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
7701	2025-10-06	A novel double machine learning approach for detecting early breast cancer using advanced feature selection and dimensionality reduction techniques 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06426-7 PMID:40596255	研究论文	提出三种双机器学习模型，通过特征融合和元分类器提升乳腺癌检测准确率	结合传统机器学习与深度学习的双机器学习框架，通过特征融合充分利用结构化特征和非线性模式	未提及模型在外部验证集上的泛化能力及临床部署的可行性	提高乳腺癌早期检测的准确率	乳腺癌检测数据集	机器学习	乳腺癌	特征选择，降维技术	RF, FNN, XGBoost, ANN, LightGBM	结构化数据，序列数据	NA	NA	随机森林，前馈神经网络，人工神经网络	准确率	NA
7702	2025-10-06	Enhancing sarcasm detection in sentiment analysis for cyberspace safety using advanced deep learning techniques 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08131-x PMID:40596266	研究论文	提出一种基于深度学习的讽刺检测方法，用于社交媒体中的情感分析和网络空间安全	结合CNN特征提取与注意力机制的双向LSTM-GRU混合模型，并采用增强型正弦红鹿优化器进行参数优化	未提及模型在跨平台或跨语言场景下的泛化能力	提升社交媒体中讽刺内容的检测准确率以促进网络空间安全	社交媒体文本数据（来自Kaggle和新闻标题）	自然语言处理	NA	自然语言处理	CNN, LSTM, GRU	文本	来自Kaggle和新闻标题的讽刺检测数据集	NA	CNN, AM-BLSTM-GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
7703	2025-10-06	A deep learning-based computed tomography reading system for the diagnosis of lung cancer associated with cystic airspaces 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05986-y PMID:40596379	研究论文	提出基于深度学习的CT影像阅读系统LungSSFNet，用于辅助诊断囊性气腔相关肺癌	开发了基于nnUnet的新型深度学习模型LungSSFNet，在囊性气腔相关肺癌的识别和分割任务中表现优于现有多个模型	回顾性研究，样本量有限（342个CT序列），需要进一步前瞻性验证	探索深度学习模型在囊性气腔相关肺癌辅助诊断中的性能	囊性气腔相关肺癌和肺大泡患者的CT影像	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	342个CT序列（272个LCCA，70个肺大泡）	nnUnet	LungSSFNet, UNet, M2Snet, TANet, MADGNet, nnUnet	交并比, Dice相似系数, 准确率, 精确率, 灵敏度	NA
7704	2025-10-06	Clinical validation of AI assisted animal ultrasound models for diagnosis of early liver trauma 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91900-5 PMID:40596647	研究论文	开发并验证用于早期肝创伤识别的AI辅助超声模型	结合巴马小型猪动物数据和北京患者临床数据开发深度学习模型，在内部测试中表现优于初级和高级超声医师	外部测试中模型性能略低于高级超声医师	开发AI辅助超声模型用于早期肝创伤识别	巴马小型猪和北京患者	医学影像分析	肝创伤	超声成像	深度学习	超声图像	巴马小型猪和北京患者数据	NA	NA	Dice相似系数,真阳性率,阳性预测值,Hausdorff距离	NA
7705	2025-10-06	Reconstruction of Heart-related Imaging from Lung Electrical Impedance Tomography Using Semi-Siamese U-Net 2025-Jul-02, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056408077250610070821 PMID:40611416	研究论文	使用半孪生U-Net架构从肺部电阻抗断层扫描重建心脏相关成像	提出新型半孪生U-Net架构，通过共享编码器和双解码器设计独立分割肺部和心脏区域	目前结果仅限于真实数据的定性评估和基于模拟的训练	从肺部EIT中重建心脏相关阻抗成像，改善心脏监测能力	肺部电阻抗断层扫描数据	医学影像分析	心血管疾病	电阻抗断层扫描(EIT)	U-Net	医学影像数据	基于FEM的EIT模拟数据和真实人类EIT数据	NA	半孪生U-Net	Dice系数, MAE	NA
7706	2025-10-06	3MT-Net: A Multi-Modal Multi-Task Model for Breast Cancer and Pathological Subtype Classification Based on a Multicenter Study 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3445952 PMID:39163184	研究论文	提出一种基于多中心研究的乳腺癌多模态多任务分类模型3MT-Net	首次将临床数据与B超、彩色多普勒超声图像融合，采用AM-CapsNet提取特征和级联交叉注意力机制进行数据融合	回顾性数据收集，未提及外部验证结果	开发乳腺癌良恶性分类及病理亚型分类的深度学习模型	乳腺病变患者	数字病理	乳腺癌	超声成像	Capsule Network, 集成学习	临床数据, B超图像, 彩色多普勒超声图像	来自9个医疗中心的多中心数据	NA	AM-CapsNet, 3MT-Net	AUC	NA
7707	2025-10-06	Fewer medullary pyramids in the living kidney donor are associated with graft failure in the recipient 2025-Jul, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1 DOI:10.1016/j.ajt.2025.01.041 PMID:39892790	研究论文	本研究通过CT和组织学分析发现活体供肾中肾锥体数量较少与移植肾失败风险增加相关	首次发现肾锥体数量可作为预测移植肾失败的预捐赠生物标志物	研究限于ABO相容的活体供肾移植，样本量3098例	确定与活体供肾移植失败相关的肾实质结构特征	活体肾移植受者	数字病理	肾脏疾病	计算机断层扫描, 组织形态计量学, 深度学习	深度学习模型	CT图像, 组织活检图像	3098名肾移植受者	NA	NA	发病率(每100人年), 肾小球滤过率	NA
7708	2025-10-06	Exploring an Innovative Deep Learning Solution for Acupuncture Point Localization on the Weak Feature Body Surface of the Human Back 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3511128 PMID:40030421	研究论文	提出一种基于自注意力模块的深度学习网络，用于人体背部弱特征体表的穴位定位与识别	采用自注意力模块进行图像特征全局提取，解决了传统CNN在弱特征图像任务中因过度裁剪和缩放导致的分类模糊问题	仅针对人体背部穴位进行研究，未涉及其他身体部位	探索高效可靠的穴位定位与识别解决方案，解决当前依赖医师主观经验的问题	人体背部弱特征体表的84个穴位	计算机视觉	中医诊疗	深度学习	CNN, 自注意力网络	图像	自建人体背部穴位数据集，由专业中医师标注	NA	自注意力模块	定位准确度（平均误差小于1cm）	NA
7709	2025-10-06	Class-Agnostic Feature-Learning-Based Deep-Learning Model for Robust Melanoma Prediction 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3535536 PMID:40031346	研究论文	提出一种基于类无关激活映射的深度学习模型，用于提高黑色素瘤预测的鲁棒性和诊断准确性	使用类无关激活映射(CAAMs)解决皮肤病变图像因成像条件和病变位置变化导致的模型激活不一致问题	NA	开发鲁棒的黑色素瘤预测深度学习模型	皮肤病变图像中的黑色素瘤和痣	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	图像	ISIC 2017和ISIC 2019数据集	NA	ConvNeXt, ResNet	AUROC, Dice系数	NA
7710	2025-10-06	Respiratory Anomaly and Disease Detection Using Multi-Level Temporal Convolutional Networks 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3545156 PMID:40031640	研究论文	提出一种基于多级时序卷积网络的呼吸音分析框架，用于呼吸异常和疾病检测	首次将空间特征提取与时序卷积网络结合，通过多级时序卷积网络捕捉呼吸音的时空相关性	基于公开数据集验证，在临床实际应用中的泛化能力有待进一步验证	开发呼吸音自动分析系统以实现肺部疾病的早期检测	呼吸音音频数据	数字病理	肺部疾病	深度学习	TCN, CNN	音频	ICBHI 2017挑战数据集	NA	多级时序卷积网络(ML-TCN)	准确率, 敏感度, 特异度, Score指标	NA
7711	2025-10-06	Optimal Electroencephalogram and Electrooculogram Signal Combination for Deep Learning-Based Sleep Staging 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3541453 PMID:40031834	研究论文	本研究通过深度学习模型探索脑电图和眼电图信号组合在自动睡眠分期中的最优性能	首次系统比较不同EEG和EOG信号组合对深度学习自动睡眠分期性能的影响	研究仅针对疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者，未涵盖其他睡眠障碍类型	识别用于深度学习自动睡眠分期的最优EEG和EOG信号组合	876名疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者	机器学习	睡眠障碍	多导睡眠图	深度学习	生理信号	876名受试者	NA	NA	准确率, Cohen's kappa	NA
7712	2025-10-06	DSleepNet: Disentanglement Learning for Personal Attribute-Agnostic Three-Stage Sleep Classification Using Wearable Sensing Data 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3541851 PMID:40031837	研究论文	提出一种基于解耦学习的睡眠分期分类方法DSleepNet，通过分离个人属性相关和无关特征提升模型泛化能力	引入双概率编码器将特征空间解耦为个人属性相关和无关组件，并提出独立激励机制消除两类特征间的相关性	未提及具体样本量限制或跨中心验证的局限性	开发对个人属性不敏感的三阶段睡眠分期分类模型	可穿戴传感器采集的睡眠监测数据	机器学习	睡眠障碍	可穿戴传感技术	CNN, 概率编码器	传感器时序数据	NA	NA	DSleepNet	F1分数, Cohen's Kappa	NA
7713	2025-10-06	Beyond the Ground Truth, XGBoost Model Applied to Sleep Spindle Event Detection 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3544966 PMID:40031867	研究论文	提出基于XGBoost的新型睡眠纺锤波检测框架SpinCo，通过可解释特征实现接近深度学习方法的性能	开发基于滑动窗口特征提取和XGBoost算法的检测框架，提出对称性事件评估指标和基于专家间一致性的泛化能力测试方法	性能略低于最先进的深度学习技术	开发可解释的自动睡眠纺锤波检测方法	脑电图中的睡眠纺锤波微事件	机器学习	睡眠障碍	脑电图分析	XGBoost	脑电图信号	NA	XGBoost	NA	对称性事件指标, 概率解释指标, 专家间一致性评估	NA
7714	2025-10-06	Enhancing Image Retrieval Performance With Generative Models in Siamese Networks 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3543907 PMID:40036556	研究论文	本研究评估生成式深度学习模型如何提升基于内容的图像检索系统性能，特别在前列腺癌诊断领域	首次在文献中使用针对CBIR优化的潜在表示训练注意力机制进行WSI的Gleason评分	NA	提升前列腺癌诊断中基于内容的图像检索系统性能	前列腺癌组织图像	计算机视觉	前列腺癌	生成对抗网络	Siamese Network, GAN	医学图像	SiCAPv2数据集	ProGleason-GAN	Siamese Network	NA	NA
7715	2025-10-06	Contrastive Learning With Transformer to Predict the Chronicity of Children With Immune Thrombocytopenia 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3551365 PMID:40085458	研究论文	提出一种结合对比学习和Transformer的方法来预测儿童免疫性血小板减少症的慢性化	首次将对比学习与Transformer结合处理小样本和不平衡数据问题，通过随机掩码和过采样技术增强数据	数据量小且类别不平衡，可能影响模型泛化能力	预测儿童免疫性血小板减少症的慢性化趋势	患有免疫性血小板减少症的儿童患者	机器学习	免疫性血小板减少症	深度学习	Transformer	异质表格数据	真实世界ITP儿童数据（具体数量未提及）	NA	FT-Transformer	NA	NA
7716	2025-10-06	High Sensitivity Photoacoustic Imaging by Learning From Noisy Data 2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3552692 PMID:40106247	研究论文	提出一种自监督深度学习方法，仅使用噪声数据提高光声图像的信噪比	无需昂贵真实标签数据，仅使用噪声数据进行自监督训练，可泛化应用于不同光声成像系统	未明确说明方法在极端噪声条件下的性能表现	提高光声成像的信噪比和成像深度	光声图像中的血管细节和深部肿瘤	医学影像处理	肿瘤	光声成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	信噪比，成像深度	NA
7717	2025-10-06	Multi-Modal Deep Representation Learning Accurately Identifies and Interprets Drug-Target Interactions 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3553217 PMID:40111772	研究论文	提出一种名为UnitedDTA的可解释深度学习框架，通过整合多模态生物分子数据提升药物-靶标结合亲和力预测性能	首次通过对比学习和交叉注意力机制实现多模态数据的自动对齐与整合，在预测未知药物-靶标对时展现更好的泛化能力和可解释性	未明确说明模型在处理特定类型多模态数据时的具体限制条件	改进药物-靶标相互作用预测，特别是针对新型（未见过）药物和靶标的结合亲和力预测	药物-靶标复合物及其结合亲和力	机器学习	NA	多模态数据整合（序列、图结构、三维结构）	深度学习	多模态生物分子数据（序列、图、三维结构）	多个基准数据集（未指定具体样本数量）	NA	对比学习,交叉注意力机制	结合亲和力预测精度,泛化能力	NA
7718	2025-10-06	Generative T2-weighted images as a substitute for true T2-weighted images on brain MRI in patients with acute stroke 2025 Jul-Aug, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.03.004 PMID:40113490	研究论文	验证深度学习算法从弥散加权图像生成T2加权图像，并比较其与真实T2加权图像在急性卒中患者脑出血检测中的性能	首次使用生成对抗网络从弥散加权图像生成T2加权图像，并证明其在脑出血检测中可与真实T2加权图像相媲美	单中心回顾性研究，样本量有限（939例患者），需多中心前瞻性研究进一步验证	验证生成T2*加权图像在急性卒中患者脑出血检测中的诊断价值	急性卒中患者的脑部MRI图像	医学影像分析	急性卒中	MRI成像	GAN	医学图像	939例患者（487名女性，452名男性），共1491组MRI数据	NA	生成对抗网络	敏感性, 特异性, 准确率, Kappa系数	NA
7719	2025-10-06	PhysCL: Knowledge-Aware Contrastive Learning of Physiological Signal Models for Cuff-Less Blood Pressure Estimation 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3554495 PMID:40131744	研究论文	提出一种用于无袖带血压估计的生理信号对比学习方法PhysCL，通过知识感知增强和特征重建减少对标注数据的依赖	引入知识感知增强库解决对比学习中的语义一致性问题，并提出对比特征重建方法增强特征多样性	研究仅基于106名受试者数据，需要更大规模验证	开发减少标注数据依赖的生理信号模型用于无袖带血压估计	光电容积脉搏波(PPG)信号	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波(PPG)	对比学习	生理信号	106名受试者，来自MIMIC III、MIMIC IV和UQVS数据集	NA	对比学习框架	平均绝对误差(MAE)	NA
7720	2025-10-06	Towards Better Cephalometric Landmark Detection With Diffusion Data Generation 2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3557430 PMID:40178956	研究论文	提出一种基于扩散模型的头影测量X射线图像生成方法，用于提升头影测量标志点检测性能	开发了无需人工干预的多样化头影测量X射线图像及标注生成方法，并引入提示头影测量X射线图像数据集实现精确的样本属性控制	NA	解决头影测量标志点检测中数据稀缺和标注困难的问题	头影测量X射线图像	计算机视觉	口腔正畸	扩散模型	扩散模型, 大规模视觉检测模型	X射线图像, 文本提示	NA	NA	扩散模型	成功检测率	NA