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
341	2025-11-02	Artificial Intelligence Driven Framework for the Design and Development of Next-Generation Avian Viral Vaccines 2025-Oct-14, Microorganisms IF:4.1Q2 DOI:10.3390/microorganisms13102361 PMID:41156819	研究论文	开发了一种人工智能驱动的框架，用于设计和开发针对禽类病毒的多表位疫苗	首次将先进机器学习和深度学习工具（包括AlphaFold2）整合到禽类疫苗开发流程中，实现表位预测、抗原性评估和结构建模的智能化	面临数据质量、模型可解释性和伦理考量等挑战	开发针对禽类RNA和DNA病毒的新型疫苗设计方法	影响家禽经济的重要病毒，包括H5N1、NDV、IBV、IBDV、CAV和FPV	机器学习	禽类病毒性疾病	表位预测、抗原性评估、结构建模、密码子优化	机器学习,深度学习	病毒序列数据,结构数据	NA	AlphaFold2	NA	结合亲和力,保守性,免疫原性	NA
342	2025-11-02	U-Net-Based Deep Learning for Simultaneous Segmentation and Agenesis Detection of Primary and Permanent Teeth in Panoramic Radiographs 2025-Oct-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202577 PMID:41153249	研究论文	开发基于U-Net的深度学习模型，用于全景X光片中乳牙和恒牙的同时分割及牙齿缺失检测	首次实现乳牙和恒牙的同时分割与牙齿缺失检测的端到端深度学习模型	数据集仅包含1697张全景X光片，可能受限于样本数量和多样性	提高儿科牙科诊断中牙齿分割和缺失检测的准确性和效率	全景X光片中的乳牙和恒牙	计算机视觉	牙齿发育异常	全景X光成像	CNN	医学图像	1697张全景X光片	NA	U-Net	Dice相似系数,精确率,召回率,F1分数,准确率	NA
343	2025-11-02	Deep Learning-Based Segmentation of Geographic Atrophy: A Multi-Center, Multi-Device Validation in a Real-World Clinical Cohort 2025-Oct-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202580 PMID:41153254	研究论文	开发并验证基于深度学习的算法，用于自动分割年龄相关性黄斑变性患者的地图样萎缩区域	在多中心真实世界临床队列中验证深度学习算法，涵盖两种不同OCT设备及并发新生血管性年龄相关性黄斑变性的患者	样本量相对有限，仅包含两种OCT设备的数据	开发自动分割年龄相关性黄斑变性中地图样萎缩的深度学习算法	年龄相关性黄斑变性患者的地图样萎缩区域	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	CNN	图像	715个OCT扫描（367个来自Spectralis设备，348个来自Cirrus设备），涉及379名患者的403只眼睛	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 相关系数r	NA
344	2025-11-02	Machine Learning-Based Validation of LDHC and SLC35G2 Methylation as Epigenetic Biomarkers for Food Allergy 2025-Oct-13, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13102489 PMID:41153772	研究论文	本研究通过机器学习方法验证LDHC和SLC35G2基因甲基化作为食物过敏的表观遗传生物标志物	首次结合机器学习和深度学习分析DNA甲基化数据，识别出LDHC和SLC35G2作为食物过敏的新型表观遗传生物标志物	研究依赖于公共数据集，需要进一步临床验证	开发精确诊断食物过敏的表观遗传生物标志物	食物过敏患者和食物敏感个体	机器学习	食物过敏	DNA甲基化测序	SVM, k-NN, Random Forest, ANN, 自编码器	表观遗传数据	两个独立数据集(GSE114134和GSE114135)	limma, Scikit-learn	堆叠自编码器	NA	NA
345	2025-11-02	Artificial Intelligence in Cardiac Electrophysiology: A Clinically Oriented Review with Engineering Primers 2025-Oct-13, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101102 PMID:41155101	综述	本文系统回顾了人工智能在心脏电生理学领域的临床应用现状与技术原理	整合了从心电图分析到消融手术指导的全流程AI应用，并提出了临床-工程协同发展路线图	外部验证率低于30%，工作流整合率低于20%，临床转化存在重大挑战	探讨人工智能技术在心脏电生理学领域的临床应用与发展前景	心律失常患者、可穿戴设备使用者、心脏植入式电子设备患者	数字病理	心血管疾病	心电图、心内电图、远程监测	神经网络, 支持向量机, 随机森林, 图神经网络	生理信号, 医学影像	NA	NA	物理信息神经网络, 数字孪生, 端到端深度学习	准确率, 敏感度, 特异度	设备端AI
346	2025-11-02	Deep Learning-Based Risk Assessment and Prediction of Cardiac Outcomes Using Single-Lead 24-Hour Holter-ECG in Patients with Heart Failure or Myocardial Infarction 2025-Oct-13, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14207209 PMID:41156078	研究论文	本研究开发了一种基于单导联24小时动态心电图数据的深度学习模型，用于预测心力衰竭或心肌梗死患者的主要不良心脏事件	首次使用单导联Holter-ECG原始数据训练深度学习模型进行心脏风险评估，性能优于传统非侵入性标志物	研究样本量相对有限（1108例患者），需要在更大队列中进一步验证	评估基于Holter的深度学习模型在预测主要不良心脏事件方面的预后性能	急性心肌梗死或心力衰竭患者	医疗人工智能	心血管疾病	24小时动态心电图监测	深度学习模型	心电图原始数据	1108例急性心肌梗死或心力衰竭患者	NA	NA	AUROC, 风险比	NA
347	2025-11-02	Development and Validation of Transformer- and Convolutional Neural Network-Based Deep Learning Models to Predict Curve Progression in Adolescent Idiopathic Scoliosis 2025-Oct-13, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14207216 PMID:41156086	研究论文	开发基于Transformer和CNN的深度学习模型预测青少年特发性脊柱侧弯的曲线进展	首次将Transformer架构应用于脊柱侧弯进展预测，并通过Grad-CAM实现模型可解释性	排除了52例边界进展病例（6-9°进展），样本选择可能存在偏差	开发稳健可解释的AI系统预测脊柱侧弯进展	青少年特发性脊柱侧弯患者	计算机视觉	脊柱侧弯	X射线成像	CNN, Transformer	图像	542名AIS患者（排除52例后，进展组294例，非进展组196例）	NA	预训练的CNN和Transformer模型	AUC	NA
348	2025-11-02	Feature-Shuffle and Multi-Head Attention-Based Autoencoder for Eliminating Electrode Motion Noise in ECG Applications 2025-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206322 PMID:41157373	研究论文	提出一种基于特征重排和多头注意力的自编码器，用于消除心电图应用中的电极运动噪声	整合多头自注意力机制和特征重排机制的新型架构，能捕获长程时空依赖关系并提高表示鲁棒性	NA	开发有效的ECG去噪方法以支持移动和临床环境中的实时心电图监测	心电图信号中的电极运动伪影	信号处理	心血管疾病	ECG信号处理	自编码器	心电图信号	NA	NA	基于多头自注意力的自编码器	信噪比, 百分比均方根差	NA
349	2025-11-02	Augmenting a ResNet + BiLSTM Deep Learning Model with Clinical Mobility Data Helps Outperform a Heuristic Frequency-Based Model for Walking Bout Segmentation 2025-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206318 PMID:41157375	研究论文	本研究通过整合临床移动数据增强ResNet+BiLSTM深度学习模型，在行走片段分割任务中优于基于频率的启发式模型	将临床人群数据逐步纳入训练过程，证明模型在慢速行走患者中保持高召回率的能力	模型主要基于特定数据集训练，在更广泛临床人群中的泛化能力仍需验证	开发更鲁棒的行走检测模型用于临床环境中的步态评估	健康参与者和临床骨关节炎患者的移动传感器数据	机器学习	骨关节炎	可穿戴传感器数据采集	CNN, LSTM	传感器时间序列数据	PAMAP2开放数据集加上额外健康参与者和临床骨关节炎患者数据	NA	ResNet, BiLSTM	准确率, 召回率	NA
350	2025-11-02	Deep Learning-Based Eye-Writing Recognition with Improved Preprocessing and Data Augmentation Techniques 2025-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206325 PMID:41157379	研究论文	提出一种基于视觉的眼写识别方法，通过改进预处理和数据增强技术提高识别准确率	引入基于离散傅里叶变换的长度归一化方法，结合1D CNN和TCN的混合深度学习模型，并创建了新的网络摄像头采集数据集	未明确说明模型在更广泛人群或不同环境条件下的泛化能力	开发高效、非侵入式的眼写识别系统，帮助肌肉控制困难患者进行交流	眼写轨迹数据，包括阿拉伯数字和日文片假名	计算机视觉	肌肉控制障碍	基于网络摄像头的视觉追踪技术	CNN, TCN	眼动轨迹序列数据	三个数据集（新采集的网络摄像头阿拉伯数字数据集+两个现有基准数据集）	NA	1D CNN, Temporal Convolutional Network	准确率	NA
351	2025-11-02	MultiScaleSleepNet: A Hybrid CNN-BiLSTM-Transformer Architecture with Multi-Scale Feature Representation for Single-Channel EEG Sleep Stage Classification 2025-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206328 PMID:41157382	研究论文	提出一种混合CNN-BiLSTM-Transformer架构用于单通道脑电图的睡眠分期分类	结合并行卷积分支提取多尺度特征，并通过BiLSTM和Transformer注意力机制建模长程时序依赖	NA	开发适用于可穿戴和边缘设备的高效紧凑睡眠分期深度学习架构	单通道脑电图信号	机器学习	睡眠障碍	脑电图	CNN, BiLSTM, Transformer	脑电图信号	Sleep-EDF数据集、Sleep-EDF Expanded数据集、SHHS数据集	NA	MultiScaleSleepNet（混合CNN-BiLSTM-Transformer架构）	准确率, 宏平均F1分数, kappa系数	NA
352	2025-11-02	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Management of Atrial Fibrillation 2025-Oct-11, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202561 PMID:41153234	综述	本文系统评估人工智能在心房颤动诊断、风险预测和治疗指导中的临床应用与方法学进展	深入分析深度学习算法（CNN/RNN）在ECG分析中识别房颤细微波形特征的突破性应用，以及AI在个性化抗凝治疗和导管消融预后预测中的创新	临床实践应用面临数据隐私、算法可解释性及工作流程整合等挑战	评估人工智能在房颤诊疗管理中的临床价值与发展方向	房颤患者的心电数据与临床诊疗决策	自然语言处理, 机器学习	心血管疾病	心电图分析, 可穿戴设备持续监测	CNN, RNN	心电信号, 临床文本数据	NA	NA	卷积神经网络, 循环神经网络	准确率, 效率	NA
353	2025-11-02	A Deep Learning-Based Sensing System for Identifying Salmon and Rainbow Trout Meat and Grading Freshness for Consumer Protection 2025-Oct-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206299 PMID:41157353	研究论文	开发基于深度学习的智能手机兼容传感系统，用于识别鲑鱼和虹鳟鱼肉并分级鲑鱼新鲜度	采用改进的DenseNet121架构，结合全局平均池化、dropout层和定制输出层，并应用部分层冻结的迁移学习	在不同光照和包装条件下的实际环境适应性仍存在挑战	开发海鲜认证和新鲜度评估的消费者导向工具	鲑鱼和虹鳟鱼肉	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	DenseNet121	准确率	智能手机兼容系统
354	2025-11-02	Fringe-Based Structured-Light 3D Reconstruction: Principles, Projection Technologies, and Deep Learning Integration 2025-Oct-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206296 PMID:41157350	综述	系统分析基于条纹的结构光三维重建方法，包括漫反射表面的条纹投影轮廓术和镜面表面的相位测量偏折术	首次系统比较FPP和PMD两种主流方法，分析不同投影方案对系统性能的影响，并探讨深度学习在相位提取和三维重建中的新兴作用	作为综述文章，不包含原始实验数据，主要基于现有文献进行分析和比较	全面分析条纹结构光三维重建技术的原理、系统实现和性能表现	条纹投影轮廓术(FPP)和相位测量偏折术(PMD)两种三维重建方法	计算机视觉	NA	条纹投影、相位测量、数字光处理(DLP)、MEMS扫描镜激光扫描	NA	条纹图案、相位信息、三维几何数据	NA	NA	NA	相位提取精度、三维重建精度、动态范围	NA
355	2025-11-02	A Balanced Multimodal Multi-Task Deep Learning Framework for Robust Patient-Specific Quality Assurance 2025-Oct-10, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202555 PMID:41153228	研究论文	提出一种平衡的多模态多任务深度学习框架，用于放疗中稳健的患者特定质量保证	通过调整模态特定损失因子实现模态平衡，提出任务特定融合策略、基于Shapley值的平衡机制、快速网络前向机制和基于模态贡献的任务加权方案	NA	解决放疗患者特定质量保证中的模态不平衡问题，提高预测准确性和鲁棒性	1370个IMRT放疗计划的多模态数据	医疗人工智能	放疗相关疾病	深度学习	多模态深度学习	图像剂量矩阵和表格计划复杂度指标	1370个IMRT计划	NA	具有注意力机制和空间级联的多模态网络	平均绝对误差, Gamma通过率, 结构相似性指数	NA
356	2025-11-02	An Explainable Web-Based Diagnostic System for Alzheimer's Disease Using XRAI and Deep Learning on Brain MRI 2025-Oct-10, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202559 PMID:41153232	研究论文	开发了一种基于Web的可解释阿尔茨海默病诊断系统，使用XRAI和深度学习分析脑部MRI图像	首次将XRAI系统性地整合到基于MRI和深度学习的AD严重程度分类中，提供区域归因图增强临床可解释性	仅使用2D脑部MRI数据，可能未充分利用3D空间信息	开发临床可部署的阿尔茨海默病严重程度分类AI系统	阿尔茨海默病患者脑部MRI图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	脑部MRI	CNN	图像	33,984张图像，涵盖四个AD严重程度类别	TensorFlow, PyTorch, Gradio	MobileNet-V3 Large, EfficientNet-B4, ResNet-50	准确率	NA
357	2025-11-02	YOLO-LaserGalvo: A Vision-Laser-Ranging System for High-Precision Welding Torch Localization 2025-Oct-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206279 PMID:41157335	研究论文	提出了一种名为YOLO-LaserGalvo的闭环视觉定位系统，用于工业焊接自动化中焊枪尖端的高精度定位	集成单目相机、红外激光测距传感器与振镜扫描器，结合改进的YOLOv11模型，实现无需结构光或人工标记的高精度焊枪定位	当前系统尚未实现完整的6自由度姿态估计，未来需要集成更多传感器以提升性能	开发高精度的焊枪尖端定位系统，提升工业焊接自动化的精度和鲁棒性	焊接焊枪尖端	计算机视觉	NA	红外激光测距，振镜扫描	YOLO	图像，距离数据	NA	NA	YOLOv11	准确率，鲁棒性，处理速度	NA
358	2025-11-02	PDSRS-LD: Personalized Deep Learning-Based Sleep Recommendation System Using Lifelog Data 2025-Oct-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206292 PMID:41157345	研究论文	提出一种基于深度学习的个性化睡眠推荐系统，利用生活日志数据改善睡眠质量	结合可穿戴设备收集的生活日志数据和AI动力床获取的真实睡眠数据，构建个性化用户画像进行二次训练	未明确说明样本规模和数据收集的时间跨度	开发个性化睡眠推荐系统以改善用户睡眠质量	用户睡眠数据和生活日志数据（压力水平、疲劳程度、睡眠满意度等）	机器学习	睡眠障碍	可穿戴设备数据采集，AI动力床监测	深度学习	传感器数据，生活日志数据	NA	NA	NA	F1分数，平均精度(mAP)	NA
359	2025-11-02	Enhancing Lesion Detection in Rat CT Images: A Deep Learning-Based Super-Resolution Study 2025-Oct-03, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13102421 PMID:41153703	研究论文	本研究评估深度学习超分辨率模型在增强大鼠胸部CT图像质量和病灶检测能力方面的效果	首次系统比较三种超分辨率模型在大鼠CT图像上的表现，并强调传统定量指标与放射科医生评估之间的差异	研究仅基于222个大鼠CT扫描，样本量有限，且仅针对特定化学物质暴露模型	评估深度学习超分辨率技术在小动物临床前CT成像中的应用价值	Sprague Dawley大鼠的胸部CT图像	计算机视觉	肺部疾病	CT成像	深度学习超分辨率模型	CT图像	222个大鼠胸部CT扫描	NA	SinSR, SinSR3, OmniSR	PSNR, SSIM, 放射科医生评分	NA
360	2025-11-02	CACs Recognition of FISH Images Based on Adaptive Mean Teacher Semi-supervised Learning with Domain-Knowledge Pseudo Label 2025-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01348-8 PMID:39668308	研究论文	本文提出了一种基于自适应Mean Teacher半监督学习和领域知识伪标签的循环遗传异常细胞识别方法	结合自适应Mean Teacher方法和领域知识伪标签改进半监督学习，在细胞分割和信号点检测任务中减少对标注数据的依赖	NA	开发用于肺癌诊断的循环遗传异常细胞检测系统	荧光原位杂交图像中的循环遗传异常细胞	计算机视觉	肺癌	荧光原位杂交	半监督学习	图像	NA	NA	Mean Teacher, 自适应Mean Teacher	检测准确率	NA