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
2921	2025-10-06	Hyperspectral anomaly detection leveraging spatial attention and right-shifted spectral energy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330640 PMID:40906778	研究论文	提出一种基于图注意力网络和β小波图神经网络的高光谱图像异常检测算法	结合空间注意力机制和右移光谱能量特性，利用β小波替代拉普拉斯矩阵分解提升计算效率	NA	提升高光谱图像异常检测的精度和效率	高光谱图像中的异常像素	计算机视觉	NA	高光谱成像	图神经网络,图注意力网络	高光谱图像	6个真实高光谱数据集和1个模拟数据集	NA	GAN-BWGNN	AUC,检测时间	NA
2922	2025-10-06	HWANet: A Haar Wavelet-based Attention Network for remote sensing object detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330759 PMID:40906788	研究论文	提出一种基于Haar小波的注意力网络HWANet，用于解决遥感目标检测中的多尺度变化挑战	提出结合Haar小波变换与注意力机制的新型网络架构，通过低频增强下采样和频域自注意力模块减少信息损失并提升空间结构捕获能力	未提及模型在更复杂场景或更大规模数据集上的泛化能力	提升遥感图像中多尺度目标检测的精度和效率	遥感图像中的各类目标	计算机视觉	NA	Haar小波变换	CNN,注意力网络	遥感图像	NWPU VHR-10数据集和SAR-Airport-1.0数据集	NA	HWANet（包含LEM、HFDSA、SIIM模块）	mAP50	NA
2923	2025-10-06	Unlocking the power of L1 regularization: A novel approach to taming overfitting in CNN for image classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327985 PMID:40911635	研究论文	提出一种通过L1正则化抑制CNN过拟合的新方法，并在多个图像分类数据集上验证其有效性	首次系统研究不同L1正则化系数对CNN各层的影响，提出针对卷积层和全连接层的差异化正则化策略	仅在三类特定数据集上进行验证，未涉及更复杂的图像分类任务	解决CNN在图像分类任务中的过拟合问题，提升模型泛化能力	图像分类任务中的卷积神经网络模型	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	三个数据集：MNIST手写数字、芒果树叶数据集、Quick Draw手绘草图数据集	NA	基础CNN架构	准确率	NA
2924	2025-10-06	Machine Learning and Deep Learning for Diagnosis of Lumbar Spinal Stenosis: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-12-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54676 PMID:39715552	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估传统机器学习和深度学习模型在腰椎管狭窄症诊断中的性能	首次对机器学习和深度学习在腰椎管狭窄症诊断中的研究进行系统评价和荟萃分析	纳入研究数量有限（12项），部分研究存在偏倚风险，模型在真实临床环境中的可靠性不足	评估传统机器学习或深度学习模型在诊断腰椎管狭窄症中的性能表现	15,044名腰椎管狭窄症患者	机器学习	腰椎管狭窄症	NA	传统机器学习,深度学习	NA	15,044名患者	NA	NA	灵敏度,特异度,诊断比值比,阳性似然比,阴性似然比,受试者工作特征曲线下面积	NA
2925	2025-10-06	Implications of Big Data Analytics, AI, Machine Learning, and Deep Learning in the Health Care System of Bangladesh: Scoping Review 2024-10-28, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54710 PMID:39466315	综述	本文通过范围综述方法，系统梳理了孟加拉国医疗保健系统中大数据分析、人工智能、机器学习和深度学习技术的应用现状与研究进展	首次对孟加拉国医疗系统中BDA、AI、ML和DL技术的应用进行全面范围综述，揭示了该国在数字健康技术整合方面的独特进展模式	仅纳入英文文献和同行评审出版物，可能遗漏本地语言文献；时间范围限定可能排除早期重要研究	系统梳理孟加拉国医疗系统中数字技术应用的研究现状、监管挑战和实际用例	孟加拉国医疗保健系统中的数字技术应用研究	医疗健康信息学	多种疾病（传染病、非传染性疾病、儿童健康、心理健康）	大数据分析、人工智能、机器学习、深度学习	机器学习模型为主	主要数据（52%）和次要数据（48%）	77项符合条件的研究（从1653项研究中筛选）	NA	NA	NA	NA
2926	2025-10-06	Artificial intelligence for surgical safety during laparoscopic gastrectomy for gastric cancer: Indication of anatomical landmarks related to postoperative pancreatic fistula using deep learning 2024-10, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11117-x PMID:39093411	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能导航系统，用于在胃癌腹腔镜胃切除术中实时指示与术后胰瘘相关的解剖标志	首次定义了与术后胰瘘相关的凹陷线作为解剖标志，并开发了实时AI导航系统用于术中指示	样本量较小（50例用于系统开发，10例用于验证），需要进一步大样本验证	识别胃癌腹腔镜胃切除术中与术后胰瘘相关的解剖标志，并开发AI导航系统	胃癌患者接受腹腔镜胃切除术的手术视频	计算机视觉	胃癌	深度学习	语义分割模型	手术视频图像	50例腹腔镜胃切除术病例（45例训练，5例超参数调整），10例前瞻性注册病例用于验证	NA	语义分割模型	Dice系数, Likert量表评分	NA
2927	2024-08-13	Correction: Artificial intelligence for surgical safety during laparoscopic gastrectomy for gastric cancer: Indication of anatomical landmarks related to postoperative pancreatic fistula using deep learning 2024-Oct, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11160-8 PMID:39133331	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2928	2025-10-06	An artificial intelligence-based nerve recognition model is useful as surgical support technology and as an educational tool in laparoscopic and robot-assisted rectal cancer surgery 2024-09, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-10939-z PMID:39073558	研究论文	开发基于U-Net的深度学习模型用于直肠癌手术中神经自动分割，评估其作为手术支持技术和教育工具的效果	首次将AI神经识别模型同时应用于直肠癌手术支持和医学教育两个领域	测试样本量较小（60帧），模型性能有待进一步提升	开发AI神经识别模型以支持直肠癌手术并评估其教育价值	直肠癌手术中的神经结构	计算机视觉	直肠癌	深度学习	CNN	手术视频图像	60个随机选择的视频帧	NA	U-Net	Dice系数,IoU	NA
2929	2025-10-06	Opportunistic Screening for Osteoporosis Using Hand Radiographs - A Feature Augmentation Study Technique (FAST) 2024-08-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240411 PMID:39176740	研究论文	本研究开发了一种利用手部X光片进行骨质疏松机会性筛查的深度学习方法	提出特征增强研究技术(FAST)，首次将手部X光片纹理分析与DXA测量相关联用于骨质疏松筛查	回顾性研究，样本量相对有限(422例)，仅包含50岁以上患者	开发基于手部X光片的骨质疏松机会性筛查方法	50岁及以上接受DXA和手部X光检查的患者	计算机视觉	骨质疏松症	数字X射线，双能X线吸收测定法(DXA)	深度学习模型	手部X光图像	422名患者(训练/验证集338例，测试集84例)	NA	NA	准确率，敏感度，特异度，AUC	NA
2930	2025-10-06	Adversarial Information Bottleneck 2024-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3172986 PMID:35594234	研究论文	提出一种对抗性信息瓶颈方法，通过解决最小-最大优化问题学习更具不变性的表示并减轻对抗性扰动	无需对表示的基础分布进行显式假设，通过对抗训练优化信息瓶颈原理，在对抗鲁棒性方面优于现有方法	NA	优化信息瓶颈原理以提高模型鲁棒性，研究压缩与预测之间的权衡关系	信息瓶颈方法在对抗扰动下的表现	机器学习	NA	对抗训练	信息瓶颈模型	合成数据集和真实世界数据集	NA	NA	对抗信息瓶颈(AIB)	对抗鲁棒性，IB曲线分析	NA
2931	2025-09-09	Deep learning in endoscopy: the importance of standardisation 2023-12, Acta otorhinolaryngologica Italica : organo ufficiale della Societa italiana di otorinolaringologia e chirurgia cervico-facciale IF:2.1Q2 DOI:10.14639/0392-100X-N2580 PMID:37814976	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2932	2025-10-06	Integrative approach for early detection of Parkinson's disease and atypical Parkinsonian syndromes leveraging hemodynamic parameters, motion data & advanced AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108989 PMID:40752456	研究论文	本研究提出了一种结合多模态传感器和AI模型的穿戴式框架，用于帕金森病和非典型帕金森综合征的早期检测	创新性地整合了多模态生理和血流动力学参数与AI算法，提供可扩展的远程非侵入性早期检测方法	NA	开发准确分类帕金森病的AI驱动框架	帕金森病和非典型帕金森综合征（包括多系统萎缩和进行性核上性麻痹）患者	机器学习	帕金森病	光电容积描记法(PPG), 心率变异性(HRV), 惯性传感	MLP, 集成模型	生理信号, 运动数据	NA	NA	多层感知机, 集成分类器	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
2933	2025-10-06	An Indian database for grading wound healing and cross-corpus classification using perturbation-based Explainable AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108981 PMID:40763622	研究论文	本研究开发了一个基于智能手机拍摄的2D RGB伤口图像的自动伤口分级系统，使用轻量级深度学习模型对伤口愈合能力进行三阶段分类	创建了印度伤口数据库Amrita_wound，采用轻量级模型适用于移动或边缘设备，结合扰动增强特征和可解释AI工具Grad-CAM提高预测透明度	NA	开发自动伤口分级系统以减少患者住院时间和随访次数，减轻医生工作负担	伤口图像数据	计算机视觉	伤口愈合	智能手机图像采集	深度学习	2D RGB图像	Amrita_wound印度数据库、AZH和Medetec公开数据集	NA	MobileViT X S, FastViT T8	精确度, F1分数, 特异性, 敏感性	移动或边缘设备
2934	2025-10-06	Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108987 PMID:40779894	研究论文	提出一种结合放射组学和深度学习的超声放射组学注意力网络(URAN)，用于预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化	首次将放射组学技术与深度学习相结合预测HER2状态变化，设计了HER2关键特征选择网络(HKFS)和最大平均注意力激励网络(MAAE)	模型对低表达和IHC评分2+及以下的HER2状态变化预测更准确，对其他状态变化的预测性能未明确说明	预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化，为及时调整治疗方案提供依据	乳腺癌患者超声图像	数字病理	乳腺癌	超声成像，放射组学	深度学习，注意力机制	超声图像	医院真实超声图像数据集和公开BUS_UCLM数据集	NA	URAN, HKFS, MAAE, 全连接神经网络	准确率, AUC	NA
2935	2025-10-06	Dynamic hypergraph representation for bone metastasis analysis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108966 PMID:40737994	研究论文	提出动态超图神经网络用于骨转移癌分析，通过超边连接多个节点建模高阶生物关联	首次将动态超图神经网络应用于骨转移癌分析，通过可学习超图结构和Gumbel-Softmax采样策略优化补丁分布	未明确说明模型在异质数据上的泛化能力及计算复杂度分析	提升骨转移癌原发灶识别和亚型分类的准确性	骨转移癌患者的全切片图像和组织结构	数字病理	骨癌	全切片图像数字化	超图神经网络	病理图像	两个大规模真实世界骨转移数据集	PyTorch	动态超图神经网络	准确率	NA
2936	2025-10-06	An integrated optimization and deep learning pipeline for predicting live birth success in IVF using feature optimization and transformer-based models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108979 PMID:40737998	研究论文	本研究开发了一个结合特征优化和Transformer模型的人工智能管道，用于预测IVF治疗中的活产成功率	首次将特征优化技术与基于Transformer的深度学习模型相结合应用于IVF活产预测	NA	创建高精度预测IVF治疗活产结果的人工智能管道	体外受精(IVF)治疗过程	机器学习	生殖医学疾病	人工智能管道	Transformer	临床数据、人口统计数据、过程数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
2937	2025-10-06	Decoding muscle activity via CNN-LSTM from 3D spatiotemporal EEG 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108983 PMID:40743699	研究论文	提出一种基于CNN-LSTM混合模型从3D时空EEG信号解码肌肉活动的方法	首次将EEG频带包络转换为3D时空矩阵，并采用CNN-LSTM混合架构同时提取空间和时间特征	仅针对抓举任务进行研究，样本量较小（5名参与者），需进一步验证通用性	通过非侵入性脑电图信号重建肌肉活动，推动脑机接口技术发展	人类参与者在执行抓举任务时的脑肌电信号关系	脑机接口	NA	脑电图(EEG), 肌电图(EMG)	CNN, LSTM	3D时空EEG信号	5名参与者，2块肌肉	NA	CNN-LSTM混合架构	标准化均方根误差(nRMSE), 决定系数(R²), 相关系数(CC)	NA
2938	2025-10-06	Evaluating machine learning classifiers and explainability for monitoring cow behaviour with wearable nose rings 2025-Nov, Preventive veterinary medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.prevetmed.2025.106630 PMID:40743835	研究论文	本研究评估多种机器学习分类器在通过可穿戴鼻环传感器监测奶牛行为方面的性能，并利用可解释AI技术增强模型透明度	首次在该数据集上比较多种机器学习分类器（RF、ANN、GRU、CNN-LSTM），并引入可解释AI技术（SHAP和LIME）进行特征重要性分析	由于数据不平衡和数据限制，原始五种行为分类被简化为三种核心类别（进食、反刍、行走）	评估机器学习分类器在精准畜牧监测中分类奶牛行为的性能	奶牛行为数据	机器学习	NA	三轴加速度计传感	RF, ANN, GRU, CNN-LSTM	传感器数据	NA	NA	GRU, CNN-LSTM	准确率	NA
2939	2025-10-06	An explainable attention model for cervical precancer risk classification using colposcopic images 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108976 PMID:40773936	研究论文	提出一种可解释的注意力模型Cervix-AID-Net，用于基于阴道镜图像的宫颈癌前病变风险分类	结合卷积块注意力模块(CBAM)和多种可解释AI技术(梯度类激活图、LIME、CartoonX、像素率失真)提供模型决策解释	未明确说明样本数量，对高斯噪声超过3%和模糊超过10%时性能下降	开发宫颈癌前病变风险分类模型以辅助早期诊断和预防	DYSIS阴道镜采集的静态图像	计算机视觉	宫颈癌	阴道镜成像	CNN, 注意力机制	图像	NA	NA	Cervix-AID-Net, CBAM	准确率	NA
2940	2025-10-06	BioFace3D: An end-to-end open-source software for automated extraction of potential 3D facial biomarkers from MRI scans 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109010 PMID:40818363	研究论文	开发了一个名为BioFace3D的开源端到端软件，用于从MRI扫描中自动提取潜在的3D面部生物标志物	首个集成从磁共振成像中提取3D面部生物标志物全流程的端到端自动化管道	NA	自动化发现从磁共振成像中提取的潜在3D面部生物标志物	面部畸形相关的遗传、精神和罕见疾病	医学影像分析	遗传疾病,精神疾病,罕见疾病	磁共振成像	深度学习	3D MRI图像	专有和公共数据集	NA	NA	NA	NA