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
23641	2025-10-07	Deep learning image enhancement for confident diagnosis of TMJ osteoarthritis in zero-TE MR imaging 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae063 PMID:39989448	研究论文	评估深度学习技术在零回波时间MRI中用于去噪和伪影减少的有效性及其在颞下颌关节骨关节炎诊断中的临床应用价值	开发了一种新的深度学习技术，可同时实现ZTE-MRI的去噪和伪影减少，显著提高图像质量和诊断准确性	样本量较小（仅30名患者），需要更大规模的研究验证	评估深度学习图像增强技术在ZTE-MRI中的效果及其在颞下颌关节骨关节炎诊断中的临床应用	颞下颌关节（TMJ）	医学影像分析	颞下颌关节骨关节炎	零回波时间MRI（ZTE-MRI），锥形束CT（CBCT）	深度学习	医学影像	30名患者	NA	NA	信噪比（SNR），3点评分系统，Cohen's κ系数	NA
23642	2025-10-07	Predicting and Explaining Cognitive Load, Attention, and Working Memory in Virtual Multitasking 2025-May, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549850 PMID:40063446	研究论文	本研究利用深度学习模型预测虚拟现实多任务环境中的认知负荷、注意力与工作记忆，并通过SHAP分析解释关键特征	首次结合眼动追踪、头部运动与生理指标（心率、皮电反应）综合预测虚拟现实多任务场景中的认知状态，并采用可解释性分析方法	依赖单一公开数据集（VRWalking），模型架构相对简单，未进行跨场景验证	开发能够预测和解释虚拟现实多任务环境中用户认知状态的模型	虚拟现实多任务环境中的用户认知状态（身体负荷、心理负荷、工作记忆、注意力）	机器学习	NA	眼动追踪，头部运动追踪，心率监测，皮电反应测量	深度学习	时间序列生理数据，运动追踪数据	VRWalking公开数据集（具体样本量未明确说明）	NA	NA	准确率	NA
23643	2025-10-07	Predicting Respiratory Disease Mortality Risk Using Open-Source AI on Chest Radiographs in an Asian Health Screening Population 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240628 PMID:40172326	研究论文	评估开源深度学习算法CXR-Lung-Risk在亚洲健康筛查人群中预测呼吸系统疾病死亡风险的预后价值	首次在亚洲健康筛查人群中验证开源深度学习算法对呼吸系统疾病死亡风险的预测能力，并采用时间序列聚类分析进行纵向风险轨迹研究	单中心回顾性研究，样本来源单一，需要多中心前瞻性研究进一步验证	评估基于胸部X光片的深度学习算法对呼吸系统疾病死亡风险的预测价值	接受健康筛查的亚洲人群的胸部X光片	数字病理	肺癌	胸部X光摄影	深度学习	图像	36,924名个体（22,352名男性），中位年龄58岁	开源框架（具体未说明）	CXR-Lung-Risk	风险比, 置信区间, 似然比检验	NA
23644	2025-04-04	scAtlasVAE: a deep learning framework for generating a human CD8+ T cell atlas 2025-May, Nature reviews. Cancer DOI:10.1038/s41568-025-00811-0 PMID:40175619	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
23645	2025-05-01	Analyzing resuscitation conference content through the lens of the chain of survival 2025-May, Resuscitation plus IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.resplu.2025.100951 PMID:40297165	研究论文	通过生存链框架分析复苏会议的内容	首次使用生存链框架对复苏会议摘要进行系统分析，并考察了人工智能和机器学习在数据分析中的应用	仅分析了两大会议的数据，可能无法代表所有复苏科学会议的情况	了解复苏科学会议中讨论的主题分布及其与生存链框架的对应关系	复苏会议摘要	医学信息学	心血管疾病	机器学习	NA	文本	Resuscitation 2024的54篇摘要和Resuscitation Science Symposium 2024的47篇摘要	NA	NA	NA	NA
23646	2025-10-07	Determinants of ascending aortic morphology: cross-sectional deep learning-based analysis on 25 073 non-contrast-enhanced NAKO MRI studies 2025-Apr-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf081 PMID:40052574	研究论文	基于深度学习自动分析25073例非对比增强MRI数据，研究升主动脉形态的决定因素	首次在大规模流行病学队列中应用深度学习自动分割胸主动脉，并结合因果分析揭示升主动脉直径的决定因素	研究为横断面设计，无法确定因果关系的时间顺序，且仅基于德国人群数据	探究升主动脉形态的决定因素及其与心血管健康的关系	25073名德国国家队列(NAKO)参与者的非对比增强磁共振血管成像数据	医学影像分析	心血管疾病	非对比增强磁共振血管成像(NC-MRA)	深度学习	3D MRI图像	25073例NC-MRA研究	NA	NA	决定系数(r²), P值	NA
23647	2025-10-07	Hyperspectral Imaging and Deep Learning for Quality and Safety Inspection of Fruits and Vegetables: A Review 2025-Apr-30, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.4c11492 PMID:40237548	综述	本文综述了高光谱成像技术结合深度学习方法在果蔬质量安全检测中的应用现状与前景	系统整合高光谱成像与深度学习技术在果蔬质量检测中的最新应用，提出未来研究方向包括成本优化、个性化特征提取和模型泛化能力提升	NA	探讨高光谱成像与深度学习技术在果蔬质量安全检测中的应用潜力与发展方向	水果和蔬菜的质量安全检测	计算机视觉	NA	高光谱成像技术	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	检测精度, 检测效率	NA
23648	2025-10-07	Advances in Infant Cry Paralinguistic Classification-Methods, Implementation, and Applications: Systematic Review 2025-Apr-29, JMIR rehabilitation and assistive technologies DOI:10.2196/69457 PMID:40163619	系统综述	本文系统综述了过去24年婴儿哭声分类方法、实施和应用方面的进展	首次系统性地回顾婴儿哭声分类领域24年的发展历程，识别了从传统统计方法向机器学习和深度学习方法的转变趋势	90%的模型未在实际应用中部署，数据隐私和保密性考虑不足，联邦学习等去噪技术使用有限	系统回顾婴儿哭声分类技术的进展，识别该领域的最新趋势和发展方向	婴儿哭声信号	自然语言处理	NA	音频信号处理	机器学习,深度学习,混合方法	音频	126项符合条件的研究	NA	NA	NA	NA
23649	2025-10-07	Renewable energy forecasting using optimized quantum temporal model based on Ninja optimization algorithm 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97109-w PMID:40289143	研究论文	本研究提出一种基于忍者优化算法的优化量子时序模型，用于提高可再生能源预测性能	首次将忍者优化算法(NiOA)与量子时序模型(QTM)结合，通过二进制忍者优化引擎实现特征选择优化	未明确说明数据集的具体规模和来源，缺乏与其他先进深度学习模型的详细对比	优化可再生能源预测的准确性和性能	可再生能源预测系统	机器学习	NA	深度学习，优化算法	量子时序模型(QTM)	可再生能源时间序列数据	NA	NA	量子时序模型	准确率，RMSE	NA
23650	2025-05-01	The evaluation model of engineering practice teaching with complex network analytic hierarchy process based on deep learning 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99777-0 PMID:40289170	研究论文	本研究构建了一种基于物联网技术、复杂网络层次分析法和深度学习的工程实践教学评价模型，旨在提升高校工程实践教学质量管理效率	结合物联网技术、复杂网络层次分析法和深度学习（RNN和CNN）构建全新教学评价模型，并引入动态特性实现模型持续更新以适应教育环境变化	模型预测一致性存在波动（76-98%），且样本数据为模拟生成（500名学生），需进一步验证实际应用效果	优化高校工程实践教学质量评价体系	高校工程实践教学课程及学生表现数据	教育技术	NA	NLP、GAN、复杂网络分析	RNN、CNN	课程文本数据、学生表现数据	10个专业的500名学生模拟数据	NA	NA	NA	NA
23651	2025-05-01	Leveraging multi-source data and teleconnection indices for enhanced runoff prediction using coupled deep learning models 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00115-1 PMID:40289219	research paper	本研究通过结合统计和深度学习方法，提出了两种创新的耦合模型SRA-SVR和SRA-MLPR，以提高径流预测的准确性和稳定性	结合了统计和深度学习方法的优势，利用逐步回归分析处理高维数据和多重共线性，同时整合了80个大气环流指数作为遥相关变量	研究仅以雅砻江流域为案例进行模型验证，未在其他流域进行广泛测试	提高中长期的径流预测准确性，以支持洪水控制、干旱恢复、水资源开发和生态改善	雅砻江流域的径流数据	machine learning	NA	Stepwise Regression Analysis (SRA), Support Vector Regression (SVR), Multi-Layer Perceptron Regression (MLPR), SHAP analysis	SRA-SVR, SRA-MLPR	hydrological data, atmospheric circulation indices	雅砻江流域的径流数据及80个大气环流指数	NA	NA	NA	NA
23652	2025-05-01	Sweet pepper yield modeling via deep learning and selection of superior genotypes using GBLUP and MGIDI 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99779-y PMID:40289216	研究论文	通过深度学习和GBLUP、MGIDI方法对甜椒产量进行建模并筛选优良基因型	结合卷积神经网络（CNN）模型与基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）和多性状基因型-理想型距离指数（MGIDI），有效预测甜椒产量并筛选优良基因型	研究仅涉及29个甜椒种质，样本量较小	提高甜椒产量预测和优良基因型筛选的效率	甜椒（Capsicum annuum L.）种质	数字农业	NA	ISSR标记、深度学习	CNN、GBLUP、MGIDI	形态性状数据、基因组数据	29个甜椒种质，每个种质3个重复	NA	NA	NA	NA
23653	2025-10-07	Predicting Short-Term Mortality in Patients With Acute Pulmonary Embolism With Deep Learning 2025-Apr-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-24-0630 PMID:39617426	研究论文	开发基于深度学习的多模态模型预测急性肺栓塞患者的短期死亡率	首次将对比增强多排计算机断层扫描与临床/人口统计学数据结合，构建多模态深度学习模型用于急性肺栓塞死亡率预测	样本量相对较小（207例患者），仅包含单中心数据	开发优于传统PESI评分的急性肺栓塞短期死亡率预测模型	急性肺栓塞患者	医学影像分析	肺栓塞	对比增强多排计算机断层扫描	CNN, Transformer	影像数据, 临床数据, 人口统计学数据	207例急性肺栓塞患者（其中53例死亡）	NA	多模态深度学习架构	AUC	NA
23654	2025-10-07	[Cross-session motor imagery-electroencephalography decoding with Riemannian spatial filtering and domain adaptation] 2025-Apr-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202411035 PMID:40288968	研究论文	提出一种黎曼空间滤波与域自适应方法，用于提升跨会话运动想象脑电信号分类的准确性和效率	通过多模块协同框架解决源域与目标域数据分布不一致问题，显著提升跨会话MI-EEG分类模型的泛化能力	在复杂迁移学习场景中的适用性仍需进一步研究	提高跨会话运动想象脑机接口分类任务的性能	运动想象脑电信号	脑机接口	NA	脑电图	域自适应	脑电信号	三个公共数据集	NA	黎曼空间滤波	分类准确率, 计算效率	NA
23655	2025-10-07	[Research progress in motor assessment of neurodegenerative diseases driven by motion capture data] 2025-Apr-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202403004 PMID:40288984	综述	本文综述了基于运动捕捉数据的神经退行性疾病运动评估研究进展	将神经退行性疾病运动评估方法按特征提取方式分为统计分析、机器学习和深度学习三类进行对比分析	NA	探讨运动捕捉数据驱动的神经退行性疾病运动评估方法	神经退行性疾病患者的运动功能评估	机器学习	神经退行性疾病	运动捕捉技术	统计分析,机器学习,深度学习	运动捕捉数据	NA	NA	NA	NA	NA
23656	2025-10-07	A review of machine learning methods for imbalanced data challenges in chemistry 2025-Apr-22, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc00270b PMID:40271022	综述	本文系统回顾了化学领域中处理不平衡数据挑战的机器学习方法	首次全面梳理化学领域不平衡数据问题的解决方案，并强调数据增强、物理模型和大型语言模型等未来研究方向	作为综述文章，不包含原始实验数据验证	解决化学领域中不平衡数据对机器学习和深度学习模型的影响	化学领域中的不平衡数据集	机器学习	NA	机器学习，深度学习	NA	化学数据	NA	NA	大型语言模型	NA	NA
23657	2025-10-07	Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Multi-Source Electronic Health Records Prognosis Prediction 2025-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082374 PMID:40285064	研究论文	提出一种保护隐私的联邦学习框架MultiProg，用于多源电子健康记录的预后预测	采用多通道架构和特征校准机制，在保护患者隐私的同时实现跨机构知识共享	NA	开发安全隐私保护的临床表示学习框架，解决医疗数据共享的隐私和安全挑战	多源电子健康记录数据	机器学习	NA	联邦学习	深度学习	电子健康记录	NA	NA	多通道架构	NA	NA
23658	2025-10-07	Lightweight deep learning algorithm for real-time wheat flour quality detection via NIR spectroscopy 2025-Apr-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2024.125653 PMID:39733712	研究论文	提出一种基于近红外光谱的轻量级卷积神经网络，用于实时检测小麦粉品质	结合Ghost瓶颈结构、外部注意力模块和Kolmogorov-Arnold网络增强特征提取能力	未提及模型在不同环境条件下的泛化能力测试	开发高效无损的小麦粉质量实时监测方法	小麦粉的蛋白质和水分含量	机器学习	NA	近红外光谱	CNN	光谱数据	未明确说明样本数量	NA	Ghost bottlenecks, External attention modules, Kolmogorov-Arnold network	R值, RMSE, RPD	NA
23659	2025-10-07	Determination and visualization of moisture content in Camellia oleifera seeds rapidly based on hyperspectral imaging combined with deep learning 2025-Apr-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2024.125676 PMID:39742624	研究论文	基于高光谱成像与深度学习技术快速测定油茶籽水分含量并实现可视化	提出粒子群优化算法自动搜索卷积神经网络回归模型的最优超参数，并构建PSO-CNN-SVR混合预测模型	NA	开发油茶籽水分含量的快速无损检测方法	油茶籽	计算机视觉	NA	可见近红外高光谱成像	CNN, SVR, PLSR, AlexNet	高光谱图像	NA	NA	AlexNet, CNN	决定系数	NA
23660	2025-10-07	Rapid identification of horse oil adulteration based on deep learning infrared spectroscopy detection method 2025-Apr-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2024.125604 PMID:39756131	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和红外光谱的马油掺假快速检测方法	首次将红外光谱与深度学习相结合用于马油掺假检测，并通过微调ResNet模型实现了最佳识别效果	仅针对黄油、羊油和猪油三种掺假物质进行研究，未涵盖其他可能的掺假物	建立快速准确识别马油掺假的检测方法	马油及其与黄油、羊油、猪油的混合样品	机器学习	NA	红外光谱分析	CNN, RNN, Transformer, ResNet	红外光谱数据	四种油类样品按不同比例(5%-50%)混合，每个掺假比例获得591×3601条红外光谱数据	NA	ResNet	NA	NA