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
6661	2025-10-06	Usefulness of compressed sensing coronary magnetic resonance angiography with deep learning reconstruction 2025-Jul-07, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01830-5 PMID:40622613	研究论文	评估压缩感知与深度学习重建在非对比剂冠状动脉磁共振血管成像中的实用性	结合压缩感知与深度学习重建技术，在保持图像质量的同时显著缩短冠状动脉磁共振成像时间	样本量较小（20名志愿者），右冠状动脉评分在三组间无显著差异	评估压缩感知和人工智能在非对比剂冠状动脉磁共振血管成像中的应用效果	人类志愿者冠状动脉	医学影像分析	心血管疾病	磁共振血管成像，压缩感知，深度学习重建	深度学习	医学影像数据	20名志愿者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，血管清晰度，图像质量评分	NA
6662	2025-10-06	Trends and Innovations in Tools for Processing Chromatographic Data Using Mass Spectrometry Detection: A Systematic Review 2025-Jul-06, Critical reviews in analytical chemistry IF:4.2Q1 DOI:10.1080/10408347.2025.2528134 PMID:40618385	系统综述	系统回顾过去六年色谱数据质谱检测计算工具的技术创新	首次系统评估色谱-质谱数据处理工具的最新进展，重点关注机器学习和深度学习算法的应用	依赖已发表文献，缺乏标准化评估框架，需要更多标注数据支持	评估色谱-质谱数据处理计算工具的技术发展趋势和创新特点	33项符合原创性、适用性和创新性标准的研究	分析化学信息学	NA	质谱检测, 色谱技术	机器学习, 深度学习	色谱-质谱数据	33项研究	NA	NA	自动化程度, 可扩展性, 准确性	NA
6663	2025-10-06	Unveiling Quality of Life Factors for the Elderly: A Public Health Nursing Approach Enhanced by Advanced ML and DL Techniques 2025-Jul-06, Public health nursing (Boston, Mass.) DOI:10.1111/phn.70003 PMID:40619584	研究论文	本研究开发基于人工智能的预测模型，识别影响老年人生活质量的关键因素	结合基础机器学习、深度学习和集成模型，并应用SMOTE方法平衡数据集，识别老年人生活质量的关键预测因子	样本量相对有限（500人），可能影响模型的泛化能力	开发AI预测模型识别影响老年人生活质量的关键因素	老年人群	机器学习	老年疾病	系统抽样技术	基础机器学习,深度学习,集成模型	主要数据集	500名老年人	NA	AdaBoost	准确率,召回率,特异性	NA
6664	2025-10-06	Method for estimating real-scale 3D human body shape from an image based on 3D camera calibration and computer graphics-based reverse projection photogrammetry 2025-Jul-06, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70130 PMID:40619616	研究论文	提出一种基于3D相机标定和计算机图形学逆向投影摄影测量的方法，从单张图像估计真实比例的3D人体形状	结合3D相机标定和CG逆向投影摄影测量，首次实现从低分辨率图像无需先验知识即可重建真实比例的3D人体模型	未明确说明样本数量和数据来源，对非直立姿态的分析仍具挑战性	开发从单张2D图像估计真实比例3D人体形状的新方法	人体图像和对应的3D人体形状模型	计算机视觉	NA	逆向投影摄影测量，3D相机标定	SMPL-X模型	2D图像	数百到数千次比较	NA	SMPL-X	等错误率	NA
6665	2025-10-06	Efficient attention vision transformers for monocular depth estimation on resource-limited hardware 2025-Jul-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06112-8 PMID:40615443	研究论文	本文研究如何通过高效注意力机制优化视觉Transformer，在资源受限硬件上实现单目深度估计	将高效注意力模块应用于单目深度估计任务，并采用帕累托前沿分析方法优化质量与推理速度的平衡	未明确说明具体资源受限硬件的规格和性能限制	在保持性能的同时降低单目深度估计模型的计算复杂度	视觉Transformer模型在单目深度估计任务中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	Vision Transformer	图像	NA	NA	Transformer	推理速度, 估计质量	资源受限硬件
6666	2025-10-06	Deep Learning Multi Modal Melanoma Detection: Algorithm Development and Validation 2025-Jul-05, JMIR AI DOI:10.2196/66561 PMID:40619207	研究论文	开发并验证了一种基于多模态深度学习的黑色素瘤检测方法	结合图像数据和患者元数据，使用非线性最小二乘回归为不同模型分配最优权重进行联合预测	未利用文本数据（患者主观感受），未来可进一步模拟真实医院环境	区分黑色素瘤和脂溢性角化病，减少误诊	老年残疾患者的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	图像, 元数据	HAM10000数据集的221个测试样本	NA	ResNet50, InceptionV3, VGG16, 作者自定义模型	准确率	NA
6667	2025-10-06	Artifact-robust Deep Learning-based Segmentation of 3D Phase-contrast MR Angiography: A Novel Data Augmentation Approach 2025-Jul-05, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.tn.2024-0211 PMID:40619248	研究论文	提出一种新颖的数据增强方法，用于改善受搏动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像的深度学习分割效果	通过在k空间幅度中添加周期性误差来模拟搏动伪影，创新性地解决了PC-MRA图像分割中的伪影干扰问题	研究样本量较小（仅16名志愿者），且主要针对搏动伪影，未考虑其他类型的图像伪影	提高3D相位对比磁共振血管成像在存在搏动伪影情况下的血管分割准确性	3D相位对比磁共振血管成像图像	医学影像分析	心血管疾病	相位对比磁共振血管成像	深度学习	3D医学影像	16名志愿者的PC-MRA数据集	NA	NA	Dice-Sørensen系数, Intersection over Union, 平均对称表面距离	NA
6668	2025-10-06	Dual Structure Reinforces Interfacial Polarized MXene/PVDF-TrFE Piezoelectric Nanocomposite for Pressure Monitoring 2025-Jul-04, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01839-5 PMID:40613833	研究论文	本研究开发了一种双结构增强的MXene/PVDF-TrFE压电纳米复合材料，通过界面极化和结构设计耦合效应提升压电性能	提出双结构增强策略，结合界面极化和多孔结构设计，使PVDF-TrFE的自发极化从0.56提升至31.41德拜，压电响应提升三倍，低压区域灵敏度提升八倍	未明确说明材料制备的规模化挑战和长期稳定性评估	开发高性能压电复合材料用于压力监测	MXene/PVDF-TrFE压电纳米复合材料	材料科学	NA	分子动力学模拟，密度泛函理论计算，有限元模拟	深度学习算法	压力信号数据	NA	NA	NA	压电响应，灵敏度，循环稳定性（超过20,000次循环）	NA
6669	2025-10-06	RSLpred2: An Integrated Web Server for the Annotation of Rice Proteome Subcellular Localization Using Deep Learning 2025-Jul-04, Rice (New York, N.Y.) DOI:10.1186/s12284-025-00767-7 PMID:40613991	研究论文	开发基于深度学习的RSLpred2网络服务器，用于水稻蛋白质组亚细胞定位注释	在RSLpred-1.0基础上扩展的四级预测系统，能区分单定位和双定位蛋白质，并实现更精细的亚细胞定位分类	未明确说明模型对未知蛋白质的泛化能力及跨物种适用性	开发准确快速的水稻蛋白质亚细胞定位预测工具	水稻蛋白质组	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	使用5折交叉验证和独立测试集进行评估	NA	NA	准确率, Matthews相关系数	NA
6670	2025-10-06	DOLPHIN advances single-cell transcriptomics beyond gene level by leveraging exon and junction reads 2025-Jul-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61580-w PMID:40615408	研究论文	提出一种名为DOLPHIN的深度学习方法，通过整合外显子和连接点读取数据改进单细胞转录组分析	首次将外显子水平和连接点读取数据整合到单细胞分析中，将基因表示为图结构并通过变分图自编码器处理	未在摘要中明确说明方法的具体限制	提升单细胞转录组分析的精度和分辨率	单细胞转录组数据	生物信息学	NA	单细胞测序	图神经网络, 变分自编码器	外显子数据, 连接点读取数据	NA	NA	变分图自编码器	细胞聚类, 生物标志物发现, 选择性剪接检测	NA
6671	2025-10-06	Multi class aerial image classification in UAV networks employing Snake Optimization Algorithm with Deep Learning 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04570-8 PMID:40615432	研究论文	提出一种基于蛇优化算法与深度学习的多类别航拍图像分类方法，应用于无人机网络	结合蛇优化算法进行超参数调优，采用高效DenseNet模型和核极限学习机分类器	仅在UCM土地利用数据集上进行验证，未提及其他数据集或实际部署情况	实现无人机网络中多类别航拍图像的精确分类	无人机网络采集的航拍图像	计算机视觉	NA	深度学习，图像分类	CNN, KELM	航拍图像	UCM土地利用数据集	NA	Efficient DenseNet	准确率	NA
6672	2025-10-06	Predictive analysis of pediatric gastroenteritis risk factors and seasonal variations using VGG Dense HybridNetClassifier a novel deep learning approach 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08718-4 PMID:40615459	研究论文	开发了一种新型深度学习模型VDHNC，用于预测儿童肠胃炎的风险因素和季节性变化	结合VGG16的强大特征学习能力和DenseNet的高效信息共享特性，创建了混合卷积神经网络模型VDHNC	NA	提高儿童肠胃炎的早期预测、准确分类和季节性趋势分析能力	儿科患者的临床、人口统计和环境数据	机器学习	儿童肠胃炎	深度学习	CNN	临床数据、人口统计数据、环境数据	NA	NA	VGG16, DenseNet, VDHNC	准确率, 精确率, 召回率, AUC-ROC	NA
6673	2025-10-06	AI assistance enhances histopathologic distinction between sebaceous and squamous cell carcinoma of the eyelid 2025-Jul-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01775-z PMID:40615496	研究论文	开发基于深度学习的病理分析框架，用于自动区分眼睑皮脂腺癌和鳞状细胞癌	首次将深度学习技术应用于眼睑皮脂腺癌与鳞状细胞癌的病理鉴别诊断	外部测试集样本量较小（36例WSI），外部验证中SGC诊断准确率较低（22.22%）	提高眼睑皮脂腺癌与鳞状细胞癌的病理鉴别诊断准确性	眼睑皮脂腺癌和鳞状细胞癌的病理切片	数字病理学	皮肤癌	全切片图像分析	深度学习	全切片图像	318例WSI（282例训练验证，36例外部测试）	NA	NA	准确率	NA
6674	2025-10-06	MultiFG: integrating molecular fingerprints and graph embeddings via attention mechanisms for robust drug side effect prediction 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09431-y PMID:40615494	研究论文	提出MultiFG深度学习框架，通过整合分子指纹和图表征来预测药物副作用频率	首次整合多种分子指纹类型、基于图表的嵌入和药物-副作用对相似性特征，并采用注意力增强卷积网络和Kolmogorov-Arnold Networks作为预测层	未明确说明模型在临床实践中的验证情况	开发更准确的药物副作用预测模型以提升药物安全性评估	已批准药物和研究中药物的副作用关联和频率预测	机器学习	NA	分子指纹分析，图表征学习	CNN, 注意力机制, KAN	分子结构数据，药物-副作用对数据	NA	NA	注意力增强卷积网络，Kolmogorov-Arnold Networks	AUC, precision@15, recall@15, RMSE, MAE	NA
6675	2025-10-06	Rock blasting evaluation - image recognition method based on deep learning 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09973-1 PMID:40615500	研究论文	基于深度学习开发岩石爆破效果图像分析与识别方法，用于评估预裂爆破质量	提出基于图像识别的爆破块度分析方法和分段函数R-R块度分布修正模型	NA	提高矿山岩石爆破质量评估的效率和准确性	岩石爆破碎片和半孔率的图像分析	计算机视觉	NA	图像识别技术	深度学习	图像	NA	NA	NA	平均误差	NA
6676	2025-10-06	A tailored deep learning approach for early detection of oral cancer using a 19-layer CNN on clinical lip and tongue images 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07957-9 PMID:40615563	研究论文	本研究开发了一种定制的19层卷积神经网络，用于通过唇舌临床图像自动检测口腔癌	提出了专门设计的19层CNN架构，在口腔癌检测任务上显著优于包括SqueezeNet、AlexNet、Inception、VGG19和ResNet50在内的主流迁移学习模型	仅使用公开可用的OCI数据集进行验证，需要更多临床数据进一步验证模型泛化能力	开发自动化口腔癌早期检测系统以提高患者治疗效果	唇部和舌头的临床图像	计算机视觉	口腔癌	临床图像分析	CNN	图像	公开可用的口腔癌（唇舌）图像数据集，按80%训练和20%测试划分	NA	定制19层CNN	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
6677	2025-10-06	Prediction of suicide using web based voice recordings analyzed by artificial intelligence 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08639-2 PMID:40615574	研究论文	本研究利用基于网络的真实世界语音数据，通过人工智能分析预测自杀行为	首次成功预测实际自杀行为而非替代标记，证明了语音作为自杀风险非侵入性客观生物标志物的潜力	基于病例对照设计，样本来源为公开可用的网络语音数据	开发基于语音分析的自杀风险预测模型	已完成自杀的个体与匹配对照组的语音数据	机器学习	精神健康疾病	语音分析	多层感知机	语音录音	NA	NA	多层感知机	AUC, 准确率	NA
6678	2025-10-06	Medical slice transformer for improved diagnosis and explainability on 3D medical images with DINOv2 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09041-8 PMID:40615608	研究论文	本研究提出医学切片Transformer框架，将2D自监督模型DINOv2扩展应用于3D医学图像分析，提升诊断准确性和可解释性	首次将DINOv2自监督模型应用于3D医学图像分析，提出结合Transformer架构与2D特征提取器的创新框架	未提及数据集的详细采集标准和处理流程，样本量相对有限	扩展2D自监督模型至3D医学成像领域，同时评估其可解释性潜力	乳腺MRI、胸部CT和膝关节MRI的三维医学图像数据	计算机视觉	多疾病类别（乳腺癌、肺结节、半月板撕裂）	MRI, CT	Transformer, CNN	3D医学图像	乳腺MRI（651例患者）、胸部CT（722例患者）、膝关节MRI（1199例患者）	NA	Transformer, 3D ResNet, DINOv2	AUC, 显著性图定性比较	NA
6679	2025-10-06	Prior knowledge of anatomical relationships supports automatic delineation of clinical target volume for cervical cancer 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08586-y PMID:40615617	研究论文	提出一种基于解剖关系先验知识的宫颈癌临床靶区自动勾画方法	首次将器官风险与临床靶区的解剖位置关系及腰大肌与临床靶区的关系作为先验知识集成到深度学习模型中	仅在私有数据集上验证，缺乏更广泛的多中心验证	开发自动化的宫颈癌放疗临床靶区勾画方法	宫颈癌患者的临床靶区	数字病理	宫颈癌	深度学习	CNN	CT图像	私有数据集中的大量样本	NA	特征注意力模块,宽度驱动注意力网络	Dice系数,HD95,ASSD	NA
6680	2025-10-06	Hybrid Big Bang-Big crunch with cuckoo search for feature selection in credit card fraud detection 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97149-2 PMID:40615673	研究论文	提出一种结合大爆炸-大收缩算法和布谷鸟搜索的混合特征选择方法，用于信用卡欺诈检测	首次将BB-BC算法与CS算法相结合形成HBCS混合方法，利用Levy飞行特性帮助算法逃离局部最优和早熟收敛	仅在ECC数据集上进行验证，缺乏在其他信用卡数据集上的泛化能力测试	解决信用卡欺诈检测中高维度和数据不平衡导致的性能挑战	信用卡交易数据	机器学习	NA	特征选择算法	DCNN, EDCNN	结构化交易数据	欧洲信用卡持卡人数据集	NA	深度卷积神经网络, 增强型深度卷积神经网络	准确率	NA