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
601	2025-10-06	Impact of heart rate on coronary artery stenosis grading accuracy using deep learning-based fast kV-switching CT: A phantom study 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105046 PMID:40651284	研究论文	本研究通过体模实验评估基于深度学习的快速kV切换CT在不同心率下对冠状动脉狭窄分级准确性的影响	首次系统评估深度学习辅助的双能CT在不同心率条件下对冠状动脉狭窄定量分析的准确性	研究基于体模实验，未涉及真实患者数据，结果外推需谨慎	探究心率对基于深度学习的快速kV切换CT在冠状动脉狭窄分级准确性的影响	带有狭窄的冠状动脉体模和搏动心脏体模	医学影像分析	心血管疾病	快速kV切换双能CT，深度学习图像重建	神经网络	CT影像数据	冠状动脉体模在不同心率设置下(0-70 bpm)的扫描数据	NA	NA	图像锐度，狭窄比率误差	NA
602	2025-10-06	Validation of syncope short-term outcomes prediction by machine learning models in an Italian emergency department cohort 2025-Aug, Internal and emergency medicine IF:3.2Q1 DOI:10.1007/s11739-025-04034-x PMID:40668516	研究论文	本研究在意大利急诊科队列中验证了机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测能力	首次在外部验证梯度提升和逻辑回归模型对晕厥结局的预测性能，并比较了新型深度学习模型TabPFN和大语言模型TabLLM的表现	样本量相对较小（257例患者），验证队列的事件发生率较高可能影响模型泛化能力	验证和比较不同机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测性能	晕厥急诊患者	机器学习	心血管疾病	机器学习算法	梯度提升, 逻辑回归, 深度学习, 大语言模型	临床数据	257例非低风险晕厥患者	NA	梯度提升, 逻辑回归, TabPFN, TabLLM	AUC, Matthews相关系数, Brier分数	NA
603	2025-10-06	Effect of arc length on the deep learning prediction of monitor units in lung stereotactic ablative radiation therapy treatment 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105018 PMID:40684542	研究论文	本研究探讨弧长对深度学习预测肺癌立体定向消融放疗中监测单位的影响	首次研究不同弧长设置对深度学习模型预测放疗监测单位性能的影响	研究基于单一机构的回顾性数据，样本量相对有限	开发自动化的肺癌多病灶立体定向消融放疗计划系统	肺癌患者接受立体定向消融放疗的治疗数据	医疗人工智能	肺癌	立体定向消融放疗	深度学习	放疗治疗计划数据	257名患者的295次治疗，共60,720个样本	NA	NA	平均绝对百分比误差, gamma通过率	NA
604	2025-10-06	Imaging-aided diagnosis and treatment based on artificial intelligence for pulmonary nodules: A review 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105050 PMID:40700795	综述	本文综述了基于人工智能的肺结节影像辅助诊断与治疗方法	系统比较了传统规则方法、手工特征机器学习、影像组学、深度学习及融合Transformer或注意力机制的混合模型在肺结节管理中的应用	存在领域偏移、高计算需求、有限可解释性以及多中心数据集变异等挑战	评估人工智能在肺结节诊断和治疗中的性能、适用性和局限性	肺结节	医学影像分析	肺癌	多模态影像融合(CT, PET, MRI)	深度学习, 机器学习, Transformer, 注意力机制	医学影像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
605	2025-10-06	Use of artificial intelligence in animal experimentation: A review 2025-Aug, Toxicology letters IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.toxlet.2025.07.1417 PMID:40712858	综述	探讨人工智能在动物实验替代方法中的应用及其对毒理学和安全评估的改进	系统分析AI技术如何通过计算机建模和机器学习提升毒性预测的准确性，并推动动物实验3R原则（替代、减少、优化）的实施	监管验证仍是当前面临的主要挑战	评估人工智能在毒理学和安全评估领域替代动物实验的潜力	毒性预测、药物安全评估和化学危害分类	机器学习	NA	计算机毒理学、体外数据与AI工具结合的混合方法	深度学习, QSAR模型	化学结构数据、体外实验数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
606	2025-10-06	Development and Validation of Survival Prediction Models for Patients With Pineoblastomas Using Deep Learning: A SEER-Based Study 2025-Aug, Cancer reports (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/cnr2.70303 PMID:40771018	研究论文	本研究基于SEER数据库开发深度学习模型预测松果体母细胞瘤患者的3年生存率	首次将深度学习模型应用于罕见肿瘤松果体母细胞瘤的生存预测，相比传统Cox比例风险模型表现更优	样本量较小（仅145例患者），数据来源于单一数据库	开发松果体母细胞瘤患者的生存预测模型	松果体母细胞瘤患者	医疗人工智能	松果体母细胞瘤	深度学习	深度神经网络	临床数据	145例患者	NA	深度神经网络	AUC, 校准曲线, 斜率, 截距	NA
607	2025-10-06	Constructing high-quality enhanced 4D-MRI with personalized modeling for liver cancer radiotherapy 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104955 PMID:40578043	研究论文	提出一种基于深度学习的个性化建模方法，用于重建高质量的增强4D-MRI图像以支持肝癌放疗	采用个性化建模策略应对患者异质性，通过配对呼吸保持4D-MRI图像指导模型生成高质量4D-MRI	研究仅针对58例肝癌患者，样本规模有限，且方法在肝癌放疗中的实际应用潜力仍需进一步验证	开发高质量4D-MRI重建方法以改善肝癌放疗中的肿瘤运动描绘和监测	58例肝癌患者的MRI图像数据	医学影像分析	肝癌	高速多相3D快速扰相梯度回波序列，磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	58例肝癌患者	NA	NA	峰值信噪比，结构相似性，归一化均方根误差，模糊检测累积概率	NA
608	2025-10-06	A deep learning model for preoperative risk stratification of pancreatic ductal adenocarcinoma based on genomic predictors of liver metastasis 2025-Aug-26, European journal of cancer (Oxford, England : 1990) DOI:10.1016/j.ejca.2025.115608 PMID:40628176	研究论文	开发并验证基于基因组特征的深度学习模型PanScore，用于胰腺导管腺癌术前肝转移风险分层	首次基于基因组特征开发深度学习模型进行PDAC术前肝转移风险分层，识别出8个关键基因组预测因子	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	改善胰腺导管腺癌术前风险分层，识别肝转移高风险患者	胰腺导管腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	基因组测序	深度学习	基因组数据	训练队列1779例(MSK-MET)，验证队列2181例(MSK-IMPACT)	H2O AutoML	6层深度神经网络	AUC, 风险比, 中位总生存期	NA
609	2025-10-06	DDoS classification of network traffic in software defined networking SDN using a hybrid convolutional and gated recurrent neural network 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13754-1 PMID:40781265	研究论文	本文提出了一种混合CNN-GRU模型用于SDN环境中的DDoS攻击检测	提出结合一维卷积神经网络和门控循环单元的混合模型，用于网络流量时空特征提取	仅使用单一数据集进行验证，未在更广泛网络环境中测试	开发高精度的SDN网络流量分类方法以检测DDoS攻击	软件定义网络中的网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE过采样技术	CNN, GRU, LSTM, RNN, MLP	网络流量数据	24,500个样本（12,250个正常流量，12,250个攻击流量）	NA	1D-CNN, GRU, 混合CNN-GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC AUC	NA
610	2025-10-06	Land use classification using multi-year Sentinel-2 images with deep learning ensemble network 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12512-7 PMID:40781103	研究论文	本研究提出了一种名为IRUNet的深度学习集成网络，用于多年度Sentinel-2影像的土地利用分类	集成InceptionResNetV2与UNet框架，采用多尺度特征融合和测试时增强技术提升预测鲁棒性	虽然数据跨越多个年份，但每年数据作为独立输入处理，未建模时间序列关系	开发高性能、可推广的多年度土地利用分类框架	Katpadi地区2017-2024年的Sentinel-2卫星影像	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习集成网络	多光谱卫星图像	Katpadi地区2017-2024年多年度Sentinel-2影像数据	NA	IRUNet, InceptionResNetV2, UNet	准确率, Dice相似系数, 精确率, 召回率, F1分数, Kappa系数	NA
611	2025-10-06	Deep neural network approach integrated with reinforcement learning for forecasting exchange rates using time series data and influential factors 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12516-3 PMID:40781102	研究论文	提出一种结合长短期记忆网络和深度Q网络的混合框架，用于汇率预测	首次将强化学习机制引入汇率预测，通过实时反馈实现自适应优化	仅使用USD/INR汇率数据进行验证，未测试其他货币对	提高汇率预测的准确性和适应性	汇率时间序列数据和影响因素	机器学习	NA	时间序列分析	LSTM, DQN	时间序列数据	USD/INR汇率数据集	TensorFlow, PyTorch	LSTM, Deep Q-Network	均方误差, 均方根误差	NA
612	2025-10-06	Advanced dynamic ensemble framework with explainability driven insights for precision brain tumor classification across datasets 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14917-w PMID:40781137	研究论文	提出一种新型集成深度学习系统，用于基于MRI数据的精确脑肿瘤分类	采用动态集成框架结合自适应权重分配策略，并集成多种可解释AI技术提供预测依据	未明确说明数据来源的具体限制和临床验证的充分性	开发高精度、可解释的脑肿瘤自动诊断系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50, EfficientNet-B5	准确率, 熵值	NA
613	2025-10-06	Towards scalable screening for the early detection of Parkinson's disease: validation of an iPad-based eye movement assessment system against a clinical-grade eye tracker 2025-Aug-08, NPJ Parkinson's disease DOI:10.1038/s41531-025-01079-9 PMID:40781252	研究论文	本研究验证了基于iPad的眼动评估系统在帕金森病早期筛查中的应用价值	开发了基于iPad的便携式眼动评估系统，使用深度学习算法提取眼跳指标，并与临床级眼动仪进行对比验证	样本量较小（25名参与者），需要更大规模的研究验证	开发可扩展的帕金森病早期筛查工具	帕金森病患者和健康对照者	医疗人工智能	帕金森病	眼动追踪技术	深度学习算法	眼动数据	25名参与者（10名帕金森病患者，15名健康对照）	NA	NA	眼跳潜伏期误差、眼跳幅度误差、眼跳间期速率误差	iPad设备
614	2025-10-06	ADAM-DETR: an intelligent rice disease detection method based on adaptive multi-scale feature fusion 2025-Aug-08, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01429-x PMID:40781641	研究论文	提出一种基于改进RT-DETR的自适应多尺度特征融合水稻病害检测方法ADAM-DETR	创新设计三个核心模块：自适应视觉网络骨干网、双域增强Transformer模块和自适应多尺度特征融合模型，实现时空频域协同特征提取	NA	解决复杂田间环境下现有深度学习方法特征提取不足和多尺度病害适应性差的问题	水稻病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	DETR	图像	RiDDET-5数据集包含9,303张图像，涵盖5种主要病害类别；Kamatis公共数据集	NA	RT-DETR, AdaptiveVision Network, Dual-Domain Enhanced Transformer, Adaptive Multi-scale Feature Model	mAP@50	NA
615	2025-10-06	Predicting expression-altering promoter mutations with deep learning 2025-Aug-07, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.ads7373 PMID:40440429	研究论文	开发了PromoterAI深度学习模型来预测非编码启动子突变对基因表达的影响	首次使用深度神经网络系统性地识别导致基因表达失调的非编码启动子变异	仅关注启动子区域变异，未涵盖其他非编码区域	识别罕见遗传疾病中未被发现的功能性非编码变异	人类启动子区域的遗传变异	机器学习	罕见遗传疾病	深度神经网络，报告基因检测	深度神经网络	基因组序列数据，RNA表达数据，蛋白质表达数据	数千名个体	NA	PromoterAI	表达异常预测准确性，负选择强度	NA
616	2025-10-06	Enhancing image retrieval through optimal barcode representation 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14576-x PMID:40770058	研究论文	本研究通过优化特征序列排序来提升图像检索中二进制条形码表示的性能	提出基于检索性能指标优化特征序列排序的方法，解决了传统差异二值化方法对输入特征顺序高度依赖的组合挑战	未明确说明方法在超大规模数据集上的扩展性，也未详细讨论计算复杂度	优化二进制条形码表示以提升图像检索的准确性和效率	医学和非医学图像数据集	计算机视觉	肺癌, COVID-19	深度条形码技术	深度学习特征提取	图像	TCGA数据集、COVID-19胸部X光数据集、CIFAR-10、CIFAR-100、Fashion-MNIST	NA	NA	检索准确率	NA
617	2025-10-06	An effectiveness of deep learning with fox optimizer-based feature selection model for securing cyberattack detection in IoT environments 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13134-9 PMID:40764727	研究论文	提出一种基于狐狸优化器特征选择和深度学习的网络攻击检测模型，用于保护物联网环境安全	结合狐狸优化算法进行特征选择，并使用时序卷积网络进行分类，同时采用蜣螂优化算法进行超参数调优	仅使用Edge-IIoT数据集进行验证，未在其他物联网数据集上测试泛化能力	通过先进技术增强物联网网络的韧性和威胁检测能力	物联网环境中的网络攻击检测	机器学习	NA	深度学习	TCN	网络流量数据	Edge-IIoT数据集	NA	时序卷积网络	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
618	2025-10-06	Ensemble-based sesame disease detection and classification using deep convolutional neural networks (CNN) 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08076-1 PMID:40769993	研究论文	提出一种基于集成学习的芝麻病害检测与分类方法，使用深度卷积神经网络	首次将ResNet-50、DenseNet-121和Xception三种先进CNN架构集成应用于芝麻病害识别	NA	开发鲁棒准确的芝麻病害识别模型以支持精准农业	芝麻叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	包含健康、变叶病和细菌性疫病条件的芝麻叶片图像数据集	NA	ResNet-50, DenseNet-121, Xception	准确率	NA
619	2025-10-06	Network intrusion detection model using wrapper based feature selection and multi head attention transformers 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11348-5 PMID:40769994	研究论文	提出一种基于包装式特征选择和多头注意力变换器的网络入侵检测模型	结合包装式特征选择技术和多头注意力变换器架构，通过选择最相关特征同时减少特征空间来提高检测精度	仅使用UNSW-NB15数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	提高网络入侵检测的准确率	网络入侵检测系统	机器学习	NA	包装式特征选择	Transformer	网络流量数据	UNSW-NB15数据集	NA	Multi-Head Attention Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
620	2025-10-06	Predict the writer's trait emotional intelligence from reproduced calligraphy 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13318-3 PMID:40770015	研究论文	提出一种结合深度学习与书法美学特征的方法，从硬笔书法临摹作品中预测书写者的特质情绪智力	首次将孪生神经网络用于提取书法临摹与参考字符的深度特征差异，并结合手工特征进行特质情绪智力预测	样本量相对有限（191名参与者），仅针对硬笔书法临摹进行研究	验证通过书法临摹作品预测书写者特质情绪智力的可行性	191名参与者的硬笔书法临摹作品及其特质情绪智力评分	计算机视觉	NA	深度学习，特征提取	Siamese neural network	书法图像	191名参与者的48,826个临摹字符	NA	孪生神经网络	MAE, MSE, PCC	NA