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
781	2025-11-29	Fourier ptychographic enhancement of iterative pathways: autonomous 3D momentum coordination in hybrid ML-PIE architectures 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.577400 PMID:41293679	研究论文	提出一种结合傅里叶叠层衍射成像与机器学习的混合架构，通过三维自主迭代路径设计解决传统优化稳定性问题	将重建阶段视为第三空间维度，将传统二维定点调优问题转化为系统参数空间规划问题，提出仅需单个超参数的Adam-DPIE方法	未明确说明计算资源需求和具体应用场景的局限性	解决混合ML-PIE架构中优化与稳定性之间的根本冲突，实现高性能生物医学成像系统	傅里叶叠层衍射显微镜成像重建过程	计算成像	NA	傅里叶叠层衍射显微术	混合物理-机器学习模型	显微成像数据	NA	自适应矩估计算法框架	Adam-DPIE（动态PIE与自适应矩估计集成）	优化稳定性, 收敛性能, 超参数敏感性	NA
782	2025-11-29	Time-step encoded high-frequency enhanced diffusion model for OCT retinal image denoising 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.575221 PMID:41293688	研究论文	提出一种基于时间步编码的高频增强扩散模型用于OCT视网膜图像去噪	采用冷扩散框架，通过频域信息解耦与分处理及跨域连接保留高频细节，并设计时间步感知注意力模块指导重建	NA	解决OCT图像散斑噪声导致图像质量下降的问题，同时避免过度平滑和保留高频细节	OCT视网膜图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	扩散模型	图像	两个公共OCT视网膜去噪数据集和一个私有数据集	NA	THFN-OCT	NA	NA
783	2025-11-29	MediONN: an integrated photonic chip optical neural network for deep learning-based semantic segmentation in early detection of pancreatic cancer 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.574635 PMID:41293690	研究论文	提出一种用于胰腺癌早期检测的集成光子芯片光学神经网络系统MediONN，专门针对3D医学图像分割任务	首个将光学神经网络直接应用于3D分割任务的系统，采用分层3D光学计算框架和分割专用高斯权重初始化策略	在NIH胰腺CT数据集上的平均Dice相似系数相对较低（2D: 0.5215, 3D: 0.5302）	开发高效的光学神经网络系统用于胰腺癌早期检测中的医学图像分割	胰腺CT医学图像	医学图像分析	胰腺癌	光学神经网络，3D医学图像分割	光学神经网络	3D医学图像	NIH胰腺CT数据集	NA	分层3D光学计算框架，4×4光子神经处理器，3D光学卷积层	Dice相似系数	集成光子芯片
784	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
785	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
786	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
787	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
788	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
789	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
790	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
791	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
792	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
793	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
794	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
795	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
796	2025-11-28	AI-driven medical image analysis for sports injury diagnosis and prevention 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20580-y PMID:41276514	研究论文	提出融合深度学习和生物力学建模的AI驱动框架，用于运动损伤诊断、预测和康复优化	开发了生物力学信息神经网络（BINN）和自适应运动医学策略（ASMS），通过注意力机制和多模态数据融合实现实时损伤风险评估和个性化康复建议	未明确说明模型在临床环境中的验证情况和实际应用限制	开发AI驱动的运动损伤诊断、预测和康复优化系统	运动员运动损伤数据	计算机视觉	运动损伤	运动捕捉、多模态数据融合	CNN, RNN, 注意力机制	运动捕捉数据、生理数据、运动表现数据	使用多个数据集（CamVid、MSRA10K、DUT-OMRON、NYU Depth V2），但未明确样本数量	NA	Biomechanically-Informed Neural Network (BINN)	预测准确性、可解释性	NA
797	2025-11-28	Investigating blood cell images for enhanced hematologic disorder detection using multi-scale feature learning with a hybrid deep learning model 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21412-9 PMID:41276546	研究论文	提出一种基于多尺度特征学习的混合深度学习模型，用于通过血细胞图像增强血液疾病的检测	提出MSFLHDD-HDCM方法，结合Inception模块进行特征提取，并采用CNN与双向门控循环单元的混合模型进行分类	NA	开发精确的血液疾病检测和分类模型	血细胞显微图像	计算机视觉	血液疾病	显微成像	CNN, BiGRU	图像	NA	NA	Inception, CNN, BiGRU	准确率	NA
798	2025-11-28	Deep learning for classifying quantum emission signals in WS2 monolayers using wavelet transform 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29120-0 PMID:41274950	研究论文	本研究开发并评估了基于小波变换和深度学习的WS₂单层纳米气泡量子发射信号分类方法	首次将连续小波变换与深度学习结合用于量子发射信号分类，建立了量子材料表征与经典机器学习之间的桥梁	未明确说明样本数量，仅针对WS₂单层纳米气泡的特定光谱范围进行研究	开发量子发射信号分类方法以解决量子材料表征和光谱可区分性评估的挑战	WS₂单层纳米气泡在604-629 nm范围内发射的量子信号	机器学习	NA	连续小波变换，复Morlet小波	CNN	图像	NA	NA	ResNet50, VGG16, Xception	准确率	NA
799	2025-11-28	Magnetic resonance image processing transformer for general accelerated image restoration 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23851-w PMID:41249204	研究论文	提出基于Vision Transformer的磁共振图像处理框架MR-IPT，用于加速MRI图像恢复	首次将Vision Transformer架构应用于加速MRI图像恢复，通过在大规模多加速因子数据集上预训练实现统一框架，无需为不同加速因子单独训练模型	未明确说明模型在极端加速条件下的性能表现，也未讨论计算复杂度与推理时间	开发通用的加速磁共振图像恢复框架，提高模型的泛化能力和鲁棒性	加速采样的磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	Transformer	图像	大规模数据集（具体数量未说明）	NA	Vision Transformer	图像质量指标（具体指标未明确说明）	NA
800	2025-11-28	Translating Features to Findings: Deep Learning for Melanoma Subtype Prediction 2025-Nov-12, Dermatopathology (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/dermatopathology12040042 PMID:41283484	综述	本文探讨深度学习在黑色素瘤亚型预测中的应用现状与前景	系统梳理深度学习在皮肤病理学中的核心方法学，并提出多模态整合、合成数据生成等新兴方向作为解决方案	存在数据集不平衡、模型可解释性不足和领域泛化能力有限等问题	提升黑色素瘤亚型诊断的精确度和可重复性	组织病理学切片中的黑色素瘤亚型	数字病理学	黑色素瘤	组织病理学分析	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA