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
861	2025-10-06	Ultra-low-dose coronary CT angiography via super-resolution deep learning reconstruction: impact on image quality, coronary plaque, and stenosis analysis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11399-2 PMID:39891682	研究论文	本研究评估超分辨率深度学习重建技术在超低剂量冠状动脉CT血管成像中的图像质量、冠状动脉斑块和狭窄分析性能	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于超低剂量冠状动脉CT血管成像，实现60%辐射剂量降低的同时保持图像质量和诊断性能	样本量较小（50例患者），需要更大规模研究验证	评估超分辨率深度学习重建技术在降低冠状动脉CT血管成像辐射剂量方面的效果	50例接受冠状动脉CT血管成像检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像，超分辨率深度学习重建	深度学习	医学影像	50例患者，48个冠状动脉节段	NA	超分辨率深度学习重建	图像质量评分，斑块体积测量，狭窄检测AUC，组内相关系数	NA
862	2025-10-06	Normative values for lung, bronchial sizes, and bronchus-artery ratios in chest CT scans: from infancy into young adulthood 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11367-w PMID:39891681	研究论文	本研究通过胸部CT扫描建立了从婴儿期到青年期的肺部和支气管尺寸及支气管-动脉比值的参考值范围	首次使用自动化深度学习算法系统性地量化分析从儿童到青年期肺部发育过程中支气管和动脉参数的变化趋势	样本量相对有限（375例），仅包含正常受试者，未考虑病理状态下的变化	建立从学龄前到青年期肺部支气管和动脉尺寸的标准化参考值	0-24岁人群的胸部CT扫描数据	医学影像分析	肺部疾病	计算机断层扫描（CT），深度学习算法	深度学习算法	医学影像（CT扫描）	375例正常吸气期胸部CT扫描（女性156例，男性219例，平均年龄12.7±5.0岁）	NA	NA	p值，回归分析	NA
863	2025-10-06	PlaqueViT: a vision transformer model for fully automatic vessel and plaque segmentation in coronary computed tomography angiography 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11410-w PMID:39909898	研究论文	开发并评估用于冠状动脉CT血管成像中血管和斑块全自动分割的深度学习模型	首次采用定制的3D视觉Transformer模型和深度集成方法进行冠状动脉斑块的全自动体素级分割	模型性能仍有提升空间（Dice系数0.55），需要更多外部验证	开发冠状动脉血管和斑块的全自动分割工具	冠状动脉CT血管成像数据	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像	Vision Transformer	3D医学图像	开发集463例，测试集123例，观察者间研究65例，外部验证28例，CAD检测684例	NA	定制的3D Vision Transformer	Dice系数, 平均表面距离, Pearson相关系数, ICC, 灵敏度, 特异性	NA
864	2025-10-06	Automated material flow characterization of WEEE in sorting plants using deep learning and regression models on RGB data 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114904 PMID:40424857	研究论文	开发了一种基于RGB相机和深度学习的三步法自动材料流表征方法，用于电子废弃物分选厂的材料成分分析	首次将深度学习材料类型识别与回归模型粒子质量预测相结合，应用于粉碎电子废弃物的材料流表征	方法仅在试验规模分选厂验证，尚未在工业规模应用	优化电子废弃物回收过程中的材料流成分分析	粉碎后的电子废弃物材料流	计算机视觉	NA	RGB成像	CNN, 回归模型	图像	NA	NA	YOLO v11	mAP@0.5, 平均相对误差	NA
865	2025-10-06	Pollen morphology, deep learning, phylogenetics, and the evolution of environmental adaptations in Podocarpus 2025-Aug, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70250 PMID:40458972	研究论文	本研究结合深度学习和系统发育分析探讨了Podocarpus花粉形态与环境适应性的演化关系	首次将深度学习量化的花粉形态特征与系统发育框架相结合，揭示了温度和紫外线辐射对花粉形态演化的驱动作用	研究仅分析了31个新热带区Podocarpidites化石样本，样本数量相对有限	探究Podocarpus花粉形态演化与环境因素的关系	Podocarpus花粉形态和31个新热带区Podocarpidites化石	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 系统发育分析, 性状-环境回归模型	深度学习模型	花粉形态图像数据	31个新热带区Podocarpidites化石样本	NA	NA	NA	NA
866	2025-10-06	Generation of ultrasonic and audible sound waves for the automatic classification of packaging waste in reverse vending machines 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114934 PMID:40489934	研究论文	提出一种基于声学传感器的包装废弃物自动分类方法，用于逆向回收机	首次将超声波和可听声波结合用于废弃物分类，采用参数声阵列效应同时采集两种频段的声学数据	仅在受控环境下的缩比混响室中进行验证，尚未在实际逆向回收机环境中测试	开发低成本、高精度的废弃物自动分类技术	塑料、玻璃、纸板和金属罐四种可回收包装材料	机器学习	NA	指数正弦扫频技术、参数声阵列效应	经典机器学习,深度学习	声学脉冲响应数据	NA	NA	NA	准确率	NA
867	2025-10-06	Develop intelligent waste bin prototype based on fusion feature recognition of sounds and RGB images 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114959 PMID:40554027	研究论文	开发基于声音和RGB图像融合特征识别的智能垃圾桶原型，用于城市固体废物自动分类	首次将多模态深度学习方法应用于城市固体废物识别，融合声音和图像特征开发智能垃圾桶原型	多模态融合的性能提升相对有限，RGB图像数据量不足	通过多模态数据融合提升城市固体废物分类的准确性和自动化程度	城市固体废物（MSW）	计算机视觉，多模态学习	NA	多模态深度学习，特征融合	CNN，LSTM	音频信号，RGB图像	包含音频和RGB图像的城市固体废物数据集	NA	ResNet-101，LSTM	准确率	NA
868	2025-10-06	BengalDeltaFish: A local dataset for fish detection in Bangladeshi markets 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111764 PMID:40612467	研究论文	提出了一个用于孟加拉国市场鱼类检测的本地数据集BengalDeltaFish	在非受控真实市场环境中采集的多样化大规模鱼类图像数据集，包含传统数据集中不常见的稀有物种	仅包含孟加拉国当地市场的33种鱼类，可能不适用于其他地区的鱼类识别	开发能够在真实鱼类市场环境中可靠工作的鱼类检测和分类应用	孟加拉国当地市场中常见的33种鱼类	计算机视觉	NA	图像采集与标注	YOLO	图像	4560张标注图像	NA	YOLOv11s	mAP@50	NA
869	2025-10-06	teaLeafBD: A comprehensive image dataset to classify the diseased tea leaf to automate the leaf selection process in Bangladesh 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111769 PMID:40612469	研究论文	构建了一个包含5278张病害和健康茶叶图像的综合数据集teaLeafBD，用于自动化茶叶病害分类	创建了首个针对孟加拉国茶叶病害的全面图像数据集，涵盖多种病害类型和不同环境条件	NA	通过构建高质量图像数据集改进茶叶病害识别，实现自动化叶片选择过程	茶叶叶片（病害和健康状态）	计算机视觉	植物病害	图像采集	深度学习模型	图像	5278张茶叶叶片图像	NA	NA	NA	NA
870	2025-10-06	Multiparametric MRI-based machine learning system of molecular subgroups and prognosis in medulloblastoma 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11385-8 PMID:39883158	研究论文	基于多参数MRI和机器学习构建髓母细胞瘤分子亚型识别、预后预测及风险分层系统	提出新型双路残差网络Bi-ResNet-MB用于MRI特征提取，并建立基于XGBoost的预后模型和M2R风险评分系统	样本量相对有限（139例训练集，108例验证集），单中心研究	利用人工智能技术准确识别髓母细胞瘤分子亚型并预测临床结局	髓母细胞瘤患者	医学影像分析	髓母细胞瘤	多参数MRI	CNN, XGBoost	医学影像	139例训练患者（36例女性，平均年龄7.27±3.62岁），108例独立验证患者	NA	Bi-ResNet-MB	AUC	NA
871	2025-10-06	High-resolution deep learning reconstruction for coronary CTA: compared efficacy of stenosis evaluation with other methods at in vitro and in vivo studies 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11376-9 PMID:39903239	研究论文	比较混合型迭代重建、模型迭代重建、深度学习重建和高分辨率深度学习重建在冠状动脉CTA中对狭窄评估的效果	首次在体外和体内研究中直接比较四种重建方法对冠状动脉狭窄评估的效果，特别是高分辨率深度学习重建的优越性	样本量有限（31例患者），仅评估了非钙化阶梯状狭窄斑块	评估不同重建方法在冠状动脉CTA中对狭窄评估的准确性和图像质量	体外血管模型和接受冠状动脉CTA检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像（CCTA），面积探测器CT（ADCT），超高分辨率CT（UHR-CT）	深度学习重建	医学影像数据	体外研究：3种直径（3mm、4mm、5mm）血管模型，4种狭窄程度（0%、25%、50%、75%）；体内研究：31例患者	NA	NA	图像噪声，内径测量准确性，CAD-RADS分类准确性，McNemar检验	NA
872	2025-10-06	CT-based detection of clinically significant portal hypertension predicts post-hepatectomy outcomes in hepatocellular carcinoma 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11411-9 PMID:39953152	研究论文	本研究评估基于CT检测的临床显著门静脉高压对肝细胞癌患者肝切除术后预后的预测价值	首次将基于深度学习的脾脏体积测量与个性化参考阈值纳入CT检测CSPH标准，并验证其在肝切除术后预后预测中的优越性	单中心回顾性研究，样本量有限，需要多中心前瞻性验证	评估CT检测的临床显著门静脉高压对肝细胞癌患者肝切除术后结局的预测能力	晚期慢性肝病并行肝切除术的极早期或早期肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	CT成像，深度学习脾脏体积测量	深度学习	CT图像	593名患者（460名男性，平均年龄57.9±9.3岁）	NA	NA	AUC，OR，sHR	NA
873	2025-10-06	Multimodal deep learning: tumor and visceral fat impact on colorectal cancer occult peritoneal metastasis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11450-2 PMID:39961863	研究论文	本研究提出了一种多模态深度学习方法，探讨肿瘤和内脏脂肪对结直肠癌隐匿性腹膜转移的影响	首次将肿瘤和内脏脂肪的多模态CT影像特征结合，构建多尺度特征融合网络用于预测结直肠癌腹膜转移	NA	研究结直肠癌患者肿瘤和内脏脂肪对隐匿性腹膜转移的预测价值	结直肠癌患者的术前CT影像和临床数据	医学影像分析	结直肠癌	CT扫描	深度学习	医学影像, 临床数据	NA	NA	ResNet18, Multi-scale Feature Fusion Network (MSFF-Net)	AUC	NA
874	2025-10-06	StructVPR++: Distill Structural and Semantic Knowledge With Weighting Samples for Visual Place Recognition 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3556859 PMID:40168193	研究论文	提出StructVPR++框架，通过分割引导蒸馏将结构和语义知识嵌入RGB全局表征，用于视觉地点识别	解耦全局描述符中的标签特定特征，实现图像对间的显式语义对齐；提出样本加权蒸馏策略，优先处理可靠训练对并抑制噪声样本	未明确说明模型在极端光照或天气条件下的鲁棒性	在视觉地点识别任务中平衡准确性与效率，弥合全局检索与重排序之间的差距	自动驾驶和机器人技术中的视觉地点识别	计算机视觉	NA	分割引导蒸馏	深度学习	RGB图像	四个基准数据集	NA	StructVPR++	Recall@1	NA
875	2025-10-06	Spatiotemporal Observer Design for Predictive Learning of High-Dimensional Data 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3556669 PMID:40168192	研究论文	提出一种基于观测器理论的深度学习架构——时空观测器，用于高维数据的预测学习	将动力系统领域知识融入深度学习框架设计，提供泛化误差界和收敛性保证，并引入动态正则化	NA	解决具有理论保证的时空预测问题	高维时空数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习架构	时空数据	NA	NA	时空观测器	NA	NA
876	2025-10-06	Revisiting One-Stage Deep Uncalibrated Photometric Stereo via Fourier Embedding 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3557245 PMID:40173071	研究论文	提出一种基于傅里叶嵌入的单阶段深度无标定光度立体网络（FUPS-Net），用于未知光照方向下的非朗伯体表面重建	首次将傅里叶变换嵌入到单阶段无标定光度立体网络中，通过傅里叶域分解隐式学习光照和几何特征，避免了两阶段方法的误差传播问题	未明确说明对特定材质或复杂光照条件的适应性限制	解决无标定光度立体问题，实现单阶段端到端的表面法向估计	非朗伯体物体在未知光照方向下的表面重建	计算机视觉	NA	光度立体视觉，傅里叶变换	深度学习网络	图像	合成和真实数据集（未指定具体数量）	NA	FUPS-Net，包含傅里叶嵌入提取块（FEE）、傅里叶嵌入聚合块（FEA）和频率-空间加权块（FSW）	NA	NA
877	2025-10-06	Revisiting Supervised Learning-Based Photometric Stereo Networks 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3557498 PMID:40178960	研究论文	本文通过分析现有光度立体网络的深度特征和架构，提出了一种新的ESSENCE-Net方法	提出ESSENCE-Net，采用易优先编码策略有效编码深度阴影特征，通过阴影监督增强阴影特征，并使用空间上下文感知注意力准确解码法向量	NA	揭示监督学习光度立体网络如何处理未知反射率和全局光照效应挑战	光度立体网络	计算机视觉	NA	光度立体技术	深度学习网络	图像	三个基准数据集	NA	ESSENCE-Net	NA	NA
878	2025-10-06	Unknown-Aware Bilateral Dependency Optimization for Defending Against Model Inversion Attacks 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3558267 PMID:40184277	研究论文	提出一种双边依赖优化策略来防御模型反转攻击，同时保护隐私和提升模型安全性	提出双边依赖优化策略，通过最小化输入特征与潜在表示的依赖关系，同时最大化潜在表示与标签的依赖关系，解决了传统单边依赖优化在防御模型反转攻击与分类性能间的矛盾	使用BiDO训练的模型在分布外检测方面能力下降，可能带来安全风险	防御模型反转攻击，保护训练数据隐私，同时维持模型分类性能	深度学习分类器及其训练数据	机器学习安全	NA	依赖优化，分布外检测	分类器	训练数据特征和标签	NA	NA	NA	FPR95, AUCROC	NA
879	2025-10-06	Recent Advances in Artificial Intelligence for Precision Diagnosis and Treatment of Bladder Cancer: A Review 2025-Aug, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17228-6 PMID:40221553	综述	本文全面回顾了人工智能技术在膀胱癌精准诊疗中的最新研究进展与前景	系统总结了深度学习等AI技术在膀胱癌肿瘤检测、分子分型识别、分期分级和预后预测等临床任务中的创新应用	作为综述文章，未涉及具体实验设计和数据验证	探讨人工智能技术在膀胱癌精准诊疗中的应用价值与发展趋势	膀胱癌的临床诊断与治疗	数字病理	膀胱癌	深度学习	NA	医学影像、病理数据	NA	NA	NA	NA	NA
880	2025-10-06	Hadamard Product in Deep Learning: Introduction, Advances and Challenges 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3560423 PMID:40232897	综述	本文系统调查了深度学习中哈达玛乘积的基本原理、应用进展与挑战	首次对哈达玛乘积在深度学习中的应用进行系统分类，提出四大主要应用领域，并揭示其作为核心架构原语的潜力	作为综述论文，主要整合现有知识而非提出新方法，缺乏实证性能比较	系统分析哈达玛乘积在深度学习中的理论基础、应用场景和发展前景	深度学习中的哈达玛乘积运算及其架构应用	机器学习	NA	NA	NA	多模态数据	NA	NA	NA	NA	资源受限部署、边缘计算场景