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	2025-07-07	U-Net-based architecture with attention mechanisms and Bayesian Optimization for brain tumor segmentation using MR images 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110677 PMID:40592172	research paper	本文提出了一种基于U-Net架构并结合注意力机制和贝叶斯优化的方法，用于MR图像中的脑肿瘤分割	结合注意力机制和贝叶斯优化来增强U-Net架构的性能，以提高脑肿瘤分割的准确性	未提及具体的数据集局限性或模型泛化能力的测试结果	提高脑肿瘤在MR图像中的分割准确性和效率	脑肿瘤的MR图像	digital pathology	brain tumor	Bayesian Optimization, Region-Adaptive Thresholding	U-Net with Attention Mechanisms	MR images	LGG, Healthcare, and BraTS 2021 MRI brain tumor datasets
22	2025-07-07	Integrating multi-source data for skin burn classification using deep learning 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110556 PMID:40561574	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI方法，用于皮肤烧伤分类和移植决策支持	采用级联分类器方法和多源数据集，特别是针对埃及肤色，提高了分类性能	烧伤程度分类的准确率为63.23%，仍有提升空间	开发一种标准化的AI系统，用于皮肤烧伤分类和临床决策支持	皮肤烧伤图像	计算机视觉	皮肤烧伤	深度学习	ResNet50, DenseNet, MobileNet, VGG16, ShuffleNet	图像	多源数据集，包括公开标记数据和本地注释数据
23	2025-07-07	Streamlining tuberculosis detection with foundation model-based weakly supervised transformer 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110554 PMID:40561575	研究论文	本文提出了一种基于基础模型的弱监督Transformer方法，用于显微镜图像中的结核杆菌检测	该方法引入了两个关键创新点：利用跨领域迁移学习将UNI基础模型应用于结核杆菌检测，以及采用仅需图像级标签的弱监督方法，显著降低了标注负担	未提及具体局限性	开发一种可扩展的自动化结核病检测方法，减少标注需求和预处理工作	显微镜图像中的结核杆菌(MTB)	数字病理学	结核病	弱监督学习	Transformer	图像	大型多样化数据集（具体数量未提及）
24	2025-07-07	Generative adversarial network augmented data for improved heart sound abnormality detection 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110623 PMID:40561577	研究论文	本研究利用生成对抗网络（GAN）合成冠状动脉疾病（CAD）类似的心音片段，以增强现有数据集，从而提高心音异常检测的分类性能	采用渐进式Wasserstein GAN架构生成高质量音频片段，并通过后处理步骤（如带通滤波）进一步提升合成样本的保真度	研究依赖于PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2016数据集，该数据集存在规模有限和类别不平衡的问题	解决心音分析中数据集规模有限和类别不平衡的问题，提升心音异常检测的性能	冠状动脉疾病（CAD）和健康心音样本	生物医学信号处理	心血管疾病	生成对抗网络（GAN）	Progressive Wasserstein GAN	音频	PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2016数据集中的CAD和健康心音样本
25	2025-07-07	CRCpred: An AI-ML tool for colorectal cancer prediction using gut microbiome 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110592 PMID:40570762	research paper	开发了一个基于AI-ML的工具CRCpred，用于通过肠道微生物组预测结直肠癌	使用混合机器学习和深度学习算法，结合来自8个国家11项研究的1728个公开可用的宏基因组样本，开发了CRCpred工具	训练数据和算法可能限制了预测的准确性	通过肠道微生物组预测结直肠癌	肠道微生物组	machine learning	colorectal cancer	metagenomic sequencing	XGBoost	metagenomic samples	1728个公开可用的宏基因组样本
26	2025-07-07	Enhancing cancer diagnostics through a novel deep learning-based semantic segmentation algorithm: A low-cost, high-speed, and accurate approach 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110617 PMID:40578155	研究论文	提出一种新型的基于深度学习的语义分割算法，用于增强癌症诊断，具有低成本、高速度和准确性	提出了一种新型的卷积神经网络架构，通过多尺度卷积、多尺度特征提取、下采样策略和特征图融合方法，显著提高了性能并降低了计算复杂度	未提及具体在哪些低资源环境下的实际应用效果，也未讨论算法对不同类型癌症的普适性	开发一种计算成本低、性能优越的医学图像分割方法，以促进癌症诊断在临床环境中的广泛应用	医学图像分割，特别是肺肿瘤、脾脏和胰腺肿瘤的分割	数字病理学	肺癌, 胰腺癌	深度学习	CNN	图像	NA
27	2025-07-07	A dataset of microscopic spirometra mansoni for medical image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110661 PMID:40578156	research paper	该论文介绍了一个专门用于曼氏裂头蚴医学图像分割的显微镜图像数据集	提出了一个针对曼氏裂头蚴检测的语义分割CNN训练数据集，填补了计算寄生虫学研究中数据集的不足	数据集仅包含1420张显微镜图像，样本量相对有限	解决曼氏裂头蚴感染诊断中免疫诊断方法灵敏度低和成本高的问题	曼氏裂头蚴的显微镜图像	digital pathology	parasitic disease	microscopic imaging	CNN	image	1420张来自确诊感染病例粪便悬浮液的显微镜图像
28	2025-07-07	Ultra-low-dose coronary CT angiography via super-resolution deep learning reconstruction: impact on image quality, coronary plaque, and stenosis analysis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11399-2 PMID:39891682	research paper	本研究探讨了超分辨率深度学习重建（SR-DLR）在降低冠状动脉CT血管造影（CCTA）辐射剂量中的应用及其对图像质量、冠状动脉斑块和狭窄分析的影响	首次将超分辨率深度学习重建（SR-DLR）应用于超低剂量CCTA，实现了60%的辐射剂量降低，同时保持了图像质量和临床分析的准确性	样本量较小（仅50名患者），且未评估SR-DLR在更广泛临床场景中的适用性	评估SR-DLR在降低CCTA辐射剂量中的效果及其对图像质量和临床分析的影响	50名接受低剂量和超低剂量CCTA扫描的患者	digital pathology	cardiovascular disease	coronary CT angiography (CCTA), super-resolution deep learning reconstruction (SR-DLR)	deep learning	medical imaging	50名患者，48个冠状动脉节段
29	2025-07-07	Normative values for lung, bronchial sizes, and bronchus-artery ratios in chest CT scans: from infancy into young adulthood 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11367-w PMID:39891681	research paper	该研究通过胸部CT扫描，评估了从学龄前到青年期支气管和动脉尺寸的发育趋势，并提供了相关参数的规范值	利用自动化深度学习算法计算支气管和动脉参数，首次提供了从婴儿期到青年期的支气管-动脉比率规范值	研究样本仅包括375例正常吸气胸部CT扫描，可能不足以代表所有年龄段	评估胸部CT定量参数的发育趋势并提供规范值	0至24岁参与者的胸部CT扫描数据	digital pathology	NA	CT扫描	deep learning-based algorithm	image	375例正常吸气胸部CT扫描（女性156例，男性219例）
30	2025-07-07	Deep learning-based breast cancer diagnosis in breast MRI: systematic review and meta-analysis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11406-6 PMID:39907762	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在乳腺MRI中诊断乳腺癌的性能	首次对深度学习模型在乳腺MRI诊断乳腺癌中的性能进行了系统综述和荟萃分析，提供了AUC、敏感性和特异性的汇总估计值	分析中存在显著的固有变异性，且仅有21项研究符合定量分析条件	评估深度学习模型在乳腺MRI中诊断乳腺癌的性能	乳腺癌诊断	digital pathology	breast cancer	MRI	CNN, HCM	image	40项研究（其中21项符合定量分析条件）
31	2025-07-07	PlaqueViT: a vision transformer model for fully automatic vessel and plaque segmentation in coronary computed tomography angiography 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11410-w PMID:39909898	research paper	开发并评估了一种用于冠状动脉血管和斑块分割的深度学习模型PlaqueViT	提出了一种基于3D vision transformer的深度学习模型，用于全自动冠状动脉斑块分割，性能与专家相当	NA	开发用于冠状动脉CT血管成像中血管和斑块分割的深度学习模型	冠状动脉CT血管成像数据	digital pathology	cardiovascular disease	coronary computed tomography angiography (CCTA)	3D vision transformer	image	SCAPIS数据集（开发集463例，测试集123例，观察者间研究65例，CAD检测数据集684例），林雪平大学医院数据集（外部验证28例）
32	2025-07-07	Learning interpretable network dynamics via universal neural symbolic regression 2025-Jul-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61575-7 PMID:40617863	研究论文	开发了一种结合深度学习和预训练符号回归的通用计算工具，用于自动、高效、准确地学习复杂系统状态变化的符号模式	将深度学习的优秀拟合能力与预训练符号回归的方程推断能力相结合，提出了一种通用的计算工具，用于发现复杂网络动态的隐藏机制	虽然工具在多个领域进行了验证，但具体应用场景的广泛性和复杂性可能仍存在未覆盖的情况	发现复杂网络动态的隐藏模式和机制，以促进科学发现和决策支持	复杂网络动态的符号模式	机器学习	NA	深度学习与符号回归结合	NA	网络动态数据	超过十个代表性场景，包括物理、生物化学、生态学和流行病学等领域
33	2025-07-07	Lateral connection convolutional neural networks for obstructive sleep apnea hypopnea classification 2025-Jul-06, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2524478 PMID:40618219	research paper	提出了一种新型的卷积神经网络架构LCCNN，用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）的分类	引入了侧向连接层以实现神经元的语义排列，提高了模型的可解释性，并通过竞争层以无监督方式更新滤波器	模型仍需要标记数据，而数据标记过程耗时、费力且成本高	提高阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）分类的准确性和模型可解释性	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）患者数据	machine learning	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征	CNN	LCCNN（Lateral Connection CNN）	生理信号数据	University College Dublin数据库（UCD）和Physionet Challenge数据库（PCD）
34	2025-07-07	Efficient attention vision transformers for monocular depth estimation on resource-limited hardware 2025-Jul-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06112-8 PMID:40615443	research paper	该论文提出了一种高效的注意力视觉变换器方法，用于在资源有限的硬件上进行单目深度估计	利用高效注意力模块降低计算成本，并通过Pareto Frontier分析方法在结果质量和推理速度之间找到最优平衡	未提及具体在哪些资源受限的硬件上进行了测试，以及实际应用中的泛化能力	优化单目深度估计任务中的计算效率，以适应资源受限的硬件环境	单目深度估计任务	computer vision	NA	高效注意力模块	Vision Transformers	image	NA
35	2025-07-07	Quantifying features from X-ray images to assess early stage knee osteoarthritis 2025-Jul-05, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03405-y PMID:40616750	研究论文	本研究提出了一种自动评估膝骨关节炎严重程度的系统，结合预训练的深度学习模型和图像处理技术，提取并量化关键的膝骨关节炎成像生物标志物	整合预训练DL模型与图像处理技术，自动检测和量化关节间隙狭窄和骨赘，无需昂贵的训练过程和大规模标注数据	系统在JSN检测、骨赘识别和KOA分类的准确率分别为88%、80%和73%，仍有提升空间	开发一种自动化系统，用于早期膝骨关节炎的严重程度评估	膝骨关节炎患者的X射线图像	数字病理学	膝骨关节炎	CLAHE对比度增强、DexiNed边缘提取、阈值降噪	预训练DL模型	X射线图像	NA
36	2025-07-07	MRI-based detection of multiple sclerosis using an optimized attention-based deep learning framework 2025-Jul-05, Neurological research IF:1.7Q4 DOI:10.1080/01616412.2025.2527899 PMID:40616778	研究论文	本文提出了一种基于MRI的优化注意力深度学习框架2DRK-MSCAN，用于多发性硬化症的早期准确检测	结合了EfficientNetV2L骨干网络、U型编码器-解码器架构、深度扩散残差核和多尺度蛇形卷积注意力机制，提高了检测的准确性和鲁棒性	临床验证仍在进行中	开发并评估一种新型深度学习框架，用于MRI数据中多发性硬化症病变的早期准确检测	多发性硬化症病变	计算机视觉	多发性硬化症	MRI	2DRK-MSCAN（结合EfficientNetV2L、U型编码器-解码器、深度扩散残差核和多尺度蛇形卷积注意力机制）	图像	三个公开可用的基于MRI的脑肿瘤数据集
37	2025-07-07	Deep learning-based extraction of Kenya's historical road network from topographic maps 2025-Jul-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05442-6 PMID:40617814	研究论文	利用深度学习技术从肯尼亚历史地形图中提取道路网络	首次使用深度学习技术从肯尼亚历史地形图中提取道路网络，并提供了详细的历史道路数据集	统计验证仅基于七张代表性地图，可能无法完全代表所有地图的准确性	解决肯尼亚历史道路数据缺乏的问题，为环境和社会经济动态分析提供高质量数据	肯尼亚的历史道路网络	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	533张历史地形图（1:50,000和1:100,000比例）
38	2025-07-07	A large-scale dataset for training deep learning segmentation and tracking of extreme weather 2025-Jul-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05480-0 PMID:40617821	研究论文	介绍了一个用于训练深度学习分割和跟踪极端天气的大规模数据集	提供了最大的专家指导、手工标记的极端天气事件分割掩码数据集，包含全球范围内的大气河流、热带气旋和大气阻塞事件的注释	需要大量专家注释，可能限制了数据集的扩展性	解决极端天气事件检测和跟踪中的数据不足问题	极端天气事件（大气河流、热带气旋、大气阻塞事件）	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	49,184个标记时间步
39	2025-07-07	Harnessing protein language model for structure-based discovery of highly efficient and robust PET hydrolases 2025-Jul-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61599-z PMID:40617831	研究论文	本研究开发了一种名为VenusMine的蛋白质发现流程，结合蛋白质语言模型和表示树，基于结构相似性识别具有高效和稳健性能的PET水解酶	首次将蛋白质语言模型与表示树结合用于PET水解酶的发现，成功识别出具有优异热稳定性和降解活性的新型PET水解酶KbPETase	研究仅基于IsPETase的晶体结构作为模板，可能限制了发现的酶类多样性	开发高效稳健的PET水解酶以解决塑料污染问题	聚乙烯对苯二甲酸酯(PET)水解酶	蛋白质工程	NA	蛋白质语言模型(PLM)、X射线晶体学、分子动力学模拟	蛋白质语言模型	蛋白质序列和结构数据	34个经过筛选的蛋白质候选物，其中14个表现出PET降解活性
40	2025-07-07	Enhancing remote patient monitoring with AI-driven IoMT and cloud computing technologies 2025-Jul-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09727-z PMID:40617852	研究论文	本研究提出了一种新型AI驱动的远程医疗框架，整合了IoMT、云计算和无线传感器网络，用于高效的医疗健康监测	引入了基于Transformer的自注意力模型(TL-SAM)，通过用Transformer层替代传统卷积层来增强疾病分类，并采用改进的野马优化与Levy飞行算法(IWHOLFA)进行超参数调优	NA	提升远程患者监测的效率和准确性，优化早期疾病诊断	患者健康数据	智能医疗	NA	AI驱动的分析、云计算、无线传感器网络	Transformer-based Self-Attention Model (TL-SAM), Improved Wild Horse Optimization with Levy Flight Algorithm (IWHOLFA)	实时生物传感器数据	UCI数据集