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
5441	2025-10-06	Deep learning-based profiling side-channel attacks in SPECK cipher 2025-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08888-1 PMID:40681536	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的侧信道分析技术，针对SPECK轻量级密码算法进行侧信道攻击	首次将深度学习侧信道分析应用于SPECK密码算法，提出了序列分治集成方法，在少于250条迹线的情况下成功恢复8字节密钥	主要针对SPECK-32/64密码实现，对其他轻量级密码算法的适用性尚未验证	开发针对轻量级密码SPECK的有效侧信道攻击方法	SPECK-32/64密码算法的软件实现	机器学习	NA	侧信道分析	深度学习集成模型	侧信道迹线数据	少于250条迹线	NA	NA	密钥恢复成功率	NA
5442	2025-10-06	Development of a clinical decision support system for breast cancer detection using ensemble deep learning 2025-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06784-2 PMID:40681548	研究论文	开发了一种基于集成深度学习的临床决策支持系统，用于乳腺癌检测	提出了一种独特的集成深度学习方法，结合多种深度学习架构，优化个体技术优势并减少劣势	NA	提高乳腺癌诊断的准确性和效率，促进早期诊断	乳腺癌医学影像数据	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	集成深度学习	医学影像	NA	NA	Kelm Extreme Learning Machine (KELM), Deep Belief Network (DBN)	准确率, 精确度, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
5443	2025-10-06	High-throughput behavioral screening in Caenorhabditis elegans using machine learning for drug repurposing 2025-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10370-x PMID:40681561	研究论文	开发了一种基于机器学习的高通量筛选方法，用于秀丽隐杆线虫的行为分析以进行药物再利用研究	使用机器学习分类器提供恢复百分比作为治疗效果度量，能够检测传统方法难以发现的细微和非线性模式	与深度学习模型相比，基于特征提取的方法可能在检测某些复杂模式方面存在局限	开发更强大的自动化表型筛选方法用于药物测试	秀丽隐杆线虫（包括对照品系和疾病模型品系）	机器学习	NA	高通量行为筛选	随机森林, 深度神经网络	视频序列, 行为特征	NA	NA	NA	准确率, 可解释性	NA
5444	2025-10-06	Speech emotion recognition based on a stacked autoencoders optimized by PSO based grass fibrous root optimization 2025-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08703-x PMID:40681606	研究论文	提出一种基于堆叠自编码器和元启发式算法的语音情感识别方法	将粒子群优化与草须根优化结合形成混合算法来优化堆叠自编码器	NA	提高语音情感识别系统的效率	语音信号中的情感状态	自然语言处理	NA	语音信号处理	堆叠自编码器	语音信号	标准情感识别数据集	NA	堆叠自编码器	准确率	NA
5445	2025-10-06	Video-based pupillometry using Fourier Mellin image correlation 2025-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09321-3 PMID:40681614	研究论文	提出一种基于傅里叶梅林图像相关的视频瞳孔测量新方法，用于评估瞳孔光反射响应	采用无需瞳孔检测的傅里叶梅林相关方法，克服了传统深度学习和机器视觉技术的局限性	样本量较小（仅4名受试者），需要未来研究扩大样本规模和纳入更多样化条件	开发低成本、易获取的瞳孔光反射测量方法	人类瞳孔光反射响应	计算机视觉	神经系统疾病	傅里叶梅林相关，视频记录技术	NA	视频	4名人类受试者，合成PLR记录	NA	NA	收缩比误差，收缩速度误差，偏差误差，随机误差	智能手机摄像头
5446	2025-10-06	An elegant intellectual engine towards automation of blockchain smart contract vulnerability detection 2025-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08870-x PMID:40681656	研究论文	提出一种结合可解释人工智能与深度学习的智能合约漏洞检测方法	首次将可解释人工智能(XAI)与深度学习相结合用于区块链智能合约漏洞检测，并提出混合引导分支定界长短期记忆(HBLSTM)新方法	未提及具体的数据集规模和实际部署环境的测试结果	开发自动化区块链智能合约漏洞检测系统以提高应用安全性	区块链智能合约的操作码和高价值合约	区块链安全	NA	可解释人工智能(XAI), 深度学习(DL)	LSTM	智能合约操作码	NA	NA	混合引导分支定界长短期记忆(HBLSTM)	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
5447	2025-10-06	Deep learning-based ultrasound diagnostic model for follicular thyroid carcinoma 2025-Jul-18, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11840-6 PMID:40681777	研究论文	开发基于深度学习的超声诊断模型用于术前鉴别滤泡性甲状腺癌	提出新颖的数据增强方法和混合损失函数解决类别不平衡问题，结合预训练的卷积神经网络和Transformer模型有效提取图像特征	回顾性多中心研究，滤泡性甲状腺癌样本相对较少（测试集中仅占3.6%）	开发能够基于超声图像将甲状腺肿瘤分类为良性肿瘤、滤泡性甲状腺癌和其他恶性肿瘤的端到端诊断模型	接受常规超声检查和术后病理的成年甲状腺肿瘤患者	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	CNN, Transformer	超声图像	10,771例连续患者（2018年1月至2021年9月），测试集包含1,078例患者	NA	预训练的卷积神经网络和Transformer模型	平衡准确度, AUC, 敏感度, 特异度	NA
5448	2025-10-06	Diagnostic interchangeability of deep-learning based Synth-STIR images generated from T1 and T2 weighted spine images 2025-Jul-18, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11827-3 PMID:40681776	研究论文	评估基于深度学习的Synth-STIR图像在脊柱成像中的图像质量和诊断可互换性	使用深度学习从T1和T2加权图像生成合成STIR图像，显著减少扫描时间并提高图像质量	前瞻性研究时间范围较短（2023年7月至8月），样本量相对有限	评估深度学习生成的合成STIR图像在脊柱MRI中的诊断可互换性和图像质量	脊柱MRI图像	医学影像分析	脊柱疾病	MRI成像，深度学习图像生成	深度学习模型	医学影像	199名参与者（106名男性，平均年龄46.8±16.9岁）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，个体等效指数，Kappa系数，Kendall系数	NA
5449	2025-10-06	Systematic review and meta-analysis of deep learning for MSI-H in colorectal cancer whole slide images 2025-Jul-18, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01848-z PMID:40681867	荟萃分析	评估深度学习算法在结直肠癌全切片图像中检测高度微卫星不稳定性的诊断性能	首次对深度学习在MSI-H检测中的诊断性能进行系统性荟萃分析，纳入33,383个样本的大规模研究	外部验证中特异性较低表明存在过拟合问题，需要算法标准化来提高泛化能力	评估深度学习算法在结直肠癌WSI图像中检测MSI-H的诊断准确性	结直肠癌患者的全切片图像	数字病理学	结直肠癌	全切片图像分析	深度学习算法	全切片图像	19项研究共33,383个样本	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
5450	2025-10-06	A densely connected framework for cancer subtype classification 2025-Jul-18, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06230-0 PMID:40681997	研究论文	提出一种名为DEGCN的新型深度学习框架，用于整合多组学数据并进行癌症亚型分类	结合三通道变分自编码器进行多组学降维和密集连接图卷积网络进行亚型分类，融合非线性特征提取和图关系学习的互补优势	NA	开发可靠的癌症亚型分类方法以指导个性化治疗策略	肾癌、乳腺癌和胃癌的分子亚型	机器学习	肾癌,乳腺癌,胃癌	多组学数据整合	VAE,GCN	多组学分子数据	TCGA数据库中的肾癌、乳腺癌和胃癌样本	NA	三通道VAE,密集连接GCN	分类准确率	NA
5451	2025-10-06	A new approach for microbe-disease association prediction: incorporating representation learning of latent relationships 2025-Jul-18, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03093-6 PMID:40682015	研究论文	提出一种结合潜在关系表示学习的微生物-疾病关联预测新方法RKGATMDA	引入随机K近邻算法挖掘潜在关系增强表示学习，并采用多头注意力机制整合多样化特征	受限于微生物-疾病关联数据的稀缺性	预测微生物与疾病之间的关联关系	微生物与疾病的关联关系	机器学习	NA	深度学习	图注意力网络	关联网络数据	NA	NA	图注意力网络,多头注意力机制	AUC	NA
5452	2025-10-06	Open-access ultrasonic diaphragm dataset and an automatic diaphragm measurement using deep learning network 2025-Jul-18, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-025-03325-3 PMID:40682068	研究论文	本研究构建了超声膈肌数据集并开发了基于深度学习的自动膈肌测量系统	提出了新型多比率扩张U-Net网络架构，并建立了首个开放的超声膈肌数据集	仅与临床医师手动测量结果进行对比验证，缺乏与其他自动方法的比较	开发自动化的膈肌功能评估系统以提高临床检测效率	膈肌厚度和运动功能的超声测量	计算机视觉	膈肌功能障碍	超声成像技术	深度学习分割网络	B模式超声图像和视频，M模式图像和视频	未明确说明具体样本数量	未明确说明	U-Net, MDRU-Net	平均误差，平均相对误差	NA
5453	2025-10-06	AI-Driven segmentation and morphogeometric profiling of epicardial adipose tissue in type 2 diabetes 2025-Jul-18, Cardiovascular diabetology IF:8.5Q1 DOI:10.1186/s12933-025-02829-y PMID:40682091	研究论文	开发了一种基于AI的形状感知方法，用于2型糖尿病患者心外膜脂肪组织的自动分割和形态几何分析	首次结合符号距离图实现形状感知分割，并采用统计形状分析和形态几何特征来捕捉2型糖尿病患者心外膜脂肪组织的空间分布差异	样本量相对较小（90名参与者），且为单中心研究	开发自动化分割和形态几何分析方法，研究2型糖尿病患者心外膜脂肪组织的空间分布和结构改变	2型糖尿病患者和年龄、性别匹配的对照组的心外膜脂肪组织	医学影像分析	2型糖尿病	心脏3D Dixon MRI	多模态深度学习模型	医学影像	90名参与者（45名2型糖尿病患者和45名匹配对照）	NA	EAT-Seg	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离, AUC	NA
5454	2025-10-06	Diabetic retinopathy detection from fundus images: A wide survey from grading to segmentation of lesions 2025-Jul-18, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110715 PMID:40683101	综述	本文对1986年至2025年间128篇关于从眼底图像诊断糖尿病视网膜病变的研究进行了全面综述，涵盖病变分级和分割两大方向	提供了从早期传统方法到最新深度学习技术的完整技术发展脉络，包含数据集统计分析和AI伦理挑战的讨论	作为综述文章，不包含原始实验数据和新方法验证	系统梳理糖尿病视网膜病变的计算机辅助诊断技术发展	糖尿病视网膜病变的眼底图像分析	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底成像、多焦视网膜电图、光学相干断层扫描	CNN, LSTM, Vision Transformer	图像	NA	NA	NA	NA	NA
5455	2025-10-06	Enhanced Image Quality and Comparable Diagnostic Performance of Prostate Fast Bi-MRI with Deep Learning Reconstruction 2025-Jul-18, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.059 PMID:40683764	研究论文	评估深度学习重建在前列腺快速双参数MRI中的图像质量和诊断性能	首次将深度学习重建技术应用于前列腺快速双参数MRI，在保持诊断性能的同时显著提升图像质量	样本量较小（61例），需更大规模研究验证	评估深度学习重建对前列腺快速双参数MRI图像质量和诊断性能的影响	61例成年男性泌尿科患者	医学影像分析	前列腺癌	双参数MRI（T2加权成像、扩散加权成像、表观扩散系数图）	深度学习重建	医学影像	61例患者	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 斜率剖面, 边缘上升距离, PI-RADS评分, ADC值, ROC曲线, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
5456	2025-10-06	Deep learning models for deriving optimised measures of fat and muscle mass from MRI 2025-Jul-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07867-w PMID:40676073	研究论文	评估多种深度学习模型从腹部MRI量化脂肪和肌肉质量的准确性、精确度和变化追踪能力	首次系统比较基于CNN和基于Transformer的深度学习模型在从MRI量化不同脂肪和肌肉组织方面的性能差异	腰大肌分割的准确性和可重复性较差，模型性能在不同组织和性别间存在差异	开发优化的脂肪和肌肉质量测量方法，用于肿瘤学中的健康监测和疾病评估	皮下脂肪、腹腔内脂肪、外部肌肉和腰大肌	医学影像分析	肿瘤学	MRI	CNN, Transformer	医学影像	NA	NA	15种基于CNN的模型架构，4种基于Transformer的模型架构	准确性, 精确度, 可重复性, 一致性限度	NA
5457	2025-10-06	Toward automatic and reliable evaluation of human gastric motility using magnetically controlled capsule endoscope and deep learning 2025-Jul-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10839-9 PMID:40676082	研究论文	开发结合相机运动检测、深度学习模型和周期性特征检测的算法系统，用于自动评估人类胃动力	首次将相机运动检测器、深度学习模型、类激活映射和周期性特征检测器相结合，并利用视觉解释提高检测灵敏度	NA	通过检测胃蠕动存在和测量胃蠕动周期来评估人类胃动力	人类胃部运动	计算机视觉	胃部疾病	磁控胶囊内窥镜	深度学习模型	内窥镜视频帧	100,055帧磁控胶囊内窥镜数据	NA	NA	准确率,F1分数,AUC,错误率	NA
5458	2025-10-06	Task based evaluation of sparse view CT reconstruction techniques for intracranial hemorrhage diagnosis using an AI observer model 2025-Jul-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11089-5 PMID:40676122	研究论文	本研究使用AI观察者模型评估稀疏视图CT重建技术对颅内出血诊断的准确性	首次采用AI观察者模型系统比较FBP、MBIR和DLR三种重建技术在稀疏视图CT中的诊断性能	概念验证研究，数据集有限，需要进一步临床验证	评估稀疏视图CT重建技术在颅内出血诊断中的性能	颅内出血的CT图像诊断	医学影像分析	颅内出血	CT成像，稀疏视图重建	深度学习重建模型	脑部CT图像	公共脑CT数据集（具体数量未说明）	NA	NA	PSNR, SSIM, LPIPS, ROC分析, AUC	NA
5459	2025-10-06	Transformer-based structural connectivity networks for ADHD-related connectivity alterations 2025-Jul-17, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01015-1 PMID:40676171	研究论文	本研究使用基于Transformer的深度学习模型构建结构连接网络，探索ADHD相关的脑区连接改变	首次将Transformer模型应用于脑结构连接网络构建，采用四种不同的数据序列化策略处理脑区数据	样本量相对有限，诊断准确率有待进一步提升	探索基于MRI的结构连接网络是否能揭示ADHD相关的改变并支持数据驱动的理解	947名7-26岁个体（590名男性，356名女性，1名未指定）的脑MRI数据	医学影像分析	注意缺陷多动障碍(ADHD)	脑MRI	Transformer	医学影像数据	947名来自8个中心的个体	NA	Transformer	准确率, AUC	NA
5460	2025-10-06	The application of super-resolution ultrasound radiomics models in predicting the failure of conservative treatment for ectopic pregnancy 2025-Jul-17, Reproductive biology and endocrinology : RB&E IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s12958-025-01437-5 PMID:40676578	研究论文	开发并验证融合超分辨率超声影像组学特征与临床生物标志物的预测模型，用于预测异位妊娠保守治疗失败风险	首次将深度学习生成的超分辨率超声影像组学特征与血清β-hCG结合构建预测模型，显著提升预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要多中心前瞻性验证	提高异位妊娠保守治疗失败风险的预测准确性	接受保守治疗的异位妊娠患者	医学影像分析	异位妊娠	超声成像，影像组学分析	GAN，随机森林	超声图像，临床数据	228例患者（训练集），40例独立验证集	NA	生成对抗网络	AUC，校准曲线，决策曲线分析	NA