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
741	2025-11-29	Deep learning optimized dual-analyte detection-based biosensor for monitoring pregnancy stage using a urine sample 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.580226 PMID:41293703	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习方法，用于设计和优化基于光子晶体光纤的表面等离子体共振多分析物生物传感器	开发了混合RNN-LSTM模型预测限制损耗，在传感器性能预测方面优于其他深度学习和机器学习模型	基于有限元方法的仿真数据，需要实际实验验证	改进多分析物生物传感器的设计和性能预测	光子晶体光纤表面等离子体共振生物传感器	机器学习	妊娠监测	表面等离子体共振，光子晶体光纤	RNN,LSTM	仿真数据	包含各种传感器参数和折射率值的综合数据集	NA	RNN-LSTM混合模型	MSE,MAE,R,振幅灵敏度,波长灵敏度,传感器分辨率	NA
742	2025-11-29	Deep UV laser scanning microscopy with integrated 1050 nm spectral-domain optical coherence tomography for multi-contrast tissue imaging 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.570451 PMID:41293701	研究论文	开发了一种结合深紫外激光扫描显微镜和1050 nm光谱域光学相干断层扫描的多对比度组织成像系统	首次将266 nm激发荧光、266 nm共焦反射和1050 nm光谱域OCT集成于单一系统，实现表面和深层组织的同时成像	仅限于离体组织样本成像，尚未在临床手术环境中验证	开发用于手术切缘分析的无载玻片组织成像技术	小鼠肾脏、肝脏和人类乳腺组织	数字病理	乳腺癌	深紫外激光扫描显微镜，光谱域光学相干断层扫描	深度学习	光学图像	小鼠肾脏、肝脏和人类乳腺组织样本	NA	NA	NA	NA
743	2025-11-29	In-situ non-invasive detection of cellular reactive oxygen species by integrating Raman spectrum and bidirectional gated recurrent unit models 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.560107 PMID:41293696	研究论文	本研究通过整合拉曼光谱和双向门控循环单元深度学习模型，实现了对HepG2细胞凋亡过程中活性氧的原位无创检测	首次将拉曼光谱与Bi-GRU深度学习模型结合用于细胞活性氧检测，利用双向门控机制捕获光谱长期依赖关系，实现无需侵入性探针的原位检测	研究仅针对HepG2细胞系进行验证，尚未在其他细胞类型或体内环境中测试	开发一种原位无创的细胞活性氧检测方法	HepG2细胞在凋亡过程中的活性氧	生物医学工程	细胞代谢疾病	拉曼光谱技术	Bi-GRU, RNN, KNN, PLS	光谱数据	不同凋亡状态的HepG2细胞光谱数据	NA	双向门控循环单元	决定系数R	NA
744	2025-11-29	Gated Attention-Augmented Double U-Net for White Blood Cell Segmentation 2025-Nov-01, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11110386 PMID:41295103	研究论文	提出一种用于白细胞分割的新型深度学习架构GAAD-U-Net	集成注意力增强卷积和门控机制的双U-Net架构，能更好捕捉模糊边界和复杂结构	未明确说明模型在特定细胞类型或极端条件下的性能限制	提高白细胞医学图像分割的准确性和鲁棒性	白细胞医学图像	数字病理学	血液疾病	深度学习图像分割	U-Net	医学图像	NA	NA	Double U-Net, GAAD-U-Net	Dice系数, IoU	NA
745	2025-11-29	Deep learning in CT image reconstruction and processing: techniques, performance evaluation, radiation dose, and future perspective 2025-Nov-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf260 PMID:41099810	综述	本文综述了基于深度学习的CT图像重建与处理技术，涵盖技术实现、性能评估、辐射剂量降低及未来展望	系统分类了DLR技术（投影空间、投影-图像空间、图像空间及混合技术），并首次综合评估其在辐射剂量降低与诊断性能提升方面的潜力	低对比度病变检测中辐射剂量降低仍不足50%，且存在生成虚假结构的风险	探讨深度学习在CT图像重建与处理中的技术应用与性能优化	CT图像重建算法与处理技术	医学影像处理	NA	CT图像重建	深度学习	CT图像	NA	NA	NA	噪声降低、伪影校正、空间分辨率增强	NA
746	2025-11-29	Prediction of Proto-Oncogene Using Bidirectional GRU and Attention 2025-Nov-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2025.26.11.3959 PMID:41312920	研究论文	本研究提出基于注意力机制和深度学习的方法预测原癌基因蛋白序列	首次将注意力机制与双向门控循环单元结合用于原癌基因预测，提供可解释的蛋白质序列分类方法	仅使用Uniprot数据集进行验证，需要更多临床数据验证模型泛化能力	开发计算模型预测原癌基因蛋白序列，辅助癌症早期诊断和靶向药物研发	原癌基因蛋白序列	生物信息学	癌症	基因组测序技术	CNN, BiGRU	蛋白质序列数据	Uniprot基准数据集	NA	ACNN（注意力卷积神经网络）, ABiGRU（注意力双向门控循环单元）	准确率	NA
747	2025-11-28	Deep Learning Model for High-Accuracy Classification of Premature Ventricular Contractions With Precordial Transition Zones in Leads V3 or V4 2025-Nov-27, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-0534 PMID:41297935	研究论文	开发基于卷积神经网络的深度学习模型，用于高精度分类V3或V4导联移行区的室性早搏起源	首次使用配对PVC和固有QRS数据训练CNN模型，并通过梯度加权类激活映射揭示模型决策依据的ECG特征	样本量相对有限（314例患者），仅针对右室或左室流出道起源的PVC进行分类	预测室性早搏的起源位置，特别是当移行区出现在V3和V4导联时的挑战性情况	314例接受导管消融治疗的室性早搏患者，其ECG显示下壁导联轴和V3或V4导联移行区	医学人工智能	心血管疾病	心电图分析，导管消融	CNN	心电图信号	314例患者，每位患者5个数据集用于训练和验证，1个保留数据集用于测试	NA	卷积神经网络	准确率，F1分数，ROC曲线下面积	NA
748	2025-11-28	Development of Artificial Intelligence for Quantitative Assessment of Nasal Inflammatory Cytology in Chronic Rhinitis by Whole-Slide Images 2025-Nov-27, International forum of allergy & rhinology IF:7.2Q1 DOI:10.1002/alr.70075 PMID:41307481	研究论文	开发基于全玻片图像的人工智能系统QANIC，用于慢性鼻炎鼻炎症细胞的定量评估和炎症表型分型	首次将深度学习与全玻片图像结合用于鼻细胞学诊断，实现鼻炎症细胞的自动定量分析	样本量相对有限，外部验证仅包含两个临床中心	建立基于人工智能的鼻炎症细胞定量评估系统，研究慢性鼻炎的炎症表型分型	慢性鼻炎患者的鼻分泌物涂片样本	数字病理学	慢性鼻炎	全玻片图像扫描	深度学习模型	病理图像	开发集145例，内部队列881例，外部验证队列234例	NA	NA	NA	NA
749	2025-11-28	MKNet-family architectures for auto-segmentation of the residual pancreas after pancreatic resection: a deep learning comparative study 2025-Nov-27, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05211-4 PMID:41307673	研究论文	开发新型MKNet系列深度学习架构用于胰腺切除术后残余胰腺的自动分割	提出了MKNet、MSKNet和MAKNet三种新型深度学习架构，专门针对术后胰腺分割任务	样本量相对有限（共163例CT扫描），且仅评估术后短期（<4周）的CT影像	研究深度学习架构在胰腺切除术后残余胰腺自动分割中的可行性和临床实用性	胰腺切除术后患者的残余胰腺组织	医学影像分析	胰腺疾病	CT扫描	深度学习	医学影像	163例CT扫描（82例术前正常CT，81例术后CT）	NA	MKNet, MSKNet, MAKNet, Attention-U-Net	Hausdorff距离, 95%分位数Hausdorff距离, 归一化表面距离, Dice相似系数	NA
750	2025-11-28	Current State of Artificial Intelligence in Assessing Cardiac Function 2025-Nov-27, Current cardiology reports IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11886-025-02314-8 PMID:41307845	综述	本文综述人工智能在心脏功能评估领域的最新进展，涵盖心电图、超声心动图、心脏CT/MRI和电子健康记录等多模态数据应用	系统整合多模态AI应用，强调基础模型和跨模态架构在标签高效学习、自动报告生成和大规模筛查中的突破性进展	需要更多多中心验证、开源代码透明化和前瞻性试验来确认泛化能力和患者获益程度	评估人工智能在心血管疾病诊断和管理中量化心脏功能的应用现状与发展前景	心血管疾病患者的心脏功能评估数据（ECG、超声心动图、心脏CT/MRI、EHR文本）	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习、基础模型、多模态学习	深度学习算法	心电图、医学影像、临床文本	NA	NA	基础模型、多模态架构	准确率、泛化能力	NA
751	2025-11-28	Computerized Assessment of Motor Imitation for Distinguishing Autism in Video (CAMI-2DNet) 2025-Nov-26, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3637089 PMID:41296941	研究论文	提出一种基于深度学习的视频运动模仿评估方法CAMI-2DNet，用于区分自闭症谱系障碍儿童	无需人工标注和特定数据标准化处理，通过编码器-解码器架构学习解耦的运动表征	NA	开发自动化的运动模仿评估方法以区分自闭症谱系障碍	自闭症谱系障碍儿童与神经典型发育儿童	计算机视觉	自闭症谱系障碍	运动重定向技术	深度学习	视频数据	NA	NA	编码器-解码器架构	相关性分析，分类准确率	NA
752	2025-11-28	Self-Paced Learning for Images of Antinuclear Antibodies 2025-Nov-26, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3637237 PMID:41296939	研究论文	提出一种用于抗核抗体图像检测的自适应学习框架，解决多示例多标签学习任务中的复杂性问题	基于人类标注逻辑设计三组件框架：实例采样器、概率伪标签分配器和自步学习权重系数，实现无需手动预处理的端到端优化	仅在一个ANA数据集和三个公共医学MIML基准上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发自动化抗核抗体检测系统以辅助自身免疫疾病诊断	抗核抗体荧光图像	计算机视觉	自身免疫疾病	荧光显微镜成像	深度学习	图像	一个ANA数据集和三个公共医学MIML基准数据集	NA	多示例多标签学习框架	F1-Macro, mAP, 汉明损失, one-error	NA
753	2025-11-28	SpectFusion: Cross-modal Spectrum-aware Attention Network for Unsupervised Multimodal Medical Image Fusion 2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3637829 PMID:41296957	研究论文	提出一种名为SpectFusion的无监督跨模态频谱感知融合框架，用于医学图像融合	设计了空间-频谱混合模块，通过梯度保留策略提取空间域细粒度局部特征，通过傅里叶卷积在频域捕获全局特征；开发了新颖的跨模态频谱感知注意力机制	未明确说明具体的数据集限制或计算复杂度分析	提升医学图像融合性能，增强临床诊断效果	多模态医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	医学图像融合	Transformer, CNN	医学图像	NA	PyTorch	空间-频谱混合模块，跨模态频谱感知注意力机制	定性评估，定量评估	NA
754	2025-11-28	Deep Learning for Clinical Ultrasound Imaging: From Supervised Approaches to Foundation Models 2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3636830 PMID:41296965	综述	本文系统回顾了深度学习在临床超声成像中的应用进展，重点探讨从监督学习到基础模型的技术演变	首次系统梳理超声成像领域从传统监督学习向基础模型的范式转变，强调基础模型在提升诊断性能和扩展临床应用范围的潜力	基础模型在超声领域的应用仍面临标注数据稀缺、领域特异性变异和用户专业知识需求等挑战	探讨深度学习技术在临床超声成像中的应用现状与发展趋势	临床超声成像数据和相关深度学习模型	计算机视觉	NA	超声成像	监督学习,自监督学习,判别模型,生成式AI模型,基础模型	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
755	2025-11-28	Quantitative Assessment of Basement Membrane Loss in Melasma Using Attenuation Coefficient Estimation Based on Optical Coherence Tomography 2025-Nov-26, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500491 PMID:41297958	研究论文	本研究开发了一种基于光学相干断层扫描和深度学习的非侵入性定量评估黄褐斑基底膜损伤的方法	首次将衰减系数映射与改进的Unet网络（Res-Att-Unet）相结合，实现对黄褐斑基底膜损伤的定量评估	样本量有限，需要进一步验证临床应用的可行性	开发黄褐斑基底膜损伤的非侵入性定量评估方法	黄褐斑患者皮肤组织	医学影像分析	黄褐斑	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	皮肤OCT图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	Res-Att-Unet（改进的Unet网络，集成残差和注意力模块）	准确率，F1分数，IoU	NA
756	2025-11-28	Comparative Performance of YOLO Models in the Automated Segmentation of Dental Traumas on Panoramic Radiographs 2025-Nov-26, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/edt.70034 PMID:41305998	研究论文	比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12在儿童全景X光片中自动分割牙科创伤的性能	首次系统比较不同版本YOLO模型在牙科创伤自动检测中的性能表现	人工智能在牙科创伤学中尚未实现完美性能，需要与专业牙医合作改进	评估基于人工智能的深度学习模型在牙科创伤自动检测和分类中的性能	6-13岁患有创伤性牙损伤的儿科患者全景X光片	计算机视觉	牙科创伤	全景X光摄影	CNN	图像	来自加济安泰普大学牙科学院儿科患者的全景X光片	NA	YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12	AUC, F1-score	NA
757	2025-11-28	Artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric and visualization analysis (1995-2025) 2025-Nov-24, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03992-0 PMID:41284199	文献计量分析	通过文献计量学方法分析1995-2025年头颈癌人工智能研究的发展态势和热点演变	首次系统梳理头颈癌AI研究30年发展历程，识别关键里程碑和新兴研究方向	仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全的问题	分析头颈癌人工智能应用的研究趋势、合作网络和发展方向	230篇头颈癌AI相关研究文献	医学人工智能	头颈癌	文献计量分析	深度学习	文献数据	230篇出版物	CiteSpace, VOSviewer	NA	NA	NA
758	2025-11-28	Predicting human mobility flows in cities using deep learning on satellite imagery 2025-Nov-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65373-z PMID:41285790	研究论文	开发基于卫星影像的深度学习模型预测城市细粒度人流移动模式	提出Imagery2Flow模型，首次利用中等分辨率卫星影像实现低成本、及时的城市人流预测	仅在美国前十大都市统计区进行验证，未涵盖更多城市类型	探索城市形态与人类移动动态之间的关系	城市人类移动流模式	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习	卫星影像	美国前十大都市统计区	NA	Imagery2Flow	空间-时间泛化能力	NA
759	2025-11-28	Hundred-layer photonic deep learning 2025-Nov-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65356-0 PMID:41285819	研究论文	本研究开发了一种误差容忍的单层光子计算芯片，突破了光学神经网络深度限制，实现了百层深度光子深度学习	通过片上扰动解耦计算相关性，消除传播冗余，实现误差容忍的单层光子计算芯片，将光学神经网络深度从十层扩展到数百层	NA	解决光子计算中误差累积问题，突破光学神经网络深度限制	光子计算芯片、光学神经网络、大语言模型	机器学习	NA	光子计算	神经网络	图像、文本	NA	NA	SLiM芯片架构	误差率、数据速率	10GHz数据速率光子计算芯片
760	2025-11-28	A hybrid deep learning framework for fake news detection using LSTM-CGPNN and metaheuristic optimization 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25311-x PMID:41285851	研究论文	提出一种结合LSTM-CGPNN和元启发式优化的混合深度学习框架用于虚假新闻检测	将LSTM上下文特征提取与CGPNN分类器相结合，并集成MFWO算法进行超参数优化	NA	提高虚假新闻检测的准确性和模型鲁棒性	社交媒体上的虚假新闻内容	自然语言处理	NA	TF-IDF文本表示	LSTM, CGPNN	文本	四个基准数据集：ISOT, Fakeddit, BuzzFeedNews, FakeNewsNet	NA	LSTM-CGPNN混合架构	准确率, F1分数	NA