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
5261	2025-10-06	Attention-Guided 3D CNN With Lesion Feature Selection for Early Alzheimer's Disease Prediction Using Longitudinal sMRI 2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3482001 PMID:39412975	研究论文	提出一种结合病变特征选择和注意力机制的轻量级3D CNN模型，用于基于纵向sMRI的早期阿尔茨海默病预测	提出纵向病变特征选择策略和疾病趋势注意力机制，能够捕捉脑部结构的动态变化并关注关键病变特征	仅使用两次随访sMRI扫描，可能无法完全捕捉疾病发展的完整动态过程	预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化，实现早期干预	轻度认知障碍患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	3D CNN	3D医学影像	使用两次随访sMRI扫描的轻度认知障碍患者队列	NA	3D卷积神经网络	AUC,准确率,特异性,精确率,F1分数	NA
5262	2025-10-06	HepNet: Deep Neural Network for Classification of Early-Stage Hepatic Steatosis Using Microwave Signals 2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3489626 PMID:39480722	研究论文	本研究开发了一种基于微波信号和深度学习的早期肝脂肪变性分类器HepNet	提出结合微波信号与深度学习的新方法，采用跳跃连接的卷积层结构，并通过迁移学习解决临床数据样本有限的问题	临床验证样本量有限（94和158例患者）	开发早期肝脂肪变性的可靠诊断方法	肝脂肪变性患者	医学影像分析	肝病	微波信号技术，H-MRS（氢磁共振波谱）	CNN	微波信号，仿真数据，临床数据	仿真数据训练，临床验证94例和158例患者	NA	HepNet（自定义架构含跳跃连接），对比LeNet，ResNet	F1分数，置信度，熵值	NA
5263	2025-10-06	Deep Drug Synergy Prediction Network Using Modified Triangular Mutation-Based Differential Evolution 2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377631 PMID:38498748	研究论文	提出一种名为EDNet的深度药物协同预测网络，通过改进的三角变异差分进化算法优化网络权重和架构，提升药物协同预测性能	采用改进的三角变异差分进化算法演化深度双向混合密度网络的初始连接权重和架构属性，解决梯度消失、过拟合和参数调优问题	NA	提高癌症治疗中药物组合协同效应的预测准确性	药物组合协同效应	机器学习	癌症	NA	深度双向混合密度网络	药物协同数据	两个知名药物协同数据集（NCI-ALMANAC和deep-synergy）	NA	EDNet	NA	NA
5264	2025-10-06	Artificial intelligence in the diagnosis of uveal melanoma: advances and applications 2025, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.) DOI:10.3389/ebm.2025.10444 PMID:40046904	综述	本文综述人工智能技术在葡萄膜黑色素瘤诊断中的最新进展与应用	系统评估深度学习模型（特别是CNN）在自动分析医学图像、识别复杂模式方面的优势，并提出多模态成像技术融合的创新方向	现有研究存在数据集规模小、外部验证有限、依赖单一成像模式等问题，限制了模型的临床泛化能力	评估机器学习和深度学习方法在葡萄膜黑色素瘤分类诊断中的应用效果	葡萄膜黑色素瘤及其他黑色素细胞性脉络膜肿瘤	计算机视觉	葡萄膜黑色素瘤	眼底摄影、光学相干断层扫描（OCT）、超声成像	CNN	医学图像	NA	NA	NA	准确率、灵敏度、AUC	NA
5265	2025-10-06	Identifying Patients' Preference During Their Hospital Experience. A Sentiment and Topic Analysis of Patient-Experience Comments via Natural Language Techniques 2025, Patient preference and adherence IF:2.0Q2 DOI:10.2147/PPA.S526623 PMID:40686565	研究论文	通过自然语言处理技术分析患者体验评论，识别患者偏好并探索负面评论与满意度之间的关系	结合文献综述、人工标注和自然语言处理技术的混合方法分析大规模患者自由文本评论	横断面调查设计，无法建立因果关系	从大量自由文本患者体验评论中提取有用信息，探索负面评论与患者满意度和忠诚度的差异	医院患者体验调查中的自由文本评论	自然语言处理	NA	自然语言处理技术	机器学习,深度学习	文本	28054条自由文本评论（评论率72.67%）	NA	NA	准确率	NA
5266	2025-10-06	Deep learning-based method for grading histopathological liver fibrosis in rodent models of metabolic dysfunction-associated steatohepatitis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1629036 PMID:40687706	研究论文	开发基于深度学习的组织病理学肝纤维化分级方法，用于代谢功能障碍相关脂肪性肝炎动物模型	首次在MASH动物模型中应用深度学习对肝纤维化进行精细分级，从5类分类优化至7类分类模型	研究局限于临床前动物模型，尚未在人类患者中验证	开发自动肝纤维化评分系统以支持病理学家诊断	代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)动物模型的肝组织切片	数字病理学	肝病	天狼星红染色全玻片成像	深度学习	图像	914张全玻片图像，包含999,711个图像块	NA	NA	kappa统计量, 精确召回曲线下面积(AUPRC), 受试者工作特征曲线下面积(AUROC), Matthews相关系数(MCC)	NA
5267	2025-10-06	Neurophysiological predictors of deep learning based unilateral upper limb motor imagery classification 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1617748 PMID:40688356	研究论文	本研究探讨神经生理学特征对基于深度学习的单侧上肢运动想象分类准确性的预测作用	首次系统研究神经生理学特征对深度学习模型在单侧上肢运动想象分类中的预测能力，揭示了与双侧运动想象范式相反的关联模式	研究仅针对右肘屈伸运动想象，样本规模有限，未涵盖其他上肢运动模式	探索神经生理学特征对运动想象脑机接口分类准确性的预测价值	人类参与者的单侧上肢运动想象脑电信号	脑机接口	NA	脑电图	EEGNet, FBCNet, NFEEG, SVM, LDA	脑电信号	未明确指定参与者数量	NA	EEGNet, FBCNet, NFEEG	分类准确率	NA
5268	2025-10-06	Emerging trends in Alzheimer's disease diagnosis and prediction using artificial intelligence: A bibliometric analysis of the top cited 100 articles 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251362098 PMID:40688579	文献计量分析	通过对阿尔茨海默病AI诊断与预测领域高被引100篇文献进行文献计量分析，揭示研究热点与发展趋势	首次对AI在阿尔茨海默病诊断与预测领域的顶级文献进行系统性文献计量分析，识别关键研究主题和国际合作模式	存在语言和引用偏见，可能影响对新兴AI-AD趋势的解读	分析AI技术在阿尔茨海默病诊断与预测领域的研究热点、发展趋势和未来潜力	Web of Science核心合集中被引频次最高的100篇关于AI辅助AD诊断与预测的研究文献	机器学习	阿尔茨海默病	文献计量分析	NA	文献元数据	100篇高被引文献	CiteSpace, VOSviewer, Scimago Graphica, Microsoft Excel, R package Bibliometrix	NA	NA	NA
5269	2025-10-06	Prediction of postoperative vault after implantable collamer lens implantation with deep learning 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.07.02 PMID:40688771	研究论文	本研究使用多种人工智能算法预测植入式Collamer晶体(ICL)术后拱高并确定合适的晶体尺寸	首次比较多种AI算法在ICL术后拱高预测和晶体尺寸选择中的性能表现	样本量相对较小(83名患者132只眼睛)，且为单中心回顾性研究	预测ICL植入术后拱高并确定合适的晶体尺寸	接受EVO-V4C ICL植入术的患者	机器学习	眼科疾病	前段光学相干断层扫描(ASOCT)	MLP, XGBoost, RFR, KNN	临床检查参数	83名患者132只眼睛	NA	多层感知器(MLP), 极端梯度提升(XGBoost), 随机森林回归(RFR), K近邻(KNN)	R², 准确率	NA
5270	2025-10-06	Nondestructive egg freshness assessment using hyperspectral imaging and deep learning with distance correlation wavelength selection 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101133 PMID:40689294	研究论文	本研究利用高光谱成像和深度学习技术开发了一种无损鸡蛋新鲜度评估方法	首次在鸡蛋新鲜度评估中应用距离相关性进行波长选择，该方法在光谱波长选择中统计稳健但很少被探索	NA	开发快速、无损的鸡蛋新鲜度评估方法	鸡蛋	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN, GBT, MLR, PLSR, SVR	光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	相关系数, 均方根误差	NA
5271	2025-10-06	A systematic review of data and models for predicting food flavor and texture 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101127 PMID:40689288	综述	系统回顾了预测食品风味和质构的数据资源与计算模型现状	首次系统梳理风味预测领域的数据资源和模型方法，突出图神经网络等机器学习技术的应用潜力	气味预测缺乏标准化指标，质构研究数据集不足，感官空间映射和受体层面数据整合存在空白	推进食品风味和质构预测领域的发展	食品风味（味觉、气味）和质构特性	机器学习	NA	机器学习	图神经网络,深度学习	分子数据,感官数据	NA	NA	NA	NA	NA
5272	2025-10-06	DVMark: A Deep Multiscale Framework for Video Watermarking 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3251737 PMID:37030810	研究论文	提出了一种基于深度学习的多尺度视频水印框架DVMark，能够在视频中不可感知地嵌入信息并在多种失真情况下可靠提取	首次将多尺度设计引入视频水印领域，将水印信息分布在不同时空尺度上，实现了端到端可训练	NA	开发能够同时处理多种失真类型的鲁棒视频水印方法	视频水印技术	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	视频	NA	NA	多尺度架构	NA	NA
5273	2025-10-06	Prediction of Recurrence using a Stacked Denoising Autoencoder and Multifaceted Feature Analysis of Pretreatment MRI in Patients with Nasopharyngeal Carcinoma 2025, Current radiopharmaceuticals IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0118744710384129250327060846 PMID:40237056	研究论文	开发基于MRI的鼻咽癌复发预测模型，整合影像组学、深度学习和临床特征	首次使用堆叠降噪自编码器从MRI中提取深度特征，并与传统影像组学和临床特征融合构建预测模型	单中心回顾性研究设计，缺乏功能成像（DWI/PET）或分子标记（EBV-DNA）数据	开发鼻咽癌复发预测模型，实现早期风险分层和个性化治疗优化	184例经病理确诊接受根治性放疗的鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	MRI影像分析，倾向评分匹配	SDAE, SVM, MLP, LR, RF	医学影像（对比增强T1加权MRI），临床数据	184例患者（经1:1倾向评分匹配后分析136例），外部验证91例	NA	堆叠降噪自编码器	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度	NA
5274	2025-10-06	Harnessing Artificial Intelligence and Innovative Vaccines for Mpox Diagnosis and Control: A Comprehensive Narrative Review 2025 Jan-Dec, Journal of primary care & community health DOI:10.1177/21501319251357701 PMID:40698517	综述	本文综述了人工智能和新型疫苗在猴痘诊断与控制中的应用	首次系统评估AI技术和新型疫苗在猴痘防控中的综合应用潜力	纳入研究仅限于英文文献，时间范围限定为近5年	评估人工智能和新型疫苗在减轻猴痘疾病负担方面的作用	猴痘诊断、检测和预防相关研究	自然语言处理	猴痘	文献综述方法	机器学习,深度学习,人工神经网络,卷积神经网络,迁移学习	文本数据	NA	NA	NA	准确率	NA
5275	2025-10-06	Space-for-time substitutions exaggerate urban bird-habitat ecological relationships 2024-12, The Journal of animal ecology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1365-2656.14194 PMID:39506196	研究论文	本研究通过分析加拿大温哥华地区20年的鸟类调查数据，检验了空间替代时间方法在城市鸟类-栖息地生态关系研究中的有效性	首次系统验证空间替代时间方法在城市生态研究中的局限性，并引入最优尺度效应概念分析栖息地变化对鸟类数量的影响	研究仅基于单一城市区域，结果可能不适用于其他地理环境；栖息地变化仅能部分解释鸟类数量变化	评估空间替代时间方法在城市鸟类-栖息地关系研究中的有效性，探索城市栖息地管理对鸟类保护的潜力	北美城市鸟类种群及其与多尺度土地覆盖的关系	生态学	NA	遥感数据分析，深度学习，贝叶斯多物种丰度模型	深度学习模型，提升回归树，贝叶斯模型	鸟类调查数据，遥感影像数据	1997-2020年加拿大温哥华大都会区的纵向鸟类调查数据	Stan	NA	样本外预测	NA
5276	2025-10-06	Accurate de novo design of high-affinity protein binding macrocycles using deep learning 2024-Nov-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.18.622547 PMID:39605685	研究论文	提出基于深度学习的RFpeptides流程，用于从头设计高亲和力蛋白结合大环化合物	首次开发基于去噪扩散模型的蛋白结合大环化合物设计方法，无需大规模筛选即可精确控制结合模式	仅测试了四种不同蛋白目标，样本规模有限	开发高效的大环肽配体设计方法用于诊断和治疗应用	蛋白结合大环化合物	机器学习	NA	去噪扩散模型	扩散模型	蛋白质序列和结构数据	针对4种不同蛋白质各测试不超过20个大环化合物设计	NA	RFpeptides	结合亲和力(Kd), 半数抑制浓度(IC50), Ca RMSD	NA
5277	2025-10-06	Promoted production of Fe(IV)/Fe(V) intermediates in the calcium peroxide/ferrate(VI) process for low-damage removal of algal contaminants and membrane fouling control 2024-11-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135709 PMID:39236536	研究论文	本研究创新性地将过氧化钙与高铁酸盐耦合用于超滤过程中藻类污染物的低损伤去除和膜污染控制	首次将过氧化钙与高铁酸盐耦合，促进Fe(IV)/Fe(V)中间体生成，实现藻类污染物的低损伤去除和膜污染控制	NA	开发一种新的膜污染控制方法，从促进Fe(IV)/Fe(V)中间体生成的角度控制藻类膜污染	藻类污染物和超滤膜污染	环境工程	NA	超滤技术，化学氧化技术	LSTM	过滤过程数据	NA	NA	长短期记忆深度学习网络	过滤体积预测	NA
5278	2025-10-06	Automatic detection of midfacial fractures in facial bone CT images using deep learning-based object detection models 2024-10, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101914 PMID:38750725	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的目标检测模型，用于在面部骨CT图像中自动检测中面部骨折	首次将SSD和YOLOv8两种目标检测算法应用于中面部骨折的自动检测，为急诊医疗提供快速准确的诊断解决方案	研究样本量有限（仅100例CT图像），需要更大规模的数据验证模型泛化能力	开发自动检测中面部骨折的系统，实现准确快速的骨折诊断	包含中面部骨折（如上颌骨、颧骨、鼻骨和眼眶骨折）的面部CT图像	计算机视觉	面部骨折	CT成像	深度学习目标检测模型	CT图像	100例CT图像（训练集80例3736张切片，验证集20例883张切片）	NA	SSD, YOLOv8	精确率, 召回率, F1分数, 平均精确率	NA
5279	2025-10-06	Automated image transcription for perinatal blood pressure monitoring using mobile health technology 2024-Oct, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000588 PMID:39356720	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化图像转录技术，用于从血压设备图像中提取读数，以改善围产期血压监测	提出结合YOLO目标检测和CNN数字识别的两阶段深度学习模型，并应用色彩校正和阈值处理技术减少反射和伪影影响	研究主要针对特定血压设备和特定人群（低资源环境和低文化水平人群），在其他设备和人群中的适用性需进一步验证	解决血压数据从示波设备向医疗记录系统传输的挑战，特别是在低文化水平人群中	围产期妇女（孕期和产后）的血压监测数据	计算机视觉	心血管疾病	移动健康技术，图像处理	CNN, YOLO	图像	来自危地马拉的2281名孕妇（1697+584）和来自乔治亚州的72名产后非洲裔美国参与者（23+49）	NA	YOLO, 卷积神经网络	平均绝对误差	NA
5280	2025-10-06	Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling 2024-Aug-16, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01207-4 PMID:39152209	研究论文	提出基于Transformer的纵向医学影像序列建模方法LTSA，用于眼病预后预测	首次将Transformer架构应用于纵向医学影像序列分析，能够处理长时间跨度且采集时间不规则的影像数据	仅验证于两种特定眼病（AMD和POAG），在其他疾病和影像模态上的泛化能力有待验证	开发能够利用纵向医学影像序列进行动态疾病预后的深度学习模型	年龄相关性黄斑变性（AMD）和原发性开角型青光眼（POAG）患者	计算机视觉	眼病	眼底摄影	Transformer	图像序列	来自AREDS和OHTS研究的纵向影像数据	NA	Transformer	预后预测准确率比较	NA