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
8541	2025-10-06	Machine learning and deep learning in glioblastoma: a systematic review and meta-analysis of diagnosis, prognosis, and treatment 2025-Aug-07, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03303-7 PMID:40773129	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了机器学习和深度学习在胶质母细胞瘤诊断、预后和治疗中的应用	首次对2021-2025年间GBM研究中ML/DL应用进行系统综述和荟萃分析，比较了Transformer与CNN在分割任务中的性能差异	数据异质性大、外部验证薄弱、缺乏前瞻性临床研究	评估机器学习和深度学习在胶质母细胞瘤临床任务中的应用效果	胶质母细胞瘤患者	机器学习, 深度学习	胶质母细胞瘤	机器学习, 深度学习	CNN, Transformer	医学影像, 分子数据	44项研究	NA	CNN, Transformer	C-index, Dice相似系数, 准确率	NA
8542	2025-10-06	Robust zero-watermarking for color images using hybrid deep learning models and encryption 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09290-7 PMID:40774989	研究论文	提出一种结合深度学习和混沌加密的鲁棒零水印技术，用于彩色图像的版权保护	融合VGG19深度特征与LBP纹理特征，结合DWT和DCT频域变换，采用Lorenz系统和Logistic映射的混沌加密方案	NA	开发抗攻击性强、安全性高的零水印技术以实现多媒体版权保护	彩色图像	计算机视觉	NA	零水印技术	CNN	图像	NA	NA	VGG19	BER, NCC, PSNR	NA
8543	2025-10-06	Multi-module UNet++ for colon cancer histopathological image segmentation 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13636-6 PMID:40775016	研究论文	提出了一种用于结肠癌组织病理图像分割的多模块增强UNet++模型RPAU-Net++	将ResNet-50编码器、联合金字塔融合模块和卷积块注意力模块集成到UNet++框架中，形成多模块协同融合的分割架构	NA	提升结肠癌组织病理图像中腺体和细胞轮廓的精确分割性能	结肠癌组织病理图像	数字病理	结肠癌	深度学习	CNN	图像	GlaS、CoNIC和PanNuke数据集	NA	UNet++, ResNet-50	IoU, Dice	NA
8544	2025-10-06	Novel radiotherapy target definition using AI-driven predictions of glioblastoma recurrence from metabolic and diffusion MRI 2025-Aug-07, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01861-2 PMID:40775041	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多参数MRI模型，用于改进胶质母细胞瘤放疗靶区定义	首次将代谢和生理成像与深度学习相结合，预测胶质母细胞瘤复发区域，替代传统的各向同性扩展方法	未在更大规模的多中心数据集中验证模型性能	改进胶质母细胞瘤放疗临床靶区定义精度	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	代谢MRI, 扩散MRI, 深度学习	深度学习模型	多参数MRI图像（代谢和扩散成像）	NA	NA	NA	特异性, 敏感性	NA
8545	2025-08-11	Accurate segmentation of localized fuel cladding chemical interaction layers in SEM micrographs with deep learning method 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14927-8 PMID:40775268	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8546	2025-10-06	Intelligent text analysis for effective evaluation of english Language teaching based on deep learning 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14320-5 PMID:40775439	研究论文	提出一种基于深度学习的混合特征跨提示自动作文评分模型HFC-AES，用于英语写作能力评估	结合文本结构特征与注意力机制，采用对抗训练优化特征提取并增强跨提示适应性，在主题无关和主题相关阶段分别进行特征提取	NA	开发智能文本分析系统以提升英语写作评估的效率和准确性	英语学习者写作文本	自然语言处理	NA	深度学习	DNN, 注意力机制	文本	NA	NA	分层神经网络	二次加权Kappa系数(QWK)	NA
8547	2025-10-06	The analysis of interactive furniture design system based on artificial intelligence 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14886-0 PMID:40775453	研究论文	本研究优化了基于物联网和人工智能的交互式家具设计系统，通过生成对抗网络和虚拟现实技术提升家具定制体验	将GAN应用于家具设计生成，结合VR技术实现实时交互，并采用Kano模型分析不同用户群体的需求特征	未提及系统在实际应用中的性能测试数据和用户规模验证	优化人工智能辅助的交互式家具设计系统，提升用户定制体验	家具设计系统和不同性别、年龄、收入水平的用户群体	计算机视觉,人机交互	NA	物联网,虚拟现实技术,Kano模型	GAN	设计方案,用户交互数据	NA	NA	生成对抗网络	PA值（吸引质量比例）	NA
8548	2025-10-06	Advanced skin cancer prediction with medical image data using MobileNetV2 deep learning and optimized techniques 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14963-4 PMID:40775513	研究论文	本研究基于MobileNetV2架构开发了一种用于皮肤癌预测的深度学习模型，并采用模因算法优化超参数	将模因算法应用于MobileNetV2模型的超参数优化，结合全局和局部搜索技术调优学习率、批大小和训练轮数等参数	NA	开发自动化的皮肤癌诊断系统以辅助医疗人员决策	皮肤病变医学图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	医学图像	NA	NA	MobileNetV2	准确率, 精确率, 召回率, ROC AUC	NA
8549	2025-10-06	OCELOT 2023: Cell detection from cell-tissue interaction challenge 2025-Aug-07, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103751 PMID:40782597	研究论文	介绍OCELOT 2023细胞检测挑战赛及其在细胞-组织交互关系研究中的成果	首次提出并验证了细胞-组织交互关系对细胞检测性能的重要性，通过多尺度标注数据集推动该领域研究	数据集仅包含673对标注样本，来自306张TCGA全切片图像，样本规模有限	验证细胞-组织交互关系对细胞检测性能的影响，并加速该领域研究	全切片图像中的细胞检测和组织分割	数字病理	癌症（多器官）	苏木精-伊红染色，全切片成像	深度学习模型	病理图像	673对标注样本，来自306张TCGA全切片图像，涵盖六个器官	NA	NA	F1-score	NA
8550	2025-10-06	Probability-Based Early Warning for Seasonal Influenza in China: Model Development Study 2025-Aug-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/73631 PMID:40769217	研究论文	开发基于概率的季节性流感早期预警系统，使用Dense ResNet机器学习模型提供连续风险评估	提出概率性预警方法替代传统二元分类，提供0-1连续风险估计，提高预警灵活性和准确性	未整合实时监测数据和动态传播模型，预警精度有待进一步提高	开发创新的流感样病例早期预警系统	中国北方和南方地区的流感监测数据	机器学习	季节性流感	流感监测	Dense ResNet, SVM, 随机森林, XGBoost, LSTM	监测数据	2014-2024年中国北方和南方流感监测数据	NA	Dense ResNet	AUC, 准确率, 召回率, F1分数	NA
8551	2025-10-06	Alzheimer's disease risk prediction using machine learning for survival analysis with a comorbidity-based approach 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14406-0 PMID:40770222	研究论文	本研究采用生存分析技术预测老年人从认知正常状态向轻度认知障碍转化的时间，重点考察基线合并症的预测价值	首次将合并症数据与生存分析相结合用于阿尔茨海默病风险预测，并识别出内分泌代谢和肾脏泌尿系统合并症作为重要预测因子	研究依赖于特定数据库（ADNI和AIBL），可能需要更多样化的人群数据进行验证	开发基于机器学习的阿尔茨海默病风险预测模型，探索合并症在疾病进展中的作用	老年人群体，特别是从认知正常状态向轻度认知障碍转化的个体	机器学习	阿尔茨海默病	生存分析	随机森林, 机器学习方法, 深度学习方法	结构化临床数据	来自ADNI和AIBL数据库的样本	NA	快速随机森林	一致性指数	NA
8552	2025-10-06	Development of a deep learning based approach for multi-material decomposition in spectral CT: a proof of principle in silico study 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09739-9 PMID:40770244	研究论文	开发了一种基于深度学习的能谱CT多物质分解方法，用于量化碘、钆和钙	采用双阶段网络架构和合成数据集训练，能够克服传统物质分解方法的校准挑战和低信号质量问题	这是一项原理验证性研究，仅使用计算机模拟的圆柱体和虚拟患者体模数据	开发能谱CT中的多物质分解方法	碘、钆和钙三种物质	计算机视觉	NA	能谱CT	深度学习	合成CT图像	圆柱体模型和虚拟患者体模的合成数据集	NA	双阶段网络	准确率, 平均绝对百分比差异	NA
8553	2025-10-06	An attack detection method based on deep learning for internet of things 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14808-0 PMID:40770483	研究论文	提出一种基于深度学习的物联网攻击检测方法，通过遗传算法特征选择、代价敏感函数和CNN-LSTM组合网络提升检测性能	结合遗传算法进行特征选择，使用代价敏感函数解决攻击流量稀缺问题，采用CNN-LSTM混合网络提取时空信息	未明确说明方法在实时检测场景下的性能表现和计算效率	提升物联网环境中网络攻击检测的准确性和可靠性	物联网网络流量数据	机器学习	NA	网络流量分析	CNN, LSTM	网络流量数据	两个物联网基准数据集	NA	CNN-LSTM混合架构	误报率, 检测性能	NA
8554	2025-10-06	Development and evaluation of deep neural networks for the classification of subtypes of renal cell carcinoma from kidney histopathology images 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10712-9 PMID:40764501	研究论文	开发并评估用于从肾脏组织病理学图像中分类肾细胞癌亚型的深度神经网络RenalNet	提出同时捕获三个不同尺度的跨通道和空间特征的深度学习架构，引入多通道残差变换和分组卷积深度定位模块	NA	开发高效稳健的深度学习模型用于肾细胞癌亚型分类	肾脏组织病理学图像中的肾细胞癌亚型	数字病理学	肾细胞癌	H&E染色全切片成像	CNN	组织病理学图像	来自TCGA的WSI图像，在病理学家监督下获取的ROI区域生成的图像块，并在三个知名数据集上测试	NA	RenalNet, MCRT, GCDL	准确率	NA
8555	2025-10-06	YOLO-LeafNet: a robust deep learning framework for multispecies plant disease detection with data augmentation 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14021-z PMID:40764650	研究论文	提出一种基于YOLO的YOLO-LeafNet深度学习框架，用于多物种植物叶片病害检测	提出YOLO-LeafNet新框架，在四种不同植物物种上实现优于YOLOv5和YOLOv8的病害检测性能	仅针对四种特定植物物种（葡萄、甜椒、玉米、马铃薯）进行验证，未涵盖更广泛的植物种类	开发鲁棒的植物病害检测系统以减少作物经济损失	四种植物物种的叶片图像：葡萄、甜椒、玉米、马铃薯	计算机视觉	植物病害	图像数据增强	YOLO	图像	8850张叶片图像，来自Kaggle的五个公开数据集	NA	YOLOv5, YOLOv8, YOLO-LeafNet	召回率, 精确率, mAP50, mAP50-95	NA
8556	2025-10-06	Interactive 3D segmentation for primary gross tumor volume in oropharyngeal cancer 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13601-3 PMID:40764730	研究论文	本研究提出一种用于口咽癌原发大体肿瘤体积交互式3D分割的两阶段交互点击优化框架	提出新颖的两阶段交互点击优化(2S-ICR)框架，结合交互式深度学习实现用户可修正的高性能分割	NA	开发用于口咽癌放疗中GTVt分割的交互式深度学习算法	口咽癌患者的原发大体肿瘤体积(GTVt)	数字病理	口咽癌	深度学习	深度学习模型	3D医学图像	使用2021年头颈肿瘤数据集进行开发，德克萨斯大学MD安德森癌症中心的外部数据集进行评估	NA	2S-ICR框架	Dice相似系数	NA
8557	2025-10-06	The First Seasonal Green View Index Mapping Dataset across Chinese cities powered by deep learning 2025-Aug-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05706-1 PMID:40764774	研究论文	本研究利用深度学习和多源遥感数据开发了中国首个跨城市季节性绿视率指数数据集	首次基于遥感数据创建跨城市、季节分辨率的绿视率数据集，突破了传统依赖街景影像的限制	数据集仅覆盖中国19个主要城市，尚未包含所有城市区域	开发大规模动态监测城市绿视率的遥感方法，支持以人为本的城市绿化监测	中国19个主要城市的街道绿化景观	计算机视觉	NA	多源遥感数据，深度学习	深度学习模型	卫星影像，街景影像	约100万对卫星与街景影像配对样本（2019-2023年）	NA	NA	皮尔逊相关系数（点尺度0.867，街道尺度0.918）	NA
8558	2025-10-06	Adaptive fusion of multi-cultural visual elements using deep learning in cross-cultural visual communication design 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13386-5 PMID:40760013	研究论文	提出一种用于跨文化视觉传达设计的深度学习框架，能够自适应融合多元文化视觉元素	结合CNN、注意力机制和GAN，动态调整色彩方案、空间布局、排版和图标设计以适应目标文化偏好	仅评估了五个文化区域，未涵盖全球所有文化多样性	开发能够创建文化适宜数字界面的跨文化视觉传达设计框架	多元文化视觉元素和数字界面设计	计算机视觉	NA	深度学习	CNN,注意力机制,GAN	视觉设计元素	五个文化区域的实验评估	NA	NA	文化适宜性,美学一致性,用户满意度,用户参与度,任务效率,转化率	NA
8559	2025-10-06	Real-time facial recognition via multitask learning on raspberry Pi 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97490-6 PMID:40760089	研究论文	本研究探索了在树莓派上通过多任务学习实现实时面部识别的可行性	首次在资源受限设备（树莓派）上成功部署高效多任务学习模型进行面部识别，显著降低计算负载和能耗	仅使用自定义VGGFace2数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发适用于资源受限设备的实时面部识别系统	面部图像数据	计算机视觉	NA	多任务学习	CNN	图像	基于VGGFace2数据集的定制数据库	NA	MobileNet, MobileNetV2, InceptionV3	准确率	树莓派（低成本单板计算机）
8560	2025-10-06	Comparison of Deep Learning Models for fast and accurate dose map prediction in Microbeam Radiation Therapy 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105012 PMID:40602228	研究论文	比较基于图卷积网络和3D U-Net的深度学习模型在微束放射治疗中剂量图预测的性能	首次在微束放射治疗领域系统比较图卷积网络与3D U-Net两种不同架构的深度学习模型	研究仅基于大鼠的临床前数据，未涉及人体数据	开发快速准确的剂量预测方法以替代计算密集的蒙特卡洛模拟	微束放射治疗中的3D剂量分布	医学影像分析	癌症放射治疗	蒙特卡洛模拟，深度学习	图卷积网络，3D U-Net	3D剂量图	用于MRT临床前研究的大鼠数据	NA	图卷积网络，3D U-Net	平均绝对误差，平均相对误差，体素级γ指数	NA