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
3221	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
3222	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
3223	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
3224	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
3225	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
3226	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
3227	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
3228	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
3229	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
3230	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
3231	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
3232	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
3233	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
3234	2025-10-06	AdvMixUp: Adversarial MixUp Regularization for Deep Learning 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3562363 PMID:40327482	研究论文	提出一种名为AdvMixUp的新型正则化方法，通过结合对抗训练生成更具挑战性的混合样本来防止深度神经网络过拟合	首次将对抗训练与MixUp结合，创建样本依赖和特征级的插值掩码，生成更接近决策边界的困难混合样本	仅在图像数据集上进行评估，未涉及其他类型数据	开发更有效的正则化方法来防止深度神经网络过拟合	深度神经网络	计算机视觉	NA	数据增强	深度神经网络	图像	CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet和ImageNet数据集	NA	NA	NA	NA
3235	2025-10-06	Toward Ultralow-Power Neuromorphic Speech Enhancement With Spiking-FullSubNet 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3566021 PMID:40372867	研究论文	提出了一种基于脉冲神经网络的超低功耗语音增强系统Spiking-FullSubNet	采用全频带与子频带融合方法，引入受人类听觉系统启发的频率分区方法，并提出能动态控制信息整合与遗忘的新型脉冲神经元模型	NA	开发适用于边缘设备的超低功耗语音增强系统	语音信号	语音增强	NA	脉冲神经网络	SNN	音频	Intel N-DNS挑战赛数据集	NA	Spiking-FullSubNet	语音质量指标, 能效指标	NA
3236	2025-10-06	Staged Self-Supervised Learning for Raven Progressive Matrices 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561069 PMID:40408204	研究论文	本研究提出并研究了一种基于Transformer架构的抽象组合变换器，用于解决需要完成空间视觉模式的抽象推理任务	提出抽象组合变换器架构，结合自监督学习在小训练集上成功训练，缓解了Raven渐进矩阵中已知的多个偏差	NA	开发能够处理抽象推理任务的深度学习架构，特别针对Raven渐进矩阵问题	Raven渐进矩阵（RPMs）——需要从可选答案中选择正确图像的逻辑谜题	机器学习	NA	自监督学习	Transformer	空间视觉图像	相对较小的训练集	NA	抽象组合变换器（ACTs）	在两个最流行的RPM基准测试上达到最先进水平	NA
3237	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
3238	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
3239	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
3240	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