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
9661	2025-05-28	Multimodal medical image fusion combining saliency perception and generative adversarial network 2025-Mar-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95147-y PMID:40148552	研究论文	本文提出了一种结合显著性感知和生成对抗网络的多模态医学图像融合方法，以提高诊断准确性	提出了一种新颖的深度学习架构Temporal Decomposition Network (TDN)，通过特征级时间分析和对抗学习机制优化多模态医学图像融合	NA	优化多模态医学图像融合，提高诊断准确性	多模态医学图像	数字病理	NA	生成对抗网络(GAN)	TDN (Temporal Decomposition Network)	图像	多样化的医学图像数据集，包含多种模态和图像维度	NA	NA	NA	NA
9662	2025-10-07	Deep learning-based evaluation of panoramic radiographs for osteoporosis screening: a systematic review and meta-analysis 2025-Mar-12, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01626-z PMID:40075328	系统综述与荟萃分析	评估深度学习模型在曲面断层放射影像中筛查骨质疏松症的准确性	首个系统评价和荟萃分析，评估深度学习模型从曲面断层放射影像预测骨质疏松的准确性	需要更广泛的多中心研究来验证在高风险群体中的有效性	评估深度学习模型在曲面断层放射影像中筛查骨质疏松症的诊断准确性	骨质疏松症患者	医学影像分析	骨质疏松症	曲面断层放射影像	深度学习	放射影像	7项研究纳入分析	NA	AlexNet, ResNet	AUC, 敏感度, 特异度	NA
9663	2025-10-07	Deep Learning-Emerged Grid Cells-Based Bio-Inspired Navigation in Robotics 2025-Mar-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051576 PMID:40096448	研究论文	本文探讨基于网格细胞的仿生导航方法在机器人领域的应用，通过深度学习模型从移动机器人轨迹中学习空间表征	首次在移动无人地面车辆轨迹训练中成功复现了生物网格细胞的空间周期性和六边形激活模式，同时模拟了边界细胞和头方向细胞的响应特性	未提及具体实验规模和数据集的多样性限制	开发基于网格细胞仿生原理的机器人导航算法	移动无人地面车辆(UGV)机器人	机器人导航	NA	深度学习	网格细胞网络	机器人运动轨迹数据	NA	NA	网格细胞网络	空间周期性激活模式、六边形激活模式、边界细胞响应、头方向细胞响应	NA
9664	2025-10-07	Comparing the Effectiveness of Artificial Intelligence Models in Predicting Ovarian Cancer Survival: A Systematic Review 2025-Mar, Cancer reports (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/cnr2.70138 PMID:40103563	系统综述	系统评估人工智能模型在预测卵巢癌患者生存结局方面的有效性	首次系统比较多种机器学习算法在卵巢癌生存预测中的表现，并识别关键预测特征	模型准确性和可解释性仍存在挑战，纳入研究数量有限（32项）	评估机器学习算法预测卵巢癌患者生存结局的有效性	卵巢癌患者	机器学习	卵巢癌	机器学习算法	随机森林,支持向量机,逻辑回归,XGBoost,深度学习模型	临床数据,影像数据,分子数据	32项符合纳入标准的研究（来自2400篇文献）	NA	NA	AUC,C-index,准确率	NA
9665	2025-10-07	Using pretrained models in ensemble learning for date fruits multiclass classification 2025-Mar, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70136 PMID:40135491	研究论文	本研究使用四种预训练CNN模型和集成学习方法对九种不同椰枣品种进行多分类	提出Dirichlet集成方法，结合多个CNN模型的预测结果，在椰枣分类任务中实现最佳性能	未探索更先进的集成策略和微调技术，模型泛化能力有待进一步提升	提高椰枣品种自动分类的准确性和鲁棒性，用于质量控制和商业应用	九种不同品种的椰枣果实	计算机视觉	NA	深度学习图像分类	CNN, 集成学习	图像	NA	NA	DenseNet121, MobileNetV2, ResNet18, VGG16	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
9666	2025-10-07	Deep learning-based defect detection in film-coated tablets using a convolutional neural network 2025-Feb-25, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125220 PMID:39832574	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习方法来检测薄膜包衣片剂的缺陷	首次将CNN应用于薄膜包衣片剂缺陷检测，采用3D打印托盘和独特分割方法，显著优于传统基于规则的方法	仅使用红色-橙色薄膜包衣安慰剂片剂进行研究，缺陷为人工诱导，可能无法完全代表真实生产环境	开发标准化、客观且高效的片剂缺陷检测方法	薄膜包衣片剂	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	25,200张片剂图像	NA	卷积神经网络	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
9667	2025-10-07	Deep learning and electrocardiography: systematic review of current techniques in cardiovascular disease diagnosis and management 2025-Feb-23, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01349-w PMID:39988715	综述	系统回顾深度学习与心电图结合在心血管疾病诊断与管理中的最新技术进展	通过系统分析198篇高质量文献，对心血管疾病领域进行细致分类和层次划分，全面描绘当前技术格局	NA	为心血管疾病诊断与管理提供深度学习与心电图技术应用的全面指南	198篇高质量科学出版物	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图数据	198篇文献	NA	NA	NA	NA
9668	2025-10-07	Development of a pressure ulcer stage determination system for community healthcare providers using a vision transformer deep learning model 2025-Feb-14, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041530 PMID:39960905	研究论文	开发基于Vision Transformer深度学习模型的压疮分期系统，帮助社区医疗护理人员早期检测压疮	首次将Vision Transformer模型应用于压疮分期，相比传统CNN模型具有更高准确率，并结合物联网技术实现低计算资源下的图像分析	研究样本量有限（395张图像），仅来自3家医院，模型泛化能力需进一步验证	开发辅助社区护理人员早期识别压疮分期的计算机视觉系统	卧床患者的压疮图像	计算机视觉	压疮	深度学习，图像分析	Vision Transformer	图像	395张压疮图像，来自3家医院	NA	PUC-ViT (Pressure Ulcer Cluster Vision Transformer)	ROC曲线值，准确率，F1分数	低计算资源环境，物联网技术
9669	2025-10-07	Predicting the Price of Molecules Using Their Predicted Synthetic Pathways 2025-Feb, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202400039 PMID:39887833	研究论文	提出一种利用分子预测合成路径来预测分子价格的深度学习模型RetroPriceNet	首次提出考虑起始原料可用性和价格的分子价格预测方法，结合计算机辅助合成规划领域最新进展	NA	开发能够预测虚拟分子价格的模型以改进成本决策过程	虚拟分子及其合成路径	机器学习	NA	计算机辅助合成规划	深度学习	分子结构数据，合成路径数据	NA	NA	RetroPriceNet	NA	NA
9670	2025-10-07	Retinal vascular alterations in cognitive impairment: A multicenter study in China 2025-Feb, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.14593 PMID:39988572	研究论文	通过深度学习模型分析中国三个地区认知障碍患者的视网膜血管变化特征	首次在中国多中心研究中利用深度学习模型VC-Net分割视网膜动静脉网络并提取36个血管特征	样本量有限，需要更大队列验证，且未深入探讨潜在机制	研究认知障碍患者的视网膜血管变化特征	轻度认知障碍(MCI)或阿尔茨海默病(AD)患者和健康对照者	数字病理	阿尔茨海默病	视网膜成像	深度学习	图像	176名认知障碍患者和264名对照者，来自上海、香港和宁夏三个中心	NA	VC-Net	NA	NA
9671	2025-10-07	Diagnostic accuracy of radiomics and artificial intelligence models in diagnosing lymph node metastasis in head and neck cancers: a systematic review and meta-analysis 2025-Feb, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03485-x PMID:39527265	系统综述与荟萃分析	本系统综述与荟萃分析评估了影像组学和人工智能模型在头颈部癌淋巴结转移诊断中的准确性	首次通过荟萃分析系统评估不同影像模态（CT、MRI、PET/CT）和模型类型（深度学习与传统影像组学）在头颈部癌淋巴结转移诊断中的性能差异	大多数研究缺乏外部验证，所有分析仅限于内部验证集，可能影响结果的泛化能力	评估人工智能模型在头颈部癌淋巴结转移诊断中的准确性	头颈部癌患者的淋巴结转移	医学影像分析	头颈部癌	影像组学分析	深度学习模型, 传统影像组学模型	医学影像（CT、MRI、PET/CT）	23项符合纳入标准的研究	R环境	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
9672	2025-10-07	Abnormality detection in nailfold capillary images using deep learning with EfficientNet and cascade transfer learning 2025-01-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85277-8 PMID:39814806	研究论文	本研究开发了一种基于EfficientNet和级联迁移学习的深度学习框架，用于自动检测甲襞毛细血管图像中的异常	提出了基于EfficientNet-B0的级联迁移学习方法，显著提升了正常与异常甲襞毛细血管图像的分类性能	数据集中正常图像仅占6%，可能存在类别不平衡问题	开发自动化的甲襞毛细血管镜检查临床筛查工具	甲襞毛细血管图像	计算机视觉	糖尿病、心血管疾病、风湿性疾病（如系统性硬化症）	甲襞毛细血管镜检查(NFC)	CNN	图像	225名参与者的甲襞毛细血管图像	NA	EfficientNet-B0	准确率,精确率,召回率,F1分数,ROC_AUC	NA
9673	2025-10-07	Exploring the subtle and novel renal pathological changes in diabetic nephropathy using clustering analysis with deep learning 2025-01-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84588-6 PMID:39814818	研究论文	本研究利用深度学习聚类分析方法探索糖尿病肾病中细微且新颖的肾脏病理学改变	首次将不变信息聚类（IIC）应用于肾小球图像分析，结合Grad-CAM和Cycle-GAN可视化技术发现糖尿病肾病早期特征性病变	样本来源单一（仅来自金泽医科大学45例患者），样本量相对有限	通过深度学习技术识别糖尿病肾病的早期病理学改变	糖尿病和非糖尿病患者的肾小球图像	数字病理学	糖尿病肾病	光学显微镜成像，深度学习聚类分析	IIC, GAN, CNN	图像	45名患者的13,251张肾小球图像（糖尿病病例7,799张，非糖尿病病例5,542张）	NA	Cycle-GAN	t-SNE聚类分析	NA
9674	2025-10-07	Advances in computer vision and deep learning-facilitated early detection of melanoma 2025-Jan-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf002 PMID:40139223	综述	本文综述了计算机视觉和深度学习技术在黑色素瘤早期检测中的最新进展与应用	系统评估了YOLO、GAN、Mask R-CNN、ResNet和DenseNet等先进神经网络在黑色素瘤早期检测中的集成应用	未提及具体研究样本量和技术实现的详细性能指标	探索人工智能技术在改善黑色素瘤早期检测和诊断准确性的应用	皮肤镜图像和黑色素瘤病变	计算机视觉	黑色素瘤	深度学习	YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet	皮肤镜图像	NA	NA	YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet	NA	NA
9675	2025-10-07	Variational graph autoencoder for reconstructed transcriptomic data associated with NLRP3 mediated pyroptosis in periodontitis 2025-01-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86455-4 PMID:39809940	研究论文	本研究评估了变分图自编码器在重建与牙周炎中NLRP3介导的细胞焦亡相关基因数据方面的效能	首次将变分图自编码器应用于牙周炎中NLRP3介导细胞焦亡的转录组数据重建，展示了深度学习模型在基因表达分析中的潜力	仅使用了3个样本的小数据集，存在5820个假阴性预测，表明模型采用较为保守的策略	评估变分图自编码器在重建牙周炎相关基因表达数据中的性能	与NLRP3介导细胞焦亡相关的转录组数据	机器学习	牙周炎	转录组测序	VGAE	基因表达数据	3个样本（来自NCBI GEO数据集GSE262663，包含缺氧暴露和正常条件）	NA	变分图自编码器	准确率, 精确率	NA
9676	2025-10-07	Clinical Decision Support Using Speech Signal Analysis: Systematic Scoping Review of Neurological Disorders 2025-Jan-13, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63004 PMID:39804693	系统范围综述	本文通过系统范围综述探讨了语音信号分析在神经系统疾病临床决策支持中的技术发展和研究趋势	提出了一个结合设计科学研究方法的结构化研究框架，指导临床环境中的技术干预研究	仅关注神经系统疾病相关研究，可能忽略了其他疾病领域的相关进展	从临床和技术角度理解语音信号分析在临床决策支持中的关键概念和研究过程	神经系统疾病患者（包括帕金森病、阿尔茨海默病和认知障碍患者）的语音信号	数字病理学	神经系统疾病	语音信号分析，数字信号处理	传统机器学习，深度学习	语音信号，音频图像	389篇符合初始资格标准的文章，其中72篇（18.5%）纳入定性分析	NA	NA	分析验证	NA
9677	2025-10-07	Deep learning-based skin lesion analysis using hybrid ResUNet++ and modified AlexNet-Random Forest for enhanced segmentation and classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315120 PMID:39820868	研究论文	提出一种结合ResUNet++和改进AlexNet-随机森林的混合深度学习模型，用于皮肤病变的精确分割和分类	将ResUNet++的先进分割能力与改进的AlexNet-随机森林分类器相结合，形成混合深度学习框架	仅在Ham10000数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发更准确的皮肤病变分割和分类方法以辅助皮肤癌诊断	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, 随机森林	图像	Ham10000数据集	NA	ResUNet++, AlexNet	分割精度, 分类准确率	NA
9678	2025-10-07	Prediction of mechanical characteristics of shearer intelligent cables under bending conditions 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318767 PMID:39903714	研究论文	提出一种基于TCN-BiLSTM-SEAttention的采煤机光纤电缆力学特性预测模型	首次将TCN、BiLSTM和SEAttention机制结合用于电缆力学特性预测，通过SHAP量化特征贡献度	仅验证了6-10 m/min牵引速度下的性能，未涵盖更广泛工况	提高采煤机电缆在弯曲条件下的可靠性预测精度	采煤机智能电缆的力学特性	机器学习	NA	光纤监测技术	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时序力学数据	采煤机光纤电缆弯曲模拟数据集（含6/8/10 m/min三种牵引速度）	NA	TCN-BiLSTM-SEAttention	MSE, RMSE, MAE, R2	NA
9679	2025-10-07	Boostering diagnosis of frontotemporal lobar degeneration with AI-driven neuroimaging - A systematic review and meta-analysis 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103757 PMID:39983552	系统综述与荟萃分析	评估基于神经影像特征的人工智能算法在额颞叶变性诊断和预测中的效能	首次对AI驱动神经影像在FTLD诊断中的效能进行系统评估和量化分析	纳入研究存在异质性，多分类任务在较高类别区分时敏感性较低	评估神经影像特征AI算法对FTLD的诊断和预测效能	额颞叶变性患者及健康对照者	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像学	机器学习,深度学习	神经影像数据	75项研究共20,601名受试者，其中8,051名FTLD患者	NA	NA	敏感度,特异度	NA
9680	2025-05-28	A hybrid long short-term memory-convolutional neural network multi-stream deep learning model with Convolutional Block Attention Module incorporated for monkeypox detection 2025 Jan-Mar, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504251331706 PMID:40152267	研究论文	本文开发了一种结合LSTM-CNN多流深度学习模型与CBAM的混合模型，用于猴痘的早期检测	提出了一种结合LSTM、CNN和CBAM的混合多流深度学习模型，用于猴痘检测，并通过Grad-CAM和LIME提高了模型的可解释性	未提及模型在临床环境中的实际应用效果验证	开发一种可靠的深度学习模型，用于猴痘的早期检测	猴痘皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习	LSTM-CNN混合模型	图像	MSLD v2.0数据集（具体样本数量未提及）	NA	NA	NA	NA