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
241	2025-10-02	Mapping the knowledge landscape of robotic colorectal cancer surgery: a visualization study 2025-Sep-30, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02838-9 PMID:41028391	综述	通过文献计量学和可视化方法揭示机器人结直肠癌手术领域的研究热点、前沿趋势和未来发展	首次系统性地对机器人结直肠癌手术研究领域进行知识图谱可视化分析，识别出从技术学习到人工智能整合的演变轨迹	仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录偏倚；可视化分析主要反映文献计量特征而非临床证据质量	探索机器人结直肠癌手术领域的研究发展脉络和未来方向	2001-2024年间机器人结直肠癌手术相关的研究文献	医学信息学	结直肠癌	文献计量学分析、可视化分析	Citespace软件	文献元数据	2086篇出版物
242	2025-10-02	Multi scale self supervised learning for deep knowledge transfer in diabetic retinopathy grading 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85685-w PMID:41028406	研究论文	提出多尺度自监督学习模型用于糖尿病视网膜病变分级	结合Vision Transformers的全局上下文理解和CNN与特征金字塔网络的多尺度特征提取，通过深度学习模块优化空间分辨率	NA	改进糖尿病视网膜病变的自动分级准确度	视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	自监督学习	Vision Transformers, CNN, Feature Pyramid Network	图像	NA
243	2025-10-02	Optimizing breast cancer classification based on cat swarm-enhanced ensemble neural network approach for improved diagnosis and treatment decisions 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95481-1 PMID:41028518	研究论文	提出一种基于猫群优化增强集成神经网络的乳腺癌分类优化方法	结合猫群优化算法与三种高效神经网络架构的集成学习方法，显著提升乳腺癌分类准确率	仅使用单一公开数据集进行验证，缺乏多中心临床数据验证	优化乳腺癌分类准确率以改善诊断和治疗决策	乳腺癌组织病理学图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CS-EENN（猫群优化增强集成神经网络），包含EfficientNetB0、ResNet50和DenseNet121	图像	Kaggle公开的乳腺癌组织病理学图像数据集
244	2025-10-02	Intelligent pear variety classification models based on Bayesian optimization for deep learning and its interpretability analysis 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98420-2 PMID:41028538	研究论文	本研究利用贝叶斯优化的深度学习模型对九种梨品种进行分类，并通过可解释性分析验证模型决策过程	采用贝叶斯优化自动搜索CNN最优超参数，结合特征可视化、最强激活和LIME等可解释性方法分析模型决策机制	未明确说明模型在不同光照、角度等实际农业环境下的泛化能力	开发高效的梨品种自动分类系统以提升农业生产效率	九种不同品种的梨	计算机视觉	NA	贝叶斯优化、深度学习	CNN	图像	43,200张梨图像
245	2025-10-02	3D Convolutional Neural Network for Predicting Clinical Outcome from Coronary Computed Tomography Angiography in Patients with Suspected Coronary Artery Disease 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01667-4 PMID:41028565	研究论文	开发并评估用于从冠状动脉CT血管造影图像预测主要心脏事件的3D卷积神经网络模型	首次将优化的3D CNN模型应用于CCTA图像分析，结合临床和影像风险因素显著改善预后风险分层	单中心回顾性研究，数据未对冠状动脉斑块存在进行标注	预测疑似冠状动脉疾病患者的主要心脏事件	疑似冠状动脉疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影(CCTA)	3D CNN (基于DenseNet架构)	医学影像	训练组5562名患者，测试组714名患者
246	2025-10-02	Deep Learning-Based Cardiac CT Coronary Motion Correction Method with Temporal Weight Adjustment: Clinical Data Evaluation 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01683-4 PMID:41028564	研究论文	提出一种基于深度学习的冠状动脉运动校正方法，通过时间权重调整改善心脏CT图像质量	开发了时间加权运动校正网络(TW-MoCoNet)，包含时间权重校正模块和可微分空间变换模块	NA	减少心脏CT冠状动脉图像中的运动伪影，提高图像质量和临床可解释性	冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，运动伪影模拟方法	CNN（基于时间权重校正网络）	医学图像	67例临床数据
247	2025-10-02	A predictive approach to enhance time-series forecasting 2025-Sep-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63786-4 PMID:41028729	研究论文	提出一种名为未来引导学习的新方法，通过动态反馈机制增强时间序列事件预测能力	引入受预测编码启发的动态反馈机制，通过检测模型和预测模型的协同工作来最小化意外，使预测模型能够动态调整参数	NA	提高时间序列预测的准确性，特别是针对长期依赖性和数据分布变化的问题	时间序列数据，包括EEG脑电数据和非线性动力系统数据	机器学习	癫痫	深度学习，预测编码	深度学习模型	时间序列数据	NA
248	2025-10-02	CPVPD-2024: A Chinese photovoltaic plant dataset derived via a topography-enhanced deep learning framework 2025-Sep-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05891-z PMID:41028734	研究论文	本研究开发了中国首个国家级光伏电站矢量数据集CPVPD-2024，采用地形增强的深度学习框架进行构建	首个覆盖中国全部34个省级行政区的光伏电站矢量数据集，在识别光伏阵列间隙和小规模分布式电站方面有显著改进	NA	解决当前光伏数据集碎片化和不一致性问题，构建高质量的中国光伏电站数据集	中国境内的光伏电站，包括大型集中式和分布式光伏设施	计算机视觉	NA	深度语义分割框架(DSFA-SwinNet)与地理空间验证	深度学习语义分割网络	遥感图像	覆盖中国全部34个省级行政区，测试区域总体精度90.38%，交并比81.78%
249	2025-10-02	Hybrid deep learning framework for heart disease prediction using ECG signal images 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10062-6 PMID:41028772	研究论文	提出一种基于混合深度学习的框架，利用ECG信号图像进行心脏病预测	开发了一种结合人工神经网络的混合深度学习框架，在降低计算复杂度的同时实现了高精度心脏病诊断	NA	开发自动诊断心脏疾病的深度学习系统，提高诊断准确性和效率	心电图信号图像	医学图像分析	心血管疾病	深度学习	人工神经网络	图像	来自Kaggle的心电图心跳分类数据集
250	2025-10-02	Enhanced image registration based brain tumour segmentation using optical particle swarm intelligence technique with Resnet Inceptionv2 HCNN 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09373-5 PMID:41028790	研究论文	提出一种基于光学粒子群智能技术和Resnet Inceptionv2 HCNN的增强图像配准脑肿瘤分割方法	结合光学粒子群智能技术进行特征选择，采用Resnet-inceptionv2-超卷积神经网络提高脑肿瘤识别精度	NA	提高脑肿瘤图像分割和识别的准确率	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	光学粒子群智能技术(OPSIT)、级联绝对中值滤波(CAMF)、主动轮廓颜色直方图演化(ACCHE)	Resnet-inceptionv2-HCNN	医学图像	NA
251	2025-10-02	An effective image despeckling and reconstruction approach using U-Net based model and comparative analysis 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10220-w PMID:41028882	研究论文	提出了一种基于U-Net的新型图像去噪架构U-Tunnel-Net，通过改进网络设计和引入新卷积块提升去斑和重建性能	重新定位Tunnel Blocks中的池化操作位置，采用新颖的网络设计策略和新卷积块，区别于传统U-Net变体	NA	评估U-Net模型的优缺点并进一步提升图像去噪性能	含瑞利分布斑纹噪声的图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, U-Tunnel-Net	图像	UNS和Waterloo数据集（在四个不同噪声强度水平σ=0.10,0.25,0.50,0.75下增强），并在UNS、BSD68和Set12数据集上评估
252	2025-10-02	Commercially Available Artificial Intelligence Solutions for Gynaecologic Cytology Screening and Their Integration Into Clinical Workflow 2025-Sep-30, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70023 PMID:41028901	综述	本综述探讨商业AI解决方案在妇科细胞学筛查中的应用现状及其临床工作流整合	系统评估商业AI软件在妇科细胞学筛查中的能力、性能及临床影响，并分析工作流整合挑战	NA	分析AI技术如何重塑妇科细胞学筛查，推动更有效的疾病管理和患者护理	商业AI软件在妇科细胞学筛查中的应用	数字病理	宫颈癌	机器学习、深度学习	NA	细胞学图像	NA
253	2025-10-02	From Industrial Waste to Multistage Applications: Ultralight Lignin-Based Aerogel with Situ Vertically Oriented Structure for Photothermal-Assisted Pb2+ Adsorption in Wastewater and Reuse as Efficient Output and Stability Triboelectric Materials 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202513337 PMID:41028951	研究论文	开发了一种具有原位垂直定向结构的超轻木质素气凝胶，用于废水中铅离子的光热辅助吸附，并再利用为高效输出和稳定性的摩擦电材料	首次将废弃吸附剂转化为木质素基摩擦电纳米发电机，实现木质素吸附剂的多阶段应用；结合深度学习算法实现98.5%的物体识别准确率	NA	将工业废弃物转化为多功能材料，实现废水处理和能量收集的双重应用	铅离子废水、摩擦电材料、智能家居应用	材料科学	NA	定向冷冻法、离子交联法、磺化处理、深度学习算法	深度学习模型	电信号数据、压力分布数据	11种不同物体的分类识别
254	2025-10-02	Self-supervised Representation Learning on Gene Expression Data 2025-Sep-30, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533 PMID:41028963	研究论文	本研究探索自监督学习方法在基因表达数据表型预测中的应用	首次将自监督学习方法应用于批量RNA-Seq数据，减少对标注数据的依赖	NA	开发基于自监督学习的基因表达数据表型预测方法	基因表达数据	机器学习	NA	RNA-seq	自监督学习	基因表达数据	多个公开可用的基因表达数据集
255	2025-10-02	EEG-based motor execution classification of upper and lower extremities using machine learning 2025-Sep-30, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2566260 PMID:41028971	研究论文	本研究使用机器学习方法对基于脑电图的上肢和下肢运动执行进行分类	比较了统计特征和共空间模式两种特征提取器在四肢运动分类中的性能，并提供了实时可行性基准和事后提示时间窗口分析	存在受试者变异性和数据集特异性问题	开发用于脑机接口和神经假体系统的运动执行分类方法	上肢和下肢运动执行的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图(EEG)	K-最近邻、线性判别分析(LDA)、多层感知器、支持向量机	脑电图信号	NA
256	2025-10-02	FFM-ViT: an efficient fish species classification method based on deep features and transformers 2025-Sep-30, Journal of fish biology IF:1.7Q2 DOI:10.1111/jfb.70213 PMID:41028988	研究论文	提出一种基于深度特征和Transformer的高效鱼类物种分类方法FFM-ViT	放弃传统ViT的直接分块操作，引入MBConv和Fuse-MBConv模块获取更准确的高维信息，并新增通道空间合并注意力模块增强特征提取能力	NA	解决小样本数据集和高相似度情况下的鱼类物种分类问题	鱼类物种	计算机视觉	NA	深度学习	FFM-ViT（基于Vision Transformer的改进模型）	图像	Oceanfish78数据集（78个类别），并测试了fish4knowledge和Fish31等多个数据集
257	2025-10-02	Automated contouring of gross tumor volume lymph nodes in lung cancer by deep learning 2025-Sep-30, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14794-6 PMID:41029235	研究论文	本研究提出了一种用于肺癌淋巴结大体肿瘤体积自动分割的深度学习模型ECENet	首次专门针对肺癌淋巴结大体肿瘤体积的自动分割研究，整合了上下文线索增强模块和边缘引导特征增强解码器	样本量相对较小，仅包含90例III-IV期小细胞肺癌患者的CT扫描数据	开发并评估用于肺癌淋巴结大体肿瘤体积自动分割的深度学习模型	III-IV期小细胞肺癌患者的淋巴结大体肿瘤体积	数字病理	肺癌	深度学习	ECENet（集成上下文线索增强和边缘引导特征增强的CNN架构）	CT图像	90例III-IV期小细胞肺癌患者的CT扫描（75例训练，15例测试）
258	2025-10-02	Early diagnosis of knee osteoarthritis severity using vision transformer 2025-Sep-30, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-09137-2 PMID:41029374	研究论文	本研究利用视觉变换器(ViT)对膝关节骨关节炎进行KL分级早期诊断	首次将视觉变换器(ViT)应用于膝关节骨关节炎严重程度分级，并通过简单的迁移学习技术实现了优于复杂架构的性能	未明确说明数据集规模和具体实验设置细节	开发基于深度学习的膝关节骨关节炎早期诊断和严重程度分级系统	膝关节骨关节炎患者的医学影像数据	计算机视觉	骨关节炎	视觉变换器(ViT)、迁移学习	ViT	医学影像(MRI和X射线图像)	NA
259	2025-10-02	EDDet: efficient deep-fusion and dynamic optimization for small target detection in eggplant diseases 2025-Sep-30, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-07268-1 PMID:41029480	研究论文	提出一种改进的深度学习小目标检测模型EDDet，专门用于茄子病害中微小病斑的识别	创新设计了Pinwheel融合特征提取器框架和跨层注意力模块，并引入基于尺度的动态损失函数	NA	提高茄子病害中微小病斑的检测精度和效率	茄子病害中的小病斑区域	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA
260	2025-10-02	Deep learning-aided optical biopsy achieves whole-chain diagnosis of Correa cascade of gastric cancer: a prospective study 2025-Sep-30, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-04310-9 PMID:41029674	研究论文	开发基于深度学习的pCLE计算机辅助诊断系统，实现胃癌Correa级联的实时全链条诊断	首次构建能够实时诊断胃癌前病变全链条的深度学习辅助系统，在大型前瞻性研究中验证其临床价值	研究在特定医疗中心进行，需要进一步多中心验证	开发pCLE计算机辅助诊断系统并评估其在胃癌诊断中的临床性能	胃黏膜病变患者	数字病理	胃癌	探针式共聚焦激光内镜(pCLE)	深度学习网络	图像和视频	5771次检查的47,462张图像和461段视频用于开发，951名患者的1254个病灶用于前瞻性验证