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	2025-09-28	Extending Multiscale Characterization of Heart Rate Variability via Deep Learning for Mortality Risk Prediction 2025-Sep-26, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3614714 PMID:41004366	研究论文	通过结合去趋势移动平均分析和卷积神经网络，从心率变异性信号中提取非线性标度模式以改进死亡率风险预测	首次将DMA分析与CNN结合用于HRV分析，能够捕捉传统线性分析忽略的非线性标度模式	样本量相对有限（916名幸存者和70名非幸存者），需要更大规模验证	改进基于心率变异性的死亡率风险预测	心率变异性信号和患者死亡率数据	机器学习	心血管疾病	去趋势移动平均分析、Holter心电图	CNN	心电图信号	986名患者（916名幸存者，70名非幸存者）的24小时Holter心电图记录
22	2025-09-28	Fusion Deep Learning for Predicting Conductivity in Electron-Doped Organic Polymers 2025-Sep-26, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c09172 PMID:41004423	研究论文	开发融合深度学习模型预测电子掺杂有机聚合物的电导率	首次将卷积神经网络与全连接人工神经网络融合，同时捕捉聚合物的结构特征和属性特征	模型预测结果与实验值在同一数量级内相符，但未达到更高精度	加速高性能n型有机半导体材料的发现与设计	n型导电聚合物	机器学习	NA	密度泛函理论计算、留一法交叉验证	CNN+ANN融合模型	分子结构数据、电子属性数据	84种n型导电聚合物（含BDPPV型和N2200型聚合物验证样本）
23	2025-09-28	An explainable covariate compartmental model for predicting the spatio-temporal patterns of dengue in Sri Lanka 2025-Sep-26, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013540 PMID:41004532	研究论文	提出一种结合可解释人工智能与协变量驱动的新型深度学习区室模型，用于预测斯里兰卡登革热的时空传播模式	首次将可解释AI技术与动态反馈的协变量驱动区室模型相结合，能够解析各驱动因素的独立贡献	模型复杂度较高，需要处理气象与社会人口等多源数据的非线性关联	预测和解释登革热在斯里兰卡的时空发病率动态	斯里兰卡登革热传播数据	机器学习	登革热	可解释人工智能(XAI)、SEIR区室模型、深度学习	混合模型（SEIR区室模型+深度学习）	时空数据、气象数据、社会人口数据	NA
24	2025-09-28	Physics-informed deep learning for plasmonic sensing of nanoscale protein dynamics in solution 2025-Sep-26, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw0783 PMID:41004578	研究论文	提出一种结合合成复频率波增强的物理信息卷积神经网络，用于溶液中纳米级蛋白质二级结构的实时传感检测	将合成复频率波增强技术与等离子体传感器结合，通过物理信息约束提升CNN对蛋白质二级结构的预测精度	未明确说明模型对不同类型的蛋白质结构的泛化能力及实际生物样品的验证结果	开发能够实时定量检测溶液中蛋白质纳米级动态结构变化的新方法	水溶液中尺寸小于10纳米的蛋白质及其二级结构	计算生物物理	NA	中红外等离子体传感技术、合成复频率波增强技术	物理信息卷积神经网络（CNN）	光谱数据	NA
25	2025-09-28	Scalable deep learning reconstruction for accelerated multidimensional nuclear magnetic resonance spectroscopy of proteins 2025-Sep-26, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw8122 PMID:41004582	研究论文	提出一种可扩展的深度学习重建方法，用于加速蛋白质多维核磁共振波谱数据采集	首次实现单一训练网络支持多种加速因子（2-33倍）的3D NMR重建，并展示4D NMR重建潜力	未明确说明方法在更高维度（如5D以上）NMR的实际应用效果	开发可扩展的深度学习框架以加速高维核磁共振波谱数据采集	蛋白质核磁共振波谱数据	机器学习	NA	核磁共振波谱技术	神经网络	时间域信号/波谱数据	NA
26	2025-09-28	COVID-19 Pneumonia Diagnosis Using Medical Images: Deep Learning-Based Transfer Learning Approach 2025-Sep-26, JMIRx med DOI:10.2196/75015 PMID:41004646	研究论文	本研究评估了基于深度迁移学习的COVID-19医学影像诊断方法	系统比较了六种先进卷积神经网络在COVID-19诊断中的表现，发现DenseNet121具有最佳性能	未提及外部验证结果和模型在不同医疗设备间的泛化能力	开发快速、准确且对病毒突变具有鲁棒性的COVID-19人工智能诊断系统	胸部X光和CT影像数据	计算机视觉	COVID-19肺炎	深度学习迁移学习	CNN（包括VGG16、ResNet50、ConvNeXtTiny、MobileNet、NASNetMobile、DenseNet121）	医学影像	NA
27	2025-09-28	Artificial intelligence-based deep learning model for evaluating procedural consistency in microvascular anastomosis 2025-Sep-26, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2025.6.JNS25128 PMID:41004852	研究论文	开发基于LSTM的深度学习模型用于客观评估显微血管吻合手术的操作一致性	首次将LSTM神经网络应用于显微外科手术动作预测与一致性评估，实现传统主观评价方法的客观量化替代	样本量较小（仅2名专家和1名学员），需要更多外科医生参与验证	开发客观评估显微血管吻合手术操作一致性的智能方法	神经外科医生和学员的显微血管吻合操作视频数据	计算机视觉	NA	深度学习视频分析	LSTM	视频	2名专家神经外科医生（各2次操作）和1名学员（1次操作）的视频数据
28	2025-09-28	BGTransform: a neurophysiologically informed EEG data augmentation framework 2025-Sep-26, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0c3a PMID:41005322	研究论文	提出一种基于神经生理学的EEG数据增强框架BGTransform，通过选择性扰动背景EEG信号提升脑机接口解码性能	首次利用任务相关活动与背景EEG的神经生理学分离特性进行数据增强，在保留任务信号的同时引入受控变异	仅在SSVEP和P300范式的公开数据集上验证，未涉及其他EEG范式或临床场景	解决EEG训练数据稀缺和变异性问题，提升深度学习模型在脑机接口中的泛化能力	脑电图信号和脑机接口系统	神经工程	NA	EEG信号处理、深度学习	多种神经网络解码模型	脑电图时序信号	三个公开EEG-BCI数据集（包含SSVEP和P300范式）
29	2025-09-28	CS-Net: convolutional spider neural network for surface-EMG-based hybrid gesture recognition 2025-Sep-26, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0c38 PMID:41005324	研究论文	提出一种用于表面肌电信号混合手势识别的卷积蜘蛛神经网络架构	结合多流信息融合机制和迁移学习策略，利用手腕姿势与手部动作的内在关联提升分类性能	仅使用6名受试者的小规模数据集进行验证	开发基于表面肌电信号的混合手势识别方法	12种混合手势（结合3种手腕姿势和4种手部动作）	机器学习	NA	表面肌电信号（sEMG）分析	CS-Net（卷积蜘蛛神经网络）	肌电信号	6名受试者，并在Ninapro公共数据库（DB1、DB4、DB5）上验证
30	2025-09-28	Deep learning-driven contactless ECG in MRI via beat pilot tone for motion-resolved image reconstruction and heart rate monitoring 2025-Sep-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae0c52 PMID:41005349	研究论文	提出一种基于深度学习的心电信号无接触测量方法，通过心跳导频技术实现磁共振成像中的运动补偿图像重建和心率监测	首次将Beat Pilot Tone射频运动传感技术与深度学习结合，实现无需电极接触的ECG信号重建，并验证其在多场强MRI系统的适用性	在心律失常和受试者运动等挑战性场景下的性能仍需进一步验证	开发磁共振环境中无接触心电监测技术以替代传统电极ECG系统	心脏磁共振成像患者	医学影像分析	心血管疾病	Beat Pilot Tone射频运动传感、深度学习	深度神经网络	射频信号、心电信号、医学影像	基于1.5T和3T磁共振系统的数据采集（具体样本数未明确说明）
31	2025-09-28	MultiD4CAD: Multimodal Dataset composed of CT and Clinical Features for Coronary Artery Disease Analysis 2025-Sep-26, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05743-w PMID:41006273	研究论文	本文提出了一个包含CT影像和临床特征的多模态冠状动脉疾病数据集MultiD4CAD	整合了心外膜和心周脂肪组织分割数据与临床生物标志物，创建了适用于放射组学和深度学习模型训练的多模态数据集	仅包含疑似冠状动脉疾病患者数据，未提及数据集规模的具体数值	开发支持临床决策系统的多模态数据集，用于冠状动脉疾病分析	疑似冠状动脉疾病患者	数字病理	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像（CCTA）	深度学习架构	多模态数据（影像+临床）	NA
32	2025-09-28	InfEHR: Clinical phenotype resolution through deep geometric learning on electronic health records 2025-Sep-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63366-6 PMID:41006287	研究论文	提出InfEHR框架，通过深度几何学习从电子健康记录中自动计算临床可能性	将完整电子健康记录转换为时间图以捕捉表型动态，实现无需大量标注数据的临床概率推断	NA	开发无需大量标注数据的电子健康记录分析方法	电子健康记录中的临床表型解析	机器学习	新生儿败血症、急性肾损伤	深度几何学习	几何深度学习	电子健康记录	西奈山医疗系统和加州大学欧文医学中心的电子健康记录
33	2025-09-28	Optimized YOLO based model for photovoltaic defect detection in electroluminescence images 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13956-7 PMID:41006343	研究论文	提出一种基于YOLOv12n优化的PV-YOLOv12n模型，用于光伏电致发光图像中的缺陷检测	在P5尺度引入A2C2f模块增强关键缺陷区域的特征提取能力	NA	提高光伏面板缺陷检测的准确性和效率	光伏面板的电致发光图像	计算机视觉	NA	深度学习目标检测	YOLO（PV-YOLOv12n）	图像	PVEL-AD和Roboflow数据集
34	2025-09-28	Enhancing indoor activity recognition for disabled persons using multi head self attention recurrent neural network with improved pelican algorithm 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14515-w PMID:41006356	研究论文	提出一种结合改进鹈鹕优化算法的多头自注意力循环神经网络方法，用于提升残疾人士室内活动识别的准确率	首次将改进鹈鹕优化算法(IPOA)与多头自注意力双向LSTM(BiLSTM-MHSA)相结合，用于优化室内活动识别模型的超参数	仅在Florence 3D Actions数据集上进行验证，缺乏多场景实际应用测试	提升残疾人士室内活动监测系统的识别准确性和适应性	残疾人士（特别是老年人和视障人士）的室内日常活动	计算机视觉	老年疾病	深度学习、传感器数据分析	BiLSTM-MHSA（双向长短期记忆网络与多头自注意力机制结合）	图像数据（来自3D动作数据集）	使用Florence 3D Actions数据集进行验证
35	2025-09-28	A novel deep neural architecture for efficient and scalable multidomain image classification 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10517-w PMID:41006388	研究论文	提出一种名为DeepFreqNet的新型深度神经网络架构，用于高效可扩展的多领域图像分类	结合多尺度特征提取、深度可分离卷积和残差连接的混合设计，无需大量重新配置即可自适应不同数据集	NA	开发能够有效泛化到不同图像领域的高性能分类模型	多领域图像数据（包括MRI肿瘤分类、血细胞分类和手语识别）	计算机视觉	NA	深度神经网络	CNN（包含多尺度特征提取、深度可分离卷积和残差连接）	图像	九个基准数据集
36	2025-09-28	A physics-based fingerprinting approach for efficient device identification in OWC system 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12220-2 PMID:41006393	研究论文	提出一种基于物理的光无线通信系统设备指纹识别方法	将LED的非线性响应变化量化为等效电路模型中的集总参数作为物理指纹特征，替代传统数据驱动的深度学习黑箱方法	NA	为资源受限的物联网环境开发高效可扩展的设备认证方案	光无线通信系统中的LED设备	无线通信	NA	等效电路建模	物理模型	信号数据	NA
37	2025-09-28	Optimized extreme learning machines with deep learning for high-performance network traffic classification 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16980-9 PMID:41006381	研究论文	提出一种基于改进极限学习机（IELM）的网络流量分类新框架，通过优化算法和深度学习特征选择提升分类精度	将粒子群优化算法与深度学习特征选择机制结合到传统极限学习机中，优化模型参数并评估输入特征相关性	仅使用CICIDS 2017数据集进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发高性能网络流量分类方法以增强网络安全防护	网络流量数据	机器学习	NA	粒子群优化算法、深度学习特征选择	改进极限学习机（IELM）	网络流量数据	CICIDS 2017数据集（具体样本量未明确说明）
38	2025-09-28	Secure federated learning with metaheuristic optimized dimensionality reduction and multi-head attention for DDoS attack mitigation 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15052-2 PMID:41006431	研究论文	提出一种结合元启发式优化降维和多头注意力的安全联邦学习方法，用于物联网环境中的DDoS攻击检测与缓解	首次将鹦鹉优化算法和麋鹿群优化器与时空卷积网络-多头注意力-双向门控循环单元模型相结合，在联邦学习框架下实现DDoS攻击检测	仅在NSLKDD和CIC-IDS2017两个数据集上进行验证，需要更多实际物联网场景的测试	为物联网设备提供有效的DDoS攻击检测和缓解策略	物联网环境中的分布式拒绝服务攻击	网络安全	NA	联邦学习、元启发式优化、深度学习	TCN-MHA-Bi-GRU（时空卷积网络-多头注意力-双向门控循环单元）	网络流量数据	基于NSLKDD和CIC-IDS2017两个标准数据集
39	2025-09-28	A novel open-source ultrasound dataset with deep learning benchmarks for spinal cord injury localization and anatomical segmentation 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16275-z PMID:41006445	研究论文	本研究发布了一个新型猪脊髓超声图像数据集，并基于该数据集对深度学习模型在脊髓损伤定位和解剖分割任务上的性能进行了基准测试	提供了目前最大的公开可用脊髓超声注释数据集，首次公开报道了用于脊髓解剖标记评估的目标检测和分割架构	数据集主要基于猪脊髓图像，对人类数据的零样本泛化能力仍有提升空间	促进医学机器学习在临床环境中的应用，特别是脊髓损伤的定位和解剖分割	猪脊髓（N=25）在挫伤前后的超声图像	医学影像分析	脊髓损伤	超声成像（B模式）	YOLOv8, DeepLabv3, SAMed等目标检测和语义分割模型	超声图像	10,223张B模式超声图像，来自25个猪脊髓样本
40	2025-09-28	Secure and fault tolerant cloud based framework for medical image storage and retrieval in a distributed environment 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16903-8 PMID:41006454	研究论文	提出一种安全容错的分布式云医疗图像检索框架SFMedIR，集成联邦学习、量子混沌加密和影子存储技术	首次结合抗对抗攻击的联邦学习哈希生成、量子混沌加密和动态阈值影子存储的分布式云架构	仅在脑部MRI和肾脏CT数据集验证，未涉及其他医学影像模态	提升云端医疗图像检索系统的安全性和容错能力	医学图像（脑部MRI和肾脏CT影像）	数字病理	NA	联邦学习、量子混沌加密	ConvNeXt	医学图像	脑部MRI和肾脏CT数据集（具体样本数未说明）