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	Assessing the spatial relationship between mandibular third molars and the inferior alveolar canal using a deep learning-based approach: a proof-of-concept study 2025-Aug-06, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06539-5 PMID:40770327	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的系统，用于精确测量下颌第三磨牙与下颌管在锥形束CT图像中的空间距离	首次提出结合DeeplabV3+语义分割和KD-Tree算法的低资源环境解决方案，实现3D空间距离的精确量化	仅进行了内部验证，样本量有限，需要进一步外部验证	开发并验证基于深度学习的系统，用于准确测量M3-MC空间关系	下颌第三磨牙与下颌管的解剖关系	计算机视觉	口腔疾病	锥形束CT成像	CNN	医学图像	随机选择的CBCT图像	NA	DeeplabV3+	平均误差, 平均绝对误差, 均方误差, 均方根误差, 决定系数	低资源环境
3942	2025-10-06	Hybrid CNN-Transformer-WOA model with XGBoost-SHAP feature selection for arrhythmia risk prediction in acute myocardial infarction patients 2025-Aug-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03127-z PMID:40770344	研究论文	开发了一种结合CNN、Transformer和鲸鱼优化算法的混合模型，用于急性心肌梗死患者心律失常风险预测	首次将CNN、Transformer和WOA算法结合用于心律失常预测，并采用XGBoost-SHAP进行特征选择	基于回顾性队列研究，需要前瞻性验证	开发准确、可解释的心律失常预测模型	急性心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN, Transformer, WOA, XGBoost	临床数据	2084名患者	NA	CNN-Transformer混合架构	准确率, AUC-ROC, F1分数, MCC, G-Mean	NA
3943	2025-10-06	Dynamic frailty risk prediction in elderly hip replacement: a deep learning approach to personalized rehabilitation 2025-Aug-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03143-z PMID:40770716	研究论文	本研究使用深度学习模型动态预测老年髋关节置换患者术后衰弱风险，为个性化康复提供指导	首次将多种生存分析模型应用于老年髋关节置换患者术后衰弱风险的动态预测，并识别关键临床预测因子	样本量相对有限，虽通过数据增强扩展但仍需更大规模验证	开发能够准确预测老年髋关节置换患者术后衰弱风险动态变化的预测模型	647名60岁及以上接受髋关节置换手术的老年患者	机器学习	老年疾病	临床数据收集，数据增强	生存分析模型	临床数据，生化数据，人口统计学数据，手术数据	647名患者（经数据增强扩展至约2,500例）	NA	Cox-Time, DeepHit, DeepSurv, MP-RSF, MP-AdaBoost, MP-LogitR	C-index, Brier score	NA
3944	2025-10-06	Multi-stream feature fusion of vision transformer and CNN for precise epileptic seizure detection from EEG signals 2025-Aug-06, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06862-z PMID:40770757	研究论文	提出基于多流特征融合策略的癫痫发作检测模型CMFViT，融合CNN和Vision Transformer处理EEG信号	首次将CNN与Vision Transformer通过多流特征融合策略结合，同时捕捉EEG信号的局部特征和全局时间序列依赖	NA	开发高效准确的癫痫发作自动检测方法	头皮脑电图(EEG)信号	医学信号处理	癫痫	可调Q因子小波变换(TQWT)	CNN, Vision Transformer	EEG信号转换的时频域图像	CHB-MIT公开数据集和Kaggle 121人癫痫数据集	NA	CNN, Vision Transformer, 多流特征融合架构	准确率, 其他优秀指标	NA
3945	2025-10-06	MCA-GAN: A lightweight Multi-scale Context-Aware Generative Adversarial Network for MRI reconstruction 2025-Aug-06, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110465 PMID:40780320	研究论文	提出一种轻量级多尺度上下文感知生成对抗网络MCA-GAN，用于加速MRI重建	通过双域生成器协同优化k空间和图像域表示，集成多个轻量级模块实现高效特征提取和全局上下文建模	未明确说明模型在极端欠采样条件下的性能表现	提高MRI重建质量同时显著降低计算成本	MRI图像重建	医学影像	NA	磁共振成像	GAN	MRI图像	IXI、MICCAI 2013和MRNet膝关节数据集	NA	MCA-GAN, Depthwise Separable Local Attention, Adaptive Group Rearrangement Block, Multi-Scale Spatial Context Modulation Bridge, Channel-Spatial Multi-Scale Self-Attention	PSNR, SSIM	NA
3946	2025-10-06	TRI-PLAN: A deep learning-based automated assessment framework for right heart assessment in transcatheter tricuspid valve replacement planning 2025-Aug-06, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133732 PMID:40780436	研究论文	开发并验证首个基于深度学习的全自动框架TRI-PLAN，用于经导管三尖瓣置换术前的右心结构评估	首个全自动深度学习框架，通过双阶段右心评估网络实现右心结构复合体分割和三尖瓣环定位，并自动测量关键解剖参数和右心室射血分数	回顾性研究，样本量相对有限（140例CTA扫描）	开发自动化评估框架以改进经导管三尖瓣置换术的术前规划	严重三尖瓣反流患者的右心结构复合体	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	140例CTA扫描（63,962个切片），来自中国两个高容量心脏中心	NA	双阶段右心评估网络	Dice系数, 表面Dice, 标准差, 组内相关系数, 相关系数, 偏差	NA
3947	2025-10-06	A deep learning model for diagnosing autism using brain time series 2025-Aug-05, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.001 PMID:40763894	研究论文	提出一种结合LSTM和注意力机制的混合深度学习模型，用于基于脑时间序列数据的自闭症诊断	引入基于滑动窗口的数据预处理方法和投票策略，结合残差块与通道注意力机制增强特征融合并防止网络退化	未明确说明样本规模的具体数值，模型性能在不同脑图谱上存在差异	开发准确的自闭症早期诊断方法	自闭症谱系障碍患者和神经典型个体	机器学习	自闭症	脑功能磁共振成像	LSTM, 注意力机制	脑时间序列数据	ABIDE数据集中的ROI时间序列数据	NA	LSTM with Attention, 残差块	准确率	NA
3948	2025-10-06	A novel approach to smart-assisted schizophrenia screening based on Raman spectroscopy and deep learning 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14015-x PMID:40764795	研究论文	本研究提出了一种基于拉曼光谱和深度学习的智能辅助精神分裂症筛查方法	首次将马尔可夫转移场引入拉曼光谱分析，将一维光谱序列转换为二维谱图以丰富分析方法	NA	开发基于血清拉曼光谱的精神分裂症辅助筛查方法	精神分裂症患者和健康个体的血清样本	机器学习	精神分裂症	拉曼光谱	CNN	光谱数据	精神分裂症患者和健康个体的血清拉曼光谱数据	NA	四种不同的卷积神经网络	NA	NA
3949	2025-10-06	Partial feature reparameterization and shallow-level interaction for remote sensing object detection 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14035-7 PMID:40764799	研究论文	提出一种用于遥感目标检测的高效单阶段检测器SORA-DET，通过部分特征重参数化和浅层交互提升检测性能与计算效率	提出PRepConvBlock通过重参数化卷积和部分特征利用降低计算复杂度，设计SB-FPN浅层多尺度融合框架增强特征表示，构建四检测头架构	NA	开发兼顾高检测性能和计算效率的遥感目标检测方法	遥感图像中的目标检测	计算机视觉	NA	NA	CNN	遥感图像	VisDrone2019测试集和SeaDroneSeeV2验证集	NA	Bi-FPN, SORA-DET	mAP50	NA
3950	2025-10-06	Deep learning based localisation and classification of gamma photon interactions in thick nanocomposite and ceramic monolithic scintillators 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13339-y PMID:40764802	研究论文	本研究评估基于深度神经网络的方法，用于在厚纳米复合和陶瓷整体闪烁体中定位和分类伽马光子相互作用	首次在厚纳米复合和陶瓷整体闪烁体中应用InceptionNet和CNN进行光子相互作用模式分类和首次相互作用点定位，相比传统技术显著提升定位精度	研究假设50%探测器量子效率，实际性能可能受此假设影响；对于三次及以上沉积相互作用的分类准确率相对较低(66.7%)	提高正电子发射断层扫描中伽马光子首次相互作用点的定位精度	纳米复合和陶瓷整体闪烁体中的伽马光子相互作用	计算机视觉	NA	闪烁光子分布分析	CNN, InceptionNet	图像	NA	NA	InceptionNet, CNN	准确率, 中位数定位误差	NA
3951	2025-10-06	Interpretable multi-scale deep learning to detect malignancy in cell blocks and cytological smears of pleural effusion and identify aggressive endometrial cancer 2025-Aug-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103742 PMID:40779831	研究论文	提出一种可解释多尺度深度学习框架IMA-SSL，用于检测胸水细胞块和涂片中的恶性肿瘤并识别侵袭性子宫内膜癌	首次将自监督学习特征编码器与多尺度注意力机制结合，在胸水细胞学样本和公共TCGA数据集上实现恶性肿瘤检测	样本量相对有限（194张细胞涂片和188张细胞块全玻片图像）	开发深度学习模型以准确诊断恶性胸水和识别侵袭性子宫内膜癌	胸水细胞块和细胞学涂片样本，TCGA子宫内膜癌数据集	数字病理学	肺癌,乳腺癌,子宫内膜癌	全玻片成像	深度学习	图像	194张细胞涂片全玻片图像，188张细胞块全玻片图像，以及公共TCGA数据集	NA	多尺度注意力网络，自监督学习特征编码器	Fisher精确检验	NA
3952	2025-10-06	Recurrent inference machine for medical image registration 2025-Aug-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103748 PMID:40779833	研究论文	提出一种用于医学图像配准的循环推理网络，通过元学习方式提升配准精度和数据效率	将图像配准问题构建为元学习求解器，通过循环推理框架学习优化更新规则，结合隐式正则化和显式梯度输入	未明确说明计算复杂度和对不同模态图像的泛化能力	开发高精度且数据高效的医学图像配准方法	脑部MRI、肺部CT和定量心脏MRI图像	医学图像分析	多疾病类别	深度学习	循环神经网络	医学图像	未明确具体样本数量，但实验表明仅需5%训练数据即可取得良好效果	NA	循环推理网络	配准精度	NA
3953	2025-10-06	Adaptive-learning physics-assisted light-field microscopy enables day-long and millisecond-scale super-resolution imaging of 3D subcellular dynamics 2025-Aug-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62471-w PMID:40759651	研究论文	提出自适应学习物理辅助光场显微镜技术，实现长时间毫秒级3D亚细胞动态超分辨率成像	结合物理辅助深度学习框架和自适应调谐策略，首次实现光场显微镜对多种亚细胞动态的超分辨率重建	未明确说明技术对特定细胞类型或生物样本的适用性限制	开发能够长期高速3D超分辨率成像的显微技术，减少光毒性	活细胞内的亚细胞结构和动态过程	计算显微成像	NA	光场显微镜，深度学习重建	深度学习	3D光场图像	未明确说明具体样本数量，但包含多种亚细胞结构的长时间观测	NA	NA	空间分辨率（~120 nm），时间分辨率（100体积/秒）	NA
3954	2025-10-06	Diagnostic systematic review and meta-analysis of machine learning in predicting biochemical recurrence of prostate cancer 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11445-5 PMID:40760134	系统综述与荟萃分析	评估机器学习模型在预测前列腺癌生化复发方面的有效性，并与传统预后方法进行比较	首次通过系统综述和荟萃分析全面评估机器学习模型在前列腺癌生化复发预测中的表现，比较了不同模型类型和数据模态的性能差异	纳入研究数量有限（16项），缺乏大规模临床试验验证，长期预测性能有所下降	评估机器学习模型预测前列腺癌生化复发的准确性和临床适用性	前列腺癌患者	机器学习	前列腺癌	机器学习	深度学习模型,混合模型,传统机器学习模型	影像数据,临床数据	17,316名前列腺癌患者	NA	NA	AUC	NA
3955	2025-10-06	Sentiment analysis for deepfake X posts using novel transfer learning based word embedding and hybrid LGR approach 2025-Aug-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10661-3 PMID:40754634	研究论文	提出一种基于迁移学习的混合深度学习方法来分析深度伪造社交媒体帖子的情感倾向	结合LSTM、GRU和RNN的混合LGR方法，以及基于迁移学习的新型特征提取技术	NA	开发能够准确分析深度伪造文本情感倾向的方法，防止虚假信息传播	社交媒体上的深度伪造文本帖子	自然语言处理	NA	情感分析，特征提取	LSTM, GRU, RNN, 混合深度学习	文本	NA	NA	LSTM, GRU, RNN, LGR混合架构	准确率	NA
3956	2025-10-06	Leveraging FastViT based knowledge distillation with EfficientNet-B0 for diabetic retinopathy severity classification 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100325 PMID:40588035	研究论文	提出一种基于FastViT知识蒸馏的FastEffNet框架，用于糖尿病视网膜病变严重程度分类	首次将基于Transformer的FastViT作为教师模型，通过知识蒸馏技术提升EfficientNet-B0学生模型的分类性能并降低计算复杂度	仅使用单一数据集进行验证，未在更多外部数据集测试泛化能力	开发高效准确的深度学习模型用于糖尿病视网膜病变的自动诊断	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	知识蒸馏	CNN, Transformer	图像	APTOS失明检测数据集的3662张图像，涵盖五个严重程度类别	NA	FastViT-MA26, EfficientNet-B0, HGNet, ResNet50, MobileNetV3, DeiT	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's Kappa Score, Weighted Kappa Score, Matthews Correlation Coefficient, AUC	计算成本为0.38 G FLOPs的轻量级架构
3957	2025-10-06	Cryo-electron tomography: Challenges and computational strategies for particle picking 2025-Aug, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103113 PMID:40639056	综述	本文全面概述了冷冻电子断层扫描中基于深度学习的颗粒挑选方法	系统评估了基于标注和无标注的深度学习方法在冷冻电镜断层扫描颗粒挑选中的应用	作为综述文章，不包含原始实验数据和新方法开发	为研究人员选择最适合的颗粒挑选方法提供指导	冷冻电子断层扫描中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描(cryo-ET)，亚断层图平均	深度学习	断层扫描图像	NA	NA	NA	输入数据生成工作量，推理运行时间，细丝结构支持	NA
3958	2025-10-06	Segmenting cryo-electron tomography data: Extracting models from cellular landscapes 2025-Aug, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103114 PMID:40645092	综述	探讨深度学习技术如何革新冷冻电子断层扫描数据的分割流程，提升生物结构解析效率	系统阐述深度学习技术对冷冻电子断层扫描数据分割流程的自动化、精度与可扩展性的革命性改进	NA	重新定义冷冻电子断层扫描数据分割的最佳实践以加速生物学发现	冷冻电子断层扫描数据中的亚细胞组件结构关系	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	NA	断层扫描图像	NA	NA	NA	NA	NA
3959	2025-10-06	Deep-learning-based gene perturbation effect prediction does not yet outperform simple linear baselines 2025-Aug, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02772-6 PMID:40759747	研究论文	比较深度学习模型与简单基线方法在预测基因扰动后转录组变化方面的性能	首次系统比较五种基础模型和两种深度学习模型与简单线性基线在基因扰动预测任务中的表现	当前深度学习模型在基因扰动效应预测任务中未能超越简单基线方法	评估深度学习模型在预测基因扰动后转录组变化方面的有效性	单细胞基因表达数据	机器学习	NA	单细胞转录组测序	基础模型,深度学习模型	基因表达数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
3960	2025-10-06	Real-Time Prediction of Correct Yoga Asanas in Healthy Individuals With Artificial Intelligence Techniques: A Systematic Review for Nursing 2025-Aug, Nursing open IF:2.0Q2 DOI:10.1002/nop2.70278 PMID:40768382	系统综述	系统回顾使用人工智能技术实时预测瑜伽体式以改善健康个体生活质量的研究	首次系统评估AI技术在瑜伽体式实时预测中的应用效果，比较不同机器学习方法的性能差异	纳入研究数量有限（15篇），可能存在发表偏倚，各研究数据质量和样本量不一致	评估人工智能技术在实时瑜伽体式预测中的准确性和应用价值	健康个体的瑜伽体式	计算机视觉	NA	机器学习，深度学习	深度学习模型，机器学习模型	图像，姿势数据	15项研究（共3250篇初筛文献）	NA	NA	准确率	NA