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
2521	2025-10-06	AgeNet-SHAP: An explainable AI approach for optimally mapping multivariate regional brain age and clinical severity patterns in Alzheimer's disease 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.28.25323097 PMID:40093264	研究论文	开发了一种可解释的AI方法AgeNet-SHAP，用于绘制阿尔茨海默病中多变量区域脑年龄和临床严重程度模式	首次将深度学习模型与SHAP特征重要性技术结合，探索大脑区域与年龄的多变量关联，而非传统的单变量关系	样本量相对有限(n=668)，仅基于MRI数据进行分析	开发数据驱动的预测建模方法，用于疾病进展、诊断、预后和个性化医疗	阿尔茨海默病患者和认知正常参与者	机器学习	阿尔茨海默病	MRI	深度学习,传统机器学习	图像	668个MRI样本	NA	AgeNet	NA	NA
2522	2025-10-06	Assessing Genotype-Phenotype Correlations with Deep Learning in Colorectal Cancer: A Multi-Centric Study 2025-Feb-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.04.25321660 PMID:39973981	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的多目标深度学习模型，直接从结直肠癌H&E病理切片预测多种遗传生物标志物	首次使用单一Transformer模型同时预测结直肠癌中多种遗传变异，超越了常规单一靶标模型，并系统分析了MSI表型对预测性能的影响	模型预测性能主要与MSI表型相关，生物标志物本身的形态学贡献相对有限，可能存在混杂因素影响	评估深度学习在结直肠癌中基因型-表型关联预测的应用价值	结直肠癌患者及其肿瘤组织	数字病理学	结直肠癌	H&E染色、panel测序	Transformer	病理切片图像	1,376名患者（主要数据集）+ 536名患者（验证数据集）	NA	Transformer	AUROC	NA
2523	2025-10-06	Localization and detection of deepfake videos based on self-blending method 2025-01-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88523-1 PMID:39890891	研究论文	提出一种基于自融合方法的深度伪造视频定位与检测技术	提出无需伪造样本的空间训练方法，通过多部位局部位移变形融合生成多样化特征数据，并采用混合区域标签指导操作区域定位	未明确说明模型在跨数据集上的泛化能力具体表现	提升深度伪造视频的检测精度和操作区域定位能力	深度伪造视频	计算机视觉	NA	深度学习	Swin-Unet	视频数据	FF++、Celeb-DF、DFDC数据集	NA	Swin-Unet	检测准确率、定位精度	NA
2524	2025-10-06	TrimNN: Characterizing cellular community motifs for studying multicellular topological organization in complex tissues 2025-Jan-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5584635/v1 PMID:39877090	研究论文	提出一种基于图神经网络的方法TrimNN，用于识别空间转录组和蛋白质组数据中的细胞群落基序	采用自下而上的方法识别保守的细胞组织模式，将细胞生态位定义为可计数的拓扑块，具有可解释性和通用性	NA	研究复杂组织中多细胞拓扑组织的协调规则	空间转录组和蛋白质组数据中的细胞空间排列	计算生物学	NA	空间转录组学、空间蛋白质组学	图神经网络	空间组学数据	NA	NA	TrimNN	NA	NA
2525	2025-10-06	Improvement of mask R-CNN and deep learning for defect detection and segmentation in electronic products 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329945 PMID:40920847	研究论文	提出基于YOLOv5和Mask R-CNN的多任务联合学习框架Y-MaskNet，用于电子产品的缺陷检测与分割	结合YOLOv5的高效目标检测能力和Mask R-CNN的精细分割能力，通过多任务学习框架优化模型整体性能	NA	提高电子产品缺陷检测与分割的准确率和效率	电子产品缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	PCB缺陷数据集	PyTorch	YOLOv5, Mask R-CNN	mAP@[0.5:0.95], IoU	NA
2526	2025-10-06	Rapid label-free identification of seven bacterial species using microfluidics, single-cell time-lapse phase-contrast microscopy, and deep learning-based image and video classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330265 PMID:40920893	研究论文	本研究开发了一种基于微流控技术、单细胞延时相差显微镜和深度学习的细菌种类快速无标记识别方法	将细菌识别物种从4种扩展到7种常见人类病原体，并评估实时性能、训练集大小、数据质量和数据增强的影响	需要直接从血液中分离细菌并在多样临床分离株上验证方法	开发快速无标记的细菌种类识别方法以改善急性感染的初始治疗	七种常见人类病原菌：铜绿假单胞菌、大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、粪肠球菌、奇异变形杆菌和金黄色葡萄球菌	计算机视觉	细菌感染	微流控技术、单细胞延时相差显微镜	CNN, Vision Transformer	视频、图像	七个细菌物种的单细胞生长延时序列	NA	卷积神经网络, 视觉变换器	精确率, 召回率, AUC	NA
2527	2025-10-06	Smart load balancing in cloud computing: Integrating feature selection with advanced deep learning models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329765 PMID:40924788	研究论文	提出一种集成特征选择与深度学习模型的智能负载均衡方法SLADRO，用于优化云计算资源分配	结合CNN和LSTM进行负载预测，采用OOA-PSO混合优化算法进行特征选择，并应用深度强化学习实现动态任务调度	仅基于Google Cluster Trace数据集进行仿真验证，未在真实生产环境中测试	解决云计算环境中动态负载均衡问题，提高资源利用率和能效	云计算工作负载和资源管理	机器学习	NA	深度学习，强化学习，优化算法	CNN, LSTM, DRL	工作负载跟踪数据	Google Cluster Trace真实世界数据集	NA	CNN, LSTM	吞吐量，完成时间，资源利用率，能效	NA
2528	2025-10-06	Enhancing fake news detection with transformer-based deep learning: A multidisciplinary approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330954 PMID:40924789	研究论文	提出一种基于Transformer架构的增强型BERT模型，用于虚假新闻检测	采用渐进式训练方法增强BERT模型，使其能够逐步学习区分真实报道与虚假内容的语言细微差别	仅使用WELFake数据集进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发可靠的自动化虚假新闻检测机制以应对数字信息完整性挑战	虚假新闻和真实新闻文本	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer, BERT	文本	72,134篇文章	TensorFlow/PyTorch（未明确指定）	BERT	准确率, F1分数, 精确率, 召回率	NA
2529	2025-10-06	DeepRNAac4C: a hybrid deep learning framework for RNA N4-acetylcytidine site prediction 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1622899 PMID:40927364	研究论文	提出一种混合深度学习框架DeepRNAac4C用于RNA N4-乙酰胞苷位点预测	整合残差神经网络、CNN、BiLSTM和BiGRU，有效捕捉RNA序列的局部和全局特征	NA	提高RNA ac4C位点预测的准确性和泛化能力	RNA N4-乙酰胞苷修饰位点	生物信息学	NA	RNA序列分析	CNN, BiLSTM, BiGRU, 残差神经网络	RNA序列数据	NA	NA	混合架构（残差网络+CNN+BiLSTM+BiGRU）	准确率	NA
2530	2025-10-06	Bibliometric Analysis of Research Articles on Embedded Internet of Health Things (IoHT) Fall Detection in the Elderly Published from 2006 to 2025 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S537047 PMID:40927577	文献计量分析	对2006年至2025年嵌入式健康物联网老年人跌倒检测研究文章进行文献计量分析	首次对嵌入式健康物联网老年人跌倒检测领域进行系统的文献计量分析，涵盖近20年的研究发展轨迹	仅基于Scopus数据库，可能存在文献收录不全；缺乏标准数据集和公平的人口统计代表性	分析嵌入式健康物联网老年人跌倒检测领域的研究现状、发展趋势和研究空白	2006-2025年期间发表的嵌入式健康物联网老年人跌倒检测相关研究文章	健康物联网	老年疾病	文献计量分析，科学图谱可视化	机器学习，深度学习	文献元数据，引文数据	79篇出版物	VOSviewer	NA	引文分析，科学图谱	NA
2531	2025-10-06	Efficient spatio-temporal modeling for sign language recognition using CNN and RNN architectures 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1630743 PMID:40927705	研究论文	本研究使用CNN和RNN架构进行坦桑尼亚手语识别，提出带ELU激活函数的CNN-GRU模型以提升性能	提出使用ELU激活函数的CNN-GRU架构来增强学习效率和性能，在手语识别中实现94%的准确率	在独立手语者设置中性能差异显著，最高准确率仅66%，手部优势特征优化仍面临挑战	开发能够捕捉视频帧时空关系特征的高效深度学习算法用于手语识别	坦桑尼亚手语数据集	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM, GRU	视频	使用手机自拍摄像头收集的坦桑尼亚手语数据集	NA	CNN-LSTM, CNN-GRU	准确率	NA
2532	2025-10-06	RiskPath: Explainable deep learning for multistep biomedical prediction in longitudinal data 2024-Dec-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.19.24313909 PMID:39371168	研究论文	开发用于纵向数据多步生物医学预测的可解释深度学习工具箱RiskPath	结合理论指导的优化方法指定最优模型拓扑结构，提供预测因子重要性随时间变化映射和可视化功能	NA	开发适用于风险分层的可解释时间序列AI方法	纵向队列数据中的疾病风险预测	机器学习	NA	时间序列分析	深度学习	纵向时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
2533	2025-10-06	Automated surgical skill assessment in colorectal surgery using a deep learning-based surgical phase recognition model 2024-11, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11208-9 PMID:39214877	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的结直肠手术阶段识别模型，用于自动评估外科手术技能	首次将手术阶段识别模型应用于结直肠手术技能评估，通过分析手术阶段参数实现自动化技能分级	样本量相对有限，仅针对腹腔镜乙状结肠切除术进行评估	验证使用手术阶段识别模型评估外科手术技能的可行性	结直肠外科手术视频和不同技能水平的外科医生	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	深度学习模型	手术视频	85个手术视频（专家组26个、中间组32个、新手组27个），总计1272个视频片段	NA	NA	p值统计显著性	NA
2534	2024-09-15	Breaking barriers in inner ear MRI: The changing role of deep learning reconstruction 2024-Oct, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.07.010 PMID:39271366	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2535	2025-10-06	Deep Learning for Automatic Knee Osteoarthritis Severity Grading and Classification 2024-Oct, Indian journal of orthopaedics IF:1.1Q3 DOI:10.1007/s43465-024-01259-4 PMID:39324090	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动膝关节骨关节炎严重程度分级和分类方法	采用迁移学习方法并比较14种不同深度学习模型在膝关节X射线图像分析中的性能，首次将像素比率计算与决策树模型相结合用于OA预测	测试准确率为67%，仍有提升空间，且仅使用单一数据集进行验证	开发深度学习方法来预测膝关节置换可能性和Kellgren-Lawrence分级	膝关节骨关节炎患者的X射线图像	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	CNN	图像	骨关节炎倡议(OAI)数据集	TensorFlow, Keras	Xception, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, ResNet50V2, ResNet101V2, ResNet152V2, Inception V3, Inception ResNetV2, DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201	准确率	NA
2536	2025-10-06	Reducing motion artifacts in craniocervical background subtraction angiography with deformable registration and unsupervised deep learning 2024-Sep, Radiology advances DOI:10.1093/radadv/umae020 PMID:40927738	研究论文	本研究开发了一种基于无监督深度学习的可变形配准模型，用于显著减少头颈部数字减影血管造影中的运动伪影	引入了具有血管层估计的新型图像相似性损失函数，优化背景配准，使其对血管内碘造影剂的可变存在具有鲁棒性	NA	开发快速可变形配准模型以减少头颈部血管造影中的DSA配准误差	头颈部血管造影图像	医学影像处理	脑血管疾病	数字减影血管造影	深度学习	医学影像	516项研究，包含5,240个血管造影序列	HyperMorph	可变形配准网络	血管保真度评分，减影伪影评分，整体质量评分，推理时间	NA
2537	2025-10-06	Robust Medical Diagnosis: A Novel Two-Phase Deep Learning Framework for Adversarial Proof Disease Detection in Radiology Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00916-8 PMID:38343214	研究论文	提出一种用于放射影像疾病检测的两阶段深度学习防御框架，以增强模型对抗对抗攻击的鲁棒性	结合改进的对抗学习算法和JPEG压缩图像滤波技术，构建两阶段防御框架，显著提升模型在对抗攻击下的诊断可靠性	仅针对三种特定对抗攻击方法进行评估，未涵盖所有可能的攻击类型	开发对抗攻击鲁棒的医学影像诊断系统	肺部放射影像（X光和CT）	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50,VGG-16,Inception-V3	准确率	NA
2538	2025-10-06	A Deep Learning-Based Approach for Cervical Cancer Classification Using 3D CNN and Vision Transformer 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00911-z PMID:38343216	研究论文	提出一种结合3D CNN和Vision Transformer的深度学习系统用于宫颈癌分类	首次将3D CNN的时空特征提取能力与Vision Transformer的复杂特征学习能力相结合，并引入3D特征金字塔网络和3D SE模块进行特征优化	NA	开发有效的宫颈癌分类系统以辅助早期检测和治疗	宫颈图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	3D CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	3D CNN, Vision Transformer, 3D FPN, 3D SE模块, KELM	准确率	NA
2539	2025-10-06	Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00914-w PMID:38343230	研究论文	评估机器学习分类器Fibresolve在非典型间质性肺病CT模式中对特发性肺纤维化的诊断性能	针对不符合明确或疑似普通型间质性肺炎CT模式的病例验证机器学习分类器的诊断能力	样本量有限（295例患者），需要进一步多中心验证	评估机器学习分类器在非典型间质性肺病病例中的诊断性能	间质性肺病患者，特别是不符合明确或疑似UIP CT模式的病例	医学影像分析	间质性肺病	胸部计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	295例患者的多中心验证数据集	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
2540	2025-10-06	Hybrid Topological Data Analysis and Deep Learning for Basal Cell Carcinoma Diagnosis 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00924-8 PMID:38343238	研究论文	本研究结合拓扑数据分析和深度学习开发了一种用于基底细胞癌诊断的混合模型	首次将拓扑数据分析与深度学习相结合用于基底细胞癌诊断，通过持久同源性提取拓扑特征并与深度学习特征融合	研究仅针对基底细胞癌，未验证对其他皮肤癌类型的适用性	开发基于混合拓扑数据分析和深度学习的基底细胞癌自动诊断模型	皮肤病变图像中的毛细血管扩张和皮肤病变区域	计算机视觉	皮肤癌	拓扑数据分析，持久同源性	CNN	图像	395个皮肤病变	NA	EfficientNet-B5	准确率，AUC	NA