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
2601	2025-09-06	Deep learning model for screening causes of activated partial thromboplastin time prolongation using clot waveform analysis at multiple wavelengths 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15089-3 PMID:40897743	研究论文	开发基于深度学习的多波长凝血波形分析模型，用于高精度筛查活化部分凝血活酶时间延长的原因	首次将深度学习技术应用于多波长凝血波形分析，利用隐藏特征提升分类准确性，相比传统方法显著提高性能	模型性能可能受试剂和/或分析仪的影响，需要在各实验室独立构建	开发高精度筛查工具，分类APTT延长的多种病因	凝血异常患者样本，包括血友病、狼疮抗凝物阳性、肝素治疗、华法林治疗和直接口服抗凝剂治疗患者	机器学习	凝血功能障碍	凝血波形分析(CWA)，多波长检测系统	CNN	数值数据（凝血波形及其一阶、二阶导数曲线）	683个样本（135例血友病，95例LA阳性，99例肝素治疗，105例华法林治疗，249例直接口服抗凝剂治疗）
2602	2025-09-06	A dual-stream deep learning framework for skin cancer classification using histopathological-inherited and vision-based feature extraction 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01319-1 PMID:40897750	研究论文	提出一种双流深度学习框架，结合组织病理学继承特征和视觉特征提取进行皮肤癌分类	首次将组织病理学嵌入特征与视觉空间特征通过双流架构融合，提升皮肤病变诊断性能	仅在HAM10000数据集上验证，需进一步临床验证和跨数据集泛化测试	开发准确高效的皮肤病变诊断方法以改善皮肤癌早期检测	皮肤病变图像，特别是黑色素瘤等皮肤癌类型	计算机视觉	皮肤癌	深度学习特征提取	U-Net, Virchow2, Nomic, MLP	图像	HAM10000数据集
2603	2025-09-06	Precision diagnosis of citrus leaf diseases using image enhancement and nonlinear fuzzy ranking ensemble approach NLFuRBe 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16923-4 PMID:40897789	研究论文	提出一种结合图像增强和非线性模糊排序集成方法(NL-FuRBE)的柑橘叶片疾病精准诊断系统	采用基于非线性变换(指数、tanh和sigmoid函数)的模糊排序评分机制集成三种深度学习架构，解决预测不确定性和模型偏差	NA	开发自动化柑橘叶片疾病检测与分类方法，实现精准农业和早期疾病诊断	柑橘叶片疾病	计算机视觉	植物疾病	图像增强技术(VAD和各向异性扩散)、形态学滤波	集成学习(VGG19, AlexNet, Xception)	图像	1354张图像，涵盖9个疾病类别
2604	2025-09-06	Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries via spatial attention TLSTM and dilated CNN with evolutionary optimization 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17610-0 PMID:40897814	研究论文	提出一种结合空间注意力TLSTM和扩张CNN的深度学习框架，用于锂离子电池剩余使用寿命预测	首次将空间注意力驱动的TLSTM与扩张卷积及基于聚类的差分进化优化在多通道背景下结合，有效解决容量再生效应问题	NA	提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精确度和鲁棒性	锂离子电池	机器学习	NA	差分进化优化，深度学习	TLSTM, CNN	时间序列数据（电压、电流、温度等多通道信号）	公开NASA锂离子电池数据集
2605	2025-09-06	GenoDense-Net: unraveling the genomic puzzle of the global pathogen 2025-Sep-02, Tropical diseases, travel medicine and vaccines DOI:10.1186/s40794-025-00267-y PMID:40898274	研究论文	提出基于DenseNet-16的GenoDense-Net模型，用于COVID-19基因组序列分类	结合迁移学习和NearKbest插值预处理，在COVID-19基因组分类中实现99.18%的准确率	数据集规模有限且需要进一步验证	通过深度学习技术实现传染病的早期识别与诊断	COVID-19基因组序列	机器学习	COVID-19	基因组测序	DenseNet-16, 迁移学习	基因组序列数据	NA
2606	2025-09-06	Deep learning-based histomorphological subtyping and risk stratification of small cell lung cancer from hematoxylin and eosin-stained whole slide images 2025-Sep-02, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01526-5 PMID:40898302	研究论文	基于深度学习的组织形态学分型和风险分层方法，利用H&E染色全切片图像对小细胞肺癌进行预后预测	开发了混合聚类无监督深度表征学习模型，首次实现基于WSI的SCLC组织形态学表型自动识别和分型	研究样本来自三家医疗机构，需进一步多中心验证以提升泛化能力	改善小细胞肺癌的患者分层和预后预测	517例小细胞肺癌患者及其H&E染色全切片图像	数字病理学	肺癌	无监督深度表征学习、共识聚类、生存分析、多组学整合分析	深度学习模型	全切片图像（WSI）	517例SCLC患者来自三家独立医疗机构
2607	2025-09-06	Visual analysis of research hot topics and trends of clinical decision support system based on CiteSpace 2025-Sep-02, Langenbeck's archives of surgery DOI:10.1007/s00423-025-03843-0 PMID:40892148	综述	基于CiteSpace对临床决策支持系统（CDSS）研究热点与趋势进行可视化分析	首次运用CiteSpace对1969-2023年CDSS文献进行科学计量与前沿趋势可视化挖掘	数据仅来源于Web of Science核心合集，未涵盖其他数据库文献	分析CDSS领域研究现状、热点及发展趋势	2473篇CDSS相关学术文献	自然语言处理	NA	CiteSpace科学计量分析	NA	文本	2473篇文献
2608	2025-09-06	Confining thrombus morphospace through targeted inhibition of platelet mechanosensory signaling 2025-Sep-02, Journal of thrombosis and haemostasis : JTH IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jtha.2025.08.013 PMID:40907704	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于在体内追踪大量血小板活动，并评估靶向抑制血小板机械感应信号对血栓形态的影响	首次通过选择性药物抑制血小板机械感应信号（iPMS），揭示了其对血栓形态空间的控制作用，同时保持止血关键区域的结构完整性	研究主要针对高流量肠系膜静脉损伤模型，其他血管类型或血流条件下的适用性尚需验证	探索如何通过调节血小板结构功能关系来改善抗血小板治疗的风险/效益比	血小板及其在血栓形成过程中的动态行为	数字病理学	心血管疾病	深度学习框架、活体血小板追踪技术	深度学习模型	视频图像数据	大量血小板活动的体内追踪数据
2609	2025-09-06	Short-Term Residential Load Forecasting Framework Based on Spatial-Temporal Fusion Adaptive Gated Graph Convolution Networks 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3551778 PMID:40184286	研究论文	提出一种基于时空融合自适应门控图卷积网络的短期住宅负荷预测框架	引入时空融合图构建和门控自适应融合图卷积机制，动态隐式建模时空相关性	NA	提升短期住宅电力负荷预测的准确性和鲁棒性	住宅电力负荷数据	机器学习	NA	时空数据融合技术	STFAG-GCN（时空融合自适应门控图卷积网络），包含STFGCN和Gated TCN	时空序列数据	真实世界数据集（具体数量未说明）
2610	2025-09-06	Shear Wave Optical Coherence Elastography Imaging by Deep Learning 2025-Sep, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70027 PMID:40210208	研究论文	本研究通过深度学习优化光学相干弹性成像的数据处理流程，用于预测眼组织生物力学特性	将光学相干弹性成像与三维卷积神经网络结合，提出浓度预测网络(CPN)直接预测样本浓度并计算杨氏模量	NA	提高眼组织力学特性量化效率，推动眼科临床应用	琼脂仿体和离体猪眼角膜	医学影像分析	眼科疾病	光学相干弹性成像(OCE)	3D CNN	光学相干断层扫描图像	琼脂仿体训练测试数据及不同眼压条件下的离体猪眼角膜
2611	2025-09-06	Heterogeneous Mutual Knowledge Distillation for Wearable Human Activity Recognition 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556317 PMID:40232930	研究论文	提出一种用于可穿戴设备人类活动识别的异构互知识蒸馏框架，以提升轻量模型性能	首次在可穿戴HAR中引入异构互知识蒸馏，采用加权集成特征方法融合师生模型中间层特征	NA	解决可穿戴人类活动识别中知识向轻量模型高效迁移的问题	可穿戴设备采集的人类活动数据	机器学习	NA	知识蒸馏(KD)	ResNetLSTMaN, MLP	传感器时序数据	基于HAPT、WISDM和UCI_HAR三个数据集进行实验
2612	2025-09-06	Robust Unsupervised Deep Learning for Nonblind Image Deconvolution With Inaccurate Kernels 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556867 PMID:40279234	研究论文	提出一种完全无监督的深度学习方法来处理非盲图像去卷积问题，能够有效应对测量噪声和核误差	采用无监督端到端训练框架，引入自重建损失、自集成损失函数和集成推理方案，通过相位保持核扰动策略解决核误差问题	NA	解决非盲图像去卷积中核不准确和噪声干扰的问题	模糊图像及其对应的模糊核	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	NA
2613	2025-09-06	An Efficient Domain Knowledge-Guided Semantic Prediction Framework for Pathological Subtypes on the Basis of Radiological Images With Limited Annotations 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3558596 PMID:40293902	研究论文	提出一种结合领域知识引导的主动学习和半监督学习的高效语义预测框架，用于有限标注放射影像的病理亚型预测	整合临床领域知识指导的主动学习与半监督学习方法，通过三个关键模块（空间语义特征提取、显性标志引导锚点注意力和隐性影像组学双任务纠缠）有效提升有限标注下的预测性能	NA	开发放射影像病理亚型预测的深度学习框架，解决标注数据有限的问题	胰腺神经内分泌肿瘤（pNENs）的病理分级预测和膀胱癌（BCa）的肌层浸润性预测	数字病理	胰腺癌，膀胱癌	主动学习（AL），半监督学习（SSL），影像组学分析	深度学习框架（包含特征提取模块、注意力模块和双任务纠缠模块）	放射影像（radiological images）	NA
2614	2025-09-06	Heterogeneous Riemannian Few-Shot Learning Network 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561930 PMID:40305249	研究论文	提出一种基于异构黎曼流形的少样本学习网络HRFL-Net，通过多流形特征映射和黎曼度量学习实现高效概念识别	首个在异构黎曼流形上进行端到端深度学习的少样本学习方法，设计了基于神经网络的黎曼度量学习解决数据扩展限制	NA	解决少样本学习问题，提高新概念识别的准确性和泛化能力	图像数据	machine learning	NA	黎曼几何、核函数映射、随机优化	HRFL-Net（异构黎曼少样本学习网络）	image	四个公共数据集（具体数量未说明）
2615	2025-09-06	A Survey and Evaluation of Adversarial Attacks in Object Detection 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561225 PMID:40327472	综述	本文系统综述并评估了针对目标检测系统的对抗攻击方法，提出了分类框架并进行了实证分析	提出了专门针对目标检测架构的对抗攻击分类框架，并对包括视觉语言预训练模型在内的现代检测器进行了全面评估	主要基于开源攻击实现进行分析，可能未涵盖所有最新攻击方法	分析目标检测系统中的对抗攻击脆弱性并推动鲁棒性研究	目标检测模型，包括传统检测器和现代视觉语言预训练检测器	computer vision	NA	对抗攻击	目标检测模型	图像	NA
2616	2025-09-06	AdvMixUp: Adversarial MixUp Regularization for Deep Learning 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3562363 PMID:40327482	研究论文	提出一种名为AdvMixUp的对抗性混合正则化方法，用于提升深度神经网络的泛化能力	通过结合对抗训练生成样本依赖的特征级插值掩码，创造更接近决策边界的困难混合样本	NA	解决深度神经网络过拟合问题，提升模型泛化性能	深度神经网络模型	机器学习	NA	对抗训练	深度神经网络	图像	CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet和ImageNet数据集
2617	2025-09-06	Toward Ultralow-Power Neuromorphic Speech Enhancement With Spiking-FullSubNet 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3566021 PMID:40372867	研究论文	提出一种基于脉冲神经网络的超低功耗语音增强系统Spiking-FullSubNet，融合全频带和子带方法提升语音清晰度与质量	引入受人类听觉系统启发的频率分区方法，并创新提出能动态控制信息整合与遗忘的脉冲神经元模型，增强多尺度时序处理能力	NA	开发适用于边缘设备的超低功耗语音增强系统	语音信号	语音处理	NA	SNN（脉冲神经网络）	Spiking-FullSubNet	音频	基于Intel N-DNS挑战赛数据集（具体样本量未明确说明）
2618	2025-09-06	Staged Self-Supervised Learning for Raven Progressive Matrices 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561069 PMID:40408204	研究论文	提出并研究基于Transformer架构的抽象组合变换器（ACTs），用于解决需要完成空间视觉模式的抽象推理任务，特别是Raven渐进矩阵	结合自监督学习在较小训练集上成功训练模型，缓解了RPM中已知的多种偏差，并在两个最流行的RPM基准测试中达到最先进水平	NA	开发能够处理抽象推理任务的深度学习架构，特别针对Raven渐进矩阵的逻辑谜题	抽象推理任务，特别是Raven渐进矩阵（RPMs）	机器学习和计算机视觉	NA	自监督学习，数据增强，消融研究	Transformer（ACTs变体）	空间视觉模式图像	相对较小的训练集（具体数量未明确说明）
2619	2025-09-06	TRG-Net: An Interpretable and Controllable Rain Generator 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3565726 PMID:40424114	研究论文	提出一种基于深度学习的可解释且可控的雨滴生成模型TRG-Net，用于增强雨天图像处理模型的训练数据	将雨滴的物理生成机制显式编码到深度网络中，实现对雨滴形状、方向、长度、宽度和稀疏度等基本因素的可控学习，无需人工标注	NA	探索和建模雨滴生成机制，以增强配对数据并简化雨天图像处理模型的训练	雨天图像	计算机视觉	NA	深度学习，滤波器参数化技术	神经网络生成器	图像	NA
2620	2025-09-06	Deep Learning for Low-Light Vision: A Comprehensive Survey 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3566647 PMID:40456083	综述	本文对低光照视觉领域的最新进展进行了全面综述，涵盖方法、数据集和评估指标	首次从视觉质量驱动和识别质量驱动两个维度系统梳理低光照视觉任务，并提供公开网站持续追踪该领域发展	NA	综述低光照环境下视觉识别技术的研究现状与发展趋势	低光照图像增强方法和低光照目标检测技术	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	基于多个广泛采用的低光照视觉数据集进行量化基准测试