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	2025-12-12	Changes in the Neighborhood Built Environment and Chronic Health Conditions in Washington, DC, in 2014-2019: Longitudinal Analysis 2025-Dec-10, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/74195 PMID:41370817	研究论文	本研究利用Google街景图像和计算机视觉技术，分析了华盛顿特区2014年至2019年间邻里建成环境变化、人口结构转变与慢性健康状况之间的纵向关联	首次结合Google街景图像和卷积神经网络，对城市建成环境进行大规模纵向分析，揭示了城市发展与慢性病患病率之间的动态关系	研究仅聚焦于华盛顿特区，可能无法推广到其他城市；依赖街景图像可能无法捕捉室内或非道路区域的建成环境特征	探究城市建成环境变化与慢性健康状况之间的纵向关联	华盛顿特区的邻里建成环境特征、人口结构及慢性病患病率	计算机视觉	慢性疾病	Google街景图像分析	CNN	图像	434,115张Google街景图像	NA	卷积神经网络	NA	NA
462	2025-12-12	Renji endoscopic submucosal dissection video data set for Esophagus 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06252-6 PMID:41372209	研究论文	本研究介绍了Renji数据库，包含食管病变的内镜黏膜下剥离术视频数据集，用于支持人工智能在手术干预、教育和分析中的应用	这是首个公开可用的、带有全面阶段标注的食管内镜黏膜下剥离术视频数据集	NA	为内镜手术的阶段识别框架提供高质量标注数据集，以提升手术熟练度和临床结果	食管病变的内镜黏膜下剥离术视频	计算机视觉	食管病变	内镜黏膜下剥离术	NA	视频	25个手术记录，包含141,909个阶段特定分类	NA	NA	NA	NA
463	2025-12-12	A Mycelium Dataset with Edge-Precise Annotation for Semantic Segmentation 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06265-1 PMID:41372240	研究论文	本文介绍了MyceliumSeg，一个用于语义分割的首个大规模基准数据集，专注于精确分割菌丝体及其边缘	创建了首个大规模菌丝体基准数据集，包含高质量图像、像素级标注和边界感知分割评估	数据集仅涵盖四种真菌物种，标注过程耗时较长（37人日），可能限制泛化能力	解决菌丝体图像分割中的数据集稀缺和边缘复杂性问题，推动计算机视觉在真菌学研究中的应用	菌丝体在培养皿图像中的语义分割	计算机视觉	NA	图像采集与标注	深度学习模型	图像	20,176张高质量图像，其中567个像素级标注样本	NA	主流深度学习模型	经典分割指标，边界感知分割指标	NA
464	2025-12-12	Reconstruction of Antarctic sea ice thickness from sparse satellite laser altimetry data via deep learning 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06390-x PMID:41372249	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于稀疏的卫星激光测高数据，重建了高时空分辨率的南极海冰厚度数据集	首次开发了基于深度学习、融合ICESat和ICESat-2稀疏沿轨激光测高数据，实现5天和12.5公里分辨率的全南极海冰厚度重建方法，并具备近实时更新能力	重建数据依赖于稀疏的卫星沿轨观测，在空间覆盖和数据插值方面可能存在不确定性，且验证主要基于有限的向上观测声纳数据	解决南极海冰厚度数据在亚月尺度和空间完整性上的长期缺失问题，以促进对大规模海冰质量平衡过程的定量理解	南极海冰厚度	机器学习	NA	卫星激光测高（ICESat, ICESat-2），向上观测声纳	深度学习模型	卫星激光测高数据，声纳观测数据	基于ICESat（2003-2009）和ICESat-2（2018-2024）的沿轨观测数据，并利用独立向上观测声纳数据进行验证	NA	NA	准确性（通过与独立向上观测声纳数据和其他四套卫星及再分析数据集的比较进行定量验证），季节性周期和季节内趋势一致性	NA
465	2025-12-12	Early diagnosis of alzheimer's disease using PET imaging and deep learning with comparative data augmentation techniques 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28866-x PMID:41372282	研究论文	本研究比较了六种数据增强方法在利用PET成像和深度学习早期诊断阿尔茨海默病中的性能	系统比较了六种数据增强方法（包括椭球平均、高斯-拉普拉斯、局部拉普拉斯、局部对比度、Prewitt边缘增强和非锐化掩蔽）在阿尔茨海默病诊断任务中的效果，并尝试了组合增强方法和跨步卷积架构	未明确说明模型的具体架构细节、数据集规模和计算资源使用情况	通过比较不同数据增强技术，优化基于深度学习的阿尔茨海默病早期诊断方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常对照组的PET影像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	PET成像	深度学习	医学影像	NA	NA	跨步卷积架构	NA	NA
466	2025-12-12	Deep learning-enabled cherry price forecasting and real-time system deployment across multi-market supply chains in India 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30980-9 PMID:41372323	研究论文	本研究利用深度学习模型预测印度樱桃价格，并部署实时预测系统	首次在印度农业供应链中实时部署深度学习模型进行樱桃价格预测，并验证其优于传统统计和机器学习方法	研究仅聚焦于印度五个批发市场的樱桃价格数据，可能无法完全代表其他地区或农产品	开发并评估深度学习模型在农业价格预测中的应用，以提升供应链决策支持	印度五个批发市场（如Azadpur、Narwal、Parimpora）的樱桃价格数据	机器学习	NA	NA	LSTM, Transformer	时间序列数据	2012年至2024年印度五个批发市场的每日樱桃价格数据	NA	LSTM, Transformer	MAE, RMSE, sMAPE, MFE, NMBE, DA	NA
467	2025-12-12	Enhanced real-time 6d pose estimation for automatic recovery of in-flight UAVs using distance-aware keypoint heatmaps 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31572-3 PMID:41372326	研究论文	本文提出了一种基于单目RGB图像和深度学习关键点检测的自动无人机回收系统，用于实时估计飞行中无人机的六自由度姿态	引入了自适应Sigma技术，根据相机与无人机之间的距离调整关键点热图的sigma值，以提升关键点定位性能	方法在挑战性场景（如不同高度、显著倾斜和运动模糊）中进行了定性评估，但未提供定量比较或大规模数据集验证	开发一种精确且实时的无人机姿态估计系统，以支持在无结构化道路等安全跑道不可行情况下的自动回收	飞行中的无人机（UAV）	计算机视觉	NA	深度学习关键点检测	CNN	单目RGB图像	NA	NA	多种最先进的主干架构	正确关键点百分比	NA
468	2025-12-12	A sparse wavelength aware learning framework for robust FSO channel estimation 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31054-6 PMID:41372334	研究论文	本文提出了一种用于稳健自由空间光通信信道估计的稀疏波长感知学习框架	提出了一种新颖的深度学习架构SWALNet，通过集成基于注意力的稀疏编码器来捕获调制引起的失真和波长相关的衰落，动态学习波长特定的影响模式	NA	解决自由空间光通信系统中因大气湍流、光束失准和波长特定衰减导致的信道估计问题	自由空间光通信信道	机器学习	NA	NA	深度学习	仿真数据	NA	NA	SWALNet	均方误差, 误码率, Q因子	NA
469	2025-12-12	Critical role of EEG signals in assessment of sex-specific insights in neurological diagnostics via machine learning approach 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30848-y PMID:41372360	研究论文	本研究利用机器学习方法探讨了脑电图信号中性别特异性模式在神经病理诊断中的可检测性及其影响	首次系统评估了脑电图信号中性别特异性模式在病理检测中的角色，揭示了其在病理检测中作用可忽略，尽管在性别组内存在显著一致模式	模型性能在显著分布偏移下下降，且研究依赖特定数据集，可能限制泛化能力	研究脑电图信号中性别特异性模式的检测及其对神经病理诊断的混淆影响	健康及病理受试者的脑电图信号数据	机器学习	神经疾病	脑电图	CNN	脑电图信号	三个数据集（TUEG、TUAB、NMT），包含健康及病理受试者	NA	轻量级卷积神经网络	平衡准确度	NA
470	2025-12-12	Accurate identification of broadly neutralizing antibodies against dengue virus based on deep stacking strategy with multi-perspective features 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31332-3 PMID:41372420	研究论文	提出了一种基于深度堆叠策略和多视角特征的计算方法Deepstack-NAb，用于准确识别针对登革热病毒的广谱中和抗体	首次提出结合多种机器学习和深度学习算法的堆叠集成模型，并融合了多源特征编码方案（包括传统编码、NLP编码和预训练蛋白质语言模型）来捕获CDR-H3和表位数据的关键信息	NA	开发一种高精度的计算方法，以加速针对登革热病毒的有效治疗性抗体的开发	针对所有四种登革热病毒血清型（DENV-1至DENV-4）的广谱中和抗体	自然语言处理, 机器学习	登革热	NA	机器学习, 深度学习	序列信息	NA	NA	堆叠集成模型	准确率, 灵敏度, 马修斯相关系数	NA
471	2025-12-12	A neural network-based automatic semi-variogram modeling approach for geomagnetic map construction in multi-source indoor and outdoor navigation 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31721-8 PMID:41372448	研究论文	本文提出了一种基于神经网络的自动半变异函数建模方法，用于构建多源室内外导航中的地磁地图	结合深度学习与地统计插值，通过自动推断半变异函数参数，减少了对地质专业知识的依赖，提高了地图构建的准确性和效率	NA	提高地磁辅助导航中地磁地图的构建精度和效率	地磁样本数据	机器学习	NA	NA	CNN	地磁数据	NA	NA	编码器-解码器架构, M-CBAM	NA	NA
472	2025-12-12	Developing microenvironment classification models for personal exposure assessment based on global positioning system tracking data 2025-Dec-10, Journal of exposure science & environmental epidemiology DOI:10.1038/s41370-025-00832-9 PMID:41372514	研究论文	本研究基于GPS追踪数据开发微环境分类模型，以改进个人空气污染暴露评估	结合个体移动模式和GPS信号质量信息，利用多种机器学习和深度学习方法开发微环境分类模型，并通过可解释性方法识别关键变量	研究数据主要反映韩国城市人群的季节性和日常活动模式，可能限制了模型的普适性	开发基于GPS追踪数据的微环境分类模型，以改进个人空气污染暴露评估	韩国城市人群的GPS追踪数据	机器学习	NA	GPS追踪	随机森林, boosting, 深度神经网络	GPS追踪数据	来自韩国空气污染物暴露模型项目的数据	NA	NA	AUROC	NA
473	2025-12-12	Enhanced pedestrian walkway object detection using deep learning and pelican optimization algorithm for assisting disabled persons 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32129-0 PMID:41372505	研究论文	本文提出了一种结合深度学习与鹈鹕优化算法的增强型行人步道物体检测方法，旨在辅助视障人士导航	提出EPWOD-POAADP方法，首次将Faster R-CNN、CapsNet、小波神经网络与鹈鹕优化算法相结合，用于行人步道物体检测与分类	仅在UCSD异常检测数据集上进行评估，未在实际复杂行人步道场景中验证，且未说明模型对实时性要求的满足程度	通过物体检测技术增强行人步道环境感知能力，辅助视障人士独立导航	行人步道中的物体（如人工或自然引导标识）	计算机视觉	视力障碍	深度学习，机器学习	Faster R-CNN, CapsNet, WNN	图像	使用UCSD异常检测数据集（具体样本数量未说明）	未明确说明（可能为TensorFlow或PyTorch）	Faster R-CNN, CapsNet, 小波神经网络	未明确说明具体指标（仅提及性能提升）	未明确说明
474	2025-12-12	A multi-dimensional lightweight attention-enhanced model for medical image segmentation 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32147-y PMID:41372542	研究论文	提出一种多维轻量级注意力增强模型用于医学图像分割，以解决传统CNN全局依赖建模不足和计算复杂度高的问题	集成全维度动态卷积和掩码注意力机制，在空间、通道和核数量维度进行自适应建模，以较低计算成本扩大有效感受野并聚焦关键边界	未明确说明模型在更复杂或罕见病变类型上的泛化能力，以及在实际临床部署中的具体资源需求	开发一种高效且准确的医学图像分割方法，适用于资源受限的医疗场景	医学图像中的病变或解剖结构	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, 注意力机制	图像	基于三个公共基准数据集	NA	多维轻量级注意力增强模型	分割精度, 推理效率	NA
475	2025-12-12	Changes of bone, adipose, and muscle-related body compositions in gastric cancers after gastrectomy using deep learning based automatic segmentation 2025-Dec-10, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-025-04530-6 PMID:41372761	研究论文	本研究利用基于深度学习的自动分割工具，分析了胃癌患者胃切除术后12个月内骨骼、脂肪和肌肉相关身体成分的变化，并基于临床病理特征进行了亚组分析	首次应用基于人工智能的自动分割工具来量化胃癌患者胃切除术后身体成分的长期变化，并系统评估了不同临床病理特征对变化的影响	研究为回顾性设计，样本量相对较小（146例），且仅评估了术后12个月的变化，缺乏更长期的随访数据	探究胃癌患者胃切除术后身体成分的变化规律及其与临床病理特征的关系	146例接受胃切除术的胃癌患者	数字病理学	胃癌	基于深度学习的自动分割	深度学习模型	医学影像数据	146例胃癌患者	NA	NA	p值, FDR校正	NA
476	2025-12-12	Deep learning-based diffusion-weighted imaging vs. conventionally obtained diffusion-weighted imaging in prostate cancer extracapsular extension detection: a multicenter retrospective study 2025-Dec-10, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-02109-x PMID:41372855	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
477	2025-12-12	A personalized automated system of 3D facial soft tissue landmarks annotation based on deep learning and computer vision 2025-Dec-10, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07448-3 PMID:41372865	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和计算机视觉的个性化自动化系统，用于标注三维面部软组织标志点	通过标准化面部模板构建、三维面部非线性配准和个性化关键点转移，实现了一次性个性化标注标准模板并自动批量映射到多个面部扫描模型，针对严重错颌畸形构建了畸形特异性个性化模板	样本量相对较小（55名患者），且仅针对中国正畸患者，可能限制了系统的泛化能力	开发并评估一个自动化系统，用于高效精确地标注三维面部软组织标志点，以支持面部形态学研究	55名中国正畸患者（包括40名正常面部形态和15名严重颅面畸形患者）	计算机视觉	错颌畸形	三维面部扫描	深度学习	三维图像	55名患者	NA	NA	平均欧几里得距离, 比例分析, 线性测量误差, 角度测量误差	NA
478	2025-12-12	Sepsis mortality prediction using machine learning and deep learning - a systematic review 2025-Dec-10, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03286-z PMID:41372900	系统综述	本文系统综述了利用机器学习和深度学习技术基于电子健康记录预测脓毒症死亡率的研究现状	首次对基于电子健康记录的脓毒症预测ML/DL研究进行系统性梳理，揭示了该领域在数据、模型和评估标准方面的异质性	纳入研究多为回顾性，存在数据异质性、定义不一致、质量评估不统一等问题，缺乏标准化评估指标	评估机器学习和深度学习在脓毒症预测中的应用效果与发展现状	脓毒症患者	机器学习	脓毒症	电子健康记录分析	机器学习,深度学习	电子健康记录	39项研究（北美19项、亚洲13项、欧洲6项、澳大利亚1项）	NA	NA	NA	NA
479	2025-12-12	Machine learning to predict food effects during drug development: a comprehensive review 2025-Dec-10, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01131-z PMID:41372958	综述	本文全面回顾了机器学习在药物开发过程中预测食物效应方面的应用、能力、挑战及未来前景	系统性地评估了机器学习相较于传统方法在预测食物-药物相互作用方面的预测能力和准确性，并探讨了将机器学习与PBPK建模等新兴技术结合的前景	面临数据质量、模型泛化能力以及如何整合到药物开发流程中的挑战	评估机器学习在预测食物效应以辅助药物制剂和剂量设计方面的应用	食物效应预测及其对药物生物利用度的影响	机器学习	NA	NA	监督学习, 无监督学习, 强化学习	食物数据集信息	NA	NA	NA	预测准确性	NA
480	2025-12-12	CRLM-GAN: a feature-constrained GAN-based deep learning framework for multi-parametric MRI-based segmentation of colorectal liver metastases before and after chemotherapy 2025-Dec-10, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00964-z PMID:41372955	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA