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
9321	2025-10-06	Deep prior embedding method for Electrical Impedance Tomography 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107419 PMID:40184867	研究论文	提出一种基于深度学习的电阻抗断层成像重建方法，通过有效整合图像先验信息提升重建质量	使用图像先验指导神经网络初始化，提出三种先验信息嵌入策略（无先验嵌入、隐式先验嵌入和完整先验嵌入）	重建质量高度依赖于先验信息与真实分布的相似程度	改进电阻抗断层成像的重建质量	电阻抗断层成像重建问题	医学影像重建	NA	电阻抗断层成像	深度学习	仿真数据和实验数据	NA	NA	NA	重建保真度	NA
9322	2025-10-06	A prompt regularization approach to enhance few-shot class-incremental learning with Two-Stage Classifier 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107453 PMID:40220563	研究论文	提出一种提示正则化方法和两阶段分类器来增强少样本类增量学习性能	提出提示正则化方法，在预训练视觉Transformer中嵌入任务提示和全局提示两种不同提示，并设计两阶段分类器架构	NA	解决少样本类增量学习问题，在有限标注样本下高效训练和更新模型而不遗忘先前任务	预训练视觉Transformer模型	计算机视觉	NA	提示学习	Vision Transformer	图像	NA	NA	Vision Transformer	NA	NA
9323	2025-10-06	YOLOv8-G2F: A portable gesture recognition optimization algorithm 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107469 PMID:40245489	研究论文	提出基于YOLOv8改进的轻量级手势识别算法YOLOv8-G2F，在保持高精度的同时显著减小模型尺寸	在YOLOv8基础上引入改进的轻量级模块，替换主干网络和颈部的传统卷积模块及C2f模块，并采用模型剪枝技术	NA	开发轻量级高精度的手势识别算法，降低硬件成本并扩展应用场景	手势识别	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	nus-ii手势数据集	NA	YOLOv8, YOLOv8-G2F	准确率	NA
9324	2025-10-06	PILOT: Deep Siamese network with hybrid attention improves prediction of mutation impact on protein stability 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107476 PMID:40252373	研究论文	提出了一种名为PILOT的新型深度学习框架，通过融合孪生网络和混合注意力机制来改进蛋白质稳定性突变影响(ΔΔG)的预测	首次将孪生网络与混合注意力机制结合，实现了残基和原子水平结构信息的深度融合，以及结构和序列表征的无缝整合	NA	改进蛋白质稳定性突变影响(ΔΔG)的预测精度	蛋白质突变对稳定性的影响	机器学习	NA	深度学习	Siamese network	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	Siamese network with hybrid attention mechanism	NA	NA
9325	2025-10-06	Broad learning system based on fractional order optimization 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107468 PMID:40273541	研究论文	本文提出了一种基于分数阶优化的宽度学习系统，通过引入分数阶微分方程的长时记忆特性来增强系统性能	首次将分数阶优化引入宽度学习系统，利用分数阶微分方程的长时记忆特性优化权重更新过程	NA	提升宽度学习系统在数据处理方面的性能	宽度学习系统的优化方法	机器学习	NA	分数阶优化，增量学习	BLS	NA	NA	NA	宽度学习系统	NA	NA
9326	2025-10-06	Adaptive token selection for scalable point cloud transformers 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107477 PMID:40273540	研究论文	提出一种自适应令牌选择机制的点云变换器，用于高效处理大规模点云数据	引入自适应令牌选择机制和预算机制，在推理时动态减少令牌数量并灵活调整计算成本	NA	解决点云变换器在处理大规模点云时的可扩展性问题	点云数据	计算机视觉	NA	点云处理	Transformer	点云	NA	NA	点云变换器	准确率, 计算复杂度	NA
9327	2025-10-06	Artificial intelligence automated solution for hazard annotation and eye tracking in a simulated environment 2025-Aug, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108075 PMID:40339543	研究论文	提出一种AI驱动的自动化解决方案，用于模拟驾驶环境中的危险标注和眼动追踪	在原有仅进行危险检测的系统基础上，整合了危险标注和视线追踪数据，结合车辆操控参数与驾驶员视觉注意力数据	NA	自动化驾驶模拟实验中的数据标注任务，提高研究效率	驾驶模拟器中的危险场景和驾驶员视觉注意力	计算机视觉	NA	眼动追踪	深度学习	视频, 传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
9328	2025-10-06	Enhancing motor imagery EEG classification with a Riemannian geometry-based spatial filtering (RSF) method 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107511 PMID:40294568	研究论文	提出一种基于黎曼几何的空间滤波方法用于增强运动想象脑电信号的分类性能	引入黎曼几何理论构建空间滤波方法，通过最大化不同类别协方差矩阵间的黎曼距离来提升特征判别能力	NA	提高运动想象脑电信号的分类准确率并减少计算时间	运动想象脑电信号	脑机接口	身体残疾	脑电图	多种机器学习模型	脑电信号	六个公开可用的运动想象脑机接口数据集	NA	CSP-LDA, FBCSP, MDM, TSM, EEGNet, ShallowConvNet, DeepConvNet, FBCNet, Graph-CSPNet, LMDA-Net	分类准确率, 计算时间	NA
9329	2025-10-06	Automatic segmentation of the midfacial bone surface from ultrasound images using deep learning methods 2025-Jul, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.01.012 PMID:39880737	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动算法，用于从二维超声图像中分割中面部骨表面	首次将多种深度学习网络应用于中面部骨表面超声图像分割，并比较了六种不同网络的性能	研究仅针对中面部骨表面，未验证其他骨骼部位的分割效果	开发自动分割中面部骨表面的算法，为三维骨表面重建提供基础	中面部骨表面	计算机视觉	NA	超声成像	深度学习	超声图像	NA	NA	nnU-Net, U-Net, ConvNeXt, Mask2Former, SegFormer, DDRNet	Dice系数, IoU, HD95, ASSD, 精确率, 召回率, 时间	NA
9330	2025-10-06	Advances in photoactivated carbon-based nanostructured materials for targeted cancer therapy 2025-Jul, Advanced drug delivery reviews IF:15.2Q1 DOI:10.1016/j.addr.2025.115604 PMID:40354939	综述	探讨光激活碳基纳米材料在靶向癌症治疗中的关键创新与应用前景	系统阐述碳基纳米材料的光热、光化学和光声特性在靶向癌症治疗中的创新应用，并首次深入讨论机器学习在纳米颗粒研究与光疗中的整合潜力	面临重现性、制造通量和生物相容性等挑战，包括长期生物效应和降解特性需进一步验证	推动碳基纳米材料在靶向癌症光疗领域的发展与临床应用	碳基纳米材料及其衍生物	纳米医学	癌症（乳腺癌、肺癌、神经胶质瘤）	光热疗法、光动力疗法、光化学内化、多模态方法	随机森林、支持向量机、神经网络、深度学习	实验数据、生物物理性能数据	NA	NA	NA	NA	NA
9331	2025-10-06	Comparative analysis of kidney function prediction: traditional statistical methods vs. deep learning techniques 2025-Jun, Clinical and experimental nephrology IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s10157-024-02616-1 PMID:39813007	研究论文	比较传统统计方法与深度学习技术在预测肾功能方面的性能差异	首次在日本全国性CKD登记数据库中使用GRU-D等深度学习模型处理缺失值并预测肾功能	深度学习技术在此研究中未显示出优于传统统计方法的预测准确性	评估深度学习技术是否比传统统计方法能更准确地预测未来肾功能	慢性肾病患者	机器学习	慢性肾病	电子健康记录分析	FFNN, GRU-D, 多元线性回归	临床登记数据	22,929名CKD患者	NA	前馈神经网络, GRU-D	均方根误差(RMSE)	NA
9332	2025-10-06	Generative artificial intelligence enables the generation of bone scintigraphy images and improves generalization of deep learning models in data-constrained environments 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07091-8 PMID:39878897	研究论文	本研究利用生成式人工智能生成骨闪烁扫描图像，并通过合成数据增强提升深度学习模型在数据受限环境中的泛化能力	开发了能够生成代表不同疾病模式的高质量合成骨闪烁扫描图像的生成模型，并验证了合成数据对提升模型泛化性能的有效性	研究仅基于单一中心的训练数据，且仅针对两种特定疾病模式进行验证	解决医学影像中深度学习模型因数据稀缺而泛化能力不足的问题	骨闪烁扫描图像，重点关注骨转移和心脏淀粉样变性两种疾病模式	医学影像分析	骨转移，心脏淀粉样变性	骨闪烁扫描技术	生成模型，深度学习分类模型	医学影像	训练集：9,170名患者的骨闪烁扫描；测试集：6,448名患者的7,472次扫描	NA	NA	AUC，准确率，Fleiss' kappa，log-rank检验	NA
9333	2025-10-06	Robust whole-body PET image denoising using 3D diffusion models: evaluation across various scanners, tracers, and dose levels 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07122-4 PMID:39912940	研究论文	提出并验证了一种基于3D扩散模型的全身PET图像去噪方法，能够适应不同扫描仪、示踪剂和剂量水平	首次将3D Denoising Diffusion Probabilistic Model应用于全身PET图像去噪，实现了跨多种临床场景的鲁棒性能	模型训练主要基于Biograph Vision Quadra PET/CT扫描仪的高质量数据	开发一种能够适应多种PET协议的鲁棒性全身PET图像去噪方法	全身PET图像	医学影像处理	癌症	PET成像	DDPM	3D医学图像	来自4台扫描仪、4种示踪剂类型和6个剂量水平的数据集	NA	3D卷积网络	去噪性能，不确定性图方差	NA
9334	2025-10-06	Integrating generative AI with neurophysiological methods in psychiatric practice 2025-Jun, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104499 PMID:40262408	综述	探讨生成式AI与神经生理学方法在精神病学实践中的整合潜力与应用前景	首次系统提出生成式AI与神经科学、生理学方法在精神病学领域的协同整合框架	面临数据可靠性、隐私保护和资源限制等挑战	探索生成式AI如何增强精神病学临床实践和神经生理学研究	精神病学临床实践、神经生理学数据、心理症状模型	自然语言处理, 机器学习	精神疾病	深度学习, 神经生理学方法	大语言模型	多模态数据, 文本, 神经生理信号	NA	NA	NA	NA	NA
9335	2025-10-06	Sustainable water allocation under climate change: Deep learning approaches to predict drinking water shortages 2025-Jun, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125600 PMID:40345087	研究论文	本研究采用深度学习方法预测德黑兰饮用水短缺问题，为可持续水资源分配提供前瞻性解决方案	结合循环神经网络与三种优化算法（FHO、WOA、HOA）的混合模拟模型，首次在德黑兰水资源管理中实现多模型比较和优化	研究依赖于气候模型的预测准确性，且未考虑突发性极端气候事件的影响	通过先进机器学习方法理解和缓解城市化、土地利用管理不善及气候变异对水资源的影响	德黑兰五个关键水坝水库和德黑兰含水层系统	机器学习	NA	混合模拟模型，气候模型（MRI-ESM2、CNRM-CM6-1、BCC-CSM2）	RNN, LSTM	气候数据、水文数据、水资源分配数据	2021-2050年期间三种排放路径（SSP1.26、SSP2.45、SSP5.85）的预测数据	NA	RNN-FHO, RNN-WOA, RNN-HOA混合架构	水坝流入量预测性能、地下水位波动预测精度	NA
9336	2025-06-01	Learnable fractional Fourier transform for high-quality computer-generated holography 2025-Jun-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.561347 PMID:40445699	research paper	提出了一种基于深度学习的计算机生成全息术方法，通过分数傅里叶变换提升全息成像质量	提出了复数分数傅里叶网络（CFrFNet），整合分数傅里叶变换（FrFT）于空间-频率统一框架中，生成高保真相位全息图（POHs）	NA	提升计算机生成全息术的成像质量	相位全息图（POHs）	computer vision	NA	分数傅里叶变换（FrFT）	CFrFNet, FrFNM, MFEB	image	NA	NA	NA	NA	NA
9337	2025-06-01	Machine Learning-Based Rupture Risk Prediction for Intracranial Aneurysms: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-May-30, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003531 PMID:40444989	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了机器学习在预测颅内动脉瘤破裂风险中的应用，并与PHASES评分进行了比较	机器学习模型在预测颅内动脉瘤破裂风险中展现出比传统PHASES评分更高的特异性，且结合血流动力学参数可进一步提升模型准确性	需要前瞻性研究来验证机器学习模型在临床整合中的实用性	评估机器学习在预测颅内动脉瘤破裂风险中的应用效果	颅内动脉瘤患者	machine learning	cardiovascular disease	machine learning	deep learning	clinical data	36项研究，涉及22,462名患者	NA	NA	NA	NA
9338	2025-06-01	End-to-end 2D/3D registration from pre-operative MRI to intra-operative fluoroscopy for orthopedic procedures 2025-May-30, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03426-w PMID:40445552	研究论文	开发了一种端到端的MRI到荧光镜图像的配准框架，旨在增强骨科手术中术中的可视化	该框架首次实现了仅使用MRI而不需要CT扫描的MRI到荧光镜图像的配准，显著提升了软组织和骨缺损的可视化	研究仅在模拟和尸体研究中验证了性能，尚未在临床环境中进行大规模验证	增强骨科手术中术中的可视化，减少辐射暴露	股骨和骨盆区域	数字病理	骨科疾病	深度学习，MRI-to-fluoroscopic图像配准	NA	MRI图像，荧光镜图像	尸体研究	NA	NA	NA	NA
9339	2025-06-01	GLIMPSE: Generalized Locality for Scalable and Robust CT 2025-May-30, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3575071 PMID:40445811	research paper	本文提出了一种名为GLIMPSE的局部坐标神经网络，用于计算机断层扫描，通过仅处理与像素邻域相关的测量值来重建像素值	GLIMPSE在OOD样本上显著优于传统CNN，同时在分布内测试数据上表现相当或更好，且内存占用几乎与图像分辨率无关	未明确提及具体局限性	开发一种更高效且鲁棒的计算机断层扫描重建方法	计算机断层扫描图像重建	digital pathology	NA	deep learning, computed tomography	CNN, GLIMPSE	image	1024 × 1024 images	NA	NA	NA	NA
9340	2025-06-01	Phantom-Based Ultrasound-ECG Deep Learning Framework for Prospective Cardiac Computed Tomography 2025-May-30, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575268 PMID:40445820	研究论文	提出了一种结合超声和心电图数据的多模态深度学习框架，用于预测心脏静止期以优化CT血管造影门控	首次将超声和心电图数据结合使用3D CNN和ANN的多模态框架，提高了心脏静止期预测的准确性，特别是在心律失常情况下	在较短的心脏静止期（<100ms）预测准确性相对较低	优化CT血管造影门控，提高心脏静止期预测的准确性	心脏静止期	医学影像分析	心血管疾病	超声、心电图、CT血管造影	3D CNN、ANN	超声图像、心电图信号	使用动态心脏运动模型模拟多种心脏条件（包括心律失常）进行验证	NA	NA	NA	NA