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	2025-06-06	Learning to Explore Sample Relationships 2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3549300 PMID:40063428	research paper	本文提出了一种名为BatchFormerV1和BatchFormerV2的模块，用于增强深度神经网络在学习样本关系方面的能力，并设计了一种双流训练流程以解决训练-测试不一致性问题	提出BatchFormer模块，使深度神经网络能够以可学习的方式探索样本关系，并设计双流训练流程解决训练-测试不一致性问题	探索实例级关系对密集预测的影响有限	解决深度学习中的数据稀缺问题，并提升样本关系探索能力	深度神经网络及其在样本关系探索中的应用	computer vision	NA	NA	BatchFormerV1, BatchFormerV2	image	超过十个流行数据集
22	2025-06-06	Hard-Aware Instance Adaptive Self-Training for Unsupervised Cross-Domain Semantic Segmentation 2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3552484 PMID:40100655	研究论文	本文提出了一种硬感知实例自适应自训练框架，用于无监督跨域语义分割任务	提出了一种新颖的伪标签生成策略和硬感知伪标签增强方法，以及区域自适应正则化技术	未明确提及具体限制	解决无监督域适应(UDA)在语义分割任务中的性能与可扩展性平衡问题	跨域语义分割模型	计算机视觉	NA	自训练(self-training)方法	深度学习模型	图像	GTA5 → Cityscapes, SYNTHIA → Cityscapes, Cityscapes → Oxford RobotCar数据集
23	2025-06-06	Generating Inverse Feature Space for Class Imbalance in Point Cloud Semantic Segmentation 2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3553051 PMID:40106253	research paper	提出了一种名为InvSpaceNet的网络框架，通过生成逆特征空间来缓解点云语义分割中数据不平衡导致的认知偏差	设计了双分支训练架构，结合实例平衡采样数据的特征表示和逆采样数据的认知校正，生成逆特征空间并通过对比损失和动量更新优化类别认知	未明确提及具体局限性，但可能依赖于特定数据集和计算资源	解决点云语义分割中数据不平衡导致的认知偏差问题，提升分割性能	点云数据	computer vision	NA	深度学习	InvSpaceNet（双分支架构）	点云数据	四个大型基准数据集（S3DIS、ScanNet v2、Toronto-3D和SemanticKITTI）
24	2025-06-06	GDRNPP: A Geometry-Guided and Fully Learning-Based Object Pose Estimator 2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3553485 PMID:40117145	research paper	提出了一种基于几何引导和全学习方法的物体姿态估计器GDRNPP，用于从单目图像中端到端学习6D姿态	首次提出完全基于学习的物体姿态估计器，结合几何引导的位姿细化模块，无需依赖传统技术即可实现高精度和快速估计	未明确说明模型在复杂场景或遮挡情况下的表现	解决计算机视觉中刚性物体6D姿态估计的挑战	刚性物体的6D姿态	computer vision	NA	深度学习	CNN	image	NA
25	2025-06-06	ONNXPruner: ONNX-Based General Model Pruning Adapter 2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3554560 PMID:40131753	研究论文	提出了一种名为ONNXPruner的通用模型剪枝适配器，用于ONNX格式模型，以提高模型剪枝算法在不同框架和硬件平台上的适用性	ONNXPruner利用节点关联树自动适应不同模型架构，并引入树级评估方法，全面分析节点间关系，提升剪枝性能	未提及具体剪枝算法在不同模型上的性能对比及计算资源消耗情况	推动模型剪枝技术的实际应用，解决算法在不同模型和平台上的适配问题	ONNX格式的深度学习模型	机器学习	NA	模型剪枝	ONNX格式模型	NA	多个模型和数据集
26	2025-06-06	Towards Unified Deep Image Deraining: A Survey and a New Benchmark 2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3556133 PMID:40153286	综述	本文全面回顾了现有的图像去雨方法，并提供了一个统一的评估设置来评估其性能	构建了一个名为HQ-RAIN的新高质量基准，包含5,000对高分辨率合成图像，并建立了一个在线平台以便复现和跟踪最新的去雨技术	未提及具体方法的局限性	评估图像去雨方法的性能和实用性	图像去雨方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	5,000对高分辨率合成图像
27	2025-06-06	Estimating canopy leaf angle from leaf to ecosystem scale: a novel deep learning approach using unmanned aerial vehicle imagery 2025-Jul, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70197 PMID:40346911	研究论文	提出一种基于无人机影像和深度学习的创新方法，用于从叶片到生态系统尺度高效估算冠层叶片角度	相比传统方法，该方法更经济、高效、自动化且劳动强度低，能够跨尺度估算叶片角度分布	目前仅在三种植物物种上进行了单叶尺度的验证，需要更多物种和生态系统验证其普适性	开发高效估算植被冠层叶片角度分布的方法，以支持生态系统建模	植物冠层叶片角度	计算机视觉	NA	无人机影像、运动结构点云算法	Mask R-CNN	图像	57,032片叶片（来自30m×30m样地内的四种代表性树种）
28	2025-06-06	Amortized template matching of molecular conformations from cryoelectron microscopy images using simulation-based inference 2025-Jun-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2420158122 PMID:40465628	研究论文	本文介绍了cryoSBI方法，用于从冷冻电镜图像中推断生物分子的构象及其不确定性	结合基于物理的模拟和概率深度学习，无需计算昂贵的似然函数即可进行贝叶斯推断	需要预先提供构象模板作为结构假设	开发一种高效准确的方法来从冷冻电镜图像中推断生物分子构象	生物分子构象	计算生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)，模拟推断(SBI)	深度神经网络	图像	NA
29	2025-06-06	Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning 2025-Jun-05, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00239-9 PMID:40468050	研究论文	本研究利用深度学习技术基于图像非侵入性地预测单细胞力学特性，为细胞力学研究提供了高通量、高灵敏度的新方法	首次将深度学习应用于单细胞力学特性评估，实现了对间充质干细胞和巨噬细胞刚度范围的原位预测	未明确说明模型在其他细胞类型上的泛化能力，且未提供与传统力学测量方法的定量对比结果	开发高通量单细胞力学特性评估方法，推动基于细胞的力学生物学研究和临床应用	间充质干细胞(MSCs)和巨噬细胞	计算机视觉	NA	深度学习	CNN（根据内容推断）	图像	未明确说明具体样本量，涉及间充质干细胞和巨噬细胞两类细胞
30	2025-06-06	BrainFusion: a Low-Code, Reproducible, and Deployable Software Framework for Multimodal Brain‒Computer Interface and Brain‒Body Interaction Research 2025-Jun-05, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202417408 PMID:40470749	研究论文	本文介绍了BrainFusion，一个旨在提高多模态脑机接口（BCI）和脑体交互研究可重复性并支持转化应用的统一软件框架	BrainFusion通过标准化数据结构、自动化预处理流程、跨模态特征工程和集成机器学习模块，解决了多模态生理信号整合中的分析复杂性、标准化不足和实际部署挑战	NA	改善多模态脑机接口和脑体交互研究的可重复性并支持转化应用	多模态生理信号（EEG、fNIRS、EMG、ECG）	脑机接口	NA	EEG、fNIRS、EMG、ECG	集成建模、深度学习	多模态生理信号	NA
31	2025-06-06	From Binary to Higher-Order Organic Cocrystals: Design Principles and Performance Optimization 2025-Jun-05, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202507102 PMID:40471124	研究论文	本文探讨了从二元到高阶有机共晶的设计原则和性能优化	提出了从二元到高阶有机共晶的转变策略，包括同系化、分层分子间相互作用和长程合成构建模块，以实现更复杂的功能多样性	分子筛选、比例优化、可扩展合成和长期稳定性仍是这些材料在实际应用中广泛实施的关键障碍	优化有机共晶的设计原则和性能，探索其在多个领域的应用潜力	二元和高阶有机共晶	材料科学	NA	同系化、分层分子间相互作用、长程合成构建模块	NA	NA	NA
32	2025-06-06	Clinical validation of a deep learning model for low-count PET image enhancement 2025-Jun-05, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07370-4 PMID:40471320	研究论文	本研究验证了深度学习模型RaDynPET在低计数PET图像增强中的效果	RaDynPET模型能够在标准采集时间的25%内恢复高质量的PET图像，同时保持SUV值的一致性	研究样本量相对较小（120例患者），且仅针对18F-FDG PET/CT检查	评估深度学习模型在低计数PET图像增强中的应用效果	120例接受18F-FDG PET/CT检查的患者	数字病理	NA	PET/CT	深度学习模型RaDynPET	PET图像	120例患者（84例内部队列和36例外部队列）
33	2025-06-06	Development of a deep learning model for measuring sagittal parameters on cervical spine X-ray 2025-Jun-05, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08946-2 PMID:40471336	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于自动测量颈椎X射线图像上的矢状面参数	使用CNN模型自动识别颈椎X射线图像上的关键点并测量相关参数，提高了诊断效率	研究仅基于700张X射线图像，样本量可能不足	开发一种自动测量颈椎矢状面参数的深度学习模型	颈椎X射线图像	计算机视觉	颈椎疾病	X射线成像	CNN	图像	700张颈椎X射线图像（500张训练集，100张内部测试集，100张外部测试集）
34	2025-06-06	Artificial intelligence-based prediction of organ involvement in Sjogren's syndrome using labial gland biopsy whole-slide images 2025-Jun-05, Clinical rheumatology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10067-025-07518-5 PMID:40471393	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用唇腺活检的全切片图像（WSI）预测干燥综合征（SS）患者高风险腺外器官受累（HR-OI）的风险	提出了一种新颖的基于深度学习的模型，使用预训练的卷积神经网络（CNNs）和Vision Transformer（ViT）模块从WSI数据中提取信息特征，并通过集成学习技术构建分类模型	研究样本量相对较小（221名SS患者），且模型的泛化能力需要进一步验证	开发一种客观、非侵入性的诊断工具，用于预测干燥综合征患者的高风险腺外器官受累	干燥综合征（SS）患者	digital pathology	Sjogren's syndrome	whole-slide imaging (WSI)	ResNet50, InceptionV3, EfficientNet-B5, Vision Transformer (ViT)	image	221名SS患者的唇腺活检WSI数据
35	2025-06-06	MSFHNet: a hybrid deep learning network for multi-scale spatiotemporal feature extraction of spatial cognitive EEG signals in BCI-VR systems 2025-Jun-05, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03386-y PMID:40471491	research paper	提出了一种名为MSFHNet的混合深度学习网络，用于在BCI-VR系统中提取空间认知EEG信号的多尺度时空特征	MSFHNet采用分层架构，时间模块使用多尺度扩张卷积捕捉动态EEG变化，空间模块集成通道-空间注意力机制建模通道间依赖和空间分布，通过跨堆叠模块进行深层融合优化特征提取	NA	提升BCI-VR系统中空间认知训练和评估的EEG信号表征能力	空间认知EEG信号	脑机接口	NA	EEG信号分析	MSFHNet（混合神经网络）	EEG信号	NA
36	2025-06-06	Fundus Refraction Offset as an Individualized Myopia Biomarker 2025-Jun-05, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.1513 PMID:40471629	研究论文	本研究提出了一种眼底层面的指标——眼底折射偏移（FRO），并探讨其与光学相干断层扫描（OCT）导出的眼部参数的关联	提出了一种新的个体化近视生物标志物FRO，能够捕捉后段解剖结构的个体差异	研究结果基于横断面数据，无法确定因果关系	探索FRO与眼部解剖参数的关系，为近视及其并发症的个性化风险预测提供依据	健康人眼	数字病理学	近视	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	UK Biobank中的45180只健康眼（训练集70%，内部验证集30%）和Caledonian队列中的152只右眼
37	2025-06-06	Physics-Assisted Machine Learning for the Simulation of the Slurry Drying in the Manufacturing Process of Battery Electrodes: A Hybrid Time-Dependent VGG16-DEM Model 2025-Jun-04, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c23103 PMID:40327815	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习与离散元方法的混合物理辅助机器学习模型，用于模拟锂离子电池电极制造过程中的浆料干燥过程	提出了一种混合物理辅助机器学习模型，结合了深度学习与离散元方法，显著提高了模拟效率并保持了物理合理性	模型训练基于特定配方（96%活性材料和4%碳粘合剂），虽然展示了良好的泛化能力，但未测试更广泛配方范围的适用性	提高锂离子电池电极制造过程中浆料干燥模拟的效率和准确性	锂离子电池电极制造过程中的浆料干燥过程	机器学习	NA	深度学习（DL）、离散元方法（DEM）	VGG16-DEM混合模型	模拟数据	NA
38	2025-06-06	Advances in Machine Learning-Driven Flexible Strain Sensors: Challenges, Innovations, and Applications 2025-Jun-04, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c06453 PMID:40418062	综述	本文系统评估了柔性应变传感器的最新进展，重点探讨了机器学习在提升传感器性能中的关键作用	强调了机器学习特别是深度学习在提升柔性应变传感器稳定性、灵敏度和适应性方面的创新应用	传感器材料优化面临挑战，机器学习算法存在局限性、复杂环境下的噪声容忍度低以及模型可解释性有限	探讨机器学习驱动的柔性应变传感器的创新、挑战及应用	柔性应变传感器及其在健康监测、人机交互和智能家居中的应用	机器学习	NA	机器学习和深度学习	传统机器学习方法和深度学习	传感器数据	NA
39	2025-06-06	Association between street greenery and physical activity among Chinese older adults in Beijing, China 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03050-3 PMID:40461572	研究论文	研究探讨了中国北京老年人居住区街道绿化与特定领域体育活动之间的关系	首次使用百度街景图像和深度学习技术客观评估街道绿化暴露及其与中国老年人不同类型体育活动的关系	仅发现街道绿化与交通性体育活动显著相关，与休闲性和家务性体育活动无显著关联	探究街道绿化与老年人体育活动之间的关系	1326名60岁及以上的中国北京老年人	环境健康	老年疾病	百度街景图像和深度学习算法	多级线性回归模型	图像和问卷调查数据	1326名老年人
40	2025-06-06	Artificial intelligence in prenatal diagnosis: Down syndrome risk assessment with the power of gradient boosting-based machine learning algorithms 2025-Jun-04, Turkish journal of obstetrics and gynecology IF:1.0Q4 DOI:10.4274/tjod.galenos.2025.83278 PMID:40462403	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习模型，基于孕早期筛查数据预测唐氏综合征风险	比较了多种梯度提升机器学习模型在唐氏综合征风险预测中的表现，发现CatBoost模型准确率最高	样本量有限（853例），未来需要在更大数据集上验证模型的泛化能力	提高唐氏综合征产前筛查的准确性，减少不必要的侵入性检测	2020-2024年间在Çukurova大学妇产科诊所接受孕早期筛查的孕妇	机器学习	唐氏综合征	梯度提升机器学习算法（CatBoost, XGBoost, LightGBM）	CatBoost, XGBoost, LightGBM	生化和生物物理数据	853名孕妇的筛查数据