深度学习在生物医药领域中的应用

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
2221	2025-07-09	3BTRON: A Blood-Brain Barrier Recognition Network 2025-Jul-04, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08453-6 PMID:40615521	研究论文	介绍了一种名为3BTRON的深度学习框架，用于自动分析血脑屏障的电子显微镜图像	提出了一种新的数据驱动方法，用于分析血脑屏障结构随年龄变化的情况	分析电子显微镜图像耗时且可能存在选择偏差	研究年龄对血脑屏障结构的影响	小鼠大脑的血脑屏障	数字病理学	老年疾病	电子显微镜(EM)	深度学习框架	图像	359个样本
2222	2025-07-09	af2rave: protein ensemble generation with physics-based sampling 2025-Jul-04, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00201j PMID:40621440	研究论文	介绍了一个开源Python包af2rave，用于通过物理驱动采样生成蛋白质的替代构象	改进了AlphaFold2-RAVE协议，通过特征选择模块自动识别重要的集体变量，减少了系统知识需求，提高了构象采样效率	虽然提高了采样效率，但仍需进一步验证其在更广泛蛋白质体系中的适用性	开发一种结合机器学习和物理驱动采样的方法，以高效生成蛋白质的替代构象	蛋白质构象	结构生物学	NA	分子动力学模拟（MD）、多序列比对（MSA）	AlphaFold2	蛋白质结构数据	包括腺苷激酶（ADK）、人DDR1激酶和SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域等多个系统
2223	2025-07-09	Sparse coding-based multiframe superresolution for efficient synchrotron radiation microspectroscopy 2025-Jul-03, Discover nano DOI:10.1186/s11671-025-04291-x PMID:40608206	研究论文	本研究提出了一种基于稀疏编码的多帧超分辨率方法，用于提升同步辐射显微光谱成像的质量	该方法将位置偏移作为已知控制参数处理，提高了超分辨率精度，并针对纳米结构提取学习最优字典，即使在噪声和样本有限的情况下也能优化超分辨率过程	未明确提及具体局限性	旨在减少同步辐射显微光谱成像中的辐射损伤和样品退化，同时保持高空间分辨率	同步辐射显微光谱成像数据，特别是3D纳米级电子化学分析光谱(nano-ESCA)数据	计算机视觉	NA	稀疏编码，多帧超分辨率	稀疏编码	图像	有限样本的小型数据集
2224	2025-07-09	Printed document layout analysis and optical character recognition system based on deep learning 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07439-y PMID:40610547	research paper	提出了一种基于深度学习的印刷文档布局分析和文本识别系统	结合YOLOv4和YOLOv8进行文档布局分析，并使用CNN进行文本识别，实现高准确率的OCR处理	未提及对复杂文档布局或低质量扫描文档的处理能力	开发一个高效、准确的印刷文档OCR系统	印刷文档的扫描图像或图像文件	computer vision	NA	deep learning	YOLOv4, YOLOv8, CNN	image	NA
2225	2025-07-09	Diagnosis of psoriasis and lichen planus in real-time using neural networks based on skin Biomechanical properties obtained from numerical simulation 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08781-x PMID:40610543	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和皮肤生物力学特性数值模拟的新方法，以提高银屑病和扁平苔藓的诊断准确性	利用深度学习和数值模拟皮肤生物力学特性进行实时诊断，克服了传统诊断方法的局限性	数据集仅包含1000个实例，可能不足以覆盖所有临床情况	提高银屑病和扁平苔藓的诊断准确性	银屑病和扁平苔藓患者	数字病理学	皮肤病	数值模拟（ABAQUS软件）	CNN（ResNet-50）	图像数据（由数值数据转换而来）	1000个实例（银屑病和扁平苔藓各500例）
2226	2025-07-09	Multiclass leukemia cell classification using hybrid deep learning and machine learning with CNN-based feature extraction 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05585-x PMID:40610551	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和机器学习的混合方法，用于多类白血病细胞分类	整合预训练CNN架构与混合分类技术，在数据受限情况下实现稳健的多类分类	ResNet50由于小数据集导致的过拟合问题表现不佳	提高白血病亚型分类的准确性和可靠性	健康细胞、淋巴母细胞和髓母细胞	数字病理学	白血病	CNN、RF、SVM、XGBoost、MLP	VGG16、InceptionV3、ResNet50	图像	公开数据集ALL-IDB和Munich AML Morphology Dataset
2227	2025-07-09	Deep learning-driven insights into the transmission dynamics of hepatitis B virus with treatment 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06660-z PMID:40610572	研究论文	本研究提出了一种分数阶建模方法和新颖的计算技术，用于分析治疗对乙型肝炎病毒（HBV）传播动态的影响	使用Caputo导数和深度神经网络（DNNs）开发了一种混合架构，提高了传染病建模的准确性和计算效率	未提及具体样本量或数据来源，可能影响模型的实际应用验证	分析治疗对HBV传播动态的影响，并提高流行病学建模的准确性	乙型肝炎病毒（HBV）的传播动态	机器学习	乙型肝炎	分数阶建模、Caputo导数、深度神经网络（DNNs）	DNN	数值模拟数据	NA
2228	2025-07-09	An efficient privacy-preserving multilevel fusion-based feature engineering framework for UAV-enabled land cover classification using remote sensing images 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08930-2 PMID:40610669	研究论文	本文提出了一种基于无人机遥感图像的多级融合特征工程框架，用于土地覆盖分类，并保护隐私	提出了一种结合NASNetMobile、ResNet50和VGG19的多级融合特征工程框架，以及使用ERNN模型和SSA算法进行土地覆盖分类和超参数选择	实验仅在ToN-IoT和EuroSat数据集上进行验证，可能在其他数据集上的泛化能力有限	开发一种有效的无人机遥感图像土地覆盖分类模型，适用于动态环境	无人机遥感图像	计算机视觉	NA	多级融合特征工程	ERNN, NASNetMobile, ResNet50, VGG19	图像	ToN-IoT和EuroSat数据集
2229	2025-07-09	Artificial intelligence-driven cybersecurity: enhancing malicious domain detection using attention-based deep learning model with optimization algorithms 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99420-y PMID:40610687	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的深度学习模型与优化算法相结合的恶意域名检测技术，旨在提高网络安全	结合量子启发萤火虫算法(QIFA)进行特征选择，并采用TCN-BiLSTM-SEA混合模型进行分类，最后使用鹦鹉优化(PO)算法优化超参数	实验验证仅在恶意数据集上进行，未涉及更广泛的网络环境测试	提升网络安全领域的恶意域名检测能力	互联网中的恶意域名	机器学习	NA	量子启发萤火虫算法(QIFA)、鹦鹉优化(PO)算法	TCN-BiLSTM-SEA混合模型	网络域名数据	恶意数据集（具体数量未说明）
2230	2025-07-09	Selective identification of polyploid hepatocellular carcinomas with poor prognosis by artificial intelligence-based pathological image recognition 2025-Jul-03, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00967-8 PMID:40610763	研究论文	本研究利用基于深度学习的人工智能图像识别模型，评估H&E染色的病理图像，以识别具有不良预见的肝细胞癌多倍体	开发了一种新的基于AI的病理图像识别方法，用于诊断肝细胞癌的多倍体状态，并发现与不良预后相关的新的多倍体肝细胞癌特征	样本量相对较小，且需要进一步的外部验证以确认模型的广泛适用性	开发一种临床可实施的诊断肝细胞癌多倍体的方法，并评估其预后价值	肝细胞癌（HCC）的病理图像	数字病理学	肝细胞癌	深度学习，染色体荧光原位杂交	深度学习模型	图像	44例已知倍性状态的HCC用于模型评估，169例肝癌用于独立测试，外加一个公开数据集
2231	2025-07-09	Interpretable and generalizable deep learning model for preoperative assessment of microvascular invasion and outcome in hepatocellular carcinoma based on MRI: a multicenter study 2025-Jul-03, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02035-0 PMID:40610844	研究论文	开发了一种可解释且具有泛化能力的深度学习模型，用于基于MRI的肝细胞癌微血管侵犯评估和结果预测	采用对抗网络基础的深度学习模型学习多中心域不变特征，提高了模型的泛化能力和生物可解释性	研究基于回顾性数据集，可能存在选择偏倚	开发可解释且泛化的深度学习模型用于肝细胞癌微血管侵犯的术前评估	546名肝细胞癌患者的MRI数据	数字病理学	肝细胞癌	RNA测序分析	AD-DL（对抗网络基础的深度学习模型）	MRI图像	546名患者（来自5个中心）
2232	2025-07-09	Exploring Complexity-Calibrated morphological distribution for whole slide image classification and difficulty-grading 2025-Jul-03, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103707 PMID:40623354	research paper	提出了一种名为CoCaMIL的新方法，用于全切片图像（WSI）分类和难度分级，通过强调形态分布与关键复杂度因素之间的协同效应来提高分类性能	首次基于复杂度因素的协同整合构建WSI形态表示，提出复杂度校准的多实例学习方法（CoCaMIL）	未明确提及具体局限性	提高全切片图像（WSI）分类的准确性并建立可靠的样本难度分级系统	全切片图像（WSI）	digital pathology	NA	Multiple Instance Learning (MIL), 图像-文本对比预训练框架	CoCaMIL	image	三个大型基准数据集
2233	2025-07-09	Advanced deep learning framework for underwater object detection with multibeam forward-looking sonar 2025-Jul, Structural health monitoring DOI:10.1177/14759217241235637 PMID:40621572	研究论文	本文提出了一种基于多波束前视声呐的高级深度学习框架，用于水下物体检测	该框架基于YOLOv7网络架构，在数据预处理、特征融合和损失函数三个方面进行了独特优化	声呐图像的低分辨率和有限的前景-背景对比度可能影响检测精度和可迁移性	提高水下物体检测的精度和可迁移性	水下物体	计算机视觉	NA	多波束前视声呐	YOLOv7	声呐图像	公开数据集上的广泛测试
2234	2025-07-09	Efficient sparse-view medical image classification for low radiation and rapid COVID-19 diagnosis 2025-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00478-4 PMID:40621608	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的诊断模型ProMAE，用于使用稀疏视图CT图像快速准确诊断COVID-19	ProMAE采用列式掩码策略在预训练中有效学习关键诊断特征，无需CT图像重建即可直接分类稀疏视图正弦图	NA	开发一种能在低辐射条件下快速准确诊断COVID-19的医疗影像分类方法	稀疏视图CT图像	digital pathology	COVID-19	CT成像	Projection-wise Masked Autoencoder (ProMAE)	CT图像	在不同稀疏度(50%, 75%, 85%, 95%, 99%)的数据上进行实验
2235	2025-07-09	A review of hybrid EEG-based multimodal human-computer interfaces using deep learning: applications, advances, and challenges 2025-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00469-5 PMID:40625554	综述	本文系统回顾了2016至2024年间发表的124项研究，探讨了基于EEG的多模态人机交互系统在深度学习中的应用、进展与挑战	首次系统整合了EEG与其他生物信号（如EOG、EMG、fNIRS）结合的多模态HCI系统研究，并聚焦深度学习方法的性能提升与可靠性增强	缺乏实时在线系统、信号同步困难、数据可用性有限、可解释AI方法不足	评估深度学习在EEG多模态HCI系统中的技术进展与应用潜力	混合EEG的多模态人机交互系统	人机交互	NA	EEG、fNIRS、MEG、fMRI、EOG、EMG、ECG、PPG、GSR等多模态生物信号采集技术	CNN（卷积神经网络）	多模态生物信号数据（时序信号）	124项研究（来自Web of Science数据库）
2236	2025-07-09	Advances in cardiovascular signal analysis with future directions: a review of machine learning and deep learning models for cardiovascular disease classification based on ECG, PCG, and PPG signals 2025-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00473-9 PMID:40625553	综述	本文系统回顾了人工智能（AI）在心血管信号分析中的变革性影响，重点关注心电图（ECG）、心音图（PCG）和光电容积图（PPG）信号	评估了最先进的方法论，通过AI驱动系统提高诊断准确性和预测分析能力，并探讨了多模态信号整合和可解释AI的重要性	数据集异质性、预处理变异性和计算复杂性等问题仍然存在，阻碍了临床应用的进展	探讨AI在心血管疾病分类中的应用，以促进早期诊断和精准医疗	心电图（ECG）、心音图（PCG）和光电容积图（PPG）信号	机器学习	心血管疾病	时间域和频率域分析、形态学和频谱分析	KNN、SVM、RF、CNN、LSTM、迁移学习模型	信号数据（ECG、PCG、PPG）	评估了广泛的公共和私人数据集，但未提及具体样本量
2237	2025-07-09	Deep Learning-Based Classification System for Facial Pigmented Lesions to Aid Laser Treatment Decisions 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85428 PMID:40621347	研究论文	开发并评估基于深度学习的系统，用于面部色素性病变的分类，以辅助激光治疗决策	首次将深度学习模型（特别是CNN）应用于面部色素性病变的分类，并在激光治疗规划的背景下进行比较研究	样本量相对较小（432张图像），且仅针对五种特定的面部色素性病变	提高面部色素性病变的诊断准确性，以辅助激光治疗决策	五种面部色素性病变（黄褐斑、雀斑、获得性真皮黑素细胞增多症、日光性雀斑样痣和恶性雀斑样痣/恶性黑素瘤）	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	CNN（InceptionResNetV2和DenseNet121）	图像	432张高分辨率临床图像
2238	2025-07-09	The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Emergency Surgery: A Systematic Review of Diagnostic Accuracy and Clinical Outcomes 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85386 PMID:40621368	系统综述	本文系统评估了人工智能和机器学习在急诊手术中的诊断准确性和临床效果	首次系统评估AI在急诊手术多个关键领域的应用效果，包括阑尾炎管理、急诊腹部手术风险评估等	仅纳入2015-2025年间英文文献，可能存在发表偏倚	评估机器学习在急诊患者识别和AI诊断方法相比传统方法的有效性	急诊手术患者	医疗AI	急诊外科疾病	深度学习、自然语言处理	机器学习模型	医疗记录、临床数据	19项符合条件的研究（初始2791篇文献）
2239	2025-07-09	A Fundamental Study on the Removal of Vascular Pulsation Artifacts Using U-Net-Based Deep Neural Network 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85400 PMID:40621369	研究论文	本研究提出了一种基于U-Net的深度神经网络，用于减少血管搏动引起的伪影	首次将深度学习应用于STIR图像中血管搏动引起的流动伪影减少	需要进一步详细评估以开发适合临床应用的方法	减少磁共振成像中血管搏动引起的伪影	15名成年志愿者的下肢STIR图像	医学图像处理	NA	磁共振成像(MRI), 短时反转恢复(STIR)	U-Net	图像	15名成年志愿者
2240	2025-07-09	A Commentary on "Deep Learning-Enhanced Hand Grip and Release Test for Degenerative Cervical Myelopathy: Shortening Assessment Duration to 6 Seconds" 2025-Jun, Neurospine IF:3.8Q1 DOI:10.14245/ns.2550126.063 PMID:40625020	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA