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
1521	2025-10-06	ASO Author Reflections: Clinical-Radiomic Machine Learning Model Predicts Pheochromocytomas and Paragangliomas Surgical Difficulty: A Retrospective Study 2025-Sep, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17491-7 PMID:40419717	研究论文	开发结合临床和影像组学特征的机器学习模型预测嗜铬细胞瘤和副神经节瘤手术难度	首次将临床特征与影像组学特征结合构建预测PPGLs手术难度的机器学习模型	回顾性研究，需要多中心研究验证和手术难度标准细化	优化嗜铬细胞瘤和副神经节瘤术前规划并减少围手术期并发症	嗜铬细胞瘤和副神经节瘤患者	机器学习	嗜铬细胞瘤和副神经节瘤	影像组学分析	SVM	临床数据和影像数据	NA	NA	NA	AUC	NA
1522	2025-10-06	A Scalable Deep Learning Approach for Real-Time Multivariate Monitoring of Biopharmaceutical Processes With No Prior Product-Specific History 2025-Sep, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2 DOI:10.1002/bit.29039 PMID:40457612	研究论文	提出一种用于无产品历史数据的生物制药过程实时监控的新型深度学习框架	结合自编码器和多阶段实时数据处理算法，开发了无需产品特定历史数据的实时异常检测与根本原因识别方法	NA	开发无需先验产品历史数据的生物制药过程实时健康监控方法	生物制药过程中的细胞培养操作，特别是单克隆抗体生产	机器学习	NA	实时多变量统计过程监控	自编码器	时间序列数据	NA	NA	自编码器	异常检测鲁棒性、故障隔离效果	可扩展软件产品
1523	2025-10-06	Data-Augmented Deep Learning Algorithm for Accurate Control of Bioethanol Fermentation Using an Online Raman Analyzer 2025-Sep, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2 DOI:10.1002/bit.29040 PMID:40485093	研究论文	本研究开发了一种基于在线拉曼光谱和深度学习的生物乙醇发酵控制系统	采用基于半监督学习的伪标签方法将训练数据集扩大100倍，并开发了结合时序光谱特征的STC-CNN模型	NA	优化生物制造过程中的补料策略以实现稳定最大产量	酿酒酵母生物乙醇生产	机器学习	NA	在线拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	STC-CNN	RMSE	NA
1524	2025-10-06	LETA: Tooth Alignment Prediction Based on Dual-branch Latent Encoding 2025-09, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3413857 PMID:40184274	研究论文	提出基于双分支潜在编码的3D牙齿对齐预测系统LETA，用于自动预测牙齿的正确3D姿态变换	从真实对齐牙齿中提取特征指导网络学习，采用改进的点卷积操作和注意力网络分别提取局部形状特征和全局上下文特征	NA	开发自动化牙齿对齐预测系统以减少正畸医生工作量	口内扫描仪获取的3D牙齿网格	计算机视觉	牙齿畸形	3D点云处理	CNN, 注意力网络	3D点云数据	9,868个口内扫描表面	NA	双分支编码器-投影器-求解器架构	NA	NA
1525	2025-05-08	Letter to the Editor: Deep Learning and Numerical Analysis for Bladder Outflow Obstruction and Detrusor Underactivity Diagnosis in Men: A Novel Urodynamic Evaluation Scheme 2025-Sep, Neurourology and urodynamics IF:1.8Q3 DOI:10.1002/nau.70049 PMID:40329494	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1526	2025-10-06	PCANN Program for Structure-Based Prediction of Protein-Protein Binding Affinity: Comparison With Other Neural-Network Predictors 2025-Sep, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26821 PMID:40116085	研究论文	介绍了一种基于结构的蛋白质-蛋白质结合亲和力预测新方法PCANN	结合ESM-2语言模型和图注意力网络(GAT)进行蛋白质结合界面信息编码和亲和力预测	训练和测试数据量有限，现有数据准确性不足且缺乏测量条件的一致性	开发蛋白质-蛋白质复合物结合亲和力预测方法	蛋白质-蛋白质复合物	自然语言处理,机器学习	NA	深度学习	图注意力网络,语言模型	蛋白质结构数据	两个文献提取的数据集	NA	ESM-2,GAT	平均绝对误差(MAE)	NA
1527	2025-10-06	Deep Learning-Based Automated Detection of the Middle Cerebral Artery in Transcranial Doppler Ultrasound Examinations 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.05.028 PMID:40582894	研究论文	提出一种基于深度学习的轻量级实时方法，用于在经颅多普勒超声检查中自动检测大脑中动脉	首次将YOLOv10和RT-DETR两种最先进的目标检测模型应用于TCD图像中的MCA实时自动检测，并可在移动平台部署	样本量相对有限（41名受试者），需要更多临床验证	开发自动化MCA检测方法以减少对操作者专业知识的依赖	经颅多普勒彩色多普勒图像中的大脑中动脉	计算机视觉	脑血管疾病	经颅多普勒超声	YOLOv10, RT-DETR	视频, 图像	41名受试者（31名健康个体，10名卒中患者），365个视频，61,611帧图像	NA	YOLOv10, Real-Time Detection Transformers	F1分数, AP, 推理速度, IEC	桌面CPU, 平板设备
1528	2025-10-06	Novel Artificial Intelligence-Driven Infant Meningitis Screening From High-Resolution Ultrasound Imaging 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.04.009 PMID:40582896	研究论文	开发了一种基于高分辨率超声成像的人工智能婴儿脑膜炎筛查方法	首次将三阶段深度学习框架与可解释人工智能方法结合用于婴儿脑膜炎的非侵入性筛查	样本量较小（仅16名患者），研究仅在三个西班牙大学医院进行	开发非侵入性婴儿脑膜炎筛查工具以减少腰椎穿刺的需求	疑似脑膜炎且囟门未闭的婴儿	医学影像分析	脑膜炎	Neosonics超声技术	深度学习	超声图像	30名疑似婴儿（最终纳入16名：6例病例，10例对照），共781张图像	NA	NA	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
1529	2025-10-06	Efficient Ultrasound Breast Cancer Detection with DMFormer: A Dynamic Multiscale Fusion Transformer 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.05.017 PMID:40628603	研究论文	提出一种基于Transformer的动态多尺度融合模型DMFormer，用于超声乳腺癌检测中良恶性肿块的准确区分	创新性地结合窗口注意力与网格注意力机制，实现局部特征交互与全局上下文混合的动态多尺度特征融合	NA	开发先进的深度学习模型以提高超声乳腺癌筛查的准确性	超声图像中的良性和恶性肿块	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	Transformer	图像	在两个独立数据集上进行评估	NA	DMFormer, Transformer	AUC	NA
1530	2025-10-06	Novel Videographic-Free Framework for Tracking Anatomical Structures Using Swallowing Accelerometer Signals and Multi-task Transformers 2025-Sep, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00201-z PMID:40726741	研究论文	提出一种基于吞咽加速度信号和多任务Transformer的无视频解剖结构追踪框架	首次将多任务Transformer模型应用于吞咽加速度信号分析，实现无视频条件下多解剖结构的精确追踪	研究基于特定数据集，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发非侵入性吞咽评估方法，精确追踪吞咽过程中的解剖结构位移	舌骨、喉基底和舌喉近似距离（HLA）等吞咽相关解剖结构	生物医学信号处理	吞咽障碍	高分辨率颈部听诊（HRCA），加速度信号分析	Transformer, 多任务学习	加速度信号	NA	NA	Transformer编码器	相对重叠面积（ROP）, 准确率	NA
1531	2025-10-06	Using nursing data for machine learning-based prediction modeling in intensive care units: A scoping review 2025-Sep, International journal of nursing studies IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105133 PMID:40544524	综述	本范围综述系统分析了在ICU中使用护理数据和机器学习技术预测患者预后的研究现状	首次系统梳理了ICU环境中基于护理数据的机器学习预测模型，并对护理数据类型进行了详细分类	仅关注已发表文献，可能遗漏未发表的研究；仅纳入英文文献，存在语言偏倚	识别利用护理数据和机器学习预测ICU患者健康结局的研究现状	ICU成年住院患者	机器学习	危重症	机器学习	监督学习,深度学习,神经网络	护理量表,护理评估记录,护理活动记录,护理记录	151项研究（2004-2023年）	NA	回归,提升方法,随机森林	NA	NA
1532	2025-10-06	The role of data partitioning on the performance of EEG-based deep learning models in supervised cross-subject analysis: A preliminary study 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110608 PMID:40602315	研究论文	本研究系统评估了数据划分和交叉验证策略对基于EEG的深度学习模型在跨被试分析中性能的影响	首次在EEG深度学习领域对五种交叉验证设置进行大规模定量比较，涉及超过10万个训练模型	作为初步研究，仅针对三种特定分类任务和四种架构进行评估，未涵盖所有可能的EEG应用场景	为EEG深度学习研究提供数据划分和交叉验证的最佳实践指南	脑电图信号数据	机器学习	帕金森病,阿尔茨海默病	脑电图	CNN	脑电信号	超过100,000个训练模型	NA	ShallowConvNet, EEGNet, DeepConvNet, Temporal-based ResNet	准确率,可靠性,泛化性	NA
1533	2025-10-06	The artificial intelligence challenge in rare disease diagnosis: A case study on collagen VI muscular dystrophy 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110610 PMID:40602312	研究论文	本研究探讨人工智能技术在罕见病胶原VI型先天性肌营养不良诊断中的应用	证明了在有限训练数据情况下，通过适当的数据管理和训练流程，仍能开发出高精度分类器	研究聚焦于单一罕见病，样本量有限	解决罕见病诊断中因数据稀缺而难以应用人工智能技术的问题	胶原VI型先天性肌营养不良	数字病理学	先天性肌营养不良	共聚焦显微镜成像	经典机器学习, 深度学习	图像	有限样本量（具体数量未提及）	NA	NA	准确率	NA
1534	2025-10-06	A deep learning model combining convolutional neural networks and a selective kernel mechanism for SSVEP-Based BCIs 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110691 PMID:40602314	研究论文	提出一种结合CNN和选择性核机制的深度学习模型FBCNN-TKS，用于SSVEP脑机接口	引入时序核选择(TKS)模块扩大感受野，结合扩张卷积和分组卷积减少参数数量	NA	解决SSVEP脑机接口中训练数据不足导致的过拟合问题，提升时序特征提取能力	稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号	脑机接口	NA	滤波器组技术	CNN	脑电信号	NA	NA	FBCNN-TKS	分类准确率, 信息传输率(ITR)	NA
1535	2025-10-06	Improving YOLO-based breast mass detection with transfer learning pretraining on the OPTIMAM Mammography Image Database 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110581 PMID:40602320	研究论文	本研究系统评估了迁移学习和图像预处理技术对优化基于YOLO的乳腺肿块检测模型的效果	首次系统评估YOLOv9在乳腺肿块检测中的表现，并证明在OPTIMAM数据库上进行预训练可显著提升小数据集上的检测性能	研究样本量较小（仅133张乳腺X线图像），且使用专有数据集可能限制结果的普适性	优化基于深度学习的乳腺肿块检测模型在小型专有数据集上的性能	乳腺X线图像中的肿块检测	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	YOLO	图像	133张乳腺X线图像	NA	YOLOv9, YOLOv7	平均精度均值(mAP), F1分数	NA
1536	2025-10-06	Drug-target interaction/affinity prediction: Deep learning models and advances review 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110438 PMID:40609289	综述	本文系统回顾了2016至2025年间用于药物-靶点相互作用/亲和力预测的深度学习方法	全面分析180种预测方法，重点比较不同深度学习模型在药物-靶点相互作用预测中的架构创新和输入表示方法	NA	加速药物发现过程，提高药物-靶点相互作用预测的准确性和效率	药物-靶点相互作用和亲和力预测方法	机器学习	NA	深度学习，图神经网络	深度学习，图神经网络	NA	分析180种方法	NA	NA	NA	NA
1537	2025-10-06	Radiology report generation using automatic keyword adaptation, frequency-based multi-label classification and text-to-text large language models 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110625 PMID:40614511	研究论文	提出一种基于自动关键词适应、频率多标签分类和文本到文本大语言模型的新型放射学报告生成框架	用透明关键词列表替代传统黑盒特征，引入自动关键词适应机制和频率多标签分类策略，结合预训练文本到文本大语言模型	NA	开发可解释、准确且适应性强的放射学报告自动生成方法	胸部X射线图像	自然语言处理	NA	多标签分类，文本生成	大语言模型	医学图像，文本报告	IU-XRay和MIMIC-CXR两个公共数据集	NA	文本到文本大语言模型	NA	NA
1538	2025-10-06	Deep learning framework for cardiorespiratory disease detection using smartphone IMU sensors 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110595 PMID:40614516	研究论文	提出基于智能手机IMU传感器的深度学习框架，用于心肺疾病的早期检测	利用商用智能手机的惯性测量单元传感器，通过标准化协议采集五个胸腹区域的呼吸运动学数据，实现低成本无创远程健康监测	需要扩大数据集规模，改进长期监测方法，验证在不同临床和家庭环境中的适用性	开发创新性、可及性强且成本效益高的心肺疾病筛查解决方案	健康个体和术前心血管疾病患者（包括瓣膜功能不全、冠状动脉疾病和主动脉瘤）	机器学习	心血管疾病	惯性测量单元传感器技术	双向循环神经网络	加速度计和陀螺仪时间序列数据	未明确具体样本数量，但使用留一法交叉验证	NA	双向循环神经网络	灵敏度, 特异度, F1分数, 准确率, 真阴性率	NA
1539	2025-10-06	Towards reliable WMH segmentation under domain shift: An application study using maximum entropy regularization to improve uncertainty estimation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110639 PMID:40614515	研究论文	本研究探讨了领域偏移对白质高信号分割的影响，并提出最大熵正则化技术来改善模型校准和不确定性估计	提出使用最大熵正则化技术增强模型在校准和不确定性估计方面的能力，特别是在领域偏移情况下	研究仅使用两个公开数据集进行验证，需要更多临床环境下的实际测试	提高白质高信号分割在领域偏移情况下的可靠性和不确定性估计	白质高信号分割模型在领域偏移下的性能表现	医学图像分析	多发性硬化症	MRI成像	CNN	医学图像	两个公开数据集：WMH分割挑战赛和3D-MR-MS数据集	NA	U-Net	Dice系数, Hausdorff距离, 期望校准误差, 基于熵的不确定性估计	NA
1540	2025-10-06	DeepPerfusion: A comprehensible two-branched deep learning architecture for high-precision blood volume pulse extraction based on imaging photoplethysmography 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110571 PMID:40614513	研究论文	提出一种名为DeepPerfusion的双分支深度学习架构，用于基于成像光体积描记术的高精度血容量脉搏提取	结合精确皮肤分割与加权以及BVP提取于单一模型，开发了基于块的时间归一化机制和创新训练流程	NA	提高成像光体积描记术在非均匀照明或头部运动情况下的血容量脉搏提取精度	156名来自三个公开数据集的受试者	计算机视觉	心血管疾病	成像光体积描记术	深度学习	图像	156名受试者	NA	双分支深度学习架构	平均绝对误差, 信噪比	NA