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
381	2025-09-12	Prediction of bronchopulmonary dysplasia using machine learning from chest X-rays of premature infants in the neonatal intensive care unit 2025-Sep-05, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044322 PMID:40922342	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，利用早产儿胸部X光片预测支气管肺发育不良（BPD）及其严重程度	首次使用DenseNet121架构从多时间点（出生后第1天及第2-4周）的胸部X光片预测BPD严重程度分级	样本量较小（122名患者），需更大对照组和外部验证数据集提升准确性	评估AI模型预测早产儿支气管肺发育不良的准确性	胎龄≤28周且体重<1250g的早产儿	计算机视觉	支气管肺发育不良	深度学习	DenseNet121	图像（胸部X光片）	122名早产儿，共395张胸部X光片
382	2025-09-12	Comparative multi-task deep learning models for protein-nucleic acid interaction prediction: Unveiling the superior efficacy of the PNI-MAMBA architecture 2025-Sep-04, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.147419 PMID:40914361	研究论文	提出一种基于深度学习的多任务学习框架，用于预测蛋白质-核酸相互作用，并比较了四种不同架构模型的性能	引入了结合位点注意力机制来捕捉关键结合位点信息，并采用多任务学习目标函数结合二元分类交叉熵损失和结合位点损失	NA	准确预测蛋白质-核酸相互作用并识别结合位点	蛋白质与核酸（DNA和RNA）的相互作用	生物信息学	NA	深度学习，多任务学习	FCN, Transformer, Mamba	序列数据	合并的DNA和RNA数据集
383	2025-09-12	PreRBP: Interpretable deep learning for RNA-protein binding site prediction with attention mechanism 2025-Sep-04, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2025.115968 PMID:40914406	研究论文	本研究开发了一个名为PreRBP的可解释深度学习模型，用于预测RNA-蛋白质结合位点，并采用注意力机制提高模型性能	结合RNA序列和二级结构特征，使用高阶编码方法提取关键信息，并采用四种下采样算法处理类别不平衡问题	仅基于27个公开数据集构建基准数据集，可能受限于数据规模和多样性	准确预测RNA-蛋白质结合位点以帮助理解RNA结合蛋白及相关机制	RNA序列及其与蛋白质的结合位点	生物信息学	NA	RNA二级结构分析（RNAshapes和EDeN）、高阶编码、下采样算法（随机下采样、NearMiss、ENN和单边选择）	CNN、BiLSTM	RNA序列和结构数据	基于27个公开RNA-蛋白质结合位点数据集构建的基准数据集
384	2025-09-12	Advanced digital image forensics: A hybrid framework for copy-move forgery detection in multimedia security 2025-Sep, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70076 PMID:40361265	研究论文	提出一种用于多媒体安全中复制-移动伪造检测的混合框架，结合频域滤波、关键点提取、深度学习模型和聚类技术	整合FFT频域滤波、SIFT与ORB关键点提取、MobilenetV2和VGG16特征提取以及注意力机制，提升检测准确性和鲁棒性	NA	开发高精度数字图像伪造检测方法，保障图像完整性验证	数字图像及其可能存在的复制-移动伪造区域	计算机视觉	NA	快速傅里叶变换(FFT)、SIFT、ORB、DBSCAN聚类、注意力机制	MobilenetV2, VGG16	图像	基于五个基准复制-移动伪造数据集进行广泛测试
385	2025-09-12	AI Revolution in Radiology, Radiation Oncology and Nuclear Medicine: Transforming and Innovating the Radiological Sciences 2025-Sep, Journal of medical imaging and radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1111/1754-9485.13880 PMID:40631621	综述	本文探讨人工智能在放射学、核医学和放射肿瘤学中的整合及其对诊断与治疗过程的变革	强调AI教育在医学培训中的必要性，并倡导跨学科整合以充分发挥AI潜力	NA	评估AI对放射科学领域的影响并推动其临床整合	放射学、核医学和放射肿瘤学的诊断与治疗流程	医学影像分析	NA	深度学习、机器学习	NA	医学影像	NA
386	2025-09-12	The efficacy of machine learning algorithms in evaluating factors associated with shunt-dependent hydrocephalus after subarachnoid hemorrhage: a systematic review and meta-analysis 2025-Sep-01, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03773-x PMID:40887550	系统综述与荟萃分析	评估机器学习算法在分析自发性蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水相关因素中的效能	首次通过系统综述和荟萃分析综合评估多种机器学习模型在该临床问题中的表现，并比较不同特征数量对模型性能的影响	仅纳入5项符合条件的研究，样本量有限，且存在中度异质性	评估机器学习算法识别慢性分流依赖性脑积水风险因素的能力	自发性蛛网膜下腔出血患者	机器学习	脑积水	机器学习算法分析	线性模型、树基模型、深度学习模型	临床数据集	基于5项研究的数据，具体样本量未明确说明
387	2025-09-12	Deep learning approach for automatic assessment of schizophrenia and bipolar disorder in patients using R-R intervals 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012983 PMID:40901920	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和RR间期的自动化分类方法，用于评估精神分裂症和双相情感障碍	利用低成本可穿戴设备采集短时ECG信号，通过机器学习分析HRV作为精神疾病诊断的生物标志物	样本量较小（仅60名参与者），且未提及模型在更广泛人群中的泛化能力验证	开发并评估精神分裂症和双相情感障碍的自动分类方法，以支持诊断和早期筛查	30名精神分裂症或双相情感障碍患者及30名健康对照者	机器学习	精神疾病	ECG信号分析，HRV分析	SVM, XGBoost, MLP, GRU, 集成方法	生理信号（ECG的RR间期）	60名参与者（30名患者，30名对照）
388	2025-09-12	The Use of Deep Learning in Primary Agricultural Products Freshness Assessment: A Systematic Review 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70535 PMID:40914846	综述	本文系统综述了深度学习在初级农产品新鲜度评估中的应用，涵盖机器视觉、光谱技术和电子鼻等方法的整合	首次系统整合多种传感技术与深度学习模型，实现农产品新鲜度评估的自动化与智能化分析	现有技术仍存在检测时间长、对专业技能要求高及主观性强等局限	评估初级农产品新鲜度以提升食品安全与质量监控效率	初级农产品（如水果、蔬菜等生鲜产品）	计算机视觉与机器学习	NA	机器学习、深度学习、光谱分析（高光谱成像、近红外光谱、荧光光谱、拉曼光谱）、电子鼻	深度学习神经网络（如CNN等）	图像、光谱数据、传感器数据	NA（系统综述未涉及具体样本量）
389	2025-09-12	mmWave Radar for Sit-to-Stand Analysis: A Comparative Study With Wearables and Kinect 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548092 PMID:40042953	研究论文	本研究探索使用毫米波雷达技术分析坐立动作，并与可穿戴设备和Kinect进行对比	首次将毫米波雷达用于坐立动作分析，提供非接触式、保护隐私且可全天候运行的医疗监测方案	在精细运动分析方面存在挑战，且未与金标准VICON系统进行验证	开发用于医疗保健应用的非接触式运动分析技术	45名参与者的坐立动作	数字病理	老年疾病	毫米波雷达、深度学习姿态估计、逆向运动学	深度学习模型	雷达点云数据	45名参与者
390	2025-09-12	The association of retinal age gap with schizophrenia: a cross-sectional analysis 2025-Sep, Schizophrenia research IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.schres.2025.07.018 PMID:40712190	研究论文	本研究利用深度学习分析精神分裂症患者的视网膜年龄差距，并探讨其与高血压和糖尿病等共病的关系	首次使用卷积神经网络预测视网膜年龄，并将其作为中枢神经系统衰老的生物标志物应用于精神分裂症研究	横断面研究设计无法确定因果关系，样本中精神分裂症患者数量相对较少（n=214）	探讨精神分裂症与视网膜年龄差距之间的关联	98,629名40岁及以上眼科就诊患者，其中214名精神分裂症患者	数字病理学	精神分裂症	深度学习，卷积神经网络	CNN	视网膜彩色照片	98,629名患者（214名精神分裂症患者）
391	2025-09-12	A Comparative Analysis on the Classification of Pineapple Varieties Using Thermal Imaging Coupled With Transfer Learning 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70530 PMID:40923325	研究论文	使用热成像和迁移学习对菠萝品种进行分类的比较分析	结合热成像与迁移学习技术，首次在菠萝品种分类中应用并比较ResNet、VGG16和InceptionV3模型，达到99%的分类准确率	模型架构创新并非主要目标，未提出新的深度学习模型	开发基于热成像和深度学习的菠萝品种无损检测方法	三种菠萝品种（Moris、Josapine和N36）	计算机视觉	NA	热成像、迁移学习、数据增强	CNN（ResNet、VGG16、InceptionV3）	热成像图像	3240张热成像图像，来自三种菠萝品种在三种温度条件（5°C、10°C、25°C）下的采集
392	2025-09-12	Early diagnosis of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease using multimodal feature-based deep learning models in a Chinese elderly population 2025-Sep, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104632 PMID:40743680	研究论文	本研究利用基于多模态特征（ERP和中医体质）的深度学习模型，在中国老年人群中实现轻度认知障碍和阿尔茨海默病的早期诊断	首次融合事件相关电位（ERP）和中医体质特征，并采用图卷积网络（GCN）进行跨被试分类，在认知障碍早期诊断中表现出色	样本量较小（共90名参与者），且仅针对中国老年人群，结果泛化性需进一步验证	评估基于融合ERP和中医特征的深度学习模型在认知障碍跨被试分类中的效能	中国老年人群（包括健康对照组、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者）	机器学习	老年疾病	ERP（事件相关电位）、中医体质问卷、深度学习	EEGNet、CNN-LSTM、GCN（图卷积网络）、多尺度特征重建GCN、多层感知机	脑电信号、问卷数据	90名参与者（30名健康对照、30名MCI患者、30名AD患者）
393	2025-09-12	Spectral computed tomography thermometry for thermal ablation: applicability and needle artifact reduction 2025-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105093 PMID:40850158	研究论文	评估光谱CT测温在微波消融中的适用性，并比较基于衰减与基于物理密度的测温方法，同时探索最优金属伪影减少技术	首次系统比较光谱CT中基于衰减和基于物理密度的测温方法，并测试多种MAR技术（包括O-MAR、深度学习MAR和光谱CT组合）对测温精度的影响	研究基于体外凝胶模型，未涉及人体组织；样本量较小（4个模型，23次扫描）	提高肝肿瘤热消融过程中温度监测的精确性和可靠性	肝肿瘤热消融过程中的温度分布	医学影像	肝肿瘤	光谱CT，微波消融，金属伪影减少（MAR）技术	NA	CT影像	4个嵌入温度传感器的凝胶模型，进行23次CT扫描
394	2025-09-12	Machine learning driven semi-automated framework for yeast sporulation efficiency quantification using ilastik segmentation and Fiji nuclear enumeration 2025-Sep, Fungal genetics and biology : FG & B IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.fgb.2025.104024 PMID:40876769	研究论文	提出一种基于机器学习的半自动化框架，用于酵母孢子形成效率的量化分析	结合ilastik纹理特征优化分割与Fiji核计数，实现多形态孢子的稳健量化，支持批量自动分类且兼容标准显微镜	需手动质量检查点，未完全实现全自动化	开发高效、客观的酵母孢子形成效率量化方法以替代人工计数	酵母孢子（包括二孢、三孢和四孢形态）	数字病理学	NA	图像分割与处理	机器学习（非指定深度学习模型）	显微镜图像	验证中包括Hsp82磷酸化突变体等多遗传背景样本，未明确总数
395	2025-09-12	Application of deep learning for detecting implants in computed tomography scout images with multi-institution and multi-vendor for personal identification 2025-Sep, Science & justice : journal of the Forensic Science Society IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.scijus.2025.101315 PMID:40930679	研究论文	本研究提出基于深度学习的CT定位像金属植入物自动检测方法，用于法医身份识别	采用多机构、多厂商数据集训练目标检测模型，提升跨成像条件的泛化能力	NA	开发自动检测CT定位像中金属植入物的方法以辅助法医身份识别	CT定位像中的金属植入物	计算机视觉	NA	计算机断层扫描（CT）	RetinaNet, Faster R-CNN	图像	多机构、多厂商数据集
396	2025-09-12	A weakly-supervised deep learning model for fast localisation and delineation of the skeleton, internal organs, and spinal canal on whole-body diffusion-weighted MRI (WB-DWI) 2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109043 PMID:40929938	研究论文	提出一种弱监督深度学习模型，用于在全身扩散加权MRI上快速定位和勾画骨骼、内部器官及椎管	使用基于图谱方法生成的“软标签”训练3D残差U-Net，实现快速且可重复的概率图生成，速度比传统方法快12倍	模型在肋骨区域的骨骼勾画性能相对较低（Dice评分0.67），且仅在晚期前列腺癌和多发性骨髓瘤患者中验证	开发自动化算法以支持癌症成像生物标志物（ADC和TDV）的量化测量	晚期前列腺癌（APC）和多发性骨髓瘤（MM）患者的全身扩散加权MRI扫描	数字病理	前列腺癌	WB-DWI（全身扩散加权磁共振成像）	3D Residual U-Net	image	532例患者扫描用于训练和验证，45例患者用于测试
397	2025-09-12	Sparse Learning Enabled by Constraints on Connectivity and Function 2025-Aug-22, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/918k-x6np PMID:40929306	研究论文	本文通过可解析的联想学习模型，评估了不同稀疏性约束对连接和功能的影响，并提出了在线实现稀疏性的方法	发现ℓ₀范数约束可实现最优稀疏水平，且通过消除弱连接可获得近乎相同的效率，并支持在线实施	NA	研究如何在保持网络性能的前提下实现稀疏连接，以促进神经科学、深度学习和神经形态计算应用	人工神经网络和大脑的稀疏连接特性	机器学习	NA	ℓ₀范数约束、稀疏性诱导约束	可解析的联想学习模型	NA	NA
398	2025-09-12	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重建并提升图像质量	通过双域生成器协同优化k空间和图像域表示，并集成多个轻量化模块（DWLA、AGRB、MSCMB、CSMS）实现高效多尺度特征融合与全局上下文建模	未明确提及模型在极端采样条件下的性能边界或临床验证的局限性	解决MRI高倍欠采样重建中的计算复杂度高和长程依赖捕获难题	MRI图像重建	medical imaging	NA	深度学习，压缩感知	GAN（生成对抗网络）	MRI图像数据	基于IXI、MICCAI 2013和MRNet膝关节数据集进行实验
399	2025-09-12	Deep learning for retinal vessel segmentation: a systematic review of techniques and applications 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03324-y PMID:39964659	系统综述	本文系统回顾了2020至2024年间基于深度学习的视网膜血管分割技术与应用	全面分析并比较了U-Net和Transformer等先进架构在视网膜血管分割中的性能与趋势，并提出未来混合模型的研究方向	仅涵盖特定时间段（2020-2024）和四个数据库的研究，可能未完全覆盖所有相关文献	系统评估深度学习技术在视网膜血管分割领域的进展、方法及应用效果	视网膜血管图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	U-Net, Transformer, GAN	图像	79项研究
400	2025-09-12	Paradigms and methods of noninvasive brain-computer interfaces in motor or communication assistance and rehabilitation: a systematic review 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03340-y PMID:40059266	综述	本文系统回顾了非侵入式脑机接口在运动或沟通辅助与康复中的范式、方法及应用进展	聚焦2016年以来223篇研究，强调EEG因低成本便携性获更多关注，并探讨深度学习与源成像等解码方法的发展	仍面临电极设计便捷性、解码精度与效率提升、患者适用系统优化等挑战，技术尚未完全成熟至临床受益阶段	系统评估非侵入式脑机接口在运动或沟通功能辅助与康复领域的范式与方法	脑机接口技术及其在患者运动或沟通功能康复中的应用	脑机接口	运动或沟通功能障碍	EEG, fNIRS, SSVEP, P300, MI	深度学习	神经生理信号	223篇研究论文（自2016年起）