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	2025-09-29	Longitudinal methods for Alzheimer's cognitive status prediction with deep learning 2025-Sep, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.70488 PMID:40994414	研究论文	开发了一种基于深度学习的纵向方法，用于预测3-10年内的阿尔茨海默病认知状态	提出了两种新的建模技术：分离标准化基线特征与基线偏差的方法，以及基于线性注意力的插补方法，将预测时间范围从1-3年扩展到3-10年	3-10年预测验证的遗忘型轻度认知障碍最终发展为阿尔茨海默病仍然具有挑战性	开发新的机器学习技术来扩展认知状态的长期预测	遗忘型轻度认知障碍(aMCI)和阿尔茨海默病(AD)患者	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	线性注意力模型	神经心理学数据、患者病史数据	使用国家阿尔茨海默病协调中心(NACC)数据库
462	2025-09-29	Fast-RF-Shimming: Accelerate RF shimming in 7T MRI using deep learning 2025-Sep, Meta-radiology DOI:10.1016/j.metrad.2025.100166 PMID:40995422	研究论文	提出一种基于深度学习的快速RF匀场方法Fast-RF-Shimming，用于加速7T MRI中的射频匀场过程	实现了相比传统MLS方法5000倍的加速，采用ResNet网络直接映射B1场到RF匀场输出，并设计了非均匀场检测器进行后处理	未明确说明训练数据的具体规模和要求，也未讨论方法在不同解剖部位的泛化能力	解决超高场MRI中射频场不均匀性问题，提高图像质量并促进临床推广应用	7T MRI系统中的射频匀场过程	医学影像处理	NA	深度学习，Adam优化算法，ResNet	ResNet	MRI B1场数据	NA
463	2025-09-29	Artificial intelligence applications in refractive error management: A systematic review and meta-analysis 2025-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000904 PMID:40997051	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了人工智能在屈光不正管理中的应用效果	首次对人工智能在屈光不正诊断、检测、预测、进展和治疗等全流程应用进行系统评价和定量荟萃分析	仅纳入英文文献，研究间异质性较高，治疗研究的性能指标变异较大	评估人工智能技术在屈光不正管理中的应用效果	屈光不正患者及相关临床数据	医疗人工智能	屈光不正	深度学习、机器学习	深度学习、机器学习	临床数据	45项研究纳入系统评价，19项研究纳入荟萃分析，共检索6288条记录
464	2025-09-29	Nanopore-Aware Embedded Detection for Mobile DNA Sequencing: A Viterbi-HMM Design Versus Deep Learning Approaches 2025-Sep-01, Biosensors DOI:10.3390/bios15090569 PMID:41002309	研究论文	提出一种基于Viterbi-HMM的嵌入式DNA序列检测框架，用于解决纳米孔测序在移动设备上的能耗问题	将Viterbi-HMM算法与定制RISC-V核心集成，相比深度学习方案显著提升能效	未明确说明检测精度与深度学习方法的详细对比数据	开发适用于移动DNA测序的低功耗嵌入式检测方案	纳米孔DNA测序信号	生物信息学	NA	纳米孔测序	Viterbi-HMM	DNA测序信号	NA
465	2025-09-29	Deep Learning-Enhanced Nanozyme-Based Biosensors for Next-Generation Medical Diagnostics 2025-Sep-01, Biosensors DOI:10.3390/bios15090571 PMID:41002311	综述	探讨深度学习与纳米酶生物传感融合在医疗诊断中的创新应用与发展前景	首次系统阐述深度学习架构如何增强纳米酶设计、功能优化及催化机制预测，并展望智能诊疗平台与个性化医疗的融合	缺乏标准化生物医学数据集，模型在不同人群中的鲁棒性不足，人工智能增强系统临床转化存在挑战	推动新一代智能生物传感技术在精准医疗诊断领域的发展	纳米酶生物传感器、疾病生物标志物、医疗影像、即时诊断设备	生物传感与医疗诊断	NA	深度学习、纳米酶生物传感、人工智能	深度学习架构	生物传感信号、医疗影像数据	NA
466	2025-09-29	AI-Enhanced Electrochemical Sensing Systems: A Paradigm Shift for Intelligent Food Safety Monitoring 2025-Aug-28, Biosensors DOI:10.3390/bios15090565 PMID:41002305	综述	本文系统回顾了人工智能技术在电化学生物传感系统中的应用及其在食品安全监测领域的革命性进展	首次系统阐述AI与物联网技术在电化学传感中的融合，实现便携式实时检测平台的创新路径	面临数据质量、模型泛化能力和可解释性等方面的挑战	探讨人工智能技术如何提升电化学生物传感系统在食品安全监测中的性能	食源性病原体检测	机器学习	NA	电化学传感、物联网	机器学习、深度学习	电化学信号	NA
467	2025-09-29	Test-Time Augmentation for Cross-Domain Leukocyte Classification via OOD Filtering and Self-Ensembling 2025-Aug-28, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090295 PMID:41003346	研究论文	提出一种通过OOD过滤和自集成方法改进测试时增强技术，用于跨域白细胞分类	引入OOD样本过滤机制，根据样本与训练数据分布的距离进行加权，并采用轻量级自集成策略融合预测结果	NA	解决医学图像分析中的域偏移问题，提高白细胞分类的鲁棒性	白细胞图像	计算机视觉	NA	测试时增强(TTA)，OOD过滤，自集成	深度学习架构	医学图像	跨域白细胞分类基准数据集
468	2025-09-29	Colorectal Polyp Segmentation Based on Deep Learning Methods: A Systematic Review 2025-Aug-27, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090293 PMID:41003344	系统综述	对基于深度学习的结直肠息肉分割方法进行系统性回顾与分析	首次系统梳理了2018-2024年间146篇息肉分割文献，全面评估了44个模型的性能指标和实时分析能力，并介绍了Mamba方法和视频息肉分割技术	仅回顾了特定时间段(2018-2024年)的文献，可能未涵盖更早期的相关研究	系统回顾和评估结直肠息肉分割领域的发展现状和技术方法	结直肠息肉分割相关的深度学习方法和模型	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN, Mamba等	图像, 视频	146篇论文和44个模型
469	2025-09-29	A Flexible Multi-Channel Deep Network Leveraging Texture and Spatial Features for Diagnosing New COVID-19 Variants in Lung CT Scans 2025-Aug-27, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090099 PMID:41003482	研究论文	提出一种基于双通道CNN的深度学习框架，通过结合纹理和空间特征检测肺部CT扫描中的COVID-19变异株	采用动态学习纹理模式的双通道CNN架构，改进的LBP技术提取矩阵形式纹理数据，无需依赖预定义特征	NA	开发自动诊断COVID-19变异株的准确方法	肺部CT扫描图像中的COVID-19变异株	计算机视觉	COVID-19	CT扫描分析	双通道CNN	医学影像	COVID-349和Italian COVID-Set两个基准数据集
470	2025-09-29	Optimising personalised antibiotic treatment for methicillin-resistant Staphylococcus aureus bloodstream infections in ICU patients using a deep learning-based causal inference approach 2025-Aug-27, Journal of global antimicrobial resistance IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.jgar.2025.08.012 PMID:40882869	研究论文	本研究使用深度学习因果推断模型评估三种抗生素对ICU患者MRSA血流感染死亡率的影响	首次将深度学习因果推断模型应用于ICU患者MRSA血流感染的个性化抗生素治疗优化	样本量相对有限（270例患者），且数据来源于单一医疗数据库	评估万古霉素、达托霉素和利奈唑胺对MRSA血流感染住院死亡率的治疗效果	重症监护室中患有MRSA血流感染的患者	医疗人工智能	血流感染	深度学习因果推断模型	深度学习模型	临床医疗数据	270名ICU患者数据来自MIMIC-III和MIMIC-IV数据库
471	2025-09-29	Directional Lighting-Based Deep Learning Models for Crack and Spalling Classification 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090288 PMID:41003339	研究论文	提出两种基于定向照明的深度学习模型用于混凝土裂缝和剥落分类	首次使用定向照明而非均匀扩散照明来检测复杂裂缝模式，提出融合神经网络和多通道神经网络两种创新算法	未明确说明样本数量和多样性限制，未来研究将扩展到白盒技术	改进低光照环境下混凝土结构的自动检测和裂缝分类	混凝土结构的裂缝和剥落缺陷	计算机视觉	NA	定向照明技术、图像融合技术	融合神经网络(FusedNet)、多通道神经网络	图像	NA
472	2025-09-29	Solar Panel Surface Defect and Dust Detection: Deep Learning Approach 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090287 PMID:41003338	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的太阳能电池板表面缺陷和灰尘自动检测方法	采用YOLOv11模型构建自动化缺陷检测流程，集成交互式仪表板实现实时警报和维护调度	NA	提高太阳能电池板在极端环境条件下的维护效率	光伏表面缺陷检测	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11	图像	8973张图像，来自公共存储库并通过数据增强扩展
473	2025-09-29	Performance of a Deep Learning Reconstruction Method on Clinical Chest-Abdomen-Pelvis Scans from a Dual-Layer Detector CT System 2025-Aug-25, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090094 PMID:41003477	研究论文	比较深度学习重建方法与传统方法在临床胸腹盆CT扫描中的性能和鲁棒性	首次在双层探测器CT系统上系统评估深度学习重建方法，并引入三种参数设置进行对比分析	样本量相对有限（99例扫描，其中1例因恶病质被排除），仅评估了门静脉期扫描	评估深度学习重建方法在CT图像重建中的性能表现	临床胸腹盆CT扫描图像	医学影像分析	NA	CT扫描、深度学习重建	深度学习重建(DLR)	CT图像	99例临床胸腹盆CT扫描（最终分析98例）
474	2025-09-27	An Enhanced MIBKA-CNN-BiLSTM Model for Fake Information Detection 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090562 PMID:41002796	研究论文	提出一种名为MIBKA-CNN-BiLSTM的混合检测模型，用于虚假信息检测	通过三策略增强的黑鸢优化算法和优化的双通道深度学习架构，显著提升检测精度和效率	NA	提高虚假信息检测的准确性和效率	社交媒体平台上的虚假信息	自然语言处理	NA	黑鸢优化算法、CNN-BiLSTM双通道特征提取	MIBKA-CNN-BiLSTM混合模型	文本数据	基于社交媒体平台（包括CCTV）构建的高质量虚假信息数据集和Weibo21数据集
475	2025-09-29	Mobile Mental Health Screening in EmotiZen via the Novel Brain-Inspired MCoG-LDPSNet 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090563 PMID:41002797	研究论文	提出了一种名为MCoG-LDPSNet的脑启发模型，用于移动心理健康筛查中的焦虑和抑郁检测	结合了双正交编码通路和新型损失驱动参数化Swish激活函数，通过可学习的β参数实现神经生物学启发的自适应增益机制	NA	开发能够在严重类别不平衡情况下进行稳健预测的移动心理健康筛查模型	焦虑和抑郁患者	自然语言处理	精神疾病	深度学习	MCoG-LDPSNet（脑启发模型）	文本	基准心理健康语料库和社交媒体文本
476	2025-09-29	An integrative assay for measuring social aversion and motivation in freely behaving mice 2025-Aug-18, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101108 PMID:40680732	研究论文	开发了一种名为SAUSI的行为测试方法，用于综合评估自由活动小鼠的社会厌恶行为	整合了社会动机、犹豫性和自由互动要素，能够多重评估社会厌恶行为，并与深度学习兼容	NA	开发评估社会厌恶行为的综合行为测试方法	小鼠的社会厌恶行为	行为神经科学	精神健康障碍	深度学习	NA	行为数据	NA
477	2025-09-29	Performance Degradation between Development and Deployment of a Predictive Model for Central Line-Associated Bloodstream Infections in Hospitalized Children 2025-Aug, Applied clinical informatics IF:2.1Q4 DOI:10.1055/a-2605-1847 PMID:40355126	研究论文	本研究评估了儿童中心静脉导管相关血流感染预测模型从开发到临床部署过程中的性能下降问题	创建了新型数据基础设施来组织实时和历史数据，并系统分析了模型性能下降的根本原因	模型在部署后性能显著下降，AUROC从0.97降至<0.60，存在训练/服务偏差、特征泄露和过拟合等问题	前瞻性实施儿科CLABSI预测模型并达到临床实践所需的离线验证性能	住院儿童中心静脉导管相关血流感染	机器学习	血流感染	深度学习	深度学习模型	临床数据	NA
478	2025-09-29	Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation 2025-Aug, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) : [proceedings]. IEEE Conference on Automation Science and Engineering DOI:10.1109/case58245.2025.11163942 PMID:41000371	研究论文	提出一种集成深度学习和实时运动补偿的自主机器人视网膜下注射系统	首次将LSTM神经网络应用于视网膜运动预测，并开发动态比例速度控制策略实现针头与视网膜运动的实时同步	实验验证主要在模拟和猪眼模型中进行，尚未进行人体临床试验	提高视网膜下注射手术的安全性和精确性	视网膜内部限制膜(ILM)运动和针头定位	计算机视觉	视网膜疾病	术中光学相干断层扫描(iOCT)	LSTM	图像	开放天空猪眼实验模型
479	2025-09-29	A vision transformer approach for fully automated and scalable dementia screening using clock drawing test images 2025 Jul-Sep, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1002/dad2.70171 PMID:41001422	研究论文	开发基于视觉变换器的全自动痴呆筛查系统，通过分析手绘时钟测试图像实现痴呆预测	首次将视觉变换器应用于时钟绘图测试分析，结合CNN预处理自动处理图像质量问题，在独立临床数据集上表现优于人工评分和现有深度学习方法	模型准确率为76.5%，仍有提升空间；研究主要基于特定数据集，需要进一步验证在其他人群中的泛化能力	开发全自动、可扩展的痴呆筛查系统，解决传统时钟绘图测试需要专业评分人员和缺乏标准化标准的问题	手绘时钟测试图像	计算机视觉	痴呆症	视觉变换器(ViT)、卷积神经网络(CNN)	ViT、CNN	图像	训练集54,027个样本(NHATS数据集)，测试集862个患者(TDRA临床队列，其中522例痴呆，340例正常认知)
480	2025-09-29	HIERARCHICAL LOG BAYESIAN NEURAL NETWORK FOR ENHANCED AORTA SEGMENTATION 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi60581.2025.10980947 PMID:41001007	研究论文	提出一种基于贝叶斯神经网络的分层拉普拉斯高斯模型，用于增强主动脉分割精度	结合3D U-Net和分层LoG流，通过贝叶斯方法参数化LoG流并提供分割结果的置信区间	NA	提高主动脉及其分支血管的医学图像分割准确性	主动脉及其弓部分支血管	计算机视觉	心血管疾病	分层拉普拉斯高斯(LoG)模型	3D U-Net, 贝叶斯神经网络	医学图像	来自两个主动脉数据集的多个体积数据