存在中等偏倚风险，需要更多人群比较研究和更大样本量	评估基于人工智能的膳食摄入评估方法的有效性和准确性	营养流行病学中的膳食数据评估方法	机器学习	NA	人工智能技术	深度学习, 机器学习	膳食摄入数据	13项符合条件的研究	NA	NA	相关系数	NA
128	2025-10-06	A new multimodal medical image fusion framework using Convolution Neural Networks 2025-May, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2488827 PMID:40214199	研究论文	提出一种基于卷积神经网络的多模态医学图像融合新框架	通过优化卷积层数量和选择swish激活函数，提出高效的医学图像融合方法	NA	开发优化的深度学习框架用于医学图像融合	多模态医学图像	计算机视觉	NA	医学图像融合	CNN	医学图像	NA	NA	卷积神经网络	多种评估指标，融合图像质量	NA
129	2025-10-06	Deep ensemble architecture with improved segmentation model for Alzheimer's disease detection 2025-May, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2484691 PMID:40219912	研究论文	提出一种用于阿尔茨海默病检测的深度集成架构，通过改进的分割模型和特征提取方法提高检测准确率	提出改进的U-Net分割架构和En-LeCILSTM集成模型，结合LeNet、CNN和改进LSTM，通过模型输出平均提升检测精度	NA	开发更有效的阿尔茨海默病检测方法	阿尔茨海默病患者的医学影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	集成学习, CNN, LSTM	医学影像	NA	NA	U-Net, LeNet, CNN, LSTM	准确率, F-measure	NA
130	2025-10-06	Fine-Grained Classification of Pressure Ulcers and Incontinence-Associated Dermatitis Using Multimodal Deep Learning: Algorithm Development and Validation Study 2025-May-01, JMIR AI DOI:10.2196/67356 PMID:40605794	研究论文	开发并验证用于压力性损伤和失禁性皮炎细粒度分类的多模态深度学习框架	首次提出结合伤口图像和分类患者数据的多模态深度学习框架，实现压力性损伤和失禁性皮炎的精确区分和细粒度分类	细粒度分类性能仍有提升空间，IAD分类F1分数相对较低，需要进一步扩展数据集多样性	开发能够准确区分压力性损伤和失禁性皮炎并对其伤口严重程度进行细粒度分类的深度学习模型	压力性损伤和失禁性皮炎的伤口图像	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	CNN, Transformer	图像, 分类患者数据	1555张伤口图像	NA	TinyViT, ConvNeXtV2	F1-score, 准确率, 精确率, 召回率	NA
131	2025-10-06	Single-shot reconstruction of three-dimensional morphology of biological cells in digital holographic microscopy using a physics-driven neural network 2025-May-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60200-x PMID:40413181	研究论文	提出一种名为MorpHoloNet的深度学习模型，用于从单次全息图中重建生物细胞的三维形态	通过整合物理驱动和基于坐标的神经网络，实现从单次全息图直接重建3D复杂光场和3D形态，无需多相位全息图或角度扫描	NA	开发用于数字同轴全息显微镜中生物细胞三维形态重建的深度学习技术	生物细胞	计算机视觉	NA	数字同轴全息显微镜	神经网络	全息图像	NA	NA	物理驱动神经网络, 基于坐标的神经网络	NA	NA
132	2025-10-06	Relevance of choroid plexus volumes in multiple sclerosis 2025-May-08, Fluids and barriers of the CNS IF:5.9Q1 DOI:10.1186/s12987-025-00656-7 PMID:40340923	研究论文	本研究通过深度学习分割方法评估多发性硬化症患者脉络丛体积与脑室周围组织损伤的关系	首次使用基于结构MRI数据的深度学习分割方法量化脉络丛体积，并比较复发缓解型和原发进展型多发性硬化症的差异	横断面研究设计无法确定因果关系，样本量相对有限	探讨多发性硬化症中脉络丛体积与脑室周围组织损伤的关系及神经炎症的作用	141名复发缓解型多发性硬化症患者、64名原发进展型多发性硬化症患者和75名健康对照者	医学影像分析	多发性硬化症	结构MRI，T1w/FLAIR比率分析	深度学习分割方法	MRI图像	280名参与者（205名患者+75名健康对照）	NA	NA	体积测量，T1w/FLAIR比率	NA
133	2025-10-06	Deep learning approaches for classification tasks in medical X-ray, MRI, and ultrasound images: a scoping review 2025-May-07, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01701-5 PMID:40335965	综述	本文通过范围综述方法系统回顾了深度学习在医学X射线、MRI和超声图像分类任务中的应用现状	首次按照PRISMA-ScR指南系统梳理三种主要医学影像模态的深度学习分类研究，并详细总结数据集特征、预处理技术和模型性能	作为范围综述，主要基于现有文献分析，未进行原始实验验证	探索深度学习在医学影像分类中的应用方法和效果	使用X射线、MRI和超声图像诊断的各种疾病	计算机视觉	多种疾病	医学影像分析	深度学习模型	医学图像（X射线、MRI、超声）	NA	NA	NA	准确率	NA
134	2025-10-06	Using interpretable deep learning radiomics model to diagnose and predict progression of early AD disease spectrum: a preliminary [18F]FDG PET study 2025-May, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11158-9 PMID:39477837	研究论文	本研究提出了一种基于[18F]FDG PET图像的可解释深度学习放射组学模型，用于诊断阿尔茨海默病临床谱系并预测轻度认知障碍向AD的进展	提出结合放射组学监督的可解释深度学习模型，解决了现有DL分类模型在AD谱系诊断中缺乏可解释性的问题	初步研究，需要进一步验证	诊断阿尔茨海默病临床谱系并预测轻度认知障碍向AD的进展	1962名来自两个独立多中心队列的受试者（ADNI高加索人群和中国两家医院的亚洲人群）	医学影像分析	阿尔茨海默病	[18F]FDG PET成像	深度学习	PET图像	1962名受试者	NA	可解释深度学习放射组学模型	准确率, 风险比	NA
135	2025-10-06	Toward diffusion MRI in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer 2025-May-28, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-02759-5 PMID:40434720	研究论文	探讨扩散磁共振成像在胰腺癌诊断和治疗中的潜在应用价值	结合多种扩散成像技术（DWI、DTI、IVIM、DKI）与新兴人工智能分析，提供组织微结构信息	缺乏标准化协议和稳健的数据分析流程，需要进一步临床验证	提高胰腺癌的早期检测能力和治疗效果评估	胰腺癌患者	医学影像分析	胰腺癌	扩散磁共振成像（dMRI）、扩散加权成像（DWI）、扩散张量成像（DTI）、体素内不相干运动（IVIM）、扩散峰度成像（DKI）	深度学习	磁共振影像	NA	NA	NA	NA	NA
136	2025-10-06	Galileo-an Artificial Intelligence tool for evaluating pre-implantation kidney biopsies 2025-May, Journal of nephrology IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s40620-024-02094-4 PMID:39356416	研究论文	开发名为Galileo的人工智能工具，用于评估肾移植前的活检组织	专门针对肾移植前活检评估设计的首个AI工具，能显著提升诊断效率并减少观察者间差异	需要进一步基于移植物存活等硬终点进行改进验证	开发辅助病理学家评估肾移植前活检的人工智能工具	肾脏穿刺活检和楔形活检的全切片图像	数字病理	肾脏疾病	全切片图像分析	深度学习算法	图像	多中心队列的全切片图像数据集	Aiforia Create平台	NA	精确度, 灵敏度, F1分数, 总面积误差	NA
137	2025-10-06	TransMA: an explainable multi-modal deep learning model for predicting properties of ionizable lipid nanoparticles in mRNA delivery 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf307 PMID:40581984	研究论文	提出一种可解释的多模态深度学习模型TransMA，用于预测mRNA递送中可电离脂质纳米颗粒的转染效率	采用多模态分子结构融合架构，结合3D Transformer和Mamba分别提取分子空间和序列特征，并设计mol-attention机制对齐不同粒度原子特征	NA	加速高转染效率mRNA药物递送系统的筛选过程	可电离脂质纳米颗粒(LNPs)	机器学习	NA	深度学习	Transformer, Mamba	分子结构数据	当前最大的LNPs数据集，包括Hela和RAW细胞系	NA	3D Transformer, Mamba, 多模态融合架构	转染效率预测性能	NA
138	2025-10-06	An order-preserving batch-effect correction method based on a monotonic deep learning framework 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf247 PMID:40586320	研究论文	基于单调深度学习框架开发了一种保持顺序的批次效应校正方法	在批次效应校正方法中首次引入顺序保持特征，解决了现有方法忽略这一重要特性的问题	NA	开发具有顺序保持特征的批次效应校正方法	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	深度学习网络	基因表达数据	NA	NA	单调深度学习网络	聚类性能, 基因间相关性, 差异表达信息	NA
139	2025-10-06	Pose estimation and tracking dataset for multi-animal behavior analysis on the China Space Station 2025-May-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05111-8 PMID:40348756	研究论文	提出首个面向中国空间站多动物行为分析的姿态估计与追踪数据集	创建了首个针对太空动物行为分析的多任务专家验证数据集，包含多种模式生物在复杂场景下的数据	太空动物图像数据有限，缺乏公开带标注的数据集	开发用于太空动物行为分析的深度学习方法	秀丽隐杆线虫、果蝇、斑马鱼等模式生物	计算机视觉	NA	深度学习姿态估计与追踪	NA	序列图像	多种模式生物（秀丽隐杆线虫、果蝇、斑马鱼）	NA	NA	NA	NA
140	2025-10-06	Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection 2025-May-08, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2024.11341 PMID:39829118	研究论文	提出基于多尺度补丁残差网络的深度学习模型，用于儿童肱骨髁上细微骨折的自动检测与定位	结合CNN特征提取与多尺度生成对抗网络，利用健康样本学习正常骨骼分布，降低对标记骨折数据的依赖	依赖两个医院的数据集，样本量有限	开发儿童肱骨髁上细微骨折的自动检测方法	儿童肱骨髁上骨折的医学影像	计算机视觉	骨骼骨折	医学影像分析	CNN, GAN	医学图像	来自两个医院的儿科骨折数据集	NA	多尺度补丁残差网络(MPR)	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA