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
3881	2025-10-06	An attack detection method based on deep learning for internet of things 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14808-0 PMID:40770483	研究论文	提出一种基于深度学习的物联网攻击检测方法，通过遗传算法特征选择、代价敏感函数和CNN-LSTM组合网络提升检测性能	结合遗传算法进行特征选择，使用代价敏感函数解决攻击流量稀缺问题，采用CNN-LSTM混合网络提取时空信息	未明确说明方法在实时检测场景下的性能表现和计算效率	提升物联网环境中网络攻击检测的准确性和可靠性	物联网网络流量数据	机器学习	NA	网络流量分析	CNN, LSTM	网络流量数据	两个物联网基准数据集	NA	CNN-LSTM混合架构	误报率, 检测性能	NA
3882	2025-10-06	Development and evaluation of deep neural networks for the classification of subtypes of renal cell carcinoma from kidney histopathology images 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10712-9 PMID:40764501	研究论文	开发并评估用于从肾脏组织病理学图像中分类肾细胞癌亚型的深度神经网络RenalNet	提出同时捕获三个不同尺度的跨通道和空间特征的深度学习架构，引入多通道残差变换和分组卷积深度定位模块	NA	开发高效稳健的深度学习模型用于肾细胞癌亚型分类	肾脏组织病理学图像中的肾细胞癌亚型	数字病理学	肾细胞癌	H&E染色全切片成像	CNN	组织病理学图像	来自TCGA的WSI图像，在病理学家监督下获取的ROI区域生成的图像块，并在三个知名数据集上测试	NA	RenalNet, MCRT, GCDL	准确率	NA
3883	2025-10-06	YOLO-LeafNet: a robust deep learning framework for multispecies plant disease detection with data augmentation 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14021-z PMID:40764650	研究论文	提出一种基于YOLO的YOLO-LeafNet深度学习框架，用于多物种植物叶片病害检测	提出YOLO-LeafNet新框架，在四种不同植物物种上实现优于YOLOv5和YOLOv8的病害检测性能	仅针对四种特定植物物种（葡萄、甜椒、玉米、马铃薯）进行验证，未涵盖更广泛的植物种类	开发鲁棒的植物病害检测系统以减少作物经济损失	四种植物物种的叶片图像：葡萄、甜椒、玉米、马铃薯	计算机视觉	植物病害	图像数据增强	YOLO	图像	8850张叶片图像，来自Kaggle的五个公开数据集	NA	YOLOv5, YOLOv8, YOLO-LeafNet	召回率, 精确率, mAP50, mAP50-95	NA
3884	2025-10-06	Interactive 3D segmentation for primary gross tumor volume in oropharyngeal cancer 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13601-3 PMID:40764730	研究论文	本研究提出一种用于口咽癌原发大体肿瘤体积交互式3D分割的两阶段交互点击优化框架	提出新颖的两阶段交互点击优化(2S-ICR)框架，结合交互式深度学习实现用户可修正的高性能分割	NA	开发用于口咽癌放疗中GTVt分割的交互式深度学习算法	口咽癌患者的原发大体肿瘤体积(GTVt)	数字病理	口咽癌	深度学习	深度学习模型	3D医学图像	使用2021年头颈肿瘤数据集进行开发，德克萨斯大学MD安德森癌症中心的外部数据集进行评估	NA	2S-ICR框架	Dice相似系数	NA
3885	2025-10-06	The First Seasonal Green View Index Mapping Dataset across Chinese cities powered by deep learning 2025-Aug-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05706-1 PMID:40764774	研究论文	本研究利用深度学习和多源遥感数据开发了中国首个跨城市季节性绿视率指数数据集	首次基于遥感数据创建跨城市、季节分辨率的绿视率数据集，突破了传统依赖街景影像的限制	数据集仅覆盖中国19个主要城市，尚未包含所有城市区域	开发大规模动态监测城市绿视率的遥感方法，支持以人为本的城市绿化监测	中国19个主要城市的街道绿化景观	计算机视觉	NA	多源遥感数据，深度学习	深度学习模型	卫星影像，街景影像	约100万对卫星与街景影像配对样本（2019-2023年）	NA	NA	皮尔逊相关系数（点尺度0.867，街道尺度0.918）	NA
3886	2025-10-06	Adaptive fusion of multi-cultural visual elements using deep learning in cross-cultural visual communication design 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13386-5 PMID:40760013	研究论文	提出一种用于跨文化视觉传达设计的深度学习框架，能够自适应融合多元文化视觉元素	结合CNN、注意力机制和GAN，动态调整色彩方案、空间布局、排版和图标设计以适应目标文化偏好	仅评估了五个文化区域，未涵盖全球所有文化多样性	开发能够创建文化适宜数字界面的跨文化视觉传达设计框架	多元文化视觉元素和数字界面设计	计算机视觉	NA	深度学习	CNN,注意力机制,GAN	视觉设计元素	五个文化区域的实验评估	NA	NA	文化适宜性,美学一致性,用户满意度,用户参与度,任务效率,转化率	NA
3887	2025-10-06	Real-time facial recognition via multitask learning on raspberry Pi 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97490-6 PMID:40760089	研究论文	本研究探索了在树莓派上通过多任务学习实现实时面部识别的可行性	首次在资源受限设备（树莓派）上成功部署高效多任务学习模型进行面部识别，显著降低计算负载和能耗	仅使用自定义VGGFace2数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发适用于资源受限设备的实时面部识别系统	面部图像数据	计算机视觉	NA	多任务学习	CNN	图像	基于VGGFace2数据集的定制数据库	NA	MobileNet, MobileNetV2, InceptionV3	准确率	树莓派（低成本单板计算机）
3888	2025-10-06	Is the use of machine learning in head and neck cancer radiotherapy supported by clinical trials? 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105036 PMID:40587931	综述	系统回顾评估机器学习在头颈癌放疗中临床应用价值的临床试验	首次系统整理头颈癌领域机器学习应用的临床试验证据，比较传统算法与深度学习模型的表现差异	纳入研究数量有限（42项），缺乏大规模随机对照试验的直接比较	评估机器学习在头颈癌临床管理中的有效性和应用价值	头颈癌患者	机器学习	头颈癌	医学影像分析	深度学习, KNN, SVM, 逻辑回归	医学影像, 临床数据	42项临床试验（从2395项研究中筛选）	NA	多层神经网络	准确率, AUC, 特异性, 敏感性, Dice系数	NA
3889	2025-10-06	Comparison of Deep Learning Models for fast and accurate dose map prediction in Microbeam Radiation Therapy 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105012 PMID:40602228	研究论文	比较基于图卷积网络和3D U-Net的深度学习模型在微束放射治疗中剂量图预测的性能	首次在微束放射治疗领域系统比较图卷积网络与3D U-Net两种不同架构的深度学习模型	研究仅基于大鼠的临床前数据，未涉及人体数据	开发快速准确的剂量预测方法以替代计算密集的蒙特卡洛模拟	微束放射治疗中的3D剂量分布	医学影像分析	癌症放射治疗	蒙特卡洛模拟，深度学习	图卷积网络，3D U-Net	3D剂量图	用于MRT临床前研究的大鼠数据	NA	图卷积网络，3D U-Net	平均绝对误差，平均相对误差，体素级γ指数	NA
3890	2025-10-06	The role of metabolism in shaping enzyme structures over 400 million years 2025-Aug, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09205-6 PMID:40634610	研究论文	通过分析11,269个酶结构研究代谢在400百万年酵母亚门进化过程中如何塑造酶结构演化	首次将深度学习预测的蛋白质结构与代谢进化研究相结合，揭示代谢在多尺度上塑造结构演化的新模式	研究局限于酵母亚门物种，可能不适用于其他生物类群	探究代谢如何影响酶结构在长期进化过程中的演化	酵母亚门中催化361个代谢反应的11,269个预测和实验确定的酶结构	计算生物学	NA	深度学习蛋白质结构预测，进化基因组学	AlphaFold2	蛋白质结构数据，代谢通路数据	11,269个酶结构，覆盖225个代谢通路	AlphaFold2	AlphaFold2架构	NA	NA
3891	2025-10-06	Impact of heart rate on coronary artery stenosis grading accuracy using deep learning-based fast kV-switching CT: A phantom study 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105046 PMID:40651284	研究论文	本研究通过体模实验评估基于深度学习的快速kV切换CT在不同心率下对冠状动脉狭窄分级准确性的影响	首次系统评估深度学习辅助的双能CT在不同心率条件下对冠状动脉狭窄定量分析的准确性	研究基于体模实验，未涉及真实患者数据，结果外推需谨慎	探究心率对基于深度学习的快速kV切换CT在冠状动脉狭窄分级准确性的影响	带有狭窄的冠状动脉体模和搏动心脏体模	医学影像分析	心血管疾病	快速kV切换双能CT，深度学习图像重建	神经网络	CT影像数据	冠状动脉体模在不同心率设置下(0-70 bpm)的扫描数据	NA	NA	图像锐度，狭窄比率误差	NA
3892	2025-10-06	Validation of syncope short-term outcomes prediction by machine learning models in an Italian emergency department cohort 2025-Aug, Internal and emergency medicine IF:3.2Q1 DOI:10.1007/s11739-025-04034-x PMID:40668516	研究论文	本研究在意大利急诊科队列中验证了机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测能力	首次在外部验证梯度提升和逻辑回归模型对晕厥结局的预测性能，并比较了新型深度学习模型TabPFN和大语言模型TabLLM的表现	样本量相对较小（257例患者），验证队列的事件发生率较高可能影响模型泛化能力	验证和比较不同机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测性能	晕厥急诊患者	机器学习	心血管疾病	机器学习算法	梯度提升, 逻辑回归, 深度学习, 大语言模型	临床数据	257例非低风险晕厥患者	NA	梯度提升, 逻辑回归, TabPFN, TabLLM	AUC, Matthews相关系数, Brier分数	NA
3893	2025-10-06	Detecting structural heart disease from electrocardiograms using AI 2025-Aug, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09227-0 PMID:40670798	研究论文	开发了一种名为EchoNext的深度学习模型，通过心电图检测多种结构性心脏病	在大型多样化健康系统中使用超过100万条心电节律和影像记录进行训练，能够检测多种形式的结构性心脏病，并在不同护理环境和种族/民族群体中表现一致	NA	利用人工智能扩大心脏病筛查的可及性	结构性心脏病患者	机器学习	心血管疾病	心电图，心脏影像	深度学习	心电节律数据，影像记录	超过100万条心电节律和影像记录	NA	NA	诊断准确率	NA
3894	2025-10-06	Effect of arc length on the deep learning prediction of monitor units in lung stereotactic ablative radiation therapy treatment 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105018 PMID:40684542	研究论文	本研究探讨弧长对深度学习预测肺癌立体定向消融放疗中监测单位的影响	首次研究不同弧长设置对深度学习模型预测放疗监测单位性能的影响	研究基于单一机构的回顾性数据，样本量相对有限	开发自动化的肺癌多病灶立体定向消融放疗计划系统	肺癌患者接受立体定向消融放疗的治疗数据	医疗人工智能	肺癌	立体定向消融放疗	深度学习	放疗治疗计划数据	257名患者的295次治疗，共60,720个样本	NA	NA	平均绝对百分比误差, gamma通过率	NA
3895	2025-10-06	Imaging-aided diagnosis and treatment based on artificial intelligence for pulmonary nodules: A review 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105050 PMID:40700795	综述	本文综述了基于人工智能的肺结节影像辅助诊断与治疗方法	系统比较了传统规则方法、手工特征机器学习、影像组学、深度学习及融合Transformer或注意力机制的混合模型在肺结节管理中的应用	存在领域偏移、高计算需求、有限可解释性以及多中心数据集变异等挑战	评估人工智能在肺结节诊断和治疗中的性能、适用性和局限性	肺结节	医学影像分析	肺癌	多模态影像融合(CT, PET, MRI)	深度学习, 机器学习, Transformer, 注意力机制	医学影像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
3896	2025-10-06	Use of artificial intelligence in animal experimentation: A review 2025-Aug, Toxicology letters IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.toxlet.2025.07.1417 PMID:40712858	综述	探讨人工智能在动物实验替代方法中的应用及其对毒理学和安全评估的改进	系统分析AI技术如何通过计算机建模和机器学习提升毒性预测的准确性，并推动动物实验3R原则（替代、减少、优化）的实施	监管验证仍是当前面临的主要挑战	评估人工智能在毒理学和安全评估领域替代动物实验的潜力	毒性预测、药物安全评估和化学危害分类	机器学习	NA	计算机毒理学、体外数据与AI工具结合的混合方法	深度学习, QSAR模型	化学结构数据、体外实验数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
3897	2025-10-06	Development and Validation of Survival Prediction Models for Patients With Pineoblastomas Using Deep Learning: A SEER-Based Study 2025-Aug, Cancer reports (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/cnr2.70303 PMID:40771018	研究论文	本研究基于SEER数据库开发深度学习模型预测松果体母细胞瘤患者的3年生存率	首次将深度学习模型应用于罕见肿瘤松果体母细胞瘤的生存预测，相比传统Cox比例风险模型表现更优	样本量较小（仅145例患者），数据来源于单一数据库	开发松果体母细胞瘤患者的生存预测模型	松果体母细胞瘤患者	医疗人工智能	松果体母细胞瘤	深度学习	深度神经网络	临床数据	145例患者	NA	深度神经网络	AUC, 校准曲线, 斜率, 截距	NA
3898	2025-10-06	Constructing high-quality enhanced 4D-MRI with personalized modeling for liver cancer radiotherapy 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104955 PMID:40578043	研究论文	提出一种基于深度学习的个性化建模方法，用于重建高质量的增强4D-MRI图像以支持肝癌放疗	采用个性化建模策略应对患者异质性，通过配对呼吸保持4D-MRI图像指导模型生成高质量4D-MRI	研究仅针对58例肝癌患者，样本规模有限，且方法在肝癌放疗中的实际应用潜力仍需进一步验证	开发高质量4D-MRI重建方法以改善肝癌放疗中的肿瘤运动描绘和监测	58例肝癌患者的MRI图像数据	医学影像分析	肝癌	高速多相3D快速扰相梯度回波序列，磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	58例肝癌患者	NA	NA	峰值信噪比，结构相似性，归一化均方根误差，模糊检测累积概率	NA
3899	2025-10-06	Computational Pathology for Accurate Prediction of Breast Cancer Recurrence: Development and Validation of a Deep Learning-Based Tool 2025-Jul-16, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100847 PMID:40680854	研究论文	开发并验证基于深度学习的计算病理学工具Deep-Breast-Cancer-Recurrence-Auto，用于从常规H&E染色全切片图像预测乳腺癌复发风险	首次提出基于深度学习的计算病理学方法，仅使用常规H&E染色全切片图像即可预测乳腺癌复发风险，为现有基因组学工具提供成本效益更高的替代方案	研究仅在两个独立队列中进行验证，需要更多样化的临床环境进一步验证其普适性	开发准确预测乳腺癌复发风险的计算病理学工具	乳腺癌患者	计算病理学	乳腺癌	苏木精-伊红染色全切片成像	深度学习	病理图像	两个独立队列：癌症基因组图谱计划乳腺癌数据集和俄亥俄州立大学内部数据集	NA	NA	AUC, 准确率, 特异性, 敏感性	NA
3900	2025-10-06	Artificial intelligence in pediatric otolaryngology: A state-of-the-art review of opportunities and pitfalls 2025-Jul, International journal of pediatric otorhinolaryngology IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.ijporl.2025.112369 PMID:40334638	综述	对人工智能在儿科耳鼻喉科应用现状、机遇与挑战进行系统性评述	首次系统梳理AI在儿科耳鼻喉科的独特应用场景，强调儿童生理发育特性对AI模型的特殊要求	成人训练数据在儿科应用的泛化能力不足，儿科专项数据相对匮乏	评估AI在儿科耳鼻喉科的临床应用潜力与发展方向	儿科耳鼻喉疾病患者及相关医疗数据	医疗人工智能	儿科耳鼻喉疾病	深度学习, 预测建模, 大语言模型	深度学习模型	医学图像, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA