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
4061	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
4062	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
4063	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
4064	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
4065	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
4066	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
4067	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
4068	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
4069	2025-11-12	Food Image Recognition and Food Safety Detection Method Based on Deep Learning 2021, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2021/1268453 PMID:34956342	研究论文	提出基于深度学习的食品图像识别和食品安全检测方法	结合Tiny-YOLO和孪生网络提出YOLO-SIMM两阶段学习模式，设计YOLO-SiamV1和YOLO-SiamV2两个版本	识别精度一般	解决食品识别领域复杂度高、识别精度和速度不足的问题	食品图像和食品中异物	计算机视觉	NA	阈值分割技术	CNN	图像	NA	NA	Tiny-YOLO, 孪生网络	识别精度	NA
4070	2025-11-11	Deep learning model for osteoporosis screening on chest CT with low tube voltage 2025-Nov-10, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09540-2 PMID:41207963	研究论文	开发基于低管电压胸部CT的深度学习模型用于骨质疏松筛查	首次使用100kV低管电压胸部CT图像结合深度学习进行骨质疏松筛查	回顾性研究，样本量有限（649例）	开发骨质疏松筛查的深度学习模型	接受低管电压胸部CT和腰椎QCT检查的患者	医学影像分析	骨质疏松	定量计算机断层扫描(QCT)	深度学习	CT图像	649例患者（训练集518例，测试集131例）	NA	Bone-PSPNet, Ost-ClassNet	敏感度, AUC	NA
4071	2025-11-11	Extending convolutional neural networks to detect differences in symmetry in videorasterstereographic back scans with the aim to improve screening for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Nov-10, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09520-6 PMID:41207964	研究论文	本研究提出两种对称性敏感的卷积神经网络，通过分析视频光栅立体成像背部扫描图像中的对称性差异来改善青少年特发性脊柱侧凸的筛查	将卷积神经网络扩展到对称性分析领域，特别开发了基于DeepSymNet的双通道CNN，能够分别分析躯干左右两侧图像并检测不对称性	数据集多样性既是优势也是挑战，包含了多种姿势状况，可能混淆AIS特征识别；需要纳入更多轻度病例来提升性能	改进青少年特发性脊柱侧凸的筛查方法	青少年背部视频光栅立体成像扫描图像	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧凸	视频光栅立体成像	CNN	图像	1444个视频光栅立体成像测量数据（355例AIS患者，306例其他脊柱畸形，783例健康姿势）	NA	VGG16, DeepSymNet	准确度, 特异性, 敏感性, 阳性预测值	NA
4072	2025-11-11	Letter to the editor "Multichannel deep learning for MPR prediction in lung cancer: navigating translational pitfalls between algorithmic excellence and clinical deployment" 2025-Nov-10, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003962 PMID:41208798	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4073	2025-11-11	Enhancing Dental Caries Classification with Adversarial Training on Bitewing Radiographs 2025-Nov-10, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01737-7 PMID:41212346	研究论文	本研究通过将投影梯度下降对抗训练应用于ResNet模型，提升咬翼片X光影像中龋齿分类的准确性和鲁棒性	首次将投影梯度下降对抗训练技术应用于龋齿分类任务，通过引入轻微扰动增强数据集，显著提升模型性能	仅使用单一类型影像数据（咬翼片X光），未考虑其他影像模态；模型性能仍有提升空间	提高基于深度学习的龋齿分类模型的准确性和鲁棒性	咬翼片X光影像中的龋齿病变	计算机视觉	龋齿	X光影像分析	CNN	医学影像	NA	NA	ResNet-50	准确率, 敏感度, 特异性	NA
4074	2025-11-11	Longitudinal deep learning models for tracking disease progression in ovarian cancer using PET/CT imaging and clinical reports 2025-Nov-10, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01669-0 PMID:41212383	研究论文	开发了集成纵向PET/CT影像和临床数据的深度学习框架OvarXNet，用于早期预测卵巢癌复发	首次结合纵向PET/CT影像和临床数据，采用3D CNN和双向门控循环单元进行时序分析，显著提升复发预测性能	回顾性研究，样本量较小（58例患者），需进一步前瞻性验证	早期预测高级别浆液性卵巢癌的疾病进展和复发	58例晚期高级别浆液性卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	PET/CT成像，临床数据分析	CNN, BiGRU	医学影像，临床文本	58例患者，1914个增强后的图像集	NA	3D CNN, 双向门控循环单元	AUC, PR-AUC, 校准图	NA
4075	2025-11-11	OralSegNet: An Approach to Early Detection of Oral Disease Using Transfer Learning 2025-Nov-09, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.70135 PMID:41207876	研究论文	提出基于深度学习的口腔疾病早期检测分割系统OralSegNet，使用YOLOv11架构变体从口腔内摄影图像中自动检测和定位口腔疾病	首次将YOLOv11架构的三个变体应用于口腔疾病分割任务，采用渐进式数据集增强策略解决类别不平衡问题，并开发了完全客户端响应的Web应用	数据集规模相对较小（582张初始图像），模型性能仍有提升空间（mAP@50约0.5），使用免费计算资源可能限制模型复杂度	开发自动化口腔疾病检测和定位系统，实现口腔疾病的早期发现	口腔内摄影图像中的口腔疾病病变区域	计算机视觉	口腔疾病	深度学习分割	YOLO	图像	初始582张像素级标注图像，通过数据增强扩展到v2和v3版本	PyTorch, ONNX Runtime Web	YOLOv11n-seg, YOLOv11s-seg, YOLOv11m-seg	box mAP@50, mask mAP@50	Google Colab免费版（Intel Xeon CPU, 13GB RAM, T4 GPU 15GB, 120GB存储）
4076	2025-11-11	ASL 4D MRA Intracranial Vessel Segmentation With Deep Learning U-Nets 2025-Nov-09, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70173 PMID:41207868	研究论文	提出一种基于时空U-Net的网络（4DST），用于ASL非对比增强4D MRA血管分割	利用时空信息同时避免内存密集的4D卷积层，实现端到端可训练的时空数据集模型	样本量较小（40例），仅针对ASL-based 4D MRA数据	改进4D MRA血管分割性能	35名健康志愿者和5名动静脉畸形患者的颅内血管	医学影像分析	脑血管疾病	ASL-based非对比增强4D MRA	U-Net	4D MRI图像	40例（35健康志愿者+5患者）	NA	4DST, 2D U-Net, 3D U-Net, BRAVE-Net	Dice-Sørensen系数, 中心线Dice, Hausdorff距离, 精确度, 准确度, 特异性, 灵敏度	NA
4077	2025-11-11	RCSB Protein Data Bank: Delivering integrative structures alongside experimental structures and computed structure models 2025-Nov-08, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf1187 PMID:41206752	研究论文	介绍RCSB蛋白质数据库如何整合提供实验结构、计算结构模型和综合方法结构数据	将PDB-IHM系统与PDB统一，首次在RCSB.org网站上同时提供综合方法结构、单方法实验结构和计算结构模型	NA	扩展RCSB.org数据库功能，支持综合结构数据的发现、分析和可视化	蛋白质等大分子的3D结构数据	生物信息学	NA	综合/混合方法(IHM)、深度学习、大分子晶体学、3D电子显微镜、核磁共振波谱	深度学习模型	3D结构数据、计算结构模型	超过240,000个实验结构，超过100万个计算结构模型	NA	NA	NA	NA
4078	2025-11-11	Rapid consistent reef surveys with DeepReefMap 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20795-z PMID:41203649	研究论文	介绍使用DeepReefMap进行快速珊瑚礁调查的创新方法，通过神经网络实现3D语义映射	首次在红海进行大规模跨国珊瑚礁调查，开发了基于深度学习的实用3D水下测绘和语义分割系统	NA	开发高效、标准化、可扩展且经济的珊瑚礁监测策略	红海珊瑚礁生态系统	计算机视觉	NA	水下摄像技术	神经网络	视频	365个视频样带，来自45个地点，184小时视频素材，200,000个标注多边形	NA	NA	鲁棒性评估	NA
4079	2025-11-11	A hybrid approach leveraging meta-heuristic and ensemble learning for time-sensitive prediction of pollutant concentrations 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23940-w PMID:41203671	研究论文	提出一种结合元启发式算法和集成学习的混合深度学习模型，用于污染物浓度的时间敏感预测	首次将爬行动物搜索算法(RSA)与CNN、LSTM和XGBoost集成，通过特征优化和重要性评分提升预测性能	研究仅针对印度城市环境，未验证在其他地理区域的适用性	开发高精度的污染物浓度预测模型，支持空气质量长期预报	大气污染物包括PM2.5、CO、SO2和NO2	机器学习	NA	时间序列分析	CNN, LSTM, XGBoost, RSA	时间序列数据	NA	NA	CNN, LSTM, Transformer, BiLSTM, BiRNN, ANN, BiGRU	准确率, 鲁棒性, 误差指标, R²分数	NA
4080	2025-11-11	Deep learning models simultaneously trained on multiple datasets improve base-editing activity prediction 2025-Nov-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65200-5 PMID:41203686	研究论文	通过同时训练多个数据集的深度学习模型提高碱基编辑活性预测准确性	首次开发能够同时训练多个不同数据集的深度学习模型，并支持数据集感知预测	NA	提高CRISPR碱基编辑系统中gRNA设计的准确性	碱基编辑gRNA效率预测	机器学习	NA	CRISPR碱基编辑技术	深度神经网络	gRNA序列数据	约20,000个gRNAs（包含A•T to G•C和C•G to T•A转换）	NA	深度神经网络	NA	NA