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
1981	2025-12-01	Prediction model based on contrast-enhanced computed tomography images and clinical indicators for the prognosis of pancreatic necrosis in acute pancreatitis 2025-Nov-21, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000045909 PMID:41305799	研究论文	基于增强CT图像和临床指标开发急性胰腺炎胰腺坏死预后预测模型	首次结合深度学习分割的胰腺CT图像特征与临床指标构建集成预测模型	单中心研究且样本量有限（133例患者）	预测急性坏死性胰腺炎的三种临床结局：坏死组织吸收、持续性包裹性坏死和感染性胰腺坏死	急性坏死性胰腺炎患者	数字病理	胰腺疾病	增强计算机断层扫描	3D ResNet, Attention U-Net, 逻辑回归	医学图像, 临床指标	133例急性坏死性胰腺炎患者	NA	Attention U-Net, 3D ResNet	准确率	NA
1982	2025-12-01	PMTE-LLM:An LLM-based time series forecasting method using professional mechanism and training experience 2025-Nov-21, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108362 PMID:41317633	研究论文	提出一种基于大语言模型的时间序列预测方法PMTE-LLM，通过专业机制与训练经验融合降低计算成本并保持精度	融合时间序列数据与知识文本和机制公式的多模态特征映射，引入仿人脑经验效应的三角网格存储训练方法，通过强化学习动态优化参数	未明确说明模型在极端噪声环境或长期预测任务中的表现	开发高效准确的时间序列预测方法，平衡计算成本与预测精度	时间序列数据，涵盖交通、能源和石油生产等多个领域	机器学习	NA	多模态融合，强化学习	LLM	时间序列数据，知识文本，机制公式	多个公共数据集和石油生产场景	NA	PMTE-LLM	准确率，计算成本，内存使用量，推理时间效率	NA
1983	2025-12-01	Voice-Based Detection of Parkinson's Disease Using Machine and Deep Learning Approaches: A Systematic Review 2025-Nov-20, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111279 PMID:41301235	系统综述	系统回顾了基于机器学习和深度学习的语音分析方法在帕金森病检测中的应用	从手工特征工程向自监督表示学习框架过渡，展示了Transformer基础模型在跨语言和录音条件下的鲁棒性	数据集异质性、类别不平衡和验证实践不一致阻碍了可重复性和临床转化	通过语音分析实现帕金森病的早期非侵入性检测	帕金森病患者的语音特征	自然语言处理	帕金森病	语音分析	SVM, RF, CNN, RNN, Transformer	语音数据	69项符合纳入标准的研究	NA	卷积神经网络, 循环神经网络, Transformer基础模型	准确率	NA
1984	2025-12-01	Are Image-Based Deep Learning Algorithms of Kidney Volume in Polycystic Kidney Disease Ready for Clinical Deployment? A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Nov-20, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14228255 PMID:41303287	系统综述与荟萃分析	评估基于图像的深度学习算法在常染色体显性多囊肾病中自动肾脏体积分割的现状	首次对ADPKD患者肾脏体积自动分割的深度学习算法进行系统性评估和荟萃分析	研究设计和方法存在异质性，临床实施尚不可行	评估深度学习算法在ADPKD患者肾脏体积自动分割中的准确性和效率	常染色体显性多囊肾病患者的肾脏影像数据	医学影像分析	多囊肾病	医学影像分割	深度学习模型	医学影像	5622名ADPKD患者（平均年龄46.1岁，45%男性）和9180次扫描（79%为MRI）	NA	NA	Dice相似系数, 偏倚差异, 时间效率	NA
1985	2025-12-01	Blind Image Quality Assessment Using Convolutional Neural Networks 2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227078 PMID:41305284	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的轻量级盲图像质量评估方法	通过结合贝叶斯超参数优化和现代随机优化方法，在简化架构下实现竞争性性能	未明确说明模型在极端图像失真类型上的表现	开发计算效率更高且可扩展的盲图像质量评估方法	图像质量评估	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	TID2013和KADID-10k基准数据集	NA	轻量级CNN架构	竞争性性能指标（具体指标未明确列出）	NA
1986	2025-12-01	AI-Driven Resilient Fault Diagnosis of Bearings in Rotating Machinery 2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227092 PMID:41305299	研究论文	比较传统机器学习和深度学习技术在旋转机械轴承故障诊断中的效果	首次系统比较传统ML和DL方法在不同负载和速度条件下对轴承故障的诊断性能，并展示了CNN在复杂故障分类中的卓越表现	CNN模型训练时间较长，研究可能未考虑实际工业环境中的所有变量	评估不同人工智能方法在旋转机械轴承故障诊断中的性能	旋转机械中的轴承故障	机器学习	NA	连续小波变换	CNN, 集成装袋树, 神经网络, SVM, KNN, 决策树	时频图像	NA	NA	CNN	准确率	NA
1987	2025-12-01	Overview of Monitoring, Diagnostics, Aging Analysis, and Maintenance Strategies in High-Voltage AC/DC XLPE Cable Systems 2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227096 PMID:41305302	综述	本文全面综述了高压交直流XLPE电缆系统的监测、诊断、老化分析和维护策略	强调交直流一体化诊断与老化分析的空白，提出统一物理模型与机器学习框架解决高压直流空间电荷效应和多应力降解问题	NA	评估和提升电缆可靠性，为弹性智能电网提供未来研究和实际部署路线图	高压交直流XLPE电缆系统	电力工程	NA	传感器监测、信号采集与去噪、时频域分析、有限元分析	机器学习, 深度学习	传感器信号、物理模型数据	NA	NA	NA	NA	NA
1988	2025-12-01	DLCPD-25: A Large-Scale and Diverse Dataset for Crop Disease and Pest Recognition 2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227098 PMID:41305306	研究论文	本文提出了一个大规模、多样化的农作物病虫害识别数据集DLCPD-25，并验证了其在实际应用中的价值	构建了首个包含221,943张图像、覆盖23种作物和203个类别的大规模农作物病虫害数据集，具有真实田间环境和自然长尾分布特点	数据集虽然规模大但未提及具体的样本平衡策略，且仅在有限的下游任务上进行了验证	解决农作物病虫害识别领域数据集不足的问题，推动鲁棒深度学习模型的发展	农作物病虫害图像数据，包括23种作物的203个病虫害类别和健康状态	计算机视觉	农作物病虫害	图像采集与处理	自监督学习模型	图像	221,943张图像，覆盖23种作物和203个类别	PyTorch	MAE, SimCLR v2, MoCo v3	准确率, F1分数	NA
1989	2025-12-01	Correction: Agundis-Tinajero et al. Deep Learning-Based Automatic Segmentation and Analysis of Mitochondrial Damage by Zika Virus and SARS-CoV-2. Viruses 2025, 17, 1272 2025-Nov-20, Viruses DOI:10.3390/v17111520 PMID:41305547	correction	对原论文中图1b引用遗漏的更正说明	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1990	2025-12-01	Deep Learning for Sex Estimation from Whole-Foot X-Rays: Benchmarking CNNs for Rapid Forensic Identification 2025-Nov-19, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222923 PMID:41300947	研究论文	本研究评估深度学习CNN模型在全足X光片性别估计中的应用	首次系统评估多种CNN架构在全足X光片性别估计中的表现，相比传统方法准确率显著提升	单中心回顾性研究，样本量有限（471例），未包含畸形或手术病例	开发基于全足X光片的自动化性别估计方法用于法医鉴定	471名成年人（238男，233女）的全足X光片	计算机视觉	NA	X射线成像	CNN	医学影像	471例成人足部X光片（训练集70%，验证集15%，测试集15%）	NA	AlexNet,ResNet-18,ResNet-50,ShuffleNet,GoogleNet,InceptionV3	准确率,灵敏度,特异性,精确率,F1分数	NA
1991	2025-12-01	Correction: Saraiva et al. Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study. Cancers 2024, 16, 1909 2025-Nov-19, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17223698 PMID:41301086	更正	对先前发表的关于深度学习和高分辨率肛门镜检查在肛门鳞状细胞癌前病变检测与鉴别研究中的错误进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	肛门鳞状细胞癌	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1992	2025-12-01	Takens-Based Kernel Transfer Entropy Connectivity Network for Motor Imagery Classification 2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227067 PMID:41305274	研究论文	提出一种基于Takens嵌入和核化传递熵的端到端深度学习模型TEKTE-Net，用于运动想象脑电信号的分类	集成时间嵌入与核化传递熵估计器来推断有向功能连接，采用可微分框架估计非线性时延交互作用	NA	开发可靠的运动想象脑电信号解码方法，提升脑机接口系统的性能	运动想象脑电信号	机器学习	NA	脑电图	CNN	脑电信号	BCI Competition IV 2a数据集	NA	TEKTE-Net	时间分析、空间分析、频谱分析	NA
1993	2025-12-01	Dynamic Golf Swing Analysis Framework Based on Efficient Similarity Assessment 2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227073 PMID:41305280	研究论文	提出一种基于动态运动相似性测量的高尔夫挥杆分析框架，通过分割挥杆动作阶段和评估关节关键点轨迹来改进传统相似性评估方法	将挥杆动作分割为七个标准阶段，整合连续运动轨迹并归一化关节坐标，通过数值积分量化路径差异，捕捉运动流而非孤立姿态	引入了轻微的计算开销（约169毫秒）	开发更符合专家感知的高尔夫挥杆动作分析系统	高尔夫挥杆动作	计算机视觉	NA	基于图像的姿态估计	NA	图像	NA	NA	NA	相位平均分离度, 脊柱角度轨迹差异, 配对t检验	NA
1994	2025-12-01	Explainable Deep Learning Framework for Binary Corrosion Image Classification Using Grad-CAM 2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227070 PMID:41305277	研究论文	本研究开发了一个可解释的深度学习框架，用于金属腐蚀图像的二元分类，并集成Grad-CAM技术提供模型决策过程的可视化解释	将四种预训练CNN架构与可解释人工智能技术结合，通过Grad-CAM可视化清晰识别腐蚀区域，为模型预测提供合理解释	仅针对二元分类任务，数据集规模相对有限，未在更复杂的多类别腐蚀分类中进行验证	开发高效可靠的金属腐蚀自动检测方法，减少对人工检查的依赖	金属材料表面的腐蚀图像	计算机视觉	NA	图像分类	CNN	图像	4012张原始图像，经数据增强后共9636张图像	NA	ResNet50, MobileNetV2, NASNetMobile, EfficientNetV2B0	准确率, 混淆矩阵, 计算时间, ROC曲线, 精确率-召回率曲线, Cohen's Kappa	NA
1995	2025-12-01	Toward accurate breast cancer classification: A review of multi-modal machine learning approaches 2025-Nov-18, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.10.011 PMID:41265505	综述	本文综述了多模态机器学习方法在乳腺癌分类中的应用，重点关注恶性/良性分类和分子亚型分类	系统探讨了多模态数据融合技术、基于注意力的Transformer架构在WSI全切片图像处理中的应用以及模型可解释性工具	NA	回顾乳腺癌分类中的多模态机器学习方法，指导精准肿瘤学领域的未来研究方向	乳腺癌分类和分子亚型识别	数字病理学	乳腺癌	转录组学, 影像学, 基因组学	深度学习, 机器学习, 传统模型	图像, 转录组数据, 基因组数据	NA	NA	Transformer, 注意力机制架构	NA	NA
1996	2025-12-01	Deep Learning Performance in Analyzing Nailfold Videocapillaroscopy Images in Systemic Sclerosis 2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222912 PMID:41300936	研究论文	本研究使用深度学习方法对系统性硬化症患者的甲襞毛细血管镜图像进行分类	首次系统比较六种不同复杂度和计算效率的深度学习模型在甲襞毛细血管镜图像分类任务中的表现	样本量相对有限（977张可用图像），且排除了245张正常图像以平衡类别	开发能够准确分类系统性硬化症甲襞毛细血管镜图像的深度学习模型	系统性硬化症患者和健康个体的甲襞毛细血管镜图像	计算机视觉	系统性硬化症	甲襞毛细血管镜成像	CNN	图像	977张甲襞毛细血管镜图像（来自50名系统性硬化症患者和30名健康个体）	NA	MobileNetV3Large, ResNet152V2, Xception, VGG-19, InceptionV3, NASNetLarge	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 交叉熵损失, ROC AUC	NA
1997	2025-12-01	Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Patellofemoral Instability: A Comprehensive Review 2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15222918 PMID:41300942	综述	本文全面回顾了人工智能在髌股不稳诊断与管理中的当前应用与未来潜力	首次系统总结AI技术在髌股不稳领域的应用现状，涵盖自动化图像分析、预测建模和预后预测等前沿方向	现有研究受限于小样本数据集、方法学异质性和缺乏外部验证	探索人工智能在髌股不稳诊疗中的临床应用价值	髌股不稳患者群体及相关医学影像数据	医学人工智能	骨科疾病	医学影像分析	机器学习,深度学习	医学影像	基于11篇相关文献的研究数据	NA	NA	NA	NA
1998	2025-12-01	From Slide to Insight: The Emerging Alliance of Digital Pathology and AI in Melanoma Diagnostics 2025-Nov-18, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17223696 PMID:41301061	综述	探讨数字病理学与人工智能在皮肤黑色素瘤诊断中的整合应用	系统综述了AI模型在黑色素瘤诊断中的五大应用领域，包括可解释性分类策略和直接从H&E切片推断分子改变	研究普遍性受限，数据集小而单一，缺乏外部验证	改善皮肤黑色素瘤的诊断准确性和可重复性	皮肤黑色素瘤组织切片	数字病理学	皮肤黑色素瘤	全玻片成像(WSI)	CNN, U-Net, Mask R-CNN	病理图像	87项研究	NA	U-Net, Mask R-CNN	诊断准确率	NA
1999	2025-12-01	Resolving Steam Turbine Casing Thermal Management Challenges with a Dual Attentive Bi-GRU Soft Sensor for Transient Operation 2025-Nov-18, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18225213 PMID:41304057	研究论文	提出一种基于双向门控循环单元和注意力机制的双模型深度学习框架，用于预测燃煤电厂中压汽轮机壳体在瞬态运行条件下的温度	采用双模型架构结合注意力机制的Bi-GRU网络，针对不同运行工况分别建模，通过超带宽调优优化模型参数	研究基于单一电厂的特定机组数据，需要进一步验证在其他工业场景的适用性	开发软传感器解决汽轮机壳体热管理挑战，实现实时应力监测和控制	370 MW燃煤电厂中压汽轮机壳体温度	机器学习	NA	软传感器技术	Bi-GRU, LSTM	时间序列传感器数据	Opole电厂4号机组一年运行数据	NA	双向门控循环单元, 注意力机制	均方误差, 平均绝对误差	NA
2000	2025-12-01	Optimizing Fuel Consumption Prediction Model Without an On-Board Diagnostic System in Deep Learning Frameworks 2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227031 PMID:41305238	研究论文	提出一种基于贝叶斯优化和蒙特卡洛Dropout的LSTM网络模型，用于无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测	结合贝叶斯优化和MC-Dropout方法的BMC-LSTM网络，仅使用油门位置、速度和加速度数据实现燃油消耗预测，无需传统OBD系统所需的车辆参数和环境条件	模型训练和验证所使用的参考燃油消耗率数据仍需通过OBD系统在数据采集阶段获取	开发无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测模型，提高能源效率和减少排放	车辆燃油消耗率预测	机器学习	NA	贝叶斯优化，蒙特卡洛Dropout	LSTM，Bidirectional LSTM	时间序列数据	NA	深度学习框架	BMC-LSTM，LSTM，Bidirectional LSTM	均方误差，均方根误差，平均绝对误差，R平方	NA