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
621	2025-09-06	From shadow to sustainability: How informality, environmental taxes, and green innovation reshape carbon and biodiversity futures in the G7 countries 2025-Sep-03, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127153 PMID:40907225	研究论文	本研究提出一个结合计量经济学模型与深度学习的集成框架，分析G7国家中非正规经济、环境税和绿色创新对消费碳排放和生物多样性的影响	首次将计量经济模型（CS-ARDL和FMOLS）与深度学习模型（LSTM和CNN）结合，量化非正规经济在气候与生物多样性政策中的影响	研究仅限于G7国家1994-2020年数据，可能无法完全推广到其他国家或时期	探讨非正规经济、环境税和绿色创新如何共同影响碳排放和生物多样性，以支持可持续发展转型	G7国家（加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国、美国）	机器学习	NA	计量经济分析，深度学习	LSTM, CNN, CS-ARDL, FMOLS	时间序列数据	G7国家1994-2020年的年度数据
622	2025-09-06	Voxel-level Radiomics and Deep Learning Based on MRI for Predicting Microsatellite Instability in Endometrial Carcinoma: A Two-center Study 2025-Sep-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.028 PMID:40908231	研究论文	开发并验证了一种基于多序列MRI和体素级放射组学的深度学习模型，用于预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性状态	首次将体素级放射组学特征与Vision-Mamba架构的双通道3D深度神经网络结合，优于传统放射组学和ViT/3D-ResNet模型	回顾性研究，样本量有限（375例），仅来自两个医疗中心	预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性状态	经病理确诊的子宫内膜癌患者	医学影像分析	子宫内膜癌	多参数MRI（T2WI, DWI, CE-T1WI），免疫组化	Vision-Mamba架构的双通道3D深度神经网络	MRI图像	375例子宫内膜癌患者（来自两个医疗中心）
623	2025-09-06	Automated Kidney Tumor Segmentation in CT Images Using Deep Learning: A Multi-Stage Approach 2025-Sep-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.020 PMID:40908232	研究论文	提出基于DeepMedic 3D卷积神经网络的自动分割框架，用于CT图像中肾脏和肾肿瘤的精确分割	采用多尺度特征提取和三维卷积神经网络实现全自动分割，显著提升肾脏肿瘤分割的准确性与效率	研究依赖于单一中心数据集，未进行外部验证，可能影响模型泛化能力	开发自动化工具以解决肾脏肿瘤CT分割中人工操作耗时及观察者间差异问题	肾脏和肾肿瘤	计算机视觉	肾癌	CT扫描，3D卷积神经网络	DeepMedic 3D CNN	三维医学影像（CT）	382例增强CT扫描，由经验医师手动标注
624	2025-09-06	Development and evaluation of deep learning models for detecting and classifying various bone tumours in full-field limb radiographs using automated object detection models 2025-Sep-02, Bone & joint research IF:4.7Q1 DOI:10.1302/2046-3758.149.BJR-2024-0505.R1 PMID:40889784	研究论文	开发并评估基于深度学习的目标检测模型（DINO和YOLO），用于在全肢X光片中自动检测和分类良恶性骨肿瘤	首次将改进去噪锚框的DINO目标检测模型应用于全肢X光片的骨肿瘤检测与分类，并与医生诊断性能进行系统对比	模型诊断错误主要发生在骨科肿瘤专家也难以诊断的病例或罕见部位肿瘤，且样本仅来自三个机构	开发全自动深度学习模型检测和分类骨肿瘤，并比较模型与骨科医生的诊断性能差异	642例经病理确诊的肢体骨肿瘤病例（378例良性，264例恶性及中间型）	计算机视觉	骨肿瘤	深度学习目标检测	DINO, YOLO	X光图像	642例骨肿瘤病例（来自三个医疗机构）
625	2025-09-06	Deep learning model for screening causes of activated partial thromboplastin time prolongation using clot waveform analysis at multiple wavelengths 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15089-3 PMID:40897743	研究论文	开发基于深度学习的多波长凝血波形分析模型，用于高精度筛查活化部分凝血活酶时间延长的原因	首次将深度学习技术应用于多波长凝血波形分析，利用隐藏特征提升分类准确性，相比传统方法显著提高性能	模型性能可能受试剂和/或分析仪的影响，需要在各实验室独立构建	开发高精度筛查工具，分类APTT延长的多种病因	凝血异常患者样本，包括血友病、狼疮抗凝物阳性、肝素治疗、华法林治疗和直接口服抗凝剂治疗患者	机器学习	凝血功能障碍	凝血波形分析(CWA)，多波长检测系统	CNN	数值数据（凝血波形及其一阶、二阶导数曲线）	683个样本（135例血友病，95例LA阳性，99例肝素治疗，105例华法林治疗，249例直接口服抗凝剂治疗）
626	2025-09-06	A dual-stream deep learning framework for skin cancer classification using histopathological-inherited and vision-based feature extraction 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01319-1 PMID:40897750	研究论文	提出一种双流深度学习框架，结合组织病理学继承特征和视觉特征提取进行皮肤癌分类	首次将组织病理学嵌入特征与视觉空间特征通过双流架构融合，提升皮肤病变诊断性能	仅在HAM10000数据集上验证，需进一步临床验证和跨数据集泛化测试	开发准确高效的皮肤病变诊断方法以改善皮肤癌早期检测	皮肤病变图像，特别是黑色素瘤等皮肤癌类型	计算机视觉	皮肤癌	深度学习特征提取	U-Net, Virchow2, Nomic, MLP	图像	HAM10000数据集
627	2025-09-06	Precision diagnosis of citrus leaf diseases using image enhancement and nonlinear fuzzy ranking ensemble approach NLFuRBe 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16923-4 PMID:40897789	研究论文	提出一种结合图像增强和非线性模糊排序集成方法(NL-FuRBE)的柑橘叶片疾病精准诊断系统	采用基于非线性变换(指数、tanh和sigmoid函数)的模糊排序评分机制集成三种深度学习架构，解决预测不确定性和模型偏差	NA	开发自动化柑橘叶片疾病检测与分类方法，实现精准农业和早期疾病诊断	柑橘叶片疾病	计算机视觉	植物疾病	图像增强技术(VAD和各向异性扩散)、形态学滤波	集成学习(VGG19, AlexNet, Xception)	图像	1354张图像，涵盖9个疾病类别
628	2025-09-06	Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries via spatial attention TLSTM and dilated CNN with evolutionary optimization 2025-Sep-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17610-0 PMID:40897814	研究论文	提出一种结合空间注意力TLSTM和扩张CNN的深度学习框架，用于锂离子电池剩余使用寿命预测	首次将空间注意力驱动的TLSTM与扩张卷积及基于聚类的差分进化优化在多通道背景下结合，有效解决容量再生效应问题	NA	提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精确度和鲁棒性	锂离子电池	机器学习	NA	差分进化优化，深度学习	TLSTM, CNN	时间序列数据（电压、电流、温度等多通道信号）	公开NASA锂离子电池数据集
629	2025-09-06	GenoDense-Net: unraveling the genomic puzzle of the global pathogen 2025-Sep-02, Tropical diseases, travel medicine and vaccines DOI:10.1186/s40794-025-00267-y PMID:40898274	研究论文	提出基于DenseNet-16的GenoDense-Net模型，用于COVID-19基因组序列分类	结合迁移学习和NearKbest插值预处理，在COVID-19基因组分类中实现99.18%的准确率	数据集规模有限且需要进一步验证	通过深度学习技术实现传染病的早期识别与诊断	COVID-19基因组序列	机器学习	COVID-19	基因组测序	DenseNet-16, 迁移学习	基因组序列数据	NA
630	2025-09-06	Deep learning-based histomorphological subtyping and risk stratification of small cell lung cancer from hematoxylin and eosin-stained whole slide images 2025-Sep-02, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01526-5 PMID:40898302	研究论文	基于深度学习的组织形态学分型和风险分层方法，利用H&E染色全切片图像对小细胞肺癌进行预后预测	开发了混合聚类无监督深度表征学习模型，首次实现基于WSI的SCLC组织形态学表型自动识别和分型	研究样本来自三家医疗机构，需进一步多中心验证以提升泛化能力	改善小细胞肺癌的患者分层和预后预测	517例小细胞肺癌患者及其H&E染色全切片图像	数字病理学	肺癌	无监督深度表征学习、共识聚类、生存分析、多组学整合分析	深度学习模型	全切片图像（WSI）	517例SCLC患者来自三家独立医疗机构
631	2025-09-06	Visual analysis of research hot topics and trends of clinical decision support system based on CiteSpace 2025-Sep-02, Langenbeck's archives of surgery DOI:10.1007/s00423-025-03843-0 PMID:40892148	综述	基于CiteSpace对临床决策支持系统（CDSS）研究热点与趋势进行可视化分析	首次运用CiteSpace对1969-2023年CDSS文献进行科学计量与前沿趋势可视化挖掘	数据仅来源于Web of Science核心合集，未涵盖其他数据库文献	分析CDSS领域研究现状、热点及发展趋势	2473篇CDSS相关学术文献	自然语言处理	NA	CiteSpace科学计量分析	NA	文本	2473篇文献
632	2025-09-06	Deep Learning-Driven Proteomics Analysis for Gene Annotation in the Renin-Angiotensin System 2025-Sep-02, European journal of pharmacology IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.ejphar.2025.178119 PMID:40907688	研究论文	本研究开发了一种多标签深度学习模型，用于系统性注释肾素-血管紧张素系统（RAS）基因功能并阐明其在生物通路中的作用	首次将多标签人工智能建模与细胞外囊泡蛋白质组学相结合进行RAS通路注释，揭示了新的IRAP/Ywha(s)/Nedd4-2-ACE2相互作用轴	NA	系统注释RAS基因功能并阐明其在生物通路中的作用	肾素-血管紧张素系统（RAS）基因	自然语言处理	心血管疾病	TF-IDF, PCA, 蛋白质组学分析, 毛细管Western检测	MLP (Multi-Layer Perceptron)	文本	39,463篇RAS相关出版物
633	2025-09-06	Confining thrombus morphospace through targeted inhibition of platelet mechanosensory signaling 2025-Sep-02, Journal of thrombosis and haemostasis : JTH IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jtha.2025.08.013 PMID:40907704	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于在体内追踪大量血小板活动，并评估靶向抑制血小板机械感应信号对血栓形态的影响	首次通过选择性药物抑制血小板机械感应信号（iPMS），揭示了其对血栓形态空间的控制作用，同时保持止血关键区域的结构完整性	研究主要针对高流量肠系膜静脉损伤模型，其他血管类型或血流条件下的适用性尚需验证	探索如何通过调节血小板结构功能关系来改善抗血小板治疗的风险/效益比	血小板及其在血栓形成过程中的动态行为	数字病理学	心血管疾病	深度学习框架、活体血小板追踪技术	深度学习模型	视频图像数据	大量血小板活动的体内追踪数据
634	2025-09-06	Benchmarking deep learning-designed inlay restorations across operator experience: An in vitro comparison of time efficiency, contact intensity, and contour quality 2025-Sep-02, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106083 PMID:40907866	研究论文	本研究通过体外实验比较深度学习辅助设计嵌体与传统人工设计在时间效率、接触强度和轮廓质量方面的表现	首次系统评估深度学习设计流程在不同操作者经验水平下的表现，并分析其对技术员间差异性的减少作用	体外研究可能无法完全反映临床实际情况，样本量相对有限（25个数字扫描）	评估基于深度学习的嵌体设计工作流程的性能及其对操作者经验依赖性的影响	上颌和下颌后牙区嵌体修复体	数字病理	牙科修复	深度学习	深度学习模型	数字扫描图像	25个上颌和下颌牙弓数字扫描样本
635	2025-09-06	Short-Term Residential Load Forecasting Framework Based on Spatial-Temporal Fusion Adaptive Gated Graph Convolution Networks 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3551778 PMID:40184286	研究论文	提出一种基于时空融合自适应门控图卷积网络的短期住宅负荷预测框架	引入时空融合图构建和门控自适应融合图卷积机制，动态隐式建模时空相关性	NA	提升短期住宅电力负荷预测的准确性和鲁棒性	住宅电力负荷数据	机器学习	NA	时空数据融合技术	STFAG-GCN（时空融合自适应门控图卷积网络），包含STFGCN和Gated TCN	时空序列数据	真实世界数据集（具体数量未说明）
636	2025-09-06	Shear Wave Optical Coherence Elastography Imaging by Deep Learning 2025-Sep, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70027 PMID:40210208	研究论文	本研究通过深度学习优化光学相干弹性成像的数据处理流程，用于预测眼组织生物力学特性	将光学相干弹性成像与三维卷积神经网络结合，提出浓度预测网络(CPN)直接预测样本浓度并计算杨氏模量	NA	提高眼组织力学特性量化效率，推动眼科临床应用	琼脂仿体和离体猪眼角膜	医学影像分析	眼科疾病	光学相干弹性成像(OCE)	3D CNN	光学相干断层扫描图像	琼脂仿体训练测试数据及不同眼压条件下的离体猪眼角膜
637	2025-09-06	Heterogeneous Mutual Knowledge Distillation for Wearable Human Activity Recognition 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556317 PMID:40232930	研究论文	提出一种用于可穿戴设备人类活动识别的异构互知识蒸馏框架，以提升轻量模型性能	首次在可穿戴HAR中引入异构互知识蒸馏，采用加权集成特征方法融合师生模型中间层特征	NA	解决可穿戴人类活动识别中知识向轻量模型高效迁移的问题	可穿戴设备采集的人类活动数据	机器学习	NA	知识蒸馏(KD)	ResNetLSTMaN, MLP	传感器时序数据	基于HAPT、WISDM和UCI_HAR三个数据集进行实验
638	2025-09-06	Robust Unsupervised Deep Learning for Nonblind Image Deconvolution With Inaccurate Kernels 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556867 PMID:40279234	研究论文	提出一种完全无监督的深度学习方法来处理非盲图像去卷积问题，能够有效应对测量噪声和核误差	采用无监督端到端训练框架，引入自重建损失、自集成损失函数和集成推理方案，通过相位保持核扰动策略解决核误差问题	NA	解决非盲图像去卷积中核不准确和噪声干扰的问题	模糊图像及其对应的模糊核	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	NA
639	2025-09-06	An Efficient Domain Knowledge-Guided Semantic Prediction Framework for Pathological Subtypes on the Basis of Radiological Images With Limited Annotations 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3558596 PMID:40293902	研究论文	提出一种结合领域知识引导的主动学习和半监督学习的高效语义预测框架，用于有限标注放射影像的病理亚型预测	整合临床领域知识指导的主动学习与半监督学习方法，通过三个关键模块（空间语义特征提取、显性标志引导锚点注意力和隐性影像组学双任务纠缠）有效提升有限标注下的预测性能	NA	开发放射影像病理亚型预测的深度学习框架，解决标注数据有限的问题	胰腺神经内分泌肿瘤（pNENs）的病理分级预测和膀胱癌（BCa）的肌层浸润性预测	数字病理	胰腺癌，膀胱癌	主动学习（AL），半监督学习（SSL），影像组学分析	深度学习框架（包含特征提取模块、注意力模块和双任务纠缠模块）	放射影像（radiological images）	NA
640	2025-09-06	Heterogeneous Riemannian Few-Shot Learning Network 2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561930 PMID:40305249	研究论文	提出一种基于异构黎曼流形的少样本学习网络HRFL-Net，通过多流形特征映射和黎曼度量学习实现高效概念识别	首个在异构黎曼流形上进行端到端深度学习的少样本学习方法，设计了基于神经网络的黎曼度量学习解决数据扩展限制	NA	解决少样本学习问题，提高新概念识别的准确性和泛化能力	图像数据	machine learning	NA	黎曼几何、核函数映射、随机优化	HRFL-Net（异构黎曼少样本学习网络）	image	四个公共数据集（具体数量未说明）