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
581	2025-10-31	Enhanced local feature extraction of lite network with scale-invariant CNN for precise segmentation of small brain tumors in MRI 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334447 PMID:41150687	研究论文	提出一种轻量级网络LiteMRINet，通过尺度不变CNN增强局部特征提取，用于精确分割MRI中的小脑肿瘤	引入共享CNN网络架构实现尺度不变性，直接对输入图像进行三尺度下采样，在不增加参数总量的情况下增强大尺度局部特征提取能力	未明确说明在极低分辨率图像或不同MRI扫描协议下的泛化能力	开发轻量级脑肿瘤精确分割方法，适用于资源受限设备	脑MRI图像中的小肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN, Transformer	医学图像	LGG分割数据集和BraTS21数据集	NA	UNet, Transformer	分割准确率	内存资源受限设备
582	2025-10-31	ECG-Based Energy Expenditure Prediction Using BiLSTM With Improved Snow Ablation Optimizer 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3624274 PMID:41129428	研究论文	提出一种基于改进雪消融优化器的BiLSTM网络，使用心电图信号准确预测能量消耗	引入改进雪消融优化器(ISAO)自适应调整搜索策略，优化BiLSTM超参数和输入窗口长度，同时考虑高频ECG信号和低频EE数据	NA	在多种运动条件下准确估计能量消耗，分析各种因素对估计结果的影响	人机交互系统中的人类能量消耗	机器学习	NA	心电图(ECG)监测，逐次呼吸法	BiLSTM	心电图信号，能量消耗数据	NA	NA	BiLSTM	RMSE, R²	NA
583	2025-10-31	AI-Powered Telemedicine for Automatic Scoring of Neuromuscular Examinations 2024-Sep-20, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11090942 PMID:39329684	研究论文	开发基于人工智能的远程医疗工具，用于自动化重症肌无力神经肌肉检查的评分	首次将计算机视觉、深度学习和自然语言处理技术结合，用于远程医疗视频的自动分段和神经肌肉检查的定量评估	NA	提高重症肌无力评估的效率和准确性，减少人为评估的主观性	重症肌无力患者的远程医疗视频检查	计算机视觉,自然语言处理	重症肌无力	远程医疗视频分析	深度学习模型	视频,临床评估数据	NA	NA	NA	NA	NA
584	2025-10-30	Deep Learning Analysis of Widefield Cornea Endothelial Imaging in Fuchs Dystrophy 2026-Jan, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100914 PMID:41140904	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的网络，用于分析Fuchs角膜内皮营养不良患者的广角角膜内皮显微镜图像	首次将深度学习网络应用于广角角膜内皮显微镜图像分析，并整合了进展可视化工具增强可解释性	样本量相对有限（155只FECD眼），需要进一步的外部验证	评估深度学习网络在Fuchs角膜内皮营养不良患者广角角膜内皮显微镜图像分析中的应用价值	Fuchs角膜内皮营养不良患者的角膜内皮细胞	计算机视觉	Fuchs角膜内皮营养不良	广角角膜内皮显微镜成像	深度学习网络	图像	1839张图像来自155只FECD眼，另设50只FECD眼和50只对照眼的独立数据集	NA	U-Net	Sørensen-Dice系数, 配对t检验, Kappa系数	NA
585	2025-10-30	Impact of deep learning on CT-based organ-at-risk delineation for flank irradiation in paediatric renal tumours: a SIOP-RTSG radiotherapy committee study 2026-Jan, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.101051 PMID:41141653	研究论文	评估深度学习自动轮廓勾画结合人工修订在儿童肾肿瘤侧腹放疗中危及器官勾画的应用效果	首次在儿童放疗领域系统评估深度学习自动轮廓勾画结合人工修订对勾画时间、准确性和观察者间变异性的影响	研究样本量有限（12名放射肿瘤科医生），仅针对儿童肾肿瘤患者（1-6岁）	评估深度学习自动轮廓勾画在儿童侧腹放疗中危及器官勾画的临床应用价值	儿童肾肿瘤患者的8个胸腹部危及器官	数字病理	肾肿瘤	CT成像	深度学习模型	CT图像	12名儿科放射肿瘤科医生，122个手动勾画和254个基于深度学习的修订	NA	NA	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
586	2025-10-30	Cortico-cortical evoked potentials: Automated localization and classification of early and late responses 2025-Dec, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110571 PMID:40915390	研究论文	开发基于YOLO v10的深度学习框架，用于自动定位和分类皮层-皮层诱发电位的早期和晚期响应	首次使用深度学习框架同时定位和分类CCEP的N1和N2成分，解决了传统方法在变异性条件下识别困难的问题	样本量相对较小，仅在特定患者群体中验证	开发自动化的脑网络映射方法	药物抵抗性癫痫患者的颅内脑电图数据	计算机视觉	癫痫	颅内脑电图，单脉冲电刺激	CNN	图像，时间序列数据	9名患者用于训练验证，15名患者用于泛化评估，超过4000个未标注时段	PyTorch, Matplotlib	YOLO v10	mAP, IoU	NA
587	2025-10-30	Comprehensive non-small cell lung cancer targets: From computational prediction to clinical breakthroughs in overcoming drug resistance 2025-Dec, Biochemical pharmacology IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bcp.2025.117333 PMID:40946977	综述	全面概述非小细胞肺癌靶向治疗的三大关键进展：靶点预测方法、临床治疗进展及联合用药策略	整合基于配体、结构和多特征深度学习模型的靶点预测方法，并探讨第四代EGFR抑制剂及合成致死等新兴策略	未涉及具体实验数据验证，主要基于现有研究进展进行系统性综述	指导非小细胞肺癌靶向治疗的未来发展方向	非小细胞肺癌的靶向治疗策略和耐药机制	机器学习	肺癌	深度学习模型，靶点预测方法	深度学习模型	多特征数据	NA	NA	NA	NA	NA
588	2025-10-30	TEDNet: Cascaded CNN-transformer with dual attentions for taste EEG decoding 2025-Dec, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110594 PMID:41022309	研究论文	提出了一种结合CNN和Transformer的双注意力网络TEDNet，用于解码味觉刺激诱发的脑电图信号	首次将CNN与Transformer结合，通过双注意力机制和多尺度特征融合来解码复杂味觉神经模式	仅针对四种基本味觉（酸、甜、苦、咸）进行测试，未验证其他味觉或混合味觉	开发客观的味觉感知解码方法以克服传统味觉评估的主观偏差	味觉刺激诱发的脑电图信号	脑机接口	NA	脑电图	CNN, Transformer	脑电图信号	30名受试者的2400个脑电图样本	NA	TEDNet（包含TSCM、TSAM和LGFM模块）	准确率, F1分数, Kappa系数	NA
589	2025-10-30	Vocal features based Parkinson's detection: An ensemble learning approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103662 PMID:41140618	研究论文	本研究通过集成学习方法基于语音特征进行帕金森病检测	使用集成学习方法比较多种机器学习算法在帕金森病检测中的性能，发现梯度提升算法在召回率、对数损失和过拟合抵抗方面表现最优	NA	为医疗中心提供最优的机器学习技术以实现帕金森病的早期检测	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	语音特征分析	集成学习,随机森林,K近邻,朴素贝叶斯,梯度提升,XGBoost	语音特征	NA	NA	梯度提升	召回率,对数损失	NA
590	2025-10-30	Self-supervised learning with BYOL for anterior cruciate ligament tear detection from knee MRI 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103664 PMID:41140616	研究论文	本研究评估了自监督学习框架BYOL在膝关节MRI前交叉韧带撕裂检测中的应用	首次将BYOL自监督学习方法应用于膝关节MRI前交叉韧带撕裂检测任务	NA	通过自监督学习提升前交叉韧带撕裂检测的准确性	膝关节MRI扫描图像	计算机视觉	骨科疾病	MRI	CNN	医学影像	NA	NA	ResNet-18	分类准确率	NA
591	2025-10-30	CISCS: Classification of inter-class similarity based medicinal plant species groups with machine learning 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103652 PMID:41140625	研究论文	提出一种基于多级特征融合的机器学习方法，用于解决具有高度类间相似性的药用植物物种分类问题	创新性地融合了3D归一化颜色直方图、扩展均匀LBP、多方向Gabor滤波器和HOG特征，结合SMOTE数据增强和软投票集成分类器	主要针对印度药用植物物种，在其他地区植物分类中的泛化能力有待验证	开发一种在类间相似性高和数据集不平衡条件下更鲁棒的药用植物物种分类方法	印度药用植物物种	计算机视觉	NA	图像分析	集成学习	图像	印度药用植物数据集	Scikit-learn	多级特征融合模型	准确率	NA
592	2025-10-30	HER2-SISH40x: Annotated histopathology image dataset for HER2 amplification assessment in breast cancer 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111941 PMID:41140847	研究论文	介绍用于乳腺癌HER2扩增评估的标注组织病理学图像数据集HER2-SISH40x	基于VENTANA HER2双探针ISH染色构建首个包含明确HER2扩增状态标注的40倍放大病理图像数据集	数据集规模相对有限，仅包含50张全切片图像和537个感兴趣区域	开发用于自动HER2评分的计算病理学方法	乳腺癌组织样本	数字病理学	乳腺癌	原位杂交(ISH)，VENTANA HER2双探针ISH染色	深度学习模型	病理图像	50张全切片图像，237个癌症ROIs（含HER2扩增和非扩增），300个正常组织ROIs	NA	NA	NA	NA
593	2025-10-30	A labeled image dataset of common tomato diseases for classification and object detection 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112032 PMID:41140870	研究论文	本研究介绍了一个用于番茄病害分类和目标检测的标注图像数据集	提供了在真实温室条件下采集的多角度、多尺度番茄病害图像数据集，并包含专业病理学家的手动标注	数据集仅包含三种番茄病害类型，样本数量相对有限	开发高质量的作物病害图像数据集以支持计算机视觉在农业中的应用	番茄病害图像数据	计算机视觉	番茄病害	图像采集与标注	NA	图像	1026张高分辨率图像（病毒病417张、灰霉病82张、青枯病527张）	LabelImg	NA	NA	NA
594	2025-10-30	A dataset for splenomegaly and its related findings in CT imaging 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112114 PMID:41140855	研究论文	本文介绍了一个专门用于研究脾肿大及其相关发现的多样化CT影像数据集	提供了首个专门针对脾肿大研究的公开多样化CT数据集，填补了该领域公开数据资源的空白	数据集规模相对有限（248例），仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	开发基于人工智能的脾肿大诊断模型，支持脾肿大的检测、严重程度评估和病因识别	248名成年患者的CT扫描和临床数据	数字病理学	脾肿大相关疾病	CT成像	NA	CT影像	248例成年患者CT扫描（42%女性），平均年龄48.2岁（范围18-91岁）	NA	NA	NA	NA
595	2025-10-30	A comprehensive annotated image dataset for deep learning analysis of eggplant leaf diseases 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112140 PMID:41140868	研究论文	开发了一个用于茄子叶片病害深度学习分析的全面标注图像数据集，并提出了CBAM-EfficientNetB0分类模型	创建了目前最全面的茄子病害数据集，包含10种不同病害类别，并提出结合通道和空间注意力的CBAM-EfficientNetB0模型	数据仅来自孟加拉国的两个农业区域，可能缺乏地理多样性	实现茄子叶片病害的准确识别和分类，支持精准农业中的早期病害检测	茄子叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	图像采集、数据增强	CNN	图像	3116张原始高分辨率图像，通过数据增强扩展到10000张	NA	CBAM-EfficientNetB0, ResNet50, VGG16, VGG19	准确率	NA
596	2025-10-30	Spectral-distortion-suppressed deep learning for fiber sensor photoacoustic microscopy 2025-Dec, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100774 PMID:41142359	研究论文	提出一种抑制光谱畸变的深度学习框架，用于光纤传感器光声显微镜，以提高血氧饱和度计算的准确性	开发了两阶段深度学习框架，第一阶段将3D数据降维为2D图像并抑制噪声，第二阶段整合双波长图像并抑制光谱畸变	使用传统高信噪比光声显微镜系统采集的数据集进行验证，未在真实临床环境中验证	解决光纤传感器光声显微镜在扩大视场时信噪比下降导致血氧饱和度计算不准确的问题	光纤传感器光声显微镜系统采集的光声信号和图像数据	医学影像处理	NA	光声显微镜，光纤激光传感器	深度学习	3D光声数据，2D图像	NA	NA	NA	信噪比，血氧饱和度计算准确性，图像保真度	NA
597	2025-10-30	Enhancing accuracy of detecting left atrial dilatation on CT pulmonary angiography 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100696 PMID:41142702	研究论文	本研究评估人工智能分割模型在CT肺动脉造影中检测左心房扩张的性能	首次在非心电图门控CTPA中使用深度学习模型自动测量左心房体积，并与心脏MRI金标准及放射科医生报告进行对比	单中心回顾性研究，样本主要来自白人群体（85.8%），可能限制结果的普适性	提高在CT肺动脉造影中检测左心房扩张的准确性	疑似肺动脉高压患者	医学影像分析	心血管疾病	CT肺动脉造影（CTPA），心脏MRI（CMR）	深度学习分割模型	医学影像（CT和MRI）	451名患者（平均年龄64±13岁，62.5%女性，85.8%白人）	NA	NA	敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，相关系数，Kappa系数，Bland-Altman分析	NA
598	2025-10-30	PlantCity: A comprehensive image based on multi crop leaves in Pakistan 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112130 PMID:41140863	研究论文	本文介绍了PlantCity数据集，这是一个包含巴基斯坦12种主要作物叶片的高分辨率图像数据集，用于植物病害分类	创建了首个针对巴基斯坦多种作物的综合植物病害图像数据集，包含真实田间条件下的高温环境数据	数据收集仅限于巴基斯坦两个特定地区，可能无法代表其他地理区域的环境条件	开发用于自动化植物病害分类的深度学习模型，支持精准农业和可持续农业	12种主要作物叶片：苹果、杏、豆类、樱桃、玉米、无花果、葡萄、枇杷、梨、番茄、核桃和柿子	计算机视觉	植物病害	智能手机计算机视觉	深度学习模型	图像	原始图像10,667张，增强后总计52,273张图像，涵盖52个类别（41个病害类和11个健康类）	NA	NA	NA	NA
599	2025-10-30	Cotton leaf image dataset for disease classification and health monitoring 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112142 PMID:41159111	研究论文	本文提出了一个用于棉花叶部疾病分类和健康监测的精心策划图像数据集	创建了包含原始和增强高分辨率图像的棉花叶部疾病数据集，涵盖四种常见疾病类型，支持精准农业研究	数据仅来自孟加拉国达卡的一个农业大学的植物，地理多样性有限	开发早期自动化疾病检测和棉花植物健康监测方法	棉花叶部疾病图像	计算机视觉	植物疾病	图像采集	深度学习模型	图像	1373张原始图像和4963张增强图像	NA	NA	NA	NA
600	2025-10-30	Biological characteristics prediction of endometrial cancer based on deep convolutional neural network and multiparametric MRI radiomics 2025-Nov, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04929-5 PMID:40214699	研究论文	本研究开发了一种结合多参数MRI、深度学习和机器学习的影像组学方案，用于预测子宫内膜癌的多种生物学特征	首次将多参数MRI与深度学习特征提取相结合，通过优化的影像组学方案同时预测子宫内膜癌的四种关键生物学特征	回顾性研究设计，样本量相对有限（201例患者），需要进一步前瞻性验证	开发基于深度学习的影像组学方法预测子宫内膜癌生物学特征	子宫内膜癌患者	计算机视觉	子宫内膜癌	多参数磁共振成像	CNN	医学影像	201例子宫内膜癌患者	NA	深度卷积神经网络	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA