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
321	2025-09-09	Personalized Video-Based Hand Taxonomy Using Egocentric Video in the Wild 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3495699 PMID:39527414	研究论文	本研究利用第一人称视角视频开发了一种个性化手部抓握分类方法，特别针对脊髓损伤患者	首次通过语义聚类方法自动识别个体独特的手部抓握模式，无需依赖先验分类体系	样本量较小（19名受试者），聚类纯度存在较大变异（67.6% ± 24.2%）	建立自然环境下个性化手部抓握分类模型，用于机器人学、人体工程学和康复领域	颈椎脊髓损伤患者的手部抓握动作	计算机视觉	脊髓损伤	深度学习，语义聚类	CNN	视频	19名颈椎脊髓损伤患者的第一人称视角视频数据
322	2025-09-09	Addressing Multiple Challenges in Early Gait Freezing Prediction for Parkinson's Disease: A Practical Deep Learning Approach 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3522664 PMID:40030782	研究论文	提出一种深度学习框架PhysioGPN，用于预测帕金森病患者步态冻结事件，并采用知识蒸馏技术减少对多传感器的依赖	结合大卷积核检测渐进运动变化、多维多尺度卷积分析运动协调、双塔结构捕捉步态自相似性与不对称性、多域注意力促进跨域信息交换，并首次引入知识蒸馏优化传感器使用效率	未明确说明模型在不同疾病阶段或严重程度患者中的泛化能力，且实际部署中的长期稳定性尚未验证	解决帕金森病步态冻结预测中的多重挑战，包括预测窗口短、跨患者泛化性差和多传感器不便性问题	帕金森病患者的步态冻结事件	康复工程	帕金森病	深度学习，知识蒸馏(KD)	CNN（包含大卷积核、多尺度卷积、双塔结构和注意力机制）	可穿戴传感器运动数据	NA
323	2025-09-09	End-to-End Prediction of Knee Osteoarthritis Progression With Multimodal Transformers 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3536170 PMID:40031337	研究论文	本研究利用多模态Transformer模型融合膝关节成像数据，预测膝骨关节炎的进展	首次采用端到端Transformer框架融合多模态成像数据，并系统评估不同时间跨度的预测性能	研究基于特定数据集（OAI），外部验证和泛化能力需进一步评估	开发数据驱动框架预测膝骨关节炎进展，优化临床试验设计	膝骨关节炎患者	医学影像分析	骨关节炎	多模态成像融合（X光、结构MRI、成分MRI）	Transformer	多模态医学影像	OAI数据集（n=3967/2421例患者）
324	2025-09-09	AV-FOS: Transformer-Based Audio-Visual Multimodal Interaction Style Recognition for Children With Autism Using the Revised Family Observation Schedule 3rd Edition (FOS-R-III) 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3542066 PMID:40031833	研究论文	提出基于Transformer和自监督学习的AV-FOS模型，利用视听多模态数据自动识别自闭症儿童互动风格并生成FOS-R-III临床量表	首次将FOS-R-III临床量表与多模态深度学习结合，采用Transformer架构实现自闭症行为分析的自动化临床评估	NA	开发自动化工具辅助自闭症的诊断和严重程度监测	自闭症儿童的行为互动风格	多模态机器学习	自闭症	自监督学习、提示工程	Transformer、GPT4V	视频、音频	NA
325	2025-09-09	Randomized Explainable Machine Learning Models for Efficient Medical Diagnosis 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491593 PMID:40030196	研究论文	本研究探索随机化机器学习模型（ELM和RVFL）结合可解释AI技术（LIME和SHAP）在医疗诊断中的应用，以提高效率和透明度	将随机化机器学习模型与可解释AI技术结合，在降低计算复杂度的同时保持诊断准确性，并提供决策解释	NA	开发高效、可解释的医疗诊断AI模型，解决传统深度学习模型计算需求大和决策不透明的问题	泌尿生殖系统癌症和冠状动脉疾病患者数据	machine learning	genitourinary cancers, cardiovascular disease	Extreme Learning Machines, Random Vector Functional Link networks, LIME, SHAP	ELM, RVFL	医疗诊断数据	NA
326	2025-09-09	Deep Learning-Based Integrated System for Intraoperative Blood Loss Quantification in Surgical Sponges 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3499852 PMID:40030353	研究论文	介绍一种基于深度学习的术中失血量量化集成系统MDCare，用于提高手术海绵血液量测量的精确性	集成先进硬件（质量传感器和网络摄像头）与ResNet-18、YOLOv4等算法，实现高达96.2%的分类准确率和91%以上的海绵检测准确率，并在手术环境中实时处理图像	未来需扩展数据集并优化算法以确保系统在不同手术场景中的鲁棒性和适应性	提高术中失血量量化的精确性，增强患者安全和手术成功率	手术海绵中的血液	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-18, YOLOv4	图像	合成和真实血液场景下的测试（具体样本数量未明确说明）
327	2025-09-09	Spatial-Aware Transformer-GRU Framework for Enhanced Glaucoma Diagnosis From 3D OCT Imaging 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3550394 PMID:40067716	研究论文	提出一种结合Vision Transformer和双向GRU的新型深度学习框架，用于从3D OCT影像中自动诊断青光眼	首次将预训练Vision Transformer与双向门控循环单元结合，同时捕捉切片内特征和切片间空间依赖关系	NA	开发自动化青光眼检测系统以提高诊断准确性	3D光学相干断层扫描影像数据	计算机视觉	青光眼	OCT成像	Vision Transformer, GRU	3D医学影像	大型数据集（具体数量未说明）
328	2025-09-09	Evaluation of a Low-Cost Amplifier With System Optimization in Thermoacoustic Tomography: Characterization and Imaging of Ex-Vivo and In-Vivo Samples 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3551260 PMID:40085469	研究论文	开发并评估了一种使用低成本放大器的旋转单元素热声断层成像系统，通过系统优化实现高质量成像	采用低成本放大器结合微波信号脉冲宽度和天线位置优化，并集成深度学习和先进信号处理技术	NA	降低热声断层成像系统的成本并提高其可及性	仿组织体模、离体样本和活体样本	医学成像	NA	热声断层成像(TAT)，微波激发与超声检测	深度学习	图像	使用仿组织体模、离体和活体样本进行系统表征
329	2025-09-09	Availability and transparency of artificial intelligence models in radiology: a meta-research study 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11492-6 PMID:40095011	元研究	本研究评估了2022年顶级放射学期刊中人工智能模型开发研究的透明度和模型可用性	首次系统性量化放射学AI研究中模型共享的现状，并揭示深度学习模型可用性极低的问题	仅分析五本顶级期刊，可能无法代表整个放射学领域；仅关注2022年发表的研究	评估放射学人工智能研究的透明度和模型可复现性	2022年五本领先放射学期刊中发表的AI模型开发研究	医学影像分析	NA	系统文献检索，逻辑回归分析	深度学习模型，传统回归模型	文献元数据	268项研究
330	2025-09-09	Population-Driven Synthesis of Personalized Cranial Development From Cross-Sectional Pediatric CT Images 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3550842 PMID:40100672	研究论文	提出一种基于生成对抗网络的新方法，仅使用横断面CT图像合成个性化儿童颅骨发育序列	设计了新型Siamese循环编码器-解码器生成器架构和身份保持机制，无需纵向数据即可预测解剖结构变化	模型仅在0-10岁儿童头CT数据上验证，未提及其他年龄组或解剖部位的泛化能力	预测儿童规范性生长并识别发育异常	儿童颅骨发育	医学图像分析	发育异常	CT成像	GAN（生成对抗网络）	医学图像（CT）	2,014名受试者（横断面数据）+51名受试者（纵向验证数据）
331	2025-09-09	Comparison of the characteristics between machine learning and deep learning algorithms for ablation site classification in a novel cloud-based system 2025-Sep, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2025.03.1955 PMID:40107403	研究论文	比较基于云计算的CARTONET系统R12.1和R14模型在消融位点分类中的性能差异	首次系统评估深度学习版本(R14)相比传统机器学习版本(R12.1)在消融位点分类中的性能提升	仅使用单一数据源(CARTO系统)，未与其他系统进行交叉验证	评估和改进心房颤动消融手术的自动化解剖位置分类准确性	心房颤动消融手术病例	machine learning	cardiovascular disease	cloud-based system analysis	deep learning vs machine learning	medical procedure data	396例房颤消融病例，分析39,169个点位标签和625个节段预测
332	2025-09-09	A Flexible Spatio-Temporal Architecture Design for Artifact Removal in EEG With Arbitrary Channel-Settings 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3555813 PMID:40153283	研究论文	提出一种灵活处理任意通道配置EEG信号的时空融合去噪网络ASTI-Net	设计双分支架构同时捕获通道间空间特征和通道内时间依赖，支持可变通道输入	基于半模拟数据验证，真实场景性能需进一步评估	开发适用于任意通道设置的EEG伪迹去除方法	多通道脑电图(EEG)信号	信号处理	NA	深度学习，可变形卷积操作	双分支注意力网络(ASTI-Net)	时间序列信号	两个半模拟数据集和真实任务态EEG数据
333	2025-09-09	Pulmonary Embolism Survival Prediction Using Multimodal Learning Based on Computed Tomography Angiography and Clinical Data 2025-Sep-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000831 PMID:40200808	研究论文	本研究利用CT肺动脉造影影像特征、临床数据和PESI评分构建多模态深度学习模型，预测肺栓塞患者的生存率	首次将CTPA影像特征与临床数据、PESI评分通过跨模态融合CoxPH模型结合，开发了五种多模态预测模型	回顾性研究设计，数据来自三个机构可能存在选择偏倚	预测肺栓塞患者的生存结局	肺栓塞患者	数字病理学	心血管疾病	CT肺动脉造影(CTPA)、深度学习	CoxPH模型、多模态深度学习模型	医学影像、临床数据、评分数据	918名患者（中位年龄64岁，48%男性），共3978次CTPA检查
334	2025-09-09	Can super resolution via deep learning improve classification accuracy in dental radiography? 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf029 PMID:40233244	研究论文	本研究评估了深度学习驱动的超分辨率技术对牙科X光图像分类准确性的影响	首次系统研究超分辨率技术在牙科X光图像分类中的应用效果	NA	评估和比较超分辨率增强前后深度学习分类模型在牙科图像上的性能	牙科X光图像	计算机视觉	NA	深度学习超分辨率技术	深度学习模型	图像	开源牙科图像数据集
335	2025-09-09	In Vitro Diagnosis of Parkinson's Disease Based on Facial Expression and Behavioral Gait Data 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3563902 PMID:40272952	研究论文	提出一种基于面部表情和行为步态的新型帕金森病体外诊断方法	采用轻量级深度学习模型进行特征提取与融合，并建立了目前最大的多模态帕金森病数据集	未具体说明模型泛化能力或临床部署的可行性	提高帕金森病的早期诊断准确性和实用性	帕金森病患者的面部表情和步态行为数据	数字病理	帕金森病	深度学习	轻量级深度学习模型（具体架构未说明）	多模态数据（面部表情+行为步态）	与医院合作建立的最大多模态数据集（具体数量未说明）
336	2025-09-09	How Deep is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568778 PMID:40343821	研究论文	对电子健康记录时间序列插值的深度学习方法进行全面分析，探讨模型架构与框架设计如何影响其处理复杂医疗数据的能力	挑战了模型复杂度与性能的正比关系假设，证明精心设计的架构比大型模型更能有效捕捉临床数据模式，并首次系统揭示预处理方法对插值性能高达20%的影响	未明确说明具体使用的数据集规模和医疗机构范围，可能影响结论的普适性	评估深度学习模型在医疗时间序列数据插值中的有效性并识别与临床需求的差距	电子健康记录(EHR)时间序列数据	机器学习	NA	深度学习时间序列插值	深度插值模型(未指定具体类型)	时间序列数据	NA
337	2025-09-09	Multi-Task Collaborative Assisted Training Method for Grouping Fuzzy Categories Classification of Cervical Cancer Cells 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568846 PMID:40343820	研究论文	提出一种用于宫颈癌细胞模糊分类的多任务协同辅助训练框架	通过四个辅助分支（分组对比、多级分类、图像重建和软标签蒸馏）协同解决细胞分类中的类别相似性、单细胞与细胞团变异以及标注准确性等问题	NA	提升宫颈癌细胞分类的准确性，解决深度学习在该领域面临的挑战	宫颈癌细胞图像	计算机视觉	宫颈癌	监督对比学习、多任务学习、知识蒸馏	多任务协同框架	图像	HSJCC、DSCC和SIPaKMeD三个数据集
338	2025-09-09	A Finetuning Deep Learning Framework for Pan-Species Promoters Identification With Pseudo Time Series Analysis on Time and Frequency Space 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568145 PMID:40343817	研究论文	提出两种深度学习框架ProTriCNN和TransPro，用于跨物种启动子识别	将启动子视为伪时间序列进行分析，并利用物种进化树在时频空间表示物种间差异	NA	准确识别不同物种的启动子序列以解析转录调控机制	真核和原核生物的启动子序列	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, Fine-tuning框架	基因组序列数据	真实数据集（具体数量未说明）
339	2025-09-09	Deep learning for detecting periapical bone rarefaction in panoramic radiographs: a systematic review and critical assessment 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf044 PMID:40353850	系统综述	评估深度学习模型在全景X光片中检测根尖周骨稀疏的应用与性能	首次针对根尖周骨稀疏病变的深度学习检测研究进行系统性综述，关注被既往技术发展研究忽视的复杂表现病变	纳入研究存在中度至高度偏倚风险，数据集规模小导致泛化能力有限，性能指标报告不一致阻碍模型比较和计划中的荟萃分析	评估深度学习模型检测全景X光片中根尖周骨稀疏的可行性和性能	根尖周骨稀疏病变的全景X光影像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	U-NET, YOLO	X光影像	12项符合条件的研究（主要来自亚洲，占58.3%）
340	2025-09-09	An X-ray bone age assessment method for hands and wrists of adolescents in Western China based on feature fusion deep learning models 2025-Sep, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03497-z PMID:40402226	研究论文	基于特征融合深度学习模型开发针对中国西部青少年手部和腕部X光片的骨龄评估方法	提出结合InceptionV3、Bilinear、SE模块和性别信息的特征融合深度学习模型，在关键法律年龄边界（14、16、18岁）实现高精度分类	研究样本仅来自中国西部地区，样本量相对有限（688张图像），可能存在地域代表性不足	开发自动骨龄评估系统以辅助青少年刑事责任年龄判定	中国西部11-23.99岁青少年的手部和腕部X光图像	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionV3, SE模块, Bilinear融合	X射线图像	688张手部和腕部X光图像（11-23.99岁青少年）