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
4241	2025-10-06	Impact of artificial intelligence assistance on bone scintigraphy diagnosis 2025-Aug-04, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01621-2 PMID:40760395	研究论文	评估人工智能辅助系统MaligNet对骨扫描诊断性能的提升效果	改进了已有的深度学习模型MaligNet，并首次系统评估AI辅助对核医学医师诊断骨扫描的影响	未明确说明模型在敏感度方面的改进有限的具体原因	提升骨闪烁扫描诊断性能并评估AI辅助系统的临床价值	553名患者的骨闪烁扫描影像数据	医学影像分析	骨病变	骨闪烁扫描技术	深度学习模型	医学影像	553名患者（训练集353，验证集100，测试集100）	NA	MaligNet	准确率, 敏感度, 特异度, 精确率, PR曲线下面积, ROC曲线下面积	NA
4242	2025-10-06	Enhanced detection of ovarian cancer using AI-optimized 3D CNNs for PET/CT scan analysis 2025-Aug-04, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01615-0 PMID:40760396	研究论文	本研究开发了用于卵巢癌诊断和分期的AI优化3D CNN模型OCDA-Net，并在PET/CT影像分析中验证其性能	提出了基于ResNet架构改进的OCDA-Net模型，专门针对[F]FDG PET图像分析优化，在卵巢癌诊断和分期任务中优于传统CNN架构	数据集规模有限，模型可解释性需要进一步增强，尚未在临床环境中进行验证	通过深度学习技术提升卵巢癌的诊断准确性和分期精度	卵巢癌患者的PET/CT影像数据	计算机视觉	卵巢癌	PET/CT影像分析	3D CNN	医学影像	未明确具体样本数量，采用随机分割的训练集(80%)、验证集(10%)和测试集(10%)	NA	OCDA-Net, ResNet, DenseNet, GoogLeNet, U-Net, VGG, AlexNet	准确率, 精确率, 召回率, F-measure	NA
4243	2025-10-06	Enhancing Captive Welfare Management with Deep Learning: Video-Based Detection of Gibbon Behaviors Using YOWOvG 2025-Aug-04, Journal of applied animal welfare science : JAAWS IF:1.4Q2 DOI:10.1080/10888705.2025.2542844 PMID:40760848	研究论文	本研究开发了基于深度学习的视频行为检测系统YOWOvG，用于自动识别圈养东部白眉长臂猿的行为	创建了首个该物种的人类标注时空行为数据集，并提出了集成SE注意力机制和GELAN的改进深度学习模型	行为类别有限，未包含刻板行为，尚未整合音频线索	通过自动化视频监控提升圈养野生动物的福利管理水平	东部白眉长臂猿	计算机视觉	NA	视频监控，深度学习	YOWOvG	视频	69,919个标注帧，涵盖四种行为（休息、社交、攀爬、行走）	NA	YOWOvG（集成SE注意力机制和GELAN）	Frame-mAP	NA
4244	2025-10-06	Predicting hematoma expansion after intracerebral hemorrhage: a comparison of clinician prediction with deep learning radiomics models 2025-Aug, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-025-02214-3 PMID:39920546	研究论文	比较深度学习影像组学模型与临床专家在预测脑出血后血肿扩张方面的性能	首次系统比较机器学习影像组学模型与临床专家在预测血肿扩张方面的表现，并建立了新的性能基准	模型整体AUC值仅为中等水平，需要进一步改进	预测非创伤性脑出血后的血肿扩张	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	头部计算机断层扫描	随机森林, 深度学习	医学影像, 临床数据	900名研究参与者（训练队列621人，测试队列279人）	NA	NA	AUC, Kappa值, 组内相关系数	NA
4245	2025-10-06	A direct learning approach for detection of hotspots in microwave hyperthermia treatments 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03343-9 PMID:40067423	研究论文	提出一种基于深度学习的直接学习方法，用于微波热疗治疗中检测乳腺组织温度是否超过阈值	首次将深度卷积编码器-解码器架构应用于微波热疗中的热点检测，相比传统方法展现出更强的正则化能力	数据主要来自内部数据生成器模拟，仅部分验证使用商业软件仿真数据	开发微波热疗过程中组织温度监测的自动化检测方法	乳腺组织温度分布	计算机视觉	乳腺癌	微波热疗	CNN	图像	NA	NA	卷积编码器-解码器	准确率	NA
4246	2025-10-06	Hypermetabolic pulmonary lesions detection and diagnosis based on PET/CT imaging and deep learning models 2025-Aug, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07215-0 PMID:40183951	研究论文	基于PET/CT影像和深度学习模型开发用于高代谢肺病灶检测和分类的系统	采用多维联合网络结合图像块和二维投影进行分类，并与放射组学模型进行性能对比	存在假阳性分割，部分对应相邻区域可疑病灶	开发评估用于高代谢肺病灶检测和分类的深度学习模型	高代谢肺病灶（良性、肺癌、肺淋巴瘤和转移瘤）	计算机视觉	肺癌	PET/CT成像	深度学习模型	PET/CT图像	647例病例（409男/238女）来自5个中心，内部数据集426例，外部测试集I 151例，外部测试集II 70例	NA	多维联合网络	准确率, AUC	NA
4247	2025-10-06	Machine learning and clinical EEG data for multiple sclerosis: A systematic review 2025-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103116 PMID:40334524	系统综述	系统综述了机器学习特别是深度学习模型在脑电图数据分析中应用于多发性硬化症的现有研究	首次系统性地整合了机器学习与脑电图技术在多发性硬化症管理中的应用，重点关注深度学习架构和混合模型	存在机器学习脑电图分析的潜在偏差和挑战	改善多发性硬化症的预测、诊断、监测和治疗	多发性硬化症患者	机器学习	多发性硬化症	脑电图	深度学习,CNN,混合模型	脑电图数据	NA	NA	卷积神经网络,混合模型	NA	NA
4248	2025-10-06	Deep learning for early detection of chronic kidney disease stages in diabetes patients: A TabNet approach 2025-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103153 PMID:40347843	研究论文	本研究开发了一种基于TabNet的深度学习模型，用于糖尿病患者的慢性肾脏病分期早期检测	采用新颖的迭代后向特征选择策略确定关键预测因子，并使用基于注意力的TabNet架构构建分类模型	研究数据来源于单一队列研究(CRIC)，需要在更广泛人群中验证模型性能	开发糖尿病患者的慢性肾脏病分期预测模型以实现早期检测	糖尿病患者的慢性肾脏病分期	机器学习	慢性肾脏病	纵向数据分析	TabNet, XGBoost, 随机森林, AdaBoost, 多层感知机	表格数据	慢性肾脏病队列研究(CRIC)的纵向数据	NA	TabNet	准确率	NA
4249	2025-10-06	Rapid identification of Litopenaeus vannamei pathogenic bacteria: a combined approach using surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) and deep learning 2025-Aug, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-025-05974-1 PMID:40613867	研究论文	提出一种结合表面增强拉曼光谱(SERS)和深度学习的南美白对虾病原菌快速识别方法	首次将LSGAN数据增强与Transformer模型结合用于拉曼光谱分类，有效解决了光谱数据稀缺问题	初始数据集较小(仅160个光谱)，需在更多病原菌种类上验证方法通用性	开发快速准确的南美白对虾病原菌检测方法以替代传统PCR检测	四种常见南美白对虾病原菌	计算机视觉	水产养殖疾病	表面增强拉曼光谱(SERS)	LSGAN, Transformer	光谱数据	原始160个光谱，增强后2160个光谱	NA	LSGAN, Transformer	准确率	NA
4250	2025-10-06	Single-cell image-based screens identify host regulators of Ebola virus infection dynamics 2025-Aug, Nature microbiology IF:20.5Q1 DOI:10.1038/s41564-025-02034-3 PMID:40707832	研究论文	通过基于单细胞图像的基因组CRISPR筛选识别埃博拉病毒感染动力学的宿主调控因子	首次应用基于图像的基因组CRISPR筛选技术，结合深度学习模型将宿主因子与病毒复制特定步骤关联	早期遗传筛选系统可能无法完全重现病毒完整生命周期	识别埃博拉病毒感染的宿主调控因子并探索潜在治疗靶点	埃博拉病毒(EBOV)、苏丹病毒和马堡病毒的宿主调控机制	数字病理学	病毒感染	CRISPR筛选、单细胞成像、深度学习	深度学习、随机森林	单细胞图像数据	39,085,093个细胞	NA	NA	NA	NA
4251	2025-10-06	Transparent brain tumor detection using DenseNet169 and LIME 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13233-7 PMID:40750659	研究论文	提出结合DenseNet169和LIME的脑肿瘤分类模型，提升分类性能和可解释性	首次将DenseNet169与LIME集成，在保持高精度的同时提供可视化解释	仅使用单一模态数据，未验证多中心数据泛化能力	开发高精度且可解释的脑肿瘤自动分类系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	2870张MRI图像，涵盖三种肿瘤类型	NA	DenseNet169	准确率	资源受限的临床环境
4252	2025-10-06	Seasonal disparities in green exposure under the 15-minute city framework: a case study of Xi'an, China 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13757-y PMID:40750666	研究论文	本研究在15分钟城市框架下评估西安市季节性绿地暴露不平等现象	首次在15分钟城市框架下结合人类移动性分析季节性绿地暴露不平等，并整合绿视率指数、空间统计方法和深度学习技术	研究仅针对单一城市案例，缺乏多城市对比验证	评估15分钟城市框架下季节性绿地暴露不平等及其与房价的关系	西安市不同距离生活圈内的绿地暴露和房价数据	城市环境分析	NA	绿视率指数、空间统计方法、深度学习	深度学习模型	城市房价大数据、空间数据	西安市全域范围数据	NA	NA	空间自相关分析	NA
4253	2025-10-06	PGBTR: a powerful and general method for inferring bacterial transcriptional regulatory networks 2025-Aug-01, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11863-9 PMID:40750847	研究论文	提出一种名为PGBTR的强大通用计算方法，用于推断细菌转录调控网络	结合概率分布与图距离的输入生成方法PDGD和卷积神经网络模型CNNBTR，在细菌TRN推断中表现出优越性能和稳定性	NA	开发计算框架预测细菌转录调控网络	大肠杆菌和枯草芽孢杆菌	机器学习	NA	基因表达数据分析	CNN	基因表达数据和基因组信息	NA	NA	CNN	AUROC, AUPR, F1-score	NA
4254	2025-10-06	Deep learning-based super-resolution US radiomics to differentiate testicular seminoma and non-seminoma: an international multicenter study 2025-Aug-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02045-y PMID:40750949	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的超分辨率超声影像组学模型，用于区分睾丸精原细胞瘤和非精原细胞瘤	首次将深度学习超分辨率重建技术应用于超声影像组学分析，并通过国际多中心验证证明了其在睾丸生殖细胞肿瘤亚型鉴别中的优越性能	回顾性研究设计，样本量相对有限	提高睾丸生殖细胞肿瘤亚型术前鉴别的准确性	睾丸生殖细胞肿瘤患者	医学影像分析	睾丸癌	超声成像，影像组学分析	深度学习	超声图像	486例男性患者（训练集338例，国内验证集92例，国际验证集59例）	NA	超分辨率重建算法	AUC	NA
4255	2025-10-06	Performance validation of deep-learning-based approach in stool examination 2025-Aug-01, Parasites & vectors IF:3.0Q1 DOI:10.1186/s13071-025-06878-w PMID:40751198	研究论文	本研究评估了基于深度学习的方法在肠道寄生虫识别中的性能，并与人类专家进行比较	首次系统比较多种先进深度学习模型在肠道寄生虫识别中的表现，包括YOLO系列、ResNet-50和DINOv2等模型	研究中使用的样本来源和数量未明确说明，可能影响结果的泛化能力	验证深度学习方法在粪便检查中识别肠道寄生虫的性能	人类肠道寄生虫（蠕虫和原虫）	计算机视觉	肠道寄生虫感染	福尔马林-乙酸乙酯离心技术（FECT），Merthiolate-iodine-formalin（MIF）技术	CNN, Transformer	图像	NA	CIRA CORE平台	YOLOv4-tiny, YOLOv7-tiny, YOLOv8-m, ResNet-50, DINOv2-base, DINOv2-small, DINOv2-large	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC, AUPR, Cohen's Kappa	NA
4256	2025-10-06	Integrating Generative Pretrained Transformer and Genetic Algorithms for Efficient and Diverse Molecular Generation 2025-Aug, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.70005 PMID:40762910	研究论文	提出一种结合生成预训练变换器和遗传算法的分子生成模型CCMol，用于高效生成多样化候选药物分子	首次将GPT的生成能力与遗传算法的优化机制相结合，在保持高性能的同时提高模型可解释性	仅针对三种疾病相关蛋白进行了验证，需要更广泛的靶点验证	开发高效且多样化的分子生成方法以加速药物发现过程	针对GLP1、WRN和JAK2三种疾病相关蛋白的候选药物分子	计算机辅助药物设计	多种疾病（涉及GLP1、WRN、JAK2相关疾病）	基于结构的药物设计，包含配体和蛋白质一级结构	GPT, 遗传算法	分子结构数据，蛋白质序列数据	针对三种疾病相关蛋白的分子生成	NA	生成预训练变换器(GPT)	结构多样性，药物相关性质指标	NA
4257	2025-10-06	Explainable machine learning for predicting ICU mortality in myocardial infarction patients using pseudo-dynamic data 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13299-3 PMID:40739438	研究论文	开发可解释的伪动态机器学习框架用于预测心肌梗死患者ICU死亡率	提出结合时间序列电子健康记录和SHAP值时间分辨解释性的预测框架，在多个预测时间窗口保持稳定性能	使用回顾性数据，可能存在选择偏倚；仅基于美国ICU数据库	开发可解释的机器学习模型预测心肌梗死患者ICU死亡率	ICU心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	XGBoost, 深度学习	时间序列临床数据	来自eICU和MIMIC-IV数据库的两个回顾性队列	XGBoost	XMI-ICU	AUROC, 平衡准确率	NA
4258	2025-10-06	An efficient fusion detector for road defect detection 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01399-z PMID:40744951	研究论文	提出一种结合空间深度卷积与瓶颈变换器的SCB-AF-Detector，用于复杂背景下道路图像的多尺度细微缺陷检测	集成SPD-Conv结构与瓶颈变换器的SCB-Darknet53主干网络，以及渐进式特征金字塔网络的多层次特征融合方法	仅在伊朗道路病害数据集上进行验证，未提及其他数据集或实际场景的泛化能力	解决复杂背景下道路图像中多尺度细微缺陷的检测难题	道路图像中的多尺度细微缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	25000张道路图像	NA	SCB-Darknet53, 渐进式特征金字塔网络	精确率, 召回率, mAP	NA
4259	2025-10-06	Image dehazing algorithm based on deep transfer learning and local mean adaptation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13613-z PMID:40745205	研究论文	提出一种基于深度迁移学习和局部均值适应的图像去雾算法	结合深度迁移学习的大气光估计和局部均值适应的透射率图估计，同时集成图像增强和降噪模块	NA	解决图像去雾中亮区失真和噪声抑制能力弱的问题	雾霾图像	计算机视觉	NA	图像去雾技术	深度学习	图像	四个数据集：自建合成雾霾数据集、SOTS（户外）数据集、NH-HAZE数据集和O-HAZE数据集	NA	基于深度迁移学习的大气光估计模块、局部均值适应的透射率图估计模块、无雾图像重建模块、图像增强模块、降噪模块	PSNR, SSIM	NA
4260	2025-10-06	Multi-heat keypoint incorporation in deep learning model to tropical cyclone centering and intensity classifying from geostationary satellite images 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12733-w PMID:40745273	研究论文	提出一种结合多头关键点设计和空间注意力机制的多任务深度学习模型，用于从静止卫星图像中定位热带气旋中心和分类强度	提出多头关键点设计(MHKD)与空间注意力机制(SAM)相结合的新架构，并采用基于欧几里得距离的新损失函数优化热图中心定位	热带气旋云模式的非线性复杂性导致不同等级间的区分困难，特别是在TD到TS、TS到STS的过渡阶段	改进热带气旋中心定位和强度分类的准确性	热带气旋(TC)	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习,注意力机制	卫星图像	2015-2023年西北太平洋区域日本Himawari 8/9静止卫星数据和WMO RSMC东京台风中心最佳路径数据	NA	编码器-解码器,多头注意力网络	准确率,平均误差	NA