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
4041	2025-11-12	Birefringence microscopy enables rapid, label-free quantification of myelin debris following induced cortical injury 2025-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045006 PMID:41181030	研究论文	本研究开发了一种基于双折射显微镜和深度学习的高通量、无标记成像方法，用于定量评估皮质损伤后髓鞘病理变化	首次将双折射显微镜与深度学习目标检测网络结合，实现大规模髓鞘结构损伤的快速定量分析	研究仅限于食蟹猴模型和胼胝体区域，需要进一步验证在其他疾病模型和脑区的适用性	建立双折射显微镜作为高通量无标记成像技术，用于大规模定量评估死后脑组织中的髓鞘病理	食蟹猴皮质损伤模型中的胼胝体髓鞘组织	数字病理	神经退行性疾病	双折射显微镜，荧光髓鞘染色，免疫组织化学	深度学习目标检测网络	显微镜图像	食蟹猴皮质损伤模型，包含6周和12周恢复期及年龄匹配对照组	NA	目标检测网络	统计学显著性(P值)	NA
4042	2025-11-12	NeuHolo: non-interferometric quantitative single-shot holographic imaging for 3D metrology using neural fields 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.567074 PMID:41215303	研究论文	提出一种基于神经场网络和随机相位调制的非干涉定量单次全息成像框架NeuHolo	首次将神经场网络与随机相位调制结合，无需物体支撑即可通过无监督深度学习从单次测量中定量估计振幅和相位	未明确说明计算资源需求和算法处理时间	开发无需干涉的非干涉定量全息成像技术	光场的复振幅重建	计算机视觉	NA	全息成像，随机相位调制	神经网络	强度测量数据	NA	深度学习框架	神经场网络	精度，视场大小	NA
4043	2025-11-12	Supercell-based metasurfaces for arbitrary polarization beam splitting: physics-informed U-Net design with high extinction ratio 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.561950 PMID:41215359	研究论文	提出一种基于物理信息驱动深度学习的方法，用于设计任意偏振分束的超表面结构	将物理信息嵌入改进的U-Net架构，通过分解目标远场图案到正交圆偏振分量来高效恢复相位分布	NA	开发高效偏振控制器件设计方法	硅纳米柱超表面结构	计算光子学	NA	FDTD模拟	U-Net	相位分布数据，远场图案	NA	NA	改进的U-Net	MSE, 偏振消光比, 传输效率	NA
4044	2025-11-12	Dual deep learning network enables data-efficient two-color single-molecule localization microscopy with colorimetry camera 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.574460 PMID:41215365	研究论文	开发了一种结合双深度学习网络的CC-DeepSTORM框架，用于提升双色单分子定位显微镜的数据效率	提出CC-DeepLoc定位网络和CC-DeepSeparator颜色分离网络的双深度学习框架，显著提升定位精度并大幅降低数据拒绝率	研究主要基于模拟和单色实验数据验证，双色实验的全面性能评估有待进一步扩展	解决多色单分子定位显微镜技术复杂性和数据效率低下的问题	单分子定位显微镜图像数据	计算显微镜	NA	单分子定位显微镜(SMLM)	深度学习网络	显微镜图像	NA	深度学习框架	CC-DeepLoc, CC-DeepSeparator	Jaccard指数, 定位精度, 串扰率, 数据拒绝率	NA
4045	2025-11-12	Research on an atmospheric turbulent channel equalization algorithm using the spatiotemporal feature fusion method 2025-Sep-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.573173 PMID:41215432	研究论文	提出一种基于时空特征融合的深度学习信道均衡算法，用于消除大气湍流信道对无线光通信系统的影响	首次将时空特征融合方法应用于大气湍流信道均衡，突破了传统信道均衡的性能瓶颈	NA	解决大气湍流引起的信号衰落问题，提高无线光通信系统的传输可靠性	大气湍流信道模型和传输信号	机器学习	NA	深度学习	CNN	光强度测量数据	NA	NA	时空特征融合网络	误码率	NA
4046	2025-11-12	Risk stratification of chest pain in the emergency department using artificial intelligence applied to electrocardiograms 2025-Sep-01, Open heart IF:2.8Q2 DOI:10.1136/openhrt-2025-003343 PMID:40889954	研究论文	开发了一种基于人工智能的心电图风险分层模型（CP-AI），用于急诊胸痛患者的7天主要心血管事件预测	首次将深度学习模型应用于心电图数据，结合临床特征构建全自动风险分层系统，显著优于传统生物标志物模型	回顾性研究设计，需要在更多样化人群中验证模型泛化能力	改善急诊胸痛患者的风险分层，减少主观评估带来的不一致性	急诊胸痛患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，心电图分析	神经网络分类器	心电图，临床数据	训练集15,048名患者，外部验证集14,476名患者	NA	患者对比学习表示模型	AUROC, AUPRC	NA
4047	2025-11-12	Evaluating pedestrian crossing safety: Implementing and evaluating a convolutional neural network model trained on paired aerial and subjective perspective images 2025-Feb-28, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42428 PMID:40028551	研究论文	本研究通过实现和评估基于配对航拍图像和主观视角图像训练的卷积神经网络模型，自动化评估行人过街设施安全性	首次结合航拍图像和街景图像，采用ConvNextV2等先进CNN模型进行行人过街设施安全评估，并利用Mask R-CNN解决传统数据标注难题	面临数据不平衡问题，以及能见度和停车距离等复杂变量的分析挑战，需要持续的数据集扩充和方法论改进	通过深度学习神经网络自动化评估行人过街设施和环岛的安全性，改善行人安全	法国各种城市和乡村环境中的行人过街设施，重点关注九个已识别的风险因素	计算机视觉	NA	航拍图像和街景图像分析	CNN	图像	覆盖法国各种城市和农村环境的行人过街设施	NA	ConvNextV2, ResNet50, ResNext50, Mask R-CNN	NA	NA
4048	2025-11-12	Data Harmonization with StyleTransfer-GANs: Enhancing Non-Invasive IDH Classification in Brain Tumors 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3049148 PMID:41200077	研究论文	开发基于风格迁移生成对抗网络的医学影像数据协调方法，提升脑胶质瘤IDH突变分类的准确性和泛化能力	首次将StyleTransfer-GAN应用于多中心MRI数据的协调，在保持关键影像特征的同时消除机构间成像协议差异	风格迁移参考选择对分类性能敏感，未详细说明具体数据集规模和多样性	解决多中心医学影像数据异质性问题，提高深度学习模型在脑肿瘤IDH分类中的泛化能力	脑胶质瘤患者的多中心MRI影像数据	医学影像分析	脑胶质瘤	MRI，深度学习	GAN，深度神经网络	医学影像	NA	NA	StyleTransfer-GAN	准确率，灵敏度，特异性	NA
4049	2025-11-12	AllerTrans: a deep learning method for predicting the allergenicity of protein sequences 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf040 PMID:40656558	研究论文	开发了一种基于深度学习的蛋白质序列过敏性预测方法AllerTrans	结合两种蛋白质语言模型提取不同特征向量，并通过集成建模技术提升预测性能	NA	预测蛋白质序列的过敏性	蛋白质序列	生物信息学	过敏性疾病	蛋白质语言模型	DNN	蛋白质序列	NA	NA	深度神经网络	灵敏度,特异性,准确率,AUC	NA
4050	2025-11-12	EnergyShare AI: Transforming P2P energy trading through advanced deep learning 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36948 PMID:39296059	研究论文	介绍EnergyShare AI系统，通过深度强化学习优化点对点能源交易	将深度强化学习应用于点对点能源交易系统，相比传统线性整数规划模型在优化双向能源传输方面具有优势	NA	提高能源管理效率并降低能源交易成本	消费者和产消者通过太阳能阵列、储能系统和电动汽车进行的能源交易	机器学习	NA	深度强化学习	DRL	能源交易数据	NA	NA	NA	成本节约、能源传输量	NA
4051	2025-11-12	Detection of Peri-Pancreatic Edema using Deep Learning and Radiomics Techniques 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782032 PMID:40039000	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和影像组学技术自动检测胰周水肿的方法	首次提出自动检测胰周水肿的研究，创建了首个该问题的基准测试，结合了现代深度学习架构和影像组学技术	样本量相对有限（255例患者），需要进一步验证	开发自动检测胰周水肿的方法以辅助胰腺炎诊断和管理	胰腺疾病患者的CT影像数据	医学影像分析	胰腺炎	CT影像分析	Transformer, XGBoost	CT图像	255例胰腺疾病患者	PyTorch	LinTransUNet, Swin-Tiny	Dice系数, mIoU, 召回率, 精确率, 准确率	NA
4052	2025-11-12	Image fusion using Y-net-based extractor and global-local discriminator 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30798 PMID:38784534	研究论文	提出一种基于Y-Net和全局-局部判别器的GAN模型用于红外与可见光图像融合	采用Y-Net作为生成器主干架构，引入残差密集块和跨模态上下文注意力捷径，结合全局-局部判别器实现无融合规则的端到端图像融合	NA	解决多模态图像融合中特征提取和信息保真度的挑战	红外图像与可见光图像	计算机视觉	NA	图像融合技术	GAN	图像	NA	NA	Y-Net, RDblock, CMSCA, PatchGAN	结构相似性指数, 强度相似性, 梯度相似性	NA
4053	2025-11-12	Beyond here and now: Evaluating pollution estimation across space and time from street view images with deep learning 2023-Dec-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.166168 PMID:37586538	研究论文	本研究使用深度学习从街景图像评估空气污染和噪声的时空分布	首次系统评估基于图像的污染模型在时空维度上的泛化能力，特别是在基础设施有限的中低收入国家	模型在未见过的地点表现下降，需要与传统传感器网络集成以提高鲁棒性	开发能够从街景图像推断细颗粒物和噪声水平的时空可泛化模型	加纳阿克拉市的空气污染(PM)和噪声水平	计算机视觉	NA	街景图像分析	CNN	图像	超过160万张图像，在145个代表性地点收集，持续15个月	NA	卷积神经网络	准确率	NA
4054	2025-11-12	Phenotyping urban built and natural environments with high-resolution satellite images and unsupervised deep learning 2023-Oct-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.164794 PMID:37315611	研究论文	提出一种无监督深度聚类方法，利用高分辨率卫星图像对城市建成和自然环境进行表型分类	开发新型无监督深度聚类方法，仅通过卫星图像即可捕捉城市环境的多维特征，无需传统环境与人口数据	基于组合特征的聚类结果对空间尺度和聚类数量选择敏感	实现城市建成和自然环境的实时监测与可持续发展追踪	加纳阿克拉市的高分辨率卫星图像（0.3米/像素）	计算机视觉	NA	卫星遥感成像	无监督深度学习	卫星图像	加纳阿克拉市全域高分辨率卫星图像	NA	深度聚类	聚类稳健性, 可解释性	NA
4055	2025-11-12	Do poverty and wealth look the same the world over? A comparative study of 12 cities from five high-income countries using street images 2023, EPJ data science IF:3.0Q1 DOI:10.1140/epjds/s13688-023-00394-6 PMID:37293269	研究论文	利用街景图像和深度学习比较五个高收入国家12个城市中贫困与富裕社区视觉特征的相似性	首次通过跨城市跨国比较分析揭示贫困社区视觉特征比富裕社区更具城市独特性	研究仅涵盖高收入国家城市，未包括中低收入国家城市	探究不同城市和国家间贫困与富裕社区视觉环境的相似程度	12个高收入城市的社区街景图像	计算机视觉	NA	街景图像分析	深度学习	图像	720万张街景图像，覆盖12个城市8500万人口	NA	NA	NA	NA
4056	2025-11-12	Convolutional Neural Network Models Combined with Kansei Engineering in Product Design 2023, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2023/2572071 PMID:36864929	研究论文	本研究结合卷积神经网络与感性工学，提出了一种能够满足用户感知需求的产品设计方法	首次将CNN模型与感性工学理论相结合，建立了产品设计的感知评价系统，提升了产品设计感知信息的逻辑深度	仅以电子秤作为研究案例，缺乏对其他产品类型的验证	开发能够满足用户感知需求的产品设计方法，提升产品市场竞争力	产品设计造型，特别是电子秤的外观设计	计算机视觉	NA	图像识别	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
4057	2025-11-12	Characterisation of urban environment and activity across space and time using street images and deep learning in Accra 2022-11-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-24474-1 PMID:36443345	研究论文	利用街景图像和深度学习技术分析加纳阿克拉城市环境特征与人类活动的时空模式	首次在非洲城市阿克拉构建大规模时间序列街景图像数据集，并开发针对当地环境特征的物体检测模型	仅覆盖145个采样点，手动标注样本数量有限（1250张图像），可能无法完全代表整个城市区域的多样性	通过智能感知和分析方法研究城市环境特征对健康、宜居性、安全性和可持续性的影响	加纳阿克拉大都会区的城市环境和人类活动	计算机视觉	NA	街景图像采集、迁移学习、数据增强	CNN	图像	210万张延时摄影图像（日夜），其中1250张手动标注	NA	卷积神经网络	NA	NA
4058	2025-11-12	A Lightweight Hybrid Dilated Ghost Model-Based Approach for the Prognosis of Breast Cancer 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/9325452 PMID:39262920	研究论文	提出一种基于轻量级混合扩张Ghost模型的乳腺癌预后方法，实现恶性细胞检测和家族分类	采用改进的随机通道注意力机制和DenseNet模型，结合轻量级深度学习架构，在保持高精度的同时满足严格的执行、训练和能耗限制	NA	开发自动化的乳腺癌恶性细胞检测和家族分类系统	数字乳腺X线摄影图像中的肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺X线摄影	CNN, DenseNet	图像	NA	NA	Ghost模型, DenseNet	准确率	NA
4059	2025-11-12	Pneumonia Detection in Chest X-Ray Images Using Enhanced Restricted Boltzmann Machine 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/1678000 PMID:35991297	研究论文	提出一种增强型受限玻尔兹曼机模型用于胸部X射线图像中的肺炎检测	通过计算特定特征向量均值与所有输入特征均值的差异来改进权重初始化方法，解决了标准RBM随机权重初始化导致的特征学习不充分问题	NA	开发更准确的肺炎自动检测方法	胸部X射线图像	计算机视觉	肺炎	NA	受限玻尔兹曼机	图像	三个不同的肺炎数据集	NA	增强型受限玻尔兹曼机	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, ROC曲线	NA
4060	2025-11-12	A Method for Extracting Building Information from Remote Sensing Images Based on Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/9968665 PMID:36275958	研究论文	提出一种基于深度学习的遥感图像建筑物信息提取方法，结合DeepLabv3+与Mixconv2d提升轮廓捕捉能力	将DeepLabv3+与Mixconv2d结合，使用不同尺寸卷积核进行特征识别，并采用基于Rdrop Loss的正则化方法	基于自建数据集验证，未与其他公开数据集进行对比验证	提高遥感图像中建筑物信息提取的精度和效率	遥感图像中的建筑物	计算机视觉	NA	遥感成像	深度学习,语义分割	遥感图像	自建数据集（具体数量未说明）	NA	DeepLabv3+,Mixconv2d	准确率,效率,分割性能	NA