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
361	2025-11-02	Integration of radiomics, habitat imaging, and deep learning for MRI-based prediction of parametrial invasion in cervical cancer: A dual-center study 2025-Oct-29, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110542 PMID:41173217	研究论文	本研究通过整合影像组学、生境成像和2.5D深度学习模型，开发了用于预测宫颈癌宫旁侵犯的多模态集成模型	首次将影像组学、生境成像和2.5D深度学习相结合构建多模态集成模型，并在双中心数据集中验证其预测宫颈癌宫旁侵犯的优越性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（共290例患者）	评估基于MRI的影像组学、生境成像和深度学习模型在预测宫颈癌宫旁侵犯中的诊断性能	FIGO分期IB1-IIB期宫颈癌患者	医学影像分析	宫颈癌	MRI影像分析，k-means聚类，特征提取	深度学习，机器学习	MRI图像	290例患者（中心A：227例，中心B：63例）	NA	2.5D深度学习模型	AUC，准确率	NA
362	2025-11-02	Artificial intelligence for detection of age-related macular degeneration based on fundus images: A systematic review 2025-Oct-29, Survey of ophthalmology IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.survophthal.2025.10.004 PMID:41173219	系统综述	系统回顾基于眼底图像使用人工智能技术检测年龄相关性黄斑变性的应用和性能	全面比较不同机器学习/深度学习算法在AMD检测中的表现，识别ResNet架构在AMD诊断中的最优性能	纳入研究存在校准、公平性、可解释性、外部验证、泛化能力、临床前瞻性验证和监管要求等方面的不足	评估机器学习和深度学习算法在年龄相关性黄斑变性检测和预测中的应用效果	年龄相关性黄斑变性患者的眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	眼底成像技术	CNN	图像	42篇研究论文，其中22篇使用AREDS数据集	NA	ResNet	准确率	NA
363	2025-11-02	3D distensibility of the aorta derived from 4D CMR in young and middle-aged adults with Marfan syndrome 2025-Oct-29, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101975 PMID:41173273	研究论文	本研究使用4D心脏磁共振技术评估马凡综合征患者主动脉三维扩张性和位移变化	首次使用深度学习算法结合非刚性配准技术从4D CMR数据中量化主动脉三维扩张性及其组成成分	样本量相对有限，缺乏长期随访数据验证预测价值	比较马凡综合征患者与健康志愿者主动脉三维力学特性的差异	年轻和中年马凡综合征患者（包括主动脉根部手术史和无手术史）及健康志愿者	医学影像分析	马凡综合征	4D心脏磁共振，平衡稳态自由进动序列	深度学习	3D医学影像	131名参与者（47名健康志愿者，51名未手术马凡患者，33名术后马凡患者）	NA	NA	统计显著性(p值)，回归系数(β)	3T磁共振扫描仪
364	2025-11-02	EEG-SGENet: A lightweight convolutional network integrating SGE for motor imagery brain-computer interfaces 2025-Oct-29, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.09.040 PMID:41173359	研究论文	提出一种集成SGE模块的轻量级卷积神经网络EEG-SGENet，用于运动想象脑机接口分类任务	首次将空间分组增强(SGE)模块引入EEG信号解码，通过为每个语义组生成空间注意力因子来增强有用特征并抑制噪声	仅在BCI IV 2a和2b数据集上验证，未在其他EEG数据集上进行广泛测试	在运动想象脑机接口分类中实现解码性能与计算成本的良好平衡	运动想象脑机接口的EEG信号	脑机接口	NA	脑电图(EEG)	CNN	EEG信号	BCI IV 2a和2b数据集	NA	EEG-SGENet, SGE模块	准确率	NA
365	2025-11-02	Recent Advances and Applications of Single-cell Sequencing in Insects 2025-Oct-29, Current opinion in insect science IF:5.8Q1 DOI:10.1016/j.cois.2025.101455 PMID:41173389	综述	本文综述了单细胞测序技术在昆虫科学中的最新进展与应用	展示了单细胞多组学技术如何将昆虫研究从基础描述转向功能机制研究，并展望了高通量空间转录组学等新技术潜力	NA	总结单细胞基因组学在昆虫生物学中的最新进展并探讨未来发展方向	昆虫生理学、发育、免疫和进化研究	基因组学	NA	单细胞测序, 单细胞多组学技术, 空间转录组学	NA	基因组数据, 转录组数据, 表观基因组数据, 蛋白质组数据, 代谢组数据	NA	NA	NA	NA	NA
366	2025-11-02	Two Orders of Magnitude Reduction in Computational Load Achieved by Ultrawideband Responses of an Ion-Gating Reservoir 2025-Oct-28, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c06174 PMID:41084209	研究论文	开发了一种基于离子凝胶/石墨烯双电层晶体管的离子门控储备池，实现了超宽时间尺度的响应和深度学习级别的计算精度	通过离子凝胶/石墨烯界面的快速双电层动力学和石墨烯表面较慢的分子吸附动力学的共存，实现了从1 MHz到20 Hz的超宽响应范围	NA	开发高效计算技术以解决传统AI系统能耗高的问题	离子凝胶/石墨烯双电层晶体管	机器学习	NA	物理储备池计算	储备池计算	时间序列数据	NA	NA	离子门控储备池	准确率	计算资源需求降低至深度学习的1/100
367	2025-11-02	Enriched lung cancer classification approach using an optimized hybrid deep learning approach 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07322-w PMID:41152259	研究论文	提出一种结合优化算法和混合深度学习模型的肺癌分类方法，用于从CT图像中区分正常肺组织和异常组织	结合混合马群优化算法和狮子优化算法进行特征选择，并采用深度卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型进行联合特征提取和时序学习	系统实时性受CT性能和模型计算需求限制，在计算资源有限的临床环境中可能存在应用困难	开发自动肺癌分类框架以提高早期诊断准确率	肺部CT图像中的结节	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, LSTM	图像	标准肺部CT数据集	NA	深度卷积神经网络, 长短期记忆网络	准确率	NA
368	2025-11-02	Meta transfer learning for brain tumor segmentation using nnUNet in meningioma and metastasis cases 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20957-z PMID:41152295	研究论文	提出一种基于元迁移学习的nnUNet模型改进方法，用于脑膜瘤和转移瘤的脑肿瘤分割	首次将元迁移学习应用于nnUNet模型，通过胶质瘤分割知识迁移提升对脑膜瘤和转移瘤的分割性能	数据集可能缺乏代表性样本，模型在其他脑肿瘤亚型的泛化能力仍需验证	提高脑肿瘤分割模型对多种肿瘤亚型的适应性和泛化能力	脑膜瘤和脑转移瘤的医学影像数据	数字病理	脑肿瘤	深度学习，医学影像分析	nnUNet	医学影像	NA	PyTorch	nnUNet	Dice系数	NA
369	2025-11-02	BOLM high resolution land use and land cover dataset and benchmark results for the rapidly developing City of Dhaka Bangladesh 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21458-9 PMID:41152309	研究论文	本文介绍了孟加拉国达卡地区的高分辨率土地利用土地覆盖数据集BOLM，并评估了多种深度学习模型在该数据集上的性能	创建了南亚和东亚地区首个高质量高分辨率土地利用土地覆盖数据集，填补了该地区数据稀缺的空白	仅使用Bing影像数据，缺乏多光谱数据用于光谱分析和时间监测	解决发展中国家土地利用土地覆盖测绘中的数据稀缺问题	孟加拉国达卡大都市区及周边地区	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习,语义分割	卫星图像	4392平方公里区域，8.91亿像素	NA	DeepLabV3+, HRNetv2, U-net, UnimatchV2, Segmenter ViT-16	IoU, F1-score	NA
370	2025-11-02	Estimation of protein content in wheat samples using NIR hyperspectral imaging and 1D-CNN 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15408-8 PMID:41152319	研究论文	本研究利用近红外高光谱成像和1D-CNN模型估算了小麦样品中的蛋白质含量	扩展了高光谱成像技术在小麦蛋白质含量估算中的应用范围，涵盖了更广泛的蛋白质含量区间和不同种植区域的小麦样本	研究仅基于印度五个地区的小麦样本，未考虑更多地理区域和气候条件的影响	开发一种无需湿实验室、可实时估算小麦蛋白质含量的方法	来自印度五个地区的621个小麦样本	计算机视觉	NA	近红外高光谱成像，凯氏定氮法	1D-CNN	高光谱图像	621个小麦样本，蛋白质含量范围9.5-17.25%	NA	一维卷积神经网络	决定系数(R²)，均方根误差(RMSE)，性能偏差比(RPD)	NA
371	2025-11-02	Introducing a hybrid intrusion detection method for IoT-cloud environments based on ResNeXt and improved Ebola optimization search algorithm 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21408-5 PMID:41152357	研究论文	提出一种基于ResNeXt和改进埃博拉优化搜索算法的混合入侵检测方法，用于保护物联网-云环境安全	首次将ResNeXt深度卷积神经网络与改进的埃博拉优化搜索算法相结合，利用病毒传播动力学原理增强搜索性能	NA	开发高效的混合入侵检测方法以增强物联网-云环境的安全性	物联网-云环境中的网络入侵和异常行为	机器学习	NA	NA	CNN, 元启发式优化算法	网络流量数据	标准数据集CICIDS 2017和NSL-KDD	NA	ResNeXt	准确率, 召回率, F1分数, 精确率	NA
372	2025-11-02	Deep learning based optimal fish species identification to maximize production in fish ponds 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21598-y PMID:41152425	研究论文	使用深度神经网络基于鱼塘水质参数识别最佳鱼类物种以提高产量	首次将深度神经网络应用于鱼塘水质参数与鱼类物种适配性识别，相比传统机器学习方法实现100%准确率	样本量较小（仅196个样本），研究区域局限在印度特伦甘纳邦瓦朗加尔地区	通过识别最适合鱼塘水质条件的鱼类物种来最大化水产养殖产量	鱼类物种与鱼塘水质参数的适配关系	机器学习	NA	水质传感器监测（pH传感器、温度传感器、浊度传感器）	DNN	传感器采集的水质参数数据	196个鱼塘水质样本	NA	深度神经网络	准确率	NA
373	2025-11-02	Multistage prediction approach of EVs charging performance in smart transportation systems by deep learning technique 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21625-y PMID:41152435	研究论文	提出一种基于前馈深度神经网络的多阶段预测方法，用于预测智能交通系统中电动汽车的充电性能	首次将实时距离、道路特征和天气数据等影响因素与历史充电数据结合，采用多阶段方法预测SoC和CAT	NA	提高电动汽车充电行为的预测准确性，优化智能交通系统中的充电调度	电动汽车充电行为	机器学习	NA	深度学习技术	FDNN	历史充电数据、实时距离数据、道路特征数据、天气数据	NA	NA	前馈深度神经网络	SMAPE	NA
374	2025-11-02	A bias-resilient client selection analysis for federated brain tumor segmentation 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21548-8 PMID:41152446	研究论文	提出一种抗偏见的联邦学习客户端选择方法用于脑肿瘤分割	结合改进的UNet架构与联邦学习，提出Fed_WCE_BTD框架，采用弱客户端淘汰和自适应客户端选择策略	水肿识别的Dice系数为80%，与基线方法表现相似	在脑肿瘤分割任务中超越或达到非联邦学习环境的性能	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	MRI多模态成像	CNN	医学图像	BRATS 2021数据集	联邦学习	改进的UNet	Dice系数	NA
375	2025-11-02	Deep learning-assisted CBCT segmentation provides reliable volumetric assessment of mandibular defects compared with micro-CT for 3D printing and surgical planning 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24748-4 PMID:41152443	研究论文	本研究评估了深度学习辅助CBCT分割在兔下颌骨缺损体积测量中的准确性，并与micro-CT金标准进行比较	首次系统评估CBCT体素大小、病变位置和分割技术对下颌骨缺损体积测量准确性的影响，并验证深度学习分割模型的可行性	研究使用人工兔下颌骨缺损模型，样本量较小（28个缺损），需在临床患者中进一步验证	提高CBCT在数字牙科应用中的体积测量准确性，优化临床诊断方案	兔下颌骨人工骨缺损	数字病理	骨缺损	CBCT, micro-CT	深度学习	医学影像	28个兔下颌骨人工骨缺损	Avizo	ResNet18-encoded U-Net	体积测量准确性, 统计显著性检验	NA
376	2025-11-02	A novel hybrid attention based deep learning framework for textual emotion recognition using natural language processing technologies for disabled persons 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21532-2 PMID:41152453	研究论文	提出一种基于混合注意力的深度学习框架，用于通过自然语言处理技术识别残疾人的文本情感	开发了新型混合注意力长短期记忆分类器和振荡混沌向日葵优化算法进行超参数调优	NA	通过文本情感识别改善残疾人的辅助技术和情感理解	残疾人群体	自然语言处理	残疾	自然语言处理	LSTM, 注意力机制	文本	NA	NA	混合注意力长短期记忆网络	准确率	NA
377	2025-11-02	A novel method based on a multiscale convolution neural network for identifying lung nodules 2025-Oct-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21582-6 PMID:41152460	研究论文	提出一种基于多尺度卷积神经网络的新型肺结节识别方法	提出结合高斯金字塔分解的多尺度卷积神经网络模型，在肺结节检测中优于传统CNN方法	NA	解决肺结节识别和分类的挑战	肺结节（实性结节和纯磨玻璃结节）	计算机视觉	肺癌	医学图像分析	CNN, MCNN	医学图像	NA	NA	多尺度卷积神经网络	F1值, 准确率	NA
378	2025-11-02	Automated FAZ segmentation and diabetic retinopathy classification using OCTA images 2025-Oct-28, BMC ophthalmology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12886-025-04473-2 PMID:41152755	研究论文	本研究开发了一种自动化框架，使用OCTA图像进行FAZ分割和糖尿病视网膜病变分类	结合DeepLabv3+、EfficientNetB0、SE模块和ASPP的神经网络架构用于FAZ分割，以及基于GoogLeNet的CNN用于DR分类	样本量相对较小（253个OCTA扫描），仅来自单一医疗中心	探索使用OCTA图像自动分割FAZ并分类糖尿病视网膜病变的可行性	161名参与者的253个OCTA扫描（126个SCP，127个DCP）	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	CNN	图像	253个OCTA扫描，来自161名参与者（39名正常，78名NPDR，44名PDR）	NA	DeepLabv3+, EfficientNetB0, GoogLeNet	Dice相似系数, AUC	NA
379	2025-11-02	Survey on phylogenetic tree construction using machine learning 2025-Oct-28, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108751 PMID:41172604	综述	本文系统综述了使用机器学习方法构建系统发育树的研究进展	整合了传统方法与机器学习方法在系统发育分析中的贡献，特别关注了绕过传统比对使用嵌入或端到端学习的新方法	作为综述文章，主要总结现有研究而非提出新方法	系统梳理系统发育树构建方法，特别是机器学习技术的应用	多序列比对和系统发育推断方法	计算生物学	NA	机器学习，深度学习	NA	生物序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
380	2025-11-02	Pulmonary function estimation using smartphone audio and deep learning 2025-Oct-27, Jornal brasileiro de pneumologia : publicacao oficial da Sociedade Brasileira de Pneumologia e Tisilogia IF:2.9Q2 DOI:10.36416/1806-3756/e20250003 PMID:41172409	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA