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
3001	2025-11-23	Data Augmentation Via Digital Twins to Develop Personalized Deep Learning Glucose Prediction Algorithms for Type 1 Diabetes in Poor Data Context 2025-Nov-21, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3635264 PMID:41269845	研究论文	提出利用数字孪生生成个性化合成数据的数据增强策略，以改善1型糖尿病葡萄糖预测深度学习模型的性能	首次将数字孪生技术应用于1型糖尿病数据增强，通过生成个性化合成数据解决数据稀缺问题	仅基于12名患者的开源数据集进行验证，样本规模较小	开发用于1型糖尿病葡萄糖水平预测的个性化深度学习算法	1型糖尿病患者的葡萄糖-胰岛素动态数据	机器学习	1型糖尿病	数字孪生技术，数据增强	深度神经网络	时间序列生理数据	12名患者的开源数据集	NA	NA	葡萄糖预测准确度	NA
3002	2025-11-23	Leveraging Rich Mechanical Features and Long-Range Physical Constraints for Lumbar Spine Stress Analysis 2025-Nov-21, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3635426 PMID:41269846	研究论文	提出一种结合3D生成对抗网络和双通道视觉Transformer的框架，用于腰椎生物力学分析	引入物理引导机制确保模型符合力学原理，并采用数据增强和双通道架构提取几何与物理信息	数据依赖性和物理一致性仍是挑战	开发高效准确的腰椎生物力学分析方法	腰椎脊柱	计算机视觉	脊柱疾病	有限元分析，深度学习	GAN, Transformer	3D图像数据	NA	NA	3D生成对抗网络，双通道视觉Transformer	交并比，均方误差	NA
3003	2025-11-23	NDMamba: Dual-Prior State-Space Model for Nighttime Deraining 2025-Nov-21, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3633561 PMID:41269856	研究论文	提出一种基于双先验状态空间模型的夜间图像去雨方法NDMamba	首次将Retinex理论与状态空间模型结合，通过双先验引导机制同时建模光照条件和雨纹分布	未明确说明模型在极端低光条件下的表现	解决夜间图像去雨任务中计算效率与恢复性能的平衡问题	夜间含雨图像	计算机视觉	NA	深度学习	状态空间模型	图像	合成和真实世界基准数据集	未明确说明	Prior Extraction Module (PEM), Prior-Guided Mamba Block (PGMB), Lighting-Adaptive Vision State-Space Module (LVSSM), Rain Distribution Guidance Module (RDGM)	未明确说明具体指标	NA
3004	2025-11-23	Using artificial intelligence to automate the analysis of psoriasis severity: A pilot study 2025-Nov-21, Dermatology (Basel, Switzerland) DOI:10.1159/000549640 PMID:41269911	研究论文	本研究利用YOLOv8深度学习模型对银屑病临床图像进行严重程度自动分类	首次将YOLOv8模型应用于银屑病严重程度自动分析，基于PASI评分系统的关键子成分（红斑、厚度和鳞屑）进行分类	试点研究，样本量有限，需进一步验证	提高银屑病严重程度评估的一致性和客观性	银屑病皮损的临床图像	计算机视觉	银屑病	深度学习	YOLOv8	2D临床图像	三个不同数据集	Google Colab	YOLOv8	混淆矩阵, 准确率	基于云的环境（Google Colab）
3005	2025-11-23	Sex and stress govern the function and innervation of a basolateral amygdala to nucleus accumbens corticotropin releasing hormone/GABA expressing projection 2025-Nov-21, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience DOI:10.1523/JNEUROSCI.1239-25.2025 PMID:41271439	研究论文	本研究揭示了基底外侧杏仁核到伏隔核的CRH/GABA能投射在调控奖赏行为中的性别特异性功能差异	首次发现CRH/GABA能BLA-NAc投射在调控奖赏行为中具有性别特异性功能，并揭示了早期生活逆境导致的神经支配模式性别差异	研究主要基于小鼠模型，人类相关性需要进一步验证；机制研究仍需深入	探究早期生活逆境对奖赏回路功能的性别特异性影响机制	成年雄性和雌性CRH-Cre小鼠	神经科学	情感障碍	化学遗传学、组织透明化、光片荧光显微镜、深度学习、电生理学	DREADDs, 深度学习模型	神经影像、电生理记录、行为数据	CRH-Cre小鼠，包含对照组和ELA组的雄性和雌性个体	深度学习流程	NA	神经支配模式分析、行为学评估	光片荧光显微镜成像系统
3006	2025-11-23	Deep learning enabled rapid detection of live bacteria in the presence of food debris 2025-Nov-21, NPJ science of food IF:6.3Q1 DOI:10.1038/s41538-025-00636-z PMID:41271775	研究论文	开发了一种基于深度学习的快速检测方法，可在存在食物残渣的情况下通过白光显微镜图像识别活细菌	首次将深度学习应用于存在形态相似食物残渣干扰的细菌微菌落快速检测，实现了高精度分类	研究仅针对三种特定细菌和三种食物残渣，需要验证更广泛的细菌种类和食物类型	开发快速准确的食品病原菌检测方法以解决公共卫生问题	大肠杆菌、单核细胞增生李斯特菌、枯草芽孢杆菌以及鸡肉、菠菜和奶酪残渣	计算机视觉	食源性疾病	白光显微镜成像	CNN	图像	四种细菌类型和三种食物残渣的微菌落图像数据集	NA	ResNet50, Region Proposal Network	精确度, 召回率, 假阳性率	NA
3007	2025-11-23	Using a dynamic arithmetic optimization approach to improve ridgelet neural network performance in remote sensing scene classification 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28490-9 PMID:41271988	研究论文	提出一种动态算术优化算法来提升Ridgelet神经网络在遥感场景分类中的性能	首次将动态算术优化算法(DAOA)与Ridgelet神经网络(RNN)结合，用于自动优化网络超参数	仅使用单一公开数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	提高遥感场景分类的准确性和效率	遥感图像场景分类	计算机视觉	NA	遥感图像处理	Ridgelet神经网络(RNN)	图像	UC Merced土地利用数据集	NA	Ridgelet神经网络	效率,精度	NA
3008	2025-11-23	Multi scale deep learning quantifies Ki67 index in breast cancer histopathology images 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28734-8 PMID:41272033	研究论文	提出一种基于U-Net的多尺度深度学习框架Kpi-Net，用于精确量化乳腺癌病理图像中的Ki67指数	开发了残差扩张多尺度模块和结合注意力机制的特征金字塔网络，同时整合Transformer模块增强全局建模能力	未明确说明模型在外部验证集上的泛化性能及计算效率分析	开发自动化的Ki67指数计算方法以辅助乳腺癌诊断和治疗决策	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	NA	PyTorch, TensorFlow	U-Net, FPN, Transformer	F1分数, 均方根误差	NA
3009	2025-11-23	Smartphone-integrated portable microfluidic platform for liver biomarker quantification using deep learning 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29431-2 PMID:41272257	研究论文	开发了一种集成智能手机的便携式微流控平台，通过深度学习技术实现肝脏生物标志物的定量检测	结合微流控技术、深度学习和移动健康技术，采用智能手机适应性框架确保跨设备性能，无需重新训练	NA	实现准确且去中心化的肝脏生物标志物检测，用于早期诊断和监测肝功能异常	直接胆红素、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)等肝脏生物标志物	数字病理	肝脏疾病	立体光刻3D打印、微流控技术、比色传感	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	决定系数(R)、检测限、变异系数	智能手机
3010	2025-11-23	Deep learning-based mismatch repair prediction using colorectal cancer macroscopic images: a diagnostic study 2025-Nov-21, Journal of gastroenterology IF:6.9Q1 DOI:10.1007/s00535-025-02326-9 PMID:41272313	研究论文	开发基于深度学习的大肠癌大体图像错配修复状态预测模型	首次使用大体图像结合深度学习进行错配修复状态预测，提供快速免费的筛查工具	单中心研究，样本量相对有限，需要外部验证	为结直肠癌患者提供快速、免费的错配修复状态筛查方法	809名接受手术切除的结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	免疫组织化学染色	深度学习	图像	809名结直肠癌患者的手术标本大体图像	NA	DeepLabV3+, Vision Transformer (ViT)	AUC, NPV	NA
3011	2025-11-23	AttenUNeT X with iterative feedback mechanisms for robust deep learning skin lesion segmentation 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23830-1 PMID:41257867	研究论文	提出一种名为AttenUNeT X的新型皮肤病变分割模型，通过集成反馈机制和注意力模块提升分割精度	在U-Net架构中引入三项关键改进：解码器块的迭代反馈机制、定制顺序统计层捕获极值病变模式、增强注意力模块聚焦诊断相关区域	NA	开发鲁棒的深度学习模型用于皮肤病变分割以改善皮肤癌早期诊断	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习图像分割	CNN	图像	ISIC 2018数据集、PH2数据集和ISIC 2017数据集	NA	U-Net, AttenUNeT X	Dice系数, IoU, 像素准确率	NA
3012	2025-11-23	Deep learning twined spatial analysis for detection of mysterious fairy circles 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03691-4 PMID:41257873	研究论文	本研究结合计算建模和地貌图像数据开发基于CNN的预测模型，用于从卫星图像中检测神秘仙女圈	首次将预训练CNN模型应用于全球范围内仙女圈的自动检测和定位	研究主要基于特定地区（马里、纳米比亚、澳大利亚）的数据，可能对其他地区的适用性有限	开发能够从卫星图像中自动检测仙女圈的人工智能模型	卫星图像中的仙女圈地貌特征	计算机视觉	NA	卫星遥感成像	CNN	卫星图像	NA	NA	预训练CNN	准确率	NA
3013	2025-11-23	CyberDetect MLP a big data enabled optimized deep learning framework for scalable cyberattack detection in IoT environments 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24459-w PMID:41257897	研究论文	提出一个名为CyberDetect-MLP的可扩展、可解释的大数据驱动深度学习框架，用于物联网环境中的网络攻击检测	结合大数据分析与可解释深度学习，填补了网络安全领域大数据分析与可解释深度学习之间的空白，提供端到端的入侵检测系统方法	NA	开发可扩展、可解释的物联网网络攻击检测框架	物联网环境中的网络攻击检测	机器学习	NA	互信息特征选择，可解释人工智能	MLP	多维数据流，网络数据	完整TON_IoT数据集	Apache Spark, TensorFlow/PyTorch	多层感知机，包含批归一化、dropout和余弦退火调度	准确率，ROC-AUC	分布式计算框架Apache Spark
3014	2025-11-23	Coevolutionary signals in multiple sequence alignments improve virulence factor prediction with an MSA Transformer 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24298-9 PMID:41257887	研究论文	提出一种基于MSA Transformer的新方法MVP，通过利用多序列比对中的共进化信号来预测细菌毒力因子	首次将共进化信息整合到毒力因子预测中，提出MSA-composition特征表示方法	未明确说明模型在哪些类型的毒力因子预测上表现较差	改进细菌毒力因子的预测准确性	细菌毒力因子相关蛋白序列	生物信息学	细菌感染性疾病	多序列比对，深度学习	Transformer	蛋白质序列数据	NA	PyTorch	MSA Transformer	准确率	NA
3015	2025-11-23	Electrolyzers-HSI: Close-Range Multi-Scene Hyperspectral Imaging Benchmark Dataset 2025-Nov-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06279-9 PMID:41257984	研究论文	介绍了一个用于电解器材料分类的多模态高光谱成像基准数据集Electrolyzers-HSI	首个专门针对电解器关键原材料回收的多模态高光谱成像基准数据集，包含共配准的RGB图像和HSI数据立方体	数据集规模相对较小，仅包含55个样本	通过准确的电解器材料分类加速关键原材料回收	粉碎的电解器样本	计算机视觉	NA	高光谱成像(HSI)	Transformer	图像, 高光谱数据	55个共配准的高分辨率RGB图像和HSI数据立方体	NA	Transformer	NA	NA
3016	2025-11-23	Automated hypoxia and apnea identification for neonates via enhanced respiratory signal modeling with deep learning 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24783-1 PMID:41257997	研究论文	通过深度学习增强呼吸信号建模实现新生儿缺氧和呼吸暂停的自动识别	提出合成信号生成框架模拟婴儿呼吸周期，结合CNN-BiLSTM混合模型实现呼吸状态分类	使用合成数据而非真实临床数据，缺乏临床验证	开发基于机器学习的 neonatal 呼吸窘迫评估系统	新生儿呼吸模式	机器学习	新生儿呼吸系统疾病	合成信号生成，特征提取	CNN, BiLSTM, Random Forest	合成呼吸信号	NA	NA	CNN-BiLSTM	准确率	NA
3017	2025-11-23	Multimodal fusion of ultrasound images using HXM net for breast cancer diagnosis 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23912-0 PMID:41258020	研究论文	提出HXM-Net深度学习模型，通过融合B超和多普勒超声图像提升乳腺癌诊断准确率	结合CNN空间特征提取与Transformer融合机制，实现双模态超声图像的协同分析	NA	提高乳腺癌检测的准确性和早期诊断能力	乳腺病灶的形态学和血管特征	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, Transformer	图像	类别平衡的乳腺超声数据库	NA	HXM-Net	准确率, 敏感度(召回率), 特异性, F1分数, AUC-ROC	NA
3018	2025-11-23	Cross-platform multi-cancer histopathology classification using local-window vision transformers 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24791-1 PMID:41258087	研究论文	提出CancerDet-Net框架，用于跨平台多癌种组织病理学图像分类	集成可分离卷积层、局部窗口视觉Transformer块和分层多尺度门控注意力机制，通过跨尺度特征融合实现多癌种分类，并提供可解释AI可视化和临床部署	未明确说明模型在不同数据集间的泛化能力具体测试结果	开发能够准确分类多种癌症组织病理学图像的AI系统	九种组织病理学亚型，涵盖四种主要癌症类型	数字病理学	多癌种（肺癌、结肠癌、皮肤癌、乳腺癌）	组织病理学图像分析	Vision Transformer (ViT), CNN	组织病理学图像	NA	NA	Vision Transformer with local-window self-attention, 可分离卷积, 分层多尺度门控注意力机制	准确率	NA
3019	2025-11-23	TS-SatFire: A Multi-Task Satellite Image Time-Series Dataset for Wildfire Detection and Prediction 2025-Nov-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06271-3 PMID:41258139	研究论文	提出一个用于野火检测和预测的多任务卫星图像时间序列数据集	首个涵盖野火生命周期完整监测任务的多时相遥感数据集，包含主动火点检测、日尺度燃烧面积制图和火势进展预测三大任务	数据集仅覆盖美国本土2017-2021年的野火事件，时间跨度和地理范围有限	通过多任务深度学习模型提升野火监测和预测能力	美国本土野火事件及其相关环境数据	计算机视觉	NA	多时相遥感成像，多光谱数据分析	深度学习模型	卫星图像，多模态辅助数据（气象、地形、土地覆盖、燃料信息）	3552幅地表反射率图像，总计71GB数据	NA	NA	NA	NA
3020	2025-11-23	Causal deep learning for enhancing explainability in 6G network edge intelligence anomaly detection 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19700-5 PMID:41258145	研究论文	提出一种结合因果推断与LSTM网络的新框架，用于提升6G网络边缘智能异常检测的可解释性	首次将因果推断与LSTM网络集成，通过随机傅里叶特征变换消除非线性特征相关性，并使用生成对抗网络增强少数类样本	未明确说明模型在更复杂网络环境下的泛化能力	提升6G网络边缘智能异常检测系统的可解释性和可信度	6G网络边缘智能系统中的异常检测	机器学习	NA	随机傅里叶特征变换，生成对抗网络	LSTM, GAN	网络数据	两个大规模数据集	NA	LSTM, GAN	可解释性提升指标，根因定位时间	NA