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
481	2025-10-06	A Novel Framework for Multimodal Brain Tumor Detection With Scarce Labels 2025-Aug, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3467343 PMID:39325615	研究论文	提出一种名为Double-SimCLR的无监督学习框架，用于多模态脑肿瘤检测	基于对比学习的双分支结构直接同时处理MRI和CT图像，采用自适应权重掩码技术增强CT特征提取，引入多模态注意力机制	缺乏大量标注数据，仅针对脑肿瘤检测任务	解决多模态医学图像融合中的信息丢失问题，并在标注数据稀缺情况下实现准确的脑肿瘤检测	脑肿瘤的多模态医学图像（MRI和CT）	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI), 计算机断层扫描(CT)	无监督学习, 对比学习	医学图像	NA	NA	Double-SimCLR, 双分支结构	准确率, 精确率, F1分数	NA
482	2025-10-06	A Deep Learning-Based Multimodal Fusion Model for Recurrence Prediction in Persistent Atrial Fibrillation Patients 2025-Aug, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.16733 PMID:40406972	研究论文	开发基于深度学习的多模态融合模型，用于预测持续性房颤患者射频导管消融术后的复发风险	创新性地将房颤心律心电图信号与临床特征相结合，构建多模态融合深度学习模型	样本量较小（77例患者），需进一步扩大验证	提高持续性房颤患者射频消融术后复发风险的预测准确性	接受射频导管消融治疗的持续性房颤患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图信号分析，临床特征整合	深度学习，多模态融合模型	12导联心电图信号，临床评分，基线特征	77例持续性房颤患者	NA	残差块网络结构	AUC	NA
483	2025-10-06	Bedside Ultrasound Vector Doppler Imaging System With GPU Processing and Deep Learning 2025-08, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3582773 PMID:40553667	研究论文	开发了一种基于GPU处理和深度学习的抗混叠矢量多普勒超声成像系统，可在床边进行血管评估	提出抗混叠矢量多普勒成像系统，结合可编程超声核心、GPU处理和深度学习原理，实现床边高速矢量血流成像	未明确说明系统在临床环境中的大规模验证结果	开发可用于临床床边的矢量血流成像系统，解决传统矢量多普勒成像中的混叠伪影问题	血管血流动力学，包括狭窄模型和人体血管分叉	医学影像处理	心血管疾病	平面波多角度矢量多普勒，脉冲多普勒原理	深度学习	超声图像，血流数据	狭窄模型实验和人体分叉成像扫描	GPU处理	NA	帧率（17 fps实时成像，1000+ fps高速采集，60 fps慢动作回放）	图形处理单元（GPU）
484	2025-10-06	Predicting municipal solid waste generation using artificial intelligence: A hybrid approach of entropy analysis and SHAP for optimal feature selection 2025-Aug, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.115012 PMID:40639006	研究论文	本研究提出一种结合互信息和SHAP的混合特征选择方法，用于提高城市固体废物生成的预测精度	首次将互信息与SHAP解释性分析相结合进行特征选择，能同时捕捉线性和非线性关系	在数据质量较差的地区（如Boralesgamuwa）模型性能显著下降，凸显数据一致性的重要性	提高城市固体废物生成预测精度以支持可持续废物管理	三个城市的固体废物生成数据：美国奥斯汀、澳大利亚巴拉瑞特和斯里兰卡Boralesgamuwa	机器学习	NA	互信息分析，SHAP可解释性分析	FFNN, LSTM	气象数据，社会经济数据	三个城市的时间序列数据，包含人口、收入、CPI和滞后废物变量	NA	前馈神经网络，长短期记忆网络	决定系数，均方根误差	NA
485	2025-10-06	StarVasc: hyper-dimensional and spectral feature expansion for lightweight vascular enhancement 2025-Aug-10, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02644-3 PMID:40783657	研究论文	提出一种用于机器人手术成像的无监督血管对比度增强轻量级框架StarVasc	采用星形操作模块实现超维特征扩展，并设计光谱特征增强模块在不依赖高光谱输入的情况下学习光谱线索	NA	开发适用于机器人手术视觉系统的血管对比度增强方法	机器人手术成像中的血管结构	计算机视觉	NA	无监督学习	GAN	图像	NA	NA	编码器-解码器架构,紧凑生成对抗网络	无参考质量指标,视觉评估	NA
486	2025-10-06	Time series AQI forecasting using Kalman-integrated Bi-GRU and Chi-square divergence optimization 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12422-8 PMID:40783413	研究论文	提出一种集成卡尔曼注意力与双向门控循环单元的深度学习框架，用于空气质量指数时间序列预测	引入卡尔曼注意力机制动态适应数据不确定性，并在损失函数中加入卡方散度正则化项以最小化预测与实际污染物水平的分布差异	仅在美国丹佛-奥罗拉-莱克伍德地区进行验证，需要进一步测试在其他地理区域的适用性	开发准确的空气质量指数预测系统以保护公共健康	六种主要污染物（CO、NO₂、SO₂、O₃、PM₂.5、PM₁₀）的时间序列数据	时间序列预测	NA	时间序列分析	Bi-GRU, LSTM, CNN-LSTM	时间序列数据	美国环境保护署2022-2024年丹佛-奥罗拉-莱克伍德地区的污染物数据	深度学习框架	Kalman-integrated Bi-GRU	R², MSE, MAE	NA
487	2025-10-06	Enhancing AI-driven forecasting of diabetes burden: a comparative analysis of deep learning and statistical models 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14599-4 PMID:40783432	研究论文	本研究比较了深度学习和统计模型在糖尿病负担预测中的性能差异	首次将Transformer-VAE混合模型应用于糖尿病负担预测，并系统评估了模型在噪声和缺失数据下的鲁棒性	模型计算成本高且可解释性差，在资源受限环境中的可扩展性有限	评估糖尿病负担预测中预测准确性、鲁棒性和计算效率之间的权衡	1990-2021年全球糖尿病疾病负担数据	机器学习	糖尿病	时间序列预测	Transformer, VAE, LSTM, GRU, ARIMA	时间序列数据	1990-2021年年度数据（1990-2014训练，2015-2021评估）	NA	Transformer-VAE, LSTM, GRU, ARIMA	MAE, RMSE	NA
488	2025-10-06	3D long time spatiotemporal convolution for complex transfer sequence prediction 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13828-0 PMID:40783430	研究论文	提出基于双分支3D卷积的3DcT-Pred模型用于解决时空序列预测中的长期遗忘和非平滑特征捕获问题	通过提取时空序列数据的长期全局特征缓解长程遗忘问题，构建交叉结构时空注意力模块增强对图像细粒度特征的响应，设计融合门控模块整合全局和局部特征	NA	改进时空序列预测任务的性能，特别是在处理长期依赖和非平滑特征方面	时空序列数据	计算机视觉	NA	深度学习	3D CNN	时空序列数据，雷达回波数据	三个公开数据集和一个私有雷达回波数据集	NA	双分支3D卷积，交叉结构时空注意力模块，融合门控模块	NA	NA
489	2025-10-06	Exploring the feasibility of AI-based analysis of histopathological variability in salivary gland tumours 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15249-5 PMID:40783435	研究论文	本研究探索基于人工智能的唾液腺肿瘤组织病理学变异性分析的可行性	首次开发用于唾液腺肿瘤良恶性分类、恶性亚型分型和分级的机器学习分类器，并与深度学习模型进行性能比较	需要更大规模的多中心队列研究来验证结果的显著性和临床实用性	探索AI在唾液腺肿瘤自动鉴别诊断中的可行性	唾液腺肿瘤	数字病理学	唾液腺肿瘤	苏木精-伊红染色全玻片图像数字化	机器学习分类器, 深度学习模型	全玻片图像	320张扫描全玻片图像	NA	NA	F1分数, 准确率	NA
490	2025-10-06	A blockchain-based deep learning approach for student course recommendation and secure digital certification 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14778-3 PMID:40783441	研究论文	提出一种基于区块链的深度学习模型，用于学生课程推荐和安全数字证书颁发	结合改进的注意力机制深度长短期记忆网络(MA-DLSTM)进行课程推荐，并集成X509区块链与工作量证明(PoW)机制增强证书安全性	未明确说明数据集规模和具体实验环境	解决现有课程推荐系统在应对课程大纲更新、复杂性和证书安全方面面临的挑战	学生用户和在线学习系统	机器学习	NA	区块链技术, 深度学习	LSTM	学生学术表现数据	NA	NA	Modified Attention-Enabled Deep Long Short-Term Memory (MA-DLSTM)	Genuine User Rate (GUR), Memory Usage, Transaction time, Responsiveness, Throughput	NA
491	2025-10-06	Deep learning in rib fracture imaging: study quality assessment using the Must AI Criteria-10 (MAIC-10) checklist for artificial intelligence in medical imaging 2025-Aug-09, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02046-x PMID:40783476	研究论文	使用MAIC-10清单评估肋骨骨折影像中深度学习研究的质量	首次将MAIC-10检查清单应用于肋骨骨折影像深度学习研究的质量评估	仅纳入25篇原始文章，样本量有限	评估肋骨骨折影像中深度学习研究的质量	肋骨骨折影像深度学习研究	医学影像	肋骨骨折	深度学习	NA	医学影像	25篇原始文章	NA	NA	Fleiss' kappa系数, MAIC-10评分	NA
492	2025-10-06	Supporting intraoperative margin assessment using deep learning for automatic tumour segmentation in breast lumpectomy micro-PET-CT 2025-Aug-09, NPJ breast cancer IF:6.5Q1 DOI:10.1038/s41523-025-00797-w PMID:40783490	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分割乳腺肿瘤切除标本的微PET-CT图像中的肿瘤区域，以支持术中切缘评估	首次将2D残差U-Net应用于乳腺肿瘤切除标本的微PET-CT图像分割，并开发了集成模型用于预测切缘状态	样本量相对较小（53个薄层图像来自19名患者），需要更大规模的研究验证	开发自动肿瘤分割方法以辅助乳腺癌术中切缘评估	乳腺肿瘤切除标本的微PET-CT图像	数字病理	乳腺癌	微PET-CT成像	CNN	医学图像	53个薄层图像来自19名患者（训练集），31个微PET-CT图像来自31名患者（测试集）	NA	Residual U-Net	Dice相似系数,F1分数	NA
493	2025-10-06	Developing an AI-powered wound assessment tool: a methodological approach to data collection and model optimization 2025-Aug-09, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03144-y PMID:40783534	研究论文	开发一种基于人工智能的伤口评估工具，通过多中心数据收集和深度学习模型优化支持医疗专业人员的临床决策	结合前瞻性和回顾性数据收集方法，使用Deeplabv3+架构开发移动优化的伤口分割模型，实现实时推理	组织分类准确性在不同组织类型间存在差异，特别是纤维蛋白和坏死组织的分类效果有待提升	开发人工智能驱动的伤口评估工具，支持医疗专业人员的诊断、监测和临床决策	急性和慢性伤口图像，包括多种解剖位置、肤色和愈合阶段	计算机视觉	慢性伤口	深度学习，图像分割，组织分类	CNN	图像，视频，3D扫描	约4000张伤口图像	NA	Deeplabv3+, ResNet50	DICE分数，交并比(IOU)	移动设备优化，量化技术
494	2025-10-06	The integration of psychological education and moral dilemmas from a value perspective 2025-Aug-09, BMC psychology IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s40359-025-03197-8 PMID:40783551	研究论文	本研究探讨心理教育与道德困境的整合，利用深度学习模型分析两者在价值视角下的相互关系	首次将深度学习技术应用于心理教育与道德困境整合研究，提出基于心理特征分析的价值问题解决方法	未明确说明具体采用的深度学习模型架构和实验样本规模	探索心理教育与道德困境整合的有效教育策略，提升价值问题的理解和解决能力	心理教育与道德困境的整合过程及其价值特征	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习神经网络	教育文本数据	NA	NA	NA	NA	NA
495	2025-10-06	Automated detection of quiet eye durations in archery using electrooculography and comparative deep learning models 2025-Aug-09, BMC sports science, medicine & rehabilitation DOI:10.1186/s13102-025-01284-2 PMID:40783550	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从射箭运动员的眼电图信号中检测静眼期持续时间	首次将深度学习模型应用于静眼期的自动检测，克服了传统专家评估方法的主观性和不一致性问题	样本量较小（仅10名持证射箭运动员），尚未实现实时部署，模型在不同技能水平和运动项目中的泛化能力有待验证	开发客观、自动化的静眼期检测方法以提升运动训练效果	射箭运动员的眼电图信号	机器学习	NA	眼电图，小波变换，巴特沃斯带通滤波器	CNN+LSTM, CNN+GRU, Transformer, UNet, 1D CNN, SVM	时序信号数据	10名持证射箭运动员	NA	CNN+LSTM, CNN+GRU, Transformer, UNet, 1D CNN	准确率, 精确率	NA
496	2025-10-06	Deep learning model for early acute lymphoblastic leukemia detection using microscopic images 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13080-6 PMID:40783578	研究论文	提出一种深度优化的卷积神经网络模型，用于通过显微镜图像早期检测急性淋巴细胞白血病	设计了包含五个卷积块、十三层卷积层和五层最大池化层的深度优化CNN架构，并比较了不同优化器的性能	NA	开发急性淋巴细胞白血病的早期诊断和检测方法	骨髓癌细胞和淋巴细胞前体细胞的显微镜图像	计算机视觉	白血病	显微镜成像	CNN	图像	NA	NA	深度优化CNN	准确率, 精确率	NA
497	2025-10-06	Non-coding genetic elements of lung cancer identified using whole genome sequencing in 13,722 Chinese 2025-Aug-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62459-6 PMID:40783572	研究论文	通过对13,722名中国人群进行全基因组测序，识别与肺癌相关的非编码调控元件	首次在中国人群中进行大规模全基因组测序研究非编码调控，采用STAAR流程进行罕见变异聚合分析，并应用深度学习揭示上游调控因子	研究主要针对中国人群，结果在其他人群中的普适性需要进一步验证	识别与肺癌相关的非编码遗传调控元件	13,722名中国个体	基因组学	肺癌	全基因组测序(WGS)	深度学习	基因组数据，转录组数据	13,722名中国个体，其中297名提供肺组织基因组-转录组参考面板	STAAR	NA	NA	NA
498	2025-10-06	Artificial intelligence with feature fusion empowered enhanced brain stroke detection and classification for disabled persons using biomedical images 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14471-5 PMID:40783612	研究论文	提出一种基于特征融合人工智能技术的增强型脑卒中检测与分类模型，专门针对残疾人士使用生物医学图像进行诊断	结合Inception-ResNet-v2、卷积块注意力模块-ResNet18和多轴视觉Transformer进行特征提取，并采用变分自编码器进行分类	未提及模型在临床环境中的验证情况以及针对不同残疾类型的适应性	开发更准确、快速、可靠的脑卒中诊断模型，实现对缺血性脑卒中的及时识别和有效治疗	残疾人士的脑卒中CT图像	医学影像分析	脑卒中	CT成像	深度学习	医学图像	NA	NA	Inception-ResNet-v2, ResNet18, 多轴视觉Transformer, 变分自编码器	准确率	NA
499	2025-10-06	Multiaxial vibration data for blade fault diagnosis in multirotor unmanned aerial vehicles 2025-Aug-07, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05692-4 PMID:40774972	研究论文	本文介绍了用于多旋翼无人机叶片故障诊断的多轴振动数据集	提供了在无人机几何中心采集的多轴振动信号数据集，包含多种叶片故障条件下的X、Y、Z轴振动变化	数据采集仅限于悬停模式下的多旋翼无人机，故障类型有限	开发用于多旋翼无人机叶片故障诊断的信号处理和分类方法	多旋翼无人机的叶片故障诊断	信号处理	NA	三轴加速度计测量	NA	振动信号，时间域信号	多次测试飞行的振动信号数据集，包含健康、轻微不平衡、严重不平衡和螺丝松动四种场景	NA	NA	NA	NA
500	2025-10-06	Longitudinal structural MRI-based deep learning and radiomics features for predicting Alzheimer's disease progression 2025-Aug-07, Alzheimer's research & therapy DOI:10.1186/s13195-025-01827-2 PMID:40775357	研究论文	本研究基于纵向结构MRI数据，结合深度学习和影像组学特征预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的进展	采用3D残差网络结合时间感知LSTM模型，整合纵向MRI数据和影像组学特征进行阿尔茨海默病进展预测	样本量有限且计算资源不足，需要更大规模和更多样化的研究来验证结果	预测轻度认知障碍患者向阿尔茨海默病的转化进展	来自ADNI数据库的228名轻度认知障碍参与者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	CNN, LSTM	3D MRI图像	228名MCI参与者，每人至少3次T1加权MRI扫描	NA	ResNet3D, LSTM with attention mechanism	c-index, AUC, HR	NA