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
301	2025-09-09	Shifted windowing vision transformer-based skin cancer classification via transfer learning 2025-Sep-06, Clinics (Sao Paulo, Brazil) DOI:10.1016/j.clinsp.2025.100724 PMID:40915182	研究论文	提出一种基于移位窗口视觉Transformer和迁移学习的皮肤癌分类方法	利用视觉Transformer的注意力机制捕捉图像全局关系，克服CNN局部感受野限制	训练数据有限且不平衡，模型跨域适应性和鲁棒性尚未完全解决	皮肤癌早期识别与分类	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	迁移学习	Vision Transformer (ViT)	图像	NA
302	2025-09-09	A transfer learning-enhanced deep learning framework for efficient and interpretable soil heavy metal pollution prediction under data scarcity and spatial heterogeneity 2025-Sep-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138926 PMID:40516468	研究论文	提出一种结合迁移学习和深度学习的框架，用于在数据稀缺和空间异质性条件下高效且可解释地预测土壤重金属污染	集成迁移学习的CNN模型（TL-CNN），结合多源异构数据与GradSHAP可解释性模块，显著提升预测精度并减少对实地采样的依赖	NA	大规模土壤重金属污染风险高效预测与可解释性分析	土壤重金属污染数据（包括遥感、网络和实地采样数据集）	机器学习	NA	迁移学习（TL）、深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN）、GradSHAP可解释性分析	CNN	遥感数据、网络数据、实地采样数据（含空间区域化特征）	以韶关市2018-2022年数据为例，具体样本量未明确说明
303	2025-09-09	Proposition of a new, minimally-invasive, software smartphone device to predict sleep apnea and its severity 2025-Sep-05, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03441-w PMID:40911165	研究论文	提出并评估一款基于智能手机的软件应用Apneal®，通过声音和运动记录预测睡眠呼吸暂停及其严重程度	开发了一款利用智能手机内置传感器（麦克风、加速度计、陀螺仪）和深度学习模型进行呼吸事件自动检测的 minimally-invasive（微创）工具	单中心概念验证研究，样本量较小（46名患者），模型为初版（0.1版）	评估智能手机应用在睡眠呼吸暂停诊断中的性能，解决多导睡眠图（PSG）可及性不足的问题	成年疑似睡眠呼吸暂停患者	医疗健康技术	睡眠呼吸暂停	声音信号分析、运动传感器数据分析、深度学习	sequential deep-learning model（序列深度学习模型）	声音信号、运动传感器数据	46名成年患者（女性34%，BMI 28.7 kg/m²）
304	2025-09-09	Enhancing cybersecurity in virtual power plants by detecting network based cyber attacks using an unsupervised autoencoder approach 2025-Sep-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01863-w PMID:40913053	研究论文	提出一种基于无监督自编码器的深度学习方法来检测虚拟电厂中的虚假数据注入攻击	首次将无监督自编码器应用于虚拟电厂网络安全领域，专注于检测虚假数据注入攻击	方法仅在模拟测试系统（9总线和IEEE-39总线）中进行验证，未涉及真实环境数据	增强物联网能源系统的网络安全，特别是保护虚拟电厂免受网络攻击	虚拟电厂（VPP）系统及其网络数据	网络安全	NA	无监督深度学习，自编码器（AE）	Autoencoder	时间序列数据	1000天的时间序列数据，基于MATLAB Simulink模拟的测试系统
305	2025-09-09	Cortico-Cortical Evoked Potentials: Automated Localization and Classification of Early and Late Responses 2025-Sep-05, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110571 PMID:40915390	研究论文	开发基于YOLO v10的深度学习框架，用于自动定位和分类脑皮层-皮层诱发电位（CCEPs）中的早期（N1）和晚期（N2）响应	首次使用深度学习（YOLO v10）自动定位和分类CCEP的N1和N2成分，解决了传统方法在变异性条件下识别困难的问题	无法与现有深度学习方法直接比较，因无同类工作同时定位和分类N1与N2成分	实现脑网络映射中CCEP响应的自动化分析	药物抵抗性癫痫（DRE）患者的颅内脑电图（iEEG）数据	机器学习	癫痫	深度学习，单脉冲电刺激	YOLO v10	时间序列数据（转换为图像）	训练验证：9名患者；泛化测试：15名患者（超过4000个未标注时段）
306	2025-09-09	Accelerated Patient-specific Non-Cartesian MRI Reconstruction using Implicit Neural Representations 2025-Sep-05, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.059 PMID:40915433	研究论文	本研究开发了一种基于隐式神经表示的新型生成对抗训练方法（k-GINR），用于加速非笛卡尔MRI重建	提出结合对抗训练的两阶段隐式神经表示网络，能够直接处理连续k空间信号并兼容任意采样模式	NA	开发加速MRI采集的图像重建方法，适用于图像引导治疗应用	患者肝脏MRI数据	医学影像重建	肝脏疾病	MRI，非笛卡尔采样	INR，GAN，CNN	k空间数据，图像	118例前瞻性采集的StarVIBE T1加权肝脏扫描及对应线圈数据
307	2025-09-09	ESCMID workshop: Artificial Intelligence and Machine Learning in Medical Microbiology Diagnostics 2025-Sep-05, Microbes and infection IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.micinf.2025.105562 PMID:40915468	研讨会报告	介绍ESCMID关于人工智能和机器学习在医学微生物学诊断中应用的研讨会内容	汇集专家讨论AI在病原体识别、抗生素敏感性预测和疫情检测中的前沿应用	NA	探讨AI和机器学习技术如何改变医学微生物学诊断领域	医学微生物学诊断流程和技术	机器学习	传染病	全基因组测序、MALDI-TOF质谱、数字显微镜	深度学习架构	基因组数据、质谱数据、图像数据	NA
308	2025-09-09	Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning 2025-Sep-05, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249 PMID:40915619	研究论文	本研究使用深度学习模拟显微镜凝集试验中的专家视觉评估，以提高诊断的客观性和一致性	利用预训练DenseNet121网络将主观视觉评估转化为可重复的数值输出，并通过UMAP可视化技术增强模型可解释性	仅使用内部数据集进行验证，需要进一步的外部验证和临床整合研究	提高人畜共患钩端螺旋体病诊断的客观性和一致性	显微镜凝集试验图像	计算机视觉	钩端螺旋体病	深度学习，UMAP降维技术	DenseNet121	图像	内部数据集（具体数量未说明）
309	2025-09-09	[Generative artificial intelligence ChatGPT in clinical nutrition - Advances and challenges] 2025-Sep-04, Nutricion hospitalaria IF:1.2Q4 DOI:10.20960/nh.05692 PMID:40066572	评论	本文探讨了生成式人工智能ChatGPT在临床营养学中的进展与挑战	评估ChatGPT在营养评估、诊断和个性化干预中的创新应用潜力	缺乏非语言线索解读能力，多医疗条件整合不足，膳食计划存在热量偏差和微量营养素失衡	分析AI工具在临床营养管理中的优化作用与实施要求	临床营养患者与营养管理流程	自然语言处理	NA	机器学习与深度学习	生成式AI（ChatGPT）	临床记录文本数据	NA
310	2025-09-09	A systematic review of contactless respiratory rate measurement using RGB cameras 2025-Sep-04, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adfc24 PMID:40816317	系统综述	本文系统综述了使用RGB摄像头进行无接触呼吸率测量的最新进展、数据集评估及技术挑战	全面比较RGB摄像头与其他传感器模态的性能，并指出未来需开发新方法以提升无接触呼吸率测量的准确性和可靠性	现有研究对真实世界数据集不足且对环境变化敏感，在低光照、高运动或复杂无控制环境下性能显著下降	探索无接触呼吸率测量技术，以改善患者护理并扩展医疗监测应用场景	呼吸率（RR）测量技术及相关数据集	计算机视觉	NA	信号预处理、滤波和基于特征的技术	深度学习和混合模型	视频（RGB图像序列）	基于现有公共数据集，涉及不同光照、肤色和运动条件下的多样性样本
311	2025-09-09	Technical system of electroencephalography-based brain-computer interface: Advances, applications, and challenges 2025-Sep-03, Neural regeneration research IF:5.9Q1 DOI:10.4103/NRR.NRR-D-25-00217 PMID:40903968	综述	本文系统回顾了基于脑电图的脑机接口技术系统在信号采集、范式设计、解码算法和应用方面的进展、应用与挑战	强调脑机接口四大支柱技术的整合发展，并探讨了多模态融合与自适应算法等未来方向	长期信号稳定性不足、用户训练周期长、易引发视觉认知疲劳、跨设备兼容性差以及伦理数据问题	缩小脑机接口技术与实际应用之间的差距，指导未来研究发展	脑电图信号及其在技术系统中的应用	神经工程与生物医学工程	中风康复	EEG, EMG, 眼动追踪, 黎曼几何, 深度学习, 迁移学习	深度学习架构	神经信号（EEG）, 生理信号（EMG）, 眼动数据	NA
312	2025-09-09	Three-Dimensional Choroidal Vessels Assessment in Fellow Eyes of Patients With Central Serous Chorioretinopathy 2025-Sep-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.9.10 PMID:40919871	研究论文	使用深度学习三维算法评估单侧慢性中心性浆液性脉络膜视网膜病变患者对侧眼的脉络膜血管结构	首次应用基于ResUNet深度学习模型的三维算法量化分析cCSC患者对侧眼的脉络膜血管参数	样本量较小（共78眼），且为回顾性研究，CVI变化未达统计学显著性	评估单侧cCSC患者对侧眼的脉络膜血管形态学特征	人类脉络膜血管（患者对侧眼与健康对照组）	数字病理	视网膜疾病	深度学习自动分割、Phansalkar二值化、三维重建	ResUNet	医学影像	30只cCSC患眼、22只对侧眼、26只对照组眼
313	2025-09-09	Anatomical-Marker-Driven 3D Markerless Human Motion Capture 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3424869 PMID:38980775	研究论文	提出一种基于解剖标志的无标记运动捕捉方法，通过深度学习从图像估计2D关键点并计算3D标记位置	利用基于标记运动捕捉系统的解剖标志创建高质量数据集，直接预测解剖关键点，提高2D关键点标注精度	仅在10名受试者上进行评估，样本规模有限	提高无标记运动捕捉系统的精度，促进其在生物力学研究中的广泛应用	人体运动分析	计算机视觉	NA	深度学习，基于射线距离的三角测量	深度神经网络	RGB图像	10名受试者执行各种动作
314	2025-09-09	Multiview Deep Learning-Based Efficient Medical Data Management for Survival Time Forecasting 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3422180 PMID:38954570	研究论文	提出一种基于多视图深度学习的医疗数据管理框架MDL-MDM，用于提升癌症患者生存时间预测的准确性	引入集成深度学习思想，结合CNN、GAT和GCN三种神经网络构建多视图特征学习框架	NA	实现远程医疗管理中高效的数据管理和生存时间预测	癌症患者的生理指标监测数据	机器学习	癌症	深度学习	CNN, GAT, GCN	医疗监测数据	美国癌症患者真实数据集（具体数量未说明）
315	2025-09-09	Efficient Training of Probabilistic Neural Networks for Survival Analysis 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3417369 PMID:38905091	研究论文	本研究比较了三种概率方法（VI、MCD和SNGP）在生存分析中的训练效率和性能表现	首次在生存分析中系统评估非VI方法（MCD和SNGP）的性能，证明它们在保持预测准确性的同时提供更好的校准性能和计算效率	研究仅基于MIMIC-IV数据集进行验证，需要更多数据集证明泛化能力	探索在高维数据集上训练深度概率生存模型而不增加模型复杂度的有效方法	生存分析中的概率神经网络模型	机器学习	NA	Variational Inference, Monte Carlo Dropout, Spectral-normalized Neural Gaussian Process	概率神经网络	临床生存数据	基于MIMIC-IV数据集（具体样本数未明确说明）
316	2025-09-09	AI-Enhanced Lung Cancer Prediction: A Hybrid Model's Precision Triumph 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3447583 PMID:39172617	研究论文	提出一种结合CNN和BiLSTM的混合深度学习模型，用于从患者医疗文本中检测肺癌	开发了CNN与BiLSTM的混合架构，在肺癌预测任务中实现了最先进的性能表现	NA	提升肺癌早期检测的精确度，推动精准医疗中人工智能模型的发展	肺癌患者	自然语言处理	肺癌	深度学习	CNN, BiLSTM	文本	基于MIMIC IV数据集和Yelp Review Polarity数据集
317	2025-09-09	Unipolar voltage electroanatomic mapping detects structural atrial remodeling identified by LGE-MRI 2025-Sep, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.10.015 PMID:39396602	研究论文	本研究探讨单极电压电解剖标测与LGE-MRI识别心房结构重构的相关性	首次系统比较单极与双极低电压区在识别LGE-MRI延迟增强区域方面的性能差异	样本量较小（仅20例患者），需更大规模研究验证	探索心房颤动患者左心房基质评估中电解剖标测与MRI影像的一致性	心房颤动患者	数字病理学	心血管疾病	LGE-MRI, 高密度电解剖标测, 深度学习分割	深度学习	医学影像, 电生理数据	20例接受房颤消融术的患者
318	2025-09-09	A Nuclei-Focused Strategy for Automated Histopathology Grading of Renal Cell Carcinoma 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3487004 PMID:39466875	研究论文	提出一种基于细胞核特征的自动化肾细胞癌组织病理学分级新框架NuAP-RCC	首次将细胞核级特征与图神经网络结合，通过聚合细胞核预测结果提升分级准确性	NA	开发精确且可重复的肾细胞癌自动化病理分级方法	肾细胞癌（RCC）组织病理图像	数字病理	肾癌	深度学习	CNN, GNN	图像	多医疗机构数据集（含USM-RCC数据集）
319	2025-09-09	Automatic detection of temporomandibular joint osteoarthritis radiographic features using deep learning artificial intelligence. A Diagnostic accuracy study 2025-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102124 PMID:39488247	研究论文	本研究评估了基于YOLO深度学习模型的AI系统在自动检测颞下颌关节骨关节炎影像学特征方面的诊断性能	首次将YOLO目标检测深度学习模型应用于颞下颌关节骨关节炎的影像学特征自动识别	除皮质下囊肿检测存在统计学显著差异外，其他特征与放射科医师评估一致性较高	开发自动化的颞下颌关节骨关节炎影像学诊断工具	接受锥形束CT检查的成年患者	计算机视觉	颞下颌关节疾病	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	YOLO	医学影像	诊断准确性队列研究中的成年患者群体
320	2025-09-09	Multiple constraint network classification reveals functional brain networks distinguishing 0-back and 2-back task 2025-Sep, Canadian journal of experimental psychology = Revue canadienne de psychologie experimentale DOI:10.1037/cep0000360 PMID:39786863	研究论文	使用多约束深度学习分类器分析儿童执行不同工作记忆任务时的全脑BOLD活动模式，以区分0-back和2-back任务	采用多变量模式分析和多约束深度学习分类器，能够检测非线性任务差异和分布式活动模式，而传统线性方法可能遗漏这些	样本量较小（仅20名儿童），可能影响结果的普适性	识别区分工作记忆负载（0-back与2-back）的脑功能网络和激活模式	儿童执行情绪n-back任务时的脑功能活动	神经影像分析	NA	fMRI，多变量模式分析，深度学习分类器	神经网络分类器	功能磁共振成像（fMRI）数据	20名儿童