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
3181	2025-10-06	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可控雨滴生成器TRG-Net，通过显式编码雨滴基本要素来增强雨天图像处理模型的训练数据	将物理生成机制融入深度学习网络，显式学习雨滴形状、方向、长度、宽度和稀疏度等基本要素，实现可解释且可控的雨滴生成	未明确说明模型在极端天气条件下的表现和计算效率	开发可解释可控的雨滴生成方法以增强雨天图像处理模型的训练数据	雨天图像生成和去雨任务	计算机视觉	NA	深度学习图像生成	神经网络生成器	图像	NA	深度学习框架	TRG-Net	生成质量、去雨效果、下游任务性能	NA
3182	2025-10-06	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	本文系统综述了深度学习在低光照视觉领域的最新进展，包括视觉质量驱动和识别质量驱动两个方面的研究方法、数据集和评估指标	首次对低光照相关视觉任务进行全面综述，采用更直观的分类方法对低光照目标检测技术进行系统梳理，并建立了持续更新的公开网站	主要关注深度学习方法，对传统方法覆盖有限；部分新兴低光照视觉任务可能未完全涵盖	系统梳理低光照视觉领域的研究现状和发展趋势	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	多个广泛采用的低光照视觉相关数据集	NA	NA	定量基准测试指标	NA
3183	2025-10-06	A Survey on Confidence Calibration of Deep Learning-Based Classification Models Under Class Imbalance Data 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3565159 PMID:40531642	综述	本文系统综述了类别不平衡数据下基于深度学习的分类模型的置信度校准方法	首次将置信度校准与类别不平衡问题结合进行综合研究，从理论角度分析类别不平衡对置信度校准的影响，并对60种先进方法进行系统分类和比较	作为综述文章，主要基于现有文献分析，缺乏原创性实验验证	研究类别不平衡数据下深度学习分类模型的置信度校准问题	基于深度学习的分类模型	机器学习	NA	深度学习	分类模型	类别不平衡数据	NA	NA	NA	置信度校准评估指标	NA
3184	2025-10-06	MDFA: A Quantitative Framework for the Analysis of Multimodal Facial Esthetics 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3570389 PMID:40531641	研究论文	提出一种基于标签分布的多模态面部美学分析框架LDMFE，通过结合2D和3D信息进行面部美学评估	首次将2D和3D多模态特征结合用于面部美学评估，提出深度信息提取网络DIENet和新型分布测量损失函数${\mathcal {L}}_{\text {WD}}$	依赖3D数据采集设备且成本较高，现有方法主要基于自建3D数据集，在2D面部图像实际应用场景中受限	开发定量分析多模态面部美学的框架，提升面部美观度预测的准确性	2D和3D面部图像数据	计算机视觉	NA	多模态特征融合	深度学习	2D图像, 3D数据	三个数据集	NA	DIENet, FSP-Layer, AD-Block	稳定性, 有效性	NA
3185	2025-10-06	Hyperspectral Imaging Combined With Deep Learning for Precision Grading of Clear Cell Renal Cell Carcinoma 2025-Sep, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500180 PMID:40545924	研究论文	本研究结合高光谱成像与深度学习技术，实现透明细胞肾细胞癌的精准分级	提出融合小波去噪和主成分分析的预处理流程，并设计结合注意力机制和Transformer模块的一维卷积神经网络架构	仅使用80个ccRCC样本进行验证，样本规模有限	提高透明细胞肾细胞癌分级的准确性和诊断精度	透明细胞肾细胞癌组织样本	计算机视觉	肾癌	高光谱成像	CNN, Transformer	高光谱图像	80个透明细胞肾细胞癌样本	NA	1D CNN with attention mechanisms and Transformer module	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
3186	2025-10-06	A novel approach for CT image smoothing: Quaternion Bilateral Filtering for kernel conversion 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110644 PMID:40779990	研究论文	提出一种结合四元数数学和双边滤波的新型CT图像平滑方法，用于改善重建后CT图像的噪声问题	将四元数数学与双边滤波相结合，直接在重建后的锐核图像上操作，无需原始投影数据	仅针对特定重建核（如B30f、B50f）进行验证，未涉及更广泛的核类型	开发一种无需原始投影数据的CT图像去噪方法	CT重建图像	医学影像处理	NA	CT成像	传统图像滤波方法	医学图像	使用来自同一患者的配对数据	NA	四元数双边滤波器	SSIM, PSNR, MAE, RMSE, NIQE, BRISQUE, PIQE	NA
3187	2025-10-06	Clinical insights to improve medical deep learning design: A comprehensive review of methods and benefits 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110780 PMID:40782553	综述	本文系统回顾了医学深度学习设计中融入临床见解的方法与价值	首次系统性地将临床启发方法分类为训练准备、3D医学图像处理、临床数据整合和模型架构选择四个维度	仅基于400篇研究文献的分析，未涵盖所有医学影像模态	探索临床知识如何改进医学深度学习系统的设计	三维计算机断层扫描（CT）图像数据	计算机视觉	NA	CT成像	深度学习	3D医学图像	基于400篇研究文献的分析，其中47篇重点研究	NA	NA	准确性、鲁棒性、可解释性	NA
3188	2025-10-06	U-FISH: a fluorescent spot detector for imaging-based spatial-omics analysis and AI-assisted FISH diagnosis 2025-Sep-01, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03736-x PMID:40890868	研究论文	开发了一种名为U-FISH的深度学习荧光斑点检测方法，用于空间组学分析和AI辅助FISH诊断	首个集成大型语言模型的斑点检测软件，能增强图像质量实现跨平台一致性斑点检测	NA	解决空间组学数据中信号斑点准确识别的挑战	七种空间组学方法产生的FISH图像数据	数字病理学	NA	FISH（荧光原位杂交）	深度学习	图像数据	来自七种空间组学方法的综合FISH图像数据集	NA	NA	准确度, 泛化能力	NA
3189	2025-10-06	Statistical learning methods for improving predictive performance in time-dependent survival models 2025-Sep-01, Genomics & informatics DOI:10.1186/s44342-025-00050-7 PMID:40890892	研究论文	本研究通过改进时间间隔划分和集成加权方法，提升生存模型在COVID-19等传染病中的时间依赖性效应预测性能	提出精细化的时间间隔划分方法和加权集成风险比计算，改进了传统Cox比例风险模型对时间依赖性效应的捕捉能力	研究主要基于UK Biobank数据，需要进一步验证在其他人群和疾病中的适用性	改进生存分析模型在传染病时间依赖性效应中的预测准确性	COVID-19感染与未感染个体的死亡风险比较	机器学习	COVID-19	生存分析	Cox PH, RSF, DeepSurv, DeepHit	临床生存数据	UK Biobank数据集	NA	分层Cox比例风险模型, 随机生存森林, 深度学习生存模型	预测准确性, 风险比	NA
3190	2025-10-06	Detecting papilloedema as a marker of raised intracranial pressure using artificial intelligence: A systematic review 2025-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000783 PMID:40892792	系统综述	系统评估人工智能在视网膜图像中检测视乳头水肿作为颅内压升高标志物的应用现状	首次对AI检测视乳头水肿领域进行系统综述，并开发了新的偏倚评估工具'SMART'	数据选择存在高度偏倚、报告质量差、可重复性证据有限	评估AI在视乳头水肿检测中的临床应用价值	视乳头水肿患者的视网膜图像	医学影像分析	颅内压增高相关疾病	视网膜成像技术	深度学习系统,非深度学习系统	视网膜图像	训练集正常视盘图像中位数2509张，视乳头水肿图像中位数1292张；测试集正常视盘图像中位数569张，视乳头水肿图像中位数201张	NA	NA	敏感度,特异度	NA
3191	2025-10-06	An innovative bimodal computed tomography data-driven deep learning model for predicting aortic dissection: a multi-center study 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2024-2807 PMID:40893488	研究论文	开发了一种基于双模态CT数据的深度学习模型，用于预测主动脉夹层	首次提出能够同时处理非对比CT和CTA双模态输入的深度学习框架，实现双路径检测	回顾性研究，样本量有限	提高主动脉夹层的诊断效率	主动脉夹层患者	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描	深度学习模型	CT图像	第一阶段102例患者，第二阶段861例病例，来自三个医疗中心	NA	主动脉检测网络(AoDN), 主动脉夹层诊断网络(ADDiN)	AP@0.5, AUC	NA
3192	2025-10-06	Classification of mitral regurgitation in echocardiography based on deep learning methods 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-120 PMID:40893511	研究论文	开发基于深度学习的人工智能辅助决策系统，用于超声心动图中二尖瓣反流的自动分类	设计了ARMF-Net网络，融合3D卷积残差模块、多注意力机制和基于左心房左心室分割结果的辅助特征融合	数据集规模相对有限（754个视频），未提及外部验证结果	提高二尖瓣反流分类的准确性和效率	二尖瓣反流患者的心脏超声视频	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	CNN	视频	754个超声心动图视频（来自266名受试者），包含179个A2C视图、206个A3C视图和369个A4C视图	NA	ARMF-Net（包含3D卷积残差模块）	精确度，F1分数	NA
3193	2025-10-06	Impact of a deep learning image reconstruction algorithm on the robustness of abdominal computed tomography radiomics features using standard and low radiation doses 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-238 PMID:40893527	研究论文	比较深度学习图像重建算法与传统迭代重建算法对腹部CT影像组学特征稳健性的影响	首次系统评估深度学习图像重建算法在不同辐射剂量下对影像组学特征稳健性的影响	回顾性研究且样本量有限（54例患者），仅针对腹部CT和肝肿块患者	评估不同图像重建算法对CT影像组学特征稳健性的影响	54例肝肿块患者的腹部对比增强CT扫描数据	医学影像分析	肝肿瘤	计算机断层扫描（CT）	深度学习图像重建算法	医学影像	54例患者	PyRadiomics	NA	变异系数（CV）, 四分位离散系数（QCD）, 组内相关系数（ICC）, Kruskal-Wallis检验, Mann-Whitney U检验	NA
3194	2025-10-06	ST-deconv: an accurate deconvolution approach for spatial transcriptome data utilizing self-encoding and contrastive learning 2025-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf109 PMID:40896262	研究论文	提出一种基于深度学习的空间转录组数据解卷积方法ST-deconv，通过自编码和对比学习提高空间关系推断能力	结合对比学习增强相邻点的空间表示，使用领域对抗网络提升跨数据集的泛化能力，能生成带细胞类型标签的高分辨率空间转录组数据	NA	开发准确的空间转录组数据解卷积方法以解决单细胞分辨率不足的问题	空间转录组数据，包括小鼠嗅球和人类胰腺导管腺癌组织	生物信息学	胰腺癌	空间转录组学，单细胞RNA测序	自编码器，对比学习，领域对抗网络	空间转录组数据	NA	NA	NA	均方根误差，纯度，细胞类型相关性	NA
3195	2025-10-06	UC-Mamba: Adaptive Cross-Level Fusion Network With 2D-Selective Foveal Scanning and Channel-Gated Linear Unit for Ulcerative Colitis Evaluation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110869 PMID:40768912	研究论文	提出UC-Mamba神经网络架构，通过生物启发设计增强溃疡性结肠炎严重程度评估	集成三种创新组件：2D选择性中心凹扫描机制、通道门控线性单元和自适应跨层级融合机制	NA	提高溃疡性结肠炎严重程度评估的准确性	溃疡性结肠炎病变	计算机视觉	溃疡性结肠炎	深度学习	神经网络	医学图像	两个UC数据集（私有数据集和公开Kvasir数据集）	NA	UC-Mamba	准确率, Matthews相关系数, F1分数	NA
3196	2025-10-06	EATHOA: Elite-evolved hiking algorithm for global optimization and precise multi-thresholding image segmentation in intracerebral hemorrhage images 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110835 PMID:40773994	研究论文	提出一种精英自适应湍流徒步优化算法(EATHOA)，用于脑出血图像的多阈值分割和全局优化问题	在徒步优化算法基础上集成三种新策略：精英对立学习提高种群多样性、自适应k平均最佳突变平衡探索与利用、湍流算子避免局部最优并加速收敛	NA	解决脑出血图像多阈值分割中的计算复杂性和分割性能下降问题	脑出血医学图像	计算机视觉	脑出血	多阈值图像分割	优化算法	医学图像	NA	NA	EATHOA	PSNR, FSIM, SSIM	NA
3197	2025-10-06	The use of knowledge graphs for drug repurposing: From classical machine learning algorithms to graph neural networks 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110873 PMID:40784078	综述	本文综述了基于知识图谱的计算药物重定位方法，涵盖从传统机器学习到图神经网络的技术发展	系统梳理了知识图谱在药物重定位领域从传统机器学习到图神经网络的方法演进，分析了不同工具的优势与局限	作为综述文章，主要总结现有研究而非提出新方法，未涉及具体实验验证	概述基于知识图谱的计算药物重定位方法	药物-疾病关系	机器学习	NA	知识图谱构建, 链接预测	传统机器学习算法, 深度学习, 图神经网络	生物医学知识图谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
3198	2025-10-06	MARIA: A multimodal transformer model for incomplete healthcare data 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110843 PMID:40784080	研究论文	提出一种名为MARIA的多模态Transformer模型，专门用于处理医疗健康领域中的不完整数据	采用改进的掩码自注意力机制，无需数据插补即可直接处理不完整数据集，通过中间融合策略增强模型鲁棒性	NA	开发能够有效处理多模态不完整医疗数据的深度学习模型	医疗健康领域的多模态数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer	多模态医疗数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
3199	2025-10-06	SpectroNet-LSTM: An interpretable deep learning approach to cardiac anomaly detection through heartbeat sound analysis 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110774 PMID:40789236	研究论文	提出一种名为SpectroNet-LSTM的可解释深度学习框架，通过心跳声音分析检测心脏异常	结合先进特征提取、深度学习融合和可解释AI技术，创建全自动且可解释的心脏异常检测系统	NA	开发自动化心脏异常检测系统以改善心血管诊断	心跳声音记录	机器学习	心血管疾病	梅尔频率倒谱系数(MFCCs)、频谱图分析	CNN, LSTM	音频	NA	NA	ResNet101, VGG16, Inception V3	NA	NA
3200	2025-10-06	Dendrite cross attention for high-dose-rate brachytherapy distribution planning 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110902 PMID:40789235	研究论文	本研究提出两种深度学习模型BiCA-UNet和DCA-UNet，用于改进宫颈癌高剂量率近距离放射治疗的剂量预测	首次在剂量预测中引入交叉注意力机制，特别是DCA-UNet采用树状结构处理多个器官分割图，增强对临床靶区和危及器官的特征表示	未明确说明样本数据集大小和多样性，可能影响模型泛化能力	开发自动化HDR-BT治疗计划系统以减少人工依赖并实现标准化	宫颈癌患者的CT扫描图像及器官分割图（临床靶区、施源器、膀胱、直肠）	医学图像分析	宫颈癌	CT扫描	UNet变体	医学图像（CT扫描和分割图）	NA	NA	BiCA-UNet, DCA-UNet	多种评估指标（具体未列明）	NA