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
941	2025-12-06	Spike train analysis in rehabilitation movement classification using deep learning approach 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25268-x PMID:41345141	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
942	2025-12-09	Beyond convolutions and supervised learning with transformers and representation learning for retinal image analysis 2025-Dec-04, Progress in retinal and eye research IF:18.6Q1 DOI:10.1016/j.preteyeres.2025.101419 PMID:41352580	综述	本文综述了视网膜图像分析领域的最新进展，重点介绍了从监督学习向无标签表示学习的转变，以及视觉Transformer作为卷积神经网络替代方案的出现	聚焦于无标签表示学习方法和视觉Transformer在视网膜图像分析中的应用，超越了传统监督学习和卷积神经网络的局限	作为综述文章，未提出新的实验方法或模型，主要总结现有研究进展	总结视网膜图像分析领域的技术进展，特别是无标签学习和Transformer架构的应用	视网膜图像分析技术	计算机视觉	NA	NA	Transformer, CNN	图像	NA	NA	视觉Transformer, 卷积神经网络	NA	NA
943	2025-12-09	Characterizing and Evaluating Mental Health Misinformation on Social Media: A Qualitative and Deep Learning-Based Study 2025-Dec-04, Cyberpsychology, behavior and social networking DOI:10.1177/21522715251403844 PMID:41354555	研究论文	本研究提出了一种结合定性分析和深度学习的集成框架，用于自动检测和评估社交媒体上的心理健康错误信息	通过专家访谈和扎根理论，开发了一个包含七个维度的21级细粒度可信度评估框架，并构建了高质量的中文社交媒体数据集	所有三个模型在评估证据质量和检测上下文依赖的错误信息方面面临挑战	自动检测和评估社交媒体上的心理健康错误信息，以提高在线心理健康信息的可信度	中文社交媒体帖子	自然语言处理	心理健康	NA	GRU, BERT, RoBERTa	文本	814个中文社交媒体帖子	NA	GRU, BERT, RoBERTa	NA	NA
944	2025-12-09	GoFlow: efficient transition state geometry prediction with flow matching and E(3)-equivariant neural networks 2025-Dec-03, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00283d PMID:41189760	研究论文	本文提出了一种名为GoFlow的新方法，利用流匹配和E(3)-等变神经网络高效预测化学反应过渡态几何结构	将过渡态生成建模为最优传输流问题，采用E(3)-等变流匹配与几何张量网络，相比现有方法实现了百倍以上的推理加速和几何精度提升	未明确说明方法在具体分子系统规模或反应类型上的限制	开发高效准确的机器学习方法，用于从二维反应图预测化学反应过渡态几何结构	化学反应的过渡态几何结构	机器学习	NA	NA	E(3)-等变神经网络	二维反应图	NA	NA	几何张量网络	几何精度, 推理速度	NA
945	2025-12-09	MaskTerial: a foundation model for automated 2D material flake detection 2025-Dec-03, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00156k PMID:41220578	研究论文	本文提出了一种名为MaskTerial的基础模型，用于自动化检测和分类光学显微镜图像中的二维材料薄片	利用合成数据生成器进行广泛预训练，使模型能够仅用5到10张图像快速适应新材料，并采用不确定性估计模型基于光学对比度对预测进行最终分类	未明确说明模型在更广泛材料类型或复杂背景下的泛化能力	自动化检测和分类剥离的二维材料薄片，提高分类准确性、客观性和样品制备效率	光学显微镜图像中的二维材料薄片	计算机视觉	NA	光学显微镜成像	实例分割网络	图像	八个不同数据集，包含五种不同的二维材料	NA	NA	NA	NA
946	2025-12-09	Machine learning models for predicting vasospasm following ruptured intracranial aneurysms: a systematic review and meta-analysis 2025-Dec-03, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-025-06725-y PMID:41339534	综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习模型在预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后血管痉挛方面的性能	首次对机器学习预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后血管痉挛的研究进行系统综述和荟萃分析，并比较了不同算法类型的性能	研究方法存在异质性，外部验证有限，缺乏前瞻性试验，患者选择存在偏倚风险	评估机器学习模型预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后血管痉挛的准确性和临床适用性	动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者	机器学习	脑血管疾病	NA	深度学习, 回归模型, 集成方法, SVM	临床数据和影像数据	NA	NA	人工神经网络, 随机森林	灵敏度, 特异性, AUC-ROC, NPV, PPV	NA
947	2025-12-09	SOC Prediction of Li-Ion Battery Based on EKF and CNN-BiLSTM-Attention 2025-Dec-02, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c06451 PMID:41358071	研究论文	本文提出了一种融合扩展卡尔曼滤波、卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的锂离子电池荷电状态预测模型	将物理模型驱动的扩展卡尔曼滤波算法与数据驱动的深度学习模型相结合，通过物理先验约束提升预测结果的物理一致性和鲁棒性	实验验证仅在10°C和25°C两种温度下的多种工况进行，未涵盖更宽的温度范围或更极端的工况	提高锂离子电池荷电状态估计的准确性、物理一致性和泛化能力	磷酸铁锂电池	机器学习	NA	NA	CNN, BiLSTM, Attention, EKF	电池运行数据	NA	NA	CNN-BiLSTM-Attention与EKF融合架构	平均估计误差	NA
948	2025-12-09	Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification With Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3583974 PMID:40587343	研究论文	本文提出了一种名为LaDiNE的新集成学习方法，结合视觉Transformer的鲁棒性和基于扩散的生成模型，以提高医学图像分类的可靠性	首次将视觉Transformer的鲁棒性与扩散模型作为灵活密度估计器结合，以同时应对未知噪声、对抗性扰动和分辨率退化，提升预测准确性和置信度校准	未明确说明方法在更广泛医学图像数据集或实际临床部署中的泛化能力	提高医学图像分类在面临意外图像损坏和噪声扰动时的鲁棒性和可靠性	肺结核胸部X光图像和黑色素瘤皮肤癌图像	计算机视觉	肺结核, 皮肤癌	NA	Vision Transformer, 扩散模型	图像	NA	NA	Transformer编码器块	预测准确性, 置信度校准	NA
949	2025-12-09	In Vivo Laparoscopic Image De-Smoking Dataset, Evaluation, and Beyond 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3584641 PMID:40601460	研究论文	本文提出了首个用于腹腔镜手术烟雾去除的真实配对数据集，并评估了现有去烟雾方法的性能	构建了首个来自真实腹腔镜手术记录的配对烟雾-无烟雾数据集，并开发了运动跟踪技术来补偿患者非自主运动，确保可靠的图像配对	数据集仅来自前列腺切除术和胆囊切除术两种手术类型，可能无法完全代表所有腹腔镜手术场景	开发有效的腹腔镜手术烟雾去除算法，并评估现有方法的性能	腹腔镜手术图像	计算机视觉	前列腺癌	腹腔镜手术记录	NA	图像	132例前列腺切除术记录（提取41个视频序列，2000对图像）和45例胆囊切除术记录（提取68个视频序列，1000对图像）	NA	NA	NA	NA
950	2025-12-09	A Novel Few-Shot Learning Framework for Supervised Diffeomorphic Image Registration Network 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585199 PMID:40601459	研究论文	本文提出了一种新颖的小样本学习框架，用于监督式微分同胚图像配准网络	提出了一种结合随机微分同胚生成器（RDG）和监督式小样本学习网络的新型框架，理论上仅需单张图像数据即可生成训练标签，并在损失函数中仅需确保形变平滑性即可有效消除物理网格折叠现象	未明确讨论框架在极端形变或不同模态医学图像上的泛化能力，也未提供大规模临床数据集的验证结果	解决医学图像配准中监督式网络面临的两个主要挑战：物理网格折叠和标记训练数据稀缺	医学图像配准任务	计算机视觉	NA	深度学习图像配准	监督式小样本学习网络	医学图像	理论上单张图像数据即可（小样本设置）	未明确说明（代码链接为GitHub仓库）	随机微分同胚生成器（RDG）与监督式小样本学习网络的组合架构	网格折叠消除性能（与其他基于学习的方法比较）	NA
951	2025-12-09	Critical review of the model description in 'Kurdish handwritten character recognition using deep learning techniques' 2025-Dec, Gene expression patterns : GEP IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.gep.2025.119399 PMID:40617480	评论	本文对一篇关于库尔德手写字符识别的深度学习论文中的模型描述不一致性进行了批判性评论	指出了原论文在模型架构描述、类别标签和模型总结方面的关键不一致性，旨在提升研究的透明度和可重复性	NA	审查和纠正已发表论文中的模型描述错误，以促进学术研究的准确性和可重复性	库尔德手写字符识别领域的深度学习研究论文	自然语言处理	NA	NA	深度学习	手写字符图像	NA	NA	NA	NA	NA
952	2025-12-09	Coupled Diffusion Models for Metal Artifact Reduction of Clinical Dental CBCT Images 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3587131 PMID:40627491	研究论文	本文提出了一种基于耦合扩散模型的新方法，用于减少临床牙科CBCT图像中的金属伪影	提出耦合扩散模型（CDM），通过分别训练两个扩散模型获取先验信息，并设计噪声转换模块和MA自适应推理技术，有效利用未对齐的MA退化图像与干净图像之间的固有转换	未明确说明模型在极端或罕见临床情况下的泛化能力，且仅基于特定临床数据集进行实验	减少临床牙科CBCT图像中的金属伪影，以改善后续诊断	临床牙科CBCT图像	计算机视觉	NA	CBCT成像	扩散模型	图像	NA	NA	扩散模型	客观指标, 视觉质量	NA
953	2025-12-09	ssEM Image Restoration via Diffusion Models With Multi-Output Joint Strategy for Noise Estimation 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3584726 PMID:40627490	研究论文	本研究提出了一种基于扩散模型的新方法，用于恢复连续切片电子显微镜（ssEM）图像中缺失的切片	提出了利用扩散模型恢复ssEM图像缺失切片的新方法；针对ssEM图像的各向异性特点，使用非对称和对称3D卷积增强骨干网络；设计了带有首尾切片注意力块（FLAB）的自适应可学习重建（ALR）模块进行特征提取；采用多输出联合策略（MJS）进行噪声估计以减少训练-测试差异；重新设计了推理过程以优化部分损坏切片的恢复，无需额外的伪影模拟或重新训练	未明确说明	恢复连续切片电子显微镜（ssEM）图像中缺失的切片，提升图像质量和下游任务性能	连续切片电子显微镜（ssEM）图像	计算机视觉	NA	连续切片电子显微镜（ssEM）	扩散模型	图像	未明确说明	未明确说明	未明确说明具体架构名称，但包含非对称和对称3D卷积增强的骨干网络、自适应可学习重建（ALR）模块、首尾切片注意力块（FLAB）	未明确说明具体指标，但提及生成更真实的切片并在下游任务中表现优异	未明确说明
954	2025-12-09	Region Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation With Noisy Labels 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589058 PMID:40658577	研究论文	本文提出了一种用于处理带有噪声标签的CT图像分割的区域不确定性估计框架	提出了样本分层训练策略和边界引导的区域不确定性估计模块，以更可靠地利用噪声标签数据并评估样本置信度	NA	解决医学图像分割中因标注成本高而使用噪声标签时，对边界模糊的器官和组织分割效果不佳的问题	CT图像中的器官和组织分割	医学图像分割	NA	CT图像分割	深度学习模型	3D CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
955	2025-12-09	VAULT-OCT: vault accuracy using deep learning technology-an artificial intelligence model for predicting implantable collamer lens postoperative vault with AS-OCT 2025-Dec-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001743 PMID:40660493	研究论文	本研究开发了一个名为VAULT-OCT的深度学习模型，用于基于术前光学相干断层扫描（OCT）预测有晶状体眼植入式Collamer镜片（ICL）的术后拱高	首次利用深度学习技术结合术前AS-OCT图像来预测ICL术后拱高，为ICL尺寸选择提供了一种基于人工智能的新方法	研究为回顾性设计，样本量相对有限（324只眼），且仅基于单一中心的患者数据，可能影响模型的泛化能力	开发一个高精度的深度学习模型，以预测ICL植入术后的拱高，辅助临床医生进行术前ICL尺寸选择	接受ICL植入术的患者及其术前AS-OCT图像与术后拱高测量数据	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习，神经网络	图像（AS-OCT图像）	324只眼睛（来自162名连续患者）	未明确说明	自定义分类器（具体架构未指定）	均方根误差，平均绝对误差（MAE），标准差（SD），预测值在200微米内的百分比	NA
956	2025-12-09	Robust Polyp Detection and Diagnosis Through Compositional Prompt-Guided Diffusion Models 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589456 PMID:40663685	研究论文	本文提出了一种渐进式频谱扩散模型（PSDM），通过组合提示整合多种临床标注，生成合成息肉图像以增强训练数据，从而提升息肉检测、分类和分割的性能	提出PSDM模型，首次将分割掩码、边界框和结肠镜报告等多种临床标注转化为组合提示，分为粗粒度和细粒度组件，以生成更临床准确的合成图像，并显著改善模型在分布外数据上的泛化能力	未提及模型在实时临床环境中的部署验证或计算效率分析	通过生成合成息肉图像来增强深度学习模型的泛化能力，以改进结直肠癌的早期检测	结肠镜图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	扩散模型	扩散模型	图像	基于PolypGen等多中心数据集，具体样本量未提及	未提及	渐进式频谱扩散模型（PSDM）	F1分数, 平均精度均值（mAP）	未提及
957	2025-12-09	Topology Optimization in Medical Image Segmentation With Fast χ Euler Characteristic 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589495 PMID:40720275	研究论文	提出一种基于欧拉特征的快速拓扑优化方法，用于提升医学图像分割的拓扑正确性	首次将快速欧拉特征计算与拓扑违例图结合，构建端到端的拓扑感知分割校正网络，突破了传统持续同调方法的高计算复杂度限制	未在更高维数据（如4D时空数据）上验证，且拓扑约束类型主要针对连通性和孔洞结构	解决医学图像分割中拓扑约束难以满足的问题	医学图像分割结果	数字病理	NA	深度学习分割	CNN	2D/3D医学图像	NA	NA	拓扑感知校正网络	欧拉特征误差，像素级分割精度	NA
958	2025-12-09	Deep learning-driven whole-slide image analysis predicts chemo-resistance and motility subtypes in muscle-invasive bladder cancer 2025-Dec, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01677-0 PMID:40906037	研究论文	本研究利用深度学习分析全切片图像，预测肌肉浸润性膀胱癌的化疗耐药性和运动亚型	首次提出使用常规组织学全切片图像的深度学习分析作为分子谱分析的实用、低成本替代方案，有效预测与化疗耐药相关的转录组亚型	样本量相对有限（152名患者），且仅基于TCGA-BLCA队列，需要外部验证	评估基于全切片图像的深度学习模型能否准确预测转录组衍生的化疗耐药-运动亚型并反映肿瘤微环境特征	肌肉浸润性膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	全切片图像分析	CNN, 随机森林	图像	152名TCGA-BLCA患者的192张全切片图像	PyTorch, Scikit-learn	DenseNet169	平衡准确度, 相关系数	NA
959	2025-12-09	Multimodal deep learning for predicting postoperative vault and selecting implantable collamer lens sizes using AS-OCT and ultrasound biomicroscopy images 2025-Dec-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001747 PMID:40929576	研究论文	本研究开发并验证了一种多模态深度学习模型，用于预测ICL植入术后拱高并选择ICL尺寸，结合了AS-OCT和UBM图像以及临床特征	首次结合AS-OCT和UBM图像与临床特征，采用多模态深度学习模型预测术后拱高和选择ICL尺寸，克服了单模态数据分析的局限性	样本量有限，未来需要扩大样本并进行多中心验证以增强模型的泛化能力和临床适用性	开发并验证一种多模态深度学习模型，以提高ICL植入术后拱高预测和ICL尺寸选择的准确性	接受ICL V4c植入的105名参与者的209只眼睛的AS-OCT和UBM图像及临床数据	计算机视觉	眼科疾病	AS-OCT, UBM	CNN, LightGBM, XGBoost, RF	图像, 临床数据	209只眼睛（来自105名参与者），包括626张AS-OCT图像和1309张UBM图像	NA	ResNet50	MAE, RMSE, R2, 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率	NA
960	2025-09-21	Comment on: VAULT-OCT: vault accuracy using deep learning technology-an AI model for predicting implantable collamer lens postoperative vault with AS-OCT 2025-Dec-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001794 PMID:40971892	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA