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
3441	2025-04-26	Reparameterization lightweight residual network for super-resolution of brain MR images 2025-Apr-24, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adc935 PMID:40185120	研究论文	本文提出了一种基于BSRN和结构重参数化的轻量级超分辨率MRI模型，用于提高脑部MR图像的分辨率	结合结构重参数化技术，在训练时采用多分支结构，在推理时将其整合为单个3×3卷积，显著降低计算复杂度和存储需求	实验仅在IXI数据集上进行验证，未在其他数据集或实际临床环境中测试	开发一种轻量级的超分辨率方法，用于提高脑部MR图像的质量	脑部磁共振图像(MRI)	计算机视觉	NA	深度学习	BSRN结合结构重参数化	医学图像(MRI)	IXI数据集
3442	2025-04-26	Unrolling Plug-and-Play Gradient Graph Laplacian Regularizer for Image Restoration 2025-Apr-24, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3562425 PMID:40272955	研究论文	本文提出了一种基于图拉普拉斯正则化的可解释性网络，用于图像恢复任务，如去噪和插值	引入了一种新的ℓ范数图平滑先验——梯度图拉普拉斯正则化器（GGLR），并通过展开不同复杂度的ADMM算法构建了可解释性网络	更复杂的展开网络需要更多的标记数据来训练更多参数	解决通用深度学习网络在图像恢复中缺乏数学可解释性、需要大量训练数据和协变量偏移脆弱性的问题	图像恢复（去噪和插值）	计算机视觉	NA	ADMM算法、图学习模块	展开式前馈网络	图像	NA
3443	2025-04-26	In Vitro Diagnosis of Parkinson's Disease Based on Facial Expression and Behavioral Gait Data 2025-Apr-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3563902 PMID:40272952	研究论文	提出了一种基于面部表情和行为步态的新型多模态体外诊断方法，用于帕金森病的早期检测	使用轻量级深度学习模型进行特征提取和特征融合，提高了诊断准确性和易用性，并建立了最大的多模态帕金森病数据集	未提及方法在临床环境中的实际应用效果和长期稳定性	开发一种非侵入性、低成本的帕金森病早期体外诊断方法	帕金森病患者的面部表情和行为步态数据	数字病理学	帕金森病	深度学习	轻量级深度学习模型	面部表情和行为步态数据	与医院合作建立的最大多模态帕金森病数据集，具体样本量未提及
3444	2025-04-26	Multicycle Dosimetric Behavior and Dose-Effect Relationships in [177Lu]Lu-DOTATATE Peptide Receptor Radionuclide Therapy 2025-Apr-24, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.124.269389 PMID:40274371	研究论文	研究[177Lu]Lu-DOTATATE肽受体放射性核素治疗（PRRT）在转移性神经内分泌肿瘤（NETs）中的药代动力学、剂量学模式及吸收剂量（AD）-效应关系，以开发未来个性化剂量引导治疗策略	揭示了不同治疗周期和不同NET亚组的剂量学行为，并建立了eGFR与AD之间的关系模型，有助于早期预测肾功能	样本量较小（30例患者），且未观察到高于2级的肾毒性	优化PRRT的个性化治疗方案，并探索剂量-效应关系	转移性神经内分泌肿瘤（NETs）患者	放射治疗与核医学	神经内分泌肿瘤	SPECT/CT成像、蒙特卡洛剂量率映射、深度学习算法	深度学习算法（用于肾脏分割）	医学影像（SPECT/CT、MRI）及临床数据	30例患者（其中22例完成所有周期的SPECT/CT成像）
3445	2025-04-26	Correction: Deep Learning-Based Estimation of Radiographic Position to Automatically Set Up the X-Ray Prime Factors 2025-Apr-24, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01476-9 PMID:40274694	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3446	2025-04-26	PlantCareNet: an advanced system to recognize plant diseases with dual-mode recommendations for prevention 2025-Apr-23, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01366-9 PMID:40264213	研究论文	介绍了一种名为PlantCareNet的自动化端到端植物病害诊断系统，该系统不仅能精确诊断病害，还能提供交互式预防指导	结合深度学习算法和专家知识框架，提供双重模式的病害诊断和预防建议	NA	开发一个能够精确诊断植物病害并提供预防措施的自动化系统	植物病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	五个知名数据集
3447	2025-04-26	Advances in EEG-based detection of Major Depressive Disorder using shallow and deep learning techniques: A systematic review 2025-Apr-23, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110154 PMID:40273818	系统综述	本文系统综述了利用浅层和深度学习技术基于EEG检测重度抑郁症（MDD）的研究进展	综述了EEG特征结合AI技术在MDD诊断中的应用，探讨了潜在的神经机制和生物标志物	需要进一步研究以增强EEG指标在MDD背景下的可解释性	探索EEG结合AI技术对MDD的客观诊断方法，以促进早期干预	重度抑郁症（MDD）患者与健康对照组的EEG数据	机器学习	抑郁症	EEG, 浅层学习, 深度学习	NA	EEG信号	22项研究（初始搜索5603篇文献）
3448	2025-04-26	Deep-ATM DL-LSTM: A novel adaptive thresholding model with dual-layer LSTM architecture for real-time driver drowsiness detection using skin conductance signals 2025-Apr-23, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110243 PMID:40273820	研究论文	提出一种基于深度学习的自适应阈值模型Deep-ATM DL-LSTM，用于实时检测驾驶员嗜睡状态	采用双层LSTM架构动态计算皮肤电导信号的阈值，整合鲁棒特征提取和自适应阈值技术	NA	提高驾驶员嗜睡检测的准确性和实时性	驾驶员的皮肤电导信号	机器学习	NA	皮肤电导信号分析	双层LSTM	生理信号	专业驾驶员在高速公路、城市区域、白天和夜晚以及雨雪环境下的数据
3449	2025-04-26	GDM-BC: Non-invasive body composition dataset for intelligent prediction of Gestational Diabetes Mellitus 2025-Apr-23, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110176 PMID:40273822	research paper	介绍了一个名为GDM-BC的大规模非侵入性体成分数据集，用于妊娠期糖尿病（GDM）的智能风险预测	提出了一个包含大量非侵入性体成分指标的数据集，并展示了在该数据集上使用传统机器学习和深度学习方法进行GDM预测的效果，其中RAFNet模型表现最佳	数据集虽然规模大，但仅包含39,438名孕妇的数据，可能无法覆盖所有人群的多样性	开发一种准确且经济高效的GDM识别方法，以减少该疾病的风险和经济压力	39,438名孕妇，其中7,777名（19.7%）被诊断为GDM	machine learning	gestational diabetes mellitus	传统机器学习和深度学习方法	Residual Attention Fully Connected Network (RAFNet)	非侵入性体成分数据	39,438名孕妇
3450	2025-04-26	Profiling electric signals of electrogenic probiotic bacteria using self-attention analysis 2025-Apr-22, Applied microbiology and biotechnology IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s00253-025-13425-1 PMID:40263148	研究论文	通过自组装电路检测两种产电益生菌在鸡胚绒毛尿囊膜和小鼠肠道内产生的电信号，并利用自注意力机制分析其差异	首次使用自注意力机制分析产电益生菌的电信号谱，揭示了两种菌的独特信号特征	研究仅针对两种益生菌，样本范围有限	开发评估益生菌治疗效果的电信号特征分析方法	产电益生菌Leuconostoc mesenteroides和Lactococcus lactis	生物电信号分析	NA	自组装电路检测、自注意力机制分析	自注意力机制	电信号数据	两种益生菌在鸡胚绒毛尿囊膜和小鼠肠道内的样本
3451	2025-04-26	Effective integration of drone technology for mapping and managing palm species in the Peruvian Amazon 2025-Apr-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58358-5 PMID:40263254	研究论文	本文开发了一种结合无人机技术和深度学习的方法，用于精确绘制和管理秘鲁亚马逊地区经济重要的棕榈树种	结合可见光谱无人机影像和深度学习，实现了在景观尺度上对棕榈树种的高精度检测，显著降低了成本和时间	方法在密集簇生的棕榈树检测中平均总体得分仅为74%，存在一定的识别误差	开发精确、景观尺度的物种级方法，评估经济重要的亚马逊棕榈树的分布和丰度	秘鲁亚马逊地区的三种经济重要的棕榈树种，尤其是Mauritia flexuosa	计算机视觉	NA	可见光谱无人机影像和深度学习	深度学习	图像	两个社区的棕榈树资源
3452	2025-04-26	Frailty identification using a sensor-based upper-extremity function test: a deep learning approach 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73854-2 PMID:40263276	研究论文	本研究通过结合生物力学和深度学习的方法，提高了老年人衰弱预测的准确性	使用传感器辅助的上肢功能测试和深度学习模型（LSTM）进行衰弱预测，肌肉共收缩被识别为关键预测因子	需要更大规模和更多样化的人群进行进一步验证以确认结果的普遍性	提高老年人衰弱预测的准确性	312名参与者（126名非衰弱，145名衰弱前期，41名衰弱）	机器学习	老年疾病	传感器辅助的上肢功能测试，肌肉力计算	LSTM, SVM, logistic regression	生物力学数据	312名参与者
3453	2025-04-26	Real-space heterogeneous reconstruction, refinement, and disentanglement of CryoEM conformational states with HetSIREN 2025-Apr-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59135-0 PMID:40263313	research paper	提出了一种基于深度学习的CryoEM异构体重建和细化方法HetSIREN，能够在真实空间中重构或细化CryoEM体积	HetSIREN是一种基于空间的方法，允许空间聚焦分析，并引入了具有高分析能力的正弦超网络，能够细化图像姿态并解决异构体分析中的纠缠问题	NA	开发一种能够更准确重建和细化CryoEM体积的深度学习方法	大分子构象	computational biology	NA	Cryo-electron microscopy (CryoEM)	deep learning, sinusoidal hypernetworks	image	NA
3454	2025-04-26	An air target intention data extension and recognition model based on deep learning 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98438-6 PMID:40263364	研究论文	提出了一种基于深度学习的空中目标意图数据扩展与识别模型IDERDL，用于解决空中目标意图识别中的数据稀缺和时间特征提取不足的问题	首次考虑了意图数据的稀缺性以及时间性，提出了基于去噪扩散模型的数据生成方法和基于扩张因果卷积的时间块，以提高战术意图识别能力	未明确提及模型在复杂战场环境中的泛化能力或实时性表现	提高空中目标意图识别的准确性和效率	空中目标的意图数据	机器学习	NA	去噪扩散模型、知识蒸馏、图注意力机制	IDERDL（基于深度学习的复合模型）	时序数据、特征编码数据	NA（未明确提及具体样本量）
3455	2025-04-26	Recognition of chlorophyll rings using YOLOv8 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98659-9 PMID:40263370	研究论文	本研究利用YOLOv8模型识别中尺度海洋涡旋外围的高叶绿素浓度区域（叶绿素环）	YOLOv8模型在叶绿素环识别中展现出卓越的泛化能力和高精度，超越了Swin-Transformer和ResNet等其他模型	NA	分析叶绿素浓度数据，研究海洋生态系统中叶绿素的分布和动态变化	中尺度海洋涡旋外围的叶绿素环	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	NA
3456	2025-04-26	Revolutionizing Alzheimer's disease detection with a cutting-edge CAPCBAM deep learning framework 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98476-0 PMID:40263406	研究论文	本文介绍了一种名为CAPCBAM的深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期和准确诊断	CAPCBAM框架创新性地结合了Capsule Networks和Convolutional Block Attention Module (CBAM)，通过双重注意力策略提升了模型泛化能力和减少了信息损失	尽管Capsule Networks和注意力机制已有研究，但CAPCBAM的整合方式仍需进一步验证其广泛适用性	提高阿尔茨海默病的早期诊断准确率	阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI图像分析	CAPCBAM（结合Capsule Networks和CBAM）	图像	ADNI数据集
3457	2025-04-26	Vocal performance evaluation of the intelligent note recognition method based on deep learning 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99357-2 PMID:40263420	研究论文	本研究旨在优化音符识别能力并提高声乐表演评估的准确性	结合门控循环单元和注意力机制优化CNN模型，提出A-GRCNN模型，显著提升了音符识别和声乐表演评估的准确性	未提及模型在其他音乐风格或复杂场景下的泛化能力	优化音符识别技术并提高声乐表演评估的准确性	音乐音符识别和声乐表演评估	机器学习	NA	深度学习	CNN, GRU, 注意力机制	音频信号	NA
3458	2025-04-26	The shallowest transparent and interpretable deep neural network for image recognition 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92945-2 PMID:40263436	research paper	本文介绍了一种完全透明的深度学习模型Shallow-ProtoPNet，用于图像识别，该模型通过透明的原型层和全连接层实现决策过程的透明化	Shallow-ProtoPNet不使用任何黑盒部分作为基线，是完全透明的深度学习模型，且仅包含两层（一个透明卷积层和一个全连接层），是现有最浅的透明深度神经网络	模型在X射线图像数据集上的性能与其他不完全透明的可解释模型相当，但未提及在其他类型数据集上的表现	开发一种完全透明的深度学习模型，以提高模型决策过程的可信度	X射线图像	computer vision	NA	NA	Shallow-ProtoPNet（基于原型的网络）	image	NA
3459	2025-04-26	Deep learning based adaptive and automatic measurement of palpebral margin in eyelid morphology 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93975-6 PMID:40263452	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自适应自动测量方法DeepAAM，用于眼睑形态的量化评估	首次引入Margin Iris Intersectant Angle (MIA)作为创新评估指标，并通过注意力机制和多种算法增强U-Net架构，提高了测量精度	模型在实际应用中仍面临挑战，且精度有待进一步提高	提高眼睑形态测量的准确性和自动化程度，以支持眼周整形手术的疾病治疗和手术规划	眼睑形态	计算机视觉	眼疾	深度学习	U-Net	图像	NA
3460	2025-04-26	Habesha cultural cloth classification using deep learning 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98269-5 PMID:40263488	研究论文	使用深度学习方法对埃塞俄比亚哈贝沙文化服饰进行分类	首次应用CNN模型（VGG16、VGG19和ResNet50v2）对哈贝沙克米斯刺绣设计进行识别和分类	样本量相对较小，仅包含320张原始图像，虽通过数据增强扩展到3,270张，但可能仍不足以覆盖所有可能的变体	识别和分类哈贝沙克米斯刺绣设计的质量	埃塞俄比亚哈贝沙文化服饰（哈贝沙克米斯）的刺绣设计	计算机视觉	NA	数字图像处理、CNN	VGG16、VGG19、ResNet50v2	图像	320张原始图像，通过数据增强扩展到3,270张