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
3341	2025-05-11	Advertising or adversarial? AdvSign: Artistic advertising sign camouflage for target physical attacking to object detector 2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107271 PMID:40010291	研究论文	提出一种名为AdvSign的艺术广告标志伪装方法，用于在物理环境中对目标物体检测器进行对抗攻击	利用艺术图案（如品牌标志和广告标志）设计对抗性广告标志，增强攻击的隐蔽性和不可追踪性	实验主要在模拟环境（CARLA自动驾驶模拟器）中进行，真实环境中的效果可能有所不同	开发一种在物理环境中对物体检测器进行对抗攻击的隐蔽且难以追踪的方法	物体检测器，尤其是自动驾驶场景中的目标检测模型	计算机视觉	NA	对抗训练	YOLOv5	图像	模拟环境中的合成场景图像和真实环境中的打印AdvSign图像
3342	2025-05-11	CNN-Transformer and Channel-Spatial Attention based network for hyperspectral image classification with few samples 2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107283 PMID:40010294	研究论文	提出了一种基于CNN-Transformer和通道-空间注意力的网络CTA-net，用于小样本高光谱图像分类	结合CNN-Transformer模块提取局部和非局部特征，并采用通道-空间注意力模块优化特征，同时提出样本扩展方案缓解样本不足问题	未明确提及在极端环境或特殊场景下的泛化能力	解决小样本条件下高光谱图像分类的难题	高光谱图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN-Transformer混合模型	高光谱图像	多个高光谱图像数据集（未明确具体数量）
3343	2025-05-11	APD-FFNet: A Novel Explainable Deep Feature Fusion Network for Automated Periodontitis Diagnosis on Dental Panoramic Radiography 2025-May-09, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf034 PMID:40343455	研究论文	本研究提出了一种名为APD-FFNet的新型可解释深度学习架构，用于在牙科全景X光片上自动诊断牙周炎	首次提出了一种专门用于牙周炎诊断的特征融合方法，结合了卷积和基于Transformer的层，并采用了可解释的人工智能技术	研究仅使用了337张全景X光片，样本量相对较小	开发一种自动化、可解释的牙周炎诊断方法	牙科全景X光片	数字病理学	牙周炎	深度学习	APD-FFNet（结合CNN和Transformer的混合模型）	图像	337张牙科全景X光片
3344	2025-05-11	KEVS: enhancing segmentation of visceral adipose tissue in pre-cystectomy CT with Gaussian kernel density estimation 2025-May-09, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03380-7 PMID:40343641	research paper	提出了一种名为KEVS的新方法，用于在膀胱切除术前CT中自动分割内脏脂肪组织（VAT），无需真实标注的VAT掩模进行训练	结合深度学习语义分割模型和高斯核密度估计分析，实现了无需真实VAT掩模训练的自动化VAT预测	研究仅在20例膀胱切除术前CT扫描数据上进行验证，样本量较小	开发一种自动化方法，用于准确预测膀胱切除术前CT中的内脏脂肪组织分布	膀胱切除术前CT扫描中的内脏脂肪组织（VAT）	digital pathology	bladder cancer	Gaussian kernel density estimation, CT扫描	DL semantic segmentation model	CT图像	20例膀胱切除术前CT扫描数据
3345	2025-05-11	Application of a pulmonary nodule detection program using AI technology to ultra-low-dose CT: differences in detection ability among various image reconstruction methods 2025-May-09, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01781-x PMID:40343649	research paper	本研究探讨了基于AI的肺结节检测程序在超低剂量CT成像中的性能，重点关注不同图像重建方法对检测准确性的影响	研究了AI技术在超低剂量CT中检测肺结节的性能，并比较了不同图像重建方法的效果	未能检测到3毫米的磨玻璃结节，且样本仅使用了胸部模型	评估AI技术在超低剂量CT中检测肺结节的性能	人工肺结节（实性和磨玻璃结节）	digital pathology	lung cancer	ultra-low-dose CT (ULDCT)	AI-based lung nodule detection program	CT images	胸部模型（包含不同大小和类型的结节）
3346	2025-05-11	Shortcut learning leads to sex bias in deep learning models for photoacoustic tomography 2025-May-09, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03370-9 PMID:40343639	研究论文	本研究探讨了深度学习模型中捷径学习导致的性别偏见问题，特别是在光声断层扫描（PAT）中用于外周动脉疾病（PAD）诊断的应用	首次在光声断层扫描（PAT）中研究捷径学习对性别偏见的影响，并探讨了性别特异性疾病流行率对模型性能的影响	样本量较小（147人），且仅针对外周动脉疾病（PAD）进行研究	研究深度学习模型在医学影像中因捷径学习导致的性别偏见问题	光声断层扫描（PAT）影像数据	医学影像人工智能	外周动脉疾病	光声断层扫描（PAT）	CNN	影像	147名个体的小腿肌肉PAT影像
3347	2025-05-11	Deep Learning for EEG-Based Visual Classification and Reconstruction: Panorama, Trends, Challenges and Opportunities 2025-May-09, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3568282 PMID:40343828	review	本文首次综述了基于EEG的视觉分类与重建的深度学习方法，涵盖了特征编码与解码、基准数据集、实验范式、方法性能、方法论本质与神经科学见解以及未来趋势	首次对基于EEG的视觉分类与重建的深度学习方法进行全面综述，提出了方法论本质与神经科学见解的动态闭环互动与促进	未提及具体实验数据或样本量的限制	促进基于EEG的视觉分类与重建研究的进展	EEG信号及其在视觉分类与重建中的应用	机器学习	NA	EEG	深度学习	EEG信号	NA
3348	2025-05-11	Multi-Task Collaborative Assisted Training Method for Grouping Fuzzy Categories Classification of Cervical Cancer Cells 2025-May-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568846 PMID:40343820	research paper	提出了一种新颖的多任务协作框架，用于解决宫颈癌细胞分类中的类别相似性、单细胞与细胞簇之间的变异性以及注释准确性等问题	引入了分组细胞对比辅助分支、多级细胞分类辅助分支、图像重建辅助分支和软标签蒸馏辅助分支，以提升分类性能	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	提升宫颈癌细胞分类的准确性和鲁棒性	宫颈癌细胞	digital pathology	cervical cancer	supervised contrastive learning, multi-task learning	multi-task collaborative framework	image	HSJCC, DSCC 和 SIPaKMeD 数据集
3349	2025-05-11	A Finetuning Deep Learning Framework for Pan-species Promoters with Pseudo Time Series Analysis on Time and Frequency Space 2025-May-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568145 PMID:40343817	研究论文	提出了一种名为ProTriCNN的深度学习方法用于启动子识别，并基于此开发了TransPro微调框架以提高跨物种识别性能	将启动子视为伪时间序列以捕捉其异质性，并利用进化树和时间-频率空间表示物种间差异	未明确提及具体局限性	提高跨物种启动子识别和分类的准确性	不同物种的启动子	生物信息学	NA	深度学习	ProTriCNN, TransPro	序列数据	未明确提及具体样本数量
3350	2025-05-11	To Fly, or Not to Fly, That Is the Question: A Deep Learning Model for Peptide Detectability Prediction in Mass Spectrometry 2025-May-09, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.4c00973 PMID:40344201	research paper	该研究开发了一个名为Pfly的深度学习模型，用于预测质谱中肽段的可检测性	Pfly是一个基于肽序列的深度学习模型，具有高适应性、高性能和易于定制化的特点，能够针对特定实验条件进行优化	模型最初在合成肽库上训练，可能存在对合成能力的偏见，尽管后续通过生物数据集进行了微调	开发一个通用的肽段可检测性预测工具，以提高质谱数据的分析准确性	肽段序列及其在质谱中的可检测性	machine learning	NA	质谱	encoder-decoder with attention mechanism	肽序列数据	合成肽库和生物数据集
3351	2025-05-11	Distinct actin microfilament localization during early cell plate formation through deep learning-based image restoration 2025-May-08, Plant cell reports IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s00299-025-03498-7 PMID:40335746	研究论文	通过基于深度学习的图像恢复技术，实现了高分辨率4D成像，揭示了Lifeact-RFP标记的肌动蛋白微丝在细胞板形成初期的独特定位和作用	使用深度学习图像恢复技术克服传统成像的激光诱导光漂白和光毒性限制，首次揭示了两种肌动蛋白探针在细胞板形成初期的不同定位模式	研究仅针对转基因烟草BY-2细胞，结果在其他植物细胞中的普适性需要进一步验证	探究肌动蛋白微丝在植物细胞板形成初期的定位和作用机制	转基因烟草BY-2细胞（标记有Lifeact-RFP或RFP-ABD2）	计算机视觉	NA	深度学习图像恢复技术	深度学习	4D图像数据	转基因烟草BY-2细胞样本
3352	2025-05-11	Deep learning-based evaluation of the severity of mitral regurgitation in canine myxomatous mitral valve disease patients using digital stethoscope recordings 2025-May-08, BMC veterinary research IF:2.3Q1 DOI:10.1186/s12917-025-04802-z PMID:40336065	研究论文	本研究利用深度学习模型评估犬类粘液瘤性二尖瓣疾病患者的二尖瓣反流严重程度	使用CNN6等深度学习模型通过数字听诊器录音评估二尖瓣反流严重程度，提供了一种快速、无创且可靠的替代方法	需要更广泛的临床验证和实时应用技术的研究	评估深度学习模型在犬类粘液瘤性二尖瓣疾病患者中评估二尖瓣反流严重程度的有效性	460只患有粘液瘤性二尖瓣疾病的犬类	数字病理学	心血管疾病	数字听诊器录音	CNN, PaSST, ResNet38	音频信号	460只犬类
3353	2025-05-11	Predicting treatment response to systemic therapy in advanced gallbladder cancer using multiphase enhanced CT images 2025-May-08, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11645-7 PMID:40341972	研究论文	本研究开发并外部验证了一个深度学习放射组学-临床（DLRSC）模型，用于预测晚期胆囊癌（GBC）患者对系统性治疗的反应	结合深度学习放射组学特征和临床因素构建预测模型，并通过梯度加权类激活映射分析提高结果的可解释性	研究样本来自四个机构，可能存在选择偏倚	预测晚期胆囊癌患者对系统性治疗的反应	晚期胆囊癌患者	数字病理	胆囊癌	多期增强CT成像	深度学习放射组学-临床（DLRSC）模型	医学影像	399名符合条件的GBC患者
3354	2025-05-11	nnU-Net-based high-resolution CT features quantification for interstitial lung diseases 2025-May-08, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11649-3 PMID:40341974	研究论文	开发了一种基于nnU-Net的高分辨率CT异常量化工具CVILDES，用于间质性肺疾病的定量评估	基于nnU-Net网络结构开发了新的高分辨率CT异常量化工具CVILDES，其定量参数与专家视觉评估结果高度一致	研究样本量相对较小（83例ILD和20例其他弥漫性肺疾病），需要更大规模验证	开发一种可靠的间质性肺疾病高分辨率CT定量评估工具	间质性肺疾病患者的高分辨率CT影像	数字病理	间质性肺疾病	高分辨率CT扫描	nnU-Net	医学影像	83例ILD患者和20例其他弥漫性肺疾病患者的HRCT扫描数据，以及临床验证队列中的51例IPAF和14例IPF患者
3355	2025-05-11	Impact of tracer uptake rate on quantification accuracy of myocardial blood flow in PET: A simulation study 2025-May-08, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17871 PMID:40344168	研究论文	通过模拟研究探讨PET中MBF估计的误差，并评估不同的参数估计方法，包括深度学习方法	使用基于transformer的深度学习模型预测参数图像，并与传统NLS方法进行比较	研究主要基于模拟数据，临床验证仅涉及两名患者	评估不同参数估计方法在PET心肌血流定量中的准确性	心肌血流（MBF）的定量测量	医学影像处理	心血管疾病	PET扫描，深度学习	transformer-based DL模型	模拟PET图像，临床CT图像	55例临床CT图像，220例模拟PET扫描（每种条件110例），2例患者数据
3356	2025-05-11	Advancements and implications of artificial intelligence for early detection, diagnosis and tailored treatment of cancer 2025-May-08, Seminars in oncology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.seminoncol.2025.152349 PMID:40345002	review	本文综述了人工智能在癌症早期检测、诊断和个性化治疗中的进展和意义	利用AI技术整合多组学数据，揭示癌症生物学全貌，助力精准诊断和个性化治疗	AI不能替代医疗专业人员，临床决策仍需医生最终判断	探索人工智能在肿瘤学中的应用潜力	癌症患者	machine learning	cancer	genomics, transcriptomics, proteomics	deep learning	multi-omics data	NA
3357	2025-05-11	EEG-based neurodegenerative disease diagnosis: comparative analysis of conventional methods and deep learning models 2025-May-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00292-z PMID:40335527	研究论文	该研究通过比较传统方法和深度学习模型，基于EEG信号进行神经退行性疾病（如痴呆症）的诊断	研究展示了深度学习模型（特别是1D和2D CNNs）在识别与神经退行性疾病相关的细微EEG信号模式上优于传统方法	在Dataset 3中表现不佳，表明需要针对特定数据集进一步优化模型	探索和比较不同方法在痴呆症早期诊断中的应用效果	EEG信号	机器学习	神经退行性疾病	EEG信号处理	Random Forest, 1D CNN, 2D CNN	EEG信号	三个不同的基准数据集，包含认知正常、额颞叶痴呆、轻度认知障碍和阿尔茨海默病等类别
3358	2025-05-11	A lightweight Deeplab V3+ network integrating deep transitive transfer learning and attention mechanism for burned area identification 2025-May-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66060-7 PMID:40335537	研究论文	提出了一种基于Deeplab V3+的轻量级深度学习模型，结合注意力机制和深度传递迁移学习策略，用于从遥感图像中准确高效地识别烧伤区域	结合注意力机制和深度传递迁移学习策略，使用轻量级MobileNet V2网络集成CBAM作为骨干网络，替代传统耗时的Xception网络	样本量不足可能导致烧伤区域识别错误和边缘细节不连续	准确高效地从遥感图像中识别烧伤区域	遥感图像中的烧伤区域	计算机视觉	NA	深度传递迁移学习（DTTL）	Deeplab V3+, MobileNet V2, CBAM	遥感图像	WorldView-2和Sentinel-2数据集
3359	2025-05-11	MSLU-100K: A Large Multi-Source Dataset for Land Use Analysis in Major Chinese Cities 2025-May-07, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05047-z PMID:40335536	research paper	介绍了一个名为MSLU-100K的大型多源土地利用数据集，用于中国主要城市的土地利用分析	提出了一个结合人工标注和深度学习的多层次分类方法，确保数据质量，并提供了高质量样本以提升分类性能	未提及具体的数据收集和处理过程中可能存在的偏差或限制	构建高质量的土地利用数据集，以支持土地利用分类和识别研究	来自81个中国城市的超过100,000个不规则地块样本	地理信息系统	NA	深度学习	NA	遥感数据和POI数据	超过100,000个地块样本
3360	2025-05-11	Enhancing efficient deep learning models with multimodal, multi-teacher insights for medical image segmentation 2025-May-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91430-0 PMID:40335579	研究论文	提出了一种名为Teach-Former的新型知识蒸馏框架，用于高效的多模态医学图像分割	利用Transformer骨干网络和多教师模型的知识蒸馏，结合多模态输入（CT、PET、MRI）和中间注意力图，实现更精确的分割	未明确提及具体局限性，但可能涉及模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发高效的深度学习模型，以降低医学图像分割的计算需求	多模态医学图像（CT、PET、MRI）	数字病理学	NA	知识蒸馏（KD）	Transformer	医学图像	两个多模态数据集（HECKTOR21和PI-CAI22）