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
841	2025-08-04	Applications of machine learning in glaucoma diagnosis based on tabular data: a systematic review 2025-Aug-01, BMC biomedical engineering DOI:10.1186/s42490-025-00095-3 PMID:40745560	系统综述	本文系统评估了机器学习技术在青光眼诊断中的应用，分析了其有效性并识别了最有前景的方法和数据集	通过系统综述方法，全面评估了多种机器学习模型在青光眼诊断中的表现，并识别了影响诊断准确性的关键数据类型	数据不平衡和样本量有限影响了模型的泛化能力	评估机器学习在青光眼诊断中的应用效果	青光眼诊断	机器学习	青光眼	光学相干断层扫描(OCT)、视野(VF)测试	SVM, DL, random forest, ensemble methods	表格数据	35项研究
842	2025-08-04	A Decision Support System Based on multi-head convolutional and Recurrent Neural Networks for assisting physicians in diagnosing ADHD 2025-Aug-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110826 PMID:40752402	研究论文	本研究提出了一种基于多头卷积和循环神经网络的决策支持系统MCRNet，用于辅助医生诊断注意力缺陷多动障碍（ADHD）	MCRNet采用了一种创新的两阶段多头方法进行特征提取，提高了从原始EEG信号中提取特征和分类的能力	未来工作需要关注MCRNet的可解释性，并在更多EEG数据集上测试其有效性	开发一种客观可靠的ADHD诊断工具	儿童和青少年的注意力缺陷多动障碍（ADHD）	数字病理学	注意力缺陷多动障碍	EEG和深度学习技术	多头卷积和循环神经网络（MCRNet）	EEG信号	未提及具体样本数量
843	2025-08-04	Shaping the Future of Personalized Therapy in Bladder Cancer Using Artificial Intelligence 2025-Aug-01, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2025.07.011 PMID:40753031	review	本文综述了人工智能在膀胱癌个性化治疗中的应用及其潜力	探讨了AI在膀胱癌管理各步骤中的应用，包括检测、分级、分期、风险分层、治疗和结果预测	AI在膀胱癌临床工作流程中的广泛应用仍面临重大障碍	实现AI驱动的膀胱癌个性化治疗	膀胱癌患者	digital pathology	bladder cancer	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
844	2025-08-04	AI-assisted intraoperative navigation for safe right liver mobilization in pure laparoscopic donor hepatectomy: an experimental multi-institutional validation study 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11627-1 PMID:40744949	研究论文	本研究探索了人工智能在微创肝脏手术中通过实时分割解剖安全平面提供术中导航的潜力	开发并验证了一种深度学习模型，用于在纯腹腔镜供体右肝切除术中分割血管结构和无血管平面	注释策略需要改进，并需进一步研究以将该技术应用于实际手术室	探索人工智能在辅助主要微创肝脏手术中的潜力	纯腹腔镜供体右肝切除术中的血管结构和无血管平面	数字病理	肝脏疾病	深度学习	U-Net with Mix Transformer encoder	视频	48个纯腹腔镜供体右肝切除术视频（来自三个机构）
845	2025-08-04	A dataset for recognition of Arabic accents from spoken L2 English speech (ArL2Eng) 2025-Jul-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05561-0 PMID:40745170	research paper	本文介绍了ArL2Eng数据集，一个由阿拉伯语母语者产生的L2英语语音语料库，并强调了其在支持自动化语言评估研究中的潜力	ArL2Eng数据集为阿拉伯口音的L2英语语音提供了独特的资源，支持口音识别和语音处理应用的研究	数据集中仅有471条记录（共640条）由人类专家标注了流利度指标，可能限制了某些研究的深度	研究目标是支持自动化语言评估，特别是针对阿拉伯口音的英语学习者的流利度预测	研究对象是阿拉伯语母语者产生的L2英语语音	natural language processing	NA	Mel Frequency Cepstral Coefficients, deep learning, dimensionality reduction	NA	audio	640条语音记录，其中471条标注了流利度指标
846	2025-08-04	A novel flexible identity-net with diffusion models for painting-style generation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12434-4 PMID:40744991	research paper	提出了一种新颖的灵活身份网络与扩散模型结合的方法，用于绘画风格生成	引入了轻量级Identity-Net，能够将图像提示无缝集成到U-Net编码器中，生成多样且一致的图像	未明确提及具体限制	提升绘画风格创意设计，推动AI驱动的艺术发展	绘画风格的生成与转换	computer vision	NA	diffusion models	U-Net, Identity-Net	image	4055件来自42位中国著名画家的艺术品
847	2025-08-04	Impact of agricultural industry transformation based on deep learning model evaluation and metaheuristic algorithms under dual carbon strategy 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14073-1 PMID:40745031	研究论文	本研究开发了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，用于评估农业产业转型的效果，以支持可持续农业发展和双碳目标	提出了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，并采用黏菌算法进行参数优化，显著提高了预测精度	未提及具体的数据来源和样本覆盖范围，可能影响模型的泛化能力	支持可持续农业发展和推进双碳目标	农业产业转型的效果评估	机器学习	NA	黏菌算法	CNN, LSTM	空间数据, 时间序列数据	NA
848	2025-08-04	Higher glass transition temperatures reduce thermal stress cracking in aqueous solutions relevant to cryopreservation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13295-7 PMID:40745362	研究论文	本文通过实验和计算模拟研究了玻璃化冷冻保存中热应力裂纹与溶液玻璃化转变温度的关系	揭示了玻璃化转变温度对热应力裂纹的关键影响，并开发了新型冷冻显微镜平台结合深度学习算法分析裂纹程度	研究仅针对四种水溶液化学体系，未涵盖更广泛的玻璃化溶液类型	探索降低玻璃化冷冻保存过程中热应力裂纹风险的方法	四种不同玻璃化转变温度的水溶液体系	材料科学/生物医学工程	NA	冷冻显微镜成像、语义分割深度学习算法、热力学有限元模拟	语义分割深度学习模型	图像数据	四种水溶液化学体系（玻璃化转变温度跨度>50°C）
849	2025-08-04	TA-SSM net: tri-directional attention and structured state-space model for enhanced MRI-Based diagnosis of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment 2025-Jul-31, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01836-5 PMID:40745641	研究论文	提出了一种名为TA-SSM Net的深度学习模型，用于增强基于MRI的阿尔茨海默病和轻度认知障碍的诊断	结合了三向注意力和结构化状态空间模型(SSM)，有效捕捉3D MRI图像的空间和上下文信息，并通过梯度检查点提升处理效率	研究仅基于ADNI数据集，可能无法完全代表所有人群	提高基于MRI的阿尔茨海默病和轻度认知障碍的诊断准确性和效率	阿尔茨海默病(AD)患者、轻度认知障碍(MCI)患者和正常对照组	数字病理学	老年病	MRI	TA-SSM Net (结合三向注意力和SSM的深度学习模型)	3D MRI图像	300名AD患者、400名MCI患者和400名正常对照
850	2025-08-04	Multimodal deep learning for allergenic proteins prediction 2025-Jul-31, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02347-z PMID:40745646	research paper	提出了一种基于多模态深度学习的框架Multimodal-AlgPro，用于预测过敏原蛋白	通过整合多种维度信息（理化性质、氨基酸序列和进化信息）并采用模型组合的穷举搜索策略，提高了过敏原预测的准确性	未提及具体的数据集规模或模型泛化能力的验证	提高过敏原预测的准确性，以识别过敏反应来源并预防有害触发物的暴露	过敏原蛋白	machine learning	NA	multimodal deep learning	deep learning	protein sequence data, physicochemical properties, evolutionary information	NA
851	2025-08-04	Enhanced stroke risk prediction in hypertensive patients through deep learning integration of imaging and clinical data 2025-Jul-31, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03120-6 PMID:40745655	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态卒中风险预测模型，整合颈动脉超声成像和多维临床数据，以提高高血压患者卒中风险预测的准确性	通过结合颈动脉超声成像和临床数据，使用Vision Transformer (ViT)和径向基概率神经网络(RBPNN)进行风险分层，显著提高了预测准确性	研究仅针对高血压患者，未涵盖其他可能影响卒中风险的人群	开发一种深度学习模型，用于高血压患者的卒中风险预测	1,088名高血压患者的2,176张颈动脉超声图像及相关临床数据	数字病理学	心血管疾病	颈动脉超声成像	ResNet50, Vision Transformer (ViT), 径向基概率神经网络(RBPNN)	图像, 临床数据	1,088名高血压患者的2,176张颈动脉超声图像
852	2025-08-04	Deep Learning in Central Serous Chorioretinopathy 2025-Jul-31, Survey of ophthalmology IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.survophthal.2025.07.011 PMID:40752852	综述	本文全面回顾了深度学习在中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）诊断、分类、预后及治疗效果预测中的应用	探讨了深度学习如何通过自动化分析CSC相关成像生物标志物来解决传统眼科实践中的效率问题，并首次详细展示了脉络膜血管系统的快速、无创可视化	未提及具体样本量或数据集的规模，可能缺乏对深度学习模型泛化能力的实证评估	探索深度学习技术在眼科疾病，特别是CSC的诊断和管理中的应用潜力	中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）及其相关成像生物标志物	数字病理学	视网膜疾病	深度学习（DL）	NA	图像	NA
853	2025-08-04	Predicting ROS1 and ALK fusions in NSCLC from H&E slides with a two-step vision transformer approach 2025-Jul-30, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01037-x PMID:40739404	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的双步视觉Transformer方法，用于从H&E染色切片中预测NSCLC中的ROS1和ALK融合	采用双步视觉Transformer方法（MoCo-V3作为特征提取器，后接基于Transformer的预测模型），并针对ROS1阳性样本量少的问题设计了专门的训练流程	ROS1阳性样本数量有限（仅306例）	开发一种可扩展、准确且经济高效的方法来检测NSCLC中的ALK和ROS1融合	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	深度学习	Transformer（MoCo-V3）	H&E染色的全切片图像（WSI）	33,014名患者（其中ROS1阳性306例，ALK阳性697例）
854	2025-08-04	Improving rainfall forecasting using deep learning data fusing model approach for observed and climate change data 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13567-2 PMID:40739447	研究论文	本研究利用观测降雨数据和气候变化预测的融合，通过深度学习模型提高日、3日和周降雨预测的精确度	结合观测数据和气候变化预测，采用多种先进机器学习模型进行数据融合，显著提高了降雨预测的准确性	研究中使用的模型在某些时间间隔（如周预测）表现较差，误差率较高	提高降雨预测的准确性，以支持水资源管理、防洪、农业活动和灾害准备	降雨数据	机器学习	NA	数据融合技术	ELSVM, Exponential GPR, LSTM	时间序列数据	NA
855	2025-08-04	HLAIIPred: cross-attention mechanism for modeling the interaction of HLA class II molecules with peptides 2025-Jul-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08500-2 PMID:40739437	研究论文	介绍了一种名为HLAIIPred的深度学习模型，用于预测由II类人类白细胞抗原（HLAII）呈递的肽段	采用基于Transformer的神经网络和质谱鉴定的HLAII呈递肽数据集，不仅能预测肽段呈递，还能识别形成相互作用的肽段核心残基	未明确提及	提高肽段-HLAII相互作用的预测准确性和理解	II类人类白细胞抗原（HLAII）及其呈递的肽段	机器学习	癌症	质谱	Transformer	肽段序列数据	未明确提及具体数量，但使用了多种数据集进行评估
856	2025-08-04	Deep learning-driven brain tumor classification and segmentation using non-contrast MRI 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13591-2 PMID:40745383	研究论文	本研究利用深度学习技术对多通道MRI输入进行处理，以提高基于MRI的脑肿瘤诊断的准确性和效率	采用非对比T1加权和T2加权图像及其平均值融合为RGB三通道输入，丰富了模型训练的表征，显著提升了模型性能	尚未整合到临床工作流程中	提高MRI脑肿瘤诊断的准确性和效率	203名受试者的MRI数据，包括100例正常案例和103例13种不同脑肿瘤类型案例	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN, FCN, Darknet53, ResNet50	图像	203名受试者（100例正常，103例脑肿瘤）
857	2025-08-04	A generalizable diffusion framework for 3D low-dose and few-view cardiac SPECT imaging 2025-Jul-30, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103729 PMID:40752375	研究论文	提出了一种名为DiffSPECT-3D的扩散框架，用于3D心脏SPECT成像，能够在低剂量和少视图采集设置下提高图像质量	DiffSPECT-3D能够适应不同的采集设置而无需重新训练或微调网络，通过结合图像和投影数据的一致性策略，确保扩散采样与低剂量/少视图投影测量、图像数据及扫描仪几何对齐	未明确提及具体限制，但可能包括对特定扫描仪或采集设置的依赖性	提高低剂量和少视图心脏SPECT成像的图像质量	心脏SPECT成像	数字病理学	心血管疾病	SPECT成像	扩散模型	3D图像	1,325例临床Tc tetrofosmin负荷/静息研究，来自795名患者
858	2025-08-04	Diagnosis of unilateral vocal fold paralysis using auto-diagnostic deep learning model 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09797-z PMID:40730807	research paper	开发了一种基于深度学习的自动诊断系统，用于单侧声带麻痹的诊断，结合了图像和视频模型	首次将视频模型用于单侧声带麻痹的诊断，能够评估声带动态，提高了诊断准确性和多任务评估能力	图像模型在预测侧向性和麻痹类型方面表现有限	开发一种自动诊断系统，用于单侧声带麻痹的全面评估	单侧声带麻痹患者	digital pathology	vocal fold paralysis	deep learning	CNN (image-based), video-based DL model	image, video	500名参与者的2639个视频片段
859	2025-08-04	Supervised learning of the Jaynes-Cummings Hamiltonian 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02611-w PMID:40730829	研究论文	本研究探讨了深度神经网络（DNN）在仅通过能量谱估计Jaynes-Cummings哈密顿量参数中的应用	提出了一种结合去噪U-Net和vDNN的新模型，能将误差降低约77%，展示了深度学习模型在噪声数据下估计哈密顿量参数的潜力	vDNN模型对高斯噪声的抵抗能力有限，仅在特定范围内有效	利用深度学习模型从能量谱中估计Jaynes-Cummings哈密顿量的参数	Jaynes-Cummings哈密顿量的能量谱	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）、去噪U-Net	vDNN、U-Net	能量谱数据	NA
860	2025-08-04	Harnessing infrared thermography and multi-convolutional neural networks for early breast cancer detection 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09330-2 PMID:40721416	研究论文	本研究提出了一种名为Thermo-CAD的先进计算机辅助诊断系统，利用红外热成像技术和多卷积神经网络进行早期乳腺癌检测	结合多种卷积神经网络(CNNs)和特征转换选择方法(如非负矩阵分解和Relief-F)来提高诊断准确性和可靠性	在区分良性和恶性病例时准确率较低(79.3%)	开发一种非侵入性、无辐射的乳腺癌早期检测方法	乳腺组织	数字病理学	乳腺癌	红外热成像技术	CNN	图像	两个数据集：DMR-IR数据库和一个新的热成像数据集