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
941	2025-10-06	Quantitative multislice and jointly optimized rapid CEST for in vivo whole-brain imaging 2025-Aug, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30488 PMID:40087839	研究论文	开发了一种用于定量多切片化学交换饱和转移成像的深度学习优化框架和脉冲序列	首次提出同时优化扫描参数和切片顺序的深度学习框架，解决了多切片序列灵敏度损失的问题	仅在三名健康受试者中进行了测试，样本量较小；临床可行性仅在单一受试者中验证	开发定量多切片CEST成像方法，提高全脑成像的扫描效率和准确性	健康人类受试者的大脑白质和灰质区域	医学影像分析	NA	化学交换饱和转移成像，多切片成像	深度学习	医学影像数据	3名健康受试者	NA	NA	平均误差，扫描效率，Bland-Altman图，Lin一致性相关系数	NA
942	2025-06-09	Investigating the interpretability of ChatGPT in mental health counseling: An analysis of artificial intelligence generated content differentiation 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108864 PMID:40424870	研究论文	研究评估ChatGPT在心理健康咨询中的效果和情感支持能力，并探讨如何区分AI生成内容与用户生成内容	首次从宏观和微观角度评估ChatGPT的心理咨询能力，并开发了区分AI生成内容与用户生成内容的可靠框架	未提及具体样本量，且仅评估了ChatGPT 3.5和4.0版本	评估ChatGPT在心理健康咨询中的效果和情感支持能力，并探讨AI生成内容的识别方法	ChatGPT生成的心理健康咨询内容与人类专家生成的内容	自然语言处理	心理健康问题	BERTopic算法、深度学习技术、LIME和SHAP解释方法	LLM（ChatGPT 3.5和4.0）、深度学习模型	文本	NA	NA	NA	NA	NA
943	2025-06-08	Repeatability-encouraging self-supervised learning reconstruction for quantitative MRI 2025-Aug, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30478 PMID:40014485	research paper	提出了一种鼓励重复性的自监督学习重建方法，用于定量MRI，以提高测量的重复性	首次提出了一种自监督学习方法，通过最小化k-t空间数据子集间的交叉数据一致性来鼓励定量MRI的重复性	未提及方法在其他类型定量MRI数据上的泛化能力	提高定量MRI测量的重复性并加速重建过程	心脏MR多任务T1映射数据	医学影像分析	心血管疾病	自监督学习（SSL）	深度学习网络	MRI图像	未明确提及具体样本量	NA	NA	NA	NA
944	2025-06-07	EffiCOVID-net: A highly efficient convolutional neural network for COVID-19 diagnosis using chest X-ray imaging 2025-Aug, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.008 PMID:40252941	research paper	提出了一种名为EffiCOVID-Net的高效卷积神经网络，用于通过胸部X光影像诊断COVID-19	EffiCOVID-Net结合了多样化的特征学习单元，采用包含(3×3)滤波器和循环连接的EffiCOVID块，以提取复杂特征同时保持空间完整性	该模型最适合作为辅助工具而非独立的诊断方法	开发一种高效且准确的深度学习模型，用于COVID-19的早期诊断	COVID-19患者的胸部X光影像	computer vision	COVID-19	deep learning	CNN	image	两个公开可用的COVID-19胸部X光数据集	NA	NA	NA	NA
945	2025-10-06	The environmental risk of heterogeneous oxidation is unneglectable: Time-resolved assessments beyond typical intermediate investigation 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123572 PMID:40184704	研究论文	本研究提出了一种环境风险评估方法，用于区分高级氧化过程中不同氧化路径的解毒效果	通过深度学习回归建模和理论化学辅助评估，量化了高级氧化过程中的环境风险，发现了超过40%先前被忽视的毒性	研究主要关注异相高级氧化过程，对其他类型氧化过程的适用性有待验证	开发定量环境风险评估方法，提高污染物解毒评估的准确性	高级氧化过程中的污染物副产物	环境科学	NA	密度泛函理论，深度神经网络回归建模	深度神经网络	化学结构数据，毒性数据	NA	NA	回归模型	风险商数，聚类分析	NA
946	2025-10-06	Temporal and spatial feature extraction using graph neural networks for multi-point water quality prediction in river network areas 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123561 PMID:40184707	研究论文	提出一种时空特征图神经网络（STF-GNN）用于河网区域多点水质预测	集成图卷积网络、门控循环单元和自注意力机制，显式建模分布式监测站之间的多尺度时空依赖关系	未提及模型计算复杂度及实时预测能力	改进河网区域水质预测的准确性和泛化能力	河网区域分布式水质监测站	图神经网络	NA	水质监测时间序列分析	GCN, GRU, 自注意力机制	多元时间序列数据	未明确说明具体样本数量	NA	STF-GNN（时空特征图神经网络）	RMSE, 相对误差, 峰谷同步率	NA
947	2025-06-04	Ultrasound-based deep learning to differentiate salivary gland tumors 2025-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.014 PMID:40379502	研究论文	本研究开发了一种基于超声成像的深度学习模型DeepSGT，用于准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤	使用多种CNN模型处理超声图像，并采用Focal Loss微调ResNet50d模型以解决类别不平衡问题，模型性能显著超过超声医师的诊断	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	开发一种准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤的深度学习模型，以辅助临床决策	唾液腺肿瘤患者的超声图像	计算机视觉	唾液腺肿瘤	超声成像	CNN（包括Inception v3、ResNet101d、EfficientNet、DenseNet、Vision Transformer和ResNet50d）	图像	315例经手术切除后病理证实的唾液腺肿瘤患者	NA	NA	NA	NA
948	2025-06-01	Dual-mode nanosensor for sensitive detection of methotrexate based on fluorescence technology and deep learning algorithms 2025-Aug-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344190 PMID:40447405	研究论文	提出一种基于荧光技术和深度学习算法的双模式纳米传感器，用于甲氨蝶呤的灵敏检测	结合纳米材料和深度学习算法，开发了一种具有双发射峰的纳米传感器，实现了对甲氨蝶呤的高灵敏度和实时监测	NA	建立一种可靠、精确且特异性的甲氨蝶呤检测方法	甲氨蝶呤（MTX）	纳米技术	NA	荧光技术、深度学习算法	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
949	2025-10-06	Structure information preserving domain adaptation network for fault diagnosis of Sucker Rod Pumping systems 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107392 PMID:40157234	研究论文	提出一种结构信息保持域自适应网络用于抽油机系统故障诊断	通过子域对齐实现结构信息保持的域自适应，并设计分类器投票辅助对齐机制处理目标域无标签数据	未明确说明方法在极端工况下的适用性和计算复杂度	提升抽油机系统在不同工况、时间段和区域下的故障诊断泛化能力	抽油机系统故障数据	机器学习	NA	模糊聚类算法	深度学习	传感器数据	NA	NA	结构信息保持域自适应网络	故障诊断准确率	NA
950	2025-10-06	An information-theoretic approach for heterogeneous differentiable causal discovery 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107417 PMID:40158364	研究论文	提出一种基于信息论的方法来增强异质可微分因果发现的鲁棒性	将最小误差熵作为自适应误差调节器集成到结构学习框架中，有效降低不同样本间的误差变异性	NA	提高可微分因果发现方法在复杂异质数据集上的鲁棒性	异质数据集中的因果发现	机器学习	NA	可微分因果发现	NA	合成数据集和真实世界数据集	NA	NA	NA	精度、稳定性	NA
951	2025-10-06	MuSIA: Exploiting multi-source information fusion with abnormal activations for out-of-distribution detection 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107427 PMID:40184868	研究论文	提出一种名为MuSIA的多源信息融合方法，通过利用异常激活来改进分布外检测性能	首次将多源信息融合与异常激活捕获相结合用于OOD检测，相比传统单源方法显著提升检测性能	仅在六个预训练模型和六个OOD数据集上验证，未在更广泛场景测试	提高深度学习模型在开放世界中的分布外检测可靠性和鲁棒性	分布外样本检测	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像数据	六个OOD数据集	PyTorch, TensorFlow	ViT, RepVGG, DeiT	FPR95	GPU
952	2025-10-06	AESeg: Affinity-enhanced segmenter using feature class mapping knowledge distillation for efficient RGB-D semantic segmentation of indoor scenes 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107438 PMID:40184869	研究论文	提出一种亲和力增强的语义分割框架，结合静态和动态方法的优势，用于室内场景的RGB-D语义分割	提出亲和力增强分割框架，结合静态和动态方法优势；引入特征到类别映射精炼技术，通过线性变换实现特征知识迁移	NA	开发高效的RGB-D语义分割方法，在保持精度的同时降低计算负担	室内场景的RGB-D语义分割	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	RGB-D图像	NYUv2、SUN-RGBD和CamVid数据集	NA	全卷积网络	准确率	NA
953	2025-10-06	Deep prior embedding method for Electrical Impedance Tomography 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107419 PMID:40184867	研究论文	提出一种基于深度学习的电阻抗断层成像重建方法，通过有效整合图像先验信息提升重建质量	使用图像先验指导神经网络初始化，提出三种先验信息嵌入策略（无先验嵌入、隐式先验嵌入和完整先验嵌入）	重建质量高度依赖于先验信息与真实分布的相似程度	改进电阻抗断层成像的重建质量	电阻抗断层成像重建问题	医学影像重建	NA	电阻抗断层成像	深度学习	仿真数据和实验数据	NA	NA	NA	重建保真度	NA
954	2025-10-06	A prompt regularization approach to enhance few-shot class-incremental learning with Two-Stage Classifier 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107453 PMID:40220563	研究论文	提出一种提示正则化方法和两阶段分类器来增强少样本类增量学习性能	提出提示正则化方法，在预训练视觉Transformer中嵌入任务提示和全局提示两种不同提示，并设计两阶段分类器架构	NA	解决少样本类增量学习问题，在有限标注样本下高效训练和更新模型而不遗忘先前任务	预训练视觉Transformer模型	计算机视觉	NA	提示学习	Vision Transformer	图像	NA	NA	Vision Transformer	NA	NA
955	2025-10-06	YOLOv8-G2F: A portable gesture recognition optimization algorithm 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107469 PMID:40245489	研究论文	提出基于YOLOv8改进的轻量级手势识别算法YOLOv8-G2F，在保持高精度的同时显著减小模型尺寸	在YOLOv8基础上引入改进的轻量级模块，替换主干网络和颈部的传统卷积模块及C2f模块，并采用模型剪枝技术	NA	开发轻量级高精度的手势识别算法，降低硬件成本并扩展应用场景	手势识别	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	nus-ii手势数据集	NA	YOLOv8, YOLOv8-G2F	准确率	NA
956	2025-10-06	PILOT: Deep Siamese network with hybrid attention improves prediction of mutation impact on protein stability 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107476 PMID:40252373	研究论文	提出了一种名为PILOT的新型深度学习框架，通过融合孪生网络和混合注意力机制来改进蛋白质稳定性突变影响(ΔΔG)的预测	首次将孪生网络与混合注意力机制结合，实现了残基和原子水平结构信息的深度融合，以及结构和序列表征的无缝整合	NA	改进蛋白质稳定性突变影响(ΔΔG)的预测精度	蛋白质突变对稳定性的影响	机器学习	NA	深度学习	Siamese network	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	Siamese network with hybrid attention mechanism	NA	NA
957	2025-10-06	Broad learning system based on fractional order optimization 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107468 PMID:40273541	研究论文	本文提出了一种基于分数阶优化的宽度学习系统，通过引入分数阶微分方程的长时记忆特性来增强系统性能	首次将分数阶优化引入宽度学习系统，利用分数阶微分方程的长时记忆特性优化权重更新过程	NA	提升宽度学习系统在数据处理方面的性能	宽度学习系统的优化方法	机器学习	NA	分数阶优化，增量学习	BLS	NA	NA	NA	宽度学习系统	NA	NA
958	2025-10-06	Adaptive token selection for scalable point cloud transformers 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107477 PMID:40273540	研究论文	提出一种自适应令牌选择机制的点云变换器，用于高效处理大规模点云数据	引入自适应令牌选择机制和预算机制，在推理时动态减少令牌数量并灵活调整计算成本	NA	解决点云变换器在处理大规模点云时的可扩展性问题	点云数据	计算机视觉	NA	点云处理	Transformer	点云	NA	NA	点云变换器	准确率, 计算复杂度	NA
959	2025-10-06	Artificial intelligence automated solution for hazard annotation and eye tracking in a simulated environment 2025-Aug, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108075 PMID:40339543	研究论文	提出一种AI驱动的自动化解决方案，用于模拟驾驶环境中的危险标注和眼动追踪	在原有仅进行危险检测的系统基础上，整合了危险标注和视线追踪数据，结合车辆操控参数与驾驶员视觉注意力数据	NA	自动化驾驶模拟实验中的数据标注任务，提高研究效率	驾驶模拟器中的危险场景和驾驶员视觉注意力	计算机视觉	NA	眼动追踪	深度学习	视频, 传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
960	2025-10-06	Enhancing motor imagery EEG classification with a Riemannian geometry-based spatial filtering (RSF) method 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107511 PMID:40294568	研究论文	提出一种基于黎曼几何的空间滤波方法用于增强运动想象脑电信号的分类性能	引入黎曼几何理论构建空间滤波方法，通过最大化不同类别协方差矩阵间的黎曼距离来提升特征判别能力	NA	提高运动想象脑电信号的分类准确率并减少计算时间	运动想象脑电信号	脑机接口	身体残疾	脑电图	多种机器学习模型	脑电信号	六个公开可用的运动想象脑机接口数据集	NA	CSP-LDA, FBCSP, MDM, TSM, EEGNet, ShallowConvNet, DeepConvNet, FBCNet, Graph-CSPNet, LMDA-Net	分类准确率, 计算时间	NA