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
561	2025-07-31	LRU-Net: lightweight and multiscale feature extraction for localization of ACL tears region in MRI images 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1611267 PMID:40735674	研究论文	本文提出了一种轻量级残差U-Net（LRU-Net），用于MRI图像中前交叉韧带（ACL）撕裂区域的分割	LRU-Net集成了先进的注意力机制，强调梯度并利用ACL的解剖位置，提高了边界敏感性，同时采用动态特征提取模块进行自适应多尺度特征提取	未明确提及具体局限性	开发准确且高效的ACL撕裂诊断工具	MRI图像中的前交叉韧带（ACL）撕裂区域	计算机视觉	运动损伤	深度学习	U-Net变体（LRU-Net）	MRI图像	NA
562	2025-07-31	DualPlaqueNet with dual-branch structure and attention mechanism for carotid plaque semantic segmentation and size prediction 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1629637 PMID:40735675	research paper	提出了一种基于深度学习的DualPlaqueNet模型，用于颈动脉超声图像中斑块的语义分割和大小预测	采用双分支架构结合注意力机制和联合损失函数优化分割和回归，并在ECA模块中引入多层一维卷积结构	数据集仅包含287张颈动脉超声图像，样本量相对较小	为临床风险评估和个性化诊疗提供全面准确的辅助信息	颈动脉粥样硬化斑块	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	DualPlaqueNet (dual-branch CNN with attention mechanism)	image	287张来自郑州第一人民医院患者的颈动脉超声图像
563	2025-07-30	Glo-In-One-v2: holistic identification of glomerular cells, tissues, and lesions in human and mouse histopathology 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.6.061406 PMID:40727720	research paper	介绍了一个名为Glo-In-One-v2的工具包，用于在人和小鼠的组织病理学中全面识别肾小球细胞、组织和病变	在原有Glo-In-One工具包的基础上增加了细粒度分割能力，并提供了一个包含23,529个标注肾小球的大规模数据集	模型在肾小球分割上的平均Dice相似系数为76.5%，仍有提升空间	开发一个能够自动分割肾小球内组织和病变的深度学习模型	人和小鼠的肾脏病理学数据	digital pathology	肾脏疾病	深度学习	CNN	image	368张标注的肾脏全切片图像，包含23,529个标注肾小球
564	2025-07-30	Novel Videographic-Free Framework for Tracking Anatomical Structures Using Swallowing Accelerometer Signals and Multi-task Transformers 2025-Sep, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00201-z PMID:40726741	研究论文	提出了一种基于吞咽加速计信号和多任务Transformer的无视频框架，用于跟踪吞咽过程中的解剖结构	利用Transformer编码器作为序列模型，首次实现了对舌骨、喉基底和舌喉近似距离（HLA）的精确跟踪	未提及具体样本量或临床验证范围	开发非侵入性吞咽功能评估方法，替代传统视频荧光透视检查	吞咽过程中的舌骨、喉基底运动及舌喉近似距离	数字病理	吞咽障碍	高分辨率颈部听诊（HRCA）加速计信号分析	多任务Transformer	生物力学信号	NA
565	2025-07-30	Deep learning for multiclass tumor cell detection in histopathology slides of hereditary diffuse gastric cancer 2025-Aug-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113064 PMID:40727932	research paper	本研究开发了一种深度学习模型，用于自动检测遗传性弥漫性胃癌（HDGC）组织病理学切片中的关键肿瘤细胞类型	使用nnU-Net模型在HDGC患者的多中心数据集上进行细胞检测，性能优于Faster R-CNN和病理学家间的一致性	研究样本量相对较小，仅涉及43名患者	开发自动检测HDGC肿瘤细胞的深度学习模型，以支持肿瘤检测和分析	遗传性弥漫性胃癌（HDGC）患者的H&E染色数字病理切片	digital pathology	gastric cancer	deep learning	nnU-Net, Faster R-CNN	image	350张全切片图像，来自43名患者的91,000多个注释细胞
566	2025-07-30	BDHerbalPlants: augmented and curated herbal plants image dataset for classification 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111885 PMID:40727026	研究论文	本文介绍了一个名为BDHerbalPlants的增强和精选草药植物图像数据集，用于分类任务	提供了一个包含1792张原始高质量图像和14,336张增强数据的草药植物数据集，涵盖八种不同的草药植物	数据集仅包含八种草药植物，可能无法涵盖所有相关植物种类	开发一个可用于农业研究和植物识别任务的草药植物图像数据集	八种不同的草药植物，包括Eclipta prostrata、Ocimum tenuiflorum等	计算机视觉	NA	数据增强	Xception, DenseNet201, RegNetY032	图像	1792张原始图像和14,336张增强数据图像
567	2025-07-30	REVIEW ARTICLE: A Performance Benchmarking Review of Transformers for Speaker-Independent Speech Emotion Recognition 2025-Jul-29, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725300013 PMID:40726155	综述	本文对用于说话人无关语音情感识别（SER）的Transformer架构进行了全面的性能评估回顾	首次对Transformer在说话人无关SER任务中的性能进行全面评估，并探讨了多数据集聚合对模型泛化能力的提升	大多数实验实例在跨数据集测试时准确率低于40%，表明模型泛化能力仍有局限	评估Transformer架构在说话人无关语音情感识别任务中的性能表现	用于语音情感识别的Transformer模型	自然语言处理	NA	Deep Learning	Transformer	音频信号	多个公开可用的SER数据集
568	2025-07-30	Response by Hijazi et al to Letter Regarding Article, "Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure" 2025-Jul-29, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018683 PMID:40726395	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
569	2025-07-30	Development and validation of a cranial ultrasound imaging-based deep learning model for periventricular-intraventricular haemorrhage detection and grading: a two-centre study 2025-Jul-29, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06327-x PMID:40728538	研究论文	开发并验证了一种基于颅脑超声图像的深度学习模型，用于检测和分级脑室周围-脑室内出血	结合卷积块注意力模块机制开发了深度学习模型Periventricular IVH Net，并在两个中心的前瞻性数据中验证了其有效性	研究样本主要来自两家医院，可能存在一定的选择偏倚	提高脑室周围-脑室内出血的诊断准确性和效率	早产儿和婴儿的颅脑超声图像	数字病理学	新生儿颅内出血	深度学习	CNN（结合卷积块注意力模块机制）	图像	回顾性数据集773例，前瞻性验证数据集287例
570	2025-07-30	Diabetes and longitudinal changes in deep learning-derived measures of vertebral bone mineral density using conventional CT: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis 2025-Jul-29, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04995-2 PMID:40728733	研究论文	本研究探讨了糖尿病与通过常规胸部CT获取的椎体骨密度纵向变化之间的关联，并评估了肾功能（估计肾小球滤过率）对这一关系的影响	使用深度学习模型从常规胸部CT中提取椎体骨密度数据，并首次在纵向研究中探讨糖尿病与骨密度变化的关系，特别关注肾功能的影响	研究仅基于常规CT数据，未纳入骨微结构信息或骨折结局数据	评估糖尿病对椎体骨密度纵向变化的影响以及肾功能在这一关系中的作用	1046名来自多种族动脉粥样硬化研究的参与者	数字病理学	糖尿病	深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	CT图像	1046名参与者
571	2025-07-30	Investigating Membership Inference Attacks against CNN Models for BCI Systems 2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593443 PMID:40720264	研究论文	研究针对脑机接口系统中CNN模型的成员推理攻击及其隐私风险	针对EEG数据的CNN分类器进行成员推理攻击的实证分析，解决了数据集异构性和时空设计选择两个关键挑战	攻击对其他类型数据（如图像和表格数据）的深度学习模型无效，且正则化对EEG数据的CNN分类器防御效果有限	探讨脑机接口系统中CNN模型的隐私漏洞	脑机接口系统中的CNN模型和EEG数据	机器学习	NA	EEG	CNN	EEG数据	涉及不同参与者和人口统计数据的训练数据集
572	2025-07-30	Verification is All You Need: Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Coding 2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593028 PMID:40720269	研究论文	本文提出了一种基于代码验证的新型ICD编码范式，利用大型语言模型（LLMs）在零样本设置下进行临床编码	通过代码验证而非直接生成代码，简化任务并提升LLMs在临床编码中的性能	LLMs在生成临床代码方面的性能仍然不够理想	提升临床编码的准确性和泛化能力	电子健康记录（EHRs）中的医疗信息	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	GPT-4o	文本	CodiEsp数据集
573	2025-07-30	PDSNet: Patient-Disease Dual Spatial Similarity Neural Networks for Predicting Heart Failure Risk Using Short Electronic Health Records 2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593388 PMID:40720268	研究论文	提出了一种名为PDSNet的新型深度神经网络，通过患者-疾病双重空间相似性策略，利用短期电子健康记录改善心力衰竭风险预测	引入患者-疾病双重空间相似性策略，结合本体图和二分图模型捕捉患者间的层次关系和空间相似性，并采用基于transformer的架构整合时空动态	研究仅基于MIMIC-III数据集，样本量和多样性可能存在限制	提高心力衰竭风险的预测准确性	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	PDSNet（基于transformer的架构）	电子健康记录	7,346名患者（来自MIMIC-III数据集）
574	2025-07-30	Topology Optimization in Medical Image Segmentation with Fast χ Euler Characteristic 2025-Jul-28, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589495 PMID:40720275	研究论文	本文提出了一种基于欧拉特性的快速拓扑优化方法，用于医学图像分割，以提高拓扑正确性同时保持像素级分割精度	提出了一种基于欧拉特性(χ)的快速拓扑感知分割方法，克服了现有基于持久同调(PH)方法在高维数据中计算复杂度高的问题	未明确说明方法在更复杂拓扑结构或更大规模数据集上的适用性	提高医学图像分割中的拓扑正确性	医学图像分割结果	数字病理	NA	欧拉特性计算	拓扑感知校正网络	2D和3D医学图像	未明确说明具体样本数量
575	2025-07-30	Differential Analysis of Age, Gender, Race, Sentiment, and Emotion in Substance Use Discourse on Twitter During the COVID-19 Pandemic: A Natural Language Processing Approach 2025-Jul-28, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/67333 PMID:40720823	研究论文	该研究通过自然语言处理技术分析了COVID-19大流行期间Twitter上关于物质使用的讨论，探讨了年龄、性别、种族等人口统计维度与情感、情绪的关系	首次在大规模社交媒体数据上结合人口统计属性和情感分析，研究物质使用趋势，并建立了一个基于RoBERTa模型的物质使用帖子识别系统	研究仅基于英语Twitter数据，可能无法代表其他语言或社交媒体平台的情况	分析COVID-19大流行期间不同人口统计群体在社交媒体上讨论物质使用的趋势，为公共卫生干预提供依据	Twitter上关于物质使用的帖子及其发布者	自然语言处理	NA	自然语言处理、深度学习	RoBERTa	文本	11.3亿条Twitter帖子，其中识别出900万条物质使用相关帖子
576	2025-07-30	Representation of Molecules by Sequences of Instructions 2025-Jul-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00354 PMID:40720985	研究论文	本文提出了一种全新的化学命名方法，通过定义一组精简指令集来表示分子结构	采用指令序列表示分子结构，确保所有字符串均为有效且微小变化对应分子结构的微小修改	未提及该方法在实际化学信息处理系统中的性能表现或与其他方法的比较	解决分子图结构复杂性带来的计算智能方法处理化学信息的挑战	分子结构表示方法	计算化学	NA	指令序列表示法	NA	分子结构数据	NA
577	2025-07-30	Deep Learning-Based Acceleration in MRI: Current Landscape and Clinical Applications in Neuroradiology 2025-Jul-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8943 PMID:40721279	review	本文探讨了基于深度学习的磁共振成像加速技术的现状及其在神经放射学中的临床应用	介绍了深度学习图像重建技术（DLBIR）在减少MRI扫描时间的同时保持或提高图像质量方面的创新应用	技术在不同扫描器和成像条件下的泛化能力有限，易受伪影影响，且病理表示可能被潜在改变，此外，训练数据、底层算法和临床验证的不足也限制了用户信任和广泛采用	探索DLBIR在神经成像中的当前应用、厂商驱动的实现方式以及可能影响加速MRI采集的新兴趋势	磁共振成像（MRI）技术及其在神经放射学中的应用	医学影像	神经疾病	深度学习图像重建（DLBIR）	深度学习	医学影像	NA
578	2025-07-30	Identifying Cocoa Flower Visitors: A Deep Learning Dataset 2025-Jul-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05631-3 PMID:40721425	研究论文	该论文介绍了首个可可花访客数据集，包含5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，用于深度学习模型训练	首个针对可可花访客的深度学习数据集，使用嵌入式相机在海南可可种植园收集数据	数据集仅来自中国海南的可可种植园，可能无法代表其他地区的可可花访客情况	通过深度学习技术识别可可花访客，以提高可可产量	可可花访客（包括Ceratopogonidae、Formicidae、Aphididae、Araneae和Encyrtidae）	计算机视觉	NA	嵌入式相机图像采集	YOLOv8	图像	5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，从2,300万张原始图像中筛选
579	2025-07-30	Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck angiograms from MR vessel wall images 2025-Jul-28, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01866-x PMID:40721485	研究论文	开发了一个名为VWI Assistant的多序列集成深度学习平台，用于自动化头部和颈部血管造影的血管分割和重建	VWI Assistant是一个多序列集成深度学习平台，能够自动化血管分割和重建，显著提高了处理效率并减少了人工和时间成本	研究未提及对特定患者群体或病理类型的适用性限制	解决3D MR-VWI在临床应用中因后处理工作量大而受限的问题	头部和颈部血管造影的血管分割和重建	数字病理	脑血管疾病	3D磁共振血管壁成像(3D MR-VWI)	深度学习平台	磁共振成像(MRI)	1981名患者和影像数据集，实际部署中涉及1099名患者
580	2025-07-30	A new low-rank adaptation method for brain structure and metastasis segmentation via decoupled principal weight direction and magnitude 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11632-4 PMID:40721601	研究论文	提出了一种名为PDoRA的新型参数高效微调方法，用于脑部图像分割任务，减少对大量标注数据和计算资源的依赖	通过将模型权重分解为主权重和残差权重，并将主权重进一步分为幅度和方向，实现了独立微调，提升了模型捕捉任务特定特征的能力	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	解决医学图像分割中对大量标注数据和计算资源的依赖问题	脑部结构和转移瘤的分割	数字病理	脑部疾病	深度学习	SwinUNETR	医学图像	三个不同的医学图像数据集