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
9861	2025-06-09	Comparative Efficacy of MultiModal AI Methods in Screening for Major Depressive Disorder: Machine Learning Model Development Predictive Pilot Study 2025-May-30, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/56057 PMID:40446148	研究论文	本研究评估了基于多模态AI方法在筛查重度抑郁症（MDD）中的效能，比较了不同范式的效果	利用AI分析视听信号，结合多种范式（CS、Q&A、MID、VW）进行MDD筛查，提出Q&A范式效果最佳	样本量较小（89名参与者），且未提及外部验证结果	评估不同AI范式在MDD筛查中的效能	41名MDD患者和48名无症状参与者	机器学习	重度抑郁症	AI分析视听信号	深度学习模型	视频、音频、文本	89名参与者（41名MDD患者，48名无症状者）	NA	NA	NA	NA
9862	2025-06-09	Deep learning-driven modality imputation and subregion segmentation to enhance high-grade glioma grading 2025-May-30, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03029-0 PMID:40448035	研究论文	本研究开发了一个深度学习框架，通过模态插补和子区域分割提高高级别胶质瘤分级的准确性	提出了基于PatchGAN的模态插补网络，结合了Transformer自注意力和CNN特征提取的聚合残差Transformer（ART）模块，并配以U-Net变体进行分割	研究依赖于回顾性数据，可能限制了结果的普适性	提高高级别胶质瘤的分级准确性	高级别胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	深度学习	PatchGAN, Transformer, CNN, U-Net	医学影像	1,251名患者（BraTS2021数据集）和181例临床病例（外部测试集）	NA	NA	NA	NA
9863	2025-06-09	RETINA: Reconstruction-based pre-trained enhanced TransUNet for electron microscopy segmentation on the CEM500K dataset 2025-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013115 PMID:40435368	research paper	本文提出了一种名为RETINA的预训练增强型TransUNet方法，用于在CEM500K数据集上进行电子显微镜图像分割	结合了大规模无标签CEM500K EM图像数据集的预训练与混合神经网络模型架构，整合了局部（卷积层）和全局（transformer层）图像处理	未提及具体局限性	开发自动化细胞结构分割方法以提高电子显微镜图像分析的效率	电子显微镜图像中的细胞结构	digital pathology	NA	electron microscopy	TransUNet	image	CEM500K数据集	NA	NA	NA	NA
9864	2025-10-06	EEG-based emotion recognition using deep learning network with principal component based covariate shift adaptation 2014, TheScientificWorldJournal DOI:10.1155/2014/627892 PMID:25258728	研究论文	提出一种基于主成分协变量偏移适应的深度学习网络，用于从脑电图信号中识别情绪	结合主成分分析和协变量偏移适应技术来处理脑电图信号的非平稳特性，并采用堆叠自动编码器进行分层特征学习	仅针对三种情绪效价和唤醒度水平进行分类，准确率仍有提升空间	开发能够从非平稳脑电图信号中自动识别情绪的深度学习算法	32名受试者的32通道脑电图信号	机器学习	NA	脑电图信号分析	深度学习网络,堆叠自动编码器	脑电图信号	32名受试者	NA	堆叠自动编码器	准确率	NA
9865	2025-06-08	Longitudinal Comparison of Geographic Atrophy Enlargement Using Manual, Semiautomated, and Deep Learning Approaches 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100787 PMID:40469899	research paper	比较了全自动AI模型、半自动化方法和手动平面测量在纵向评估地理萎缩（GA）中的表现	首次比较了全自动AI模型、半自动化方法和手动平面测量在GA评估中的一致性，并评估了AI模型的性能	研究为回顾性分析，样本量有限（108名患者，185只眼），且AI模型在15%的情况下需要人工干预	评估不同方法在GA纵向评估中的一致性和准确性	地理萎缩（GA）患者	digital pathology	geriatric disease	fundus autofluorescence imaging	AI (deep learning)	image	108名患者（185只眼）	NA	NA	NA	NA
9866	2025-06-08	Repeatability-encouraging self-supervised learning reconstruction for quantitative MRI 2025-Aug, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30478 PMID:40014485	research paper	提出了一种鼓励重复性的自监督学习重建方法，用于定量MRI，以提高测量的重复性	首次提出了一种自监督学习方法，通过最小化k-t空间数据子集间的交叉数据一致性来鼓励定量MRI的重复性	未提及方法在其他类型定量MRI数据上的泛化能力	提高定量MRI测量的重复性并加速重建过程	心脏MR多任务T1映射数据	医学影像分析	心血管疾病	自监督学习（SSL）	深度学习网络	MRI图像	未明确提及具体样本量	NA	NA	NA	NA
9867	2025-06-08	Advancing Alzheimer's disease detection: a novel convolutional neural network based framework leveraging EEG data and segment length analysis 2025-Jun-04, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00260-3 PMID:40464817	research paper	提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的框架，利用EEG数据和分段长度分析来检测阿尔茨海默病（AD）	该研究创新性地探讨了EEG信号分段长度对分类准确性的影响，并提出了一个深度学习框架来优化AD检测	研究中使用的数据集来自单一公开来源，可能限制了模型的泛化能力	开发一种高效的临床算法，用于阿尔茨海默病的早期检测和生物标志物识别	阿尔茨海默病患者和额颞叶痴呆患者的EEG数据	digital pathology	geriatric disease	EEG	CNN	EEG信号	公开数据集来自AHEPA General University Hospital of Thessaloniki	NA	NA	NA	NA
9868	2025-06-08	A Dataset of Raman and Infrared Spectra as an Extension to the ChEMBL 2025-Jun-04, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05289-x PMID:40467651	research paper	本文构建了一个包含拉曼光谱和红外光谱的数据集，作为ChEMBL的扩展，用于支持材料科学中的深度学习研究	应用Gaussian09构建了一个包含22万分子的拉曼和红外光谱数据集，扩展了现有量子化学数据集的广度和深度	数据集仍在不断增加和定期更新中，当前可能尚未覆盖所有分子类型	解决当前光谱数据集中数据不足的问题，支持下一代模型的训练和基准测试	从ChEMBL提取的分子及其光谱数据	material science	NA	Raman spectroscopy, Infrared spectroscopy, Gaussian09	NA	spectral data	220,000 molecules	NA	NA	NA	NA
9869	2025-06-08	A blockchain based deep learning framework for a smart learning environment 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03688-z PMID:40467714	研究论文	提出一个基于区块链和深度学习的智能框架，以增强智能学习过程并解决该领域的挑战	结合区块链和深度学习技术，确保学习者数据的安全性和完整性，同时预测学习者表现	未提及具体实施中的技术难点或潜在问题	提升智能学习过程的安全性和效率	教育机构和学习者	机器学习	NA	区块链、深度学习	深度神经网络	学习者数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
9870	2025-06-08	A neuromorphic electronic artist for robotic painting 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92081-x PMID:40467759	研究论文	介绍了一种基于神经形态电子技术的机器人绘画系统，能够生成动态笔触	首次将神经形态相机和混合信号神经形态处理器结合用于机器人绘画，实现了超低延迟的实时闭环自适应控制	仅展示了基础笔触生成能力，尚未实现复杂绘画作品	开发具有生物逼真动态响应能力的机器人绘画系统	6自由度机械臂、动态视觉传感器(DVS)相机、神经形态处理器	机器人技术	NA	动态视觉传感(DVS)、神经形态计算	脉冲神经网络(SNN)	事件流数据	NA	NA	NA	NA	NA
9871	2025-06-08	Optimization of deep learning architecture based on multi-path convolutional neural network algorithm 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03765-3 PMID:40467835	research paper	本研究针对多流卷积神经网络在路径协作、特征融合和资源利用方面的局限性，提出了一种基于动态路径协作机制和轻量级设计的优化模型	创新性地引入了路径注意力机制和特征共享模块，采用自注意力融合方法提升特征融合效率，并结合路径选择和模型剪枝技术实现模型性能与计算资源需求的平衡	未提及具体模型在更广泛数据集上的泛化能力测试	提升多流卷积神经网络的特征提取能力、计算效率和模型鲁棒性	多流卷积神经网络架构	computer vision	NA	deep learning	multi-path CNN	image	三个数据集（CIFAR-10、ImageNet和Custom Dataset）	NA	NA	NA	NA
9872	2025-06-08	A hybrid GAN-based deep learning framework for thermogram-based breast cancer detection 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04676-z PMID:40467954	research paper	提出了一种基于GAN和混合深度学习模型的乳腺癌检测框架，用于提高热成像图像的诊断准确性	结合GAN和混合深度学习模型，通过生成合成ROI增强数据集，提升分类性能	未提及具体临床验证的样本多样性及实际应用中的潜在限制	提高乳腺癌早期检测的准确性和效率	热成像图像中的乳腺癌检测	digital pathology	breast cancer	GAN, Hybrid Deep Learning	GAN, HDL	image	DMR-IR benchmark dataset（具体样本数量未提及）	NA	NA	NA	NA
9873	2025-06-08	Advancing blood cell detection and classification: performance evaluation of modern deep learning models 2025-Jun-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03027-2 PMID:40468312	研究论文	本文评估了现代深度学习模型在血细胞检测和分类中的性能	采用YOLO检测和混合CNN分类的两步方法，并在实时性能、计算效率和特征提取方面与其他先进模型进行了全面比较	未明确提及具体局限性	自动化血细胞计数过程，减少人工操作	血细胞	计算机视觉	贫血、白血病、感染	深度学习	YOLO、CNN、MobileNetV2、ShuffleNetV2、DarkNet	图像	包含多样化的血细胞图像数据集，具体数量未明确说明	NA	NA	NA	NA
9874	2025-06-08	Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Microfluidic Chip for Multiplexed Nucleic Acid Detection Based on RPA/CRISPR 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202414918 PMID:40163382	research paper	提出了一种便携式多重核酸检测系统R-CHIP，整合了RPA、CRISPR检测、手动微流控和人工智能平台，用于高风险人乳头瘤病毒(HR-HPV)的早期检测	结合了RPA/CRISPR技术、手动微流控和深度学习模型ResNet-18，提高了检测系统的读取效率和便利性	未提及系统在更广泛样本或不同环境下的适用性测试	开发一种便携、高效的HR-HPV检测平台，以改善资源有限地区的宫颈癌筛查	高风险人乳头瘤病毒(HR-HPV)，特别是HPV-16和HPV-18	digital pathology	cervical cancer	RPA, CRISPR	ResNet-18	image	300例临床样本	NA	NA	NA	NA
9875	2025-06-08	Comparing efficiency of an attention-based deep learning network with contemporary radiological workflow for pulmonary embolism detection on CTPA: A retrospective study 2025-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100657 PMID:40469717	研究论文	本研究比较了基于注意力的深度学习网络与当代放射学工作流程在CTPA上检测肺栓塞的效率	提出了一个基于AI的肺栓塞分诊模型（AID-PE），旨在提高诊断准确性、效率和速度	研究为回顾性研究，可能受到数据选择偏差的影响	提高肺栓塞的诊断效率和准确性	肺栓塞（PE）患者	数字病理	心血管疾病	CTPA	基于注意力的深度学习网络（AID-PE）	图像	训练集7279例，测试集106例，效率评估数据集200例	NA	NA	NA	NA
9876	2025-06-08	Mexican dataset of digital mammograms (MEXBreast) with suspicious clusters of microcalcifications 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111587 PMID:40470344	research paper	介绍了一个名为MEXBreast的墨西哥数字乳腺X光片数据集，包含可疑微钙化簇的标注数据	提供了一个具有一致分辨率的标注微钙化簇的墨西哥乳腺X光片数据集，支持深度学习CNN的训练	数据集可能受限于样本来源的多样性和数量	支持深度学习CNN在乳腺X光片微钙化簇检测中的训练、验证和测试	乳腺X光片中的微钙化簇	digital pathology	breast cancer	mammography	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
9877	2025-06-08	Updating high-resolution image dataset for the automatic classification of phenological stage and identification of racemes in Urochloa spp. hybrids with expanded images and annotations 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111593 PMID:40470345	research paper	该研究扩展了一个高分辨率RGB图像数据集，用于自动分类牧草杂交种的物候阶段和识别花序	数据集新增了139张图像和24,983个注释，增加了图像捕捉条件的多样性，包括不同地理位置、设备和视角	NA	支持牧草育种试验中的高通量表型分析(HTP)和深度学习模型的开发	Urochloa spp. 杂交种	computer vision	NA	High-Throughput Phenotyping (HTP)	Deep Learning (DL)	image	2539张图像，包含47,323个花序注释，覆盖200种基因型	NA	NA	NA	NA
9878	2025-06-08	IBERBIRDS: A dataset of flying bird species present in the Iberian Peninsula 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111610 PMID:40470349	research paper	本文介绍了IBERBIRDS数据集，一个专为伊比利亚半岛飞行鸟类自动检测和分类设计的公开数据集	该数据集专注于中远距离飞行鸟类的照片，提供了更真实和具有挑战性的场景，不同于现有数据集通常包含特写或理想条件下的图像	数据集仅包含10种鸟类，样本量相对较小，且仅限于伊比利亚半岛的鸟类	促进鸟类物种自动识别技术的发展，支持生态监测和保护工作	伊比利亚半岛的10种中型至大型飞行鸟类	computer vision	NA	deep learning	YOLO	image	4000张图像，涵盖10种鸟类	NA	NA	NA	NA
9879	2025-06-08	Artificial intelligence driven mental health diagnosis based on physiological signals 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103358 PMID:40475896	research paper	该研究利用生理信号和机器学习方法，开发了一种自动检测人类压力状况的模型	提出了一种基于机器学习的压力评估模型，使用多种生理信号进行压力和非压力状态的分类，并引入了深度学习框架进行比较分析	传统压力诊断方法依赖于患者自我报告，存在局限性	开发一种成本效益高且高效的压力检测方法，以实现早期诊断和干预	处于不同压力水平的个体	machine learning	mental health disorders	ECG, EMG, HR, RESP, Foot GSR, Hand GSR	Decision tree, kernel support vector machine, feed-forward artificial neural networks	physiological signals	NA	NA	NA	NA	NA
9880	2025-06-08	Prediction of the space group and cell volume by training a convolutional neural network with primitive 'ideal' diffraction profiles and its application to 'real' experimental data 2025-Jun-01, Journal of applied crystallography IF:5.2Q1 DOI:10.1107/S1600576725002419 PMID:40475932	研究论文	本研究提出了一种深度学习方法，通过卷积神经网络（CNN）从无机晶体的粉末X射线衍射图谱预测其空间群和晶胞体积	利用仅依赖于晶体结构固有特性的δ函数状'理想'X射线衍射图谱训练CNN模型，无需考虑入射X射线波长或谱线形状	在应用于'真实'X射线图谱时存在部分不匹配情况，可能源于特定材料状态或实验数据质量	开发一种无需模拟实验衍射图谱即可预测晶体结构信息的深度学习方法	无机晶体（如TiO、LiNiO和LiMnO等11种材料）的粉末X射线衍射图谱	机器学习	NA	粉末X射线衍射	CNN	X射线衍射图谱	11种无机晶体材料	NA	NA	NA	NA