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
2341	2025-07-10	Exploratory development of human-machine interaction strategies for post-stroke upper-limb rehabilitation 2025-Jul-04, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01680-2 PMID:40611303	研究论文	本文提出了一种名为UarDus的上肢康复设备及三种人机交互策略，旨在满足中风后上肢康复需求	开发了一种结合CNN和Transformer结构的新型深度学习模型，用于实时捕捉细微运动意图，并提出了三种人机交互策略	目前仅在一位接受开颅手术的出血性中风患者身上进行了概念验证研究，样本量有限	开发有效的中风后上肢康复人机交互策略	中风后上肢康复患者	康复工程	中风	离散小波变换(DWT)、运动捕捉技术、核密度估计(KDE)	CNN和Transformer结合的深度学习模型	运动数据、电流信号	1名出血性中风患者(概念验证研究)
2342	2025-07-10	Convolutional neural networks with transfer learning for natural river flow prediction in ungauged basins 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07088-1 PMID:40615452	研究论文	本研究提出了一种结合卷积神经网络和迁移学习的深度学习方法，用于无测站流域的河流流量预测	首次将卷积神经网络与迁移学习技术相结合应用于河流流量预测，解决了数据稀缺流域的预测难题	模型性能在迁移学习应用后有小幅下降，且研究仅针对特定流域进行验证	开发高效准确的河流流量预测模型，解决数据稀缺流域的预测挑战	巴西的Paraíba do Sul河、莫桑比克的Zambezi河、巴西的São Francisco河以及印度德里的气候数据	机器学习	NA	深度学习、迁移学习	CNN	时间序列水文数据	来自四个不同流域/地区的时间序列数据集
2343	2025-07-10	Conditional autoregressive model based on next scale prediction for missing data reconstruction 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08830-5 PMID:40615591	研究论文	提出了一种基于下一尺度预测的条件自回归模型，用于地震数据缺失轨迹的重建	采用下一尺度预测方法避免了数据扁平化，保持了数据的空间结构，并通过条件约束确保预测数据与已知数据分布一致	未提及具体计算资源需求或模型训练时间	解决复杂野外条件下采集的地震数据中缺失轨迹的重建问题	地震数据	机器学习	NA	深度学习	条件自回归模型	地震数据	未提及具体样本数量，但涉及现场和合成数据集
2344	2025-07-06	Automated radiographic assessment of lower limb alignment using deep learning in a data-constrained clinical setting 2025-Jul-04, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08846-y PMID:40615817	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2345	2025-07-10	DeepELR: Deep learning-based energy and link stability aware routing in IoT for heart disease classification 2025-Jul-04, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108574 PMID:40627942	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的能量和链路稳定性感知路由算法DeepELR，用于物联网中的心脏疾病分类	开发了DeepELR路由算法，结合DRNN预测节点能量和链路稳定性，并采用ASSA-based集成学习技术进行心脏疾病分类	未提及具体实验样本量和临床验证结果	开发物联网环境下心脏疾病监测的高效路由算法和分类系统	心脏疾病患者监测数据	物联网与医疗健康监测	心脏疾病	ASSA-based集成学习技术	DRNN, DEB, RNN	物联网传感器数据	NA
2346	2025-07-10	An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer 2025-Jul-04, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030 PMID:40628009	research paper	开发了一种新的DVH评分算法，用于自动预测和分类宫颈癌患者特定质量保证（PSQA）结果	提出了一种基于权重的DVH评分（WDS）算法，能够根据剂量误差和体积误差自动分类PSQA结果	样本量相对较小，且仅针对宫颈癌患者	提高患者特定质量保证（PSQA）结果的分类准确性和效率	200名接受容积调强弧形治疗（VMAT）的宫颈癌患者	digital pathology	cervical cancer	volumetric modulated arc therapy (VMAT)	U-shape-like network with skip-connection modules (T-Net)	CT and plan dose distributions	200名宫颈癌患者（109例使用Infinity直线加速器，91例使用Synergy直线加速器）
2347	2025-07-10	Semantic ECG hash similarity graph 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07838-1 PMID:40610475	研究论文	提出了一种结合语义哈希编码的新型图生成学习框架，用于捕获心电信号内部及信号间的复杂关联，显著提升基于图的深度学习模型的检索效率	利用语义哈希编码构建全局哈希字典，并通过汉明相似度组装图拓扑结构，同时提出正交域迭代优化方法以确保语义相似性	未明确提及具体局限性，但可能受限于哈希编码的精度和噪声干扰	提高心电信号检索效率和识别准确性	心电信号（ECG）	机器学习	心血管疾病	语义哈希编码、汉明相似度计算	GCN（图卷积网络）	时间序列数据（ECG信号）	多个公开ECG数据集（未明确数量）
2348	2025-07-10	A Deep Learning Approach for Infant Pain Assessment Using Facial Expressions Through Convolutional Neural Network 2025-Jul-01, Computers, informatics, nursing : CIN DOI:10.1097/CIN.0000000000001302 PMID:40164059	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的婴儿疼痛评估方法，通过卷积神经网络分析面部表情	使用CNN模型从婴儿面部表情中客观评估疼痛，填补了婴儿无法言语表达疼痛的临床需求空白	样本量较小、需要外部验证以及存在伦理考量	开发一种客观评估婴儿疼痛的临床工具	婴儿疼痛面部表情	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用COPE数据库（具体数量未提及）
2349	2025-07-10	Investigating Bubble Formation and Evolution in Vanadium Redox Flow Batteries via Synchrotron X-Ray Imaging 2025-Jul-01, ChemSusChem IF:7.5Q1 DOI:10.1002/cssc.202500282 PMID:40202080	研究论文	通过同步辐射X射线成像技术研究钒氧化还原液流电池中气泡的形成与演变	结合深度学习模型和形态学分析工具，对同步辐射X射线断层扫描图像中的气泡进行识别和表征，揭示了气泡在不同电极区域的生长和融合规律	研究仅针对钒氧化还原液流电池中的氢气泡，未涉及其他类型电池或气泡	探究钒氧化还原液流电池中氢气泡的形成和演变机制，以提高电池效率	钒氧化还原液流电池中的氢气泡	能源存储	NA	同步辐射X射线断层扫描、深度学习模型、形态学分析	深度学习模型	图像	NA
2350	2025-07-10	Estimation method of dynamic range parameters for cochlear implants based on neural response telemetry threshold 2025-Jul, Acta oto-laryngologica IF:1.2Q3 DOI:10.1080/00016489.2025.2492359 PMID:40347195	研究论文	本研究探讨了人工耳蜗植入患者主观行为测试阈值与神经反应遥测阈值之间的相关性，并利用深度学习技术建立预测模型以指导术后机器调整	首次结合深度学习技术构建卷积神经网络预测模型，用于预测人工耳蜗机器调整参数，并比较了正常耳蜗形态与内耳畸形患者的不同调整策略	样本量相对较小（77例患者），且仅测试了特定电极（1、6、11、16、22）的数据	探索人工耳蜗调整参数的客观预测方法，改善术后调整效果	77例人工耳蜗植入患者（57例正常耳蜗形态，20例内耳畸形）	数字病理	听力障碍	神经反应遥测(NRT)、深度学习	CNN	生理信号数据	77例患者（57例正常耳蜗形态，20例内耳畸形）
2351	2025-07-10	Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240586 PMID:40396895	研究论文	开发一种深度学习分割模型，用于在CT和MRI扫描中高精度且具有良好泛化能力地分割腹部多器官	提出了一种在图像和特征空间中进行域随机化的方法，以提高跨站点和跨模态设置下的泛化能力	NA	提高腹部多器官在CT和MRI扫描中的分割准确性和泛化能力	腹部多器官	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	公共前列腺MRI数据集和腹部CT及MRI数据集
2352	2025-07-10	Enhancing ultrasonographic detection of hepatocellular carcinoma with artificial intelligence: current applications, challenges and future directions 2025-Jul-01, BMJ open gastroenterology IF:3.3Q2 DOI:10.1136/bmjgast-2025-001832 PMID:40592728	综述	本文综述了人工智能在超声检测肝细胞癌中的当前应用、挑战及未来发展方向	探讨了AI在超声影像中提升肝细胞癌早期检测的潜力，特别是深度学习方法的成功应用	数据异质性、缺乏标准化、模型可解释性问题、监管限制及临床实际应用障碍	提升肝细胞癌的早期检测和监测	肝细胞癌（HCC）	医学影像分析	肝细胞癌	深度学习	CNN	超声影像	NA
2353	2025-07-10	Muscle-Driven prognostication in gastric cancer: A multicenter deep learning framework integrating Iliopsoas and erector spinae radiomics for 5-Year survival prediction 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09083-y PMID:40596621	research paper	本研究开发了一个结合放射组学和深度学习的5年生存预测模型，用于胃癌患者，重点关注基于CT的髂腰肌和竖脊肌的2D和3D特征	通过融合2D和3D放射组学特征，并利用深度学习进行特征提取，开发了一个新的生存预测模型，强调了肌肉质量与生存之间的关联	3D模型表现不佳，可能由于数据中包含不相关信息	开发一个用于胃癌患者5年生存预测的精准医学模型	胃癌患者	digital pathology	gastric cancer	CT, radiomics, deep learning	deep learning	CT图像	来自两个中心的705名患者
2354	2025-07-10	Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models in Radiology: From Theory to Practice 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240790 PMID:40464682	research paper	探讨大型语言模型（LLMs）在放射学中的应用，特别是检索增强生成（RAG）如何优化工作流程	提出将RAG与LLMs结合，以解决幻觉和响应来源不透明的问题，并展示其在放射学中的实际应用	需要持续优化以处理大量输入数据和复杂的多代理对话	探索LLMs在放射学中的应用潜力，优化工作流程	大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）	natural language processing	NA	few-shot and zero-shot learning, RAG integration, multistep reasoning, agentic RAG	LLMs	text	NA
2355	2025-07-10	Combined model-driven and dual-cycle interactive strategy few-shot learning scheme for predicting breast cancer molecular subtypes based on DCE-MRI 2025-Jul-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108923 PMID:40628151	研究论文	提出一种结合模型驱动和双循环交互策略的小样本学习方案，用于基于DCE-MRI预测乳腺癌分子亚型	联合嵌入模型驱动机制和双循环交互策略的小样本学习方案，以及独特的时空循环网络分类器(STRNC)	仅基于DCE-MRI数据，未考虑其他类型医学影像数据	解决医学影像数据量少的情况下乳腺癌分子亚型的分类问题	乳腺癌分子亚型	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI	时空循环网络分类器(STRNC)	医学影像	公共数据集（具体数量未提及）
2356	2025-07-10	Establish a simple and quantitative deep learning-based method to analyse complicated intra- and inter-species social interaction behaviour for four stag beetle species 2025-Jul, Open biology IF:4.5Q1 DOI:10.1098/rsob.250060 PMID:40628294	研究论文	开发一种基于深度学习的简单定量方法，用于分析四种锹甲物种复杂的社会互动行为	利用DeepLabCut™（DLC）这一先进的深度学习姿态估计工具，首次对锹甲物种内和物种间的复杂社会互动行为进行客观量化	研究仅针对四种锹甲物种，可能无法完全代表所有锹甲的社会行为多样性	开发一种定量分析方法，以理解锹甲的社会行为、生态和进化	四种锹甲物种（Lucanidae）的社会互动行为	计算机视觉	NA	DeepLabCut™（DLC）姿态估计	深度学习	视频	四种锹甲物种的高分辨率视频数据
2357	2025-07-10	Fluctuation structure predicts genome-wide perturbation outcomes 2025-Jul-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.27.661814 PMID:40631127	研究论文	提出了一种名为CIPHER的概念框架，利用统计物理中的线性响应理论，通过未受干扰细胞中的基因共波动来预测全转录组扰动结果	CIPHER框架首次利用基因共波动信息预测扰动响应，超越了传统方法将基因视为孤立单元或使用不透明的深度学习模型的局限	NA	开发一个理论基础的模型来捕捉复杂的生物学响应，揭示细胞波动模式中编码的基本设计原则	基因共波动和全基因组扰动响应	功能基因组学	NA	单细胞扰动筛选	线性响应理论模型	单细胞转录组数据	11个大规模单细胞扰动数据集，涵盖4,234个扰动和超过136万个细胞
2358	2025-07-10	Deep Learning of Suboptimal Spirometry to Predict Respiratory Outcomes and Mortality 2025-Jun-30, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6296752/v1 PMID:40630516	研究论文	本研究探讨了利用深度学习模型基于次优肺活量测定预测呼吸系统结果和死亡率的能力	提出了一种基于对比学习的Spiro-CLF框架，能够利用次优肺活量测定数据进行预测，而传统方法仅依赖质量控制通过的测试结果	需要在特定临床场景中进一步验证模型的性能和实用性	探索次优肺活量测定数据在预测呼吸系统结果和死亡率方面的价值	英国生物银行和COPDGene研究中的参与者	机器学习	呼吸系统疾病	对比学习	Spiro-CLF	体积-时间曲线（肺活量测定原始数据）	英国生物银行352,684名参与者（940,705条曲线）和COPDGene研究10,110名参与者
2359	2025-07-10	Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Jun-28, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110295 PMID:40627917	研究论文	本研究开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌（iCCA）的预后预测	首次开发了用于iCCA预后的病理组学集成模型，并通过多种方法提高了模型的可解释性	模型的可解释性仍需进一步提高	开发并解释一种病理组学驱动的集成预测模型，用于iCCA的预后预测	252名iCCA患者	数字病理学	肝内胆管癌	深度学习，K-means无监督聚类，Cellprofiler	集成模型	病理切片图像	252名iCCA患者，并在The Cancer Genome Atlas数据库中进行外部验证
2360	2025-07-10	Broadscale reconnaissance of coral reefs from citizen science and deep learning 2025-Jun-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14261-6 PMID:40571887	研究论文	本文探讨了结合公民科学和深度学习技术对珊瑚礁进行大规模勘测的准确性和可行性	结合公民科学和深度学习技术，开发了一种低成本、大规模收集珊瑚礁数据的新方法	对于'所有其他珊瑚'这一单一类别的估计准确率较低，仅在60%的站点和珊瑚覆盖率为10-30%的图像中达到95%的准确率	评估公民科学和新技术在珊瑚礁数据收集中的准确性和可行性	珊瑚礁的底栖覆盖情况，特别是分枝型鹿角珊瑚、板状鹿角珊瑚和块状珊瑚	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	8086张底栖图像