深度学习在生物医药领域中的应用

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
401	2025-07-05	Deep learning-based sex estimation of 3D hyoid bone models in a Croatian population using adapted PointNet++ network 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07608-z PMID:40595160	研究论文	本研究探讨了一种基于深度学习的性别估计方法，使用来自克罗地亚人群的3D舌骨模型	首次将改进的PointNet++网络应用于小规模3D舌骨数据集，结合无监督和监督学习框架，实现了性别估计的高准确率	样本量较小(仅202个样本)，可能影响模型的泛化能力	开发一种数据高效且可解释的性别估计工具，用于法医人类学领域	克罗地亚人群的3D舌骨模型	计算机视觉	NA	CT扫描	改进的PointNet++网络和支持向量机(SVM)	3D点云数据	202个舌骨样本(101男性和101女性)，其中62个用于测试集
402	2025-07-05	Sequence to sequence architecture based on hybrid LSTM global and local encoders approach for meteorological factors forecasting 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08331-5 PMID:40595187	研究论文	本文提出了一种基于混合LSTM全局和局部编码器方法的气象因素预测序列到序列架构	引入了H-LSTM-GLE模型，结合局部编码器的滑动窗口机制、全局编码器的二次编码以及状态向量计算模块，提高了气象因素预测的准确性	未提及模型在大规模气象数据上的计算效率或实时预测能力	提高气象因素预测的准确性	相对湿度(SML2010-Hum)和室外温度(SML2010-outTem)数据	机器学习	NA	深度学习	H-LSTM-GLE (混合LSTM全局-局部编码器)	时间序列数据	两个数据集(SML2010-Hum和SML2010-outTem)
403	2025-07-05	Detection of fasting blood sugar using a microwave sensor and convolutional neural network 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06502-y PMID:40596086	研究论文	本研究提出了一种结合微波传感器和卷积神经网络（CNN）的非接触式空腹血糖检测方法	首次将宽带微波传感技术与深度学习相结合，用于非接触式血糖测量，展示了高精度（平均相对误差1.31%）和可穿戴设备集成的潜力	研究样本量较小（78人），且仅在受控实验室条件下测试	开发一种非侵入式、可靠的血糖监测技术以改善糖尿病管理	人体空腹血糖水平	生物医学工程	糖尿病	微波传感技术（30 kHz-18 GHz频段）	CNN	微波传输响应信号（S21参数）	78名受试者的390次测量（每人5次重复）
404	2025-07-05	Design concept and phase transformation study of advanced bainitic-austenitic medium-Mn steel 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05854-9 PMID:40596134	研究论文	本文设计了一种新型中锰钢的等温热处理工艺，研究了其相变行为及微观结构	采用深度学习评估方法对微观结构组成进行定量分析，并结合热力学和动力学参数预测贝氏体铁素体板条厚度	研究仅针对特定成分的钢材，结果可能不适用于其他合金体系	开发具有均匀细小板条结构的贝氏体-奥氏体中锰钢	0.17C-3.1Mn-1Si-0.55Al-0.22Mo-0.034Ti-0.073V钢	材料科学	NA	高分辨率膨胀测量法、SEM、EBSD、TEM、XRD	DL	显微图像、衍射数据	特定成分的钢样品
405	2025-07-05	Long short-term memory (LSTM) networks for precision prediction of Schottky barrier photodiode behavior at different ıllumination levels 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06809-w PMID:40596142	研究论文	本研究利用LSTM算法建模和预测CdZnO夹层Al/p-Si肖特基二极管的电学特性及参数	提出了一种基于LSTM的时间与成本高效的深度学习模型，替代传统实验方法，用于预测肖特基二极管在不同掺杂浓度和光照水平下的电学行为	在50和250 mW/cm光照条件下，Diode 3的预测误差较高	开发一个鲁棒的预测模型，准确捕捉掺杂浓度和光照水平对肖特基二极管电学行为的影响	CdZnO夹层Al/p-Si肖特基二极管	机器学习	NA	LSTM算法	LSTM	电学参数数据	3个不同Cd掺杂比例（10%、20%、30%）的Al/CdZnO/p-Si肖特基二极管，在5种不同光照水平（50、100、150、200、250 mW/cm）下的数据
406	2025-07-05	A novel neuroimaging based early detection framework for alzheimer disease using deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05529-5 PMID:40596195	研究论文	提出了一种基于神经影像和深度学习的阿尔茨海默病早期检测框架NEDA-DL	采用混合ResNet-50和AlexNet架构，并利用CUDA并行处理优化，结合MRI和PET神经影像数据进行高效计算	未提及具体样本量及数据来源的多样性限制	提高阿尔茨海默病的早期诊断精度	阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI和PET神经影像技术	混合ResNet-50和AlexNet架构	神经影像数据	NA
407	2025-07-05	Deep learning strategies for semantic segmentation of pediatric brain tumors in multiparametric MRI 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07257-2 PMID:40596219	研究论文	本研究提出了两种深度学习策略，用于多参数MRI中儿童脑肿瘤的语义分割	设计了两种新型的多编码器架构，利用注意力机制，并实现了集成范式和后处理技术以提高性能	研究主要基于BraTS-PEDs 2024数据集，可能在其他数据集上的泛化能力有限	开发自动化分割方法以支持儿童脑肿瘤的精确诊断和治疗监测	儿童脑肿瘤（PBTs）	数字病理学	脑肿瘤	MRI	SegResNet, 多编码器架构	图像	BraTS-PEDs 2024数据集中的儿童胶质瘤样本
408	2025-07-05	Real-world defocus deblurring via score-based diffusion models 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07326-6 PMID:40596248	研究论文	提出了一种基于分数扩散模型的高分辨率迭代去模糊方法，用于真实场景中的散焦模糊图像恢复	无需成对的清晰与模糊图像训练模型，采用分数扩散模型和预测-校正框架逐步提升图像质量	需要真实世界数据集进行训练，可能受限于数据采集的难度	解决真实场景中散焦模糊图像的高分辨率恢复问题	散焦模糊图像	计算机视觉	NA	分数扩散模型，反向时间随机微分方程（SDE）	分数扩散模型	图像	自采集数据集、RealBlur和DED数据集
409	2025-07-05	A novel double machine learning approach for detecting early breast cancer using advanced feature selection and dimensionality reduction techniques 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06426-7 PMID:40596255	研究论文	本文提出三种双机器学习模型，通过结合先进的特征选择和降维技术，提高乳腺癌检测的准确性	结合随机森林和前馈神经网络的解释性与深度学习能力，以及XGBoost与ANN、LightGBM与ANN的组合，通过元分类器融合特征，显著提升分类性能	未提及模型在临床环境中的实际应用效果及泛化能力	提高乳腺癌早期检测的准确率	乳腺癌检测数据集	机器学习	乳腺癌	双机器学习（DML）、PCA降维、特征选择	RF、FNN、XGBoost、ANN、LightGBM	结构化数据和序列数据	NA
410	2025-07-05	Enhancing sarcasm detection in sentiment analysis for cyberspace safety using advanced deep learning techniques 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08131-x PMID:40596266	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的讽刺检测方法，用于社交媒体中的情感分析，以增强网络空间安全	结合CNN和AM-BLSTM-GRU模型，并使用ESRD优化器优化分类器参数，显著提高了讽刺检测的性能	未提及模型在跨语言或多语言环境下的适用性	开发高效的讽刺检测系统以识别和减少网络欺凌行为	社交媒体帖子中的讽刺内容	自然语言处理	NA	NLP	CNN, AM-BLSTM-GRU	文本	来自Kaggle和新闻标题的数据集
411	2025-07-05	A deep learning-based computed tomography reading system for the diagnosis of lung cancer associated with cystic airspaces 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05986-y PMID:40596379	research paper	提出一种基于深度学习的CT图像阅读系统LungSSFNet，用于辅助诊断与囊性气腔相关的肺癌	开发了新的深度学习模型LungSSFNet，其在识别和分割与囊性气腔相关的肺癌及肺大泡方面优于现有模型	研究为回顾性分析，样本量相对有限，需进一步前瞻性研究验证	探索深度学习模型在辅助诊断与囊性气腔相关的肺癌中的性能	与囊性气腔相关的肺癌及肺大泡的CT图像	digital pathology	lung cancer	CT成像	LungSSFNet（基于nnUnet开发）	image	342个CT系列（272个来自LCCA患者，70个来自肺大泡患者）
412	2025-07-05	Clinical validation of AI assisted animal ultrasound models for diagnosis of early liver trauma 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91900-5 PMID:40596647	研究论文	该研究开发了一种AI辅助超声模型，用于早期肝创伤识别，使用了中国北京的巴马小型猪和患者数据	开发了一种结合动物和临床数据的深度学习模型，在内部测试中表现优于初级和高级超声医师	模型性能略低于高级超声医师	开发AI辅助工具用于早期肝创伤诊断	巴马小型猪和北京的患者	数字病理学	肝创伤	超声成像	深度学习模型	超声图像	巴马小型猪和北京的患者数据
413	2025-07-05	Drug-target interaction/affinity prediction: Deep learning models and advances review 2025-Jul-02, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110438 PMID:40609289	综述	本文综述了深度学习模型在药物-靶点相互作用/亲和力预测中的应用及其进展	总结了2016至2025年间180种基于机器学习和深度学习的药物-靶点相互作用预测方法，并讨论了这些模型的新颖性、架构和输入表示	未提及具体模型的性能比较或实际应用中的局限性	加速药物发现过程，提高药物-靶点相互作用预测的准确性和效率	药物-靶点相互作用和亲和力预测方法	机器学习	NA	深度学习，图神经网络	深度学习模型，图神经网络	NA	分析了180种方法
414	2025-07-05	A Novel Two-step Classification Approach for Differentiating Bone Metastases From Benign Bone Lesions in SPECT/CT Imaging 2025-Jul-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.010 PMID:40610298	研究论文	开发并验证了一种新颖的两步深度学习框架，用于SPECT/CT成像中骨转移瘤的自动检测、分割和分类	提出了一种结合多尺度注意力融合模块和三重注意力机制的分割模型BL-Seg，以及基于放射组学的集成学习分类器，用于区分良恶性病变	使用单一机构收集的专有数据集，可能存在数据偏差	提高骨转移瘤的早期诊断准确性并促进个性化治疗计划	SPECT/CT成像中的骨转移瘤和良性骨病变	数字病理学	骨转移瘤	SPECT/CT成像	BL-Seg分割模型和集成学习分类器	医学影像	机构内收集的SPECT/CT病例数据集，分为训练集和测试集
415	2025-07-05	Reconstruction of Heart-related Imaging from Lung Electrical Impedance Tomography Using Semi-Siamese U-Net 2025-Jul-02, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056408077250610070821 PMID:40611416	研究论文	本研究提出了一种半孪生U-Net架构，用于从肺部电阻抗断层扫描（EIT）中重建心脏相关阻抗成像	采用新型半孪生U-Net架构，通过共享编码器和两个独立解码器分别分割肺部和心脏区域	目前结果仅限于真实数据的定性评估和基于模拟的训练	克服肺部阻抗变化的主导影响，改进心脏相关EIT重建	肺部EIT数据中的心脏相关信号	医学影像处理	心血管疾病	电阻抗断层扫描（EIT）	半孪生U-Net	医学影像数据	基于FEM的EIT模拟数据和真实人类EIT数据
416	2025-07-05	3MT-Net: A Multi-Modal Multi-Task Model for Breast Cancer and Pathological Subtype Classification Based on a Multicenter Study 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3445952 PMID:39163184	研究论文	本文提出了一种名为3MT-Net的多模态多任务深度学习架构，用于乳腺癌及其病理亚型的分类	结合临床数据和超声图像，采用AM-CapsNet提取特征，并通过级联交叉注意力机制融合多模态数据，同时使用集成学习方法动态分配权重	数据为回顾性收集，可能影响模型的泛化能力	提高乳腺癌及其病理亚型分类的准确性	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	深度学习	3MT-Net, AM-CapsNet	临床数据, B型超声图像, 彩色多普勒超声图像	来自九个医疗中心的数据
417	2025-07-05	Fewer medullary pyramids in the living kidney donor are associated with graft failure in the recipient 2025-Jul, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1 DOI:10.1016/j.ajt.2025.01.041 PMID:39892790	研究论文	本研究旨在通过计算机断层扫描（CT）和组织学分析，识别与活体肾移植受者死亡审查移植物失败相关的肾实质结构特征	首次发现肾髓质金字塔数量较少与移植物失败相关，并提出了髓质金字塔计数作为预测移植失败的潜在生物标志物	研究仅针对ABO相容的活体肾移植受者，结果可能不适用于其他类型的肾移植	探索与活体肾移植受者移植物失败相关的肾实质结构特征	活体肾移植受者	数字病理学	肾脏疾病	计算机断层扫描（CT）和组织学分析	深度学习模型	图像和活检组织数据	3098名受试者，随访中位数为5年，发生346例移植物失败事件
418	2025-07-05	Exploring an Innovative Deep Learning Solution for Acupuncture Point Localization on the Weak Feature Body Surface of the Human Back 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3511128 PMID:40030421	research paper	探索一种创新的深度学习解决方案，用于人体背部弱特征体表的穴位定位	提出了一种利用带有自注意力模块的深度学习网络进行图像特征全局提取的创新方法，解决了传统CNN在弱特征图像任务中因过度裁剪和缩放操作导致的分类模糊问题	研究仅针对人体背部穴位，未涵盖其他部位的穴位定位	探索高效可靠的穴位定位与识别解决方案，解决该任务中的主观性和标准化不足问题	人体背部弱特征体表的84个穴位	computer vision	NA	deep learning	CNN with self-attention module	image	自建的人体背部穴位数据集，具体样本数量未明确说明
419	2025-07-05	Class-Agnostic Feature-Learning-Based Deep-Learning Model for Robust Melanoma Prediction 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3535536 PMID:40031346	研究论文	本研究开发了一种基于类无关激活映射（CAAMs）的深度学习模型，用于提高黑色素瘤预测的准确性和可靠性	使用类无关激活映射（CAAMs）解决图像变异性和变换鲁棒性问题，提高了模型的诊断准确性和可靠性	未提及具体局限性	开发一种鲁棒的深度学习模型，用于黑色素瘤预测	黑色素瘤和痣的皮肤病变图像	计算机视觉	黑色素瘤	深度学习	ConvNeXt, ResNet	图像	ISIC 2017和2019数据集
420	2025-07-05	Respiratory Anomaly and Disease Detection Using Multi-Level Temporal Convolutional Networks 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3545156 PMID:40031640	research paper	提出一种新型深度学习框架，通过多级时间卷积网络（ML-TCN）提升呼吸音异常和疾病检测的准确性	结合卷积操作捕获空间特征，并利用时间卷积网络挖掘时空相关性，显著提高模型性能	未明确提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	开发自动化呼吸音分析技术以早期检测肺部疾病	呼吸音音频数据中的异常呼吸周期和呼吸记录	digital pathology	lung cancer	Deep Learning (DL), transfer learning	Multi-Level Temporal Convolutional Networks (ML-TCN)	audio	ICBHI 2017 challenge dataset