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
901	2025-09-21	Versatile recognition of graphene layers from optical images under controlled illumination through green channel correlation method 2023-Aug-17, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ace979 PMID:37478831	研究论文	提出一种基于绿色通道相关性从光学图像识别石墨烯层数的简便方法	利用绿色通道相关性替代深度学习，实现少量训练图像下的高效识别，并适应非均匀光照条件	需要最小化环境光对样品的影响，图像质量要求低于典型文献但仍有特定光照条件限制	开发快速、低成本且无需高质量图像的石墨烯层数光学识别方法	氧化基底上的剥离石墨烯层	计算机视觉	NA	光学成像、颜色通道分析	标准偏差阈值法、线性回归阈值法（非深度学习）	图像	少量训练图像配合数千张GitHub测试图像
902	2025-09-21	Standard-based personalized healthcare delivery for kidney illness using deep learning 2023-Aug-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ace09f PMID:37343580	研究论文	本研究使用深度学习模型分析标准化电子健康记录数据，以诊断肾脏相关疾病	首次将encoder-combiner-decoder (ECD)架构应用于标准化医疗数据集进行肾脏疾病诊断	NA	通过深度学习提升肾脏疾病的预测诊断准确性	肾脏相关疾病患者	机器学习	肾脏疾病	深度学习	encoder-combiner-decoder (ECD)	电子健康记录	巴西公共卫生系统提供的openEHR基准数据集(ORBDA)
903	2025-09-21	BTCRSleep: a boundary temporal context refinement-based fully convolutional network for sleep staging with single-channel EEG 2023-07-13, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acdb46 PMID:37267988	研究论文	提出一种基于边界时序上下文精炼的全卷积网络BTCRSleep，用于单通道脑电信号的睡眠分期	引入边界时序上下文精炼模块，捕获睡眠阶段转换时的脑电波特征，解决跨时段特征丢失问题	NA	提升单通道脑电信号的睡眠分期性能	睡眠脑电信号	机器学习	睡眠障碍	深度学习	全卷积网络（FCN）	单通道EEG信号	四个公开数据集（SEDF、SEDFX、SHHS、CAP）
904	2025-09-21	CS-based multi-task learning network for arrhythmia reconstruction and classification using ECG signals 2023-07-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acdfb5 PMID:37336244	研究论文	提出一种结合压缩感知与卷积神经网络的多任务网络CSML-Net，用于心电信号的压缩重建与心律失常分类	在压缩域同时实现心电信号重建与分类，通过多尺度特征模块提升模型性能	NA	解决长期心电监测中数据量大与带宽有限的矛盾，提升深度学习在心电监测中的应用	心电信号（ECG）	机器学习	心血管疾病	压缩感知（CS），深度学习	CNN，多任务学习网络	心电信号	MIT-BIH心律失常数据集
905	2025-09-20	Application of Raman Spectroscopy Coupled With Chemometrics for the Detection and Quantification of Mancozeb Residues in Collard Green 2025-Dec, Analytical science advances IF:3.0Q2 DOI:10.1002/ansa.70045 PMID:40959212	研究论文	本研究利用拉曼光谱结合化学计量学方法检测和量化羽衣甘蓝中的代森锰锌残留	首次将拉曼光谱与机器学习模型（包括深度学习和集成方法）结合，用于代森锰锌残留的高精度检测与量化	研究仅限于羽衣甘蓝中的代森锰锌残留，未验证其他农药或蔬菜类型的适用性	开发快速、精确、可及的农药残留检测技术，保障食品安全	羽衣甘蓝中的代森锰锌农药残留	化学计量学与光谱分析	食品安全相关健康风险	拉曼光谱，主成分分析（PCA），机器学习建模	SVM, CNN, 集成学习	光谱数据	多个浓度梯度样本（0.01-0.5 ppm），按监管残留限值分类
906	2025-09-20	Generalizable deep learning for photoplethysmography-based blood pressure estimation-A benchmarking study 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/ae01a8 PMID:40959521	研究论文	本研究评估了基于光电容积脉搏波(PPG)和深度学习模型进行血压估计的泛化能力	首次系统评估深度学习模型在分布外数据集上的血压估计性能，并提出基于样本的域适应方法	模型性能受数据集间血压分布差异的强烈影响	研究基于PPG的深度学习血压估计模型的泛化能力	光电容积脉搏波信号和血压数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	XResNet1d101等五种深度学习模型	生理信号波形数据	基于PulseDB数据集训练，并在多个外部数据集测试
907	2025-09-20	AI automated radiographic scoring in rheumatoid arthritis: Shedding light on barriers to implementation through comprehensive evaluation 2025-Oct, Seminars in arthritis and rheumatism IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.semarthrit.2025.152761 PMID:40513204	研究论文	本研究开发并验证了一种用于类风湿关节炎X光评分自动化的深度学习模型，通过外部测试集评估其性能与临床实施障碍	采用最先进报告指南对AI模型进行严格外部验证，并明确分析当前实施障碍	AI系统性能低于人工评分，组内相关系数较低（0.03-0.27），无法满足研究或临床应用需求	自动化类风湿关节炎的X光放射学评分，并评估AI系统临床实施的可行性	类风湿关节炎患者的双手和双足X光影像	数字病理学	类风湿关节炎	深度学习	深度学习模型	X光影像	训练队列：157名患者，1470张X光片；测试集：两个医院的253名患者，589张X光片
908	2025-09-20	Mycophenolate mofetil-induced colitis versus colonic graft-versus-host disease: a comparative histologic study with artificial intelligence model development 2025-Oct, Histopathology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/his.15521 PMID:40703053	研究论文	比较霉酚酸酯诱导性结肠炎与结肠移植物抗宿主病的组织病理学特征，并开发基于深度学习CNN的数字化工具以半自动化量化嗜酸性粒细胞	首次结合组织病理学比较与人工智能模型（CNN）开发，辅助鉴别MMF结肠炎和GVHD	MMF诱导性结肠炎在干细胞移植患者中罕见，样本量有限，诊断需谨慎	区分霉酚酸酯（MMF）诱导性结肠炎和结肠移植物抗宿主病（GVHD）的病理特征，开发AI辅助诊断工具	95例患者（包括GVHD、MMF结肠炎及疑似病例）的结肠活检组织	数字病理学	结肠炎	深度学习卷积神经网络（CNN）	CNN	组织病理图像	95例患者（37例GVHD，25例MMF结肠炎，33例GVHD vs MMF疑似病例）
909	2025-09-20	Muti-band Morlet mutual information functional connectivity for classifying Alzheimer's disease and frontotemporal dementia with a deep learning technique 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111041 PMID:40902468	研究论文	提出一种基于多频段Morlet小波互信息功能连接和3D-CNN的深度学习框架，用于区分阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和健康对照	首次将多频段Morlet小波互信息功能连接与改进VGG架构的3D-CNN结合，实现了超过90%的分类准确率，并识别出默认模式网络中的EEG生物标志物	NA	通过脑电图功能连接特征实现阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的准确分类	阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和健康对照人群	数字病理学	老年疾病	脑电图（EEG）、多频段Morlet小波互信息功能连接	3D-CNN（基于改进的VGG架构）	脑电图信号	NA
910	2025-09-20	CISCA and CytoDArk0: A cell instance segmentation and classification method for histo(patho)logical image Analyses and a new, open, Nissl-stained dataset for brain cytoarchitecture studies 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111018 PMID:40902464	研究论文	提出一种用于组织病理学图像细胞实例分割与分类的深度学习框架CISCA，并发布首个尼氏染色脑组织标注数据集CytoDArk0	提出三头轻量化U-Net架构，集成边界分类、方向距离图回归与细胞分类功能，首次提供公开的尼氏染色脑细胞标注数据集	NA	开发自动细胞实例分割与分类方法以推动数字病理和脑细胞架构研究	组织切片中的单个细胞（神经元与胶质细胞）	数字病理	神经系统疾病	深度学习，尼氏染色，H&E染色	U-Net with three heads	图像	4个公开数据集（CoNIC/PanNuke/MoNuSeg）及包含近4万个标注细胞的CytoDArk0数据集
911	2025-09-20	Automated detection of lameness in dairy cattle through computer vision analysis of back shape characteristics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111038 PMID:40915069	研究论文	通过计算机视觉分析奶牛背部形状特征实现奶牛跛行的自动检测	首次使用关键点检测算法和深度学习模型对奶牛背部三个区域（颅侧、中间、尾侧）进行曲率分析，实现高精度跛行分类	仅使用侧视单相机采集数据，颅侧区域对跛行检测贡献度较低（η=0.02）	开发客观的自动化奶牛跛行检测方法以提高动物福利和农场生产效率	260头荷斯坦-弗里斯兰奶牛	计算机视觉	NA	关键点检测算法、曲率分析、深度学习	深度学习模型	图像	260头奶牛
912	2025-09-20	Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249 PMID:40915619	研究论文	本研究使用深度学习模拟显微镜凝集试验中的人类专家评估，以提高诊断一致性和客观性	利用预训练DenseNet121网络将主观视觉评估转化为可重复的数值输出，并通过UMAP可视化增强模型可解释性	仅使用内部数据集进行验证，需要进一步外部验证和临床整合研究	提高人畜共患钩端螺旋体病诊断的客观性和一致性	显微镜凝集试验图像	计算机视觉	钩端螺旋体病	深度学习，UMAP降维技术	DenseNet121	图像	内部数据集（具体数量未说明）
913	2025-09-20	Self-supervised representation learning with continuous training data improves the feel and performance of myoelectric control 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111029 PMID:40921113	研究论文	本研究探讨使用连续动态数据和自监督学习改进基于肌电信号模式识别的控制性能	采用连续动态训练数据和自监督预训练技术(VICReg)提升肌电控制器的时序建模能力	NA	提高肌电控制系统的实用性和用户体验	肌电信号模式识别与控制	机器学习	NA	自监督学习(VICReg)	LSTM, LDA	肌电信号时序数据	20名参与者
914	2025-09-20	Application of artificial intelligence in microbial drug discovery: Unlocking new frontiers in biotechnology 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107232 PMID:40846079	综述	本文综述了人工智能在微生物药物发现中的应用及其对生物技术领域的推动作用	整合生成对抗网络、强化学习和自然语言处理等AI技术，实现从分子设计到临床加速的全流程创新	数据质量不一致、模型可解释性有限以及伦理法律问题尚未解决	利用人工智能技术加速抗微生物药物的发现与开发	细菌、真菌和病毒病原体相关的药物发现	计算生物学	传染病	深度学习、机器学习、大数据分析、NLP	GAN、强化学习模型	生物医学大数据、文献文本	NA
915	2025-09-20	Deep learning-based feature discovery for decoding phenotypic plasticity in pediatric high-grade gliomas single-cell transcriptomics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110971 PMID:40848317	研究论文	利用基于深度学习和图机器学习的方法，从儿童高级别胶质瘤单细胞转录组数据中识别表型可塑性的关键调控特征	通过复杂网络动态和基于图的机器学习，揭示了IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型中线胶质瘤中亚型特异性可塑性的关键决定因素，并发现跨子系统的过渡基因和中枢基因	NA	解码儿童高级别胶质瘤（pHGGs）中的表型可塑性机制	儿童高级别胶质瘤（pHGGs）的单细胞转录组数据，包括IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型中线胶质瘤亚型	生物信息学	儿童高级别胶质瘤	单细胞转录组测序，基于图的机器学习	深度学习，图机器学习	单细胞转录组数据	NA
916	2025-09-20	Deep learning ensemble for abdominal aortic calcification scoring from lumbar spine X-ray and DXA images 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110961 PMID:40848321	研究论文	提出一种基于深度学习集成模型的方法，用于从腰椎X射线和DXA图像中自动量化腹主动脉钙化评分	将AAC评分视为正态分布随机变量以考虑人工评分变异性，并采用集成CNN模型预测可能的AAC评分分布	NA	开发自动化AAC评分方法以识别心血管疾病高风险个体	腹主动脉钙化（AAC）	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN集成模型	X射线图像，DXA图像	NA
917	2025-09-20	OpenSpindleNet: An open-source deep learning network for reliable sleep spindle detection in scalp and intracranial EEG 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110854 PMID:40857816	研究论文	介绍一种名为OpenSpindleNet的开源深度学习网络，用于在头皮和颅内脑电图中可靠检测睡眠纺锤波	采用双头架构的新型自动检测方法，在性能和鲁棒性上优于现有方法如SUMO、A7和YASA	NA	开发精确自动的睡眠纺锤波检测方法，以促进对睡眠状态生理学和脑健康的研究	头皮脑电图(EEG)和颅内脑电图(iEEG)数据	机器学习	神经系统疾病	深度学习	双头架构神经网络	脑电图信号	在iEEG数据集和公开的DREAMS头皮EEG数据集上进行测试
918	2025-09-20	Squat errors classification based on National Academy of Sports Medicine guidelines using IMU and deep learning algorithms 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110962 PMID:40857817	研究论文	基于NASM指南，利用IMU和深度学习算法对深蹲错误进行分类	结合多种混合深度学习架构（如CNN-GRU）并探索单IMU传感器的最优放置策略，实现高精度自动化分类	样本量较小（20名运动员），未提及模型泛化能力到更广泛人群的验证	开发自动化深蹲错误分类方法以替代主观视觉评估	运动员的深蹲动作（包括正确和四种错误形式）	运动科学	NA	惯性测量单元（IMU）数据采集	CNN, GRU, TabNet及混合架构（如CNN-GRU, CNN-TabNet）	运动学传感器数据	20名运动员（10男10女），每人完成5种深蹲变式
919	2025-09-20	Polyp segmentation in colonoscopy images using DeepLabV3+ 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110986 PMID:40876416	研究论文	本研究提出了一种基于DeepLabV3+改进的DeepLabV3++模型，用于提高结肠镜图像中息肉分割的精度和鲁棒性	在编码器中采用EfficientNetV2S减少可训练参数，并集成了多尺度金字塔池化(MSPP)和并行注意力聚合模块(PAAB)，重新设计了解码器结构	仅在三个公开数据集上进行验证，未提及临床实际应用环境的测试结果	提升结肠镜图像中息肉分割的准确性和鲁棒性，辅助结直肠癌的早期识别与诊断	结肠镜图像中的息肉区域	计算机视觉	结直肠癌	深度学习图像分割	DeepLabV3++, EfficientNetV2S	图像	三个公开数据集(CVC-ColonDB, CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG)
920	2025-09-20	LUNAR: Periodicity-aware time-series analysis framework for LUNg Auscultation Respiratory detection 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110947 PMID:40876419	研究论文	提出一种周期性感知的深度学习框架LUNAR，用于自动检测肺听诊信号中的呼吸周期	集成新型呼吸周期性感知模块(RPAM)与CNN，显式建模呼吸周期的重复特性，无需依赖专家手动标注	NA	开发自动化呼吸周期检测方法以辅助呼吸系统疾病诊断	肺听诊信号	数字病理	呼吸系统疾病（哮喘、COPD、肺炎）	深度学习	CNN	时间序列信号	训练集279例，验证集ICBHI 126例和SNUCH_Lung 203例