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
801	2025-11-09	FPGA-Accelerated CNN Reconstruction for Low-Power Sparse-Array Ultrasound Imaging 2025-Nov-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3630483 PMID:41201932	研究论文	提出一种基于FPGA加速的轻量级U-Net卷积神经网络，用于稀疏阵列超声成像中的通道重建	通过FPGA加速深度学习重建缺失超声通道，有效将成像孔径加倍同时将模拟前端需求减半	仅针对膀胱等特定器官进行验证，尚未在更广泛的临床环境中测试	开发低功耗、便携式超声成像系统，解决深度组织成像的功率和计算复杂度挑战	膀胱等靶向器官的超声成像	医学影像处理	泌尿系统疾病	超声成像，稀疏阵列RF数据重建	CNN	超声RF数据，B模式图像	32通道配置	NA	轻量级U-Net (L-UNET)	均方误差(MSE), 峰值信噪比(PSNR), 结构相似性指数(SSIM)	FPGA, 深度学习处理单元(DPU)
802	2025-11-09	Pix2Pix generative-adversarial network in improving the quality of T2-weighted prostate magnetic resonance imaging: a multi-reader study 2025-11-06, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.243102 PMID:40320939	研究论文	本研究评估了Pix2Pix生成对抗网络在提升T2加权前列腺磁共振成像质量方面的性能与可行性	首次将Pix2Pix GAN应用于前列腺MRI图像质量增强，通过合成退化图像训练模型并验证其在真实数据上的适用性	样本量相对有限，仅使用单一类型MRI序列(T2W)，未涵盖多中心数据	评估生成式深度学习在前列腺MRI图像质量增强中的性能	前列腺T2加权磁共振图像	医学影像处理	前列腺癌	磁共振成像，生成对抗网络	GAN	医学图像	训练集1300例，验证集100例，测试集100例，外加33例外部测试集	NA	Pix2Pix	前列腺成像质量标准评分，Wilcoxon符号秩检验	NA
803	2025-11-07	Detection of common bile duct dilatation on magnetic resonance cholangiopancreatography by deep learning 2025-11-06, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.253218 PMID:40321102	研究论文	本研究使用深度学习算法通过磁共振胰胆管成像检测胆总管扩张	首次将深度学习模型应用于MRCP图像中胆总管扩张的自动检测	样本量较小，需要多中心大样本研究验证	开发基于深度学习的胆总管扩张自动检测方法	胆总管扩张患者的MRCP图像	计算机视觉	胆道疾病	磁共振胰胆管成像	CNN	医学图像	147例MRCP图像（77例正常，70例胆总管扩张）	NA	ResNet50, DenseNet121, VGG	准确率	NA
804	2025-11-09	Deep learning-based hyperspectral oil spill detection for marine pollution monitoring in the Gulf of Mexico: A step toward marine pollution monitoring and SDG 14 compliance 2025-Nov-06, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118908 PMID:41202730	研究论文	本研究利用高光谱遥感数据和深度学习技术提升墨西哥湾溢油检测精度	首次将高光谱成像与深度学习分割模型结合用于海洋溢油检测，并比较U-Net和DeepLabv3在溢油分割中的性能	使用公开数据集可能存在数据稀缺性，采用PCA降维可能损失部分光谱信息	开发高效的海洋溢油检测方法以支持海洋污染监测和可持续发展目标14的达成	墨西哥湾海域的溢油污染区域	计算机视觉	NA	高光谱遥感成像	CNN	高光谱图像	公开可用的高光谱溢油数据库(HOSD)	NA	U-Net, DeepLabv3	IoU, F1分数, 精确率, 召回率	NA
805	2025-11-09	Transforming microfluidics for single-cell analysis with robotics and artificial intelligence 2025-Nov-05, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d5lc00216h PMID:41190506	综述	探讨机器人和人工智能如何改变微流控技术在单细胞分析中的应用	整合机器人操作、数字微流控和微型机器人提升实验精度与可扩展性，结合深度学习实现无标记图像处理和细胞状态分析	技术整合实施仍面临挑战	克服微流控单细胞分析在自动化、可靠性和技术壁垒方面的限制	单细胞分析技术	机器学习	NA	微流控技术、单细胞分析	生成模型、深度学习模型	图像数据、单细胞数据	NA	NA	NA	准确性、可重复性	远程共享云实验室
806	2025-11-06	Letter to the Editor: Advancing deep learning-based segmentation for multiple lung cancer lesions in real-world multicenter CT scans 2025-Nov-05, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00649-z PMID:41191183	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
807	2025-11-06	Reply to the letter to the Editor: Advancing deep learning-based segmentation for multiple lung cancer lesions in real-world multicenter CT scans 2025-Nov-05, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00650-6 PMID:41191206	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
808	2025-11-09	Developing an Artificial Intelligence Chatbot for Snake Image Classification and Accuracy Improvement 2025-Nov-05, The American journal of tropical medicine and hygiene DOI:10.4269/ajtmh.25-0101 PMID:40840366	研究论文	开发基于Swin Transformer v2架构的深度学习模型，通过LINE聊天机器人实现蛇类图像分类并提升真实场景准确率	提出测试时目标检测与裁剪预处理方法，有效缩小验证集与外部测试集之间的性能差距	研究主要针对台湾地区蛇类，模型在其他地理区域的泛化能力未验证	开发用于蛇种识别的AI聊天机器人工具，支持临床蛇伤管理	蛇类图像	计算机视觉	蛇伤中毒	深度学习，迁移学习	Transformer	图像	训练集30,573张标注图像（使用12,000张），外部测试集2,400张图像	NA	Swin Transformer v2	准确率	NA
809	2025-11-09	Quantum deep learning-enhanced ethereum blockchain for cloud security: intrusion detection, fraud prevention, and secure data migration 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22408-1 PMID:41193525	研究论文	提出融合以太坊区块链和深度学习的多层安全框架，用于云网络入侵检测、欺诈预防和安全数据迁移	首次将量子启发的变分自编码器与区块链联邦学习结合，实现98.4%的模型投毒攻击防御和92%的零日攻击检测率	未提及实际部署的规模限制和量子计算资源需求	构建可扩展的实时智能云安全框架，保障数据迁移安全和威胁检测	云网络数据安全、入侵检测系统、区块链交易安全	机器学习	NA	区块链联邦学习、图神经网络、量子计算启发算法	GNN, VAE, Transformer, 对比学习	网络流量数据、区块链交易数据、云迁移数据	NA	NA	图神经网络、变分自编码器、分层Transformer	攻击检测率、误报率、分类准确率、风险降低百分比	NA
810	2025-11-09	Hierarchical attention mechanism combined with deep neural networks for accurate semantic segmentation of dental structures in panoramic radiographs 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22560-8 PMID:41193542	研究论文	本研究开发了一种结合分层注意力机制的深度神经网络模型，用于全景X光片中牙齿结构的精确语义分割	采用分层多尺度注意力机制，通过分析不同分辨率的图像来提高分割精度	在检测牙髓和龋齿等复杂结构时存在挑战，主要由于结构重叠和细微解剖细节	评估深度学习语义分割模型在全景X光片中识别和分类解剖与病理结构的性能	全景X光片中的24种不同解剖和病理结构	计算机视觉	口腔颌面疾病	全景X光成像	深度学习	图像	844张标注的全景X光图像	NA	深度神经网络	特异性,准确率,精确率,召回率,F1分数,交并比	NA
811	2025-11-09	Uncovering urban morphology and environmental interactions of small towns using self organizing maps in Qinba Mountains of Southern Shaanxi China 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22214-9 PMID:41193544	研究论文	本研究利用地球观测数据和空间分析方法，分析了秦巴山区小城镇环境因素与城市形态之间的关系	首次将U-Net3+深度学习模型与凹壳算法结合，精确提取了358个小城镇的建筑边界，并运用自组织映射算法建立了环境-形态关系的定量分析框架	研究区域局限于秦巴山区小城镇，结果可能不适用于其他地理环境	探索环境因素与城市形态之间的相互作用关系	秦巴山区358个小城镇的123,992栋建筑	计算机视觉,机器学习	NA	地球观测,空间分析	U-Net,自组织映射(SOM)	遥感图像,空间数据	358个小城镇的123,992栋建筑	NA	U-Net3+	NA	NA
812	2025-11-09	Unveiling the role of harmonization on clinically significant prostate cancer detection using MRI 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22433-0 PMID:41193563	研究论文	本研究通过整合无监督聚类协调技术和临床变量，评估了协调技术对多中心MRI数据在前列腺癌检测中诊断性能的影响	首次系统评估协调技术对多中心成像数据的影响，提出结合无监督聚类和临床变量的新策略来缓解中心间变异性	未明确说明样本具体数量和来源中心的详细信息	提高临床显著性前列腺癌的检测和分类诊断性能	前列腺癌患者的多中心MRI数据	医学影像分析	前列腺癌	T2加权磁共振成像	3D卷积自编码器,机器学习分类器	医学图像	NA	NA	3D卷积自编码器	准确率,AUC	NA
813	2025-11-09	An intelligent framework combining deep learning and fuzzy logic for accurate remote language translation 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22549-3 PMID:41193680	研究论文	提出一种结合深度学习和模糊逻辑的智能混合翻译框架，用于提高远程语言翻译的准确性和可解释性	将基于Transformer的神经机器翻译与模糊逻辑推理模块相结合，通过语言学规则评估句法、语义和语篇特征来增强翻译质量	在低资源语言和惯用表达处理方面仍存在挑战，系统复杂性可能增加计算开销	构建可扩展、可解释且准确的多语言翻译系统	高资源和低资源语言对的机器翻译	自然语言处理	NA	神经机器翻译，模糊逻辑推理	Transformer	文本	基准数据集上的高资源和低资源语言对	NA	Transformer	BLEU, METEOR, F1-score	边缘计算和云部署，亚秒级延迟
814	2025-11-07	Correction: A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26793-5 PMID:41193729	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
815	2025-11-09	nERdy: network analysis of endoplasmic reticulum dynamics 2025-Nov-05, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08892-1 PMID:41193871	研究论文	开发了nERdy和nERdy+两种方法用于准确提取和表征内质网网络结构及连接点动态	提出了基于图像处理的nERdy方法和具有D4等变性的神经网络nERdy+，能够更准确地重建内质网动态网络	未明确说明方法在哪些特定条件下可能失效或存在局限性	研究内质网形态形成蛋白在管状基质形成中的作用	内质网网络结构和连接点动态	计算机视觉	NA	活细胞共聚焦显微镜，STED显微镜	D4等变神经网络	时间序列显微镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
816	2025-11-09	Correlation between atherogenic index of plasma and retinal vessels in the fundus: a cross-sectional study 2025-Nov-05, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03352-2 PMID:41194298	研究论文	本研究通过深度学习技术定量分析眼底视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)的相关性	首次结合深度学习分割模型对眼底视网膜血管进行全自动定量测量，探索AIP与视网膜微血管参数的关联	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自单一医疗中心	评估视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数的相关性	651名北京同仁医院心血管中心住院患者	数字病理	心血管疾病	眼底摄影，深度学习分割	深度学习分割模型	眼底图像	651名住院患者	NA	NA	分形维度，血管密度，平均血管直径，平均静脉直径	NA
817	2025-11-09	Artificial intelligence-based lesion characterization and outcome prediction of prostate cancer on [18F]DCFPyL PSMA imaging 2025-Nov-05, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111265 PMID:41202884	研究论文	本研究开发了基于人工智能的模型，用于前列腺癌[18F]DCFPyL PSMA成像的病灶特征描述和预后预测	开发了结合PET和CT模态的输入串联模型，在PSMA-RADS评分、恶性分类、治疗反应预测和生存预测等多个任务中表现优异	生存预测的C指数相对较低（内部测试集0.58，前瞻性测试集0.60），模型性能仍有提升空间	开发人工智能工具辅助前列腺癌的临床决策	接受[18F]DCFPyL PET/CT成像的前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	[18F]DCFPyL PET/CT成像，PSMA-Reporting and Data System (RADS)评分	深度学习模型	PET和CT医学影像	训练和内部测试集238例患者，前瞻性测试集36例患者	NA	输入串联模型（单模态和多模态深度学习模型）	AUROC, C-index	NA
818	2025-11-09	Multi-modal single-cell platform for nanoparticle-enhanced time-series metabolic profiles of CD8+ T cell exhaustion in tumor immunosurveillance 2025-Nov-04, Journal of nanobiotechnology IF:10.6Q1 DOI:10.1186/s12951-025-03774-4 PMID:41188846	研究论文	开发了一种多模态单细胞平台，用于研究CD8+ T细胞耗竭的时间动态代谢特征	整合纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱和蛋白质计数平台，实现单细胞水平的时间序列代谢分析	NA	阐明CD8+ T细胞在肿瘤免疫监视中耗竭的时间动态特征	CD8+ T细胞	生物医学工程	肿瘤	纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱，蛋白质计数平台	深度学习算法	代谢谱数据，蛋白质定量数据	近3000个单细胞	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
819	2025-11-09	Optimizing myocardial infarction detection: a hybrid CNN-GRU deep learning approach 2025-Nov-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03217-y PMID:41188886	研究论文	本研究开发了一种基于心电图信号的混合CNN-GRU深度学习模型，用于优化心肌梗死的检测	提出结合CNN和GRU的混合深度学习架构，充分利用CNN的空间特征提取能力和GRU的时间序列建模能力	回顾性研究设计，数据来源于单一数据库，缺乏外部验证	开发心肌梗死检测的深度学习诊断支持工具	心肌梗死患者和健康个体的心电图信号	数字病理	心血管疾病	心电图信号分析	CNN, GRU	心电图信号	56,354份心电图记录（41,871份来自心肌梗死患者，14,474份来自健康个体）	NA	CNN-GRU混合架构	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 宏平均, 加权平均	NA
820	2025-11-09	Development of a unified deep learning approach integrating CNN-based local and ViT-based global feature extraction for enhanced cotton disease and pest classification 2025-Nov-04, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01462-w PMID:41188914	研究论文	开发了一种集成CNN局部特征提取和ViT全局特征提取的统一深度学习方法来增强棉花病虫害分类	提出混合CNN-ViT模型，同时利用CNN的局部特征提取能力和ViT的全局上下文捕捉能力	数据集仅包含8种棉花病虫害类别，需要扩展到更多样化的病虫害类型	开发准确高效的棉花病虫害分类方法以提高棉花产量	棉花病虫害图像数据	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分类	CNN, ViT, 混合模型	图像	包含8个类别的棉花病虫害数据集（蚜虫、黏虫、细菌性枯萎病、棉铃腐病、绿棉铃、健康植株、白粉病、靶斑病）	NA	CNN, Vision Transformer, 混合CNN-ViT	准确率	NA