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
21	2025-08-04	Transfer learning based deep architecture for lung cancer classification using CT image with pattern and entropy based feature set 2025-Aug-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13755-0 PMID:40753351	研究论文	本文提出了一种基于迁移学习的深度架构ILN-TL-DM，用于利用CT图像进行肺癌分类	结合改进的注意力机制ResU-Net分割模型、多种特征提取方法及混合深度学习架构，显著提高了肺癌分类的准确性	未提及模型在跨中心数据上的泛化能力及临床部署可行性	提升基于CT图像的肺癌分类准确率	CT扫描图像中的肺部和肿瘤区域	数字病理	肺癌	CT扫描	改进的Attention-based ResU-Net (P-ResU-Net), 改进LeNet与迁移学习结合的混合架构(ILN-TL), DeepMaxout(DM)	医学影像(CT图像)	NA
22	2025-08-04	Integrating genomic and pathological characteristics to enhance prognostic precision in advanced NSCLC 2025-Aug-02, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01056-8 PMID:40753345	研究论文	本研究通过整合基因组和病理学特征，构建了一个预后多模态分类器（PMCP），用于提高晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后预测精度	结合基因组特征和病理图像信息，利用深度学习技术识别不同细胞类型，显著提高了无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）的预测准确性	样本量相对较小（162例患者），且仅在中国人民解放军总医院进行，可能影响结果的普适性	提高晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后预测精度，指导免疫联合化疗（ICT）的临床决策	162例接受一线免疫联合化疗（ICT）的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	下一代测序（NGS），深度学习	深度学习模型	基因组数据，病理图像	162例患者
23	2025-08-04	Automatic restoration and reconstruction of defective tooth based on deep learning technology 2025-Aug-02, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06576-0 PMID:40753409	研究论文	提出一种基于深度学习的创新框架，用于自动修复和重建缺损牙齿的形态	采用深度学习技术，结合改进的ResNet50-based Pixel2Mesh模型，显著提高了牙齿修复和重建的精度与效率	未提及样本的具体多样性或在不同类型牙齿缺损上的泛化能力	解决传统牙齿修复和重建方法在准确性、个性化和效率上的不足	缺损牙齿的形态修复与3D模型重建	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	改进的ResNet50-based Pixel2Mesh	RGB图像、灰度图像、3D网格模型	NA
24	2025-08-04	Diagnostic Accuracy and Interobserver Reliability of Rotator Cuff Tear Detection With Ultrasonography Are Improved With Attentional Deep Learning 2025-Aug, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.12.024 PMID:39725049	research paper	本研究通过改进YOLOv7模型，加入卷积块注意力模块（CBAM），开发了YOLOv7-CBAM模型，用于自动识别撕裂或完整的肩袖肌腱，以辅助医生通过超声诊断肩袖病变	提出了一种结合CBAM的改进YOLOv7模型（YOLOv7-CBAM），用于提高肩袖撕裂检测的准确性和观察者间可靠性	研究样本量相对较小（280名患者），且仅针对特定类型的肩袖病变	提高肩袖撕裂超声诊断的准确性和观察者间可靠性	肩袖撕裂或完整的肌腱	computer vision	肩袖病变	超声成像	YOLOv7-CBAM	image	280名患者，840张超声图像
25	2025-08-04	Editorial Commentary: Imaging Results in Data Usefully Analyzed by Artificial Intelligence Machine Learning 2025-Aug, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2025.02.024 PMID:40021066	评论	本文讨论了人工智能机器学习在医学影像分析中的应用及其潜力	提出了一种有效的三步方法（检测器、注意力模块和可解释性）来优化影像分析，并强调了深度学习在减少观察者间变异性和提高诊断准确性方面的作用	需要外部验证以确定模型在单一机构之外的泛化能力	探讨人工智能机器学习在医学影像分析中的临床应用及其优化方法	医学影像数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
26	2025-08-04	Applications of machine learning in glaucoma diagnosis based on tabular data: a systematic review 2025-Aug-01, BMC biomedical engineering DOI:10.1186/s42490-025-00095-3 PMID:40745560	系统综述	本文系统评估了机器学习技术在青光眼诊断中的应用，分析了其有效性并识别了最有前景的方法和数据集	通过系统综述方法，全面评估了多种机器学习模型在青光眼诊断中的表现，并识别了影响诊断准确性的关键数据类型	数据不平衡和样本量有限影响了模型的泛化能力	评估机器学习在青光眼诊断中的应用效果	青光眼诊断	机器学习	青光眼	光学相干断层扫描(OCT)、视野(VF)测试	SVM, DL, random forest, ensemble methods	表格数据	35项研究
27	2025-08-04	A Decision Support System Based on multi-head convolutional and Recurrent Neural Networks for assisting physicians in diagnosing ADHD 2025-Aug-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110826 PMID:40752402	研究论文	本研究提出了一种基于多头卷积和循环神经网络的决策支持系统MCRNet，用于辅助医生诊断注意力缺陷多动障碍（ADHD）	MCRNet采用了一种创新的两阶段多头方法进行特征提取，提高了从原始EEG信号中提取特征和分类的能力	未来工作需要关注MCRNet的可解释性，并在更多EEG数据集上测试其有效性	开发一种客观可靠的ADHD诊断工具	儿童和青少年的注意力缺陷多动障碍（ADHD）	数字病理学	注意力缺陷多动障碍	EEG和深度学习技术	多头卷积和循环神经网络（MCRNet）	EEG信号	未提及具体样本数量
28	2025-08-04	Shaping the Future of Personalized Therapy in Bladder Cancer Using Artificial Intelligence 2025-Aug-01, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2025.07.011 PMID:40753031	review	本文综述了人工智能在膀胱癌个性化治疗中的应用及其潜力	探讨了AI在膀胱癌管理各步骤中的应用，包括检测、分级、分期、风险分层、治疗和结果预测	AI在膀胱癌临床工作流程中的广泛应用仍面临重大障碍	实现AI驱动的膀胱癌个性化治疗	膀胱癌患者	digital pathology	bladder cancer	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
29	2025-08-04	Explainable machine learning for predicting ICU mortality in myocardial infarction patients using pseudo-dynamic data 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13299-3 PMID:40739438	研究论文	本研究开发了一种可解释的伪动态机器学习框架，用于预测心肌梗死患者在ICU的死亡率	提出了一种结合XGBoost模型和EHR时间序列提取框架（XMI-ICU）的新方法，能够提供时间分辨的可解释性	研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏差	开发可解释的机器学习模型以预测心肌梗死患者在ICU的死亡率	心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	机器学习	XGBoost	时间序列生理测量数据	来自eICU和MIMIC-IV两个ICU数据库的回顾性队列
30	2025-08-04	AI-assisted intraoperative navigation for safe right liver mobilization in pure laparoscopic donor hepatectomy: an experimental multi-institutional validation study 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11627-1 PMID:40744949	研究论文	本研究探索了人工智能在微创肝脏手术中通过实时分割解剖安全平面提供术中导航的潜力	开发并验证了一种深度学习模型，用于在纯腹腔镜供体右肝切除术中分割血管结构和无血管平面	注释策略需要改进，并需进一步研究以将该技术应用于实际手术室	探索人工智能在辅助主要微创肝脏手术中的潜力	纯腹腔镜供体右肝切除术中的血管结构和无血管平面	数字病理	肝脏疾病	深度学习	U-Net with Mix Transformer encoder	视频	48个纯腹腔镜供体右肝切除术视频（来自三个机构）
31	2025-08-04	A dataset for recognition of Arabic accents from spoken L2 English speech (ArL2Eng) 2025-Jul-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05561-0 PMID:40745170	research paper	本文介绍了ArL2Eng数据集，一个由阿拉伯语母语者产生的L2英语语音语料库，并强调了其在支持自动化语言评估研究中的潜力	ArL2Eng数据集为阿拉伯口音的L2英语语音提供了独特的资源，支持口音识别和语音处理应用的研究	数据集中仅有471条记录（共640条）由人类专家标注了流利度指标，可能限制了某些研究的深度	研究目标是支持自动化语言评估，特别是针对阿拉伯口音的英语学习者的流利度预测	研究对象是阿拉伯语母语者产生的L2英语语音	natural language processing	NA	Mel Frequency Cepstral Coefficients, deep learning, dimensionality reduction	NA	audio	640条语音记录，其中471条标注了流利度指标
32	2025-08-04	Dual prompt personalized federated learning in foundation models 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11864-4 PMID:40745444	研究论文	提出了一种名为DPFL的双提示个性化联邦学习框架，用于解决异构客户数据分布和有限本地数据训练不足的问题	引入了双提示和自适应聚合策略，结合全局任务意识和本地数据驱动的见解，使本地模型能够有效泛化并适应特定数据分布	未明确提及具体局限性	解决联邦学习在异构数据分布和有限本地数据情况下的性能问题	个性化联邦学习框架及其在异构数据环境中的应用	机器学习	NA	联邦学习，CLIP模型微调	DPFL框架	图像和文本数据（基于CLIP模型）	NA
33	2025-08-04	An efficient fusion detector for road defect detection 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01399-z PMID:40744951	研究论文	提出了一种结合空间深度卷积与瓶颈变换器的SCB-AF-Detector，用于复杂背景下道路图像中的多尺度细微缺陷检测	设计了SCB-Darknet53主干网络，结合SPD-Conv结构和瓶颈变换器，有效提取复杂背景下的细微和远距离缺陷特征	NA	解决复杂背景下道路图像中多尺度细微缺陷检测的挑战	道路图像中的多尺度细微缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	SCB-AF-Detector, SCB-Darknet53, 渐进特征金字塔网络	图像	25,000张道路图像（来自伊朗道路病害数据集IRRDD）
34	2025-08-04	A novel flexible identity-net with diffusion models for painting-style generation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12434-4 PMID:40744991	research paper	提出了一种新颖的灵活身份网络与扩散模型结合的方法，用于绘画风格生成	引入了轻量级Identity-Net，能够将图像提示无缝集成到U-Net编码器中，生成多样且一致的图像	未明确提及具体限制	提升绘画风格创意设计，推动AI驱动的艺术发展	绘画风格的生成与转换	computer vision	NA	diffusion models	U-Net, Identity-Net	image	4055件来自42位中国著名画家的艺术品
35	2025-08-04	Advancing deep learning for expressive music composition and performance modeling 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13064-6 PMID:40745012	研究论文	本研究比较了三种深度学习架构（LSTM、Transformer和GAN）在AI生成音乐作曲和转录方面的表现，并提出了一个双评估框架	创新点在于整合了客观指标和主观人类评估的双评估框架，并使用MAESTRO数据集进行对比分析	人类创作在感知质量上仍优于机器生成音乐，表明当前模型在情感表达和长期结构连贯性方面存在不足	提升AI生成音乐的长期结构连贯性和情感表达	AI生成音乐	机器学习	NA	深度学习	LSTM, Transformer, GAN	音频数据	50名听众参与的主观评估
36	2025-08-04	Impact of agricultural industry transformation based on deep learning model evaluation and metaheuristic algorithms under dual carbon strategy 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14073-1 PMID:40745031	研究论文	本研究开发了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，用于评估农业产业转型的效果，以支持可持续农业发展和双碳目标	提出了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，并采用黏菌算法进行参数优化，显著提高了预测精度	未提及具体的数据来源和样本覆盖范围，可能影响模型的泛化能力	支持可持续农业发展和推进双碳目标	农业产业转型的效果评估	机器学习	NA	黏菌算法	CNN, LSTM	空间数据, 时间序列数据	NA
37	2025-08-04	Image dehazing algorithm based on deep transfer learning and local mean adaptation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13613-z PMID:40745205	研究论文	提出一种基于深度迁移学习和局部均值适应的图像去雾算法，旨在解决现有方法在明亮区域去雾效果不佳和噪声抑制能力弱的问题	结合深度迁移学习的大气光估计模块和局部均值适应的透射率图估计模块，并引入图像增强和降噪模块，显著提升去雾效果和噪声抑制能力	未明确说明算法在极端浓雾条件下的表现，也未提及计算复杂度或实时性能指标	开发一种能同时处理明亮区域去雾和噪声抑制的图像去雾算法	雾天图像	计算机视觉	NA	深度迁移学习，局部均值适应	深度学习模型（未指定具体架构）	图像	四个数据集：自建合成雾天数据集、SOTS（户外）数据集、NH-HAZE数据集和O-HAZE数据集
38	2025-08-04	Multi-heat keypoint incorporation in deep learning model to tropical cyclone centering and intensity classifying from geostationary satellite images 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12733-w PMID:40745273	研究论文	本文提出了一种新的多任务深度学习模型，结合注意力门机制，利用卫星图像构建热带气旋(TC)的中心定位和强度分类热图	提出了多头关键点设计(MHKD)与空间注意力机制(SAM)相结合的方法，并在解码器层采用多分辨率输入，同时引入新的损失函数以优化热图中心定位	主要问题来自TC云模式的复杂性，这些模式与实际TC等级或等级间的区分(如TD到TS、TS到STS的过渡以及TC的升级过程)呈非线性关系	提高热带气旋中心定位和强度分类的准确性	热带气旋(TC)	计算机视觉	NA	深度学习	多任务深度学习模型(结合注意力机制)	卫星图像	2015-2023年西北太平洋区域的数据集，来自日本Himawari 8/9地球静止卫星和WMO RSMC东京-台风中心的最佳路径数据
39	2025-08-04	Impact of large language models and vision deep learning models in predicting neoadjuvant rectal score for rectal cancer treated with neoadjuvant chemoradiation 2025-Jul-31, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01844-5 PMID:40745280	研究论文	本研究探索了大型语言模型（LLMs）和计算机视觉模型在预测局部晚期直肠癌（LARC）新辅助放化疗（NACRT）后新辅助直肠（NAR）评分中的应用	首次结合大型语言模型和计算机视觉模型预测NAR评分，并比较了不同影像报告和扫描方法的预测效果	样本量较小（160例CT扫描），且仅展示了CT扫描在预测NAR值方面的不足	探索深度学习模型在预测直肠癌新辅助治疗效果评估中的应用	局部晚期直肠癌患者的新辅助放化疗效果评估	数字病理学	直肠癌	CT扫描、MRI扫描	CNN、LLM	图像、文本	160例CT扫描及对应的4种类型放射学报告
40	2025-08-04	VCPC: virtual contrastive constraint and prototype calibration for few-shot class-incremental plant disease classification 2025-Jul-31, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01423-3 PMID:40745353	research paper	提出了一种名为VCPC的方法，通过虚拟对比约束和原型校准，实现植物病害的少样本类增量分类	结合虚拟对比类约束（VCC）模块和原型校准嵌入（PCE）模块，优化原型空间并提升新类别的识别准确率	未提及具体局限性	开发一种能够在少样本条件下持续适应新病害类别的植物病害分类方法	植物病害图像	computer vision	plant disease	deep learning	FSCIL (few-shot class-incremental learning)	image	PlantVillage数据集和CIFAR-100数据集，具体样本数量未提及