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
1421	2025-10-06	An adaptive deep learning approach based on InBNFus and CNNDen-GRU networks for breast cancer and maternal fetal classification using ultrasound images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03402-z PMID:40593964	研究论文	提出一种基于InBNFus和CNNDen-GRU网络的自适应深度学习方法，用于超声图像中的乳腺癌和母胎分类	提出新型自适应深度学习框架，可同时处理乳腺癌和母胎超声数据集；开发两种新架构InBnFUS（结合初始模块和倒置瓶颈模块）和CNNDen-GRU（密集架构集成GRU层）	NA	开发计算机化技术来自动分类乳腺癌和母胎超声图像中的异常	乳腺癌超声图像数据集和母胎超声图像数据集	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, GRU	图像	NA	NA	Inception, Inverted Bottleneck, DenseNet, GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1422	2025-10-06	Trees vs neural networks for enhancing tau lepton real-time selection in proton-proton collisions 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04767-x PMID:40594382	研究论文	本文比较决策树和神经网络在质子-质子对撞机中τ轻子实时选择性能的改进	首次在τ轻子触发器中系统比较传统机器学习决策树与先进深度学习模型的性能表现	未详细说明具体的数据集规模和实验配置细节	提升质子-质子对撞中τ轻子实时选择触发器的性能	强子衰变τ轻子	机器学习	NA	监督学习技术	决策树,多层感知机,残差神经网络	粒子对撞数据	NA	NA	多层感知机,残差神经网络	选择能量阈值,灵敏度	NA
1423	2025-10-06	Deep learning framework for hourly air pollutants forecasting using encoding cyclical features across multiple monitoring sites in Beijing 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05472-5 PMID:40594555	研究论文	提出一种基于深度学习的综合系统，用于预测北京多个监测站点的小时空气污染物浓度	开发了结合编码循环特征的DNN和CNN模型，用于多站点多污染物的时间序列预测	仅使用北京10个监测站点的数据，时间范围限于2013-2017年	建立空气污染预警系统，预防健康问题并实施有效的预防策略	一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO)、臭氧(O)、二氧化硫(SO)、细颗粒物(PM)、粗颗粒物(PM)六种空气污染物	机器学习	NA	时间序列分析	DNN, CNN	时间序列数据	北京10个国家级空气质量监测站点2013年3月1日至2017年2月28日的小时数据	NA	深度神经网络, 卷积神经网络	准确率	NA
1424	2025-10-06	EmoTrans attention based emotion recognition using EEG signals and facial analysis with expert validation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98404-2 PMID:40594901	研究论文	提出基于注意力的EmoTrans模型，通过EEG信号和面部视频分析进行情绪识别	提出注意力机制架构，整合EEG信号的时域、频域和小波域特征以及面部视频数据，并通过心理学家调查进行专家验证	使用DEAP数据集，样本量相对有限（32名参与者的EEG数据和22名参与者的面部视频）	开发更准确的情绪识别模型，提升人机交互和情感计算的生态效度	人类情绪状态（效价、唤醒度、支配度和喜好度）	情感计算	NA	EEG信号分析，面部视频分析	注意力机制模型	EEG信号，面部视频	32名参与者的EEG数据（40个电影片段），22名参与者的面部视频数据	NA	EmoTrans（基于注意力的架构）	准确率，配对t检验，留一被试交叉验证	NA
1425	2025-10-06	Hybrid transfer learning and self-attention framework for robust MRI-based brain tumor classification 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09311-5 PMID:40595383	研究论文	提出一种结合迁移学习和自注意力机制的混合模型用于MRI脑肿瘤分类	首次将预训练DenseNet201 CNN与Transformer架构结合，并集成多头自注意力和压缩激励注意力机制	仅使用Br35H数据集进行验证，样本量相对有限	开发鲁棒的计算机辅助诊断系统以提高脑肿瘤分类准确性	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN,Transformer	图像	3000张MRI图像	TensorFlow,PyTorch	DenseNet201,Transformer,VGG19,InceptionV3,Xception,MobileNetV2,ResNet50V2	准确率,AUC,F1-score,Cohen's Kappa	NA
1426	2025-10-06	Attention residual network for medical ultrasound image segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04086-1 PMID:40595803	研究论文	提出一种用于医学超声图像分割的注意力残差网络模型ARU-Net	在U-Net编码器中引入残差连接增强模型学习能力，集成空间混合卷积模块提升全局信息提取能力，在跳跃连接特征融合阶段分别引入通道注意力机制和多卷积自注意力机制抑制噪声	未明确说明模型计算复杂度及在不同类型超声设备上的泛化能力	提高医学超声图像中病灶边界分割的准确性	乳腺和甲状腺超声图像中的病灶区域	医学图像分析	乳腺疾病,甲状腺疾病	超声成像	CNN,注意力机制	医学超声图像	公开的乳腺超声和甲状腺超声数据集	NA	U-Net,ARU-Net	mIoU,准确率,F1-score	NA
1427	2025-10-06	Long-wave infrared computational multispectral metasurface and spectral reconstruction method 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06599-1 PMID:40596247	研究论文	提出一种基于3×3光子晶体阵列架构的长波红外计算多光谱超表面及其光谱重建方法	采用硬件-算法协同设计框架，通道间透射率相关系数仅0.17，光谱区分能力优于传统光栅系统	未明确说明实验验证的具体应用场景和外部验证数据集	开发新一代红外多光谱系统的集成化解决方案	长波红外光谱（8-11.5μm）范围内的多光谱成像	计算成像	NA	光子晶体阵列，光谱重建	深度学习网络	透射光谱数据	NA	NA	NA	均方误差（2.86）	NA
1428	2025-10-06	Multimodal deep learning-based radiomics for meningioma consistency prediction: integrating T1 and T2 MRI in a multi-center study 2025-Jul-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01787-x PMID:40596910	研究论文	本研究开发了一种基于多模态深度学习的影像组学模型，用于预测脑膜瘤的质地	首次将T1和T2 MRI与深度学习和影像组学特征相结合，在多中心研究中预测脑膜瘤质地	回顾性研究，样本量相对有限（204例患者）	提高脑膜瘤质地预测的准确性以改善术前评估和手术规划	脑膜瘤患者	医学影像分析	脑膜瘤	MRI（T1和T2加权成像）	深度学习模型	医学影像（MRI）	204例脑膜瘤患者来自两个医疗中心	NA	NA	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 精确率	NA
1429	2025-07-07	Lateral connection convolutional neural networks for obstructive sleep apnea hypopnea classification 2025-Jul-06, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2524478 PMID:40618219	research paper	提出了一种新型的卷积神经网络架构LCCNN，用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）的分类	引入了侧向连接层以实现神经元的语义排列，提高了模型的可解释性，并通过竞争层以无监督方式更新滤波器	模型仍需要标记数据，而数据标记过程耗时、费力且成本高	提高阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）分类的准确性和模型可解释性	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）患者数据	machine learning	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征	CNN	LCCNN（Lateral Connection CNN）	生理信号数据	University College Dublin数据库（UCD）和Physionet Challenge数据库（PCD）	NA	NA	NA	NA
1430	2025-07-07	Deep Learning Automated Measurements of Expanded Polystyrene Beads Size Using Low-Resolution Micrography 2025-Jul-04, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70019 PMID:40616216	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于测量低分辨率显微图像中发泡聚苯乙烯珠粒的大小	利用深度学习模型自动测量低分辨率显微图像中的发泡聚苯乙烯珠粒大小，替代传统手动测量方法	研究仅针对两种密度的发泡聚苯乙烯泡沫(8.5和24 kg/m)进行了验证	开发一种可靠且精确的发泡聚苯乙烯珠粒尺寸自动测量方法	发泡聚苯乙烯泡沫的珠粒微观结构	计算机视觉	NA	显微成像	深度学习	图像	两种密度的发泡聚苯乙烯泡沫样品(8.5和24 kg/m)	NA	NA	NA	NA
1431	2025-10-06	The continuous evolution of biomolecular force fields 2025-Jul-03, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2025.05.013 PMID:40527321	综述	本文概述了生物分子力场的最新发展现状，涵盖极化力场、机器学习势能和粗粒度模型	重点关注深度学习革命对生物分子力场参数化的创新应用，强调跨学科方法在改进生物分子建模中的潜力	NA	总结生物分子力场的最新进展，识别新兴挑战并探索未来发展方向	生物分子力场及其在生物和治疗发现中的应用	机器学习	NA	分子模拟，深度学习	机器学习势能	分子模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
1432	2025-10-06	KEVS: enhancing segmentation of visceral adipose tissue in pre-cystectomy CT with Gaussian kernel density estimation 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03380-7 PMID:40343641	研究论文	提出一种无需真实标注掩码的自动化内脏脂肪组织分割方法KEVS，用于膀胱切除术前CT扫描	结合深度学习语义分割模型与高斯核密度估计分析，无需真实标注VAT掩码即可实现精准分割	仅在20例膀胱切除术前CT扫描数据集上进行验证，样本量有限	开发无需真实标注的自动化内脏脂肪组织分割方法以预测术后并发症	膀胱切除术患者的腹部CT扫描图像	数字病理	膀胱癌	CT扫描	深度学习语义分割模型	医学影像	20例来自伦敦大学学院医院的膀胱切除术前CT扫描	NA	NA	Dice系数	NA
1433	2025-10-06	Shortcut learning leads to sex bias in deep learning models for photoacoustic tomography 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03370-9 PMID:40343639	研究论文	本研究探讨了光声断层扫描中捷径学习导致的性别偏见问题	首次在光声断层扫描领域系统研究捷径学习引发的性别偏见，并揭示疾病患病率性别差异对诊断性能的影响	样本量相对有限（147人），仅关注外周动脉疾病和性别因素	研究深度学习模型在医学影像中的算法公平性问题	外周动脉疾病患者的光声断层扫描图像	医学影像分析	外周动脉疾病	光声断层扫描	CNN	图像	147名个体	NA	NA	AUROC	NA
1434	2025-10-06	A deep learning-based approach to automated rib fracture detection and CWIS classification 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03390-5 PMID:40377883	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化方法，用于CT扫描中的肋骨骨折检测和CWIS分类	首次将深度学习应用于肋骨骨折的自动化检测和CWIS分类系统分类	训练集中罕见和代表性不足类别的分类性能有待提升	开发评估肋骨骨折自动检测和分类方法	CT扫描中的肋骨骨折	计算机视觉	创伤性损伤	CT扫描	深度学习	医学影像	198个CT扫描（170个训练和内部验证，28个外部验证）	nnU-Net	nnU-Net	灵敏度, 精确度, F1分数, FPPS	NA
1435	2025-10-06	Uncertainty estimation for trust attribution to speed-of-sound reconstruction with variational networks 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03402-4 PMID:40495100	研究论文	提出一种基于不确定性估计的声速重建信任度评估方法，用于自动选择最佳超声数据帧以改善乳腺癌诊断	首次将不确定性估计应用于声速重建中的帧选择，提出基于蒙特卡洛丢弃和贝叶斯变分推理的自动选择方法	仅评估了21个BI-RADS 4类病灶，样本量有限	通过不确定性估计提高声速重建图像的质量和诊断可靠性	乳腺癌病灶（良性纤维腺瘤和恶性癌）	医学影像分析	乳腺癌	超声成像，声速重建	变分网络	超声图像	21个BI-RADS 4类病灶，每个病灶4次采集	NA	变分网络	AUC（曲线下面积）	NA
1436	2025-10-06	Concurrent emergence of view invariance, sensitivity to critical features, and identity face classification through visual experience: Insights from deep learning algorithms 2025-Jul-01, Journal of vision IF:2.0Q2 DOI:10.1167/jov.25.8.2 PMID:40590783	研究论文	通过深度学习算法研究视觉经验如何同时促进视角不变性表征、关键面部特征敏感性和身份分类能力的发展	首次系统性地操纵训练数据中身份内和身份间面部图像数量，研究其对网络性能的协同影响	研究基于深度学习模型，与人类视觉系统的直接对应关系仍需进一步验证	探究何种面部经验能使网络对人类关键面部特征敏感，及其与视角不变性表征和分类性能的关系	深度卷积神经网络在面部识别任务中的表现	计算机视觉	NA	深度学习训练	DCNN	面部图像	系统操纵身份内和身份间图像数量的训练数据集	NA	深度卷积神经网络	分类准确率, 视角不变性表征质量, 关键特征敏感性	NA
1437	2025-10-06	Assessment model of blast injury: A narrative review 2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112830 PMID:40612508	综述	本文系统总结了爆炸冲击波的生物学效应、传统评估模型的应用与局限，以及新兴的细胞/类器官模型和人工智能技术在爆炸伤评估中的应用	首次系统整合了冲击波细胞模型、人源类器官模型和人工智能模型在爆炸伤评估中的最新应用进展	作为叙述性综述，缺乏对原始研究数据的定量分析和统计比较	评估爆炸伤的生物学效应和开发新型评估模型	爆炸冲击波引起的颅脑和肺部损伤	医学研究	爆炸伤	数值模拟、动物模型、尸体替代品(PMHS)、细胞模型、类器官模型	机器学习,深度学习	实验数据、模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
1438	2025-10-06	A self-supervised robotic system for autonomous contact-based spatial mapping of semiconductor properties 2025-Jul-04, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw7071 PMID:40614181	研究论文	提出一种自监督机器人系统，用于自主进行基于接触的半导体特性空间映射	将自监督学习与机器人系统结合，实现像素级精确定位和高通量测量，无需大量标注数据	NA	开发能够自主执行基于接触的材料表征技术的机器人系统	半导体钙钛矿薄膜的光电导特性	机器人技术	NA	接触式材料表征技术	自监督神经网络	空间位置数据，光电导测量数据	3025个独特预测位点的钙钛矿薄膜成分梯度	NA	NA	测量通量（每小时125次以上测量）	4自由度机器人探针系统
1439	2025-07-06	Automated radiographic assessment of lower limb alignment using deep learning in a data-constrained clinical setting 2025-Jul-04, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08846-y PMID:40615817	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1440	2025-10-06	Deep learning-based approach to third molar impaction analysis with clinical classifications 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93783-y PMID:40603531	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分类阻生第三磨牙	首次将YOLOv11模型应用于第三磨牙阻生的自动化分类，结合了Pell and Gregory分类、Winter分类和Pederson难度指数三种临床分类系统	特定标签（如48-Distoangular-C-III）的F1分数较低，数据集多样性有待增强	开发自动化工具来辅助第三磨牙阻生的临床诊断和分类	阻生第三磨牙	计算机视觉	牙科疾病	全景放射摄影	YOLO	图像	训练集2,300张图像（7,624颗牙齿），验证集765张图像（2,580颗牙齿），测试集765张图像（2,493颗牙齿），共98个标签	NA	YOLOv11	精确度, 召回率, F1分数, mAP@50, mAP@50:95	NA