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
6761	2025-10-06	An optimized multi-scale dilated attention layer for keratoconus disease classification 2025-Jul-30, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03688-y PMID:40736610	研究论文	提出一种用于圆锥角膜疾病分类的优化多尺度扩张注意力层深度学习模型	集成多尺度扩张注意力层(MSDAL)捕获不同空间分辨率的角膜特征，并采用北极海鹦优化(APO)算法进行训练优化	数据集规模有限且缺乏多模态输入	开发自动化的圆锥角膜检测方法	圆锥角膜疾病分类	计算机视觉	圆锥角膜	角膜地形图成像	深度学习	图像	超过1,100张标记的角膜地形图图像，分为正常、疑似和圆锥角膜三类	NA	Optimized MSDALNet, CNN, ViT, Swin Transformer	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, FNR, MCC, AUC	计算成本1.2 GFLOPs，推理速度8.4 ms/图像
6762	2025-10-06	Multiplicative Learning 2025-Mar-13, ArXiv PMID:40735079	研究论文	本文提出一种名为期望反射的新型学习算法，通过乘性权重更新实现神经网络高效训练	提出基于观测与预测输出比值的乘性权重更新方法，无需自定义损失函数或学习率超参数，单次迭代即可实现最优权重更新	NA	开发更高效的神经网络训练算法以替代传统反向传播	人工神经网络训练算法	机器学习	NA	NA	神经网络	图像	NA	NA	多层网络	NA	NA
6763	2025-10-06	Deep learning-based multi-omics model to predict nasopharyngeal necrosis of re-irradiation for recurrent nasopharyngeal carcinoma 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1607218 PMID:40735035	研究论文	开发基于深度学习的多组学模型预测复发性鼻咽癌再放疗后鼻咽坏死风险	首次结合多序列MRI影像组学和剂量组学特征，使用3D CNN深度学习网络预测鼻咽坏死风险	样本量较小（117例患者），需要更大规模数据验证	预测复发性鼻咽癌患者再放疗后鼻咽坏死的发生风险	复发性鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	多序列磁共振成像，放射治疗剂量分布分析	CNN	医学影像（MRI），剂量分布数据	117例复发性鼻咽癌患者（97例训练集，20例测试集）	NA	3D卷积神经网络	AUC, ACC, F1-Score	NA
6764	2025-10-06	Evaluating the impact of common clinical confounders on performance of deep-learning-based sepsis risk assessment 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1452471 PMID:40735113	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脓毒症风险预测模型，并评估了临床混杂因素对模型性能的影响	探索了不同脓毒症定义对深度学习系统性能的影响，并提出了基于共识的方法来应对标签不确定性	回顾性研究设计，脓毒症诊断缺乏金标准，存在标签不确定性	开发早期脓毒症风险预测模型并评估临床混杂因素的影响	急诊科患者	机器学习	脓毒症	常规血液检测	深度学习	临床数据	未明确样本数量，使用入院后24小时内的患者数据	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
6765	2025-10-06	Fungi-Kcr: a language model for predicting lysine crotonylation in pathogenic fungal proteins 2025, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcimb.2025.1615443 PMID:40735338	研究论文	开发了一个基于深度学习的模型Fungi-Kcr，用于预测致病真菌蛋白质中的赖氨酸巴豆酰化修饰位点	首次将CNN、GRU和词嵌入技术结合用于真菌蛋白质Kcr位点预测，并证明通用预测模型优于物种特异性模型	依赖于计算预测，仍需实验验证；模型性能受训练数据质量和数量的限制	开发计算工具以替代昂贵耗时的实验方法，大规模识别真菌蛋白质中的Kcr修饰位点	致病真菌蛋白质中的赖氨酸巴豆酰化修饰位点	自然语言处理	真菌感染	深度学习，质谱技术	CNN, GRU	蛋白质序列数据	NA	NA	CNN-GRU混合架构	十折交叉验证，独立测试	NA
6766	2025-10-06	An explainable and efficient deep learning framework for EEG-based diagnosis of Alzheimer's disease and frontotemporal dementia 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1590201 PMID:40735445	研究论文	提出一种可解释的轻量级深度学习框架，用于基于EEG的阿尔茨海默病和额颞叶痴呆诊断	结合时间卷积网络和长短时记忆网络的可解释轻量级框架，采用SHAP技术提供特征贡献分析	未提及样本来源的多样性和外部验证结果	开发可解释的深度学习模型用于神经退行性疾病的早期准确诊断	阿尔茨海默病(AD)、额颞叶痴呆(FTD)患者和健康对照组的EEG数据	医疗人工智能	阿尔茨海默病, 额颞叶痴呆	脑电图(EEG), 功率谱密度(PSD)分析	TCN, LSTM	EEG信号	NA	NA	时间卷积网络, 长短时记忆网络	准确率	NA
6767	2025-10-06	Recent advances in deep learning for lymphoma segmentation: Clinical applications and challenges 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251362508 PMID:40735544	综述	本文综述了深度学习在淋巴瘤分割研究中的进展，并与传统方法进行对比分析	深入探讨了基于深度学习的淋巴瘤分割研究向临床场景转化的潜力与挑战	NA	促进深度学习在淋巴瘤诊断和治疗监测中的广泛应用	淋巴瘤分割研究	医学影像分析	淋巴瘤	PET/CT, CT, 磁共振成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
6768	2025-10-06	The pipelines of deep learning-based plant image processing 2025, Quantitative plant biology DOI:10.1017/qpb.2025.10018 PMID:40735612	综述	本文综述了基于深度学习的植物图像处理流程及其在植物科学中的应用	系统总结了植物图像处理中从数据采集到特征提取的全流程深度学习方法，并探讨了新兴趋势和未来方向	作为综述文章，未提出新的算法模型，主要整合现有研究成果	总结深度学习在植物图像处理中的最新计算工具和方法论	植物图像处理技术和分析方法	计算机视觉	NA	高分辨率成像,无人机摄影,图像增强,颜色直方图,纹理分析	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
6769	2025-10-06	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	提出一种轻量级残差U-Net网络LRU-Net，用于MRI图像中前交叉韧带撕裂区域的定位分割	集成先进的注意力机制增强边界敏感性，采用动态特征提取模块实现自适应多尺度特征提取，并通过密集连接解码器增强特征重用	NA	开发准确高效的ACL撕裂诊断工具	前交叉韧带撕裂区域	计算机视觉	运动损伤	MRI成像	CNN	医学图像	NA	NA	U-Net, ResNet	Dice系数, IoU	轻量级计算
6770	2025-10-06	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	研究论文	提出基于深度学习的DualPlaqueNet模型，用于颈动脉超声图像中斑块的语义分割和尺寸预测	采用双分支架构结合注意力机制和联合损失函数，并在ECA模块中引入多层一维卷积结构	数据集仅包含287张来自单一医院的超声图像，样本量有限	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	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	CNN	图像	287张颈动脉超声图像	NA	DualPlaqueNet, ECA	MIoU, IoU, DSC, Accuracy, MSE, MAE, R²	NA
6771	2025-10-06	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	研究论文	开发用于人鼠肾组织病理学中肾小球细胞、组织和病变整体识别的深度学习模型Glo-In-One-v2	提出单一动态头深度学习架构，实现14个类别的细粒度分割，并展示从啮齿动物到人类的迁移学习效果	模型在部分标注图像上进行训练，可能影响某些类别的分割精度	开发自动化肾小球内组织和病变分割方法以减少人工评估的工作量和观察者间差异	人和小鼠肾脏组织病理学中的肾小球	数字病理学	肾脏疾病	组织病理学	CNN	图像	368张标注肾脏全切片图像，包含23,529个标注肾小球	NA	动态头架构	Dice相似系数, 准确率	NA
6772	2025-10-06	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	提出一种基于吞咽加速度信号和多任务Transformer的无视频解剖结构追踪框架	首次将多任务Transformer模型应用于吞咽加速度信号分析，实现无视频条件下多解剖结构的精确追踪	研究基于特定数据集，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发非侵入性吞咽评估方法，精确追踪吞咽过程中的解剖结构位移	舌骨、喉基底和舌喉近似距离（HLA）等吞咽相关解剖结构	生物医学信号处理	吞咽障碍	高分辨率颈部听诊（HRCA），加速度信号分析	Transformer, 多任务学习	加速度信号	NA	NA	Transformer编码器	相对重叠面积（ROP）, 准确率	NA
6773	2025-10-06	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	研究论文	开发深度学习模型用于遗传性弥漫性胃癌组织病理学切片中多类别肿瘤细胞的自动检测	首次针对HDGC开发多类别肿瘤细胞检测的深度学习模型，包括典型和非典型印戒细胞及非印戒肿瘤细胞	研究基于相对较小的多中心数据集（43例患者），HDGC作为罕见疾病样本量有限	开发自动检测遗传性弥漫性胃癌关键肿瘤细胞类型的深度学习模型	遗传性弥漫性胃癌患者的H&E染色数字病理切片	数字病理学	胃癌	H&E染色，数字病理	CNN	图像	43例患者的350张全切片图像，包含91,000多个标注细胞	NA	nnU-Net, Faster R-CNN	F分数	NA
6774	2025-10-06	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	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	提供了包含1792张原始高质量图像和14,336张增强数据图像的草药植物数据集，涵盖8种不同草药植物	数据集仅包含8种草药植物，样本多样性有限	开发用于农业研究和植物识别任务的草药植物图像数据集	八种草药植物：墨旱莲、圣罗勒、积雪草、薄荷、落地生根、印楝、芫荽、曼陀罗	计算机视觉	NA	图像采集、数据增强	深度学习	图像	1792张原始图像，14,336张增强图像，涵盖8种草药植物	NA	Xception, DenseNet201, RegNetY032	NA	NA
6775	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	NA	NA	NA	NA
6776	2025-10-06	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	首次将卷积块注意力模块机制整合到深度学习模型中，用于婴儿脑室周围-脑室内出血的检测和分级	研究仅纳入两个医疗中心的数据，样本来源相对有限	探索基于颅脑超声图像的深度学习分析能否检测和分级脑室周围-脑室内出血	婴儿颅脑超声图像	计算机视觉	新生儿颅内出血	颅脑超声成像	深度学习模型	医学图像	1060例（773例回顾性数据，287例前瞻性验证数据）	NA	卷积块注意力模块机制	召回率, 精确率, 准确率, F1分数, AUC	NA
6777	2025-10-06	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	提出一种基于患者-疾病双重空间相似性的神经网络PDSNet，用于利用短期电子健康记录预测心力衰竭风险	引入患者-疾病双重空间相似性策略，结合本体图、二分图模型和Transformer架构来整合时空动态特征	仅使用MIMIC-III数据集中的7,346名患者数据，未在其他数据集上验证	提高心力衰竭风险预测的准确性和鲁棒性	心力衰竭患者	医疗人工智能	心血管疾病	电子健康记录分析	深度学习神经网络	电子健康记录	7,346名患者来自MIMIC-III数据集	NA	Transformer	AUC, F1分数	NA
6778	2025-10-06	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	提出一种基于欧拉特征的快速拓扑优化方法用于医学图像分割	首次将欧拉特征用于拓扑感知分割，提出快速χ计算方法和拓扑违规图概念	未明确说明计算复杂度具体降低程度和在大规模数据集上的扩展性	提高医学图像分割的拓扑正确性同时保持像素级分割精度	医学图像分割结果	医学图像分析	NA	深度学习	CNN	2D和3D医学图像	NA	NA	拓扑感知校正网络	欧拉特征误差, Dice系数, IoU	NA
6779	2025-10-06	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	本研究通过自然语言处理技术分析Twitter平台上COVID-19疫情期间不同人口统计特征用户的物质使用讨论趋势	首次在大规模社交媒体数据中结合人口统计特征分析物质使用趋势，并建立了COVID-19疫情期间的物质使用基线数据	仅使用英语推文数据，用户人口统计信息需要通过自然语言处理推断而非直接获取	分析COVID-19疫情期间不同人口统计特征用户在社交媒体上的物质使用讨论趋势	Twitter平台上2019-2021年间的11.3亿条英文推文，其中识别出900万条物质使用相关推文	自然语言处理	物质使用障碍	自然语言处理	RoBERTa	文本	11.3亿条推文，其中900万条物质使用相关推文	NA	RoBERTa	NA	NA
6780	2025-10-06	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	综述	探讨基于深度学习的磁共振成像加速技术在神经放射学中的当前应用和发展趋势	深度学习图像重建技术可将梯度时间减少高达85%，同时保持或增强病灶显着性，并实现从2D到3D采集的演进	存在跨扫描器和成像条件的泛化性挑战，对伪影的敏感性，病理表征可能改变，以及供应商特定闭源算法的训练数据和临床验证有限	研究深度学习在磁共振成像加速中的应用及其临床价值	神经放射学中的磁共振成像	医学影像	神经系统疾病	磁共振成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	信噪比，病灶显着性，噪声抑制，诊断准确性	NA