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
4161	2025-10-06	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	本文系统综述了2020-2024年间基于深度学习的视网膜血管分割技术及其应用	首次系统性地分析比较了U-Net和Transformer架构在视网膜血管分割中的性能表现，并提出了结合U-Net、Transformer和GAN的混合模型作为未来研究方向	仅纳入了2020-2024年间四个特定数据库的79项研究，可能未涵盖所有相关文献	系统评估深度学习在视网膜血管分割领域的技术发展和应用现状	视网膜血管图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	CNN, Transformer, GAN	视网膜图像	79项研究	NA	U-Net, Transformer	NA	NA
4162	2025-10-06	Brain-Inspired Meta-Learning for Few-Shot Bearing Fault Diagnosis 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3503658 PMID:40030581	研究论文	提出一种受大脑启发的元学习策略，用于解决少量样本下的轴承故障诊断问题	基于生物神经系统学习机制设计脉冲神经网络的学习算法，并结合元学习策略应用于少量样本故障诊断	NA	解决工业场景中少量样本下的轴承故障诊断难题	轴承故障诊断	机器学习	NA	元学习	SNN	NA	少量样本	NA	脉冲神经网络	NA	NA
4163	2025-10-06	Distributed Deep Learning With Gradient Compression for Big Remote Sensing Image Interpretation 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3517535 PMID:40030610	研究论文	提出一种用于高光谱图像目标检测的分布式深度学习方法，通过梯度压缩技术解决边缘设备通信瓶颈问题	提出基于质心的梯度压缩方法(GCC)，通过压缩冗余梯度减少通信开销，同时保持检测精度	仅在两个大型高光谱数据集上验证，未在其他类型遥感数据上测试	解决边缘设备上大规模高光谱图像目标检测的计算和通信瓶颈	高光谱图像中的感兴趣目标	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度神经网络	高光谱图像	两个总计约3.2GB的大型高光谱数据集	NA	NA	目标检测精度, 速度	基于Ring All-reduce的分布式系统, IoT/边缘设备
4164	2025-10-06	Causal Disentanglement-Based Hidden Markov Model for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3513329 PMID:40030705	研究论文	提出基于因果解缠的隐马尔可夫模型用于跨领域轴承故障诊断	构建时间序列结构因果模型，将振动信号解耦为故障相关和故障无关表示，实现因果解缠学习与跨领域迁移学习的优化目标对齐	未明确说明模型在极端工况下的性能表现	解决复杂工况下轴承故障诊断的鲁棒泛化问题	轴承振动信号	机器学习	NA	振动信号分析	隐马尔可夫模型,变分自编码器	时间序列数据	CWRU、IMS和PU三个数据集	NA	隐马尔可夫变分自编码器	NA	NA
4165	2025-10-06	Multiview Deep Learning-Based Molecule Design and Structural Optimization Accelerates Inhibitor Discover 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3506619 PMID:40030719	研究论文	提出多视图深度生成模型MEDICO，用于分子生成、结构优化和SARS-CoV-2抑制剂发现	首个多视图图生成模型，能通过多视图表示学习框架自适应学习目标分子的拓扑和几何结构语义	NA	加速SARS-CoV-2抑制剂发现和药物设计	小分子药物和SARS-CoV-2主要蛋白酶(Mpro)抑制剂	机器学习	COVID-19	分子对接	图生成模型	分子图数据	NA	NA	多视图深度生成模型	有效性, 新颖性, 独特性, 结合亲和力	NA
4166	2025-10-06	Conditional Mutual Information Constrained Deep Learning for Classification 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3540014 PMID:40031861	研究论文	提出一种基于条件互信息约束的深度学习框架，通过优化分类神经网络在输出概率分布空间中的类内聚集和类间分离性能	引入条件互信息(CMI)和归一化条件互信息(NCMI)作为分类神经网络性能评估指标，并提出CMI约束的深度学习框架(CMIC-DL)	NA	提升深度神经网络分类性能及对抗攻击鲁棒性	深度神经网络在图像分类任务中的输出概率分布	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	图像	CIFAR-100和ImageNet数据集	NA	NA	准确率, 对抗攻击鲁棒性	NA
4167	2025-10-06	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	系统综述	系统回顾非侵入式脑机接口在运动或沟通辅助与康复领域的范式、方法和应用发展	采用PRISMA指南系统梳理2016年以来223篇研究文献，重点关注EEG和fNIRS等非侵入式技术在BCI领域的最新进展	电极设计便利性、解码精度与效率、患者适用系统设计等方面仍存在挑战	总结非侵入式脑机接口在运动或沟通辅助与康复领域的发展现状	脑机接口相关研究文献和临床应用	脑机接口	运动功能障碍, 沟通障碍	脑电图(EEG), 功能性近红外光谱(fNIRS), 稳态视觉诱发电位(SSVEP), P300, 运动想象(MI)	深度学习	神经生理信号	223篇研究文章	NA	NA	解码精度, 效率	NA
4168	2025-10-06	Partial Differential Equations Meet Deep Neural Networks: A Survey 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3545967 PMID:40085460	综述	本文系统综述了深度神经网络在偏微分方程求解中的应用进展	提供了比以往专注于特定方法（如PINNs）更广泛的分类体系，并分析了跨科学、工程和医学领域的应用	作为综述文章，不包含原创性实验验证	系统分类和回顾深度神经网络在偏微分方程求解中的研究进展	偏微分方程和深度神经网络方法	machine learning	NA	深度学习	DNN, PINNs	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4169	2025-10-06	NiSNN-A: Noniterative Spiking Neural Network With Attention With Application to Motor Imagery EEG Classification 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3538335 PMID:40085464	研究论文	提出一种结合注意力机制的非迭代脉冲神经网络用于运动想象脑电信号分类	首次将注意力机制集成到脉冲神经网络框架中，并提出非迭代泄漏积分发放神经元模型解决传统SNN在长时间步中的梯度问题	仅在两个公开MI EEG数据集上进行了验证，需要更多数据集验证泛化能力	开发高精度、低能耗的运动想象脑电信号分类方法	运动想象脑电信号	机器学习	NA	脑电图	SNN	脑电信号	两个公开数据集：OpenBMI和BCIC IV 2a	NA	NiSNN-A, NiLIF	准确率	NA
4170	2025-10-06	Protein Language Pragmatic Analysis and Progressive Transfer Learning for Profiling Peptide-Protein Interactions 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3540291 PMID:40100664	研究论文	提出一种可解释的深度学习模型IIDL-PepPI，通过语用分析和渐进式迁移学习来剖析肽-蛋白质相互作用	采用数据驱动和可解释的语用分析方法，构建双向注意力模块表征肽和蛋白质的上下文信息，并采用渐进式迁移学习框架实现多层级深度剖析	NA	开发深度学习模型以准确预测肽-蛋白质相互作用并识别结合残基	肽-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质复合物结构数据，肽和蛋白质序列	NA	NA	双向注意力模块	NA	NA
4171	2025-10-06	A Unified Framework for Dynamics Modeling and Control Design Using Deep Learning With Side Information on Stabilizability 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3543926 PMID:40111782	研究论文	提出了一种结合深度学习和稳定性先验信息的统一动力学建模与控制设计框架	首次在深度学习框架中同时学习系统动力学、稳定反馈控制器和闭环系统Lyapunov函数，显式保证学习模型的稳定性	NA	开发既能从数据中学习又具有控制理论保证的动力学建模与控制设计方法	动力系统与控制设计	机器学习	NA	深度学习	神经网络	系统动态数据	NA	NA	NA	稳定性, 控制性能	NA
4172	2025-10-06	Ensemble Denoising Autoencoders Based on Broad Learning System for Time-Series Anomaly Detection 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3548941 PMID:40126953	研究论文	提出基于宽度学习系统的集成去噪自编码器用于时间序列异常检测	提出基于序列-图像策略的数据驱动自发扰动和基于人工异常数据对的时间异常知识增强策略，以及渐进多样性去噪自编码器PddBLS-AE	未在摘要中明确说明	解决无监督时间序列异常检测中异常模式识别不足和计算成本高的问题	时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	去噪自编码器, 集成学习	时间序列数据	多个数据集（未指定具体数量）	宽度学习系统(BLS)	DBLS-AE, PddBLS-AE	NA	NA
4173	2025-10-06	Toward Informative Representations of Blood-Based Infrared Spectra via Unsupervised Deep Learning 2025-Aug, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70011 PMID:40129053	研究论文	本研究利用无监督深度学习技术开发全卷积去噪自编码器，用于处理血液红外光谱数据并提取低维表征	采用全卷积去噪自编码器架构和自定义损失函数，在降噪的同时保留关键分子信息，并将光谱数据压缩为潜在变量	NA	探索无监督深度学习在血液红外光谱表征中的应用，提高疾病检测准确性	人类血液的红外分子指纹	机器学习	肺癌	傅里叶变换红外光谱(FTIR)	自编码器	光谱数据	NA	NA	全卷积去噪自编码器	准确率	NA
4174	2025-10-06	Inverse RL Scene Dynamics Learning for Nonlinear Predictive Control in Autonomous Vehicles 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3549816 PMID:40146653	研究论文	提出一种基于深度学习的非线性模型预测控制器DL-NMPC-SD，用于自动驾驶车辆的自主导航	结合先验名义车辆模型与从时序距离传感信息学习的场景动力学模型，使用逆强化学习和改进的深度Q学习算法训练控制器	NA	开发自动驾驶车辆的非线性预测控制方法	自动驾驶车辆	机器学习	NA	逆强化学习，深度Q学习	深度神经网络	时序距离传感观测数据，系统状态数据	NA	NA	NA	NA	NA
4175	2025-10-06	Diagnostic performance of deep learning-assisted [18F]FDG PET imaging for Alzheimer's disease: a systematic review and meta-analysis 2025-Aug, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07228-9 PMID:40159544	系统评价和荟萃分析	评估深度学习辅助[18F]FDG PET成像在阿尔茨海默病诊断中的性能表现	首次对深度学习辅助[18F]FDG PET成像在AD诊断中的性能进行系统性评估和定量汇总分析	研究间存在显著异质性，缺乏外部验证和大样本支持	计算深度学习辅助[18F]FDG PET成像对阿尔茨海默病的诊断性能	阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和正常对照(NC)患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	[18F]FDG PET成像	深度学习算法	PET影像数据	36项符合纳入标准的研究	NA	NA	AUC(曲线下面积)	NA
4176	2025-10-06	Enhanced glaucoma detection using U-Net and U-Net+ architectures using deep learning techniques 2025-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104621 PMID:40482945	研究论文	本研究比较了多种图像处理和深度学习方法，提出了一种增强型青光眼诊断方案	结合中值滤波降噪、U-Net/U-Net+架构的视盘分割、胶囊网络特征提取和极限学习机分类器的集成方法	未提及模型泛化能力和临床部署可行性	提高青光眼诊断的准确性和可靠性	视网膜图像中的视盘区域	计算机视觉	青光眼	医学图像处理	CNN, Capsule Networks, ELM	视网膜图像	三个公开数据集（DRISHTI-GS、DRIONS-DB、HRF）	NA	U-Net, U-Net+	准确率, 敏感度, 特异性, Dice系数, Jaccard指数	NA
4177	2025-10-06	Impact of Deep Learning-Based Image Conversion on Fully Automated Coronary Artery Calcium Scoring Using Thin-Slice, Sharp-Kernel, Non-Gated, Low-Dose Chest CT Scans: A Multi-Center Study 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0177 PMID:40527737	研究论文	评估基于深度学习的图像转换对使用薄层、锐利核、非门控、低剂量胸部CT扫描进行自动冠状动脉钙化评分的准确性影响	首次在多中心研究中利用深度学习技术将低剂量CT图像转换为模拟标准钙化评分CT图像，显著提升自动钙化评分的准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限（225对图像），仅使用特定厂商的专有软件	提高低剂量胸部CT在自动冠状动脉钙化定量评估中的准确性	来自四个机构的225对低剂量CT和钙化评分CT图像	医学影像分析	心血管疾病	深度学习图像转换，CT成像	深度学习	医学CT图像	225对LDCT和CSCT图像，来自四个医疗机构	NA	NA	Bland-Altman分析，一致性相关系数（CCC），加权kappa统计量	NA
4178	2025-10-06	The value of machine learning based on magnetic resonance imaging (MRI) and biopsy whole-slide image to predict pathological complete response to breast cancer after neoadjuvant chemotherapy: a two-centre study 2025-Aug, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106976 PMID:40582270	研究论文	开发并验证基于MRI和活检全切片图像的联合模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解	首次结合MRI影像组学特征和活检全切片图像的深度学习病理特征构建联合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（331例患者）	预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	MRI, 全切片成像	深度学习, 逻辑回归	医学影像, 病理图像	331例来自两个机构的乳腺癌患者	NA	AlexNet	AUC	NA
4179	2025-10-06	Comparative study of dermatologists and deep learning model on diagnosing childhood vitiligo 2025-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104727 PMID:40680913	研究论文	比较皮肤科医生与深度学习模型在儿童白癜风诊断中的性能	首次系统比较皮肤科医生与深度学习模型在儿童白癜风诊断中的表现，并分析医生经验与诊断性能的相关性	样本量相对有限（474例患者），仅基于皮肤镜图像进行诊断比较	探索基于皮肤镜图像的深度学习模型在儿童白癜风诊断中的性能	474例儿科患者（223例白癜风患者和251例非白癜风患者）	计算机视觉	白癜风	皮肤镜成像、伍德灯成像、临床摄影	CNN	图像	474例患者，3896张皮肤镜图像	NA	ResNet152, DenseNet121	AUC, 敏感度, 特异度, F1分数, 准确率, 召回率, 精确率	NA
4180	2025-10-06	Explainable multimodal deep learning for predicting thyroid cancer lateral lymph node metastasis using ultrasound imaging 2025-Aug-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62042-z PMID:40750786	研究论文	开发了一种可解释的多模态深度学习模型LLNM-Net，用于术前预测甲状腺癌侧颈淋巴结转移	提出双向注意力深度学习模型，融合超声图像、放射学报告、病理结果和人口统计学等多模态数据，首次实现甲状腺癌侧颈淋巴结转移的高精度预测	研究基于七个医疗中心的数据，但未提及外部验证结果	术前预测甲状腺癌侧颈淋巴结转移，指导手术策略和预后评估	甲状腺癌患者	数字病理	甲状腺癌	超声成像	深度学习	图像,文本,临床数据	29,615名患者和9,836例手术病例，来自七个医疗中心	NA	双向注意力机制	AUC,准确率	NA