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
421	2025-06-16	Same-model and cross-model variability in knee cartilage thickness measurements using 3D MRI systems 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324912 PMID:40512695	research paper	本研究通过使用五个制造商的3T MRI系统，量化并比较了同一MRI系统重复扫描和不同MRI系统间膝关节软骨厚度测量的变异性	首次在五个不同制造商的MRI系统上量化并比较了膝关节软骨厚度测量的同一模型和跨模型变异性	研究仅使用了10名健康志愿者的样本，且仅针对特定3D体积分析软件的结果	评估多中心研究和纵向评估中使用不同MRI系统时膝关节软骨厚度测量的变异性	10名健康志愿者的右膝关节	医学影像分析	NA	3T MRI, 脂肪抑制扰相梯度回波序列, 质子密度加权序列	深度学习	MRI图像	10名健康志愿者（8男2女，年龄22-60岁）
422	2025-06-16	3D-MRI brain glioma intelligent segmentation based on improved 3D U-net network 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325534 PMID:40512721	research paper	提出了一种基于改进3D U-net网络的3D-MRI脑胶质瘤智能分割方法，旨在提升胶质瘤分割的准确性和泛化能力	引入了空间金字塔池化模块增强网络对不同尺度特征的感知能力，提出多尺度融合注意力机制以关注胶质瘤细节并抑制无关背景信息，结合Dice和Focal损失函数解决类别不平衡问题	NA	提升胶质瘤分割的准确性，为医学诊断、分级和治疗策略选择提供指导	脑胶质瘤	digital pathology	brain glioma	3D-MRI	improved 3D U-net	3D-MRI images	BraTS2023公共数据集中的胶质瘤病例数据
423	2025-06-16	A method for feature division of Soccer Foul actions based on salience image semantics 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322889 PMID:40512805	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的显著图像语义的足球犯规动作特征划分方法，旨在实现足球比赛中犯规的自动识别与分类	结合改进的DeepPlaBV 3+架构进行显著区域检测、图卷积网络(GCN)进行特征提取和深度神经网络(DNN)进行分类，减少了传统图像处理技术和手动特征提取的依赖	NA	提高足球比赛中犯规行为的自动识别和分类准确率	足球比赛中的犯规动作	计算机视觉	NA	深度学习	DeepPlaBV 3+, GCN, DNN	视频	多个视频运动识别数据集
424	2025-06-16	Silicon integrated photonic-electronic neuron for noise-resilient deep learning 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.532306 PMID:40514809	research paper	本文展示了一种光电混合乘积累加神经元（PEMAN）架构的光子段实验演示，采用硅光子芯片和高速电吸收调制器进行矩阵向量乘法	引入了一种新颖的激活函数斜率拉伸策略以减轻噪声影响，并展示了噪声感知深度学习技术的应用	实验验证仅限于特定噪声水平和计算速率下的性能评估	开发噪声鲁棒性强的深度学习架构，用于健康监测	光电混合神经元架构及其在心跳声音分类中的应用	machine learning	cardiovascular disease	silicon photonic chip, electro-absorption modulators	three-layer neural network	sound	1350 trainable parameters
425	2025-06-16	Ultra-fast and accurate force spectrum prediction and inverse design of light-driven microstructure by deep learning 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.537005 PMID:40514837	研究论文	利用深度学习预测和逆向设计光驱动微结构的光谱力和结构配置	使用深度神经网络（DNNs）替代传统计算方法，实现超快速且高精度的力谱预测和微结构逆向设计	研究仅针对由5×5方阵组成的微结构，未涉及更复杂或不同排列的结构	获得在不同频率光照射下能产生预定义力的微结构配置	由5×5方阵组成的微结构，每个位置为空或由介电球体占据	机器学习	NA	Mie散射-麦克斯韦应力张量方法	DNNs, 生成网络	模拟数据	NA
426	2025-06-16	Hyper-NLOS: hyperspectral passive non-line-of-sight imaging 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.532699 PMID:40514854	research paper	提出了一种基于高光谱融合的非视距成像技术HFN-Net，通过利用多光谱的高维特征和空间-光谱注意力机制，提升了图像的颜色保真度和结构细节	首次将高光谱特征和空间-光谱注意力机制引入非视距成像，解决了传统方法因稀疏和同质投影特征导致的图像重建不适定问题	未明确提及具体局限性，但可能受限于高光谱数据的获取和处理复杂度	提升被动非视距成像技术的性能，解决传统方法在图像重建中的不足	非视距成像技术及其在自动驾驶和搜救等领域的应用	computer vision	NA	hyperspectral imaging, deep learning	HFN-Net (hyperspectral full-color auto-encoder with spatial-spectral attention)	hyperspectral image	未明确提及具体样本数量，但开发了HS-NLOS数据集用于训练和评估
427	2025-06-16	Deep learning optimization for small object classification in lensfree holographic microscopy 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.527353 PMID:40514873	研究论文	本文探讨了在无透镜全息显微镜中应用浅层卷积神经网络进行小物体分类的性能优化	首次系统地研究了不同网络层和超参数对无透镜全息显微镜中小物体分类性能的影响，并发现激活层的选择对提高准确性最为关键	网络准确率约为83%，仍有提升空间，且研究仅针对特定类型的全息传感器	优化无透镜全息显微镜中的小物体分类性能	生物分子功能化的微米和纳米珠子	计算机视觉	NA	无透镜全息显微镜	CNN	图像	NA
428	2025-06-16	Intelligent classification of water bodies with different turbidity levels based on Gaofen-1 multispectral imagery 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.533540 PMID:40514862	研究论文	本文提出并验证了一种基于深度学习的智能浊度分类方法，用于高分辨率多光谱遥感影像中不同浊度水体的分类	提出自适应阈值水体提取方法以减少近岸水体提取误差，引入半自动语义标注方法降低人工标注成本，并采用模式滤波处理边缘噪声问题	NA	开发高效的大规模遥感水体浊度监测方法	不同浊度等级的水体	遥感图像处理	NA	深度学习	DeepLab V3+	多光谱遥感影像	NA
429	2025-06-16	Image segmentation of phase-modulated holographic data storage based on deep learning 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.536783 PMID:40514868	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的相位调制全息数据存储图像分割方法	通过基于图像特征的分割方法，显著减少了训练深度学习网络所需的原始样本对数量，降低了约54倍	未提及具体实验验证的样本规模或实际应用中的性能表现	提高相位调制全息数据存储的解码效率和准确性	相位调制全息数据存储中的衍射强度图像	计算机视觉	NA	深度学习	DL	图像	未明确提及具体样本数量
430	2025-06-16	Deep learning based measurement accuracy improvement of high dynamic range objects in fringe projection profilometry 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.538247 PMID:40514923	research paper	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于提高条纹投影轮廓术中高动态范围物体的测量精度	使用改进的UNet深度神经网络建立“多对一”映射关系，并采用π移位二进制条纹以获取更多饱和条纹信息，从而快速准确地解调高动态范围物体的相位	未明确提及具体局限性	解决高动态范围物体在条纹投影轮廓术中的相位解调问题，提高三维测量精度	高动态范围物体	computer vision	NA	条纹投影轮廓术(FPP)	改进的UNet	图像	NA
431	2025-06-16	Association of retinal image-based, deep learning cardiac BioAge with telomere length and cardiovascular biomarkers 2024-Jul-01, Optometry and vision science : official publication of the American Academy of Optometry IF:1.6Q3 DOI:10.1097/OPX.0000000000002158 PMID:38935034	research paper	该研究探讨了基于视网膜图像的深度学习心脏生物年龄模型与端粒长度及心血管生物标志物的关联	利用视网膜图像和深度学习模型非侵入性地预测心血管疾病风险，并验证其与端粒长度缩短的相关性	研究为横断面设计，无法确定因果关系，且样本仅来自UK Biobank数据库	验证深度学习心脏生物年龄模型与传统心血管风险标志物及端粒长度的关联	UK Biobank中具有端粒长度数据的个体	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	DL cardiac BioAge model	retinal images	UK Biobank队列中具有端粒长度数据的个体（具体数量未明确说明）
432	2025-06-15	The performance of artificial intelligence in image-based prediction of hematoma enlargement: a systematic review and meta-analysis 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2515473 PMID:40497430	系统综述与荟萃分析	本文系统综述和荟萃分析了人工智能在基于图像的脑血肿扩大预测中的性能表现	首次对人工智能在脑血肿扩大预测中的性能进行系统评价和荟萃分析，比较了机器学习和深度学习的表现	纳入研究的样本量和方法学质量存在异质性，部分研究数据不完整	评估人工智能算法在预测脑血肿扩大方面的诊断性能	脑出血患者的CT影像数据	数字病理学	脑血管疾病	CT影像分析	机器学习(ML)和深度学习(DL)	医学影像	36篇文献纳入定性分析，其中23篇用于定量分析
433	2025-06-15	Machine learning-based approaches for distinguishing viral and bacterial pneumonia in paediatrics: A scoping review 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108802 PMID:40349546	综述	本文综述了基于机器学习的儿科病毒性和细菌性肺炎分类研究	总结了机器学习在儿科肺炎分类中的应用现状，并指出了当前研究的局限性	研究主要依赖单一数据集（Kermany数据集），且方法学存在较大变异性，限制了结果的普适性和临床应用性	评估机器学习技术在区分儿科病毒性和细菌性肺炎方面的应用效果	0-18岁通过胸部X光确诊的肺炎患儿	数字病理学	肺炎	机器学习（ML）和深度学习（DL）	CNN	胸部X光图像	35项研究（主要使用Kermany数据集）
434	2025-06-15	Evaluation of Caries Detection on Bitewing Radiographs: A Comparative Analysis of the Improved Deep Learning Model and Dentist Performance 2025-Jul, Journal of esthetic and restorative dentistry : official publication of the American Academy of Esthetic Dentistry ... [et al.] IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jerd.13470 PMID:40191981	研究论文	本研究评估了改进的深度学习模型YOLOv9c在咬翼X光片上检测龋齿的性能，并与牙医的诊断能力进行了比较	优化了YOLOv9c模型的骨干架构，减小了模型尺寸和计算需求，并在龋齿检测任务上超越了牙医的表现	仅评估了11种YOLO模型，可能未涵盖所有先进的深度学习架构	比较不同深度学习模型在龋齿检测上的性能，并优化模型以提升检测准确率	咬翼X光片上的牙釉质和牙本质龋齿	计算机视觉	牙科疾病	YOLO系列目标检测模型	YOLOv9c	X光图像	NA
435	2025-06-15	Experimental demonstration of integrated encryption and communication over optical fiber 2025-Jul, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf112 PMID:40511367	研究论文	本文提出了一种集成加密与通信(IEAC)框架，旨在通过端到端深度学习优化加密过程和传输质量	提出了一种集成加密与通信(IEAC)框架，通过端到端深度学习训练随机数选择的几何星座成形方案，同时优化加密过程和传输质量，实现了单通道1 Tb/s的传输速率	未提及具体局限性	解决大数据和AI时代下光纤通信中的安全与高容量传输问题	光纤通信系统	通信技术	NA	深度学习，波长分复用(WDM)	深度学习模型	光信号	1200公里光纤链路，26通道，3.9 THz带宽的全C波段WDM配置
436	2025-06-15	Deep learning for fetal inflammatory response diagnosis in the umbilical cord 2025-Jun-26, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.04.013 PMID:40294507	研究论文	本研究利用深度学习技术从脐带全切片图像中诊断胎儿炎症反应	首次应用基于注意力的全切片学习模型对脐带组织进行胎儿炎症反应分类，并比较了不同预训练模型的性能	研究仅基于单一医疗中心的样本，且未来需要验证模型在识别系统性炎症反应高风险婴儿方面的效用	开发辅助病理学家诊断胎儿炎症反应的深度学习模型	脐带组织全切片图像	数字病理学	新生儿败血症/胎儿炎症反应综合征	全切片图像分析	注意力机制模型/ConvNeXtXLarge/UNI/集成模型	病理图像	4100张脐带组织H&E染色切片
437	2025-06-15	Implementation of 400 Gbps quantum noise stream cipher encryption for 1520 km fiber transmission using end-to-end deep learning 2025-Jun-15, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.553692 PMID:40512879	研究论文	本文提出了一种端到端深度学习的量子噪声流密码加密方案，实现了400 Gbps的量子噪声流密码加密，并在1520公里的光纤传输中进行了验证	将深度学习引入量子噪声流密码（QNSC），提出端到端量子噪声流密码（E2E-QNSC）方案，将16QAM加密为E2E-65536QAM/QNSC	NA	提升光纤通信骨干网的物理层安全性，满足400G光纤骨干网的速率需求	光纤通信骨干网的安全传输	机器学习	NA	深度学习	NA	光纤传输数据	NA
438	2025-06-15	Self-adaptive hybrid data-model optimization for secure end-to-end radio-over-fiber transmission 2025-Jun-15, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.566422 PMID:40512893	研究论文	提出了一种新颖的自适应安全端到端传输方法，用于光纤无线电(RoF)系统	系统集成了深度学习和传统模型，通过端到端优化将加密功能嵌入调制(TransNN)和解调(ReceivNN)中，训练阶段的随机化和噪声扰动确保了不同训练轮次间调制与解调模型的不兼容性	数值模拟结果未在实际系统中验证	为RoF系统提供安全且自适应的传输解决方案	光纤无线电(RoF)系统	机器学习	NA	深度学习	TransNN, ReceivNN	信号数据	NA
439	2025-06-15	RF-photonic deep learning processor with Shannon-limited data movement 2025-Jun-13, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adt3558 PMID:40498817	research paper	介绍了一种名为MAFT-ONN的新型光学神经网络硬件加速器，用于处理原始射频信号并进行深度学习计算	提出了MAFT-ONN，一种能够在原始射频信号上实现全模拟深度学习计算的硬件加速器，具有高准确率和可扩展性	未提及具体局限性	开发新型计算范式以满足未来高级通信（如6G）的需求	射频信号和光学神经网络	machine learning	NA	光学神经网络（ONN）	MAFT-ONN	射频信号	MNIST数据集
440	2025-06-15	Data Fusion for Integrative Species Identification Using Deep Learning 2025-Jun-13, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syaf026 PMID:40512613	research paper	该研究提出了一种融合分子和图像数据的深度学习方案，用于细粒度物种识别	首次系统地评估和比较了不同的DNA数据预处理和编码方法，并提出了三种融合分子和视觉特征的策略	研究仅针对四个真核生物数据集进行了测试，可能无法推广到所有物种	通过融合分子和图像数据提高物种识别的准确性	四个真核生物数据集（包括两个植物科和两个动物科）	machine learning	NA	DNA测序和图像分析	artificial neural networks	分子数据和图像数据	四个真核生物数据集（Asteraceae, Poaceae, Lycaenidae, Coccinellidae）