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
1041	2025-10-06	Revealing two decades of chlorophyll-a dynamics in arid oligotrophic lakes of Xinjiang, China using a deep recurrent approach 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124058 PMID:40578106	研究论文	本研究利用深度学习模型分析新疆贫营养湖泊20年的叶绿素a动态变化	首次将遥感波段建模为动态序列，采用循环神经网络框架处理时序遥感数据，克服了传统算法在贫营养湖泊中的局限性	研究仅针对面积大于100平方公里的湖泊，且主要基于MODIS遥感数据	研究新疆干旱区贫营养湖泊的叶绿素a浓度动态变化及其环境驱动因素	新疆地区面积大于100平方公里的贫营养湖泊	遥感分析, 环境监测	NA	遥感监测, MODIS影像分析	RNN	遥感影像, 时序数据	20年(2002-2023年)的MODIS影像数据，覆盖新疆大型湖泊	深度学习框架	循环神经网络	RMSE, R²	NA
1042	2025-10-06	Brain Tumor Detection Based on Hybrid Convolutional Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Using MRI Image 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70124 PMID:40903832	研究论文	提出一种结合卷积神经网络和自适应神经模糊推理系统的混合模型，用于从MRI图像中检测脑肿瘤	设计Conv-ANFIS混合模型，结合CNN和ANFIS优势，采用NLM滤波去噪和SCAN分割网络，提高脑肿瘤检测精度	未明确说明数据集规模和多样性限制，未提及模型计算复杂度	解决现有脑肿瘤检测方法在MRI图像噪声处理、分割准确性和泛化能力方面的不足	脑部MRI图像中的肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	CNN, ANFIS	医学图像	NA	NA	Conv-ANFIS, SCAN	召回率, 精确率, F1分数	NA
1043	2025-10-06	Detecting the Undetected: Machine Learning in Early Disease Diagnosis 2025-Oct, Basic & clinical pharmacology & toxicology IF:2.7Q3 DOI:10.1111/bcpt.70104 PMID:40905080	综述	本文系统概述了机器学习在早期疾病诊断中的各类方法、应用领域及关键挑战	全面整合传统机器学习与深度学习在早期疾病诊断中的应用，并探讨强化学习、可解释AI等前沿方向	作为综述文章，未提出新的具体模型或方法，主要基于现有文献进行归纳分析	探讨机器学习技术在早期疾病诊断领域的应用现状与发展趋势	各类疾病早期诊断的机器学习方法	机器学习	多种疾病（癌症、心血管疾病、神经系统疾病、传染病）	机器学习技术	监督学习,无监督学习,深度学习,强化学习	医疗数据	NA	NA	支持向量机,决策树,随机森林,K-means,层次聚类,主成分分析,卷积神经网络,循环神经网络,Transformer	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC-ROC	NA
1044	2025-10-06	Hyperspectral-driven PSO-SVM model and optimized CNN-LSTM-Attention fusion network for qualitative and quantitative non-destructive detection of adulteration in strong-aroma Baijiu 2025-Oct-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145197 PMID:40541145	研究论文	结合高光谱成像与深度学习技术，开发了用于浓香型白酒掺假定性和定量检测的PSO-SVM模型和优化CNN-LSTM-Attention融合网络	提出了名为Ghost-LSTM-Scaled Dot-Product Attention (GLSNet)的新型融合网络，在定量预测中显著优于传统方法和其他深度学习模型，同时推理效率比PLSR提高3.55倍	NA	开发快速准确的白酒掺假检测方法，为质量控制和市场监管提供技术支持	浓香型白酒样品	计算机视觉	NA	高光谱成像	PSO-SVM, CNN, LSTM, Attention机制	高光谱图像	NA	NA	Ghost-LSTM-Scaled Dot-Product Attention (GLSNet), CNN-LSTM (CLNet)	准确率, 相关系数R	NA
1045	2025-10-06	High-Resolution Magnetic Resonance Imaging Radiomics for Identifying High-Risk Intracranial Plaques 2025-Oct, Translational stroke research IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s12975-025-01345-1 PMID:40108073	研究论文	基于高分辨率磁共振成像影像组学构建高风险颅内斑块模型，用于区分症状性和无症状性斑块	结合影像组学特征与深度学习技术构建混合模型，相比传统模型显著提高了高风险颅内斑块的识别准确率	样本量相对有限（172名患者，188个斑块），需要更大规模研究验证	识别和预测易破裂的高风险颅内斑块，预防脑血管事件	颅内动脉粥样硬化斑块（100个症状性，88个无症状性）	医学影像分析	脑血管疾病	高分辨率磁共振成像（HRMRI）	随机森林，岭回归，LASSO，深度学习	医学影像（MRI）	172名患者，188个颅内斑块	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
1046	2025-10-06	Automatic MRI segmentation of masticatory muscles using deep learning enables large-scale muscle parameter analysis 2025-Oct, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.05.008 PMID:40483235	研究论文	开发基于深度学习的自动MRI咀嚼肌分割方法，支持大规模肌肉参数分析	首次实现八块咀嚼肌的自动MRI分割，为个性化种植体设计提供肌肉参数分析	训练样本量有限（40个MRI扫描），需要更多数据验证泛化能力	通过自动分割咀嚼肌改善下颌骨重建手术的个性化种植体设计	咀嚼肌（八块肌肉）的MRI图像分割	医学图像分析	下颌骨疾病	MRI成像	深度学习	医学图像（MRI）	40个T1加权MRI扫描（训练集），10个手动分割扫描（测试集）	NA	NA	Dice相似系数, IoU, 精确率, 召回率	NA
1047	2025-10-06	Deep learning detection of acute and sub-acute lesion activity from single-timepoint conventional brain MRI in multiple sclerosis 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103619 PMID:40505211	研究论文	开发基于单时间点常规脑部MRI的深度学习模型，用于检测多发性硬化症中急性和亚急性病变活动	首次提出从单时间点常规脑部MRI量化过去24周内急性病变活动的临床相关任务	模型性能在独立验证队列中的AUC为80-84%，仍有提升空间	通过深度学习改进多发性硬化症急性病变活动的检测和预后预测	复发缓解型多发性硬化症患者	医学影像分析	多发性硬化症	常规脑部磁共振成像	深度学习	脑部MRI图像	多个独立复发缓解型多发性硬化症队列	NA	2D-UNet, Transformer	AUC, 精确度, 召回率	NA
1048	2025-10-06	A Performance Benchmarking Review of Transformers for Speaker-Independent Speech Emotion Recognition 2025-Oct, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725300013 PMID:40726155	综述	对用于说话人无关语音情感识别的Transformer架构进行全面性能评估	首次对Transformer在说话人无关语音情感识别任务中进行系统性性能基准测试	在跨数据集测试中大多数实验实例准确率低于40%	评估Transformer架构在说话人无关语音情感识别中的性能表现	语音情感识别系统	自然语言处理,信号处理	NA	语音信号处理	Transformer	音频信号	多个公开可用数据集	NA	Transformer	准确率	NA
1049	2025-09-03	Corrigendum to "Identification and validation of synergistic drug strategies targeting macrophage polarization in triple-negative breast cancer via single-cell transcriptomics and deep learning" [Translational Oncology 2025 Jun 26;59:102457] 2025-Oct, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102474 PMID:40818872	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1050	2025-10-06	Automatic prostate volume estimation in transabdominal ultrasound images 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112274 PMID:40614658	研究论文	提出基于深度学习的框架，利用经腹超声图像自动估计前列腺体积	首次开发针对经腹超声图像的深度学习框架，实现非侵入性前列腺体积自动估计	样本量相对较小（100例患者），经腹超声图像质量较低且存在操作者依赖性	改进前列腺癌风险分层的非侵入性方法	100名前列腺患者（中位年龄67岁）的经腹超声视频数据	计算机视觉	前列腺癌	超声成像	深度学习	超声视频图像	100例患者	NA	NA	Dice相关系数, Hausdorff距离, 体积误差	NA
1051	2025-10-06	Impact of super-resolution deep learning-based reconstruction for hippocampal MRI: A volunteer and phantom study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112289 PMID:40639021	研究论文	评估超分辨率深度学习重建对海马体磁共振图像质量的影响	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于海马体MRI，在保持对比度的同时显著提升图像质量并减少采集时间	样本量较小（仅13名健康志愿者），缺乏患者数据验证	评估超分辨率深度学习重建技术对海马体MRI图像质量的改善效果	健康志愿者和ACR模体	医学影像分析	神经系统疾病	MRI，超分辨率深度学习重建	深度学习	磁共振图像	13名健康志愿者和ACR模体	NA	NA	对比度，对比噪声比，隔板斜率，噪声，伪影，锐度，整体质量	3T MRI
1052	2025-10-06	Deep learning CAIPIRINHA-accelerated 3D MRI of the knee cartilage at 7 Tesla 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112287 PMID:40651115	研究论文	本研究探讨了在7特斯拉磁场下使用深度学习重建的CAIPIRINHA加速3D DESS序列进行膝关节软骨成像的可行性和扫描时间缩减程度	首次将深度学习重建与CAIPIRINHA加速技术结合应用于7T膝关节软骨成像，实现了最高六倍加速而保持图像质量	样本量较小（18名志愿者的35个膝关节），未在患者群体中验证	评估深度学习重建在7T膝关节软骨加速MRI中的可行性和性能	健康志愿者的膝关节软骨	医学影像分析	骨科疾病	3D双回波稳态序列，并行成像加速技术	深度学习	MRI图像	18名志愿者的35个膝关节	NA	NA	图像质量评分，统计学显著性分析，读者间一致性评估	NA
1053	2025-10-06	A novel segmentation-based deep learning model for enhanced scaphoid fracture detection 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112309 PMID:40652603	研究论文	开发了一种基于分割的深度学习模型，用于从手腕X光片中检测明显和隐匿的舟骨骨折	首次提出基于分割的深度学习模型用于舟骨骨折检测，特别在隐匿骨折检测方面表现优于临床专家	样本量相对有限（408例患者），仅使用单一机构数据	开发深度学习模型检测舟骨骨折，并与专家诊断性能进行比较	手腕X光片中的舟骨骨折	计算机视觉	骨科创伤	磁共振成像,计算机断层扫描	深度学习	X光图像	408例患者，410个手腕，1011张X光片（其中718张包含舟骨骨折，58例为隐匿骨折）	NA	基于分割的深度学习模型	敏感度,特异度,准确率,AUC	NA
1054	2025-10-06	Deep learning reconstruction enhances bone visualization in zero echo time MRI for cervical spondylosis: A prospective study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112310 PMID:40669257	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在零回波时间MRI中提升颈椎病骨组织可视化效果的应用价值	首次将深度学习重建技术应用于零回波时间MRI，在保证图像质量的同时显著缩短62%扫描时间	样本量有限（43例患者），需进一步多中心验证	评估深度学习重建技术对零回波时间MRI图像质量和扫描时间的优化效果	颈椎病术前患者的骨组织和软组织结构	医学影像分析	颈椎病	零回波时间MRI，深度学习重建	深度学习	MRI图像	43例颈椎病术前患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，κ值，组内相关系数	NA
1055	2025-10-06	Automated CAD-RADS scoring from multiplanar CCTA images using radiomics-driven machine learning 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112320 PMID:40684709	研究论文	本研究开发了一种基于放射组学的机器学习方法，用于从多平面CCTA图像自动进行CAD-RADS评分	首个基于放射组学的CAD-RADS分类模型，相比深度学习方法具有更好的可解释性	回顾性单中心研究，样本量相对有限	自动化冠状动脉疾病报告与数据系统评分	冠状动脉疾病患者	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	机器学习	医学影像	251名患者	NA	级联管道模型	AUC	NA
1056	2025-10-06	NAVIGATOR: A regional multimodal imaging biobank initiative powered by AI tools for precision medicine in oncology 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112327 PMID:40743874	研究论文	介绍NAVIGATOR项目建立的意大利区域影像生物库和交互式研究平台，通过整合多模态影像、临床和组学数据支持精准肿瘤学	超越静态存储库，提供安全的虚拟研究环境，用户可上传数据、测试AI算法并执行完整分析流程	NA	推进肿瘤学研究并支持临床决策	前列腺癌、直肠癌和胃癌患者	数字病理	前列腺癌,直肠癌,胃癌	影像组学,深度学习	深度学习模型	多模态影像,临床数据,组学数据	700多名患者	NA	NA	NA	虚拟研究环境
1057	2025-10-06	Deep learning-enhanced multi-modal modeling for electrosorption performance prediction via Nyquist plots 2025-Oct-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122069 PMID:40473194	研究论文	开发了一种基于深度学习的多模态模型，通过结合奈奎斯特图电化学表征和关键工艺参数来预测Cr(VI)去除效率和Cr(III)再生效率	首次将奈奎斯特图电化学表征与工艺参数结合，并采用ANN-CNN多模态模型进行电吸附性能预测	模型性能对退火温度变量较为敏感，单一ANN模型预测精度有限	预测流动电吸附系统中Cr(VI)去除效率和Cr(III)再生效率	石墨化纳米金刚石阴极电极在不同退火温度下的电化学性能	机器学习	NA	电化学阻抗谱，奈奎斯特图分析	ANN, CNN	电化学数据，工艺参数数据	不同退火温度下的电极样品	NA	人工神经网络，卷积神经网络	R值，平均绝对误差，均方误差	NA
1058	2025-10-06	ChewNet: A multimodal dataset for invivo and invitro beef and plant-based burger patty boluses with images, texture, and force profiles 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111890 PMID:40778379	研究论文	本文提出了一个包含牛肉和植物基汉堡肉饼咀嚼过程中图像、质地和力分布的多模态数据集	首次同时包含人体实验和仿生机器人咀嚼实验的多模态食品咀嚼数据集，涵盖咀嚼过程中的实时图像、力学参数和质地分析	仅包含3名健康成年男性参与者，样本规模有限	研究食品咀嚼过程中食团特性的变化规律，开发能够从图像预测咀嚼食品机械和质地特性的深度学习模型	牛肉和植物基汉堡肉饼的咀嚼过程	食品科学, 机器人学, 机器学习	吞咽障碍, 颌部疾病	质地剖面分析(TPA), 仿生机器人咀嚼	NA	图像, 力学数据, 质地参数	3名健康成年男性参与者，牛肉和植物基汉堡肉饼样本	NA	NA	NA	NA
1059	2025-10-06	A novel multimodal adaptive delineation model for primary tumors and lymph node metastases in multi-center nasopharyngeal carcinoma radiotherapy 2025-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108965 PMID:40682906	研究论文	提出一种新型多模态自适应分割模型，用于鼻咽癌放疗中原发肿瘤和淋巴结转移灶的自动勾画	采用条件去噪扩散模型（DDPM）结合跨模态和模态内注意力机制，动态校准多模态特征融合权重	样本量相对有限（529例回顾性病例和4例前瞻性病例），淋巴结转移灶分割精度低于原发肿瘤	提高鼻咽癌放疗中肿瘤靶区（GTV）自动勾画的准确性和稳定性	鼻咽癌患者的多中心CT和MRI影像数据	医学影像分析	鼻咽癌	CT, MRI	条件去噪扩散模型（DDPM）	医学影像（CT和MRI）	529例回顾性病例和4例前瞻性病例	NA	条件去噪扩散模型（DDPM）	Dice相似系数（DSC）, 95% Hausdorff距离（HD95）, 平均表面距离（MSD）	NA
1060	2025-10-06	A classification method of motor imagery based on brain functional networks by fusing PLV and ECSP 2025-Oct, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107684 PMID:40450930	研究论文	提出一种融合相位锁定值和增强共空间模式的脑功能网络构建方法，用于运动想象分类	融合边缘特征和节点特征构建新型脑功能网络，并设计注意力多尺度特征卷积神经网络进行验证	NA	增强大脑状态解码能力，评估运动想象过程中脑区相关节点的功能连接变化	左右手抓握任务的运动想象脑电信号	脑机接口	NA	脑电图，相位锁定值，增强共空间模式	CNN	脑电信号	SHU_Dataset和BCI IV 2a数据集	NA	注意力多尺度特征卷积神经网络	准确率	NA