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
1101	2025-10-06	An Indian database for grading wound healing and cross-corpus classification using perturbation-based Explainable AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108981 PMID:40763622	研究论文	本研究开发了一个基于智能手机拍摄的2D RGB伤口图像的自动伤口分级系统，使用轻量级深度学习模型对伤口愈合能力进行三阶段分类	创建了印度伤口数据库Amrita_wound，采用轻量级模型适用于移动或边缘设备，结合扰动增强特征和可解释AI工具Grad-CAM提高预测透明度	NA	开发自动伤口分级系统以减少患者住院时间和随访次数，减轻医生工作负担	伤口图像数据	计算机视觉	伤口愈合	智能手机图像采集	深度学习	2D RGB图像	Amrita_wound印度数据库、AZH和Medetec公开数据集	NA	MobileViT X S, FastViT T8	精确度, F1分数, 特异性, 敏感性	移动或边缘设备
1102	2025-10-06	Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108987 PMID:40779894	研究论文	提出一种结合放射组学和深度学习的超声放射组学注意力网络(URAN)，用于预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化	首次将放射组学技术与深度学习相结合预测HER2状态变化，设计了HER2关键特征选择网络(HKFS)和最大平均注意力激励网络(MAAE)	模型对低表达和IHC评分2+及以下的HER2状态变化预测更准确，对其他状态变化的预测性能未明确说明	预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化，为及时调整治疗方案提供依据	乳腺癌患者超声图像	数字病理	乳腺癌	超声成像，放射组学	深度学习，注意力机制	超声图像	医院真实超声图像数据集和公开BUS_UCLM数据集	NA	URAN, HKFS, MAAE, 全连接神经网络	准确率, AUC	NA
1103	2025-10-06	Dynamic hypergraph representation for bone metastasis analysis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108966 PMID:40737994	研究论文	提出动态超图神经网络用于骨转移癌分析，通过超边连接多个节点建模高阶生物关联	首次将动态超图神经网络应用于骨转移癌分析，通过可学习超图结构和Gumbel-Softmax采样策略优化补丁分布	未明确说明模型在异质数据上的泛化能力及计算复杂度分析	提升骨转移癌原发灶识别和亚型分类的准确性	骨转移癌患者的全切片图像和组织结构	数字病理	骨癌	全切片图像数字化	超图神经网络	病理图像	两个大规模真实世界骨转移数据集	PyTorch	动态超图神经网络	准确率	NA
1104	2025-10-06	An integrated optimization and deep learning pipeline for predicting live birth success in IVF using feature optimization and transformer-based models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108979 PMID:40737998	研究论文	本研究开发了一个结合特征优化和Transformer模型的人工智能管道，用于预测IVF治疗中的活产成功率	首次将特征优化技术与基于Transformer的深度学习模型相结合应用于IVF活产预测	NA	创建高精度预测IVF治疗活产结果的人工智能管道	体外受精(IVF)治疗过程	机器学习	生殖医学疾病	人工智能管道	Transformer	临床数据、人口统计数据、过程数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
1105	2025-10-06	Decoding muscle activity via CNN-LSTM from 3D spatiotemporal EEG 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108983 PMID:40743699	研究论文	提出一种基于CNN-LSTM混合模型从3D时空EEG信号解码肌肉活动的方法	首次将EEG频带包络转换为3D时空矩阵，并采用CNN-LSTM混合架构同时提取空间和时间特征	仅针对抓举任务进行研究，样本量较小（5名参与者），需进一步验证通用性	通过非侵入性脑电图信号重建肌肉活动，推动脑机接口技术发展	人类参与者在执行抓举任务时的脑肌电信号关系	脑机接口	NA	脑电图(EEG), 肌电图(EMG)	CNN, LSTM	3D时空EEG信号	5名参与者，2块肌肉	NA	CNN-LSTM混合架构	标准化均方根误差(nRMSE), 决定系数(R²), 相关系数(CC)	NA
1106	2025-10-06	Evaluating machine learning classifiers and explainability for monitoring cow behaviour with wearable nose rings 2025-Nov, Preventive veterinary medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.prevetmed.2025.106630 PMID:40743835	研究论文	本研究评估多种机器学习分类器在通过可穿戴鼻环传感器监测奶牛行为方面的性能，并利用可解释AI技术增强模型透明度	首次在该数据集上比较多种机器学习分类器（RF、ANN、GRU、CNN-LSTM），并引入可解释AI技术（SHAP和LIME）进行特征重要性分析	由于数据不平衡和数据限制，原始五种行为分类被简化为三种核心类别（进食、反刍、行走）	评估机器学习分类器在精准畜牧监测中分类奶牛行为的性能	奶牛行为数据	机器学习	NA	三轴加速度计传感	RF, ANN, GRU, CNN-LSTM	传感器数据	NA	NA	GRU, CNN-LSTM	准确率	NA
1107	2025-10-06	An explainable attention model for cervical precancer risk classification using colposcopic images 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108976 PMID:40773936	研究论文	提出一种可解释的注意力模型Cervix-AID-Net，用于基于阴道镜图像的宫颈癌前病变风险分类	结合卷积块注意力模块(CBAM)和多种可解释AI技术(梯度类激活图、LIME、CartoonX、像素率失真)提供模型决策解释	未明确说明样本数量，对高斯噪声超过3%和模糊超过10%时性能下降	开发宫颈癌前病变风险分类模型以辅助早期诊断和预防	DYSIS阴道镜采集的静态图像	计算机视觉	宫颈癌	阴道镜成像	CNN, 注意力机制	图像	NA	NA	Cervix-AID-Net, CBAM	准确率	NA
1108	2025-10-06	BioFace3D: An end-to-end open-source software for automated extraction of potential 3D facial biomarkers from MRI scans 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109010 PMID:40818363	研究论文	开发了一个名为BioFace3D的开源端到端软件，用于从MRI扫描中自动提取潜在的3D面部生物标志物	首个集成从磁共振成像中提取3D面部生物标志物全流程的端到端自动化管道	NA	自动化发现从磁共振成像中提取的潜在3D面部生物标志物	面部畸形相关的遗传、精神和罕见疾病	医学影像分析	遗传疾病,精神疾病,罕见疾病	磁共振成像	深度学习	3D MRI图像	专有和公共数据集	NA	NA	NA	NA
1109	2025-10-06	Toward autonomous robotic gastroscopy with a novel interventional keypoint and polyp detection system 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109013 PMID:40829333	研究论文	提出一种基于深度学习的自主机器人胃镜框架，整合干预关键点和息肉检测系统	开发了名为KP-YOLO的创新检测系统，首次将干预关键点与息肉检测结合，实现机器人胃镜的自主操作	实验验证基于高保真上胃肠道模型，尚未进行真实人体临床试验	提升机器人胃镜在胃部疾病筛查中的自主性和智能化水平	胃部疾病筛查和息肉检测	计算机视觉	胃癌	胃镜检查	YOLO	图像	真实胃镜数据集3,454张图像，上胃肠道模型数据集2,144张图像	NA	KP-YOLO	精确度, 平均精确度均值	NA
1110	2025-10-06	Quality assessment of optical coherence tomography angiography images with Relative-distance-based Patch Distribution Modeling (R-PaDiM) 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108955 PMID:40834556	研究论文	提出基于相对距离的块分布建模方法用于光学相干断层扫描血管成像图像质量评估	首次将相对距离概念引入块分布建模，通过比较好坏质量图像的概率表示实现分类和生成质量评分图	未明确说明方法在临床环境中的实际部署效果和计算效率	开发光学相干断层扫描血管成像图像质量评估方法以提高视网膜生物标志物分析流程	光学相干断层扫描血管成像的正面图像	计算机视觉	视网膜血管疾病	光学相干断层扫描血管成像	CNN	医学图像	三个数据集：DRAC Challenge、OCTA-25K-IQA-SEG和MeyeHeart	PyTorch	WideResNet-50, ResNet, EfficientNet, DenseNet, VGG	准确率, AUC, Kappa分数	NA
1111	2025-10-06	Efficient segmentation of intraoperative anatomical landmarks in laparoscopic cholecystectomy based on deep learning 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109012 PMID:40834553	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的智能分割算法，用于腹腔镜胆囊切除术中实时识别和标注关键解剖标志	提出新型通道注意力金字塔场景解析网络，通过多尺度池化层和非等权重特征提取，结合空间通道注意力模块提升模型性能	训练使用解剖前阶段视频帧，测试使用解剖后阶段视频帧，可能存在阶段适应性限制	实现腹腔镜胆囊切除术中关键解剖标志的实时识别和标注，辅助外科医生手术操作	腹腔镜胆囊切除术中的胆囊、Calot三角和胆总管等解剖标志	计算机视觉	胆囊良性疾病	深度学习	语义分割神经网络	手术视频帧	132个腹腔镜胆囊切除术视频中的1425帧图像	NA	Channel Attention Pyramid Scene Parsing Plus Network	平均交并比, 交并比	NA
1112	2025-10-06	Self-attention-guided residual deep neural network with multi-scale dilated feature extraction for automated gallbladder disease diagnosis in ultrasound imaging 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109020 PMID:40840262	研究论文	提出一种基于自注意力引导残差深度神经网络的多尺度扩张特征提取方法，用于超声图像中胆囊疾病的自动诊断	结合多尺度扩张卷积特征提取、注意力机制和残差连接，能够同时分类九种不同的胆囊疾病	NA	开发自动诊断胆囊疾病的深度学习模型	九种胆囊疾病（胆结石、腹部和腹膜后病理、胆囊炎、膜性和坏疽性胆囊炎、穿孔、息肉和胆固醇结晶、腺肌症、癌变、胆囊壁增厚）	计算机视觉	胆囊疾病	超声成像	CNN	图像	NA	NA	自注意力引导残差深度神经网络	准确率, 召回率	NA
1113	2025-10-06	SpaOmicsVAE: A deep learning framework for integrative analysis of spatial multi-omics data 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109032 PMID:40848558	研究论文	提出一种名为SpaOmicsVAE的深度学习框架，用于整合分析空间多组学数据	结合变分自编码器架构与双图神经网络，通过基于注意力的机制独特地整合空间和特征信息	NA	解决空间多组学数据的有效整合和分析挑战	胸腺、脾脏、海马体和脑组织等多种组织样本	机器学习	NA	空间多组学技术	VAE, GNN	空间多组学数据	多种组织样本（胸腺、脾脏、海马体、脑组织）	NA	变分自编码器, 图神经网络	NA	NA
1114	2025-10-06	AIBSD: Deep learning approach to address spatial systematic errors in diffusion tensor imaging 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109034 PMID:40876083	研究论文	提出一种名为AIBSD的深度学习方法，用于消除扩散张量成像中的空间系统误差	首次使用深度神经网络解决DTI中磁场梯度空间分布对测量的影响估计和校正问题	回顾性研究，样本量相对有限(130个DTI数据集)	开发和验证基于深度学习的DTI空间系统误差校正方法	扩散张量成像数据和体模测量数据	医学影像分析	神经系统疾病	扩散张量成像(DTI)	CNN	医学影像数据	130个DTI数据集，包括体内和体模配对测量	NA	双编码器卷积神经网络	Lin一致性相关系数(CCC)	NA
1115	2025-10-06	Novel fusion architecture of multi-location blood flow sounds for arteriovenous fistula stenosis diagnosis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109022 PMID:40886696	研究论文	提出一种融合多位置血流声音和位置元数据的架构用于动静脉瘘狭窄诊断	首次提出多位置融合架构(MPFA)，通过通道融合和时间融合策略整合血管通路多个位置的声学信息	NA	开发基于多位置血流声音的动静脉瘘狭窄诊断方法	动静脉瘘狭窄	生物医学信号处理	肾脏疾病相关血管并发症	声学信号分析	深度学习	血流声音信号	NA	NA	多位置融合架构(MPFA)	准确率	NA
1116	2025-10-06	Integration of pre-trained GRU and molecular docking for virtual screening of quinoa seed derived ACE inhibitory peptides: An innovative prediction strategy 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145591 PMID:40712418	研究论文	本研究开发了一种结合预训练GRU模型和分子对接的创新策略，用于从藜麦种子蛋白中筛选ACE抑制肽	提出预训练门控循环单元模型结合分子对接的创新预测策略，通过迁移学习解决数据稀缺问题，使用平衡MSE损失缓解标签不平衡	数据稀缺和标签不平衡问题仍需进一步解决	开发高效的生物活性肽虚拟筛选方法	发芽藜麦种子蛋白衍生的ACE抑制肽	自然语言处理, 生物信息学	心血管疾病	分子对接, 虚拟筛选	GRU	序列数据	NA	NA	预训练GRU	R平方值	NA
1117	2025-10-06	Deep learning algorithm-assisted non-destructive detection of TBARS values of salmon flesh using multi-modal molecular spectra fusion 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145649 PMID:40712430	研究论文	提出一种基于深度学习框架的非破坏性检测方法，通过融合多模态分子光谱评估鲑鱼肉脂质氧化程度	首次将多模态分子光谱（近红外和拉曼）与卷积神经网络结合，实现动态存储条件下TBARS值的端到端预测	NA	开发非破坏性检测方法评估鲑鱼肉在多种存储条件下的脂质氧化程度	鲑鱼肉样品	计算机视觉	NA	多模态分子光谱（近红外光谱和拉曼光谱）	CNN	光谱数据	NA	NA	CNN	Rₚ, RPD	NA
1118	2025-10-06	Decoding olfactory response from neurophysiological signal with a multi modal deep learning framework 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107775 PMID:40609506	研究论文	提出一种多模态深度学习框架TACAF，通过融合脑电图和呼吸信号来解码嗅觉反应	开发了Token对齐和交叉注意力融合网络(TACAF)，首次将呼吸信号与脑电图同步融合用于嗅觉解码	样本量较小(20名受试者)，未考虑个体差异对结果的影响	通过多模态深度学习更好地理解嗅觉感知的神经特征	人类嗅觉系统的时域动态特征	机器学习	NA	脑电图(EEG)，呼吸信号监测	深度学习，注意力机制	神经生理信号，时间序列数据	20名受试者	NA	TACAF，多头自注意力机制，TTSA模块	识别性能	NA
1119	2025-10-06	MSC-transformer-based 3D-attention with knowledge distillation for multi-action classification of separate lower limbs 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107806 PMID:40614457	研究论文	提出基于多尺度可分离卷积Transformer的滤波器-空间-时间注意力模型(MSC-T3AM)，用于下肢多动作分类	首次在EEG分析中结合维度特异性注意力机制与多尺度可分离卷积，并采用在线知识蒸馏技术提升模型性能	未明确说明数据集规模和多样性限制，模型复杂度可能较高	解决下肢运动想象、真实运动和运动观察的多动作分类问题	下肢分离动作的脑电图信号	脑机接口, 机器学习	运动功能障碍	脑电图(EEG)	Transformer, CNN	脑电图时序信号	NA	PyTorch (基于代码仓库推断)	MSC-T3AM, 多尺度可分离卷积, 自注意力机制	分类准确率	NA
1120	2025-10-06	Flexible visually secure image encryption with meta-learning compression and chaotic systems 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107799 PMID:40618469	研究论文	提出一种融合元学习、混沌系统和深度学习的视觉安全图像加密方案	设计了具有动态辅助输入的元学习压缩重建网络，构建了新型IS-DP混沌系统，结合LSB-2校正嵌入方法实现灵活可调的加密方案	NA	解决现有图像加密方案安全性不足和解密图像质量低的问题	数字图像的加密与压缩	计算机视觉	NA	元学习, 混沌系统, 深度学习, LSB嵌入	深度学习网络	图像	NA	NA	元学习压缩重建网络	运行时间, 解密图像质量	NA