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
4021	2025-10-06	Scalable and lightweight deep learning for efficient high accuracy single-molecule localization microscopy 2025-Aug-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62662-5 PMID:40764305	研究论文	提出轻量级深度学习框架LiteLoc用于高效处理单分子定位显微镜数据	采用轻量级神经网络架构并整合CPU和GPU并行处理，在保持定位精度的同时显著降低延迟和能耗	NA	开发可扩展的高通量单分子定位显微镜数据分析框架	单分子定位显微镜数据	计算机视觉	NA	单分子定位显微镜	深度学习	显微镜图像	NA	NA	轻量级神经网络	定位精度, 处理速度, 资源效率	CPU, GPU
4022	2025-10-06	A deep learning framework for gender sensitive speech emotion recognition based on MFCC feature selection and SHAP analysis 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14016-w PMID:40764384	研究论文	提出一种基于MFCC特征选择和SHAP分析的性别敏感语音情感识别深度学习框架	相比现有深度学习方法在语音情感识别任务中实现了15%的性能提升，并采用SHAP分析进行特征选择	NA	开发高精度的语音情感识别系统	语音信号中的情感状态（快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和中性）	自然语言处理	NA	MFCC特征提取，SHAP分析	CNN, RNN, LSTM	语音数据	NA	NA	卷积神经网络，循环神经网络，长短期记忆网络	准确率	NA
4023	2025-10-06	Road damage detection based on improved YOLO algorithm 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14461-7 PMID:40764422	研究论文	提出一种基于改进YOLOv5算法的道路损伤检测方法	集成通道注意力和空间注意力双分支注意力机制，结合GIoU损失函数增强检测精度和定位能力	NA	开发高效准确的道路损伤自动检测技术	道路损伤和路面病害	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	公共数据集	NA	YOLOv5	检索率,平均值,调和均值F1,PCI	NA
4024	2025-10-06	Deep-learning-enabled online mass spectrometry of the reaction product of a single catalyst nanoparticle 2025-Aug-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62602-3 PMID:40764516	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习与在线质谱分析的方法，用于检测单个催化剂纳米颗粒的反应产物	将约束去噪自编码器与纳米流体反应器结合，使在线质谱分析所需的催化剂表面积减少了约3个数量级，达到单个纳米颗粒水平	研究仅使用CO氧化和CH加氢作为模型反应，尚未验证在其他催化反应体系中的普适性	提高质谱分析在催化研究中的分辨率，实现单颗粒催化的在线反应分析	钯(Pd)催化剂纳米颗粒	机器学习	NA	在线质谱分析,纳米流体反应器	约束去噪自编码器	质谱信号	单个纳米颗粒(表面积0.0072±0.00086 μm²)	NA	约束去噪自编码器	信号检测灵敏度	NA
4025	2025-10-06	Smartphone video-based early diagnosis of blepharospasm using dual cross-attention modeling enhanced by facial pose estimation 2025-Aug-05, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01904-8 PMID:40764679	研究论文	提出基于智能手机视频和双交叉注意力深度学习框架的眼睑痉挛早期诊断方法	结合时序视频特征和面部关键点动态的双交叉注意力建模，并通过面部姿态估计增强	诊断性能中等(0.674)，样本来源仅限于两家医院	开发眼睑痉挛的早期准确诊断和评估方法	眼睑痉挛患者的面部视频数据	计算机视觉	眼睑痉挛	智能手机视频采集，面部姿态估计	深度学习	视频	回顾性数据集847个患者视频，前瞻性评估179个样本	NA	双交叉注意力框架	准确率，SHAP分析	NA
4026	2025-10-06	Gated recurrent unit with decay has real-time capability for postoperative ileus surveillance and offers cross-hospital transferability 2025-Aug-04, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01053-9 PMID:40760048	研究论文	本研究评估了带衰减门控循环单元(GRU-D)在结直肠手术后肠梗阻实时风险监测中的应用	首次将深度学习模型GRU-D应用于术后肠梗阻风险监测，并验证了其跨医院迁移能力	数据稀疏性问题严重（72.2%的实验室数据和26.9%的生命体征数据在术后24小时内缺乏测量值）	开发能够实时监测结直肠手术后肠梗阻风险的深度学习模型	7349例来自三个梅奥诊所站点、使用两种电子健康记录系统的结直肠手术患者	医疗人工智能	结直肠手术并发症	电子健康记录(EHR)数据分析	GRU-D	临床时间序列数据	7349例结直肠手术	NA	GRU-D	AUROC, 置信区间	NA
4027	2025-10-06	Multimodal deep learning model for prognostic prediction in cervical cancer receiving definitive radiotherapy: a multi-center study 2025-Aug-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01903-9 PMID:40760164	研究论文	开发并验证了基于深度学习的多模态预后模型CerviPro，用于预测接受根治性放疗的局部晚期宫颈癌患者的无病生存期	首次将治疗前后CT影像、手工放射组学特征和临床变量进行多模态融合，显著提升了预后预测性能	研究样本量相对有限（1018例患者），且为多中心回顾性研究	开发精准的生存预测模型以指导局部晚期宫颈癌的个性化治疗	1018例接受根治性放疗的局部晚期宫颈癌患者	数字病理	宫颈癌	CT成像，放射组学分析	深度学习	医学影像（CT），临床数据，放射组学特征	1018例患者（多中心研究）	NA	CerviPro（多模态深度学习模型）	C-index	NA
4028	2025-10-06	A scalable deep attention mechanism of instance segmentation for the investigation of chromosome 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100306 PMID:40360085	研究论文	提出一种集成自动标注流程与增强深度学习架构的染色体实例分割框架	结合基于特征的图像配准技术实现自动标注，并在Mask R-CNN中集成注意力特征金字塔网络和空间注意力机制	未明确说明模型计算复杂度及在低资源环境下的适用性	解决中期染色体图像分割的挑战，提升染色体实例分割精度	中期染色体图像和对应核型图	计算机视觉	NA	基于特征的图像配准技术（SIFT和单应性变换）	CNN	图像	包含24个染色体类别的中期染色体图像数据集	PyTorch	Mask R-CNN, Attention-based Feature Pyramid Network (AttFPN)	mAP, AP50	NA
4029	2025-10-06	Classifying kidney disease using a dense layers deep learning model 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100324 PMID:40588036	研究论文	本研究开发了一种基于密集层深度学习模型的肾脏疾病分类方法	提出了一种优化的密集层深度神经网络架构，在肾脏疾病分类任务中实现了99%的准确率	NA	开发自动检测慢性肾脏疾病的深度学习系统	慢性肾脏疾病患者	机器学习	肾脏疾病	深度学习	深度神经网络	结构化数据	包含24个独立字段的公开数据集	NA	密集层深度神经网络	准确率,精确率,召回率,F1分数,ROC AUC分数,马修斯相关系数	NA
4030	2025-10-06	Explainable clinical diagnosis through unexploited yet optimized fine-tuned ConvNeXt Models for accurate monkeypox disease classification 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100336 PMID:40712913	研究论文	本研究通过优化微调的ConvNeXt模型实现可解释的猴痘疾病准确分类	利用迁移学习技术微调预训练的ConvNeXt模型，结合Adafactor优化技术和可解释AI方法，在保持高精度的同时解决了实时应用的计算资源问题	模型性能依赖于特定数据集，需要进一步验证在更广泛临床环境中的适用性	开发准确且可解释的猴痘疾病自动分类系统	猴痘疾病皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习，迁移学习，数据增强	CNN	图像	MSLD（二分类）和MSLD v2.0（多分类）基准数据集	NA	ConvNeXtSmall, ConvNeXtBase	准确率，召回率，F1分数，精确率，统计检验	通过迁移学习减少计算资源需求，具体硬件配置未明确说明
4031	2025-10-06	Exploration of Fully-Automated Body Composition Analysis Using Routine CT-Staging of Lung Cancer Patients for Survival Prognosis 2025-Aug, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.70021 PMID:40767951	研究论文	本研究探索基于常规CT扫描的自动化体成分分析在肺癌患者生存预后中的价值	首次使用深度学习网络对常规肺癌分期CT进行全自动体成分分析，开发了三种新的体积标记物并验证其预后价值	研究结果存在中心依赖性和性别差异性，需要更多中心验证	评估自动化体成分分析在肺癌患者生存预后中的预测价值	肺癌患者	数字病理	肺癌	CT扫描	深度学习网络	医学影像	医院A 3345例，医院B 1364例	NA	NA	Kaplan-Meier生存分析，Cox比例风险模型，HR值	NA
4032	2025-10-06	Quantifying physiological variability and improving reproducibility in 4D-flow MRI cerebrovascular measurements with self-supervised deep learning 2025-Jul-25, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30634 PMID:40711943	研究论文	本研究评估了自监督深度学习去噪在减少4D血流MRI测量变异性方面的效果，并阐明了生理变异对脑血管血流动力学的贡献	使用自监督深度学习框架对4D血流MRI数据进行去噪，通过前瞻性测试-重测研究设计分离技术噪声与生理变异	深度学习去噪无法完全消除生理变异和后处理带来的变异性，对流量等综合指标的改善效果不显著	提高4D血流MRI测量的可重复性并量化生理变异对脑血管血流动力学的影响	脑血管血流动力学测量	医学影像分析	神经退行性疾病	4D-Flow MRI, 3D径向采样	深度学习	4D血流MRI图像	10名参与者的多次4D血流MRI扫描	NA	自监督深度学习去噪框架	95%置信区间, 标准差, 可重复性	NA
4033	2025-10-06	Deep Learning-Guided Quantitative Analysis Establishes Optimized BRAF V600E Immunohistochemical Criteria for Colorectal Cancer: A Multiplatform Validation Study 2025-Jul-17, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104215 PMID:40683333	研究论文	通过深度学习引导的定量分析建立结直肠癌BRAF V600E免疫组化优化标准的多平台验证研究	首次采用深度学习数字病理平台量化免疫组化参数，建立结直肠癌特异性BRAF V600E检测标准	非典型染色模式病例仍需分子确认，样本量相对有限	建立结直肠癌特异性BRAF V600E免疫组化判读标准	250例结直肠癌病例及其免疫组化和基因检测数据	数字病理	结直肠癌	免疫组化，qPCR，二代测序，数字病理分析	深度学习	病理图像，分子检测数据	250例结直肠癌病例	NA	NA	AUC，一致性	NA
4034	2025-10-06	ZeroReg3D: a zero-shot registration pipeline for 3D consecutive histopathology image reconstruction 2025-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.4.044002 PMID:40765693	研究论文	提出一种用于3D连续组织病理学图像重建的零样本配准流程ZeroReg3D	结合零样本深度学习关键点匹配和非深度学习配准技术，无需大量训练数据即可有效减轻变形和切片伪影	NA	从连续2D组织切片实现精确3D重建	连续组织病理学图像	数字病理学	NA	组织病理学成像	深度学习关键点匹配	3D图像, 2D图像	NA	NA	NA	配准精度	NA
4035	2025-10-06	Forensic dental age estimation with deep learning: a modified xception model for panoramic X-Ray images 2025-Jun, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-00962-4 PMID:39937388	研究论文	本研究开发了一种基于改进Xception深度学习模型的法医牙科年龄估计方法，用于全景X射线图像的年龄分类	提出了专门针对法医应用的改进版'Forensic Xception'模型，并设计了处理不平衡数据集的新型多边形面积度量(PAM)	数据集仅来自两个放射科部门，未来需要探索更多数据集并解决伦理和法律考量	开发基于深度学习的法医年龄估计方法，区分12岁以下和12岁及以上个体	1941名5-15岁儿科患者的全景X射线图像	计算机视觉	NA	正位断层摄影(OPG)	深度学习,CNN	X射线图像	1941名儿科患者	NA	Xception,ResNet,ShuffleNet,InceptionV3,DarkNet,NasNet,DenseNet,EfficientNet,MobileNet,ResNet18,GoogleNet,SqueezeNet,AlexNet	分类准确率(CA),敏感性(SE),特异性(SP),Kappa(K),AUC,F1分数,多边形面积度量(PAM)	NA
4036	2025-10-06	Sex estimation with convolutional neural networks using the patella magnetic resonance image slices 2025-Jun, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-00943-7 PMID:39969760	研究论文	本研究开发了一种基于髌骨磁共振图像切片进行性别估计的深度学习模型	首次使用多种CNN架构对髌骨MRI切片进行性别估计，无需传统形态测量方法	样本量相对有限（696名患者），仅使用单一医疗机构数据	开发自动化的性别估计方法以替代耗时的人工形态测量分析	696名患者（293名男性，403名女性）的髌骨磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	医学图像	696名患者的6710张髌骨MRI矢状面切片	NA	EfficientNetB3,MobileNetV2,VGG16,ResNet50,DenseNet121	准确率	NA
4037	2025-10-06	Efficient quality control of platelet-rich plasma preparation using computer vision and deep learning 2025-Jun, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.6.065003 PMID:40765813	研究论文	本研究开发了一种基于计算机视觉和深度学习的自动化富血小板血浆制备质量控制系统	首次将ResNet18卷积神经网络与二元分类器结合用于PRP质量控制的自动化检测	模型在未见测试集上的准确率为82.5%，仍有提升空间	提高富血小板血浆制备质量控制的效率和准确性	富血小板血浆样本	计算机视觉	再生医学	计算机视觉，深度学习	CNN	图像	来自患者的PRP样本数据	NA	ResNet18	准确率	NA
4038	2025-10-06	Chaotic gradient based optimization with fuzzy temporal optimized CNN for heart failure prediction 2025-01-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88277-w PMID:39890898	研究论文	提出一种结合混沌梯度优化器和模糊时序优化CNN的心力衰竭预测模型	提出混沌梯度优化器(CGBO)改进特征选择，并设计模糊时序优化CNN(FTOCNN)分类器提高检测精度	仅使用UCI心脏数据集和电子健康记录进行评估，未在其他数据集上验证	开发准确且高效的心力衰竭早期预测系统	心力衰竭患者数据	机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	CNN	结构化医疗数据	UCI心脏数据集和电子健康记录	NA	模糊时序优化卷积神经网络(FTOCNN)	准确率, 统计指标, 分类指标, Wilcoxon秩和检验	NA
4039	2025-10-06	Universal conditional networks (UniCoN) for multi-age embryonic cartilage segmentation with Sparsely annotated data 2025-01-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87797-9 PMID:39890924	研究论文	提出通用条件网络(UniCoN)用于多年龄胚胎软骨分割，解决稀疏标注数据下的分割挑战	提出两种新机制：基于离散年龄类别和连续图像裁剪位置的条件模块，能有效利用年龄和空间信息增强模型性能	NA	开发能够处理不同胚胎年龄组数据的鲁棒软骨分割方法	胚胎小鼠的3D微CT图像中的发育软骨	计算机视觉	骨软骨发育不良	3D微CT成像	CNN,Transformer,混合模型	3D图像	NA	NA	通用条件网络(UniCoN)	Dice系数	NA
4040	2025-10-06	A deep learning based model for diabetic retinopathy grading 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87171-9 PMID:39885230	研究论文	开发了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变自动分级模型RSG-Net	提出RSG-Net模型，能够同时进行四分类和二分类的糖尿病视网膜病变分级，在Messidor-1数据集上取得了优于现有方法的性能	仅使用Messidor-1单一数据集，未提及外部验证结果	开发自动化的糖尿病视网膜病变早期检测和准确分级系统	糖尿病视网膜病变患者眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底图像分析	CNN	图像	Messidor-1数据集	NA	RSG-Net	准确率, 特异性, 敏感性	NA