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
901	2025-10-05	Directional Lighting-Based Deep Learning Models for Crack and Spalling Classification 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090288 PMID:41003339	研究论文	提出两种基于定向照明的深度学习算法用于混凝土裂缝和剥落分类	首次使用定向照明而非均匀漫射照明来分类混凝土缺陷，提出融合神经网络和多通道神经网络两种新方法	未明确说明样本数量和具体计算资源需求	改进低光环境下混凝土结构的自动检测能力	混凝土结构的裂缝和剥落缺陷	计算机视觉	NA	定向照明技术	深度学习模型	图像	NA	NA	融合神经网络, 多通道神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
902	2025-10-05	Solar Panel Surface Defect and Dust Detection: Deep Learning Approach 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090287 PMID:41003338	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化太阳能电池板表面缺陷检测系统	采用YOLOv11模型结合计算机视觉技术，构建了包含五种异常类别的检测系统，并集成到实时监控仪表板中	NA	提高太阳能电池板维护效率，实现自动化缺陷检测	太阳能电池板表面缺陷和灰尘	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	YOLO	图像	8973张图像	NA	YOLOv11	mAP@0.5, 准确率, 召回率, F1分数	边缘设备
903	2025-10-05	Performance of a Deep Learning Reconstruction Method on Clinical Chest-Abdomen-Pelvis Scans from a Dual-Layer Detector CT System 2025-Aug-25, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090094 PMID:41003477	研究论文	比较深度学习重建方法与现有方法在软组织CT图像重建中的性能和鲁棒性	首次在双层探测器CT系统上评估深度学习重建方法，并与传统滤波反投影和迭代模型重建进行系统比较	样本量相对较小（99例扫描），其中1例因恶病质被排除，可能影响统计功效	评估深度学习重建方法在临床胸腹盆CT扫描中的性能	临床胸腹盆CT扫描图像	医学影像	NA	CT扫描	深度学习重建	CT图像	99例胸腹盆CT扫描（最终分析98例）	NA	NA	衰减稳定性，图像噪声水平，Likert量表评分	NA
904	2025-10-05	An Enhanced MIBKA-CNN-BiLSTM Model for Fake Information Detection 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090562 PMID:41002796	研究论文	提出一种名为MIBKA-CNN-BiLSTM的混合检测模型，用于虚假信息检测	通过三策略增强的黑鸢优化算法(MIBKA)和优化的双通道深度学习架构，显著提升检测精度和效率	NA	提高虚假信息检测的准确性和效率	社交媒体平台上的虚假信息	自然语言处理	NA	NA	CNN, BiLSTM	文本	自建数据集和Weibo21数据集	NA	CNN-BiLSTM双通道特征提取网络	准确率, F1-score	NA
905	2025-10-05	Mobile Mental Health Screening in EmotiZen via the Novel Brain-Inspired MCoG-LDPSNet 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090563 PMID:41002797	研究论文	本研究提出了一种名为MCoG-LDPSNet的脑启发模型，用于移动心理健康筛查，通过新型激活函数解决类别不平衡问题	提出结合双正交编码通路与新型损失驱动参数化Swish激活函数的脑启发模型，通过可学习β参数实现神经生物学启发的自适应增益机制	NA	开发能够处理严重类别不平衡的移动心理健康筛查解决方案	焦虑和抑郁患者	自然语言处理	心理健康疾病	深度学习	MCoG-LDPSNet	文本数据	NA	NA	MCoG-LDPSNet	AUROC, G-mean	NA
906	2025-10-05	An integrative assay for measuring social aversion and motivation in freely behaving mice 2025-Aug-18, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101108 PMID:40680732	研究论文	开发了一种名为SAUSI的行为测试方法，用于综合评估自由行为小鼠的社会厌恶和动机	整合了社会动机、犹豫和自由互动元素，能够对社会厌恶进行多重评估	NA	开发评估社会厌恶的行为工具并研究其神经机制	小鼠	行为神经科学	精神健康障碍	行为测试，深度学习	深度学习模型	行为数据	NA	NA	NA	NA	NA
907	2025-10-05	Performance Degradation between Development and Deployment of a Predictive Model for Central Line-Associated Bloodstream Infections in Hospitalized Children 2025-Aug, Applied clinical informatics IF:2.1Q4 DOI:10.1055/a-2605-1847 PMID:40355126	研究论文	本研究探讨儿科中心静脉导管相关血流感染预测模型从开发到临床部署过程中的性能退化问题	创建了新型数据基础设施来处理实时和历史数据，并系统分析了预测模型从开发到部署性能下降的根本原因	模型在部署后性能显著下降（AUROC从0.97降至<0.60），存在训练/服务偏差、特征泄漏和过拟合等问题	前瞻性实施儿科CLABSI预测模型并在临床实践中实现足够的性能	住院儿童中心静脉导管相关血流感染	机器学习	血流感染	深度学习	深度学习模型	临床特征数据	NA	NA	NA	AUROC	NA
908	2025-10-05	Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation 2025-Aug, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) : [proceedings]. IEEE Conference on Automation Science and Engineering DOI:10.1109/case58245.2025.11163942 PMID:41000371	研究论文	开发了一种集成深度学习和实时视网膜运动补偿的自主机器人视网膜下注射系统	首次将LSTM神经网络用于预测视网膜内界膜运动，并开发了实时配准框架和动态比例速度控制策略	仅在模拟和猪眼实验中验证，尚未进行人体临床试验	提高视网膜下注射手术的安全性和精确性	视网膜疾病患者（特别是遗传性视网膜疾病和年龄相关性黄斑变性患者）	计算机视觉, 机器人技术	视网膜疾病	术中光学相干断层扫描成像	LSTM	医学影像序列	猪眼实验	NA	LSTM	平均跟踪误差	NA
909	2025-10-05	A vision transformer approach for fully automated and scalable dementia screening using clock drawing test images 2025 Jul-Sep, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1002/dad2.70171 PMID:41001422	研究论文	开发了一种基于视觉变换器的全自动痴呆筛查系统，通过分析手绘时钟测试图像实现痴呆预测	首次将视觉变换器应用于时钟绘图测试的自动化分析，结合卷积神经网络预处理技术处理图像质量问题	模型在独立测试集上的平衡准确率为76.5%，仍有提升空间	开发全自动、可扩展的痴呆筛查系统，解决传统时钟绘图测试需要专业评分员和缺乏标准化标准的问题	痴呆患者和正常认知受试者	计算机视觉	痴呆症	时钟绘图测试图像分析	Vision Transformer, CNN	图像	训练集54,027个样本，测试集862个患者（522例痴呆，340例正常认知）	NA	Vision Transformer, MiniVGG, MobileNetV2, 变分自编码器	平衡准确率	NA
910	2025-10-05	HIERARCHICAL LOG BAYESIAN NEURAL NETWORK FOR ENHANCED AORTA SEGMENTATION 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi60581.2025.10980947 PMID:41001007	研究论文	提出一种基于贝叶斯神经网络的分层拉普拉斯高斯模型，用于增强主动脉分割精度	结合3D U-Net流和分层LoG流，通过贝叶斯方法参数化LoG流并提供分割结果的置信区间	未明确说明模型的计算复杂度和在实际临床环境中的验证情况	提高主动脉及其分支血管的医学图像分割精度	主动脉及其弓部分支血管	医学图像分析	主动脉疾病	分层拉普拉斯高斯(LoG)滤波	贝叶斯神经网络, 3D U-Net	3D医学图像	来自两个主动脉数据集的多个体积数据	NA	3D U-Net, 分层LoG网络	Dice系数	NA
911	2025-10-05	Accuracy and Longitudinal Consistency of PET/MR Attenuation Correction in Amyloid PET Imaging amid Software and Hardware Upgrades 2025-Mar-04, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8490 PMID:39251256	研究论文	本研究评估了PET/MR中基于深度学习的衰减校正方法DL-Dixon在不同软件和硬件升级下的准确性和纵向一致性	使用迁移学习微调DL-Dixon模型以适应不同扫描仪软件版本和头部线圈，解决了长期研究中数据变异性的问题	研究仅针对阿尔茨海默病的淀粉样蛋白PET成像，样本量相对有限	协调PET/MR DL-Dixon衰减校正在不同软件和硬件升级下的应用，并评估其准确性和纵向一致性	329名参与者的三模态PET/MR和CT图像，其中38名在约3年内接受两次扫描	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET/MR成像、CT成像、深度学习	深度学习	医学影像（PET、MR、CT）	329名参与者，其中38名有纵向数据	NA	DL-Dixon	相对绝对误差、组内变异系数、组内相关系数、标准化摄取值比	NA
912	2025-10-05	Multivideo Models for Classifying Hand Impairment After Stroke Using Egocentric Video 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3596488 PMID:40768474	研究论文	提出一种新型多视频架构，通过处理多个任务视频来改善对中风后手部功能障碍的分类	首次开发能够同时分析多个功能任务视频的深度学习架构，突破现有方法仅能处理单一活动的限制	研究基于家庭模拟实验室环境采集的数据，可能无法完全反映真实自然环境下的表现	开发基于多视频分析的中风后手部功能障碍自动评估方法	中风幸存者在日常活动中的手部功能表现	计算机视觉	中风	可穿戴（自我中心）摄像技术	深度学习	视频	中风幸存者参与者在家庭模拟实验室中进行的日常活动视频	PyTorch	SlowFast	F1-score	NA
913	2025-10-05	How to accurately predict nanobody structure: Classical physics-based simulations or deep learning approaches 2025, Advances in protein chemistry and structural biology DOI:10.1016/bs.apcsb.2024.12.001 PMID:40973396	研究论文	系统比较基于物理的模拟和深度学习两种方法在预测纳米抗体结构（特别是CDR3区域）的准确性	首次系统比较传统物理模拟与深度学习在纳米抗体结构预测中的表现，并提出纳米抗体与靶蛋白结合需要诱导契合机制的新观点	仅研究三种代表性纳米抗体类别，样本量有限	评估不同方法预测纳米抗体结构的准确性，特别是CDR3区域	三种代表性纳米抗体（Nb32、Nb80、Nb35）	计算生物学	NA	同源建模、分子动力学模拟、深度学习	AlphaFold2, RoseTTAFold	蛋白质结构数据	3种纳米抗体（分别代表凹形、环状和凸形三类）	AlphaFold2, RoseTTAFold	AlphaFold2, RoseTTAFold	预测准确性（与实验结构比较）	NA
914	2025-10-05	Evaluating the diagnostic performance of OpenBioLLM in neurology: A case-based assessment of a medical large language model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332196 PMID:40997070	研究论文	评估OpenBioLLM大型语言模型在神经病学领域的诊断性能	首次对医学大型语言模型OpenBioLLM在复杂神经病学病例中的诊断能力进行系统评估	模型在识别正确病理生理原因方面存在困难，准确率较低，尚不能作为独立诊断工具	评估OpenBioLLM在神经病学条件下的诊断准确性、全面性、补充性和流畅性	25个来自《神经病学临床病例》的复杂神经病学病例	自然语言处理	神经系统疾病	大型语言模型	Transformer	文本	25个神经病学病例	NA	OpenBioLLM	准确率, 全面性, 补充性, 流畅性	NA
915	2025-10-05	A GAN-Based Approach for enhancing security in satellite based IoT networks using MPI enabled HPC 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331019 PMID:40997099	研究论文	提出一种基于GAN的安全框架DLGAN，用于增强卫星物联网网络的安全性	结合CNN实时异常检测与GAN生成合成攻击数据，通过MPI在HPC系统上实现可扩展并行处理	未明确说明具体数据集规模和实验环境配置细节	解决卫星物联网网络中的安全传输问题	卫星物联网网络和HPC云系统	机器学习	NA	深度学习	GAN, CNN	网络流量数据	NA	NA	生成对抗网络, 卷积神经网络	检测准确率, 训练时间	HPC系统, AI-enabled GPUs, MPI并行处理
916	2025-10-05	A hybrid deep learning framework combining transformer and logistic regression models for automatic marine mucilage detection using sentinel-1 SAR data: A case study in Armutlu-Zeytinbağı, Marmara Sea 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330721 PMID:40997107	研究论文	开发结合Transformer和逻辑回归的混合深度学习框架，利用Sentinel-1 SAR数据自动检测马尔马拉海的海上黏液	提出Transformer与逻辑回归结合的混合深度学习框架，首次应用于海上黏液自动检测	研究区域仅限于马尔马拉海的Armutlu-Zeytinbağı地区，样本数量有限	通过深度学习和机器学习方法自动检测海上黏液区域	马尔马拉海Armutlu-Zeytinbağı区域的海上黏液	计算机视觉	NA	卫星遥感，Sentinel-1 SAR数据	Transformer, Logistic Regression, RNN, CNN, Decision Tree, Naive Bayes, SVM	卫星图像，时间序列数据	2600个样本（1300个黏液区域，1300个清洁区域）	NA	Transformer, Logistic Regression	准确率	NA
917	2025-10-05	Vision transformer and Mamba-attention fusion for high-precision PCB defect detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331175 PMID:40997120	研究论文	提出融合视觉Transformer和Mamba注意力机制的ViT-Mamba混合框架，用于高精度PCB缺陷检测	结合视觉Transformer与Mamba注意力机制进行全局特征提取，并引入人工缺陷生成模块和分层多尺度优化策略	NA	解决PCB缺陷检测中数据分布不平衡和泛化能力有限的问题	印刷电路板(PCB)缺陷	计算机视觉	NA	NA	Vision Transformer, Mamba注意力机制	图像	公共PCB缺陷数据集	NA	ViT-Mamba	mAP(平均精度均值)	NA
918	2025-10-05	A graph neural network-based approach for predicting SARS-CoV-2-human protein interactions from multiview data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332794 PMID:40997149	研究论文	提出基于多视图图神经网络的SARS-CoV-2-人类蛋白质相互作用预测方法	结合最优传输整合的多视图图神经网络方法，超越传统单视图和基线图学习方法	初始实验验证数据集仅包含有限数量的高置信度相互作用	开发准确的SARS-CoV-2-人类蛋白质相互作用预测模型以支持药物重定位	SARS-CoV-2病毒蛋白与人类宿主蛋白	机器学习	COVID-19	多视图图神经网络，最优传输整合	图神经网络	蛋白质序列，基因本体术语，物理相互作用信息	280个宿主蛋白与27个SARS-CoV-2蛋白之间的472个高置信度预测相互作用	NA	多视图图神经网络	ROC-AUC, 平均精度	NA
919	2025-10-05	AI: the Apollo guidance computer of the Exposome moonshot 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1632520 PMID:41000410	综述	提出将人工智能与人体相关实验系统结合，通过微生理系统和多组学平台生成高质量数据来校准AI模型，构建器官和人群的数字孪生体	将微生理系统比作火箭、多组学比作登月舱、AI比作制导计算机，提出“暴露组登月计划”的统一愿景	需要扩展模型应用领域、实施稳健的数据安全措施、优先开发透明可解释的算法	实现预防驱动、个性化的健康管理和监管科学新范式	人类暴露组（终身环境暴露总和）	机器学习	NA	多组学平台，微生理系统	深度学习	多组学数据，环境暴露数据	NA	NA	NA	NA	NA
920	2025-10-05	A systematic review of the hybrid machine learning models for brain tumour segmentation and detection in medical images 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1615550 PMID:41000409	系统综述	系统回顾混合机器学习模型在医学图像中脑肿瘤分割与检测的应用	综合分析传统机器学习模型（如SVM）与深度神经网络（如VGG-19、YOLOv10n）的混合模型在脑肿瘤分析中的性能优势	模型泛化能力不足、缺乏大型标注数据集、可解释人工智能（XAI）应用有限	提升脑肿瘤MRI图像分析的诊断准确性和计算效率	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像（MRI）	混合机器学习模型,SVM,CNN	医学图像	25项相关研究（2019-2024年发表）	NA	VGG-19,YOLOv10n	Dice相似系数（DSC）,交并比（IoU）,准确率,精确率,召回率,F1分数	NA