深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
3981	2025-11-14	Automated rhinoceros detection in satellite imagery using deep learning 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24178-2 PMID:41214078	研究论文	使用基于YOLO的深度学习模型在卫星图像中自动检测犀牛	首次评估使用超高分辨率卫星图像和YOLOv12x模型检测犀牛的可行性，并测试合成图像增强效果	检测精度平均为0.65，合成增强仅带来边际改进	开发有效的犀牛监测技术以支持保护工作	白犀牛和非洲象	计算机视觉	NA	卫星遥感	YOLO	卫星图像	世界最大私人犀牛保护区（南非）的卫星图像数据	NA	YOLOv12x	平均精度(AP)	NA
3982	2025-11-14	Code vulnerability detection based on augmented program dependency graph and optimized CodeBERT 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23029-4 PMID:41214092	研究论文	提出一种基于增强程序依赖图和优化CodeBERT的代码漏洞检测方法	通过扩展传统程序依赖图结构捕获更丰富的代码语义和结构信息，并提出针对CodeBERT的混合损失函数优化策略	未明确说明方法在大规模软件系统中的实际部署效果和计算效率	提高代码漏洞检测的准确性和实用性	软件代码中的安全漏洞	自然语言处理	NA	代码嵌入特征提取	Transformer	代码文本	合成数据集和真实世界数据集	CodeBERT	CodeBERT	准确率, F1分数	NA
3983	2025-11-14	Abnormality prediction and forecasting of laboratory values from electrocardiogram signals using multimodal deep learning 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26715-5 PMID:41214165	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，利用心电图信号和患者元数据预测和监测实验室异常值	首次将心电图信号与患者元数据结合，采用结构化状态空间分类器和后期融合策略进行实验室异常值的预测和前瞻性监测	研究基于单一数据库MIMIC-IV，需要外部验证来确认模型的泛化能力	探索利用心电图信号和临床数据非侵入性预测实验室异常值的可行性	心电图波形、人口统计学数据、生物特征和生命体征	机器学习	多种疾病（心脏、肾脏、血液、代谢、免疫和凝血系统）	多模态深度学习	结构化状态空间分类器	心电图信号、结构化元数据	MIMIC-IV数据集	NA	结构化状态空间模型	AUROC	NA
3984	2025-11-12	Sensitivity analysis of data augmentation methods on performance of deep learning model for lung sounds classification 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23106-8 PMID:41214170	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3985	2025-11-14	Automated heart disease detection using Swin Transformer and ECG signal processing: a high-accuracy approach 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23097-6 PMID:41214180	研究论文	本研究提出基于Swin Transformer的心电图信号处理方法，实现高精度的心脏疾病自动检测	首次将Swin Transformer架构应用于ECG分类，通过移位窗口自注意力机制有效捕获局部和全局依赖关系	计算复杂度较高且模型可解释性存在挑战	开发高精度自动心脏疾病检测方法	心电图信号和心脏疾病	计算机视觉	心血管疾病	心电图信号处理	Transformer	心电图信号	基准ECG数据集	NA	Swin Transformer	准确率,精确率,召回率,AUC	NA
3986	2025-11-14	Application of stacked bidirectional LSTM neural networks in reservoir porosity prediction 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23095-8 PMID:41214192	研究论文	本研究提出一种增强型堆叠双向LSTM模型，用于储层孔隙度预测	提出堆叠双向LSTM层增强特征提取能力，在噪声数据下表现优异	仅在中国西南某油田数据进行验证，需更多实际数据验证普适性	提高储层孔隙度预测的准确性和鲁棒性	油气储层孔隙度参数	机器学习	NA	岩石物理建模，地震现场测量数据	S-BiLSTM, LSTM, RNN	弹性参数，各向异性参数，测井数据，地震数据	基于现场测井数据生成的大规模多样化合成数据集	NA	堆叠双向LSTM	准确率	NA
3987	2025-11-14	Automated detection of radiolucent foreign body aspiration on chest CT using deep learning 2025-Nov-10, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02097-w PMID:41214229	研究论文	开发了一种结合高精度气道分割和卷积分类器的深度学习模型，用于在胸部CT扫描中自动检测透光性异物吸入	首次将MedpSeg高精度气道分割方法与卷积分类器相结合，专门针对透光性异物吸入这一诊断难题开发深度学习解决方案	研究仅在三个独立队列中验证，需要更多外部验证来确认模型的泛化能力	开发人工智能工具辅助放射科医生诊断透光性异物吸入，减少漏诊和误诊	胸部CT扫描中的透光性异物吸入病例	计算机视觉	呼吸道异物	胸部CT扫描	CNN	医学影像	三个独立队列的CT扫描数据	NA	MedpSeg结合卷积分类器	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
3988	2025-11-14	Dynamic differential privacy technique for deep learning models 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27708-0 PMID:41214268	研究论文	提出一种动态差分隐私技术来保护深度学习模型免受成员推理攻击	采用随机化噪声添加策略代替传统的固定噪声添加方式，增加训练过程的随机性	NA	防御深度学习模型中的成员推理攻击，保护训练数据隐私	深度学习模型	机器学习	NA	差分隐私技术	深度学习模型	NA	NA	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 隐私预算(ε)	NA
3989	2025-11-14	RELICT-NI: Replica Detection in Synthetic Neuroimaging-A Study on Noncontrast CT and Time-of-Flight MRA 2025-Nov-10, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-025-09745-2 PMID:41214384	研究论文	提出用于检测合成神经影像数据中副本的RELICT-NI框架	开发首个专门针对神经影像数据的副本检测框架，结合图像级、特征级和分割级三重分析方法	在TOF-MRA用例中无法实现完美副本分类，最高平衡准确率为0.79	开发标准化工具检测合成神经影像数据中的副本，保护患者隐私并促进数据安全共享	合成神经影像数据集	数字病理	脑血管疾病	CT, MR angiography	深度学习生成模型	医学影像	NCCT 774例，TOF-MRA 1782例	NA	预训练医学基础模型	平衡准确率	NA
3990	2025-11-14	Efficient temporal feature utilization in ultrasound videos: a multi-channel deep learning framework for enhanced breast lesion differentiation 2025-Nov-10, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15144-2 PMID:41214640	研究论文	提出一种多通道深度学习框架，通过利用超声视频中的时序信息来增强乳腺病灶分类性能	采用多通道输入策略结合连续帧的时空特征，在保持计算效率的同时充分利用时序信息	未明确说明具体的数据集规模和模型训练时间	开发计算效率高的乳腺病灶自动分类方法	超声视频中的乳腺病灶	计算机视觉	乳腺疾病	超声成像	深度学习	超声视频	来自两个不同地区的多中心数据	NA	五种不同的深度学习骨干模型	AUC, 精确率, 召回率	资源受限环境适用，实时环境适用
3991	2025-11-14	HighFold-MeD: a Rosetta distillation model to accelerate structure prediction of cyclic peptides with backbone N-methylation and D-amino acids 2025-Nov-10, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01111-3 PMID:41214817	研究论文	提出一种基于深度学习的快速预测含骨架N-甲基化氨基酸和D-氨基酸的环肽结构的方法	通过知识蒸馏将Rosetta SCP的能量计算知识迁移至微调的AlphaFold模型，实现50倍加速的同时保持较高准确性	可用晶体结构数据有限，模型性能依赖于Rosetta SCP的采样参数设置	加速含特殊修饰的环肽结构预测以促进肽类药物开发	含骨架N-甲基化氨基酸和D-氨基酸的环肽	计算生物学	NA	深度学习，知识蒸馏	AlphaFold	蛋白质结构数据	通过Rosetta SCP采样大量环肽构象（nstruct=500）	PyTorch	AlphaFold	结构预测准确性，计算速度	NA
3992	2025-11-14	Early prediction of final body weight in Hanwoo steers using machine and deep learning models 2025-Nov-10, Animal bioscience IF:2.4Q1 DOI:10.5713/ab.250595 PMID:41223656	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习模型预测韩牛阉牛最终体重	首次比较多种机器学习模型和LSTM深度学习模型在韩牛体重预测中的表现，并分析不同预测时间点的准确性变化	研究仅基于196头韩牛阉牛的数据，样本量相对有限，且仅来自单一商业农场	开发准确的早期体重预测方法以优化肉牛生产中的饲养策略和屠宰计划	196头韩牛阉牛（7-31月龄）	机器学习	NA	体重测量和饲料营养摄入分析	k-近邻, 随机森林, XGBoost, LSTM	时序数据	196头韩牛阉牛	NA	LSTM	决定系数(R²), 均方根误差(RMSE)	NA
3993	2025-11-14	AI-assisted differentiation of nontuberculous mycobacterial pulmonary disease from colonization: a multi-center study 2025-Nov-09, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02131-1 PMID:41206832	研究论文	开发了一种名为NTMNet的多模态深度学习模型，用于区分非结核分枝杆菌肺病与定植状态	首次将胸部CT扫描与临床数据结合，通过多模态深度学习模型解决NTM疾病状态分类难题	回顾性研究设计，样本量相对有限，仅来自两个医疗中心	区分非结核分枝杆菌肺病与定植状态的临床诊断	非结核分枝杆菌呼吸道分离患者	医学影像分析	肺部疾病	胸部CT扫描，临床数据分析	深度学习	图像，临床数据	609名患者（324名NTM定植，285名NTM肺病）	NA	NTMNet	AUC，准确率	NA
3994	2025-11-14	Integrative Omics and AI-Driven Systems Biology: Multilayer Networks Decoding Apis mellifera Health and Resilience 2025-Nov-07, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00294 PMID:40997916	综述	本文综述了整合多组学与人工智能方法在解码蜜蜂健康与恢复力分子机制中的应用	提出了整合蛋白质组学、代谢组学和脂质组学与人工智能策略的多层网络框架，用于解析非模式生物蜜蜂的分子恢复力机制	面临样本输入量有限和跨组学异质性等挑战	解码蜜蜂健康与恢复力的分子机制，为系统生物学提供可推广框架	蜜蜂及其分子网络	系统生物学	NA	蛋白质组学,代谢组学,脂质组学,空间组学,单细胞组学,质谱分析	深度学习,图神经网络,多层网络模型	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
3995	2025-11-14	Diagnosis of superficial ailments using infrared thermal imaging and CapsNet 2025-Nov-07, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104325 PMID:41223630	研究论文	本研究探索将红外热成像与胶囊网络结合用于浅表疾病诊断的方法	首次将CapsNet应用于红外热成像的医学诊断，在多种浅表疾病分类中实现高精度	外部因素可能影响区域温度测量，可能引入诊断误差	通过计算机视觉分类算法增强热成像疾病的分类和诊断能力	具有皮肤表现症状的疾病，包括乳腺癌、压力性溃疡和鼻窦炎	计算机视觉	乳腺癌, 压力性溃疡, 鼻窦炎	红外热成像	CapsNet	热成像图像	NA	NA	CapsNet	准确率	NA
3996	2025-11-14	Refinement of an Artificial Intelligence Algorithm for Enhanced Burn Wound Depth Assessment Using Multispectral Imaging: An Expanded Proof of Concept Study 2025-Nov-05, Journal of burn care & research : official publication of the American Burn Association IF:1.5Q3 DOI:10.1093/jbcr/iraf057 PMID:40452490	研究论文	通过多光谱成像和卷积神经网络开发用于烧伤创面深度评估的人工智能算法	首次将多光谱成像与多种CNN算法结合用于烧伤深度评估，并发现'受伤后时间'作为重要协变量	样本量相对有限，需要更大规模的研究验证算法性能	开发用于烧伤创面深度评估的深度学习算法	成人及儿童烧伤患者的创面图像和活检样本	计算机视觉	烧伤	多光谱成像	CNN	多光谱图像	124名受试者（100名成人，24名儿童），1037张MSI图像，161份活检	NA	8种独特DL算法和2种集成DL算法	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
3997	2025-11-14	Deep learning for the identification of Candida spp. directly from blood culture gram stains from candidemia patients 2025-Nov-04, Medical mycology IF:2.7Q1 DOI:10.1093/mmy/myaf097 PMID:41105137	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络方法，直接从血液培养革兰氏染色图像中识别念珠菌属不同菌种	首次使用深度学习直接从血液培养革兰氏染色图像中识别念珠菌属多个菌种，无需传统亚培养方法	研究数据来源于两个医疗中心，样本量相对有限，且包含模拟血液培养图像	开发快速识别念珠菌属菌种的方法以指导抗真菌治疗	念珠菌属不同菌种的血液培养革兰氏染色图像	计算机视觉	念珠菌血症	革兰氏染色，血液培养	CNN	图像	531张完整照片和2804个图像块，来自2012年1月至2024年5月墨西哥城两家三级教学医院的图像数据库	NA	GoogLeNet, InceptionV3, AlexNet, ResNet18, ResNet50, DenseNet161	准确率	NA
3998	2025-11-14	An improved empirical mode decomposition method with ensemble classifiers for analysis of multichannel EEG in BCI emotion recognition 2025-Nov, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2369257 PMID:38920119	研究论文	提出一种基于改进经验模态分解和集成分类器的混合模型，用于多通道脑电信号的情感识别	提出IEMD-KW-Ens混合技术，结合改进的筛选停止准则和中值滤波器优化脑电信号分解	NA	开发有效的脑电信号情感识别方法	多通道脑电信号中的情感识别	脑机接口	NA	经验模态分解, 特征提取	集成分类器, CNN, RUSBoosted trees	多通道脑电信号	DEAP和DREAMER数据集	NA	卷积神经网络, 集成树模型	效价、唤醒度、支配度分类评估	NA
3999	2025-11-14	Effect of New Generation Snapshot Freeze Combined With Deep Learning Image Reconstruction on Image Quality of Coronary Artery Calcifications and Their Quantification 2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001765 PMID:40338070	研究论文	评估新一代快照冻结算法结合深度学习图像重建对冠状动脉钙化图像质量及定量分析的改善效果	首次将新一代快照冻结算法(SSF2)与深度学习图像重建(DLIR)技术结合应用于冠状动脉钙化评分CT成像	样本量有限（69例患者），未评估不同钙化负荷分组的差异	评估SSF2结合DLIR对冠状动脉钙化图像质量和定量分析的改善效果	69例接受心电图触发非增强CT扫描的患者	医学影像分析	心血管疾病	心电图触发非增强CT扫描，图像重建算法	深度学习图像重建	CT医学影像	69例患者	NA	NA	图像质量评分，观察者间一致性(kappa)，CT值，图像噪声，Agatston评分，体积评分，质量评分，风险分层	NA
4000	2025-11-14	Automatic Multiclass Tissue Segmentation Using Deep Learning in Brain MR Images of Tumor Patients 2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001750 PMID:40576335	研究论文	开发基于深度学习的自动多类别脑组织分割方法，用于脑肿瘤患者的MR图像分析	提出基于深度残差U-Net框架的鲁棒分割流程，专门针对包含病变区域的脑组织分割，在SPM12软件表现不佳的情况下仍能生成满意的分割结果	仅在脑肿瘤患者数据上进行验证，未测试其他神经系统疾病；本地医院测试集样本量相对较小（100例）	开发快速自动的脑组织分割方法，包括肿瘤病变区域，用于神经学和肿瘤学研究	脑肿瘤患者的MR图像	计算机视觉	脑肿瘤	MR成像	CNN	医学图像	训练数据1251例（BraTS'21），测试数据100例（本地医院）	NA	深度残差U-Net	Dice相似系数, 体积相似度	NA