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
1021	2025-11-07	A high-resolution large-scale dataset for building segmentation from aerial imagery in northeastern Italy 2025-Nov-03, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06014-4 PMID:41184310	研究论文	本文介绍了SegFVG数据集，一个针对意大利东北部地区的大规模高分辨率建筑分割数据集	提供了首个专注于意大利Friuli Venezia Giulia地区的大规模、高分辨率、地理多样性的建筑分割数据集	数据集仅覆盖意大利东北部特定区域，地理范围有限	解决建筑分割研究中大规模地理多样性数据集稀缺的问题	航空影像中的建筑分割	计算机视觉	NA	航空摄影测量	深度学习模型	航空影像	超过15,000张真实正射航空影像图块	NA	NA	NA	NA
1022	2025-11-07	Improving real-time emotion recognition system in assistive communication technologies for disabled persons using deep learning with equilibrium algorithm 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22031-0 PMID:41184323	研究论文	提出一种结合深度学习和平衡优化算法的实时情感识别系统，用于改善残疾人士的辅助沟通技术	首次将平衡优化器(EO)与Elman神经网络(ENN)相结合用于情感识别，并通过优化超参数提升分类性能	仅使用单一文本数据集进行验证，未涉及其他模态数据	开发实时情感识别系统以增强残疾人士的沟通能力	残疾人士的文本情感识别	自然语言处理	残疾	深度学习, 文本分析	ENN, EO	文本	NA	NA	Elman神经网络, 平衡优化器	准确率	NA
1023	2025-11-07	Deep learning algorithm for predicting rapid progression of abdominal aortic aneurysm by integrating CT images and clinical features 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22167-z PMID:41184332	研究论文	开发并验证了一种整合CT图像特征和临床特征的多模态深度学习算法，用于预测腹主动脉瘤的快速进展	首次提出端到端多模态深度学习模型，整合CT图像特征、几何特征和临床特征，显著提升腹主动脉瘤进展预测性能	回顾性研究设计，数据来源于两家医疗中心，需要前瞻性验证	提高腹主动脉瘤快速进展的预测准确性	腹主动脉瘤患者	医学影像分析	腹主动脉瘤	CT成像，影像组学	深度学习	CT图像，临床数据	561名患者，14,252张标注的CT轴位图像	NA	ResNet	AUC，准确率	NA
1024	2025-11-07	Enhanced skin cancer classification using modified efficientNetV2L with adaptive early stopping mechanism 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22228-3 PMID:41184381	研究论文	提出基于改进EfficientNetV2L架构的自适应早停机制皮肤癌分类模型	引入自适应早停和学习率回调机制增强泛化能力并防止过拟合	未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证和外部数据集测试结果	开发高精度皮肤癌自动分类系统以提升医学诊断效果	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习图像分类	CNN	图像	ISIC数据集	NA	EfficientNetV2L	准确率	NA
1025	2025-11-07	A personalized federated learning-based glucose prediction algorithm for high-risk glycemic excursion regions in type 1 diabetes 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22316-4 PMID:41184401	研究论文	提出一种基于个性化联邦学习的血糖预测算法，专注于高风险血糖波动区域的预测	提出新型Hypo-Hyper损失函数，在联邦学习框架下同时解决血糖极端值预测精度和数据隐私保护问题	研究仅针对125名1型糖尿病患者，样本规模有限	提高1型糖尿病患者低血糖和高血糖极端值的预测准确性，同时保护患者数据隐私	1型糖尿病患者的连续血糖监测数据	机器学习	糖尿病	连续血糖监测(CGM)	深度学习模型	时间序列数据	125名1型糖尿病患者	联邦学习框架	NA	均方误差(MSE), 血糖波动检测准确率	NA
1026	2025-11-07	An effective approach to improving photovoltaic defect detection using the new DCD-YOLOv8s model 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22307-5 PMID:41184408	研究论文	提出一种改进的DCD-YOLOv8s模型用于光伏板表面缺陷检测	在YOLOv8架构中集成了可变形卷积网络(DCNv3)、坐标注意力(CA)和动态头(DyHead)模块，增强了特征提取、目标定位和检测精度	未进行基于无人机的实时部署验证	提高光伏板表面缺陷检测的准确性和效率	光伏板表面缺陷（灰尘积累、鸟粪、裂纹等）	计算机视觉	NA	深度学习，数据增强，自训练策略	YOLO	图像	公共光伏板缺陷数据库与现场采集图像组合的自定义数据集	PyTorch	DCD-YOLOv8s, YOLOv8, DCNv3, CA, DyHead	F1-score, mAP@50, mAP@50-95, FPS	NA
1027	2025-11-07	Real-time PQD detection classification and localization using recurrence plots and EfficientNet-SE in solar integrated IEEE 13-bus system 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23972-2 PMID:41184474	研究论文	提出一种基于递归图和EfficientNet-SE的实时电能质量扰动检测分类与定位框架，应用于太阳能并网的IEEE 13总线系统	结合递归图特征提取与改进的EfficientNet-SE模型，实现高分辨率实时PQD检测与分区定位	研究基于特定IEEE 13总线系统架构，未验证在其他电网拓扑中的泛化能力	开发实时电能质量扰动检测、分类和定位系统，提升电力分配韧性	太阳能并网的IEEE 13总线系统中的电能质量扰动	电力系统, 深度学习	NA	递归图分析, 余弦相似度指数, 实时信号处理	CNN	三相电压信号, 递归图	基于RTDS仿真和硬件在环测试的IEEE 13总线系统	NA	EfficientNet-SE	准确率, 定位精度, 鲁棒性	高速x86系统用于实时信号分析，独立工作站用于分类任务
1028	2025-11-07	Using deep learning systems for diagnosing common skin lesions in sexual health 2025-Nov-03, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01144-7 PMID:41184465	研究论文	开发用于诊断33种肛门生殖器皮肤病（包括性传播感染和非性传播感染）的深度学习系统	首次开发能够分类33种肛门生殖器皮肤病的深度学习系统，并前瞻性评估其临床实用性	临床使用准确性尚不足，需要在更多人群和不同国家诊所中验证性能	通过深度学习系统改善性传播感染的早期识别和治疗可及性	肛门生殖器皮肤病临床图像，包括性传播感染和非性传播感染	计算机视觉	性传播感染	深度学习	深度学习系统	临床图像	15,891张训练图像，336张前瞻性测试图像	NA	NA	准确率(top-1, top-3, top-5), 敏感性, 阳性预测值	NA
1029	2025-11-07	Fraudulent account detection in social media using hybrid deep transformer model and hyperparameter optimization 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24326-8 PMID:41184473	研究论文	提出一种结合时序卷积网络、生成对抗网络数据增强和海鸥优化算法的混合深度学习框架，用于社交媒体虚假账户检测	首次将TCN与GAN数据增强、自编码器特征提取和SOA超参数优化相结合，构建端到端的欺诈检测框架	仅在两个基准数据集上验证，需要更多真实场景测试；超参数优化可能增加计算复杂度	开发可扩展、可靠且准确的社交媒体欺诈账户检测方法	社交媒体用户账户行为数据	自然语言处理,机器学习	NA	深度学习,元启发式算法	TCN,GAN,Autoencoder	用户行为序列数据	Cresci-2017和TwiBot-22基准数据集	TensorFlow,PyTorch	时序卷积网络,生成对抗网络,自编码器	ROC-AUC,精确率-召回率,F1分数	GPU（具体型号未提及）
1030	2025-11-07	Machine learning-enabled acoustic sensing for RPW infestation detection 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22306-6 PMID:41184501	研究论文	提出一种结合信号处理和深度学习的非侵入式听觉检测系统，用于早期识别红棕象甲虫害	首次整合线性预测编码特征、余弦相似度和双向长短期记忆网络进行时序模式识别，实现高可靠性早期检测	评估仅在受控数据集上进行，需要大规模现场验证以提升适用性	开发红棕象甲虫害的早期检测方法	棕榈树中的红棕象甲虫活动	机器学习	NA	声学传感	Bi-LSTM	声学信号	NA	NA	双向长短期记忆网络	准确率	NA
1031	2025-11-07	Deep‑learning based osteoporosis classification in knee X‑rays using transfer‑learning approach 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24338-4 PMID:41184504	研究论文	基于迁移学习的ResNet-50深度学习模型用于膝关节X射线骨质疏松分类	首次将迁移学习策略应用于膝关节X射线的骨质疏松分类，采用ResNet-50模型并证明其优于传统方法和VGG-16等其他深度学习模型	数据集规模有限（仅372张X射线图像），需要依赖先进的硬件平台，数据量不足仍是挑战	开发一种经济有效的骨质疏松早期检测方法	膝关节X射线图像	计算机视觉	骨质疏松	X射线成像，定量超声系统	CNN	医学图像	372张带有验证医学信息的X射线图像	NA	ResNet-50, VGG-16, ResNet-18, 3-layer CNN	准确率, 敏感度, 特异性	需要先进的硬件平台（具体型号未指定）
1032	2025-11-07	Volumetric spline-based Kolmogorov-Arnold architectures surpass CNNs, vision transformers, and graph networks for Parkinson's disease detection 2025-Nov-03, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01141-w PMID:41184521	研究论文	本研究首次将三维卷积Kolmogorov-Arnold网络应用于医学影像，在帕金森病检测任务中超越了传统CNN、视觉Transformer和图卷积网络	首次实现三维ConvKAN架构，使用灵活的数学函数进行特征提取，在帕金森病检测中取得最优性能	样本量相对较小（142名参与者），需要更多数据集验证泛化能力	开发更有效的深度学习架构用于帕金森病的早期诊断	帕金森病患者和健康对照者的脑部结构扫描	医学影像分析	帕金森病	脑部结构扫描	ConvKAN, CNN, Vision Transformer, 图卷积网络	三维脑部体积数据，二维脑部切片	142名参与者（75名帕金森病患者，67名健康对照）	NA	ConvKAN, ResNet	AUC, 准确率, 训练时间	NA
1033	2025-11-07	Harris Hawks optimization based deep learning models for heart disease diagnosis 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22326-2 PMID:41184569	研究论文	提出一种基于哈里斯鹰优化的深度学习模型，用于心脏病早期诊断	结合K-mode聚类进行数据优化预处理，并首次将哈里斯鹰优化算法应用于心脏病诊断的特征选择	仅使用单一数据集进行验证，未提及外部验证或临床实际应用测试	开发高精度的心脏病早期诊断预测系统	心血管疾病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	临床参数分析	GRU, 神经网络	结构化临床数据	70,000条患者记录	NA	GRU, 深度神经网络	准确率, 精确率, 召回率, AUC评分, ROC曲线	NA
1034	2025-11-07	Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods for the Assessment and Prediction of Treatment Response to Transarterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.042 PMID:40068997	综述	本文综述了定量磁共振成像在预测和评估肝细胞癌经动脉化疗栓塞治疗反应中的最新应用	系统比较了多种qMRI技术（包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像等）在TACE疗效评估中的表现，并探讨了人工智能模型的潜在价值	BOLD-fMRI和MRE研究不足且缺乏关键定量参数模型，AI模型需要更大规模前瞻性研究验证	评估和预测肝细胞癌患者对经动脉化疗栓塞治疗的反应	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	定量磁共振成像，包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像、磁共振波谱、BOLD-fMRI、磁共振弹性成像	人工智能模型（包括放射组学和深度学习）	磁共振影像	NA	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
1035	2025-11-07	2.5D Multi-View Averaging Diffusion Model for 3D Medical Image Translation: Application to Low-Count PET Reconstruction With CT-Less Attenuation Correction 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3570342 PMID:40372846	研究论文	提出一种新型2.5D多视图平均扩散模型，用于将非衰减校正低剂量PET图像转换为衰减校正标准剂量PET图像	首次将扩散模型应用于3D医学图像翻译，通过多视图平均策略解决3D扩散模型计算成本高的问题，并采用CNN生成先验加速采样过程	未明确说明计算资源需求和模型训练时间，缺乏与其他3D生成方法的全面对比	开发3D医学图像翻译方法以降低PET检查的辐射剂量	非衰减校正低剂量PET图像和衰减校正标准剂量PET图像	医学影像处理	NA	PET成像，CT-less衰减校正	扩散模型，CNN	3D医学图像	人类患者研究（具体数量未说明）	NA	多视图扩散模型	图像质量评估（具体指标未说明）	NA
1036	2025-05-24	Corrigendum to "Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Tumor and Axillary Lymph Node Status Prediction After Neoadjuvant Chemotherapy" [Academic Radiology 32 (2025) 12-23] 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.010 PMID:40404505	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1037	2025-11-07	Segmentation of the Left Ventricle and Its Pathologies for Acute Myocardial Infarction After Reperfusion in LGE-CMR Images 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3573706 PMID:40418612	研究论文	提出一种渐进式深度学习模型LVPSegNet，用于从LGE-CMR图像中分割左心室及其病理组织	首次发布包含140例患者的LGE-CMR基准数据集LGE-LVP，并提出结合自适应ROI提取、样本增强、课程学习和多感受野融合的创新分割模型	数据集规模有限（140例患者），存在类别极度不平衡和强度分布重叠等挑战	开发自动分割左心室及其病理组织（微血管阻塞和心肌梗死）的方法	急性心肌梗死再灌注后的左心室及其病理组织	医学图像分析	心血管疾病	晚期钆增强心脏磁共振成像	深度学习	医学图像	140例左心室心肌梗死伴微血管阻塞患者	NA	LVPSegNet	几何指标, 临床指标	NA
1038	2025-11-07	Deep Learning Enables Fast and Accurate Quantification of MRI-Guided Near-Infrared Spectral Tomography for Breast Cancer Diagnosis 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3574727 PMID:40440147	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的MRI引导近红外光谱断层扫描图像重建方法，用于乳腺癌诊断	首次将深度学习应用于MRI引导的3D近红外光谱断层扫描图像重建，显著提高了重建速度和诊断准确性	研究样本量相对较小（38例临床检查），且基于合成数据训练网络	提高乳腺癌诊断的特异性和灵敏度	乳腺异常患者的临床影像数据	医学影像分析	乳腺癌	磁共振成像，近红外光谱断层扫描	深度学习	医学影像数据	38例乳腺异常患者的临床影像检查	NA	NA	灵敏度，特异性，诊断准确率，ROC曲线下面积	NA
1039	2025-11-07	GLIMPSE: Generalized Locality for Scalable and Robust CT 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3575071 PMID:40445811	研究论文	提出一种基于局部坐标的神经网络Glimpse，用于解决CT重建中传统多尺度CNN的内存效率低和泛化能力差的问题	通过仅处理像素邻域相关测量值进行重建，实现了内存占用几乎与图像分辨率无关，并显著提升分布外样本的泛化性能	未明确说明在极端噪声或低剂量条件下的性能表现	开发高效且鲁棒的计算机断层扫描重建方法	CT图像重建	医学影像	NA	计算机断层扫描	基于坐标的神经网络	CT投影测量数据	NA	NA	Glimpse	分布内测试性能，分布外样本泛化性能，内存效率	5GB内存即可训练1024×1024分辨率图像
1040	2025-11-07	Disease-Grading Networks With Asymmetric Gaussian Distribution for Medical Imaging 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3575402 PMID:40456095	研究论文	提出一种基于非对称高斯标签分布的疾病分级网络DGN-AGLD，用于医学影像分析	引入样本感知的非对称高斯标签分布，通过方差预测器学习控制高斯分布不对称性的参数，实现同一类别内不同标签分布	未明确说明方法在更广泛疾病数据集上的泛化能力限制	改进医学影像中的疾病分级性能，更准确捕捉疾病进展趋势	医学影像数据中的疾病分级任务	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	医学影像	四个疾病数据集（包括IDRiD数据集）	未明确指定	DGN-AGLD	准确率	NA