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
461	2025-10-05	Mapping the knowledge landscape of robotic colorectal cancer surgery: a visualization study 2025-Sep-30, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02838-9 PMID:41028391	研究论文	通过文献计量学和可视化方法揭示机器人结直肠癌手术领域的研究热点、新兴前沿和未来趋势	首次系统性地对2001-2024年间机器人结直肠癌手术研究进行知识图谱可视化分析	仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录偏差	探索机器人结直肠癌手术领域的研究格局和发展动态	2086篇机器人结直肠癌手术相关研究文献	医学信息学	结直肠癌	文献计量学分析，可视化分析	NA	文献数据	2086篇出版物	Citespace	NA	NA	NA
462	2025-10-05	3D Convolutional Neural Network for Predicting Clinical Outcome from Coronary Computed Tomography Angiography in Patients with Suspected Coronary Artery Disease 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01667-4 PMID:41028565	研究论文	开发并评估用于从冠状动脉CT血管造影图像预测主要心脏事件的优化3D卷积神经网络模型	首次将优化的3D DenseNet架构应用于无标注CCTA图像进行心脏事件预测，并与传统风险评分结合实现逐步性能提升	单中心回顾性研究，数据未对冠状动脉斑块存在进行标注	通过深度学习改进疑似冠状动脉疾病患者的预后风险分层	疑似冠状动脉疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	CNN	3D医学图像	训练组5562名患者，测试组714名患者	NA	3D DenseNet	AUC	NA
463	2025-10-05	Deep Learning-Based Cardiac CT Coronary Motion Correction Method with Temporal Weight Adjustment: Clinical Data Evaluation 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01683-4 PMID:41028564	研究论文	提出一种基于深度学习的冠状动脉运动校正方法，通过时间权重调整改善心脏CT图像质量	提出时间加权运动校正网络(TW-MoCoNet)，结合时间权重校正模块和可微分空间变换模块	NA	减少心脏CT冠状动脉运动伪影，提高图像质量和临床可解释性	冠状动脉CT血管造影(CCTA)图像	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	深度学习网络	医学图像	67例临床数据	NA	TW-MoCoNet	PSNR, SSIM, FOR, LIRS, MAS, 4点Likert量表	NA
464	2025-10-05	Commercially Available Artificial Intelligence Solutions for Gynaecologic Cytology Screening and Their Integration Into Clinical Workflow 2025-Sep-30, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70023 PMID:41028901	综述	全面评估商业化人工智能解决方案在妇科细胞学筛查中的应用现状及其临床工作流整合	系统分析AI技术在妇科细胞学筛查领域的商业化应用潜力及临床整合路径	未涉及具体临床验证数据及不同商业解决方案的横向性能对比	探讨人工智能技术如何改进妇科细胞学筛查流程并推动精准医疗发展	商业化AI软件在妇科细胞学（特别是宫颈涂片筛查）中的应用	数字病理	宫颈癌	巴氏涂片检测	机器学习,深度学习	细胞学图像	NA	NA	NA	准确性,一致性,效率	NA
465	2025-10-05	From Industrial Waste to Multistage Applications: Ultralight Lignin-Based Aerogel with Situ Vertically Oriented Structure for Photothermal-Assisted Pb2+ Adsorption in Wastewater and Reuse as Efficient Output and Stability Triboelectric Materials 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202513337 PMID:41028951	研究论文	开发了一种具有原位垂直定向结构的超轻木质素气凝胶，用于废水中铅离子的光热辅助吸附，并再利用为摩擦电材料	首次将废弃吸附剂转化为木质素基摩擦电纳米发电机，实现木质素吸附剂的多阶段应用；结合深度学习算法实现98.5%的物体识别准确率	NA	实现工业废弃物到多功能材料的转化，开发高效废水处理和智能家居应用的新材料	铅离子废水处理、摩擦电纳米发电机、智能家居物体识别	材料科学	NA	定向冷冻法、离子交联法、磺化改性	深度学习模型	压力分布数据、电信号输出数据	11种不同物体的分类识别	NA	NA	识别准确率98.5%	NA
466	2025-10-05	Self-supervised Representation Learning on Gene Expression Data 2025-Sep-30, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533 PMID:41028963	研究论文	本研究探索了自监督学习方法在基因表达数据上的应用，用于表型预测任务	首次将自监督学习应用于批量RNA-Seq数据，减少了传统监督学习对标注数据的依赖	NA	开发基于自监督学习的基因表达数据分析方法，提高表型预测准确性	基因表达数据	机器学习	NA	RNA-seq	自监督学习	基因表达数据	多个公开可用的基因表达数据集	NA	NA	预测准确率	NA
467	2025-10-05	EEG-based motor execution classification of upper and lower extremities using machine learning 2025-Sep-30, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2566260 PMID:41028971	研究论文	本研究使用机器学习方法对基于脑电图的上肢和下肢运动执行进行分类	比较了统计特征和共空间模式两种特征提取方法在四肢运动分类中的性能，并验证了实时应用的可行性	存在受试者变异性和数据集特异性问题	开发用于脑机接口和神经假体的运动执行分类方法	上肢和下肢运动执行的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图	K-近邻算法,线性判别分析,多层感知机,支持向量机	脑电图信号	NA	NA	NA	准确率,F1分数,精确率,召回率	NA
468	2025-10-05	FFM-ViT: an efficient fish species classification method based on deep features and transformers 2025-Sep-30, Journal of fish biology IF:1.7Q2 DOI:10.1111/jfb.70213 PMID:41028988	研究论文	提出一种基于深度特征和Transformer的高效鱼类物种分类方法FFM-ViT	放弃传统ViT的直接分块操作，引入MBConv和Fuse-MBConv模块获取更准确的高维信息，并新增通道空间合并注意力(CSMA)模块增强特征提取能力	NA	解决小规模鱼类数据集和高相似度物种的分类难题	鱼类物种	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	包含78个类别的Oceanfish78数据集，并在fish4knowledge和Fish31等数据集上测试	NA	Vision Transformer, MBConv, Fuse-MBConv	准确率	NA
469	2025-10-05	A Resilient MEMS Sensor Array-AI System for DGA-Based Transformer Fault Monitoring in High-H2 Environments 2025-Sep-30, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02569 PMID:41029895	研究论文	提出一种集成MEMS混合传感器阵列与CNN-LSTM-AM深度学习模型的协同优化传感框架，用于高氢环境下变压器故障监测	结合Pd-Au与MOS传感器的混合阵列设计，以及集成1D CNN特征提取与LSTM注意力机制的深度学习模型，并引入平滑标签训练方法	基于定制数据集验证，在实际工业环境中的长期稳定性需要进一步验证	开发高氢环境下变压器溶解气体分析的可靠监测系统	电力变压器故障监测	机器学习和传感器技术	NA	MEMS气体传感器，溶解气体分析	CNN, LSTM	气体传感器信号数据	定制数据集D1和UCI-TGS基准数据集	NA	CNN-LSTM-AM（1D CNN与LSTM注意力机制）	均方误差，预测方差	NA
470	2025-10-05	A Deep Learning Model to Identify Mitral Valve Prolapse From the Echocardiogram 2025-Sep-30, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2025.08.011 PMID:41031982	研究论文	开发深度学习模型DROID-MVP用于从超声心动图视频中自动识别二尖瓣脱垂	首次开发专门用于识别二尖瓣脱垂的深度学习模型，并在大规模多中心数据集上进行验证	研究基于单中心数据开发，外部验证仅限于两个医疗中心	开发自动化诊断二尖瓣脱垂的深度学习模型	心脏病患者和初级保健患者的超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习	视频	总计1,043,893个超声心动图视频（48,829项研究），来自16,902名心脏病患者和9,145名初级保健患者	NA	DROID-MVP	AUROC, 平均精确率	NA
471	2025-10-05	Non-invasive tidal volume estimation with wearable sensors using a high-gain observer and deep learning 2025-Sep-29, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111114 PMID:41027340	研究论文	本研究通过结合非线性高增益观测器和深度学习网络，利用可穿戴传感器实现无创潮气量估计	首次将非线性高增益观测器与CNN-LSTM网络相结合用于潮气量估计，通过HGO处理传感器漂移和重力分量，利用CNN-LSTM捕捉时空依赖性	研究样本量较小（仅6名受试者），需要进一步验证在更大人群中的适用性	开发一种无创、便捷的呼吸监测方法，替代传统的侵入性肺活量测定	人体呼吸过程中的潮气量参数	机器学习	呼吸系统疾病	可穿戴惯性测量单元（IMU）传感技术	CNN-LSTM	传感器时序数据	6名受试者	NA	CNN-LSTM	均方根误差（RMS error）	NA
472	2025-10-05	Machine learning for air quality prediction and data analysis: Review on recent advancements, challenges, and outlooks 2025-Sep-29, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180593 PMID:41027351	综述	本文系统回顾了机器学习在空气质量预测与数据分析领域的最新进展、挑战与前景	首次对70余项相关研究进行系统分类，基于学习范式比较不同算法的效能，并提出未来研究方向	未包含非英语文献，部分新兴技术应用案例覆盖不足	评估机器学习在空气质量监测领域的应用效果与发展趋势	空气质量监测数据与预测模型	机器学习	NA	物联网传感器网络	集成学习,深度学习,无监督学习,强化学习	时间序列数据,空间数据	70余项研究文献	NA	Random Forest, XGBoost, LSTM, CNN	准确率	NA
473	2025-10-05	Integrating Multi-Modal Imaging Features for Early Prediction of Acute Kidney Injury in Pneumonia Sepsis: A Multicenter Retrospective Study 2025-Sep-29, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.007 PMID:41027784	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习框架MCANet，通过整合肺部、心外膜脂肪组织和T4水平皮下脂肪组织的影像特征，早期预测肺炎相关脓毒症患者的急性肾损伤	首次提出结合多区域影像特征（肺部、心外膜脂肪组织、T4水平皮下脂肪组织）的深度学习框架，采用跨注意力机制增强解剖区域间交互，显著提升AKI预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（399例患者），需进一步前瞻性验证	早期预测肺炎相关脓毒症患者的急性肾损伤发生	肺炎相关脓毒症患者	数字病理	急性肾损伤	CT成像，放射组学分析	CNN, LightGBM	CT图像，临床记录，实验室数据	399例肺炎相关脓毒症患者	PyTorch, PyRadiomics	ResNet-18, ResNet-101, MCANet, MSFAN	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
474	2025-10-05	TEDNet: Cascaded CNN-transformer with dual attentions for taste EEG decoding 2025-Sep-27, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110594 PMID:41022309	研究论文	提出一种结合CNN和Transformer的双注意力味觉脑电信号解码网络TEDNet	集成时序空间卷积模块、时序空间注意力模块和局部全局融合模块，首次将CNN与Transformer结合用于味觉脑电解码	未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发客观的味觉感知解码方法，推进食品科学中的感官评估	酸、甜、苦、咸四种味觉刺激诱发的脑电信号	脑机接口	NA	脑电图(EEG)	CNN,Transformer	脑电信号	30名受试者的2400个脑电样本	NA	TEDNet,TSCM,TSAM,LGFM	准确率,F1分数,Kappa系数	NA
475	2025-10-05	Secure and fault tolerant cloud based framework for medical image storage and retrieval in a distributed environment 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16903-8 PMID:41006454	研究论文	提出了一种安全容错的医疗图像检索框架SFMedIR，通过联邦学习和量子混沌加密解决分布式环境中的安全与可用性问题	结合抗对抗攻击的联邦学习哈希生成、量子混沌加密和动态阈值影子存储，首次在医疗图像检索中实现对抗攻击防护与量子威胁防御	仅在脑部MRI和肾脏CT数据集上验证，未涵盖更多医疗影像模态	开发安全可靠的分布式云医疗图像存储检索系统	医疗图像（脑部MRI、肾脏CT）	计算机视觉	神经系统疾病, 肾脏疾病	联邦学习, 量子混沌加密	CNN	图像	脑部MRI和肾脏CT数据集	NA	ConvNeXt	检索准确率	分布式云架构
476	2025-10-05	A vision transformer with recurrent neural network-based fall activity recognition system for disabled persons in smart IoT environments 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17497-x PMID:41006477	研究论文	提出一种结合视觉变换器和循环神经网络的跌倒活动识别系统，用于智能物联网环境中残疾人士的跌倒检测	首次将视觉变换器(ViT)与带自注意力机制的双向门控循环单元(BiGRU-SAM)相结合，并采用增强型袋熊优化算法(EWOA)进行超参数优化	仅在UR_Fall_Dataset_Subset数据集上进行验证，需要更多数据集和实际场景测试	提高智能物联网环境中残疾人士跌倒检测和分类的准确率	残疾人士的跌倒活动	计算机视觉	老年疾病	深度学习	Vision Transformer, BiGRU	图像	UR_Fall_Dataset_Subset数据集	NA	Vision Transformer, BiGRU with Self-Attention Mechanism	准确率	NA
477	2025-10-05	Machine learning combined with omics-based approaches reveals T-lymphocyte cellular fate imbalance in abdominal aortic aneurysm 2025-Sep-26, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02400-x PMID:41013440	研究论文	通过机器学习与组学方法揭示腹主动脉瘤中T淋巴细胞命运失衡的分子机制	首次建立包含T细胞浸润特征、关键转录因子和免疫信号通路的综合调控图谱，并发现FOSB和JUNB作为AAA诊断关键生物标志物	未明确说明样本规模和数据来源的具体限制	阐明腹主动脉瘤中T淋巴细胞命运失衡的分子机制	腹主动脉瘤组织中的T淋巴细胞群体	机器学习	心血管疾病	单细胞测序, 批量测序	深度学习	单细胞数据, 批量数据, 临床样本	多个独立数据集和临床样本	NA	NA	可行性, 准确性	NA
478	2025-10-05	Cancer research in Saudi Arabia: A cross-sectional mapping study of historical growth, thematic analysis, collaboration patterns, and future directions 2025-Sep-26, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044757 PMID:41029065	研究论文	通过文献计量学分析沙特阿拉伯癌症研究的历史趋势、主题演变和合作模式	首次对沙特癌症研究进行多层次文献计量评估，揭示从基础研究到前沿主题的演变轨迹	仅基于Scopus数据库，可能未涵盖所有相关出版物	分析沙特癌症研究的发展趋势、合作模式和未来方向	沙特机构相关的癌症研究出版物	文献计量学	癌症	文献计量分析	NA	文献数据	全球癌症研究40,180篇，国际合作18,145篇，沙特独立研究9,319篇，沙特原创文章4,240篇	Bibliometrix, VOSviewer, SPSS	NA	h指数, m指数, g指数	NA
479	2025-10-05	Machine and Deep Learning applied to Medical Microwave Imaging: a Scoping Review from Reconstruction to Classification 2025-Sep-25, Progress in biomedical engineering (Bristol, England) DOI:10.1088/2516-1091/ae0bd3 PMID:40997871	综述	本文对机器学习在医学微波成像中的应用进行了范围综述，重点关注图像重建和分类两个关键领域	首次系统性地综述机器学习在医学微波成像中从图像重建到分类的全流程应用	作为范围综述，主要提供领域概览而非深入技术分析	评估机器学习在医学微波成像中的应用现状和发展潜力	医学微波成像技术及其在乳腺和脑部成像中的应用	机器学习	乳腺癌,神经系统疾病	微波成像	CNN,SVM	微波成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
480	2025-10-05	RiSIM: River surface image monitoring software for quantifying floating macroplastic transport 2025-Sep-24, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124678 PMID:41027072	研究论文	开发了河流表面图像监测软件RiSIM，通过图像处理和深度学习技术量化河流中漂浮大塑料的传输	结合模板匹配算法与深度学习模型，实现了对漂浮塑料的检测、分类、跟踪和传输率评估	NA	开发可靠的河流塑料监测工具，量化塑料通量并指导缓解措施	河流中漂浮的大塑料	计算机视觉	NA	图像监测，深度学习	深度学习模型	图像	非洪水和洪水条件下的现场验证实验	NA	NA	相关系数(r)	NA