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
2241	2025-11-30	Opportunistic screening of type 2 diabetes with deep metric learning using electronic health records 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25759-x PMID:41290832	研究论文	提出一种基于深度度量学习的模型，利用电子健康记录进行2型糖尿病的机会性筛查，统一了发病预测和亚型分型任务	首次将深度度量学习应用于2型糖尿病筛查，通过样本相似性学习潜在空间，统一了发病预测和亚型分型两个任务	未明确说明模型在其他人群或医疗系统中的泛化能力	开发统一的深度学习模型用于2型糖尿病的机会性筛查和亚型分型	2型糖尿病患者	机器学习	2型糖尿病	电子健康记录分析	深度度量学习	电子健康记录	All of Us项目7567例T2D患者，麻省总医院布里格姆生物银行3298例T2D患者	NA	深度度量学习模型	AUC	NA
2242	2025-11-30	Structured panendoscopy reports improve report completeness and documentation time 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27738-8 PMID:41290910	研究论文	比较结构化全内窥镜报告与传统自由文本报告在报告完整性和记录时间方面的表现	首次系统评估结构化全内窥镜报告在临床实践中的优势，证明其能显著提高报告完整性和用户满意度	样本量较小（仅64例全内窥镜检查），仅涉及三位头颈外科医生	评估结构化报告在全内窥镜检查中的临床应用价值	全内窥镜检查手术报告	医学信息学	头颈疾病	内窥镜检查	NA	医疗报告文本	64例全内窥镜检查，由三位头颈外科医生完成	NA	NA	报告完整性百分比，完成时间，视觉模拟量表评分	NA
2243	2025-11-30	A comprehensive deep learning framework for real time emotion detection in online learning using hybrid models 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26381-7 PMID:41291007	研究论文	提出了一种集成ResNet-50、CBAM、3D CNN和AGTO的深度学习框架，用于在线学习中的实时情绪检测	首次将ResNet-50、CBAM注意力机制、3D CNN和蚁群遗传算法优化器结合，能够捕捉面部表情的时空动态特征	未提及模型计算复杂度及在低配置设备上的适用性	开发实时情绪识别系统以监测在线学习者的参与度	在线学习者的面部情绪数据	计算机视觉	NA	面部情绪识别	CNN, 3D CNN	图像, 视频序列	多个FER数据集（FER2013、CK+、KDEF）及专有数据集	NA	ResNet-50, CBAM, 3D CNN	准确率	NA
2244	2025-11-30	Automated segmentation of the fibula from CT imaging using two-stepped deep learning in 3D U-Net architectures 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29130-y PMID:41291031	研究论文	提出基于两步深度学习的3D U-Net架构，实现CT图像中腓骨的自动分割	采用两步分割方法处理左右腓骨对称性，将右侧图像镜像至左侧进行训练	NA	优化重建手术的术前规划流程并降低成本	CT图像中的腓骨	计算机视觉	面部重建手术	CT成像	3D U-Net	CT图像	NA	NA	3D U-Net	Dice系数, 平均表面距离	NA
2245	2025-11-30	Evaluation of compartmentalized automatic segmentation for definition of the GTV in glioblastoma radiotherapy 2025-Nov-25, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111308 PMID:41308924	研究论文	评估深度学习模型在胶质母细胞瘤放疗中自动分割肿瘤靶区的临床应用价值	首次评估Neosoma Glioma深度学习模型在术后胶质母细胞瘤放疗靶区自动分割中的临床应用，证明其能显著减少轮廓勾画时间并保持剂量学等效性	回顾性研究，样本量有限（100例），单中心数据	评估自动分割模型在胶质母细胞瘤放疗靶区定义中的临床应用可行性	100例在伯尔尼大学医院接受治疗的胶质母细胞瘤患者（2016-2020年）	数字病理	胶质母细胞瘤	多模态MRI	深度学习模型	医学影像	100例胶质母细胞瘤病例	NA	Neosoma Glioma	Dice相似系数, 时间节省, 剂量学评估	NA
2246	2025-11-30	An end-to-end fault interpretation method driven by visual foundation model with domain adaptation fine-tuning 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23044-5 PMID:41285932	研究论文	提出一种基于视觉基础模型和领域自适应微调的端到端地质断层解释方法	采用视觉基础模型驱动框架，结合故障感知自动增强算法、不确定性驱动的自标注优化机制和地球物理约束特征对齐微调	NA	解决地震样本稀缺、低信噪比区域标注不可靠以及通用模型忽略地球物理原理等挑战	地下储气库地质断层	计算机视觉	NA	强化学习，领域自适应	基础模型	地震数据	NA	NA	NA	分割结果符合地质认知	NA
2247	2025-11-30	Deep learning-reconstructed hepatobiliary MRI: Enhancing biliary delineation, lesion margin sharpness, and small lesion detection 2025-Nov-24, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112574 PMID:41314015	研究论文	评估深度学习重建的T1加权VIBE序列在肝胆MRI中相对于传统VIBE在胆道可视化、病灶检测和伪影抑制方面的性能	首次系统比较深度学习重建的1.5mm薄层VIBE序列与传统3mm VIBE序列在肝胆期MRI中的表现，显著提高了三级胆管显示率和微小病灶检测率	纹理自然度略低于传统方法，研究为回顾性设计且样本量有限	评估深度学习重建MRI技术在肝胆成像中的临床应用价值	94例疑似肝脏病变患者（共145个病灶）	医学影像分析	肝脏疾病	MRI，钆塞酸增强扫描，深度学习重建	深度学习模型	医学影像	94例患者，145个病灶	NA	NA	边缘上升距离，对比噪声比，检测率，定性评分	NA
2248	2025-11-30	A systematic review about the evolving role of artificial intelligence in various fields of forensic medicine 2025-Nov-24, Journal of forensic and legal medicine IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.jflm.2025.103043 PMID:41314025	系统综述	系统回顾人工智能在法医学多个领域中的应用及其影响	全面梳理AI在法医学中的最新应用进展，展示AI相比传统方法在准确性、可重复性和效率方面的改进	数据集小且代表性不足，外部验证有限，存在伦理问题	评估人工智能在法医学各领域中的应用效果和影响	法医学领域的AI应用研究，包括个人识别、法医病理学、放射学与影像学等	法医学	NA	系统文献综述	机器学习,深度学习,神经网络	文献数据	100篇符合纳入标准的文章（从约1000篇初筛文献中筛选）	NA	NA	准确性,可重复性,效率,观察者间变异性,平均误差减少	NA
2249	2025-11-30	Autotrinet YOLO triple attention framework for robust traffic sign detection 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26446-7 PMID:41272000	研究论文	提出一种集成三重注意力增强的AutoTriNet-YOLO框架，用于提升交通标志检测的鲁棒性和实时性能	通过TriplePathBlock模块并行整合CBAM、Non-local Blocks和Lite Transformer三种注意力机制，并引入动态融合门和选择性插入机制实现自适应计算	未明确说明在极端天气或严重遮挡条件下的性能表现	解决交通标志检测中小目标尺寸、环境变化和实时性要求的挑战	交通标志	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO, CNN, Transformer	图像	综合交通标志数据集（未明确具体数量）	NA	AutoTriNet-YOLO, CBAM, Non-local Blocks, Lite Transformer	mAP@50, mAP@50-95	边缘计算设备（适合自动驾驶系统部署）
2250	2025-11-30	Artificial intelligence in clinical nutrition. A narrative review 2025-Nov-22, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.11.142 PMID:41285366	综述	本文综述了人工智能在临床营养领域的应用现状、潜力与挑战	系统性地探讨了AI在临床营养中的实践应用，并提出了促进临床医生与AI技术融合的关键策略	作为叙述性综述，未对现有研究进行系统性质量评价或定量分析	概述人工智能基础概念及其在临床营养中的实际应用	临床营养领域的AI技术应用	医疗人工智能	营养相关疾病	机器学习，深度学习，大语言模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2251	2025-11-30	Enhancing AI-based diabetic retinopathy diagnosis through universal cross-camera image adaptation 2025-Nov-21, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2025-002238 PMID:41274670	研究论文	本研究评估了基于深度学习的风格适应策略在提高AI诊断糖尿病视网膜病变准确性和跨相机泛化能力方面的有效性	提出Style-Consistent Retinal Image Transformation Network (SCR-Net)来对齐不同眼底相机的图像风格，解决跨相机变异性问题	单中心研究，使用的眼底相机种类有限，可能影响结果的泛化性	提高AI在糖尿病视网膜病变诊断中的准确性和跨相机泛化能力	50岁及以上在印度南部三级眼科医院门诊就诊的患者	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底成像	CNN	视网膜图像	前瞻性招募的患者，使用两种眼底相机（Optain Resolve和Topcon NW400）采集配对图像	NA	InceptionNeXt-T, SCR-Net	诊断准确率, Cohen's kappa, 峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
2252	2025-11-30	Resolution generalization of deep learning-based dipole inversion networks for QSM 2025-Nov-20, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121598 PMID:41274367	研究论文	提出一种新颖的流程，使预训练的偶极反演网络能够从不同分辨率的局部场图重建定量磁化率图	开发了一种无需修改网络架构或参数即可提升预训练偶极反演网络分辨率泛化能力的新流程	未明确说明流程对计算资源的需求增加程度	提升深度学习偶极反演网络对不同分辨率输入数据的泛化能力	定量磁化率图重建	医学影像分析	NA	定量磁化率映射	深度学习网络	磁共振局部场图	NA	NA	QSMnet	NRMSE, SSIM, PSNR, HFEN	NA
2253	2025-11-30	FBCA: Flexible Besiege and Conquer Algorithm for Multi-Layer Perceptron Optimization Problems 2025-Nov-19, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110787 PMID:41294459	研究论文	提出一种用于多层感知器优化问题的灵活围攻征服算法FBCA	通过正弦引导软非对称高斯扰动、指数调制螺旋扰动和非线性认知系数驱动速度更新三大新机制，提升搜索灵活性和收敛能力	仅基于基准函数和MLP优化问题验证，未在更复杂深度学习模型中测试	解决多层感知器训练中的非凸优化问题，提升全局优化能力	多层感知器的优化训练过程	机器学习	NA	NA	MLP	基准函数数据	IEEE CEC 2017基准函数测试集和6个MLP优化问题	NA	多层感知器	收敛精度, 鲁棒性, 胜率	NA
2254	2025-11-30	Ensemble Deep Learning for Real-Bogus Classification with Sky Survey Images 2025-Nov-17, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110781 PMID:41294453	研究论文	提出一种集成深度学习方法，用于天空巡天图像中的真实-虚假瞬变事件分类	采用生物启发的集成深度学习框架，结合迁移学习、数据增强和集成策略来提升瞬变事件分类性能	NA	提高天文瞬变事件在天空巡天图像中的分类准确性和可靠性	引力波光学瞬变观测器(GOTO)项目中的天文瞬变事件图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	基于ImageNet预训练的CNN模型	精度, 可靠性	NA
2255	2025-11-30	A novel deep learning system for STEMI prognostic prediction from multi-sequence cardiac magnetic resonance 2025-Nov-17, Science bulletin IF:18.8Q1 DOI:10.1016/j.scib.2025.11.027 PMID:41314962	研究论文	开发了一种名为DeepSTEMI的端到端深度学习系统，通过整合多序列心脏磁共振图像和临床参数预测STEMI患者2年主要不良心血管事件	首次将U-Net心脏区域自动分割模块与基于Transformer的心血管事件预测模块相结合，实现了临床与影像数据的协同分析	研究样本量相对有限（n=610），需要在更大多中心队列中进一步验证	提高ST段抬高型心肌梗死患者的预后预测准确性	STEMI患者的多序列心脏磁共振图像和临床参数	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习	医学图像, 临床数据	开发集610名患者（20,618张图像），外部验证集334名患者（9,944张图像）	NA	U-Net, Transformer	AUC, 准确率, 风险比, 净重分类改进指数	NA
2256	2025-11-30	Robust Federated-Learning-Based Classifier for Smart Grid Power Quality Disturbances 2025-Nov-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226880 PMID:41305086	研究论文	开发基于联邦学习的智能电网电能质量扰动分类器，并评估其对抗数据投毒攻击的鲁棒性	首次在电能质量扰动分类任务中系统研究联邦学习框架及其对抗数据投毒攻击的脆弱性，并提出了有效的防御机制	联邦学习模型性能相比集中式训练略有下降，准确率从97%降至96%，误报率从0.19%升至4%	开发能够在保护数据隐私前提下准确分类智能电网电能质量扰动的鲁棒机器学习模型	智能电网中的电能质量扰动（电压、电流或频率变化）	机器学习	NA	联邦学习	深度学习	电网传感器数据	NA	NA	NA	准确率, 误报率	NA
2257	2025-11-30	Multiple, not just Beta-Gamma, phase-amplitude couplings are associated with Parkinson's disease and related intervention effects 2025-Nov-11, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.clinph.2025.2111425 PMID:41313998	研究论文	本研究通过深度学习模型分析多种脑电图相位-幅度耦合与帕金森病患者运动活力的关联	发现除Beta-Gamma外，Delta-Beta、Theta-Gamma和Alpha-Gamma等多种相位-幅度耦合均与帕金森病相关	样本量较小（18名患者和20名健康对照）	评估不同脑电图相位-幅度耦合对帕金森病患者运动活力的预测价值，并分析多巴胺药物和前庭电刺激的干预效果	帕金森病患者和健康对照者	医学信号处理	帕金森病	脑电图	CNN	脑电图信号	18名帕金森病患者和20名健康对照	NA	VGG-16	NA	NA
2258	2025-11-30	Deep Learning-Based Prediction of Individual Cell α-Dispersion Capacitance from Morphological Features 2025-Nov-10, Biosensors DOI:10.3390/bios15110753 PMID:41294763	研究论文	开发基于深度学习的计算方法，通过细胞形态特征预测α-色散频率域电容值	首次建立细胞形态与电学特性之间的直接计算关系，能够从形态图像预测电容谱并分离形态依赖成分	研究仅使用HeLa细胞系，需要在更多细胞类型中验证模型的普适性	解决细胞电学测量中形态变化对电容值的干扰问题，提高癌症诊断的精确性	HeLa细胞	计算机视觉	癌症	光学捕获技术、电容测量	CNN	图像	HeLa细胞在DPBS处理和EGF刺激两种实验条件下的数据集	NA	卷积神经网络	误差率	NA
2259	2025-11-30	Research on Gas Pipeline Leakage Prediction Model Based on Physics-Aware GL-TransLSTM 2025-Nov-05, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110743 PMID:41294416	研究论文	提出一种基于物理感知的GL-TransLSTM生物启发混合深度学习模型，用于天然气管道泄漏预测	结合Transformer全局自注意力机制与LSTM门控记忆，引入物理感知门控注意力机制嵌入气体扩散动力学，采用自适应滑动窗口调整时间粒度	NA	提升天然气管道泄漏监测在噪声环境和非平稳信号下的预测精度与鲁棒性	天然气管道泄漏监测	机器学习	NA	CEEMDAN多尺度特征分解	LSTM, Transformer	传感器数据（甲烷浓度、温度、压力）	工业数据集	NA	GL-TransLSTM, LSTM-Transformer	准确率, 召回率, F1分数	NA
2260	2025-11-30	Mycobacterium tuberculosis FAS-II pathway targeted integrative deep learning based identification of potential anti-tubercular agents 2025-Nov-04, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00695-0 PMID:41186754	研究论文	本研究开发了一种针对结核分枝杆菌FAS-II途径的集成深度学习方法，用于识别潜在抗结核药物	采用多靶点范式同时靶向FAS-II途径中的关键合成酶，结合深度学习和分子动力学模拟进行药物发现	需要进一步的药物化学优化来提高化合物效力	开发针对结核分枝杆菌FAS-II途径的新型抗结核药物	结核分枝杆菌的脂肪酸合酶II系统蛋白质	机器学习	结核病	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟、体外验证	ANN	化合物数据	NA	NA	具有隐藏层的人工神经网络	抑制活性	NA