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
541	2025-07-06	Update of machine learning for ultrasound diagnosis of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: a bright future for deep learning 2025, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.19645 PMID:40611943	综述	本文回顾并分析了各种机器学习算法在代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）超声诊断中的应用，强调了人工智能在该领域的优势和潜力	重点关注深度学习在超声诊断中的卓越图像识别和分类能力	未提及具体研究样本量或数据集的局限性	提高诊断准确性，扩大MASLD在初级保健中的筛查范围，支持早期诊断、预防和治疗	代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	超声诊断	深度学习（DL）	超声和放射影像	NA
542	2025-07-06	Identification of atrial fibrillation using heart rate variability: a meta-analysis 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1581683 PMID:40612371	meta-analysis	通过心率变异性识别心房颤动的荟萃分析	利用人工智能算法分析心率变异性模式，提高心房颤动的识别准确率	仅纳入12项诊断研究，样本量有限	评估人工智能算法在识别心房颤动中的效果	心房颤动患者的心率变异性数据	machine learning	cardiovascular disease	AI算法	deep learning	ECG数据	12项诊断研究
543	2025-07-06	Biologically inspired hybrid model for Alzheimer's disease classification using structural MRI in the ADNI dataset 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1590599 PMID:40612382	研究论文	提出了一种混合卷积神经网络-脉冲神经网络（CNN-SNN）架构，用于利用结构MRI数据对阿尔茨海默病（AD）阶段进行分类	结合CNN的空间特征提取能力和SNN的生物启发性时间动态处理能力，提出了一种新型混合模型	研究仅基于ADNI数据集，可能无法完全代表所有AD患者群体	开发一种计算高效且生物学合理的AD诊断框架	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常受试者	数字病理学	老年疾病	结构MRI（sMRI）	CNN-SNN混合模型	图像	ADNI数据集中的三类受试者（AD、MCI、CN）
544	2025-07-06	Comparing machine learning models with a focus on tone in grooming chat logs 2025, Frontiers in pediatrics IF:2.1Q2 DOI:10.3389/fped.2025.1591828 PMID:40612489	研究论文	本研究比较了深度学习模型与传统机器学习模型在检测在线聊天室中的儿童性诱骗对话和捕食者作者方面的效果，并探讨了捕食者使用的语气对检测能力的影响	使用大型语言模型LLaMA 3.2 1B进行性诱骗检测，并分析了不同语气对检测性能的影响	研究仅基于PAN12聊天日志数据集，可能无法涵盖所有性诱骗对话的模式	更好地理解捕食者的策略并推进自动性诱骗检测技术以保护在线儿童	在线聊天室中的性诱骗对话和捕食者作者	自然语言处理	NA	DistilBERT分类器，SVM，LLaMA 3.2 1B大型语言模型	SVM，LLaMA 3.2 1B	文本	PAN12聊天日志数据集中的性诱骗对话
545	2025-07-06	Transfer deep learning and explainable AI framework for brain tumor and Alzheimer's detection across multiple datasets 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1618550 PMID:40612575	research paper	该研究提出了一种结合迁移学习和可解释AI（XAI）技术的MRI图像分类新方法，用于脑肿瘤和阿尔茨海默病的检测	结合迁移学习和可解释AI（XAI）技术，使用混合CNN-VGG16模型，并通过SHAP提供模型决策过程的透明视图	未提及具体的数据集样本量细节及模型在更广泛数据集上的泛化能力	提高脑肿瘤和阿尔茨海默病的诊断准确性，并增强AI在医疗保健中的可信度	MRI图像，包括脑肿瘤分类、阿尔茨海默病检测和另一脑肿瘤数据集	digital pathology	brain tumor, Alzheimer's	transfer learning, Explainable AI (XAI), SHAP	hybrid CNN-VGG16	MRI image	三个MRI数据集（具体样本量未提及）
546	2025-07-06	Corn variety identification based on improved EfficientNet lightweight neural network 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1603073 PMID:40612609	研究论文	本文提出了一种改进的EfficientNet轻量级模型，用于玉米穗图像的分类与识别	减少了EfficientNetB0模型中的MBConv模块数量，引入了CBAM注意力机制和扩张卷积以增强特征提取能力，并使用Swish激活函数提高梯度传递的稳定性	NA	保护玉米品种的知识产权并实现玉米穗的智能筛选	五个品种的玉米穗	计算机视觉	NA	深度学习	改进的EfficientNet（SCD_EFTNet）	RGB图像	6529张玉米穗图像
547	2025-07-06	P4CN-YOLOv5s: a passion fruit pests detection method based on lightweight-improved YOLOv5s 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1612642 PMID:40612616	研究论文	提出了一种基于轻量化改进YOLOv5s的百香果害虫检测方法P4CN-YOLOv5s	结合PLDIoU、四个CBAM模块和一个新Anchors，改进了YOLOv5s模型，提高了检测精度和效率	未提及模型在其他作物害虫检测上的泛化能力	开发高效准确的百香果害虫检测方法	百香果害虫	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5s改进模型P4CN-YOLOv5s	图像	6000张百香果害虫图像
548	2025-07-06	Development of intelligent tools to predict neuroblastoma risk stratification and overall prognosis based on multiphase enhanced CT and clinical features 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1573398 PMID:40612805	研究论文	本研究开发了一种基于多期增强CT图像和临床特征的深度学习模型，用于预测神经母细胞瘤的风险分层和预后	结合Swin Transformer模型和多期增强CT图像，提高了神经母细胞瘤风险分层和预后评估的准确性	样本量相对较小（202例患者），且仅基于单中心数据	提高神经母细胞瘤风险分层和预后评估的准确性	神经母细胞瘤患者	数字病理学	神经母细胞瘤	多期增强CT	Swin Transformer, 随机生存森林（RSF）	图像, 临床数据	202例神经母细胞瘤患者
549	2025-07-06	Toward automated plantar pressure analysis: machine learning-based segmentation and key point detection across multicenter data 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1579072 PMID:40613004	研究论文	本研究探索基于机器学习的足底压力分析方法，包括解剖区域分割和关键点检测，以提高多中心数据的自动化处理能力	提出了一种整合多中心足底压力数据的新框架，用于分割和标志点检测，减少了人工标注的依赖并降低了主观偏差	对于边界模糊的跖骨区域1，模型的准确性依赖于专家评审，且回归模型在关键点检测中的误差较高	开发自动化、标准化的足底压力分析方法，以支持临床和研究应用	足底压力数据	机器学习	足部畸形	机器学习	U-Net, 深度学习回归模型	足底压力图像	460名个体（197名女性，263名男性）的758个足底压力样本
550	2025-07-06	Research trends in the application of artificial intelligence in nursing of chronic disease: a bibliometric and network visualization study 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1608266 PMID:40613079	研究论文	通过文献计量和网络可视化方法研究人工智能在慢性病护理中的应用现状、热点及未来趋势	首次系统性地使用文献计量学方法分析人工智能在慢性病护理领域的研究现状和未来趋势	仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探索人工智能在慢性病护理领域的应用现状、热点话题和未来前景	2001年至2023年间发表的2438篇关于人工智能和慢性病护理的文献	医疗健康信息学	慢性病	文献计量分析、网络可视化	NA	文献数据	2438篇文献
551	2025-07-06	Neural decoding of Aristotle tactile illusion using deep learning-based fMRI classification 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1606801 PMID:40613086	研究论文	本研究利用功能磁共振成像(fMRI)和基于深度学习的分析方法，探索了亚里士多德触觉错觉的神经解码	首次将深度学习方法应用于fMRI数据，以分类亚里士多德触觉错觉的感知，并识别相关脑区	基于刺激的分类任务准确率较低(约50%)，未能区分三种触觉刺激类型	识别与亚里士多德触觉错觉相关的脑区并开发分类模型	30名参与者的fMRI数据和触觉感知记录	神经科学与机器学习	NA	fMRI, 深度学习	CNN, SFCN	fMRI数据	30名参与者
552	2025-07-05	Application of deep learning for multi-scale behavioral analysis in SNCA E46K Parkinson's disease drosophila 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10294-2 PMID:40605911	研究论文	本文介绍了一种自动化的多尺度行为表型分析流程，用于基于运动特征分类与帕金森病相关的表型	结合无标记姿态估计和无监督聚类技术，从果蝇的自发行为序列中提取运动特征和行为模式，提高了帕金森病症状识别的准确性	仅使用果蝇作为模型生物，结果可能不完全适用于人类帕金森病研究	开发一种客观且可扩展的方法来分析果蝇中与帕金森病相关的行为	野生型和Synuclein Alpha E46K突变型果蝇	数字病理学	帕金森病	无标记姿态估计，无监督聚类	深度学习	视频	未明确提及样本数量，使用野生型和突变型果蝇
553	2025-07-05	Mifnet: a MamBa-based interactive frequency convolutional neural network for motor imagery decoding 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10287-1 PMID:40605914	research paper	提出了一种基于MamBa的交互式频率卷积神经网络MIFNet，用于解码运动想象（MI）脑电图（EEG）信号	MIFNet通过非重叠频率分解、ConvEncoder模块和基于MamBa的时间模块，系统整合了频谱、空间和时间特征提取，有效解决了现有方法在捕获全局时间依赖性、保持位置一致性和计算效率方面的局限性	未提及具体局限性	提高运动想象（MI）脑电图（EEG）信号的解码性能	运动想象（MI）脑电图（EEG）信号	脑机接口（BCI）	NA	非重叠频率分解、选择性状态空间模型（SSMs）	CNN与SSMs的混合模型	EEG信号	三个公共MI-EEG数据集（BCIC-IV-2A、OpenBMI和High Gamma）
554	2025-07-05	CT-based deep learning radiomics analysis for preoperative Lauren classification in gastric cancer and explore the tumor microenvironment 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100667 PMID:40607047	研究论文	本研究探讨了基于CT的深度学习放射组学分析在胃癌Lauren分型术前区分中的有效性，并探索了肿瘤微环境	结合放射组学特征和临床信息构建的列线图在区分Lauren分型方面表现出色，并通过转录组学分析揭示了不同Lauren亚型间的微环境异质性	研究样本量有限，且外部验证队列的样本量相对较小	术前区分胃癌Lauren分型并探索肿瘤微环境	胃癌患者	数字病理	胃癌	CT成像，RNA测序	深度学习放射组学分析(DLRA)	CT图像，RNA测序数据	578名患者（训练队列311人，内部验证队列132人，外部验证队列135人）
555	2025-07-05	Multiparametric MRI-based machine learning system of molecular subgroups and prognosis in medulloblastoma 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11385-8 PMID:39883158	研究论文	使用基于多参数MRI的机器学习系统识别髓母细胞瘤的分子亚群并预测预后	提出了一种名为Bi-ResNet-MB的新型多参数卷积神经网络，用于分子亚群分类，并建立了基于XGBoost的预后模型和新的风险分层系统M2R Score	样本量相对较小（139名患者），且仅在单一医疗中心进行验证	通过人工智能准确识别髓母细胞瘤的分子亚群并预测临床结果	髓母细胞瘤患者	数字病理学	髓母细胞瘤	MRI	Bi-ResNet-MB, XGBoost	图像	139名患者（训练集），108名患者（验证集）
556	2025-07-05	High-resolution deep learning reconstruction for coronary CTA: compared efficacy of stenosis evaluation with other methods at in vitro and in vivo studies 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11376-9 PMID:39903239	研究论文	比较了混合型迭代重建(IR)、基于模型的IR(MBIR)、深度学习重建(DLR)和高分辨率深度学习重建(HR-DLR)在冠状动脉CT血管造影(CCTA)中对冠状动脉狭窄评估的效果	首次在体外和体内研究中直接比较了HR-DLR与其他重建方法在冠状动脉狭窄评估中的效果	研究样本量较小(31例患者)，且仅针对非钙化阶梯状狭窄斑块进行评估	评估不同CT重建方法对冠状动脉狭窄诊断的准确性	冠状动脉狭窄	医学影像分析	心血管疾病	CT扫描(ADCT和UHR-CT)	深度学习重建(DLR和HR-DLR)	医学影像	3种直径的血管模型(体外研究)和31例患者(体内研究)
557	2025-07-05	Age-stratified deep learning model for thyroid tumor classification: a multicenter diagnostic study 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11386-7 PMID:39903238	研究论文	本研究开发了一种基于年龄分层的深度学习模型（ASMCNet），用于甲状腺结节的分类，并探讨了年龄分层对模型准确性的影响	首次将年龄分层整合到深度学习模型中，以提高甲状腺结节分类的准确性，并展示了该模型在辅助放射科医生提高诊断性能方面的潜力	研究为回顾性设计，可能限制了结果的普遍适用性	探索年龄分层对甲状腺结节分类深度学习模型准确性的影响，并评估其临床适用性	甲状腺结节患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	ASMCNet（年龄分层多模态分类网络）	超声图像	5934名患者的10391张超声图像
558	2025-07-05	CT-based detection of clinically significant portal hypertension predicts post-hepatectomy outcomes in hepatocellular carcinoma 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11411-9 PMID:39953152	研究论文	本研究评估了基于CT检测的临床显著门静脉高压（CSPH）对肝细胞癌（HCC）患者肝切除术后结局的预测能力	首次验证了基于CT的CSPH检测方法在预测HCC患者肝切除术后不良结局方面的有效性，并证明其优于传统的CSPH评估标准	单中心回顾性研究，样本量相对有限（593例患者）	评估CT检测CSPH对HCC患者肝切除术后结局的预测价值	患有晚期慢性肝病（ACLD）并接受肝切除术的极早期或早期HCC患者	数字病理学	肝细胞癌	CT成像、深度学习脾脏体积测量	深度学习	医学影像	593例患者（460名男性，平均年龄57.9±9.3岁）
559	2025-07-05	Multimodal deep learning: tumor and visceral fat impact on colorectal cancer occult peritoneal metastasis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11450-2 PMID:39961863	研究论文	本研究提出了一种多模态深度学习方法，研究肿瘤和内脏脂肪对结直肠癌隐匿性腹膜转移的影响	基于ResNet18构建的多尺度特征融合网络(MSFF-Net)能够利用CT图像中的肿瘤和内脏脂肪特征来检测结直肠癌的隐匿性腹膜转移	NA	预测结直肠癌患者的腹膜转移	结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	CT扫描	ResNet18, 随机森林(RF)	图像	内部测试集和外部测试集
560	2025-07-05	StructVPR++: Distill Structural and Semantic Knowledge With Weighting Samples for Visual Place Recognition 2025-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3556859 PMID:40168193	research paper	提出StructVPR++框架，通过分割引导蒸馏将结构和语义知识嵌入RGB全局表示，以在视觉地点识别任务中实现准确性和效率的良好平衡	解耦全局描述符中的标签特定特征，实现图像对之间的显式语义对齐，无需部署时的分割；引入样本加权蒸馏策略，优先处理可靠训练对并抑制噪声对	未明确提及具体局限性	提升视觉地点识别的准确性和效率，填补全局检索与重排序之间的差距	视觉地点识别任务，面向自动驾驶和机器人技术	computer vision	NA	分割引导蒸馏，样本加权蒸馏策略	深度学习	RGB图像	四个基准测试集