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
61	2025-08-07	CT-Based 3D Super-Resolution Radiomics for the Differential Diagnosis of Brucella vs. Tuberculous Spondylitis using Deep Learning 2025-Aug-04, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056380084250720064859 PMID:40765092	研究论文	本研究通过深度学习与超分辨率增强的CT图像，开发放射组学模型以提高布鲁氏菌性脊柱炎与结核性脊柱炎的鉴别诊断准确性	结合超分辨率增强CT图像与深度学习放射组学，提出一种新的鉴别诊断方法，并使用ResNet34和GAN超分辨率进一步提升性能	需要更大规模的多中心研究验证其普遍适用性，回顾性设计和影像异质性可能带来潜在偏差	提高布鲁氏菌性脊柱炎与结核性脊柱炎的鉴别诊断准确性	94名布鲁氏菌性脊柱炎或结核性脊柱炎患者	数字病理学	脊柱炎	CT成像、超分辨率技术、深度学习	ResNet18、ResNet34、MLP、GAN	CT图像	94名患者（65名训练集，29名验证集）
62	2025-08-07	Adapting foundation models for rapid clinical response: intracerebral hemorrhage segmentation in emergency settings 2025-Aug-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13742-5 PMID:40754551	研究论文	本文提出了一种结合深度学习模型的新方法，用于在非对比CT扫描中分割形态多变的大范围脑内出血病灶	采用两步法，先通过用户定义的宽松边界框定位病灶，再使用微调的YOLOv8-S模型生成精确的切片特定边界框，最后利用Medical Segment Anything Model进行精确分割	需要用户初始输入宽松边界框，可能影响完全自动化程度	开发快速准确的脑内出血自动分割方法以支持临床决策	脑内出血(ICH)患者的非对比CT扫描图像	数字病理	脑内出血	深度学习	YOLOv8-S, Medical Segment Anything Model	CT图像	252例CT扫描
63	2025-08-07	Sentiment analysis for deepfake X posts using novel transfer learning based word embedding and hybrid LGR approach 2025-Aug-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10661-3 PMID:40754634	研究论文	该研究提出了一种基于迁移学习和混合深度学习的方法，用于分析深度伪造X帖子的情感	结合了迁移学习和混合深度学习技术，提出了一种新的特征提取方法，用于捕捉深度伪造内容的全局和局部上下文信息	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种高效的情感分析机制，以检测和防止深度伪造内容的传播	深度伪造X帖子	自然语言处理	NA	迁移学习（TL）、词嵌入、TF-IDF	LSTM, GRU, RNN, 混合LGR方法	文本	未明确提及样本数量
64	2025-08-07	A deep learning model for diagnosing autism using brain time series 2025-Aug-03, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.001 PMID:40763894	research paper	该研究提出了一种结合LSTM和注意力机制的混合深度学习模型，用于通过脑部时间序列数据诊断自闭症	创新性地引入了基于滑动窗口的数据预处理方法和投票策略，并整合了带有通道注意力的残差块以增强特征融合	模型在DOS脑图谱上的准确率为73.1%，仍有提升空间	开发更准确的自闭症早期诊断方法	自闭症谱系障碍(ASD)患者和神经典型个体	machine learning	autism	fMRI时间序列分析	LSTM with Attention mechanism	脑部时间序列数据	来自ABIDE数据库的ROI时间序列数据集
65	2025-08-07	A combinatorial mutational map of active non-native protein kinases by deep learning guided sequence design 2025-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.03.668353 PMID:40766444	研究论文	通过深度学习引导的序列设计，构建了一个包含高度组合突变的活性非天然蛋白激酶的突变图谱	克服了传统方法只能进行少量突变或限于进化已探索序列的限制，实现了高度组合突变的功能性序列设计	研究主要基于细胞游离实验，未在完整生物系统中验证功能性	探索蛋白激酶序列-功能关系的高组合突变空间	蛋白酪氨酸激酶及其突变体	机器学习	NA	深度学习引导的序列设计	回归模型	蛋白质序列数据	537个重新设计的序列
66	2025-08-07	The dosimetric impacts of ct-based deep learning autocontouring algorithm for prostate cancer radiotherapy planning dosimetric accuracy of DirectORGANS 2025-Aug-02, BMC urology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12894-025-01875-8 PMID:40753235	研究论文	本研究旨在剂量学评估新一代自动轮廓算法DirectORGANS在创建前列腺放射治疗计划前的CT模拟器中自动识别器官并绘制轮廓的可用性	评估了DirectORGANS算法在前列腺放射治疗计划中自动轮廓绘制的剂量学准确性，并与手动轮廓绘制进行了比较	样本量较小（仅10名患者），且需要临床医生在治疗计划前使用MRI编辑靶区体积	评估DirectORGANS算法在前列腺放射治疗计划中的剂量学准确性	前列腺癌患者的CT图像及自动与手动轮廓绘制的剂量学比较	数字病理	前列腺癌	CT模拟器、MRI	DirectORGANS算法	CT图像	10名患者
67	2025-08-07	Predicting academic performance with fuzzy logic in prospective physical education and sports teachers 2025-Aug-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99124-3 PMID:40753281	研究论文	本研究使用模糊逻辑模型预测未来体育教师的考试成绩，探讨学习方法和学术支持感知如何影响其学术表现	首次将模糊逻辑应用于预测体育教育专业学生的学术表现，填补了该领域的研究空白	研究仅针对体育教育专业学生，结果可能不适用于其他学科领域	探索模糊逻辑在教育领域的应用，预测学生学术表现	未来体育教师候选人	教育技术	NA	模糊逻辑	模糊逻辑模型	学术表现数据	未明确说明样本数量
68	2025-08-07	Transfer learning based deep architecture for lung cancer classification using CT image with pattern and entropy based feature set 2025-Aug-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13755-0 PMID:40753351	研究论文	本文提出了一种基于迁移学习的深度架构ILN-TL-DM，用于利用CT图像进行肺癌分类，结合了模式与熵特征集	提出了一种混合深度架构ILN-TL-DM，结合改进的注意力机制ResU-Net、迁移学习与DeepMaxout结构，并通过软投票策略整合结果，显著提高了分类准确率	未提及模型在跨中心数据或不同扫描参数CT图像上的泛化能力	提高基于CT图像的肺癌分类准确率	CT扫描图像中的肺癌与非癌组织	数字病理	肺癌	CT扫描、迁移学习	改进的Attention-based ResU-Net (P-ResU-Net)、ILN-TL（改进LeNet+迁移学习）、DeepMaxout	CT图像	NA（未明确提及具体病例数）
69	2025-08-07	Integrating genomic and pathological characteristics to enhance prognostic precision in advanced NSCLC 2025-Aug-02, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01056-8 PMID:40753345	研究论文	本研究通过整合基因组和病理学特征，构建了一个多模式预后分类器（PMCP），以提高晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后精确度	结合基因组特征和病理图像深度学习分析，构建了能够精确预测无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）的多模式预后分类器（PMCP）	研究样本量相对较小（162例患者），且仅来自单一医疗机构（中国人民解放军总医院）	提高晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后精确度，指导个体化治疗决策	接受一线免疫联合化疗（ICT）治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	NGS（下一代测序）和深度学习	深度学习模型	基因组数据和病理图像	162例患者
70	2025-08-07	Automatic restoration and reconstruction of defective tooth based on deep learning technology 2025-Aug-02, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06576-0 PMID:40753409	研究论文	提出一种基于深度学习的创新框架，用于自动修复和重建牙齿形态	采用改进的ResNet50-based Pixel2Mesh网络，显著提升了牙齿模型重建的质量和效率	未提及具体的数据集规模或多样性限制	解决牙齿修复和重建中的准确性、个性化和效率问题	缺损牙齿的RGB图像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	改进的ResNet50-based Pixel2Mesh	RGB图像和灰度图像	NA
71	2025-08-07	What does it take to learn the rules of RNA base pairing? A lot less than you may think 2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.31.668042 PMID:40766544	研究论文	本文探讨了使用极简模型重新发现RNA碱基配对规则的可能性	展示了仅需少量参数和序列数据即可学习RNA碱基配对规则，无需结构或比对信息	仅验证了有限类型的RNA碱基配对规则，未涉及更复杂的RNA结构	探索学习RNA碱基配对规则所需的最小计算资源	RNA序列及其碱基配对规则	自然语言处理	NA	随机上下文无关文法(SCFG)、自动微分(autodiff)、随机梯度下降(SGD)	SCFG	RNA序列	少至50条RNA序列
72	2025-08-07	Deep learning for retinal vessel segmentation: a systematic review of techniques and applications 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03324-y PMID:39964659	系统综述	本文系统综述了2020年至2024年间发表的79篇关于基于深度学习的视网膜血管分割的研究，重点关注数据集、分割模型、评估指标和新兴趋势	深入分析了U-Net和Transformer架构在视网膜血管分割中的成功应用，并提出了结合U-Net、Transformer和GANs的混合模型作为未来研究方向	尽管深度学习方法取得了显著成果，但仍存在挑战，需要进一步研究以提高分割准确性	探讨深度学习在视网膜血管分割中的技术和应用，为早期检测和治疗眼疾提供支持	视网膜血管	数字病理学	眼科疾病	深度学习	U-Net, Transformer, GAN	图像	79项研究
73	2025-08-07	Brain-Inspired Meta-Learning for Few-Shot Bearing Fault Diagnosis 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3503658 PMID:40030581	研究论文	本文提出了一种受大脑启发的元学习策略（BIML），用于解决轴承故障诊断中的小样本问题	结合生物神经系统的学习机制，设计了适用于脉冲神经网络（SNNs）的类脑学习算法，并引入元学习策略应用于小样本轴承故障诊断	未提及具体的小样本数量限制或在实际工业环境中的泛化能力验证	解决轴承故障诊断中的小样本学习问题	轴承故障诊断	机器学习	NA	元学习，脉冲神经网络（SNNs）	SNNs	机械振动信号数据	小样本（具体数量未提及）
74	2025-08-07	Distributed Deep Learning With Gradient Compression for Big Remote Sensing Image Interpretation 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3517535 PMID:40030610	研究论文	本文提出了一种分布式深度学习方法，结合梯度压缩技术，用于大规模遥感图像的高效解释	提出了一种名为GCC的梯度压缩方法，通过压缩冗余梯度信息减少通信开销，同时保持检测精度	方法仅在两个大型高光谱数据集上进行了测试，可能需要更多样化的数据集验证泛化能力	解决大规模高光谱数据与资源有限的边缘设备硬件之间的矛盾，促进高光谱目标检测在边缘计算环境中的部署	高光谱图像(HSIs)中的目标检测	计算机视觉	NA	分布式深度学习，梯度压缩	DNNs	高光谱图像	两个总计约3.2GB的大型高光谱数据集
75	2025-08-07	Causal Disentanglement-Based Hidden Markov Model for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3513329 PMID:40030705	研究论文	提出一种基于因果解缠的隐马尔可夫模型（CDHM），用于跨领域轴承故障诊断	CDHM模型通过构建时间序列结构因果模型（SCM），将振动信号解缠为故障相关和故障无关表示，提高了故障诊断的准确性和泛化能力	模型在工业故障数据稀缺的情况下可能仍面临挑战	提高复杂工况下轴承故障诊断的准确性和泛化能力	轴承振动信号	机器学习	NA	隐马尔可夫模型（HMM）、变分自编码器（VAE）	CDHM（因果解缠隐马尔可夫模型）	时间序列数据	Case Western Reserve University (CWRU)、Intelligent Maintenance System (IMS) 和 Paderborn University (PU) 数据集
76	2025-08-07	Multiview Deep Learning-Based Molecule Design and Structural Optimization Accelerates Inhibitor Discover 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3506619 PMID:40030719	研究论文	提出了一种名为MEDICO的多视角深度生成模型，用于分子生成、结构优化和SARS-CoV-2抑制剂发现	MEDICO是首个能够生成与目标分子结构相似的分子图的多视角图生成模型，通过多视角表示学习框架充分且自适应地从目标分子拓扑和几何结构中学习全面的结构语义	NA	加速SARS-CoV-2抑制剂的发现和COVID-19药物的从头设计	分子生成、结构优化和SARS-CoV-2抑制剂	机器学习	COVID-19	多视角深度生成模型	图生成模型	分子图	针对SARS-CoV-2主要蛋白酶（Mpro）的案例研究，包括三种已知Mpro抑制剂（N3、11a和GC376）
77	2025-08-07	EMGANet: Edge-Aware Multi-Scale Group-Mix Attention Network for Breast Cancer Ultrasound Image Segmentation 2025-Aug, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3546345 PMID:40031552	research paper	提出一种名为EMGANet的新网络，用于乳腺癌超声图像分割，通过整合深度和边缘特征来提高分割准确性	EMGANet结合了多尺度组混合注意力块和边缘特征增强块，有效解决了超声图像中边界模糊和斑点噪声的问题	未提及具体局限性	提高乳腺癌超声图像分割的准确性	乳腺癌超声图像	digital pathology	breast cancer	deep learning	EMGANet (Edge-Aware Multi-Scale Group-Mix Attention Network)	image	927个样本（来自武汉大学人民医院的私有数据集BUSI-WHU）及两个公共数据集（Dataset-B和BUSI）
78	2025-08-07	Adaptive Metadata-Guided Supervised Contrastive Learning for Domain Adaptation on Respiratory Sound Classification 2025-Aug, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3545159 PMID:40031634	研究论文	本文提出了一种自适应元数据引导的监督对比学习方法，用于呼吸音分类中的领域适应	利用呼吸音数据集中的元数据属性，探索元数据引导的领域适应方法，并提出一种自适应调整元数据组合的先进方法	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	优化呼吸音分类模型，减少因数据记录过程不一致和人口统计不平衡导致的偏差	呼吸音分类模型	机器学习	呼吸系统疾病	监督对比学习	深度学习模型	音频数据	ICBHI数据集及作者自有数据集（具体数量未提及）
79	2025-08-07	Conditional Mutual Information Constrained Deep Learning for Classification 2025-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3540014 PMID:40031861	research paper	该论文引入了条件互信息（CMI）和归一化CMI（NCMI）的概念，用于衡量深度神经网络（DNN）在分类任务中的输出概率分布空间的集中和分离性能，并提出了一种新的交替学习算法来优化带NCMI约束的深度学习框架	提出使用CMI和NCMI来量化DNN的分类性能，并开发了CMIC-DL框架，通过约束优化提升模型准确性和对抗攻击鲁棒性	未明确提及具体的数据集限制或模型泛化能力的详细分析	提升深度神经网络在分类任务中的准确性和鲁棒性	深度神经网络（DNN）在图像分类任务中的性能优化	machine learning	NA	条件互信息（CMI）和归一化CMI（NCMI）分析	DNN	image	CIFAR-100和ImageNet数据集
80	2025-08-07	Paradigms and methods of noninvasive brain-computer interfaces in motor or communication assistance and rehabilitation: a systematic review 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03340-y PMID:40059266	系统综述	本文系统综述了非侵入式脑机接口（BCI）在运动或沟通辅助及康复中的范式、方法和应用的最新发展	总结了近年来非侵入式BCI技术的快速发展，特别是EEG和fNIRS在康复和辅助设备控制中的应用，以及深度学习和源成像等解码方法的应用	存在许多待解决的挑战，如设计更便捷的电极、提高解码准确性和效率、为特定患者设计更适用的系统等	探讨非侵入式BCI技术在运动或沟通辅助及康复领域的最新发展和应用	非侵入式脑机接口技术及其在康复和辅助设备中的应用	脑机接口	NA	EEG, fNIRS, SSVEP, P300, MI	深度学习, 源成像	神经生理信号	223篇研究文章（自2016年起）