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
141	2025-10-05	Solar Panel Surface Defect and Dust Detection: Deep Learning Approach 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090287 PMID:41003338	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化太阳能电池板表面缺陷检测系统	采用YOLOv11模型结合计算机视觉技术，构建了包含五种异常类别的检测系统，并集成到实时监控仪表板中	NA	提高太阳能电池板维护效率，实现自动化缺陷检测	太阳能电池板表面缺陷和灰尘	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	YOLO	图像	8973张图像	NA	YOLOv11	mAP@0.5, 准确率, 召回率, F1分数	边缘设备
142	2025-10-05	Performance of a Deep Learning Reconstruction Method on Clinical Chest-Abdomen-Pelvis Scans from a Dual-Layer Detector CT System 2025-Aug-25, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090094 PMID:41003477	研究论文	比较深度学习重建方法与现有方法在软组织CT图像重建中的性能和鲁棒性	首次在双层探测器CT系统上评估深度学习重建方法，并与传统滤波反投影和迭代模型重建进行系统比较	样本量相对较小（99例扫描），其中1例因恶病质被排除，可能影响统计功效	评估深度学习重建方法在临床胸腹盆CT扫描中的性能	临床胸腹盆CT扫描图像	医学影像	NA	CT扫描	深度学习重建	CT图像	99例胸腹盆CT扫描（最终分析98例）	NA	NA	衰减稳定性，图像噪声水平，Likert量表评分	NA
143	2025-10-05	An Enhanced MIBKA-CNN-BiLSTM Model for Fake Information Detection 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090562 PMID:41002796	研究论文	提出一种名为MIBKA-CNN-BiLSTM的混合检测模型，用于虚假信息检测	通过三策略增强的黑鸢优化算法(MIBKA)和优化的双通道深度学习架构，显著提升检测精度和效率	NA	提高虚假信息检测的准确性和效率	社交媒体平台上的虚假信息	自然语言处理	NA	NA	CNN, BiLSTM	文本	自建数据集和Weibo21数据集	NA	CNN-BiLSTM双通道特征提取网络	准确率, F1-score	NA
144	2025-10-05	Mobile Mental Health Screening in EmotiZen via the Novel Brain-Inspired MCoG-LDPSNet 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090563 PMID:41002797	研究论文	本研究提出了一种名为MCoG-LDPSNet的脑启发模型，用于移动心理健康筛查，通过新型激活函数解决类别不平衡问题	提出结合双正交编码通路与新型损失驱动参数化Swish激活函数的脑启发模型，通过可学习β参数实现神经生物学启发的自适应增益机制	NA	开发能够处理严重类别不平衡的移动心理健康筛查解决方案	焦虑和抑郁患者	自然语言处理	心理健康疾病	深度学习	MCoG-LDPSNet	文本数据	NA	NA	MCoG-LDPSNet	AUROC, G-mean	NA
145	2025-10-05	An integrative assay for measuring social aversion and motivation in freely behaving mice 2025-Aug-18, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101108 PMID:40680732	研究论文	开发了一种名为SAUSI的行为测试方法，用于综合评估自由行为小鼠的社会厌恶和动机	整合了社会动机、犹豫和自由互动元素，能够对社会厌恶进行多重评估	NA	开发评估社会厌恶的行为工具并研究其神经机制	小鼠	行为神经科学	精神健康障碍	行为测试，深度学习	深度学习模型	行为数据	NA	NA	NA	NA	NA
146	2025-10-05	Performance Degradation between Development and Deployment of a Predictive Model for Central Line-Associated Bloodstream Infections in Hospitalized Children 2025-Aug, Applied clinical informatics IF:2.1Q4 DOI:10.1055/a-2605-1847 PMID:40355126	研究论文	本研究探讨儿科中心静脉导管相关血流感染预测模型从开发到临床部署过程中的性能退化问题	创建了新型数据基础设施来处理实时和历史数据，并系统分析了预测模型从开发到部署性能下降的根本原因	模型在部署后性能显著下降（AUROC从0.97降至<0.60），存在训练/服务偏差、特征泄漏和过拟合等问题	前瞻性实施儿科CLABSI预测模型并在临床实践中实现足够的性能	住院儿童中心静脉导管相关血流感染	机器学习	血流感染	深度学习	深度学习模型	临床特征数据	NA	NA	NA	AUROC	NA
147	2025-10-05	Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation 2025-Aug, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) : [proceedings]. IEEE Conference on Automation Science and Engineering DOI:10.1109/case58245.2025.11163942 PMID:41000371	研究论文	开发了一种集成深度学习和实时视网膜运动补偿的自主机器人视网膜下注射系统	首次将LSTM神经网络用于预测视网膜内界膜运动，并开发了实时配准框架和动态比例速度控制策略	仅在模拟和猪眼实验中验证，尚未进行人体临床试验	提高视网膜下注射手术的安全性和精确性	视网膜疾病患者（特别是遗传性视网膜疾病和年龄相关性黄斑变性患者）	计算机视觉, 机器人技术	视网膜疾病	术中光学相干断层扫描成像	LSTM	医学影像序列	猪眼实验	NA	LSTM	平均跟踪误差	NA
148	2025-10-05	scBCN: deep learning-based batch correction network for integration of heterogeneous single-cell data 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf503 PMID:40991329	研究论文	提出基于深度学习的单细胞批次校正网络scBCN，用于整合异质性单细胞数据	结合跨批次相似聚类识别与深度残差神经网络，在校正批次效应的同时保留生物变异	NA	开发单细胞数据批次校正方法以准确识别细胞类型	单细胞数据	生物信息学	NA	单细胞测序	深度残差神经网络	单细胞基因表达数据	多种模拟和真实数据集	NA	ResNet	批次校正效果, 生物变异保护	NA
149	2025-10-05	3D localization of retrovirus assembly in the presence of structured background with deep learning 2025-Aug-29, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.08.028 PMID:40883991	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和双螺旋点扩散函数的3D定位显微技术，用于分析活细胞顶部质膜上的HIV-1病毒组装过程	首次将双螺旋点扩散函数的3D成像与深度学习流程相结合，解决了顶部质膜成像中结构化背景干扰的挑战	研究主要针对贴壁细胞的顶部质膜，成像环境仍存在一定局限性	开发能够分析具有异质结构化背景图像的3D定位显微技术，以研究病毒组装过程	人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）Gag结构多蛋白在活细胞中的组装过程	计算机视觉	HIV感染	双螺旋点扩散函数3D成像、荧光显微镜	深度学习	3D荧光显微镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
150	2025-10-05	Development of Privacy-preserving Deep Learning Model with Homomorphic Encryption: A Technical Feasibility Study in Kidney CT Imaging 2025-08-27, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240798 PMID:40862694	研究论文	本研究开发了一种基于同态加密的隐私保护深度学习模型，用于肾脏CT图像的分类分析	首次在同态加密框架下实现肾脏CT图像分析的深度学习模型，通过多项式近似替换ReLU和平均池化替换最大池化来适配加密要求	加密显著增加了存储和计算需求，图像大小从65KB扩展到32MB，CPU推理时间长达50分钟	评估同态加密在深度学习模型中实现隐私保护的技术可行性	肾脏CT图像中的肾脏囊肿、正常肾脏和肾脏肿瘤	医学影像分析	肾脏疾病	CT成像	CNN	CT图像	12,446张CT图像（3,709张肾脏囊肿，5,077张正常肾脏，2,283张肾脏肿瘤）	NA	ResNet	AUC, AUPRC	CPU, GPU加速
151	2025-10-05	Characterizing the Impact of Training Data on Generalizability: Application in Deep Learning to Estimate Lung Nodule Malignancy Risk 2025-08-20, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240636 PMID:40833260	研究论文	本研究探讨训练数据量对深度学习AI算法评估肺结节恶性风险性能的影响	系统分析了训练数据规模与AI算法泛化性能的关系，确定了达到临床水平所需的最小数据量	回顾性研究，使用特定筛查试验数据，可能影响结果的普适性	研究训练数据量对肺结节恶性风险评估AI算法性能的影响	肺结节	数字病理	肺癌	低剂量CT扫描	深度学习	CT图像	NLST数据集16077个标注结节（1249恶性，14828良性），DLCST外部测试集883个结节（65恶性，818良性）	NA	NA	AUC	NA
152	2025-10-05	DeepAIPs-SFLA: Deep Convolutional Model for Prediction of Anti-Inflammatory Peptides Using Binary Pattern Decomposition of Novel Multiview Descriptors with an SFLA Approach 2025-Aug-19, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c02422 PMID:40852276	研究论文	提出一种基于深度学习的抗炎肽预测模型DeepAIPs-SFLA，通过多视图特征描述符和混合优化算法提升预测性能	结合进化信息和结构特征，采用图像编码和局部二值模式分解构建新型多视图描述符，并应用改进的混合蛙跳算法进行特征选择	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力测试	开发高性能的抗炎肽预测计算方法	抗炎肽序列	生物信息学	炎症性疾病	RECM嵌入、PSSM嵌入、LBP分解、CLBP分解	CNN	蛋白质序列数据	训练序列和独立验证集(Ind-426和Ind-1049)	NA	深度残差卷积神经网络(RCNN)	准确率,AUC	NA
153	2025-10-05	The Expanding Landscape of Neural Architectures and Their Impact in Biomedicine 2025-08, Annual review of biomedical data science IF:7.0Q1 DOI:10.1146/annurev-biodatasci-103023-050856 PMID:40789735	综述	本文从神经网络架构的特定视角探讨生物医学领域的深度学习和人工智能应用	系统分析神经网络架构设计原则及其在生物医学应用中的隐含假设，探讨神经架构搜索技术和新兴架构（如图网络、Transformer、可解释神经网络）的独特优势	NA	探讨神经网络架构在生物医学深度学习和人工智能中的发展与影响	神经网络架构及其在生物医学领域的应用	机器学习	NA	神经架构搜索	图网络, Transformer, 可解释神经网络	多模态数据	NA	NA	图网络, Transformer	NA	NA
154	2025-10-05	SageTCR: a structure-based model integrating residue- and atom-level representations for enhanced TCR-pMHC binding prediction 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf496 PMID:40984702	研究论文	提出一种基于结构的双层次图神经网络模型SageTCR，用于增强TCR-pMHC结合预测	整合残基级和原子级表征的双层次图神经网络框架，通过注意力机制融合双模态表示，并探索数据增强策略保持特征性TCR-pMHC对角线结合模式	实验结构数据缺乏	准确预测TCR-pMHC结合可能性	T细胞受体与肽-MHC复合物	机器学习	免疫相关疾病	图神经网络，预训练语言模型	GNN	结构数据	NA	NA	双层次图神经网络	NA	NA
155	2025-10-05	Ten years later: how is AI impacting retina care today? 2025-Aug-27, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001167 PMID:40862502	综述	回顾人工智能在视网膜疾病护理中的最新临床应用进展	总结了FDA批准的首个自主AI系统后视网膜护理领域的最新发展，包括家庭OCT平台和符合欧洲标准的AI技术	AI的成功仍依赖于持续验证、基于结果的指标和改进的工作流程整合	评估人工智能在视网膜护理领域的影响和进展	糖尿病视网膜病变(DR)和年龄相关性黄斑变性(AMD)患者	数字病理	视网膜疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	筛查依从性,诊断准确性	NA
156	2025-10-05	A Deep Learning Tool for Hip Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Pelvis Radiographs 2025-Aug-21, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.08.023 PMID:40848813	研究论文	开发了一种用于在骨盆前后位X光片上自动测量髋关节最小关节间隙宽度的深度学习工具	结合深度学习分割模型与计算机视觉算法实现端到端的自动化mJSW测量，相比传统分类系统提供连续变量评估	训练数据量有限（300张标注X光片），分割模型在测试集上的平均Dice分数为0.71尚有提升空间	开发自动化算法测量髋关节最小关节间隙宽度以评估骨关节炎进展	骨盆前后位X光片中的髋关节结构	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	深度学习分割模型	医学影像（X光片）	300张训练验证标注图像 + 375张独立测量图像 + 75张外部验证图像	NA	NA	平均绝对误差, Bland-Altman图, Dice系数	NA
157	2025-10-05	A Deep Learning Framework for Using Search Engine Data to Predict Influenza-Like Illness and Distinguish Epidemic and Nonepidemic Seasons: Multifeature Time Series Analysis 2025-Aug-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71786 PMID:40789146	研究论文	提出一种基于百度搜索数据和流感样病例百分比(ILI%)的深度学习框架，用于预测流感样疾病并区分流行季和非流行季	首次将卷积长短期记忆网络(CLSTM)应用于流感预测，并区分流行季和非流行季进行多特征时间序列分析	研究时间范围有限(2013-2024年)，仅基于中国地区的百度搜索数据	开发能够准确预测流感样疾病并区分不同流行状态的深度学习框架	中国国家法定传染病报告系统(NIDRIS)中的流感样病例百分比数据和百度搜索指数	自然语言处理, 机器学习	流感	网络搜索数据分析, 时间序列分析	CLSTM, LSTM, Transformer	时间序列数据, 搜索指数数据	2013-2024年的每周官方ILI%数据和对应时期的百度搜索指数	NA	卷积长短期记忆网络(CLSTM)	MAPE, MSE, MAE, RMSE, R2	NA
158	2025-10-05	Improved Spiral Projection MR Fingerprinting via Memory-Efficient Synergic Optimization of 3D Spiral Trajectory, Image Reconstruction and Parameter Estimation (SOTIP) 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3559467 PMID:40208770	研究论文	开发了一种计算高效的三维螺旋投影磁共振指纹成像优化框架，通过联合优化图像重建、参数估计和k空间采样轨迹来提高扫描效率和定量准确性	提出了端到端的联合优化框架，同时优化三维螺旋轨迹、图像重建和参数估计，并利用解剖特异性时空稀疏性进行数据驱动的轨迹优化	研究主要基于模拟和体内数据验证，需要进一步在更大规模临床数据上验证	提高高分辨率三维螺旋轨迹磁共振指纹成像的扫描效率和计算效率	健康受试者和患者的磁共振指纹成像数据	医学影像分析	NA	磁共振指纹成像(MRF)	基于模型的深度学习(MBDL)	磁共振图像	健康受试者和患者的模拟与体内MRF数据	NA	NA	归一化均方根误差(NRMSE), 重建时间	NA
159	2025-10-05	Vertex Correspondence and Self-Intersection Reduction in Cortical Surface Reconstruction 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3562443 PMID:40249681	研究论文	提出V2CC方法改进皮层表面重建中的顶点对应关系并减少网格自相交	用L1损失替代传统Chamfer损失改善顶点对应关系，并提出新型Self-Proximity损失处理主要自相交问题	未明确说明方法在其他脑区或疾病类型中的泛化能力	优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少网格自相交	皮层表面网格	医学图像处理	神经影像	深度学习	NA	脑部MRI图像	NA	NA	Vox2Cortex扩展	自相交比例	NA
160	2025-10-05	Uncertainty Quantification and Quality Control for Heatmap-Based Landmark Detection Models 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564267 PMID:40279223	研究论文	提出一种针对基于热图的解剖标志点检测模型的端到端不确定性量化方法，旨在提高临床应用的可靠性和可控性	结合Dempster-Shafer理论和主观逻辑理论，通过单次前向传播实现概率分配和不确定性量化，并引入证据图和不确定性图的交叉注意力机制	主要针对热图基础的标志点检测模型，在其他类型检测任务中的适用性需进一步验证	开发医学图像解剖标志点检测中的不确定性量化方法，提升模型在临床环境中的可靠性和可信度	解剖标志点检测模型	计算机视觉	NA	深度学习	基于热图的检测模型	医学图像	NA	NA	交叉注意力机制	检测精度, 不确定性量化效果, 质量控制能力	NA