深度学习在生物医药领域中的应用

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
981	2025-09-09	HWANet: A Haar Wavelet-based Attention Network for remote sensing object detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330759 PMID:40906788	研究论文	提出一种基于Haar小波的注意力网络HWANet，用于解决遥感目标检测中的多尺度变化挑战	结合Haar小波变换与注意力机制，设计低频增强下采样模块和频域自注意力模块，减少信息丢失并降低计算复杂度	NA	提升遥感图像中多尺度目标检测的精度与效率	遥感图像中的目标	计算机视觉	NA	Haar小波变换	CNN, 注意力网络	遥感图像	NWPU VHR-10和SAR-Airport-1.0数据集
982	2025-09-09	Unlocking the power of L1 regularization: A novel approach to taming overfitting in CNN for image classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327985 PMID:40911635	研究论文	提出一种在CNN图像分类中引入L1正则化的新方法以抑制过拟合	首次系统探索不同系数L1正则化在CNN不同层（卷积层和全连接层）的应用效果	仅在三类数据集上验证，未涉及更复杂场景或大规模数据集	通过L1正则化优化CNN性能并解决过拟合问题	图像分类任务中的卷积神经网络	计算机视觉	NA	L1 regularization	CNN	image	三个数据集（MNIST手写数字、芒果树叶、QuickDraw手绘草图）
983	2025-09-09	Machine Learning and Deep Learning for Diagnosis of Lumbar Spinal Stenosis: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-12-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54676 PMID:39715552	系统评价与荟萃分析	本文通过系统评价和荟萃分析评估传统机器学习和深度学习模型在诊断腰椎管狭窄症中的性能	首次对使用TML和DL模型诊断LSS的研究进行系统性性能汇总和异质性评估	纳入研究数量有限（12项），存在高度异质性和部分研究的偏倚风险	评估人工智能模型在腰椎管狭窄症诊断中的准确性和临床应用潜力	15,044名腰椎管狭窄症患者	机器学习	腰椎管狭窄症	传统机器学习(TML)和深度学习(DL)算法	多种TML和DL模型	医学诊断数据	12项研究，共15,044名患者
984	2025-09-09	Implications of Big Data Analytics, AI, Machine Learning, and Deep Learning in the Health Care System of Bangladesh: Scoping Review 2024-10-28, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54710 PMID:39466315	综述	本文通过范围综述方法，系统梳理了孟加拉国医疗系统中大数据分析、人工智能、机器学习和深度学习技术的应用现状与研究进展	首次对孟加拉国医疗系统中BDA、AI、ML和DL技术的应用进行全面范围综述，揭示了过去5年研究激增的趋势与技术分布特征	仅纳入英文发表的同行评审文献，可能遗漏本地语言的重要研究；数据库检索范围可能存在局限性	综合评估孟加拉国医疗系统中先进数字技术的应用现状与研究挑战	孟加拉国医疗系统中的技术应用研究与相关文献	医疗健康信息学	多种疾病（传染病、非传染性疾病、儿童健康、心理健康）	范围综述方法，系统文献检索与分析	机器学习(84%)、深度学习(9%)、人工智能(5%)、大数据分析(1%)	文献数据	77篇符合条件的研究文献（从1653篇初筛文献中筛选）
985	2025-09-09	Artificial intelligence for surgical safety during laparoscopic gastrectomy for gastric cancer: Indication of anatomical landmarks related to postoperative pancreatic fistula using deep learning 2024-10, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11117-x PMID:39093411	研究论文	本研究利用深度学习技术开发了一种人工智能导航系统，用于在胃癌腹腔镜胃切除术中实时指示与术后胰瘘相关的解剖标志	首次定义了与术后胰瘘相关的解剖标志（凹陷线），并开发了基于语义分割模型的实时AI导航系统	样本量较小（50例用于系统开发，10例用于验证），需要进一步大样本验证	识别胃癌腹腔镜胃切除术中与术后胰瘘相关的解剖标志，并开发AI导航系统	接受腹腔镜胃切除术的胃癌患者	数字病理	胃癌	深度学习	语义分割模型	手术影像	50例手术案例（45例训练，5例调参），10例前瞻性注册案例用于验证
986	2024-08-13	Correction: Artificial intelligence for surgical safety during laparoscopic gastrectomy for gastric cancer: Indication of anatomical landmarks related to postoperative pancreatic fistula using deep learning 2024-Oct, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11160-8 PMID:39133331	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
987	2025-09-09	An artificial intelligence-based nerve recognition model is useful as surgical support technology and as an educational tool in laparoscopic and robot-assisted rectal cancer surgery 2024-09, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-10939-z PMID:39073558	研究论文	开发基于U-Net的深度学习模型，用于在直肠癌手术中自动分割神经，并评估其作为手术辅助技术和教育工具的效果	首次将AI神经识别模型同时应用于直肠癌手术的实时辅助和医学教育培训场景，并证明其教育效果优于传统讲座	模型性能存在一定波动（Dice评分范围0.0465-0.639），样本量较小（60测试帧），仅针对直肠癌手术场景	开发人工智能辅助技术以提升直肠癌手术中的神经识别能力，并验证其教育价值	直肠癌手术中的盆腔神经结构，以及不同级别的医疗人员（结直肠外科医生、非专科医生、住院医师、医学生）	digital pathology	rectal cancer	deep learning, U-Net architecture	U-Net	surgical video frames	60个随机选择的视频帧，5名结直肠外科医生，以及非专科医生、住院医师和医学生组成的教育评估组
988	2025-09-09	Opportunistic Screening for Osteoporosis Using Hand Radiographs - A Feature Augmentation Study Technique (FAST) 2024-08-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240411 PMID:39176740	研究论文	本研究探索利用手部X光片进行骨质疏松机会性筛查的可行性，通过深度学习模型实现骨质减少的检测	提出特征增强研究技术(FAST)，首次系统验证手部X光片作为骨质疏松筛查工具的临床价值	回顾性研究设计，样本量相对有限(n=422)，且数据来自三个不同厂商设备	开发基于手部X光片的骨质疏松机会性筛查方法，减少未诊断病例	50岁及以上同时接受DXA和手部X光检查的患者	数字病理	骨质疏松症	双能X线吸收测定法(DXA)，数字X射线	深度学习模型	X光图像	422名患者，其中训练/验证集338例，测试集84例
989	2025-09-09	Adversarial Information Bottleneck 2024-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3172986 PMID:35594234	研究论文	提出一种对抗性信息瓶颈方法以增强模型鲁棒性并分析信息压缩与预测的平衡关系	无需对表示分布做显式假设，通过解决min-max优化问题有效优化信息瓶颈原则，提升对抗扰动下的鲁棒性	NA	优化信息瓶颈原则以提高深度学习模型的鲁棒性和理解压缩效果	深度学习中的表示学习与对抗鲁棒性	machine learning	NA	min-max优化	信息瓶颈模型	合成数据集与真实世界数据集	NA
990	2025-09-09	Deep learning in endoscopy: the importance of standardisation 2023-12, Acta otorhinolaryngologica Italica : organo ufficiale della Societa italiana di otorinolaringologia e chirurgia cervico-facciale IF:2.1Q2 DOI:10.14639/0392-100X-N2580 PMID:37814976	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
991	2025-09-08	Integrative approach for early detection of Parkinson's disease and atypical Parkinsonian syndromes leveraging hemodynamic parameters, motion data & advanced AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108989 PMID:40752456	研究论文	本研究提出了一种结合可穿戴多模态传感器和AI模型的框架，用于帕金森病及非典型帕金森综合征的早期检测	创新性地整合了多模态生理与血流动力学参数，并结合AI算法实现非侵入性早期诊断	NA	开发准确分类帕金森病及非典型帕金森综合征的早期诊断方法	帕金森病(PD)、多系统萎缩症(MSAs)和进行性核上性麻痹(PSPs)患者	机器学习	帕金森病	光电容积描记法(PPG)、心率变异性(HRV)、惯性传感技术	MLP、集成模型	生理信号、运动数据	NA
992	2025-09-08	An Indian database for grading wound healing and cross-corpus classification using perturbation-based Explainable AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108981 PMID:40763622	研究论文	本研究利用智能手机拍摄的2D RGB伤口图像，通过轻量级深度学习模型将伤口按愈合能力分为三个阶段	提出了新颖的印度伤口数据库Amrita_wound，采用扰动增强特征和可解释AI工具Grad-CAM提升模型预测能力和透明度，并进行了跨语料库分析	在跨语料库测试中，对未见数据Medetec的平均F1分数为68%，表明模型泛化能力仍有提升空间	开发自动化伤口分级系统，减轻医生工作负担并帮助患者理解愈合程度	伤口图像数据	计算机视觉	伤口愈合	深度学习，迁移学习，可解释AI	MobileViT, FastViT	2D RGB图像	三个数据集（Amrita_wound、AZH和Medetec），具体样本数量未明确说明
993	2025-09-08	Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108987 PMID:40779894	研究论文	提出一种结合超声影像组学和深度学习的网络URAN，用于预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化	设计HKFS网络筛选关键特征，并引入MAAE注意力机制动态调整模型关注点，实现更高精度的HER2状态变化预测	未明确说明样本量及数据来源的多样性限制，可能影响模型泛化能力	预测乳腺癌患者新辅助化疗后HER2状态变化，以指导临床治疗策略调整	乳腺癌患者超声影像数据	数字病理	乳腺癌	超声影像组学、深度学习	URAN（包含HKFS特征选择网络和MAAE注意力机制）	超声图像	医院真实超声影像数据（未注明具体样本量）及公开数据集BUS_UCLM
994	2025-09-08	Dynamic hypergraph representation for bone metastasis analysis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108966 PMID:40737994	研究论文	提出动态超图神经网络（DyHG）用于骨转移癌的起源和亚型分类分析	通过超边连接多个节点突破传统图神经网络的二元关系限制，采用可学习超图结构和Gumbel-Softmax采样策略优化特征表示	NA	提升骨转移癌的病理分析准确性，辅助临床诊断	骨转移癌组织切片的全幻灯片图像（WSIs）	数字病理学	骨癌	深度学习，超图神经网络	DyHG（动态超图神经网络）	图像	两个大规模真实世界骨转移数据集
995	2025-09-08	An integrated optimization and deep learning pipeline for predicting live birth success in IVF using feature optimization and transformer-based models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108979 PMID:40737998	研究论文	开发了一个结合特征优化和Transformer模型的人工智能流程，用于预测IVF治疗中的活产成功率	首次将特征优化方法与基于Transformer的深度学习模型结合应用于IVF活产预测	NA	创建高精度预测体外受精治疗活产结果的人工智能流程	IVF治疗中的临床、人口统计学和程序性因素	machine learning	生殖系统疾病	特征优化，transformer模型	transformer	临床数据，人口统计数据，程序数据	NA
996	2025-09-08	Decoding muscle activity via CNN-LSTM from 3D spatiotemporal EEG 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108983 PMID:40743699	研究论文	提出一种基于CNN-LSTM的深度学习模型，从3D时空EEG信号解码肌肉活动	首次将EEG频带包络转换为3D时空矩阵，并联合CNN和LSTM提取空间与时间特征进行肌肉活动解码	仅针对5名参与者的抓握任务进行验证，样本量较小	通过非侵入式EEG信号重建肌肉活动，推动脑机接口发展	人类参与者在执行抓握动作时的EEG和EMG信号	脑机接口	NA	EEG信号处理，频带包络提取	CNN-LSTM	3D时空EEG信号	5名参与者
997	2025-09-08	Evaluating machine learning classifiers and explainability for monitoring cow behaviour with wearable nose rings 2025-Nov, Preventive veterinary medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.prevetmed.2025.106630 PMID:40743835	研究论文	本研究评估多种机器学习分类器及可解释性方法在基于可穿戴鼻环传感器监测奶牛行为中的应用	首次在该数据集上比较多种机器学习模型（包括GRU、CNN-LSTM等），并引入可解释性AI技术（SHAP和LIME）增强模型透明度	因数据不平衡和限制，原始五种行为分类被简化为三种核心类别	通过机器学习技术分类奶牛行为，提升精准畜牧管理的效率和可解释性	奶牛	机器学习	NA	三轴加速度计数据采集	RF, ANN, GRU, CNN-LSTM	传感器时序数据	NA
998	2025-09-08	An explainable attention model for cervical precancer risk classification using colposcopic images 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108976 PMID:40773936	研究论文	提出一种基于可解释注意力机制的宫颈癌前病变风险分类模型Cervix-AID-Net，使用阴道镜图像进行高风险和低风险分类	集成CBAM注意力模块与四种可解释AI技术（梯度类激活图、LIME、CartoonX和像素率失真），提供模型决策的透明化解释	未明确说明样本规模及模型在更高噪声和模糊条件下的稳定性限制	开发辅助工具提升宫颈癌前病变风险评估的准确性和可解释性	宫颈癌前病变患者	计算机视觉	宫颈癌	深度学习，可解释人工智能	CNN with CBAM	图像	NA
999	2025-09-08	BioFace3D: An end-to-end open-source software for automated extraction of potential 3D facial biomarkers from MRI scans 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109010 PMID:40818363	研究论文	介绍BioFace3D，一种用于从MRI扫描自动提取潜在3D面部生物标志物的开源端到端软件	首个集成从磁共振成像中提取3D面部生物标志物全流程的端到端自动化管道	NA	自动化发现遗传性、精神性和罕见疾病中的潜在3D面部生物标志物	MRI扫描中的3D面部模型	计算机视觉	遗传疾病	磁共振成像(MRI), 几何形态测量学	深度学习	3D医学图像	专有和公共数据集（具体数量未说明）
1000	2025-09-08	Toward autonomous robotic gastroscopy with a novel interventional keypoint and polyp detection system 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109013 PMID:40829333	研究论文	提出一种基于深度学习的自主机器人胃镜框架，集成关键点与息肉检测系统	开发了KP-YOLO系统，首次实现机器人胃镜的自主干预导航与智能息肉检测	实验验证基于高保真上胃肠道幻影模型，尚未进行大规模临床验证	提升机器人胃镜的自主性与智能性，减少对操作者经验的依赖	胃部疾病（特别是息肉）的检测与干预导航	计算机视觉	胃癌	深度学习	YOLO (KP-YOLO)	图像	真实胃镜数据集3,454张图像，上胃肠道幻影数据集2,144张图像