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
6501	2025-10-06	Mitosis detection in histopathological images using customized deep learning and hybrid optimization algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327567 PMID:40638590	研究论文	提出一种结合定制化深度学习和混合优化算法的有丝分裂检测方法	集成迁移学习和跳跃连接来应对类别不平衡问题，并创新性地结合水母搜索优化器和海象优化算法来优化模型动量	未提及实时应用的时间效率问题，且需要扩展到更多组织病理学分析任务	提高组织病理学图像中有丝分裂检测的准确性	组织病理学图像中的有丝分裂细胞	数字病理学	癌症	深度学习，图像分析	CNN	图像	多个公开有丝分裂检测数据集（Mitosis WSI CCMCT Training Set, Mitosis-AIC, Mitosis Detection, Mitosis and Non-Mitosis）	NA	混合CNN架构	F1分数, 准确率	NA
6502	2025-10-06	Nuclei segmentation and classification from histopathology images using federated learning for end-edge platform 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322749 PMID:40638627	研究论文	提出一种结合分割与分类的深度学习框架，通过联邦学习在端边平台上实现组织病理图像中的细胞核分割与分类	采用联邦学习保护数据隐私，结合超参数优化和整数量化技术，在保持精度的同时降低计算开销	未明确说明数据来源的多样性和模型在不同癌症类型上的泛化能力	开发高效可扩展的自动化细胞核分割与分类方法以辅助癌症检测	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	癌症	组织病理学成像	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	SegNet, DenseNet121	Mean Pixel Accuracy, Mean Intersection over Union, Frequency-Weighted IoU, accuracy, Matthews Correlation Coefficient	端边平台
6503	2025-10-06	Multi-scale time series prediction model based on deep learning and its application 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325474 PMID:40638666	研究论文	提出一种结合多尺度卷积神经网络、多尺度卷积注意力模块和LSTM的时间序列预测模型MSCALSTM	提出MSCALSTM模型，首次将多尺度卷积注意力机制与LSTM结合，能自适应关注关键特征并捕获多尺度动态模式	NA	提高时间序列预测的准确性和鲁棒性	交通流数据和能源领域时间序列数据	机器学习	NA	NA	CNN,LSTM	时间序列数据	基于加州性能测量系统(PEMS)数据集	NA	MSCALSTM,MSCNN,MSCBAM,LSTM	NA	NA
6504	2025-10-06	Optimizing EV charging stations and power trading with deep learning and path optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325119 PMID:40644458	研究论文	提出结合深度学习、强化学习、路径优化和电力交易策略的综合框架，以优化电动汽车充电站布局和电力管理	首次将LSTM充电需求预测、DQN充电站优化布局、Dijkstra路径算法和区域电力交易策略集成到统一框架中	未提及研究的地理范围限制和具体实施的时间跨度	解决电动汽车快速增长对电网带来的需求波动和充电基础设施优化问题	电动汽车充电需求、充电站布局、用户出行路径、区域电力交易	机器学习	NA	深度学习、强化学习、路径优化算法	LSTM, DQN	时间序列数据、空间位置数据、电力交易数据	NA	NA	LSTM, Deep Q-Network	预测准确率提升12.3%、供需失衡减少8.9%、旅行时间减少11.4%、区域边际价格差异减少10%	NA
6505	2025-10-06	Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review 2024-09-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae031 PMID:38995816	系统综述	系统评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能表现	首次系统综述深度学习在上颌窦疾病检测、分类和分割任务中的应用效果	仅纳入14项研究，样本量有限，且所有研究均基于放射影像数据	评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能	上颌窦疾病	计算机视觉	上颌窦疾病	放射影像技术	深度学习模型	放射影像	14项研究（从1167项研究中筛选）	NA	NA	准确率, AUC	NA
6506	2025-10-06	Pilot Analysis of Surgeon Instrument Utilization Signatures Based on Shannon Entropy and Deep Learning for Surgeon Performance Assessment in a Cadaveric Carotid Artery Injury Control Simulation 2023-Dec-01, Operative neurosurgery (Hagerstown, Md.) DOI:10.1227/ons.0000000000000888 PMID:37655892	研究论文	本研究基于香农熵和深度学习分析外科医生器械使用特征，用于在尸体颈动脉损伤控制模拟中评估外科医生表现	首次将信息论中的香农熵应用于外科医生器械使用序列分析，结合深度学习自动检测手术器械	研究基于模拟尸体环境，需要进一步验证在其他手术场景中的适用性	开发自动化、基于视频的定量反馈系统来评估外科医生表现	外科医生在内镜经鼻颈动脉撕裂伤处理中的器械使用模式	计算机视觉, 机器学习	心血管疾病	视频分析, 深度学习目标检测	深度学习模型	视频帧图像	来自公开视频数据集的手术试验样本	NA	NA	准确率, 平均精确率	NA
6507	2025-10-06	Deep learning in next-generation vaccine development for infectious diseases 2025-Sep-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102586 PMID:40641804	综述	本文综述了深度学习在传染病下一代疫苗开发中的应用现状和发展趋势	整合免疫信息学与深度学习模型，实现快速、低成本的疫苗表位预测和构建	生物信息学与深度学习方法的整合框架仍在快速发展中	探讨深度学习在疫苗开发策略中的应用	疫苗表位选择和疫苗构建	机器学习	传染病	免疫信息学，生物信息学	深度学习	基因组数据，表位数据	NA	NA	NA	NA	NA
6508	2025-10-06	Automated assessment of laparoscopic pattern cutting skills using computer vision and deep learning 2025-Jul-10, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2025.109540 PMID:40644739	研究论文	开发了一种基于计算机视觉和深度学习的自动化系统，用于评估腹腔镜手术中的图案切割技能	首次将YOLO深度学习模型应用于腹腔镜手术技能评估，使用合成数据进行训练，并提供全面的误差分析和可视化反馈	样本材料形状的畸变会带来一些挑战	开发自动化、客观的手术技能评估系统以提高评估效率和标准化程度	腹腔镜手术中的图案切割技能	计算机视觉	NA	深度学习, 计算机视觉	YOLO	图像	合成测试样本和真实手术标本	NA	YOLO	准确率, 平均绝对误差	NA
6509	2025-10-06	Tumour nuclear size heterogeneity as a biomarker for post-radiotherapy outcomes in gynecological malignancies 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100793 PMID:40642183	研究论文	本研究探讨妇科鳞状细胞癌放疗前肿瘤细胞核大小异质性与放疗后预后的关联	首次将肿瘤细胞核大小分布异质性作为生物标志物用于预测妇科恶性肿瘤放疗结局	模型预测准确度较低（C统计量0.56-0.57），样本量有限（191例）	研究肿瘤细胞核大小异质性对妇科恶性肿瘤放疗预后的预测价值	191例非转移性妇科鳞状细胞癌患者	数字病理学	妇科恶性肿瘤	全切片图像分析	深度学习	病理图像	191例妇科鳞状细胞癌患者	NA	NA	C统计量, 风险比, p值	NA
6510	2025-10-06	Artificial intelligence system for EUS navigation and anatomical landmark recognition 2025-Jul, VideoGIE : an official video journal of the American Society for Gastrointestinal Endoscopy DOI:10.1016/j.vgie.2025.03.027 PMID:40642404	研究论文	开发基于深度卷积神经网络的AI系统，用于EUS导航和实时解剖标志识别	首个基于DCNN的实时EUS导航系统，能够识别解剖标志并提供导航提示	系统无法识别病理改变（如胰腺肿块或囊性病变），仅测试了3例患者	开发AI系统辅助EUS检查中的导航和解剖标志识别	接受诊断性EUS检查的患者	医学影像分析	消化系统疾病	超声内镜	DCNN	EUS图像	训练集：超过550例EUS检查；测试集：3例患者	NA	深度卷积神经网络	解剖标志正确识别率	NA
6511	2025-10-06	Deep learning-based differentiation of benign and malignant thyroid follicular neoplasms on multiscale intraoperative frozen pathological images: A multicenter diagnostic study 2025-Jun-30, Chinese journal of cancer research = Chung-kuo yen cheng yen chiu DOI:10.21147/j.issn.1000-9604.2025.03.02 PMID:40642490	研究论文	开发基于深度学习的多尺度图像学习系统用于甲状腺滤泡性肿瘤良恶性鉴别	首次构建基于多尺度（10×、20×、40×）全切片图像的深度学习系统用于甲状腺滤泡性肿瘤的术中冰冻病理诊断	研究样本量相对有限（1,213例），需进一步扩大验证	开发能够准确区分甲状腺滤泡性肿瘤良恶性的深度学习诊断系统	甲状腺滤泡性肿瘤患者的术中冰冻病理切片	数字病理	甲状腺癌	术中冰冻病理	深度学习弱监督方法	多尺度全切片图像	1,213例患者，分为训练验证集、内部测试集、外部测试集和前瞻性测试集	NA	NA	AUC	NA
6512	2025-10-06	PhytoCluster: a generative deep learning model for clustering plant single-cell RNA-seq data 2025-Jun, aBIOTECH IF:4.6Q1 DOI:10.1007/s42994-025-00196-6 PMID:40641652	研究论文	提出了一种名为PhytoCluster的无监督深度学习模型，用于植物单细胞RNA测序数据的聚类分析	开发了专门针对植物scRNA-seq数据的深度聚类算法，能够有效提取潜在特征并处理数据高维度和稀疏性问题	未提及模型在特定植物物种或组织类型上的适用性限制	开发能够准确聚类植物单细胞RNA测序数据的计算方法	植物单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	生成式深度学习模型	单细胞RNA测序数据	4个模拟数据集和5个真实scRNA-seq数据集	NA	NA	聚类准确度, 噪声去除, 信号保留	NA
6513	2025-10-06	Optimizing Locomotor Task Sets for Training a Biological Joint Moment Estimator 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063074 PMID:40644131	研究论文	提出一种运动任务集优化策略，通过最小化代表性任务集来训练生物关节力矩估计模型	首次通过聚类分析优化运动任务集，在保持模型性能的同时显著减少数据收集需求	研究仅针对髋关节力矩估计，未验证其他关节的适用性	优化外骨骼控制中基于可穿戴传感器的生物关节力矩估计方法	人体髋关节力矩	机器学习	NA	可穿戴传感器数据采集	神经网络	传感器数据	跨受试者交叉验证	NA	NA	均方根误差	NA
6514	2025-10-06	Simultaneous Recognition of Locomotion Mode, Phase, and Phase Progression Using Deep Learning Models 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11062982 PMID:40644172	研究论文	提出一种深度学习框架，同时识别运动模式、相位及相位进展，用于穿戴式机器人实时辅助	首个同时预测运动模式、相位和相位进展的方法，实现个性化辅助	仅包含五名参与者的数据，样本量有限	开发有效的用户意图识别算法，提升穿戴式机器人在真实场景的应用	人体运动活动（平地行走、上楼梯、下楼梯、坐站转换）	机器学习	NA	惯性测量单元（IMU）	深度学习	IMU传感器数据	5名参与者	NA	NA	分类准确率，相位进展百分比估计精度	NA
6515	2025-10-06	Exploring Cortical Responses to Blood Flow Restriction through Deep Learning 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063023 PMID:40644184	研究论文	本研究使用深度学习分析血流量限制训练期间的大脑皮层响应	首次将深度学习与脑机接口结合用于探索血流量限制训练的皮层活动模式	样本量较小，个体间差异显著，跨被试模型仅达到随机水平准确率	研究血流量限制训练对大脑皮层活动的影响	6名受试者在血流量限制训练前、中、后的皮层响应	脑机接口	NA	脑磁图	深度学习	脑磁图信号	6名受试者	NA	BaseNet	准确率	NA
6516	2025-10-06	Personalization of Wearable Sensor-Based Joint Kinematics Estimation Using Computer Vision for Hip Exoskeleton Applications 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063180 PMID:40644220	研究论文	提出基于计算机视觉的深度学习适应框架，用于实时关节运动学估计	结合计算机视觉与可穿戴传感器，仅需少量步态周期数据即可实现个性化关节运动学估计	在无法使用摄像头的场景中不可行	开发适用于髋关节外骨骼的实时关节运动学估计方法	下肢关节运动学，特别是僵硬膝步态数据	计算机视觉	运动障碍	深度学习，迁移学习	TCN	传感器数据，运动捕捉数据	少量步态周期数据（1-2个步态周期）	NA	时序卷积网络	均方根误差	智能手机摄像头，实时推理
6517	2025-10-06	Position Based Camera-2D LiDAR Fusion and Person Following for Mobile Robots 2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11062955 PMID:40644251	研究论文	本文提出了一种基于位置的相机-2D LiDAR融合方法，并在真实移动机器人上测试了人员跟随应用	首次在真实机器人上测试基于位置的目标人员跟踪系统用于人员跟随应用，并与基于图像的跟踪方法进行对比	基于位置的跟踪主要适用于短期跟踪，未在长期跟踪场景中进行测试	开发更有效的人员跟随系统，解决现有方法在跟踪视角和误报方面的限制	移动机器人的人员跟随系统	机器人视觉	NA	深度学习，多传感器融合	深度学习人员检测模型	RGBD图像，LiDAR点云数据	NA	NA	UCMCtrack, SORT	ID切换率，跟踪一致性	真实移动机器人平台
6518	2025-10-06	HyenaCircle: a HyenaDNA-based pretrained large language model for long eccDNA prediction 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1641162 PMID:40641599	研究论文	提出基于HyenaDNA预训练大语言模型的HyenaCircle深度学习模型，用于预测长eccDNA形成	首次将大语言模型与三代测序数据结合用于长eccDNA预测，采用数据增强、正则化和类别不平衡加权策略提升模型鲁棒性	模型验证AUROC为0.715，性能仍有提升空间，长eccDNA检测本身存在技术挑战	开发能够准确预测长eccDNA形成的深度学习模型	长度1-5kb的染色体外环状DNA(eccDNA)	自然语言处理	NA	纳米孔测序，FLED算法	大语言模型	DNA序列数据	20,000个长度匹配的阴性对照样本	NA	HyenaDNA, HyenaCircle	AUROC, 召回率	NA
6519	2025-10-06	Explainable AI for time series prediction in economic mental health analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1591793 PMID:40641972	研究论文	提出一种将可解释人工智能直接集成到时间序列预测中的新框架，用于经济心理健康分析	将可解释性直接整合到时间序列预测过程中，结合内在和事后可解释性技术	现有的事后可解释性方法仅提供部分见解，在敏感领域应用受限	开发透明且可解释的时间序列预测模型用于经济心理健康分析	心理健康预测和经济数据分析	机器学习	心理健康疾病	时间序列分析，可解释人工智能	可解释模型架构	时间序列数据	NA	NA	可解释模型架构	准确率，可解释性	NA
6520	2025-10-06	Automatic dental age estimation in adolescents via oral panoramic imaging 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1618246 PMID:40642202	研究论文	通过口腔全景影像实现青少年自动牙龄估计	构建大规模全景牙科影像数据集并应用多种CNN模型实现自动化牙龄估计，替代传统依赖主观判断的Demirjian方法	研究主要针对中国北方青少年群体，可能在其他人群中的适用性有限	开发基于深度学习的自动牙龄估计方法，用于法医牙科年龄鉴定	青少年牙科全景影像	计算机视觉	NA	全景牙科影像	CNN	图像	大规模全景牙科影像数据集，包含总体样本、女性样本和男性样本	NA	多种卷积神经网络模型	平均绝对误差	NA