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
461	2025-10-01	Nephrocast-V: A Deep Learning Model for the Prediction of Vancomycin Trough Concentration Using Electronic Health Record Data 2025-Sep-30, Pharmacotherapy IF:2.9Q2 DOI:10.1002/phar.70062 PMID:41025800	研究论文	开发了一个深度学习模型Nephrocast-V，用于提前2天预测危重患者的万古霉素谷浓度	结合LSTM和多头注意力层，并在深度学习模型最后一层加入跳跃连接以整合历史剂量信息	研究数据仅来自单一医疗中心的ICU患者	预测万古霉素谷浓度并提供最佳剂量调整建议以实现目标药物浓度	加州大学圣地亚哥健康系统ICU收治的成年患者	医疗人工智能	细菌感染	深度学习	LSTM + Multi-Head Attention	电子健康记录数据	2205例ICU住院记录
462	2025-10-01	MEMO-Stab2: Multi-View Sequence-Based Deep Learning Framework for Predicting Mutation-Induced Stability Changes in Transmembrane Proteins 2025-Sep-29, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01774 PMID:41021316	研究论文	提出了一种基于多视图序列的深度学习框架MEMO-Stab2，用于预测跨膜蛋白中点突变引起的稳定性变化	首次将Transformer架构与多预训练蛋白质语言模型嵌入结合，无需实验3D结构或多序列比对即可预测跨膜蛋白突变稳定性	NA	开发快速且不依赖结构的深度学习框架，准确预测跨膜蛋白点突变对热力学稳定性的影响	跨膜蛋白及其点突变	计算生物学	NA	深度学习，蛋白质语言模型	Transformer	蛋白质序列数据	内部和外部跨膜蛋白突变数据集
463	2025-10-01	Comparison of machine learning and deep learning models in manual strength prediction using anthropometric variables 2025-Sep-29, International journal of occupational safety and ergonomics : JOSE IF:1.6Q3 DOI:10.1080/10803548.2025.2554461 PMID:41021732	研究论文	比较机器学习和深度学习模型在利用人体测量变量预测手动力量方面的性能	首次系统比较传统机器学习、集成方法和新兴深度学习模型（TabNet、TabPFN）在人体力量预测任务中的表现，并使用SHAP分析进行特征重要性解释	样本仅来自墨西哥坎佩切经济活跃人群，可能限制模型的泛化能力；集成方法存在过拟合倾向	评估不同预测模型在基于人体测量变量估计手动力量方面的性能	382名墨西哥坎佩切经济活跃人群的男性和女性参与者	机器学习	NA	SHAP分析	线性回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost、TabNet、TabPFN、CNN	人体测量数据和力量数据	382名参与者
464	2025-10-01	Specific Emitter Identification by Edge Pattern Detection and Incremental Open-World Learning 2025-Sep-29, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3615797 PMID:41021937	研究论文	提出一种基于边缘模式检测和增量开放世界学习的特定辐射源识别框架	提出增量开放世界学习框架，通过边缘模式检测生成高质量伪未知数据集，并结合混合类增量学习方法保持原有识别能力	未明确说明模型在极端开放场景下的性能边界	解决无线设备信号识别在开放世界场景中的增量学习问题	无线设备发射的时域信号	机器学习	NA	边缘模式检测、对抗样本生成、类增量学习	深度学习模型	时域信号	真实采集的数据集（具体数量未说明）
465	2025-10-01	Low-Count PET Image Reconstruction with Generalized Sparsity Priors via Unrolled Deep Networks 2025-Sep-29, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3615075 PMID:41021951	研究论文	提出一种基于展开深度网络的低计数PET图像重建方法GS-Net，通过广义稀疏先验提升重建性能	将泊松分布最大似然估计与广义域变换稀疏学习相结合，采用ADMM框架和自适应超参数调整	未明确说明方法在极端低计数条件下的性能表现	改进低计数PET图像重建的质量和效率	模拟患者脑部数据集和真实患者全身临床数据集	医学影像处理	NA	PET成像	展开深度网络(Unrolled Deep Network)	医学图像	模拟脑部数据集和真实全身临床数据集（多计数水平）
466	2025-10-01	M-TabNet: A Transformer-Based Multi-Encoder for Early Neonatal Birth Weight Prediction Using Multimodal Data 2025-Sep-29, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3614285 PMID:41021962	研究论文	提出基于Transformer的多编码器模型M-TabNet，用于早期新生儿出生体重预测	开发了注意力机制的多编码器架构，整合生理、生活方式、营养和遗传等多模态数据，解决了传统模型忽略营养和遗传影响的问题	使用内部私有数据集进行验证，需要更多外部验证	开发早期新生儿出生体重预测模型以改善围产期健康管理	新生儿出生体重预测	机器学习	新生儿疾病	深度学习	Transformer	多模态数据（生理、生活方式、营养、遗传）	内部私有数据集和IEEE儿童数据集
467	2025-10-01	Bonferroni Mean Pre-Aggregation Operator Assisted Dynamic Fuzzy Histogram Equalization for Retinal Vascular Segmentation 2025-Sep-29, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3615462 PMID:41021955	研究论文	提出一种基于Bonferroni均值预聚合算子和动态模糊直方图均衡化的无监督视网膜血管分割方法	首次将处理相互关系的Bonferroni均值预聚合算子与动态模糊直方图均衡化结合，通过特征强度先验信息增强血管特征	未与深度学习方法进行直接比较，且未在大规模临床数据上验证	开发无需标注的无监督视网膜血管分割方法以提高分割准确性	眼底图像中的视网膜血管结构	计算机视觉	视网膜疾病	动态模糊直方图均衡化，Bonferroni均值预聚合算子	无监督图像处理方法	眼底图像	使用DRIVE、STARE和HRF三个公开数据集进行评估
468	2025-10-01	Beyond the human eye: Artificial intelligence revolutionizing plasma quality control 2025-Sep-29, Vox sanguinis IF:1.8Q3 DOI:10.1111/vox.70122 PMID:41022431	研究论文	开发基于人工智能的自动化血浆质量控制系统，用于标准化检测血浆颜色和浊度异常	首次将深度学习技术应用于血浆质量控制的自动化检测，替代传统主观视觉检查方法	研究仅在单一输血中心进行，需要更多中心验证系统普适性	评估人工智能系统在输血医学中检测血浆质量异常的准确性和可靠性	973袋血浆样本（正常和异常血浆袋）	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	973袋血浆样本（训练集789袋，测试集184+486袋）
469	2025-10-01	Optimized T1-weighted MP-RAGE MRI of the brain at 0.55 T using variable flip angle coherent gradient echo imaging and deep learning reconstruction 2025-Sep-29, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70109 PMID:41024478	研究论文	提出并评估一种在0.55T磁场下使用可变翻转角相干梯度回波成像和深度学习重建的优化脑部T1加权MP-RAGE MRI协议	结合可变翻转角SSFP-FID内核与深度学习重建方法，在低场强(0.55T)下实现快速T1加权全脑成像	可变翻转角SSFP-FID的微分点扩散函数比传统方法略宽8%	开发优化的MP-RAGE协议用于快速脑部T1加权成像	脑部白质和灰质	医学影像	NA	MP-RAGE MRI, SSFP-FID, 深度学习重建	深度学习	MRI图像	NA
470	2025-10-01	Artificial Intelligence Deep Learning Ultrasound Discrimination of Cosmetic Fillers: A Multicenter Study 2025-Sep-29, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70079 PMID:41024593	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的超声人工智能系统，用于鉴别不同类型的医美填充剂	首次将人工智能技术应用于医美填充剂的超声图像鉴别，填补了该领域的研究空白	对钙羟基磷灰石和聚甲基丙烯酸甲酯填充剂的识别性能相对较低且不稳定	开发能够准确鉴别不同类型医美填充剂的人工智能系统	医美填充剂的超声图像，包括透明质酸、聚甲基丙烯酸甲酯、钙羟基磷灰石和硅油	计算机视觉	医美填充剂	深度学习，YOLO架构，边界框标注工具	YOLOv11	超声图像	来自6个国家14名医生收集的1432张超声图像
471	2025-10-01	A Bibliometric and Visual Analysis of Artificial Intelligence Applications in Depression Detection and Diagnosis: Trends and Future Directions 2025-Sep-27, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/79293 PMID:41022381	综述	对2015-2024年间人工智能在抑郁症检测与诊断应用领域的文献计量学和可视化分析	首次系统分析AI在抑郁症诊断领域的全球研究趋势、知识结构和前沿动态，揭示从传统机器学习向深度学习、多模态融合的技术演进	仅基于Web of Science数据库文献，可能未涵盖所有相关研究；文献计量方法存在固有局限性	分析人工智能在抑郁症检测与诊断应用的研究趋势和未来方向	2015-2024年间发表的2304篇相关学术文献	自然语言处理	抑郁症	文献计量分析，可视化分析	机器学习，深度学习	文献数据	2304篇学术文章
472	2025-10-01	A Multivariate Cloud Workload Prediction Method Integrating Convolutional Nonlinear Spiking Neural Model with Bidirectional Long Short-Term Memory 2025-Sep-27, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500716 PMID:41024445	研究论文	提出一种结合卷积非线性脉冲神经模型与双向长短期记忆的混合模型用于云计算环境中的多变量工作负载预测	首次将非线性脉冲神经膜系统(ConvNSNP)与BiLSTM结合，增强了对非线性数据的处理能力和长期时序建模能力	NA	解决云计算环境中多变量工作负载预测问题，提高预测精度	云计算工作负载的多变量时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	ConvNSNP + BiLSTM混合模型	多变量时间序列	三个公共云工作负载数据集（来自阿里巴巴和Google）
473	2025-10-01	Harnessing Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) for Environmental Epidemiology: A Narrative Review 2025-Sep-26, Current environmental health reports IF:7.4Q1 DOI:10.1007/s40572-025-00497-4 PMID:41003951	综述	本文综述了地理空间人工智能在环境流行病学领域的最新应用进展	结合地理空间分析与机器学习的人工智能方法，实现大规模人群健康数据库中的可扩展地理空间暴露评估	存在参与者隐私保护、数据代表性以及高质量验证数据集构建等挑战	探讨地理空间人工智能在环境流行病学研究中的应用	环境暴露与健康关系研究	地理空间人工智能	心血管疾病、痴呆症、癌症	机器学习、人工智能、地理信息系统、深度学习	深度学习	地理空间数据、智能手机和可穿戴设备传感器数据、街景图像	NA
474	2025-10-01	InfEHR: Clinical phenotype resolution through deep geometric learning on electronic health records 2025-Sep-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63366-6 PMID:41006287	研究论文	提出InfEHR框架，通过深度几何学习从电子健康记录中自动计算临床可能性	将完整电子健康记录转换为时间图以捕捉表型动态，实现无需大量标注数据的临床概率推断	NA	开发无需大量标注数据的电子健康记录分析方法，实现临床表型解析	电子健康记录数据	机器学习	新生儿培养阴性脓毒症、术后急性肾损伤	深度几何学习	几何深度学习模型	电子健康记录	来自西奈山医疗系统和加州大学欧文医学中心的电子健康记录
475	2025-10-01	A novel open-source ultrasound dataset with deep learning benchmarks for spinal cord injury localization and anatomical segmentation 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16275-z PMID:41006445	研究论文	本研究提供了一个包含10,223张猪脊髓超声图像的开源数据集，并评估了多种深度学习模型在脊髓损伤定位和 anatomical 分割任务上的性能	发布了目前最大的公开脊髓超声注释数据集，首次公开报告了用于脊髓解剖标记评估的目标检测和分割架构	训练数据主要基于猪脊髓图像，在人类数据上的零样本泛化性能仍有提升空间	促进医学机器学习发展，为脊髓损伤定位和 anatomical 分割提供基准数据集和模型	猪脊髓（N=25）在挫伤前后的超声图像，以及人类脊髓超声图像	医学影像分析	脊髓损伤	超声成像（B-mode）	YOLOv8, DeepLabv3, SAMed	图像	10,223张猪脊髓超声图像（来自25只猪），以及人类脊髓超声图像用于零样本测试
476	2025-10-01	Leveraging multi-modal foundation model image encoders to enhance brain MRI-based headache classification 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18507-8 PMID:41006506	研究论文	本研究利用多模态基础模型BioMedCLIP，通过微调预训练的视觉变换器图像编码器，开发了基于脑部MRI的头痛自动分类系统	首次在头痛分类和生物标志物检测中应用多模态生物医学基础模型，使用结构MRI数据	样本量相对有限，需要更多数据验证模型的泛化能力	开发基于脑部MRI的头痛自动分类系统，识别与头痛相关的生物标志物	721名参与者，包括健康对照、偏头痛患者、急性创伤后头痛患者和持续性创伤后头痛患者	医学影像分析	头痛疾病	脑部MRI，梯度加权类激活映射分析	视觉变换器，BioMedCLIP多模态基础模型	医学影像	721名个体（424名健康对照，297名患者：96名偏头痛，48名急性创伤后头痛，49名持续性创伤后头痛，104名额外健康对照）
477	2025-10-01	Automated detection and classification of cervical and anal squamous cancer precursors using deep learning and multidevice colposcopy 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14514-x PMID:41006527	研究论文	开发基于深度学习的卷积神经网络，用于自动检测和分类宫颈及肛门的鳞状上皮内病变	首次开发能够同时识别宫颈和肛门HPV相关病变的深度学习模型，并整合了三种不同设备的检查数据	回顾性研究设计，样本来源仅限于三个医疗中心	提高宫颈和肛门鳞状上皮癌前病变的自动检测和分类准确性	宫颈和肛门的鳞状上皮内病变（LSIL和HSIL）	数字病理	宫颈癌和肛门癌	阴道镜检查和肛门镜检查	CNN	图像	320次检查，包含88,073帧图像，来自三种不同设备类型
478	2025-10-01	Fine art image classification and design methods integrating lightweight deep learning 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18420-0 PMID:41006708	研究论文	提出一种集成轻量级深度学习的精细艺术图像分类方法，通过混合网络和注意力机制提升分类效率与泛化能力	设计MobileNet-Transformer混合网络，结合动态通道-空间注意力模块和跨风格特征迁移框架，实现局部细节与全局语义的高效融合	NA	解决艺术图像分类任务中效率低和泛化能力差的问题	艺术图像	计算机视觉	NA	深度学习，对比学习	MobileNet-Transformer Hybrid (MTH)，CNN，Transformer	图像	ArtBench-10和WikiArt数据集
479	2025-10-01	An interpretable adaptive edge-weighted graph convolutional networks model for physical fitness assessment of primary school student in high-altitude regions 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18203-7 PMID:41006705	研究论文	提出一种自适应边权图卷积网络模型，用于高海拔地区小学生体质健康评估	首次将动态图卷积神经网络与SHAP可解释性方法结合，实现高海拔地区小学生体质健康的高精度评估和关键指标分析	研究数据仅来自青海西宁地区，样本代表性可能存在局限	开发高精度、可解释的小学生体质健康评估方法	高海拔地区小学生	机器学习	NA	图卷积神经网络，SHAP可解释性分析，SMOTE数据平衡	AWE-GCN（自适应边权图卷积网络）	多变量体质测试数据	25,790条学生记录（来自青海西宁，平均海拔3137米）
480	2025-10-01	Identification of camouflage military individuals with deep learning approaches DFAN and SINETV2 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18886-y PMID:41006701	研究论文	本研究开发了基于卷积神经网络的伪装军事人员检测方法，并构建了MSC1K数据集	提出了动态特征聚合网络(DFAN)和构建了包含1000张伪装人员图像的MSC1K数据集	未明确说明模型在其他复杂环境下的泛化能力	开发检测军事环境中伪装目标的方法	伪装军事人员、材料和作战装备	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, DFAN, SINet-V2, ZoomNet	图像	1000张伪装人员图像(MSC1K数据集)