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
3941	2025-10-06	An X-ray bone age assessment method for hands and wrists of adolescents in Western China based on feature fusion deep learning models 2025-Sep, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03497-z PMID:40402226	研究论文	基于特征融合深度学习模型开发用于中国西部青少年手腕X射线骨龄评估的方法	提出结合InceptionV3、双线性池化、SE注意力和性别信息的特征融合深度学习模型，针对中国西部青少年群体优化骨龄分类	样本仅来自中国西部单一地区，样本量相对有限（688张图像），年龄范围11-23.99岁	开发深度学习模型用于青少年手腕X射线骨龄评估，并与人工评估结果进行比较	中国西部11.00-23.99岁青少年的手腕X射线图像	计算机视觉	生长发育评估	X射线成像	CNN	医学图像	688张手腕X射线图像	NA	InceptionV3, InceptionV3+SE+Sex, InceptionV3+Bilinear, InceptionV3+Bilinear+SE+Sex	准确率	NA
3942	2025-10-06	Intelligent chlorophyll estimation by attention-integrated deep learning and dual-modal fusion in tencha drying using snapshot multispectral camera 2025-Sep, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.14385 PMID:40405630	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制深度学习与双模态融合的智能叶绿素含量估算方法，用于碾茶干燥过程监测	首次将快照多光谱技术与注意力机制深度学习和光谱-图像双模态融合相结合，实现碾茶干燥过程中叶绿素含量的精确监测	NA	开发一种快速、非侵入式的叶绿素含量监测方法，提升碾茶干燥过程的质量控制	碾茶干燥过程中的茶叶样本	计算机视觉	NA	快照多光谱成像技术	CNN	多光谱图像，灰度纹理特征	NA	NA	SE-ResNet18	相关系数，相对百分偏差	NA
3943	2025-10-06	DenoiseMamba: An Innovative Approach for EEG Artifact Removal Leveraging Mamba and CNN 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3573042 PMID:40408214	研究论文	提出了一种结合Mamba和CNN的新型EEG去噪方法DenoiseMamba	首次将结构化状态空间对偶机制与CNN结合用于EEG去噪，能够同时捕捉局部和全局时空特征	仅在三个半模拟数据集上进行验证，缺乏真实临床数据的测试	开发有效的EEG信号去噪方法以提升脑电应用性能	受污染的EEG信号及其中的眼电、肌电和心电伪迹	信号处理	神经系统疾病	脑电图技术	CNN, Mamba	EEG信号数据	三个半模拟数据集	NA	ConvSSD模块	EEG重建精度	NA
3944	2025-10-06	SSC-SleepNet: A Siamese-Based Automatic Sleep Staging Model With Improved N1 Sleep Detection 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3572886 PMID:40408218	研究论文	提出一种基于伪连体神经网络架构的自动睡眠分期模型SSC-SleepNet，通过改进N1睡眠阶段的检测性能来解决单通道脑电图的自动睡眠分期问题	采用伪连体神经网络架构结合对比损失，设计自适应损失函数动态增加对N1睡眠阶段误分类的惩罚，有效解决类别不平衡问题	NA	提高单通道脑电图自动睡眠分期中N1睡眠阶段的检测准确率	睡眠脑电图数据	机器学习	睡眠障碍	脑电图	CNN,LSTM,伪连体神经网络	单通道脑电图信号	四个数据集：Sleep-EDF-SC、Sleep-EDF-X、Sleep Heart Health Study、Haaglanden Medisch Centrum	NA	挤压激励残差网络,CNN-LSTM混合架构	宏F1分数,N1睡眠阶段F1分数	NA
3945	2025-10-06	Knowledge-Driven Graph Representation Learning for Myocardial Infarction Localization 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3574688 PMID:40434860	研究论文	提出一种知识驱动的图表示学习框架，用于心肌梗死定位任务	将医学先验知识融入深度学习模型，通过构建心肌梗死定位知识图谱来指导模型识别关键特征	NA	提高心肌梗死定位的准确性，特别是在罕见心肌梗死病例中的定位能力	心电图信号、心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	心电图分析	图表示学习	心电图信号、患者人口统计学信息	PTB和PTBXL两个公共数据集	NA	基于边关系投影的知识图谱聚合方法	F1-score	NA
3946	2025-10-06	Using Deep Learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings From Echocardiographic Videos 2025-Sep, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.05.016 PMID:40451472	研究论文	本研究使用深度学习模型从超声心动图视频预测心脏磁共振的组织特征参数	首次尝试使用基于视频的卷积神经网络从超声心动图视频中推导CMR特有的组织特征参数	回顾性单中心研究，模型对LGE、T1、T2和ECV等组织特征的预测能力有限	评估深度学习模型从超声心动图视频检测CMR特定参数的性能	接受CMR和超声心动图检查的成年患者	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图，心脏磁共振	CNN	视频	1,453名成年患者，2,556对配对研究	NA	基于视频的卷积神经网络	AUC	NA
3947	2025-10-06	Modeling decision-making during unprotected left turns using interpretable deep learning and uncertainty quantification 2025-Sep, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108136 PMID:40513415	研究论文	本研究通过可解释深度学习和不确定性量化方法分析驾驶员在无保护左转场景中的决策过程	首次从决策不确定性角度分析无保护左转决策机制，结合Transformer模型和SHAP解释方法识别关键变量	未明确说明实验数据的具体规模和采集环境，模型泛化能力有待进一步验证	探索无保护左转场景中驾驶员的决策机制及其与安全性的关系	驾驶员在无保护左转场景中的决策行为	机器学习	NA	深度学习，不确定性量化	Transformer	驾驶行为数据	NA	NA	Transformer	Jensen-Shannon散度	NA
3948	2025-10-06	Recent advances in sMRI and artificial intelligence for presurgical planning in focal cortical dysplasia: A systematic review 2025-Sep, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101359 PMID:40517890	系统综述	系统回顾了结构磁共振成像和人工智能在局灶性皮质发育不良术前规划中的最新进展	首次系统评估AI技术在FCD检测中的应用效果，发现AI模型灵敏度可达97.1%，特异性达84.3%，匹配或超越放射科医生表现	模型性能因FCD类型和训练数据集而异，需要进一步的临床验证和算法优化	评估人工智能技术在局灶性皮质发育不良术前检测中的应用价值	局灶性皮质发育不良患者	医学影像分析	药物难治性癫痫	结构磁共振成像	机器学习,深度学习	医学影像	27篇符合纳入标准的全文文章	NA	NA	灵敏度,特异性,检测率	NA
3949	2025-10-06	DeepEM Playground: Bringing deep learning to electron microscopy labs 2025-Sep, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70005 PMID:40579897	研究论文	介绍了一个名为DeepEM Playground的交互式平台，旨在降低电子显微镜实验室使用深度学习的门槛	开发了首个专门针对电子显微镜实验室的交互式深度学习平台，无需编程经验即可训练和调整模型	NA	弥合深度学习研究与电子显微镜实验室实际应用之间的差距	电子显微镜研究人员	计算机视觉	NA	电子显微镜	深度学习模型	电子显微镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
3950	2025-10-06	Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning 2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008 PMID:40592670	系统综述	系统评估深度学习模型在眼眶骨折CT影像检测和重建中的诊断准确性、处理时间及手术规划作用	首次系统综述深度学习在眼眶骨折领域的应用，比较了U-Net、GAN和SPAK等不同架构的性能表现	纳入研究数量有限（仅5项），需要更多对比研究来标准化方法学和验证临床适用性	评估深度学习模型在眼眶骨折检测和重建中的效能	眼眶骨折患者的CT影像数据	计算机视觉	眼眶骨折	CT成像	U-Net, GAN	医学影像	NA	NA	U-Net, GAN, DenseNet, SPAK	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, Dice系数, IoU	NA
3951	2025-10-06	Cephalometric landmark detection using vision transformers with direct coordinate prediction 2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.05.021 PMID:40603150	研究论文	提出使用视觉变换器直接预测坐标的头影测量标志点检测新方法	首次将视觉变换器与直接坐标预测相结合用于头影测量标志点检测，避免了传统热图预测方法的内存密集问题	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	开发更高效准确的头影测量标志点自动检测方法	侧位X射线图像中的头影测量标志点	计算机视觉	口腔正畸	深度学习	Vision Transformer (ViT)	X射线图像	NA	NA	Vision Transformer	平均径向误差	NA
3952	2025-10-06	Deep learning models for predicting hearing thresholds based on joint stimulus-frequency otoacoustic emissions and distortion-product otoacoustic emissions 2025-Sep, Hearing research IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.heares.2025.109349 PMID:40618463	研究论文	开发了一种结合刺激频率耳声发射和畸变产物耳声发射的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次联合应用SFOAEs和DPOAEs两种耳声发射信号进行听力阈值预测，并构建了效率优化的深度学习模型	样本量相对有限（94只正常听力耳和401只感音神经性听力损失耳），未在其他类型听力损失中验证	开发基于双源耳声发射的深度学习模型，实现准确高效的听力阈值预测	人耳听力阈值预测	机器学习	听力损失	耳声发射检测技术	CNN, RNN	频谱数据	495只耳朵（94只正常听力，401只感音神经性听力损失）	NA	卷积神经网络和循环神经网络组合架构	平均绝对误差	NA
3953	2025-10-06	Accounting for population structure in deep learning models for genomic analysis 2025-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104873 PMID:40623578	研究论文	本研究探讨了深度学习模型中忽略遗传相关性对基因组分析的影响	首次系统评估深度学习模型中忽略群体结构是否会导致与传统基因组分析相似的混杂效应	研究结果基于模拟和真实数据集，可能需要更多样化的数据验证	调查深度学习模型中忽略遗传相关性是否会引入混杂效应	单核苷酸多态性数据	机器学习	NA	基因组分析	深度学习	基因组数据	模拟和真实世界数据集	NA	NA	特征重要性分析	NA
3954	2025-10-06	A Deep Learning Model for Comprehensive Automated Bone Lesion Detection and Classification on Staging Computed Tomography Scans 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.021 PMID:40634223	研究论文	开发用于分期CT扫描中骨病变自动检测和分类的深度学习模型	首次使用nnUNet模型在分期CT扫描中实现骨病变的全面自动检测和分类	在部分良性患者中出现假阳性识别	开发用于癌症分期CT扫描中骨病变自动检测和分类的AI工具	前列腺癌患者和其他原发癌患者的良恶性骨病变	计算机视觉	骨转移癌	CT扫描	深度学习	医学影像	402例患者CT数据（训练集），69例患者测试集（32例骨转移）	nnUNet	nnUNet	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
3955	2025-10-06	Development and validation of a deep learning-based automatic classification algorithm for the medial temporal lobe atrophy score using a multimodality cascade transformer 2025-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106993 PMID:40675115	研究论文	开发并验证基于深度学习的多模态级联Transformer用于内侧颞叶萎缩评分的自动分类算法	首次将多模态级联Transformer架构应用于内侧颞叶萎缩评分的自动分类	回顾性研究设计，数据来源于单一三级医院	开发自动分类算法用于认知障碍患者的内侧颞叶萎缩评分	认知障碍患者	医学影像分析	认知障碍	深度学习，机器学习	Transformer	医学影像	训练集1694例患者，内部测试集297例患者，外部测试集400例患者	NA	多模态级联Transformer	准确率	NA
3956	2025-10-06	Multi-parameter MRI deep learning model for lymphovascular invasion assessment in invasive breast ductal carcinoma: A multicenter, retrospective study 2025-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107002 PMID:40695008	研究论文	开发基于多参数MRI和深度学习的联合模型用于预测浸润性乳腺导管癌的淋巴血管侵犯状态	首次将多参数MRI与深度学习特征和临床放射学特征相结合，构建用于LVI评估的联合模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（448例患者）	评估多参数MRI深度学习在预测浸润性乳腺导管癌淋巴血管侵犯状态中的价值	浸润性乳腺导管癌患者	医学影像分析	乳腺癌	多参数磁共振成像	深度学习	医学影像	448例患者来自两个医疗中心	NA	MobileNetV2-3D	AUC, 准确率, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
3957	2025-10-06	Semi-supervised motion flow and myocardial strain estimation in cardiac videos using distance maps and memory networks 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110739 PMID:40701021	研究论文	提出一种利用距离图和记忆网络的半监督运动估计算法，用于心脏视频中的心肌应变分析	使用整个心动周期所有帧进行半监督训练，利用舒张末期分割标签生成的距离图加权损失函数	仅使用内部数据集进行验证，未在公共数据集上测试	提高心脏视频中运动流和心肌应变估计的准确性	心脏磁共振成像序列中的心肌运动	计算机视觉	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习图像配准和跟踪算法	心脏视频序列	271名患者	NA	RAFT, 记忆网络	端点误差, 左心室整体径向应变相关性, 左心室整体周向应变相关性, 右心室周向应变相关性	NA
3958	2025-10-06	Comprehensive assessment of uterine contractility using a large database of dynamic T2∗ studies 2025-Sep, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.078 PMID:40706293	研究论文	本研究利用大型动态T2∗ MRI数据库和AI驱动流程评估子宫收缩活动，量化其发生率并探索与临床变量的关联	首次结合大规模动态T2∗ MRI数据和实时深度学习技术系统评估子宫收缩活动，为胎盘功能研究提供新视角	未发现子宫收缩活动与磁场强度、母体体位、产次等变量的显著相关性，需进一步研究其他潜在影响因素	通过AI驱动的动态T2∗ MRI分析增强对亚临床子宫收缩及其对胎盘功能影响的理解	821例孕15-41周胎儿的动态MRI扫描，包括正常妊娠和胎盘功能不全病例	医学影像分析	产科疾病	动态T2∗ MRI，T2∗弛豫测量法	深度学习	MRI影像	821例动态胎儿MRI扫描	NA	NA	NA	NA
3959	2025-10-06	Adaptive-AutoMO: A domain adaptive automated multiobjective neural network for reliable lesion malignancy prediction via digital breast tomosynthesis 2025-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104869 PMID:40712810	研究论文	提出一种用于数字乳腺断层合成图像中病变恶性预测的自适应多目标神经网络	结合多目标免疫神经架构搜索、半监督域自适应特征网络和基于熵的证据推理方法，同时解决隐私保护、可信度测量和性能平衡三大挑战	仅在两个DBT图像数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发可靠的乳腺病变恶性预测模型，解决数据稀缺和域偏移问题	数字乳腺断层合成图像中的乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成	深度学习神经网络	医学图像	两个DBT图像数据集（源域和目标域）	NA	MINAS生成的Pareto最优模型集，对比了ResNet-18, DenseNet-121	敏感度, 特异性, 不确定性估计	NA
3960	2025-10-06	Interpretable multi-variable transformer network for regional-level short-term bicycle crash risk prediction 2025-Sep, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108169 PMID:40714386	研究论文	提出一种可解释多变量Transformer网络用于区域级短期自行车碰撞风险预测	使用四个专用Transformer编码器块处理异构数据时空依赖关系，采用单区域预测策略缓解类别不平衡，改进层相关性传播框架增强模型可解释性	仅基于伦敦四年的数据进行验证，未在其他城市进行泛化性测试	实现城市区域级短期自行车碰撞风险的准确预测和可解释分析	伦敦市的自行车碰撞风险预测	机器学习	NA	时空数据分析	Transformer	多源异构数据（碰撞记录、公共自行车行程、时间、天气、道路网络、土地利用、自行车基础设施特征）	伦敦市四年数据集	NA	Transformer	假正率(FPR), AUC, G-mean	NA