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
3161	2025-10-06	Vision transformer network discovers the prognostic value of pancreatic cancer pathology sections via interpretable risk scores 2025-Sep-03, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03547-3 PMID:40897976	研究论文	本研究开发了一种改进的视觉Transformer模型，通过可解释风险评分从胰腺癌病理切片中发现预后价值	首次将改进的视觉Transformer模型应用于胰腺癌病理切片分析，结合空间注意力机制和ImageNet2012微调，生成可解释的风险评分	样本量相对有限（125例公共数据库病例和28例真实世界患者），验证集C-index相对较低（0.62）	利用深度学习预测胰腺癌患者预后，推进病理切片的精准肿瘤学应用	胰腺癌及癌前病变患者的H&E染色全切片图像	计算机视觉	胰腺癌	H&E染色病理切片成像	Vision Transformer (ViT)	病理图像	153例（125例公共数据库病例，28例真实世界患者）	PyTorch, TensorFlow	改进的Vision Transformer with spatial attention	C-index, AUC, 中位生存期	NA
3162	2025-09-06	From shadow to sustainability: How informality, environmental taxes, and green innovation reshape carbon and biodiversity futures in the G7 countries 2025-Sep-03, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127153 PMID:40907225	研究论文	本研究提出一个结合计量经济学模型与深度学习的集成框架，分析G7国家中非正规经济、环境税和绿色创新对消费碳排放和生物多样性的影响	首次将计量经济模型（CS-ARDL和FMOLS）与深度学习模型（LSTM和CNN）结合，量化非正规经济在气候与生物多样性政策中的影响	研究仅限于G7国家1994-2020年数据，可能无法完全推广到其他国家或时期	探讨非正规经济、环境税和绿色创新如何共同影响碳排放和生物多样性，以支持可持续发展转型	G7国家（加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国、美国）	机器学习	NA	计量经济分析，深度学习	LSTM, CNN, CS-ARDL, FMOLS	时间序列数据	G7国家1994-2020年的年度数据	NA	NA	NA	NA
3163	2025-09-06	Voxel-level Radiomics and Deep Learning Based on MRI for Predicting Microsatellite Instability in Endometrial Carcinoma: A Two-center Study 2025-Sep-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.028 PMID:40908231	研究论文	开发并验证了一种基于多序列MRI和体素级放射组学的深度学习模型，用于预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性状态	首次将体素级放射组学特征与Vision-Mamba架构的双通道3D深度神经网络结合，优于传统放射组学和ViT/3D-ResNet模型	回顾性研究，样本量有限（375例），仅来自两个医疗中心	预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性状态	经病理确诊的子宫内膜癌患者	医学影像分析	子宫内膜癌	多参数MRI（T2WI, DWI, CE-T1WI），免疫组化	Vision-Mamba架构的双通道3D深度神经网络	MRI图像	375例子宫内膜癌患者（来自两个医疗中心）	NA	NA	NA	NA
3164	2025-09-06	Automated Kidney Tumor Segmentation in CT Images Using Deep Learning: A Multi-Stage Approach 2025-Sep-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.020 PMID:40908232	研究论文	提出基于DeepMedic 3D卷积神经网络的自动分割框架，用于CT图像中肾脏和肾肿瘤的精确分割	采用多尺度特征提取和三维卷积神经网络实现全自动分割，显著提升肾脏肿瘤分割的准确性与效率	研究依赖于单一中心数据集，未进行外部验证，可能影响模型泛化能力	开发自动化工具以解决肾脏肿瘤CT分割中人工操作耗时及观察者间差异问题	肾脏和肾肿瘤	计算机视觉	肾癌	CT扫描，3D卷积神经网络	DeepMedic 3D CNN	三维医学影像（CT）	382例增强CT扫描，由经验医师手动标注	NA	NA	NA	NA
3165	2025-10-06	Development and evaluation of deep learning models for detecting and classifying various bone tumours in full-field limb radiographs using automated object detection models 2025-Sep-02, Bone & joint research IF:4.7Q1 DOI:10.1302/2046-3758.149.BJR-2024-0505.R1 PMID:40889784	研究论文	开发并评估用于在全视野肢体X光片中检测和分类良恶性骨肿瘤的深度学习模型	首次将DINO目标检测模型应用于骨肿瘤的自动检测和分类，并与专业医生的诊断性能进行系统比较	模型诊断错误主要发生在骨科肿瘤专家也难以诊断的病例或出现在不典型部位的肿瘤	开发全自动深度学习模型检测和分类骨肿瘤，并比较模型与医生的诊断性能	来自三个机构的642例肢体骨肿瘤病例（378例良性，264例恶性包括中间类型）	计算机视觉	骨肿瘤	X射线成像	目标检测模型	X光图像	642例肢体骨肿瘤病例，包含40种病理确诊的诊断类型	NA	DINO,YOLO	准确率,灵敏度,特异性,精确率,F-measure,检测率	NA
3166	2025-10-06	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，用于筛查活化部分凝血活酶时间延长的病因	首次将深度学习技术应用于多波长凝血波形分析，利用凝血波形及其一阶和二阶导数曲线的隐藏特征提高分类准确性	模型性能可能受试剂和/或分析仪的影响，需要在各实验室分别构建	开发高精度的APTT延长病因筛查工具	683个临床样本（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药治疗患者）	医学人工智能	凝血功能障碍	凝血波形分析、多波长检测系统	CNN	凝血波形曲线数据	683个临床样本	NA	卷积神经网络	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率	NA
3167	2025-10-06	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	提出一种结合组织病理学继承特征和视觉特征提取的双流深度学习框架用于皮肤癌分类	首次将组织病理学继承特征与视觉特征通过双流深度学习框架进行融合，提高了皮肤病变诊断的准确性和鲁棒性	仅在HAM10000数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发准确高效的皮肤病变诊断方法	皮肤病变图像，特别是黑色素瘤	计算机视觉	皮肤癌	深度学习特征提取	U-Net, Virchow2, Nomic, MLP	皮肤病变图像	HAM10000数据集	NA	U-Net, Virchow2, Nomic, 多层感知机	准确率, F1分数	NA
3168	2025-10-06	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	本文提出一种结合图像增强和非线性模糊排序集成方法的柑橘叶片疾病自动检测与分类系统	提出非线性模糊排序集成方法(NL-FuRBE)，整合三种深度学习架构并通过非线性变换解决预测不确定性和模型偏差问题	仅针对柑橘叶片疾病，数据集规模相对有限(1354张图像)	开发自动化的柑橘叶片疾病精确诊断方法以支持精准农业	柑橘叶片疾病图像	计算机视觉	植物疾病	图像增强技术	CNN,集成学习	图像	1354张图像，涵盖9个疾病类别	NA	VGG19,AlexNet,Xception	准确率,PSNR,SSIM,NIQE	NA
3169	2025-10-06	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和一维膨胀卷积的深度学习框架，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与膨胀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	仅基于公开NASA数据集验证，未在更广泛的实际应用场景中测试	提高锂离子电池剩余使用寿命预测的准确性和鲁棒性	锂离子电池	机器学习	NA	深度学习	TLSTM, CNN	时间序列数据	NASA锂离子电池公开数据集	NA	空间注意力TLSTM, 一维膨胀卷积	平均绝对百分比误差	NA
3170	2025-10-06	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架构，用于COVID-19基因组序列分类	首次将DenseNet-16架构应用于COVID-19基因组序列分类，结合NearKbest插值预处理和Adam优化器	数据集规模有限且需要进一步验证	开发深度学习方法来早期识别和诊断COVID-19等传染病	COVID-19基因组序列	机器学习	COVID-19	基因组测序	CNN	基因组序列数据	NA	NA	DenseNet-16, GenoDense-Net	准确率	GPU支持平台
3171	2025-10-06	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系统，利用小细胞肺癌H&E染色全切片图像进行预后预测	首次开发基于无监督深度表示学习的组织形态学表型识别方法，建立可重复的图像亚型分类系统	研究样本量相对有限（517例），需要更多外部验证	开发小细胞肺癌的组织形态学分型和风险分层系统	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	H&E染色，全切片图像分析	无监督深度表示学习模型，深度学习分层系统	全切片图像	517例小细胞肺癌患者，来自三个独立医疗机构	NA	混合聚类无监督深度表示学习模型	总生存期，无病生存期，Cox比例风险回归	NA
3172	2025-10-06	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	研究论文	基于CiteSpace对临床决策支持系统研究热点与趋势进行可视化分析	首次系统分析1969-2023年间CDSS研究的发展脉络，揭示人工智能与CDSS结合的前沿趋势	仅基于Web of Science核心合集数据库，可能存在文献收录范围限制	分析临床决策支持系统领域的研究现状、热点主题和发展趋势	1969-2023年Web of Science核心合集中的2473篇相关文献	文献计量学	NA	CiteSpace可视化分析	NA	文献数据	2473篇文献	CiteSpace	NA	NA	NA
3173	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	NA	NA	NA	NA
3174	2025-10-06	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自适应门控融合图卷积机制，动态隐式建模时空相关性	未明确说明模型对未知区域或极端场景的泛化能力	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	时空数据分析	图卷积网络, 时间卷积网络	时空序列数据	真实世界数据集（未指定具体样本量）	NA	STFAG-GCN, STFGCN, Gated TCN, AFG-Conv	准确性, 鲁棒性	NA
3175	2025-10-06	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	本研究提出了一种结合光学相干弹性成像与深度学习的优化数据处理工作流程，用于预测眼组织生物力学特性	首次将3D卷积神经网络应用于光学相干弹性成像数据，通过浓度预测网络直接预测样本浓度并计算杨氏模量	研究主要使用琼脂模型和离体猪角膜进行验证，尚未在临床环境中进行广泛测试	开发高效的眼组织力学特性量化方法，提升眼科疾病诊断能力	琼脂模型和离体猪角膜组织	医学影像分析	眼科疾病	光学相干弹性成像	CNN	3D光学相干弹性成像数据	琼脂模型和不同眼压条件下的离体猪角膜	NA	3D卷积神经网络	平均绝对误差	NA
3176	2025-10-06	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人类活动识别的异构互知识蒸馏框架	提出异构互知识蒸馏方法，通过中间层和输出层的相互学习以及加权集成特征融合来解决异构架构间的知识迁移问题	NA	改进可穿戴人类活动识别中的知识蒸馏效率	可穿戴设备的人类活动识别	机器学习	NA	知识蒸馏	ResNetLSTMaN, MLP	传感器数据	HAPT、WISDM和UCI_HAR三个数据集	NA	ResNetLSTMaN, MLP	准确率, F1分数	NA
3177	2025-10-06	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	开发了无需真实标签的端到端训练流程，提出了自重建损失函数处理测量噪声，引入自集成损失函数和集成推理方案应对核误差	未明确说明在极端噪声或严重核误差情况下的性能表现	解决非盲图像去卷积问题，特别是在缺乏真实标签图像的实际应用场景中	模糊图像及其对应的可能不准确的模糊核	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
3178	2025-10-06	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	提出一种融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，用于在有限病理标注的放射影像上预测病理亚型	结合领域知识引导的主动学习和半监督学习方法，通过三个关键模块有效解决有限标注下的病理亚型预测问题	NA	开发能够在有限病理标注条件下准确预测放射影像病理亚型的深度学习框架	胰腺神经内分泌肿瘤的病理分级预测和膀胱癌的肌层浸润性预测	计算机视觉	胰腺神经内分泌肿瘤,膀胱癌	放射影像分析	深度学习	放射影像	NA	NA	NA	NA	NA
3179	2025-10-06	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小样本学习网络HRFL-Net，通过将图像特征投影到三个异构黎曼流形空间进行端到端深度学习	首个在异构黎曼流形上进行端到端深度学习的小样本学习方法，设计了基于神经网络的黎曼度量学习方法	NA	解决小样本学习问题，提高模型从少量样本中学习新概念的能力	图像数据	机器学习	NA	NA	深度学习网络	图像	四个公共数据集	NA	HRFL-Net	NA	NA
3180	2025-10-06	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	本文系统评估了目标检测系统中的对抗攻击方法，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，并对传统检测器和现代视觉语言预训练检测器进行了全面评估	主要基于开源攻击实现进行分析，缺乏标准化评估协议	评估目标检测系统中的对抗攻击脆弱性并建立鲁棒性评估基础	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	计算机视觉	NA	对抗攻击	深度学习模型	图像	NA	NA	传统目标检测器, 视觉语言预训练检测器	鲁棒性指标	NA