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
341	2025-09-09	Cine cardiac magnetic resonance segmentation using temporal-spatial adaptation of prompt-enabled segment-anything-model: a feasibility study 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101909 PMID:40350082	研究论文	提出一种基于Segment Anything Model (SAM)的时序空间自适应方法，用于心脏电影磁共振图像分割	首次将基础分割模型SAM适配于心脏电影CMR分割，引入时序空间注意力机制和文本/框提示功能	NA	开发具有高泛化性能的心脏电影磁共振图像自动分割方法	心脏电影磁共振图像	医学图像分析	心血管疾病	深度学习，磁共振成像	Segment Anything Model (SAM) with temporal-spatial attention	医学图像	公共测试数据集136例，内部数据集93例（主动脉狭窄40例，HFpEF 53例）
342	2025-09-09	Decoding the Variable Velocity of Lower-Limb Stepping Movements From EEG 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3603635 PMID:40875414	研究论文	本研究通过脑电图解码健康参与者下肢步进运动的三维速度，比较线性回归和深度学习方法的性能	首次使用CNN-LSTM深度学习框架解码真实步行任务中下肢运动的三维速度，并发现皮层同步模式随运动情境变化	样本量较小（仅9名健康参与者），结果可能无法推广到患者群体	开发脑机接口控制的外骨骼用于神经康复，通过EEG准确解码下肢运动	健康人类参与者的下肢步进运动	脑机接口	NA	脑电图（EEG）记录和分析	CNN和LSTM结合的深度学习框架，以及线性回归（LR）	脑电信号（EEG）	9名健康参与者（分为两组：G1有5人，G2有4人）
343	2025-09-09	Gamma-Band Binaural Beats Neuromodulation Enhances P300 Classification in an Auditory Brain-Computer Interface Paradigm 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604016 PMID:40880336	研究论文	研究伽马波段双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口分类性能的增强作用	首次将伽马波段双耳节拍作为低成本、非侵入性神经调控方法应用于P300-BCI性能优化，并发现非周期性参数变化与BCI性能改善显著相关	研究仅涉及30名健康参与者，未在临床患者群体中验证效果	探索双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口性能的优化作用	健康人类参与者	脑机接口	NA	脑电图(EEG)、不规则重采样自动频谱分析(IRASA)	机器学习分类器和深度学习模型	脑电信号	30名健康参与者
344	2025-09-09	Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604618 PMID:40889304	研究论文	提出一种新型物理信息贝叶斯融合后处理器，用于提升基于表面肌电信号的步态相位识别性能	首次将生物力学序列约束嵌入分类器的后验概率输出，抑制非生理性过渡并促进自然步态进展	NA	提升下肢假肢和外骨骼的肌电控制安全性、可靠性和实时性能	下肢肌肉表面肌电信号(sEMG)与步态周期五相位	生物医学信号处理	运动功能障碍	表面肌电信号采集与处理	SVM, ANN, KNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列信号	40名受试者的SIAT-LLMD数据集
345	2025-09-09	Hyperspectral anomaly detection leveraging spatial attention and right-shifted spectral energy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330640 PMID:40906778	研究论文	提出一种基于图注意力网络和β小波图神经网络的高光谱图像异常检测新算法	结合空间注意力机制和右移光谱能量特征，首次将β小波作为局部带通滤波器用于光谱异常检测，无需拉普拉斯矩阵分解	NA	提升高光谱图像异常检测的精度和效率	高光谱图像像素	计算机视觉	NA	图神经网络，小波分析，KNN	GAN-BWGNN	高光谱图像	6个真实高光谱数据集和1个模拟数据集
346	2025-09-09	HWANet: A Haar Wavelet-based Attention Network for remote sensing object detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330759 PMID:40906788	研究论文	提出一种基于Haar小波的注意力网络HWANet，用于解决遥感目标检测中的多尺度变化挑战	结合Haar小波变换与注意力机制，设计低频增强下采样模块和频域自注意力模块，减少信息丢失并降低计算复杂度	NA	提升遥感图像中多尺度目标检测的精度与效率	遥感图像中的目标	计算机视觉	NA	Haar小波变换	CNN, 注意力网络	遥感图像	NWPU VHR-10和SAR-Airport-1.0数据集
347	2025-09-09	Unlocking the power of L1 regularization: A novel approach to taming overfitting in CNN for image classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327985 PMID:40911635	研究论文	提出一种在CNN图像分类中引入L1正则化的新方法以抑制过拟合	首次系统探索不同系数L1正则化在CNN不同层（卷积层和全连接层）的应用效果	仅在三类数据集上验证，未涉及更复杂场景或大规模数据集	通过L1正则化优化CNN性能并解决过拟合问题	图像分类任务中的卷积神经网络	计算机视觉	NA	L1 regularization	CNN	image	三个数据集（MNIST手写数字、芒果树叶、QuickDraw手绘草图）
348	2025-09-09	Multimodal deep learning for predicting protein ubiquitination sites 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf200 PMID:40917649	研究论文	开发了一种基于多模态深度学习的蛋白质泛素化位点预测工具，显著提升预测准确性和鲁棒性	整合多种蛋白质序列表示方法（one-hot编码、嵌入表示和理化性质）于统一深度学习框架，实现跨物种数据集的高精度预测	未明确说明模型在非测试物种上的泛化能力及计算资源需求	准确预测蛋白质泛素化位点以理解其在蛋白质降解、信号转导等生物功能中的作用	蛋白质序列及其泛素化修饰位点	生物信息学	NA	深度学习	多模态深度学习框架	蛋白质序列数据	包含通用、人类特异和植物特异数据集（具体数量未说明）
349	2025-09-09	A graph attention-based deep learning network for predicting biotech-small-molecule drug interactions 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf192 PMID:40917652	研究论文	提出一种基于图注意力网络的深度学习框架，用于预测生物技术药物与小分子药物之间的相互作用	首次针对生物技术药物与小分子药物的相互作用预测设计深度学习模型，采用图注意力网络处理两者分子结构差异大的挑战	NA	改进药物相互作用预测，特别关注生物技术药物与小分子药物的组合	生物技术药物和小分子药物	机器学习	NA	深度学习，图注意力网络	GAT (图注意力网络)	图数据（分子结构）	NA
350	2025-09-09	ResLysEmbed: a ResNet-based framework for succinylated lysine residue prediction using sequence and language model embeddings 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf198 PMID:40917651	研究论文	提出基于ResNet的ResLysEmbed框架，结合传统词嵌入和蛋白质语言模型嵌入预测赖氨酸琥珀酰化位点	开发了三种混合架构并比较性能，ResLysEmbed表现最佳；首次应用SHAP分析解释残基对预测的贡献	NA	提高赖氨酸琥珀酰化位点预测的计算方法性能	蛋白质序列中的赖氨酸残基	生物信息学	NA	蛋白质语言模型嵌入，深度学习	ResNet, CNN, 混合架构	蛋白质序列数据	NA
351	2025-09-09	Knowledge Attitudes and Ethical Concerns About Artificial Intelligence Among Medical Students at Taibah University: A Cross-Sectional Study 2025, Advances in medical education and practice IF:1.8Q2 DOI:10.2147/AMEP.S528281 PMID:40917814	研究论文	本研究通过横断面调查评估泰拜大学医学生对人工智能的知识、态度及伦理关注	首次针对沙特地区医学生群体开展AI认知与伦理态度的量化研究	单中心研究且样本量有限（189人），结果推广性受限	评估医学生对AI的认知水平与接受度，为医学教育课程改革提供依据	泰拜大学189名医学专业学生	医学教育	NA	问卷调查与统计分析（包括ANOVA）	NA	问卷评分数据	189名医学学生
352	2025-09-09	The Revolution in Midwifery Education: How AI and Deep Learning are Transforming Outcome-Based Assessments? 2025, Advances in medical education and practice IF:1.8Q2 DOI:10.2147/AMEP.S543098 PMID:40917813	综述	本文综述了人工智能和深度学习在助产教育成果评估中的应用及其潜力	探讨AI和深度学习如何为助产教育提供客观、个性化评估及临床模拟增强，这是传统方法难以实现的	实施面临基础设施准备、数字素养及数据保护与算法偏见等伦理挑战	提升助产教育中的成果评估，增强客观性、个性化学习及学生临床准备能力	助产教育学生及其临床技能评估	教育技术	NA	系统文献综述，使用Rayyan软件进行文章筛选	CNN, LSTM, Random Forest, SVM	文本（文献数据）	从771篇文章中筛选出15篇符合标准的文献
353	2025-09-09	Transformer-based ECG classification for early detection of cardiac arrhythmias 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1600855 PMID:40917829	研究论文	提出基于Transformer的深度学习框架，用于自动化ECG分类以早期检测心律失常	首次将Transformer架构与先进的预处理、特征选择和降维技术结合用于ECG分类，在MIT-BIH数据集上表现优于或媲美先前研究	由于数据集和评估协议差异，结果仅为指示性而非结论性；实时或资源受限环境部署需进一步优化和验证	开发自动化ECG分类系统用于心血管疾病早期检测	ECG信号	生物医学信号处理	心血管疾病	PCA、t-SNE、特征工程、深度学习	Transformer	ECG信号数据	MIT-BIH基准数据集（具体数量未明确说明）
354	2025-09-09	Brain tumor classification using GAN-augmented data with autoencoders and Swin Transformers 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1635796 PMID:40917831	研究论文	提出一种结合Swin Transformer和AE-cGAN增强的深度学习模型，用于脑肿瘤分类	使用AE-cGAN生成合成图像增强数据多样性，并利用Swin Transformer捕捉局部和全局依赖关系	未提及实时临床部署的验证，需扩展到更多医疗影像任务	解决脑肿瘤分类中的数据不平衡和特征提取挑战	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	GAN数据增强	Swin Transformer, AE-cGAN, 自编码器	图像	两个公开数据集（Figshare和Kaggle），具体样本量未明确说明
355	2025-09-09	Exploring the Potentials of Artificial Intelligence in Sepsis Management in the Intensive Care Unit 2025, Critical care research and practice IF:1.8Q3 DOI:10.1155/ccrp/9031137 PMID:40917940	综述	探讨人工智能在ICU脓毒症管理中的潜在应用与挑战	系统评估AI方法（包括机器学习、深度学习和自然语言处理）在脓毒症早期预测中的优势，相比传统SOFA和SIRS标准能更早识别病症	存在算法偏差、数据碎片化、缺乏验证及可解释性问题	提升脓毒症早期诊断和干预能力	ICU重症患者	自然语言处理	脓毒症	机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	随机森林、XGBoost、神经网络	临床实时数据、生命体征、实验室结果、病史文本	NA
356	2025-09-09	Deep learning-based embedding of functional connectivity profiles for precision functional mapping 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.129 PMID:40918268	研究论文	本研究利用变分自编码器嵌入功能连接图谱，实现多样本同时比较，用于精准功能映射的可视化与探索性分析	采用变分自编码器将功能连接图谱嵌入到潜在空间，突破了传统空间相似性只能两两比较的限制，并能在低维空间中保留数据的全局与局部结构	NA	开发一种能够同时比较多个功能连接图谱的方法，以提升精准功能映射的分析能力	不同解剖位置、个体及群体平均的功能连接图谱	机器学习	NA	变分自编码器	VAE	功能连接图谱	NA
357	2025-09-09	Utilizing Detectron2 for accurate and efficient colon cancer detection in histopathological images 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1593534 PMID:40918447	研究论文	本研究利用Detectron2深度学习框架对结肠组织病理图像进行正常或癌变的准确分类	首次将Detectron2框架优化并应用于结肠癌组织病理图像分类任务，实现了99.8%的极高准确率	研究基于LC25000数据集，模型在更广泛临床场景中的泛化能力仍需进一步验证	开发基于深度学习的结肠癌早期诊断工具，提高检测准确率和效率	结肠组织病理图像	数字病理	结肠癌	深度学习图像分析	Detectron2	图像	10,000张标注图像（5,000正常，5,000癌变）
358	2025-09-09	BlendNet: a blending-based convolutional neural network for effective deep learning of electrocardiogram signals 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1625637 PMID:40918589	研究论文	提出一种基于混合策略的卷积神经网络BlendNet，用于心电信号的深度学习分类	采用alpha混合方法融合小波尺度图和二值图像的特征，生成更丰富的复合特征集	实验样本量较小（仅162例），未涉及多中心验证	提升心电信号分类的深度学习效果	心电信号	机器学习	心血管疾病	连续小波变换（CWT），alpha混合	CNN	一维信号和二维图像	162例心电记录（来自PhysioNet数据库）
359	2025-09-09	Dairy DigiD: a keypoint-based deep learning system for classifying dairy cattle by physiological and reproductive status 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1545247 PMID:40918586	研究论文	提出一种基于关键点检测的深度学习系统Dairy DigiD，用于根据生理和繁殖状态对奶牛进行分类	结合DenseNet121全局图像分类和Detectron2细粒度面部分析，利用30个解剖关键点检测提高分类鲁棒性	DenseNet121对背景噪声敏感，泛化能力有限	开发非侵入式牲畜监测系统，实现奶牛生理状态自动分类	奶牛	计算机视觉	NA	深度学习，关键点检测，实例分割	DenseNet121, Detectron2	高分辨率面部图像	NA
360	2025-09-09	A systematic review of deep learning methods for community detection in social networks 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1572645 PMID:40918588	系统综述	本文系统回顾了过去十年中深度学习在社交网络社区检测中的应用	首次系统总结和比较了不同深度学习模型在社交网络社区检测中的效果与挑战	仅纳入19项研究，可能存在发表偏倚；未涵盖非英语文献	评估深度学习技术在社交网络社区检测中的方法、效果与挑战	社交网络数据与社区结构	自然语言处理	NA	深度学习	GNN, autoencoder, CNN	图数据	19项研究