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
8661	2025-10-06	AUTOENCODER FOR 4-DIMENSIONAL FIBER ORIENTATION DISTRIBUTIONS FROM DIFFUSION MRI 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi60581.2025.10981302 PMID:40475178	研究论文	提出一种用于扩散MRI纤维取向分布的四维自编码器压缩方法	开发了顺序平衡顺序级自编码器，通过分离不同球谐函数阶数的编码器来平衡特征图大小，更好地保留低阶系数信息	未明确说明具体压缩率和计算效率提升的量化指标	解决高阶球谐函数表示纤维取向分布时的内存消耗问题	扩散MRI中的纤维取向分布	医学影像分析	NA	扩散MRI	自编码器	四维纤维取向分布数据	NA	NA	OBOL自编码器	精度	常用GPU
8662	2025-10-06	Strategies to include prior knowledge in omics analysis with deep neural networks 2025-Mar-14, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101203 PMID:40182174	综述	本文综述了在深度神经网络中整合先验知识以分析组学数据的三种主要策略	系统总结了利用生物先验知识指导深度神经网络处理高维组学数据的方法，特别关注了新兴的图神经网络架构	NA	探讨如何在组学数据分析中利用深度神经网络整合先验知识以提高预测性能	分子谱数据和生物先验知识	机器学习	NA	高通量分子分析技术	深度神经网络, 图神经网络	分子谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
8663	2025-10-06	Fuzz Testing Molecular Representation Using Deep Variational Anomaly Generation 2025-Feb-24, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01876 PMID:39908426	研究论文	使用深度变分异常生成方法对分子表示进行模糊测试	首次使用变分自编码器生成SELFIES分子字符串的异常示例，探索影响分子表示可靠性的因素	仅针对SELFIES 2.1.1版本进行研究，未涵盖其他分子表示格式	压力测试和验证分子表示的鲁棒性	SELFIES分子字符串表示	机器学习	NA	变分自编码器	VAE	分子字符串	NA	NA	变分自编码器	NA	NA
8664	2025-10-06	A prognostic and predictive model based on deep learning to identify optimal candidates for intensity-modulated radiotherapy alone in patients with stage II nasopharyngeal carcinoma: A retrospective multicenter study 2025-Feb, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110660 PMID:39645201	研究论文	开发并验证基于深度学习的预后预测模型，用于识别II期鼻咽癌患者中仅需调强放疗的低风险人群	首次结合深度学习MRI特征与临床信息构建预测模型，用于识别仅需单纯放疗的II期鼻咽癌患者	回顾性研究设计，样本量有限（999例），需要前瞻性验证	开发预后预测模型以优化II期鼻咽癌患者的治疗策略选择	II期鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	MRI影像分析	3DResNet, XGBoost	MRI影像, 临床数据	999例来自两个中心的II期鼻咽癌患者	NA	3DResNet	C-index, AUC, 校准测试	NA
8665	2025-10-06	Robustly detecting mpox and non-mpox using a deep learning framework based on image inpainting 2025-01-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85771-z PMID:39794381	研究论文	提出了一种基于图像修复的深度学习框架MIM，用于鲁棒检测猴痘和非猴痘皮肤病	首次将图像修复技术应用于猴痘检测，提出“Mask, Inpainting, and Measure”策略，能够有效处理未知类别和异常输入	未明确说明模型在更广泛皮肤病类别上的泛化能力	开发鲁棒的猴痘检测方法以解决实际部署中的噪声干扰和异常输入问题	猴痘和非猴痘皮肤病图像	计算机视觉	猴痘	图像修复	GAN	图像	MSLD猴痘数据集和包含18类非猴痘皮肤病的数据集	NA	GAN	AUROC	NA
8666	2025-10-06	Towards sustainable solutions: Effective waste classification framework via enhanced deep convolutional neural networks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324294 PMID:40465648	研究论文	提出一种结合改进DenseNet201架构和注意力机制的创新废物分类模型	集成SE注意力机制与并行CNN分支融合，增强对废物数据深层特征的提取能力	NA	开发高效的废物分类框架以支持可持续废物管理	废物图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用四个公开数据集和三个额外数据集以增强多样性	NA	DenseNet201, Squeeze and Excitation, 并行CNN分支	NA	NA
8667	2025-10-06	Application of ConvNeXt with transfer learning and data augmentation for malaria parasite detection in resource-limited settings using microscopic images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313734 PMID:40465684	研究论文	本研究应用ConvNeXt模型结合迁移学习和数据增强技术，通过显微图像检测疟疾寄生虫	将ConvNeXt V2 Tiny模型与数据增强、迁移学习和可解释性框架结合，在资源有限环境下实现高精度疟疾诊断	研究依赖于增强后的数据集，原始数据量有限，且主要针对资源有限环境	开发适用于资源有限环境的高精度疟疾寄生虫自动检测方法	薄血涂片显微图像中的疟疾寄生虫	计算机视觉	疟疾	显微成像	CNN	图像	初始27558张图像，经数据增强后共606276张薄血涂片图像	NA	ConvNeXt Tiny, ConvNeXt V2 Tiny, Swin Tiny, ResNet18, ResNet50	准确率	NA
8668	2025-10-06	Verification and application of deep learning models in daily sports activities of teenagers 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322166 PMID:40465756	研究论文	本研究基于VGG16模型，结合BiLSTM和CBAM模块，验证并应用于青少年日常体育运动中的羽毛球动作识别	将CBAM注意力模块与BiLSTM时序模型以级联方式结合，增强了对动作序列时间关系和重要特征的表达能力	研究仅针对羽毛球运动，未验证在其他运动项目中的泛化能力	提高青少年日常体育活动中动作识别的准确率	青少年羽毛球运动动作	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频图像	基于公共数据集Roboflow中的羽毛球训练数据集	NA	VGG16, BiLSTM, CBAM	准确率, F1分数	NA
8669	2025-10-06	The effects of learning experience on college students' deep english learning: a study of the chain mediation effect of motivation and strategy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325491 PMID:40465789	研究论文	探讨学习体验对大学生英语深度学习的影响及动机与策略的链式中介作用	首次在英语学习领域验证了'学习体验→学习动机→学习策略→深度学习'的链式中介模型	样本范围有限且采用横断面研究设计	研究学习体验对大学生英语深度学习的影响机制	不同性别、年龄、教育背景和学业成绩水平的大学生	教育心理学	NA	量表评估、统计分析方法	链式中介模型	问卷调查数据	不同背景的大学生样本	SPSS, AMOS	链式中介模型	统计显著性、中介效应检验	统计分析软件
8670	2025-10-06	Progress in developing a bark beetle identification tool 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310716 PMID:40471899	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的树皮甲虫识别工具，能够从包含多个甲虫的图像中准确分类到属级水平	首次构建能够识别树皮甲虫属的模型，并创建了迄今为止同类昆虫群体中最大的图像训练集	图像采集条件受控，实际应用可能面临挑战，目前仅能区分12个属，物种级识别需要进一步改进	开发实用的树皮甲虫识别工具，用于森林管理和生态研究	树皮甲虫	计算机视觉	NA	深度学习	MaxViT	图像	NA	NA	MaxViT	F1分数	NA
8671	2025-10-06	Adaptive network steganography using deep learning and multimedia video analysis for enhanced security and fidelity 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318795 PMID:40472042	研究论文	提出一种结合深度学习和多媒体视频分析的自适应网络隐写方法，以提升隐写的通用性和安全性	采用深度卷积生成对抗网络架构，能够根据视频动态前景、稳定背景和时空复杂性自适应调整隐写参数	NA	提升网络隐写技术的安全性和保真度	多媒体视频数据	计算机视觉	NA	多媒体视频分析	GAN, CNN	视频	MPII和UCF101视频库	NA	深度卷积生成对抗网络	隐写成功率, 峰值信噪比(PSNR)	NA
8672	2025-10-06	Machine learning techniques for continuous genetic assignment of geographic origin of forest trees 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324994 PMID:40478860	研究论文	比较五种连续遗传分配方法在森林树木地理起源追踪中的准确性	首次系统比较五种连续分配方法在树木地理起源追踪中的表现，突破了传统离散分配方法的限制	研究仅基于欧洲两种树种数据，方法在其他树种或地区的适用性有待验证	开发准确的连续遗传分配方法用于森林树木地理起源追踪	欧洲山毛榉和英国栎树木	机器学习	NA	全基因组单核苷酸多态性(SNP)分析	最近邻方法,高斯过程回归,基因组预测,深度学习	遗传数据	865株欧洲山毛榉(30,000个SNP)和1,883株英国栎(381个SNP)	NA	NA	地理距离误差,相对误差	NA
8673	2025-10-06	The application of deep learning in economic analysis and marketing strategy formulation in the tourism industry 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0321992 PMID:40478915	研究论文	提出TourVaRNN深度学习模型，通过预测经济影响和游客行为来优化旅游业营销策略	将变分自编码器与循环神经网络结合，首次提出TourVaRNN模型用于旅游业经济分析和游客行为预测	研究局限于特定区域的一年数据，未验证模型在其他地区和长期数据的适用性	提升旅游业经济影响预测准确性和营销策略效果	旅游业游客行为模式和经济影响	机器学习	NA	深度学习	变分循环神经网络	结构化数据	特定区域一年内的游客数量、停留天数、消费模式、就业数据和国际旅游样本	Python	TourVaRNN（变分自编码器+循环神经网络）	经济影响评估、游客分割效率、推理时间分析、预算分配利用率	NA
8674	2025-06-10	[Usefulness of Deep Learning Reconstruction in Low-dose Lung Cancer CT Screening Protocols] 2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1485 PMID:40484682	研究论文	本研究评估了在低剂量肺癌CT筛查中，图像重建方法、辐射剂量和螺距因子变化对物理特性的影响，并探讨了深度学习重建（DLR）的效用	首次在低剂量肺癌CT筛查中综合评估了DLR与不同辐射剂量和螺距因子对图像物理特性的影响，并提出了优化方案	研究主要基于体模实验，未涉及真实患者数据	确定低剂量肺癌CT筛查中最佳的辐射剂量和螺距因子设置，评估DLR的实用性	水模体和胸部体模	数字病理	肺癌	CT扫描	DLR（深度学习重建）	CT图像	未明确说明具体样本数量，使用水模体和胸部体模进行实验	NA	NA	NA	NA
8675	2025-10-06	Other possible perspectives for solving the negative outcome penalty paradox in the application of artificial intelligence in clinical diagnostics 2024-12-23, Journal of medical ethics IF:3.3Q1 DOI:10.1136/jme-2024-109968 PMID:38871400	评论	探讨解决人工智能在临床诊断应用中负面结果惩罚悖论的其他可能视角	提出三种新视角（改变公众认知、重新设计临床实践流程、引入更多利益相关者）来解决AI临床诊断中的负面结果惩罚悖论	NA	探讨如何更有效地将人工智能整合到临床实践中，解决负面结果惩罚悖论	人工智能在临床诊断中的应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8676	2025-10-06	Using dynamic spatio-temporal graph pooling network for identifying autism spectrum disorders in spontaneous functional infrared spectral sequence signals 2024-09, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110157 PMID:38705284	研究论文	使用动态时空图池化网络从自发功能近红外光谱序列信号中识别自闭症谱系障碍	首次将动态图构建应用于fNIRS数据挖掘，通过动态特征提取获取时空相关性，并利用时空图池化提升网络信息提取能力	NA	探索脑通道间动态连接关系对自闭症分类的影响，比较ASD和TD的脑通道连接图	自闭症谱系障碍患者和典型发育个体的自发功能近红外光谱序列信号	医学图像分析	自闭症谱系障碍	功能近红外光谱	图神经网络	功能近红外光谱序列信号	NA	NA	动态时空图池化神经网络	准确率	NA
8677	2025-10-06	Brain-computer interfaces inspired spiking neural network model for depression stage identification 2024-09, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110203 PMID:38880343	研究论文	提出一种受脑机接口启发的脉冲神经网络模型，用于基于脑电信号的抑郁症阶段识别	结合脑机接口理念构建脉冲神经网络模型，相比传统深度学习方法具有更高的生理可解释性和更低的能耗	未明确说明样本量大小和研究人群特征，缺乏多中心验证	开发基于脑电信号的抑郁症辅助诊断方法	抑郁症患者和健康个体的脑电信号	脑机接口	抑郁症	脑电图(EEG)	脉冲神经网络(SNN)	脑电信号图像	NA	NA	脉冲神经网络	准确率	NA
8678	2025-10-06	EEG-based motor imagery channel selection and classification using hybrid optimization and two-tier deep learning 2024-09, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110215 PMID:38968976	研究论文	提出一种基于脑电图的运动想象通道选择和分类方法，结合混合优化算法和双层深度学习架构	引入战争策略优化和黑猩猩优化算法的混合优化方法，并设计包含CNN和改良深度神经网络的双层深度学习架构	NA	提高基于运动想象的脑机接口系统的分类准确性和鲁棒性	脑电图信号和运动想象任务	机器学习	运动障碍	脑电图	CNN, DNN	脑电图信号	NA	NA	CNN, M-DNN	准确率, 精确率	NA
8679	2025-10-06	Adoption of deep learning-based magnetic resonance image information diagnosis in brain function network analysis of Parkinson's disease patients with end-of-dose wearing-off 2024-09, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110184 PMID:38838748	研究论文	本研究采用基于卷积神经网络的fMRI数据分类模型分析帕金森病患者剂末现象的大脑功能网络变化	改进了卷积核参数初始化方法，使用受限玻尔兹曼机结构进行参数初始化	样本量相对有限，仅包含100名帕金森病患者	分析帕金森病患者剂末现象的大脑功能网络特征	帕金森病患者（包括有和无剂末现象的两组）	医学影像分析	帕金森病	功能磁共振成像	CNN	fMRI图像数据	100名帕金森病患者（39名无剂末现象，61名有剂末现象）	GRETNA工具箱	基于受限玻尔兹曼机改进的CNN架构	betweenness centrality, degree centrality, global efficiency, local efficiency	NA
8680	2025-10-06	Multi-scale self-attention approach for analysing motor imagery signals in brain-computer interfaces 2024-08, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110182 PMID:38795979	研究论文	提出一种基于多尺度时空自注意力网络的运动想象脑电信号四分类方法	采用空间自注意力机制筛选有效通道，结合多尺度时序卷积网络提取时域特征	NA	提高运动想象脑电信号的分类准确率	运动想象脑电信号（左手、右手、脚部、舌头/休息四类）	脑机接口	NA	脑电图	自注意力网络, 时序卷积网络	脑电信号	BCI Competition IV-2b数据集和HGD数据集的IV-2a、IV-2b数据集	NA	多尺度时空自注意力网络	准确率	NA