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
181	2025-10-05	Combining Statistical and Deep Learning Models for Insomnia Detection 2025-Oct-02, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI251525 PMID:41041773	研究论文	提出一种结合统计模型和深度学习模型的混合方法，用于从临床文本中检测失眠症并提取支持证据	采用有限上下文模型和BERT模型的互补设置，在保持高性能的同时提高模型的可解释性	NA	开发能够平衡性能与可解释性的自动化工具，用于临床环境中的失眠症检测	临床自由文本笔记中的失眠相关信息	自然语言处理	失眠症	文本挖掘	有限上下文模型,BERT	临床文本数据	基于MIMIC-III数据集的结构化标注数据	NA	BERT	NA	NA
182	2025-10-05	Artificial Intelligence Deep Learning Models to Predict Spaceflight Associated Neuro-Ocular Syndrome 2025-Oct, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.06.009 PMID:40505849	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型，通过光学相干断层扫描图像预测航天飞行相关神经眼综合征	首次使用深度学习模型基于飞行前OCT图像预测SANS发病，并比较了航天飞行数据和地面模拟数据的模型性能	数据有限环境下的研究，样本量较小	预测航天飞行相关神经眼综合征的发病风险	宇航员和头低位卧床休息研究参与者	计算机视觉	神经眼综合征	光学相干断层扫描	CNN	图像	宇航员飞行数据和地面研究参与者数据	NA	ResNet50	AUC	NA
183	2025-10-05	Artificial intelligence-enabled electrocardiography and echocardiography to track preclinical progression of transthyretin amyloid cardiomyopathy 2025-Oct-01, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf450 PMID:40679604	研究论文	利用人工智能分析超声心动图和心电图数据追踪转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病的临床前进展	首次结合深度学习和多模态心脏影像数据（超声心动图视频和心电图图像）进行ATTR-CM的临床前监测	回顾性研究设计，样本来源仅限于两个医疗中心	开发可扩展的转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病临床前监测策略	接受核素心脏淀粉样蛋白检测的患者群体	医学人工智能	心肌病	超声心动图，心电图，核素心脏淀粉样蛋白检测	深度学习	视频，图像	内部队列984人（耶鲁-纽黑文医疗系统），外部队列806人（休斯顿卫理公会医院）	NA	NA	敏感性，特异性	NA
184	2025-10-05	Real-Time Health Monitoring Using 5G Networks: Deep Learning-Based Architecture for Remote Patient Care 2025-Oct-01, JMIRx med DOI:10.2196/70906 PMID:41032883	研究论文	开发了一种集成深度学习和5G网络的实时生命体征监测架构	提出了一种结合注意力机制的混合CNN-LSTM模型，并针对5G超可靠低延迟通信进行边缘部署优化	研究仅基于1000名患者3个月的数据，需要更长期和大规模的验证	开发实时生命体征监测和预测的远程患者监护系统	患者生命体征数据	机器学习	老年疾病	5G网络通信，生命体征监测	CNN, LSTM	生命体征时序数据	1000名患者	NA	混合CNN-LSTM模型，注意力机制	预测准确率，延迟时间	边缘计算设备，5G网络
185	2025-10-05	From images to understanding: Advances in deep learning for cellular dynamics analysis 2025-Oct-01, Current opinion in cell biology IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ceb.2025.102585 PMID:41037869	综述	概述深度学习在细胞动力学分析中的最新进展，重点关注从2D显微镜图像量化细胞动态的方法	整合深度学习与传统算法，强调方法创新与科学可靠性并重	NA	弥合计算专业知识与生物学应用之间的差距	细胞动力学分析	计算机视觉	NA	2D显微镜成像	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
186	2025-10-05	Systematic review and meta-analysis of artificial intelligence models for diagnosing and subphenotyping ARDS in adults 2025-Oct-01, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.09.017 PMID:41037977	系统评价与荟萃分析	对人工智能模型在成人ARDS诊断和亚表型识别中的性能进行系统评价和荟萃分析	首次对AI模型在ARDS诊断和亚表型识别领域进行系统性评估，涵盖深度学习和传统机器学习方法的比较	研究存在高异质性，校准报告缺失（47%），大多数研究缺乏外部验证（29/63）	评估AI模型识别ARDS及其亚表型的诊断性能和方法学质量	成人ARDS患者	医学人工智能	急性呼吸窘迫综合征	系统评价和荟萃分析方法	深度学习, 机器学习	医学影像, 临床数据	63项研究（n = 135,762）	NA	NA	敏感度, 特异度, AUROC, 过拟合, 泛化性, 可解释性, 区分度, 校准度	NA
187	2025-10-05	Consensus-guided evaluation of self-supervised learning in echocardiographic segmentation 2025-Oct-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111148 PMID:41038129	研究论文	本研究评估自监督学习在超声心动图左心室分割中的应用，并引入多专家标注数据集提升评估可靠性	提出基于共识的多专家标注数据集以减少标注噪声，并系统比较不同自监督学习方法在超声心动图分割中的表现	未明确说明具体使用的数据集规模和来源，未详细讨论计算资源需求	探索自监督学习在超声心动图左心室分割中的有效性	超声心动图中的左心室分割	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习模型	医学图像	NA	NA	NA	专家共识对齐度	NA
188	2025-10-05	UNSX-HRNet: Modeling anatomical uncertainty for landmark detection in total hip arthroplasty 2025-Oct-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111146 PMID:41038128	研究论文	提出一种结合高分辨率网络和不确定性估计的深度学习框架UNSX-HRNet，用于全髋关节置换术中的解剖标志点检测	通过基于解剖关系的不确定性估计处理非结构化数据，为预测的解剖标志点分配不确定性分数，为临床医生提供修正指导	NA	开发先进的深度学习框架解决全髋关节置换术中非结构化数据带来的挑战	放射影像中的解剖标志点	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN	X射线影像	NA	NA	HRNet	精度指标	NA
189	2025-10-05	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Oct-01, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	本研究构建了基于深度学习的智能决策系统，用于优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	首次构建基于深度学习的3D智能决策模型用于MSFE手术，创新引入卷积块注意力机制和深度可分离卷积技术	样本量相对较小（79例患者），需要更大规模数据验证模型的泛化能力	优化上颌窦底提升手术决策过程并预测术中黏膜穿孔风险	接受上颌窦底提升手术的低残余骨高度患者	计算机视觉	口腔颌面外科疾病	锥形束计算机断层扫描成像	CNN	3D医学影像	79例患者	NA	EfficientNet, ResNet	准确率, 召回率, F1分数	NA
190	2025-10-05	AI-driven prediction of dental implant numbers to be placed for patient-specific treatment planning 2025-Oct-01, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103896 PMID:41039688	研究论文	本研究开发了一种基于Vision Transformer的深度学习回归模型，用于预测无牙颌患者所需的种植体数量	首次将Vision Transformer模型应用于牙科种植体数量预测，通过全景X光片和临床数据实现数据驱动的治疗规划	单中心研究设计，样本量有限，可能影响模型的泛化能力	开发AI模型预测牙科种植体数量，支持标准化治疗规划	628名接受牙科种植体治疗的无牙颌患者	计算机视觉	牙科疾病	全景X光片，CBCT成像	Vision Transformer (ViT)	图像，临床数据	628名患者（341名女性，287名男性），919个无牙颌感兴趣区域	PyTorch	ViT-Base (google/vit-base-patch16-224-in21k)	MSE, MAE, R², EVS	NA
191	2025-10-05	Beyond dental radiographs, a radiomics-based study for the classification of caries extension and depth 2025-Oct, Journal of dental sciences IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.jds.2025.04.006 PMID:41040554	研究论文	本研究开发了一种基于放射组学和机器学习的非侵入性方法，使用口内照片对龋齿范围和深度进行分类	首次使用放射组学特征从口内摄影图像中分类龋齿深度，提供传统X射线检查的替代方案	仅包含健康牙齿和龋齿病变图像，样本多样性可能有限	评估基于放射组学和机器学习的方法在龋齿范围和深度分类中的应用	健康牙齿和龋齿病变的口内摄影图像	医学影像分析	龋齿	口内摄影、放射组学特征提取	LDA, k-NN, SVM, NNET	图像	通过数据增强增加样本量，具体数量未明确说明	Pyradiomics	NNET（神经网络）	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
192	2025-10-05	Feature-driven breast cancer classification via hybrid model using mammogram images 2025-Oct, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2530938 PMID:41041719	研究论文	提出一种基于混合模型的乳腺癌分类方法，通过乳腺X线影像实现良恶性分类	提出改进损失和激活函数的LeNet模型(MLAL)，结合改进双边滤波技术和多特征融合方法	NA	开发基于深度学习的乳腺癌自动诊断系统	乳腺X线影像	计算机视觉	乳腺癌	医学影像分析	CNN, DCNN	图像	NA	NA	LeNet, SegNet, DCNN	准确率, 精确率, F-measure	NA
193	2025-10-05	Adversarial control of synchronization in complex oscillator networks 2025-Oct-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0284213 PMID:41042149	研究论文	本研究基于深度学习中的对抗攻击原理，提出通过精心设计的弱扰动来控制复杂振荡器网络同步动力学的方法	将深度学习中的对抗攻击概念引入网络化动力系统，提出基于梯度优化的同步控制新范式	NA	研究通过弱扰动控制复杂振荡器网络同步动力学的策略	Kuramoto振荡器网络	机器学习	NA	梯度优化方法	NA	网络拓扑数据	多种网络架构包括无标度网络、小世界网络、实际电网和大脑连接网络	NA	NA	同步控制效果	NA
194	2025-10-05	An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease 2025-Sep-30, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae087d PMID:40961977	研究论文	提出一种可解释的多模态神经影像-基因组学生成框架，用于阿尔茨海默病的分类和预测	在潜在空间引入循环生成对抗网络进行缺失数据填补，并采用可解释AI方法提取特征相关性	未明确说明样本来源和具体数据缺失情况	解码阿尔茨海默病，实现AD患者分类和MCI转化预测	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和健康对照	医学影像分析	阿尔茨海默病	多模态MRI, 单核苷酸多态性	GAN, 深度学习	神经影像数据, 基因组数据	NA	NA	CycleGAN	准确率	NA
195	2025-10-05	Artificial Intelligence Model for Imaging-Based Extranodal Extension Detection and Outcome Prediction in Human Papillomavirus-Positive Oropharyngeal Cancer 2025-Sep-30, JAMA otolaryngology-- head & neck surgery DOI:10.1001/jamaoto.2025.3225 PMID:41026592	研究论文	开发了一种基于人工智能的流程，用于从HPV阳性口咽癌患者的治疗前CT扫描中自动进行淋巴结分割和影像学淋巴结外侵犯检测，并评估其与肿瘤预后的关联	首次开发了结合nnU-Net淋巴结分割和影像组学特征提取的AI流程，用于HPV阳性口咽癌的影像学淋巴结外侵犯自动检测和预后预测	单中心研究，需要外部验证以评估通用性，在缺乏专业影像学专业知识的机构中实施潜力有待验证	开发AI驱动的影像学淋巴结外侵犯检测流程并评估其与HPV阳性口咽癌肿瘤预后的关联	HPV阳性淋巴结转移口咽癌成年患者	医学影像分析	口咽癌	CT扫描，影像组学分析	深度学习，影像组学	CT图像	397名患者（平均年龄62.3岁，80名女性，317名男性）	nnU-Net	nnU-Net	AUC，一致性指数，总生存期，无复发生存期，远处控制率，局部区域控制率	NA
196	2025-10-05	Efficient and robust temporal processing with neural oscillations modulated spiking neural networks 2025-Sep-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63771-x PMID:41027894	研究论文	本文提出一种受神经振荡机制启发的节律调制脉冲神经网络(Rhythm-SNN)，显著提升时序处理能力和鲁棒性	首次将异质振荡信号引入脉冲神经网络调制机制，通过周期性激活模式降低神经元发放率并增强抗干扰能力	未明确说明模型在更复杂时序任务中的泛化能力及生物合理性验证	提升脉冲神经网络在时序处理任务中的性能和鲁棒性	脉冲神经网络(SNNs)和神经振荡机制	机器学习	NA	神经振荡调制技术	SNN	时序数据	NA	NA	Rhythm-SNN	能量效率, 去噪性能	NA
197	2025-10-05	Enhanced EfficientNet-Extended Multimodal Parkinson's disease classification with Hybrid Particle Swarm and Grey Wolf Optimizer 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07069-4 PMID:41027941	研究论文	提出一种融合增强型EfficientNet和多模态数据的帕金森病分类框架，采用混合粒子群与灰狼优化器提升分类性能	结合增强型EfficientNet扩展多模态模型与混合粒子群灰狼优化器，实现多模态数据融合和分类权重优化	未明确说明模型在更大样本群体或不同数据来源下的泛化能力	开发高精度帕金森病自动分类系统，特别关注早期诊断	帕金森病患者（早期和晚期阶段）与健康对照者	计算机视觉	帕金森病	T1加权MRI, DaTscan成像, 步态评分	CNN, 变分自编码器	图像, 临床评分	来自NTUA和PhysioNet数据库的多模态数据（具体样本数未明确）	NA	Enhanced EfficientNet-Extended Multimodal, Multiscale Attention Variational Autoencoders, Semantic Invariant Multi-View Clustering	准确率	NA
198	2025-10-05	Advanced MRI based Alzheimer's diagnosis through ensemble learning techniques 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04899-0 PMID:41027951	研究论文	本研究利用集成学习技术分析脑部MRI图像，实现阿尔茨海默病的诊断和四阶段分类	通过集成三个深度学习模型（定制CNN、ResNet50和InceptionResNetv2）的协同工作，显著提高了阿尔茨海默病诊断准确率	NA	开发基于MRI的阿尔茨海默病早期诊断和分期系统	阿尔茨海默病患者脑部MRI数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	CNN	图像	NA	NA	ResNet50, InceptionResNetv2, 定制CNN	准确率	NA
199	2025-10-05	Enhanced intrusion detection in cybersecurity through dimensionality reduction and explainable artificial intelligence 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06761-9 PMID:41027964	研究论文	提出一种结合降维和可解释人工智能的增强型网络安全入侵检测模型	首次将多宇宙优化特征选择、CNN-BiGRU-AM混合分类器与蚁狮优化超参数调优相结合，并集成SHAP可解释性技术	仅在两个公开数据集上进行验证，未说明模型在实时网络环境中的性能表现	开发具有高准确性和可解释性的网络安全入侵检测系统	网络流量数据和网络攻击行为	机器学习	NA	数据归一化、特征选择、深度学习分类	CNN, BiGRU, 注意力机制	网络流量数据	NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集	NA	CNN-BiGRU-AM混合架构	准确率	NA
200	2025-10-05	An advanced skin lesion segmentation and classification framework using deep learning strategies 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08255-0 PMID:41028027	研究论文	提出一种基于深度学习的皮肤病变分割与分类框架，用于自动诊断皮肤癌	提出AL-VTransUNet分割模型和DD-MHA分类模型，并采用IRP-GSO算法优化参数	NA	开发自动化皮肤病变分割与分类系统以提高皮肤癌诊断效果	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	Transformer, CNN	图像	NA	NA	UNet, Visual Transformer, DenseNet	NA	NA