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
1521	2025-11-09	nERdy: network analysis of endoplasmic reticulum dynamics 2025-Nov-05, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08892-1 PMID:41193871	研究论文	开发了nERdy和nERdy+两种方法用于准确提取和表征内质网网络结构及连接点动态	提出了基于图像处理的nERdy方法和具有D4等变性的神经网络nERdy+，能够更准确地重建内质网动态网络	未明确说明方法在哪些特定条件下可能失效或存在局限性	研究内质网形态形成蛋白在管状基质形成中的作用	内质网网络结构和连接点动态	计算机视觉	NA	活细胞共聚焦显微镜，STED显微镜	D4等变神经网络	时间序列显微镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
1522	2025-11-09	Correlation between atherogenic index of plasma and retinal vessels in the fundus: a cross-sectional study 2025-Nov-05, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03352-2 PMID:41194298	研究论文	本研究通过深度学习技术定量分析眼底视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)的相关性	首次结合深度学习分割模型对眼底视网膜血管进行全自动定量测量，探索AIP与视网膜微血管参数的关联	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自单一医疗中心	评估视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数的相关性	651名北京同仁医院心血管中心住院患者	数字病理	心血管疾病	眼底摄影，深度学习分割	深度学习分割模型	眼底图像	651名住院患者	NA	NA	分形维度，血管密度，平均血管直径，平均静脉直径	NA
1523	2025-11-09	Multi-modal single-cell platform for nanoparticle-enhanced time-series metabolic profiles of CD8+ T cell exhaustion in tumor immunosurveillance 2025-Nov-04, Journal of nanobiotechnology IF:10.6Q1 DOI:10.1186/s12951-025-03774-4 PMID:41188846	研究论文	开发了一种多模态单细胞平台，用于研究CD8+ T细胞耗竭的时间动态代谢特征	整合纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱和蛋白质计数平台，实现单细胞水平的时间序列代谢分析	NA	阐明CD8+ T细胞在肿瘤免疫监视中耗竭的时间动态特征	CD8+ T细胞	生物医学工程	肿瘤	纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱，蛋白质计数平台	深度学习算法	代谢谱数据，蛋白质定量数据	近3000个单细胞	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
1524	2025-11-09	Optimizing myocardial infarction detection: a hybrid CNN-GRU deep learning approach 2025-Nov-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03217-y PMID:41188886	研究论文	本研究开发了一种基于心电图信号的混合CNN-GRU深度学习模型，用于优化心肌梗死的检测	提出结合CNN和GRU的混合深度学习架构，充分利用CNN的空间特征提取能力和GRU的时间序列建模能力	回顾性研究设计，数据来源于单一数据库，缺乏外部验证	开发心肌梗死检测的深度学习诊断支持工具	心肌梗死患者和健康个体的心电图信号	数字病理	心血管疾病	心电图信号分析	CNN, GRU	心电图信号	56,354份心电图记录（41,871份来自心肌梗死患者，14,474份来自健康个体）	NA	CNN-GRU混合架构	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 宏平均, 加权平均	NA
1525	2025-11-09	Development of a unified deep learning approach integrating CNN-based local and ViT-based global feature extraction for enhanced cotton disease and pest classification 2025-Nov-04, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01462-w PMID:41188914	研究论文	开发了一种集成CNN局部特征提取和ViT全局特征提取的统一深度学习方法来增强棉花病虫害分类	提出混合CNN-ViT模型，同时利用CNN的局部特征提取能力和ViT的全局上下文捕捉能力	数据集仅包含8种棉花病虫害类别，需要扩展到更多样化的病虫害类型	开发准确高效的棉花病虫害分类方法以提高棉花产量	棉花病虫害图像数据	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分类	CNN, ViT, 混合模型	图像	包含8个类别的棉花病虫害数据集（蚜虫、黏虫、细菌性枯萎病、棉铃腐病、绿棉铃、健康植株、白粉病、靶斑病）	NA	CNN, Vision Transformer, 混合CNN-ViT	准确率	NA
1526	2025-11-09	Deep learning-based optimal selection of construction and demolition waste crushing equipment 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127466 PMID:41033205	研究论文	提出基于深度学习的建筑垃圾破碎设备优化选择方法，通过图像识别与生命周期评估实现设备智能选择	首次将Mask R-CNN模型与Brute Force算法、3D体积重建方法结合，实现建筑垃圾尺寸和质量分布的快速评估，并创新性地将环境成本纳入设备选择标准	尺寸分布和质量分布的整体误差保持在5%以内，但未明确说明在复杂现场环境下的适用性限制	优化建筑垃圾回收过程中的破碎设备选择，降低成本和环境排放	建筑拆除现场的废弃物和破碎设备	计算机视觉	NA	深度学习，生命周期评估(LCA)，社会支付意愿(WTP)	CNN	图像	NA	Mask R-CNN	Mask R-CNN	分割准确率，尺寸分布误差，质量分布误差	NA
1527	2025-11-09	CRCFound: A Colorectal Cancer CT Image Foundation Model Based on Self-Supervised Learning 2025-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202407339 PMID:40791166	研究论文	提出基于自监督学习的结直肠癌CT影像基础模型CRCFound，解决标注数据不足问题并提升多任务泛化能力	首次构建针对结直肠癌CT影像的自监督学习基础模型，通过预训练学习通用特征表示	未明确说明模型在特定亚组患者或罕见病例中的表现	开发能够适应多种结直肠癌临床任务的通用CT影像分析模型	结直肠癌患者的CT影像数据	计算机视觉	结直肠癌	CT影像分析	自监督学习基础模型	CT图像	5137张未标注结直肠癌CT图像	NA	NA	在6个诊断任务和2个预后任务上进行基准测试	NA
1528	2025-11-09	Monitoring mining-induced subsidence from satellite imagery using transformer-based deep learning trained on gridded subsidence measurements 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127536 PMID:41072382	研究论文	本研究利用基于Transformer的深度学习模型从卫星图像中监测采矿引起的地面沉降	首次将Vision Transformer模型应用于采矿引起的地面沉降监测，解决了传统CNN模型精度不足和训练数据缺乏的问题	模型在不同地区的泛化性能存在差异（准确率77.2%-84.8%），需要更多样化的训练数据	开发一种能够准确监测采矿引起地面沉降的AI方法，为环境保护部门提供早期检测工具	中国十大产煤省份中受采矿影响的地区	计算机视觉	NA	卫星遥感	Vision Transformer	卫星图像, 网格化沉降测量数据	191,630个网格沉降测量数据用于训练，10个地区各250个独立样本用于测试	NA	ViT-Base	准确率	NA
1529	2025-11-09	Implications of waterfowl impoundments as a response to sea-level driven saltwater intrusion 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127567 PMID:41100935	研究论文	利用深度学习模型检测切萨皮克湾地区水禽蓄水池的分布及其对海平面上升背景下盐沼迁移的影响	首次使用高分辨率地形水深数据和卷积神经网络自动检测私人水禽蓄水池，并分析其与海平面上升导致的盐沼迁移路径的空间关系	缺乏私有蓄水池的公开记录数据，且小型土质围堤和茂密植被增加了卫星影像检测难度	评估水禽蓄水池在海平面上升导致的盐碱化背景下的分布特征及其生态影响	切萨皮克湾地区的水禽蓄水池	计算机视觉	NA	高分辨率地形水深测量	CNN	地形水深数据	检测到1684个蓄水池，总面积6.6平方公里（1627英亩）	NA	卷积神经网络	NA	NA
1530	2025-11-09	Modelling cultural ecosystem services of river landscapes in the Iberian Peninsula with deep learning and social media images 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127667 PMID:41109087	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习图像识别和机器学习建模的AI框架，用于评估伊比利亚半岛河流景观的文化生态系统服务	首次将深度学习图像分类与可解释的机器学习模型相结合，实现区域尺度河流景观文化生态系统服务的自动化评估和空间热点识别	依赖社交媒体图像数据，可能无法完全代表所有人群的景观偏好，且仅针对伊比利亚半岛区域	开发可转移、可复制的AI框架来评估河流景观的文化生态系统服务，支持保护规划	伊比利亚半岛的河流景观及其提供的文化生态系统服务	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习图像识别, 机器学习建模	CNN, XGBoost	图像	6911张Flickr图片	PyTorch/TensorFlow (基于ResNet实现推断)	ResNet-152	NA	NA
1531	2025-11-08	Mental health support for schools with wearable biosensor monitoring using deep learning 2025-Nov-07, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae16ae PMID:41130226	研究论文	提出基于多模态注意力机制的心理状态网络MAP-Net，通过可穿戴生物传感器监测学生心理健康状态	提出多模态行为-生理信号融合方法，设计注意力机制实现多源信号动态加权建模，能更精准捕捉心理状态细微变化	样本规模较小（仅36名高中生），未提及模型在其他年龄段或教育环境中的泛化能力	开发校园心理健康智能监测与预警系统	高中生心理健康状态	机器学习	心理健康问题	微机电系统传感器，多模态信号融合	深度学习，注意力机制	多模态行为生理信号	36名高中生，30天连续监测数据	NA	MAP-Net，多模态注意力网络	准确率，召回率，F1分数，异常检测率，预警准确率	NA
1532	2025-11-08	Domain generalization for diabetic retinopathy grading with phase augmentation framework 2025-Nov-07, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03469-w PMID:41199099	研究论文	提出基于傅里叶变换的领域泛化框架用于糖尿病视网膜病变分级	提出包含傅里叶频谱增强、协作师生知识蒸馏和特征融合三个创新要素的领域泛化框架	NA	解决糖尿病视网膜病变分级中的领域泛化问题	眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	傅里叶变换	深度学习,知识蒸馏	图像	六个临床现实DR数据集	NA	双网络架构	泛化性能	NA
1533	2025-11-08	A Biologically Informed Vision-Guided Framework for Interpretable T Cell Receptor-Epitope Binding Prediction 2025-Nov-07, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202512544 PMID:41199631	研究论文	提出一种生物信息启发的视觉引导深度学习框架DAISY，用于可解释的T细胞受体-表位结合预测	通过生物启发的条件自适应融合模块整合分层物理化学特征，联合建模残基级空间相互作用和全局生化背景	NA	准确识别T细胞受体与抗原表位之间的相互作用，推动癌症免疫治疗发展	T细胞受体(TCRs)和主要组织相容性复合体(MHC)分子呈递的抗原表位	计算生物学, 生物信息学	癌症	深度学习, 计算机视觉	深度学习框架	生物序列数据, 物理化学特征	NA	深度学习框架	条件自适应融合模块, Score-CAM	ROC-AUC, PR-AUC	NA
1534	2025-11-08	Responsible Use of Artificial Intelligence to Improve Kidney Care: A Statement from the American Society of Nephrology 2025-Nov-07, Journal of the American Society of Nephrology : JASN IF:10.3Q1 DOI:10.1681/ASN.0000000929 PMID:41201255	综述	美国肾脏病学会提出肾脏病护理中人工智能负责任的临床应用框架	首次为肾脏病领域AI应用建立系统性伦理与实践指南，强调医生参与和患者受益原则	属于指导性框架文件，未涉及具体技术验证或临床实践数据	制定肾脏病护理中AI应用的负责任实施指南	肾脏疾病患者群体（包括CKD、AKI、透析和移植患者）	医疗人工智能	肾脏疾病	预测分析、机器学习、深度学习、生成式AI	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1535	2025-11-08	Deep learning-driven false-lumen volumes predict adverse remodeling better than diameter in patients with residual aortic dissection on CT 2025-Nov-07, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12116-9 PMID:41201600	研究论文	本研究开发了一种深度学习分割模型，用于自动测量主动脉夹层患者的假腔体积，并证明局部假腔体积比传统直径测量能更好地预测不良主动脉重塑	首次开发深度学习模型自动分割主动脉夹层各组分并计算局部假腔体积，证明局部假腔体积在预测不良重塑方面优于传统直径测量	回顾性研究设计，样本量相对有限，外部验证集患者数量较少	开发主动脉夹层自动分割模型并评估不同测量指标对不良主动脉重塑的预测价值	残余主动脉夹层患者	数字病理	心血管疾病	CT血管造影	深度学习分割模型	医学影像	322名患者（训练集120人，内部测试30人，外部测试10人，内部验证83人，外部验证79人）	NA	NA	Dice相似系数, AUC, 敏感性, 特异性	NA
1536	2025-11-08	Multi-branch convolutional network and LSTM-CNN for heart sound classification 2025-Nov-07, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01664-5 PMID:41201739	研究论文	开发两种深度学习架构用于心音分类，实现心血管疾病的自动诊断	提出多分支深度卷积网络模拟人耳听觉处理，并结合LSTM模块增强时域特征提取	医疗场景中标记数据集有限的关键挑战	开发快速、准确且成本效益高的心脏疾病自动诊断方法	心音信号	机器学习	心血管疾病	心音分析	CNN,LSTM	音频信号	NA	NA	多分支卷积网络,LSTM-CNN	准确率	NA
1537	2025-11-08	PathFusion-Net: A Rough Path Theory-Based Deep Learning Model for ECG Arrhythmia Classification 2025-Nov-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3629717 PMID:41196785	研究论文	提出基于粗糙路径理论的深度学习模型PathFusion-Net，用于心电信号心律失常分类	首次将粗糙路径理论与深度学习技术相结合，通过路径签名和路径开发方法提取心电信号的多阶时序表征	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力验证	开发自动化心电信号心律失常早期检测和监测的深度学习框架	心电信号和心律失常分类	机器学习	心血管疾病	心电信号分析	CNN, LSTM	图像, 信号	MIT-BIH心律失常数据库和私有临床数据集	NA	PathFusion-Net	准确率, 精确率, 召回率	NA
1538	2025-11-08	An Active Dry-Contact Continuous EEG Monitoring System for Seizure Detection Applications in Clinical Neurophysiology 2025-Nov-06, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3629563 PMID:41196782	研究论文	开发了一种用于癫痫检测的低成本主动干接触电极EEG头戴设备，结合可解释深度学习模型和多模态伪影去除算法	采用主动干接触电极技术、可调节头戴设计、可解释深度学习模型和专门的多模态伪影去除算法	仅在代表性临床环境中对一名儿科失神癫痫患者进行了评估，样本量有限	开发低成本连续EEG监测系统用于临床神经生理学中的癫痫检测	婴幼儿和新生儿癫痫患者	医疗设备, 深度学习	癫痫	脑电图, 主动干接触电极, 三维打印, 激光切割	深度学习模型	EEG信号	一名儿科失神癫痫患者	NA	NA	准确率, 召回率, 相关系数, 信噪比	NA
1539	2025-11-08	Genetic Perturbation Modelling for Human Cell Therapy With BRNET 2025-Nov-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3629554 PMID:41196787	研究论文	提出BRNET模型用于预测多重遗传扰动下的非线性转录结果	将先验知识与先进嵌入集成到非堆叠神经网络结构中，可预测单个和多重遗传扰动下的转录反应	NA	开发计算模型以替代昂贵耗时的湿实验来预测遗传扰动效应	人类细胞对遗传扰动的转录反应	机器学习	NA	遗传扰动建模	神经网络	转录组数据	NA	NA	BRNET	NA	NA
1540	2025-11-08	Deep Learning From Diffuse Optical Oximetry Time-Series: An fNIRS-Focused Review of Recent Advancements and Future Directions 2025-Nov-06, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2025.3617858 PMID:41196800	综述	本文对功能性近红外光谱(fNIRS)领域深度学习应用的最新进展进行方法导向性综述	首次在fNIRS领域开展以深度学习架构、应用和学习策略为核心的系统性方法综述，并提出面向实际问题的先进解决方案指南	深度学习在fNIRS领域仍属新兴方向，现有文献存在数据可用性与模型复杂度平衡、模型泛化性等局限性	推动fNIRS领域深度学习方法的战略发展，弥合fNIRS与其他领域的研究差距	功能性近红外光谱(fNIRS)和高密度漫射光学断层扫描(HD-DOT)技术及其时间序列数据	机器学习	NA	功能性近红外光谱(fNIRS)，高密度漫射光学断层扫描(HD-DOT)	Transformer	时间序列数据	基于100篇文献的分析	NA	Transformer	模型泛化性，可解释性	NA