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
641	2025-10-31	EMAT: Enhanced Multi-Aspect Attention Transformer for Financial Time Series Forecasting 2025-Oct-01, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27101029 PMID:41148987	研究论文	提出一种用于金融时间序列预测的增强型多维度注意力Transformer架构	设计了多维度注意力机制，同时捕捉时间衰减模式、趋势动态和波动机制，并采用SwiGLU激活函数的前馈网络	未明确说明模型在极端市场条件下的表现和泛化能力	改进金融时间序列预测的准确性和鲁棒性	股票市场数据	机器学习	NA	NA	Transformer	时间序列数据	多个股票市场数据集	NA	Transformer,编码器-解码器架构	点预测精度,波动一致性	NA
642	2025-10-31	Research on Wind Field Correction Method Integrating Position Information and Proxy Divergence 2025-Oct-01, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10100651 PMID:41149181	研究论文	提出一种融合位置信息和物理约束的风场校正深度学习方法PPWNet	直接使用稀疏观测数据作为真值，融合观测点位置编码和物理一致性约束，采用并行双分支DenseInception网络模拟生物视觉系统的分层处理机制	未明确说明模型在不同地理区域和气象条件下的泛化能力	提高数值模型初始风场的校正精度	风场数据	机器学习	NA	深度学习	CNN,注意力机制	网格数据,观测数据	NA	NA	DenseInception,PointNet,并行双分支网络	MAE,RMSE	NA
643	2025-10-31	Development of Semi-Automatic Dental Image Segmentation Workflows with Root Canal Recognition for Faster Ground Tooth Acquisition 2025-Oct-01, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100340 PMID:41150016	研究论文	本研究开发了两种半自动牙科图像分割工作流程，用于加速深度学习模型训练数据的获取	提出了结合种子生长法和分水岭算法的半自动分割工作流程，专门针对牙科结构特别是根管区域的分割	需要大量标注数据集，模型泛化能力仍需验证	提高牙科图像分割的诊断准确性并加速分割过程	牙齿和根管区域	计算机视觉	牙科疾病	图像分割	3D U-Net, GAN	3D牙科图像	三个独立数据集，包含上颌中切牙和上颌第二磨牙	3D Slicer	3D U-Net, GAN	Dice系数	NA
644	2025-10-30	Identifying EEG-based neurobehavioral risk markers of gaming addiction using machine learning and iowa gambling task 2025-Oct-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae0b75 PMID:40997844	研究论文	本研究利用机器学习方法分析脑电图信号和爱荷华赌博任务数据，识别游戏成瘾的神经行为风险标志物	结合EEG信号和IGT行为任务，采用多种信号变换技术构建特征空间，实现93%的分类准确率	研究仅针对健康参与者，未包含临床确诊的游戏障碍患者	开发游戏成瘾的早期客观检测方法	健康参与者的神经生理和行为数据	机器学习	游戏成瘾	脑电图(EEG), 爱荷华赌博任务(IGT)	Random Forest, CNN	脑电信号, 行为数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
645	2025-10-30	Identification of Pandemic Risk for Avian Influenza Virus with Graph Cross Attention Networks 2025-Oct-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3625980 PMID:41150231	研究论文	提出基于图交叉注意力网络的禽流感病毒大流行风险识别方法GCAN-Flu	首次将病毒基因流信息与基因组序列结合，通过图交叉注意力层实现多模态表征学习	未明确说明模型在其他病毒类型上的泛化能力	准确预测流感病毒的大流行风险	甲型流感病毒	机器学习	流感	基因组测序	图神经网络	基因组序列数据	NA	PyTorch, DGL	Graph Cross Attention Networks	准确率	NA
646	2025-10-30	A Hierarchical Multimodal Framework for Sedation Monitoring in ICU Patients 2025-Oct-28, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3626584 PMID:41150235	研究论文	提出一种用于ICU患者镇静监测的分层多模态深度学习框架HMDC	首次将EEG与外周生理信号通过动态校正模块进行智能融合，采用置信度加权机制优化多模态表征	研究样本量有限（105名患者），未提及外部验证结果	开发连续、客观的ICU患者镇静水平监测方法	ICU患者（105名）的镇静状态评估	医疗人工智能	危重症监护	脑电图（EEG）、生理信号监测	深度学习	时间序列信号（EEG、血压、心率、血氧饱和度）、频谱图	105名ICU患者的2,880次RASS评估	NA	双流路径网络、动态校正模块	分类准确率	NA
647	2025-10-30	Generative Fuzzy System for Sequence-to-Sequence Learning via Rule-Based Inference 2025-Oct-28, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3615650 PMID:41150248	研究论文	提出一种结合模糊系统与深度学习的新型生成式框架GenFS，用于序列到序列学习任务	首次将模糊系统的可解释性与生成模型的深度学习能力相结合，实现数据驱动与知识驱动的双驱动机制	未明确说明模型复杂度与计算效率的具体表现	提升生成模型的鲁棒性和泛化能力，增强模型可解释性	序列生成任务，包括机器翻译、代码生成和摘要生成	自然语言处理	NA	模糊系统，深度学习	FuzzyS2S	文本序列	12个数据集	NA	基于GenFS的序列到序列架构	准确率，流畅度	NA
648	2025-10-30	Artificial Intelligence and Multi-modality Data Integration Deciphers Tertiary Lymphoid Structure Maturity in Gastric Cancer 2025-Oct-28, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-1793 PMID:41150905	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于从胃癌全切片图像中定量表征三级淋巴结构成熟度，并揭示了成熟TLS中的关键免疫回路	首次将基于Transformer的深度学习模型应用于TLS成熟度定量分析，并通过多组学数据整合揭示了CD8⁺组织驻留记忆T细胞与B细胞通过CXCL13-CXCR5轴形成的免疫回路机制	样本量相对有限（253例GC患者），单细胞RNA测序仅来自17例患者	开发自动化TLS成熟度评估工具并解析胃癌中TLS成熟的免疫调控机制	胃癌患者组织样本和免疫细胞	数字病理学	胃癌	单细胞RNA测序,多重免疫组织化学,流式细胞术,功能共培养实验	Transformer	全切片图像,单细胞RNA测序数据,免疫组化数据,流式细胞数据	253例胃癌患者（全切片图像），17例胃癌患者（单细胞RNA测序）	NA	Transformer	NA	NA
649	2025-10-30	Impact of Super-Resolution Deep Learning Reconstruction on Low-Dose CT in Patients with Central Venous Catheter or Central Venous Port 2025-Oct-28, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01726-w PMID:41152657	研究论文	评估超分辨率深度学习重建在中心静脉导管患者低剂量CT成像质量中的影响	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于中心静脉导管患者的低剂量CT成像，并与混合迭代重建进行对比	回顾性研究设计，样本量未明确说明，仅由三位阅读者进行评估	评估SR-DLR对低剂量CT图像质量的改善效果	携带中心静脉导管或中心静脉端口的患者	医学影像分析	血管通路相关并发症	低剂量CT扫描，三维定位扫描	深度学习重建	胸部CT图像	NA	NA	超分辨率深度学习重建	图像噪声标准差，定性评估（噪声、伪影、血管显示、血肿和导管位置评估便利性）	NA
650	2025-10-30	Interpretable machine learning model for cardiovascular disease risk prediction: a feature decomposition-based study 2025-Oct-28, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-24921-4 PMID:41152787	研究论文	本研究开发了一种基于特征分解的深度学习模型用于心血管疾病风险预测	提出基于特征分解的深度学习模型(FDDL)，并采用SHAP方法进行模型解释	仅使用单一Kaggle数据集，未进行外部验证	构建和验证心血管疾病预测模型	心血管疾病风险预测	机器学习	心血管疾病	机器学习	深度学习	结构化医疗数据	68,205名心血管疾病受访者	NA	特征分解深度学习模型(FDDL)	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC-ROC	NA
651	2025-10-30	Recent advances in plant disease detection: challenges and opportunities 2025-Oct-28, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01450-0 PMID:41152989	系统综述	本文系统分析深度学习在植物病害检测中的应用进展，重点关注RGB和高光谱成像技术	首次系统评估11个基准数据集上的性能差距，揭示实验室与田间部署的显著差异，并建立基于证据的部署指南	主要基于已发表研究，缺乏对未公开商业系统的全面评估	推动植物病害检测从研究原型向实用农业工具发展	植物病害检测系统	计算机视觉	植物病害	RGB成像, 高光谱成像	CNN, Transformer	图像	11个基准数据集	NA	SWIN, 传统CNN	准确率	NA
652	2025-10-30	[Endometrial cancer lesion region segmentation based on large kernel convolution and combined attention] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202502023 PMID:41152163	研究论文	提出一种基于大核卷积和组合注意力的子宫内膜癌病灶区域分割模型SCWU-Net	设计了空间选择模块(SSM)和组合权重模块(CWM)，通过深度卷积块增强上下文信息捕获能力，并在跳跃连接中应用联合注意力机制	NA	提高子宫内膜癌CT图像中病灶区域分割的准确性	子宫内膜癌病灶区域	计算机视觉	子宫内膜癌	CT成像	深度学习分割模型	CT图像	公共数据集	NA	U-Net, SCWU-Net	Dice相似系数, IoU, 精确率, 召回率	NA
653	2025-10-30	[A method for emotion transition recognition using cross-modal feature fusion and global perception] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202504040 PMID:41152169	研究论文	提出一种基于跨模态特征融合和全局感知网络的情感状态转换识别方法	首次设计包含六种情感转换场景的实验范式，提出结合深度典型相关分析与跨模态注意力机制的特征融合方法，以及CNN与Transformer并行的混合架构	实验样本量较小（20名参与者），仅在实验室环境下验证	解决动态情感状态转换识别问题	脑电图和眼动信号	生物医学工程	NA	脑电图，眼动追踪	CNN, Transformer	时间序列信号	20名参与者	NA	CNN, Transformer	均方误差，识别准确率，稳定性	NA
654	2025-10-30	[The design and application of a genu valgum gait recognition model based on triple attention mechanism and spatial hierarchical pooling strategy] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202504005 PMID:41152171	研究论文	本研究开发了一种基于三重注意力机制和空间分层池化策略的膝外翻步态识别模型，用于儿童膝外翻的早期智能筛查	结合三重注意力模块和空间分层池化模块，共同增强时间、空间和通道维度的特征交互，在表征能力和计算效率之间达到最佳平衡	NA	开发适用于临床应用的深度学习步态识别模型，用于儿童膝外翻的早期智能筛查	儿童膝外翻患者的步态数据	计算机视觉	骨科疾病	步态分析	CNN	图像	自建数据集	NA	三维残差网络	精确率,召回率,F1分数	NA
655	2025-10-30	[Brain computer interface nursing bed control system based on deep learning and dual visual feedback] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202504047 PMID:41152174	研究论文	基于运动想象脑机接口和双视觉反馈机制，设计了一套面向重症肢体障碍患者的护理床控制系统	提出优化的双分支图卷积多尺度神经网络结构，并构建包含脑电地形图反馈和注意力状态反馈的双视觉反馈机制	NA	提升重症肢体障碍患者的自主交互能力，改善脑机接口系统的解码性能	重症肢体障碍患者	脑机接口	肢体障碍	运动想象脑机接口(MI-BCI), 脑电信号(EEG)	图卷积网络, 多尺度卷积神经网络	脑电信号	NA	NA	双分支图卷积多尺度神经网络, 动态图卷积, 多尺度卷积	分类准确率, 信息传输速率	NA
656	2025-10-30	[Ethical considerations for artificial intelligence-enhanced brain-computer interface] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202507024 PMID:41152182	综述	本文探讨了人工智能增强型脑机接口的伦理考量及其风险缓解措施	首次系统评估AI技术（特别是深度学习）在提升脑机接口性能时可能引发的伦理问题	未涉及具体实验验证，主要基于理论分析	分析AI增强型脑机接口的伦理风险并探讨应对策略	人工智能增强型脑机接口系统	脑机接口	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	解码准确率、信息传输速率、实时性能、适应性	NA
657	2025-10-30	[Artificial intelligence in predicting pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy for breast cancer: current advances and challenges] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202503075 PMID:41152181	综述	本文全面回顾了人工智能在预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解中的应用进展与挑战	系统比较了统计学方法、传统机器学习和深度学习三种方法在pCR预测中的演变历程，特别强调了深度学习在自动提取影像特征和整合多模态数据方面的优势	现有方法预测准确性仍需提升，尚未完全整合到临床工作流程中	预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	NA	机器学习,深度学习	临床数据,影像数据,多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
658	2025-10-30	[Research progress on deep learning-based computer-aided diagnosis of thyroid nodules using ultrasound imaging] 2025-Oct-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202412047 PMID:41152180	综述	回顾基于深度学习的甲状腺结节超声图像计算机辅助诊断技术的最新研究进展	系统分析深度学习在甲状腺结节超声图像预处理、分割和分类中的创新应用	现有技术仍存在局限性，未来需要进一步改进	探索深度学习在甲状腺结节诊断中的应用潜力并为临床转化提供参考	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	深度学习算法	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
659	2025-10-30	Temperature adaptation in structure and function in lactate dehydrogenase-A reflects convergent evolution in a few key protein regions 2025-Oct-21, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2517759122 PMID:41071662	研究论文	本研究通过分析277种海洋鱼类乳酸脱氢酶-A同源基因，揭示了温度适应性进化中关键蛋白区域的趋同进化机制	首次系统识别了乳酸脱氢酶-A中的温度适应相关序列位点(TRSS)，并通过定点突变验证了这些位点在酶热适应性中的关键作用	研究仅聚焦于海洋鱼类的乳酸脱氢酶-A，可能无法完全代表其他生物类群或酶类的温度适应机制	探究酶结构和功能温度适应的分子机制及其在物种分布中的意义	277种海洋鱼类的乳酸脱氢酶-A(LDH-A)同源基因	蛋白质进化与生物信息学	NA	定点突变, 序列比对, 深度学习建模	深度学习模型	蛋白质序列, 酶活性数据	277种海洋鱼类LDH-A同源基因	NA	NA	NA	NA
660	2025-10-30	Adaptable microplastic classification using similarity learning on µFTIR spectra collected from µFTIR focal plane array imaging 2025-Oct-21, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2509745122 PMID:41086209	研究论文	本研究探索使用相似性学习方法训练深度学习模型进行微塑料分类，解决了传统深度学习方法在数据集要求、过拟合和新增类别时的局限性	采用相似性学习方法训练一维卷积神经网络，能够在仅使用原始条件下采集的微塑料光谱数据训练的情况下，对含有高背景噪声的真实样本保持高准确率，并能检测训练集中未包含的新微塑料聚合物类别	仅使用了45个制造微塑料样本的µFTIR光谱数据，样本规模相对有限	开发适应性强、能够处理真实环境中微塑料分类挑战的深度学习方法	微塑料样本的µFTIR光谱数据	机器学习	NA	微傅里叶变换红外光谱(µFTIR)	CNN	光谱数据	45个制造微塑料样本，涵盖11种塑料成分	NA	一维卷积神经网络	F1-score	NA