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
10501	2025-11-28	SpectFusion: Cross-modal Spectrum-aware Attention Network for Unsupervised Multimodal Medical Image Fusion 2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3637829 PMID:41296957	研究论文	提出一种名为SpectFusion的无监督跨模态频谱感知融合框架，用于医学图像融合	设计了空间-频谱混合模块，通过梯度保留策略提取空间域细粒度局部特征，通过傅里叶卷积在频域捕获全局特征；开发了新颖的跨模态频谱感知注意力机制	未明确说明具体的数据集限制或计算复杂度分析	提升医学图像融合性能，增强临床诊断效果	多模态医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	医学图像融合	Transformer, CNN	医学图像	NA	PyTorch	空间-频谱混合模块，跨模态频谱感知注意力机制	定性评估，定量评估	NA
10502	2025-11-28	Deep Learning for Clinical Ultrasound Imaging: From Supervised Approaches to Foundation Models 2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3636830 PMID:41296965	综述	本文系统回顾了深度学习在临床超声成像中的应用进展，重点探讨从监督学习到基础模型的技术演变	首次系统梳理超声成像领域从传统监督学习向基础模型的范式转变，强调基础模型在提升诊断性能和扩展临床应用范围的潜力	基础模型在超声领域的应用仍面临标注数据稀缺、领域特异性变异和用户专业知识需求等挑战	探讨深度学习技术在临床超声成像中的应用现状与发展趋势	临床超声成像数据和相关深度学习模型	计算机视觉	NA	超声成像	监督学习,自监督学习,判别模型,生成式AI模型,基础模型	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
10503	2025-11-28	Comparative Performance of YOLO Models in the Automated Segmentation of Dental Traumas on Panoramic Radiographs 2025-Nov-26, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/edt.70034 PMID:41305998	研究论文	比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12在儿童全景X光片中自动分割牙科创伤的性能	首次系统比较不同版本YOLO模型在牙科创伤自动检测中的性能表现	人工智能在牙科创伤学中尚未实现完美性能，需要与专业牙医合作改进	评估基于人工智能的深度学习模型在牙科创伤自动检测和分类中的性能	6-13岁患有创伤性牙损伤的儿科患者全景X光片	计算机视觉	牙科创伤	全景X光摄影	CNN	图像	来自加济安泰普大学牙科学院儿科患者的全景X光片	NA	YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12	AUC, F1-score	NA
10504	2025-11-28	Artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric and visualization analysis (1995-2025) 2025-Nov-24, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03992-0 PMID:41284199	文献计量分析	通过文献计量学方法分析1995-2025年头颈癌人工智能研究的发展态势和热点演变	首次系统梳理头颈癌AI研究30年发展历程，识别关键里程碑和新兴研究方向	仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全的问题	分析头颈癌人工智能应用的研究趋势、合作网络和发展方向	230篇头颈癌AI相关研究文献	医学人工智能	头颈癌	文献计量分析	深度学习	文献数据	230篇出版物	CiteSpace, VOSviewer	NA	NA	NA
10505	2025-11-28	Predicting human mobility flows in cities using deep learning on satellite imagery 2025-Nov-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65373-z PMID:41285790	研究论文	开发基于卫星影像的深度学习模型预测城市细粒度人流移动模式	提出Imagery2Flow模型，首次利用中等分辨率卫星影像实现低成本、及时的城市人流预测	仅在美国前十大都市统计区进行验证，未涵盖更多城市类型	探索城市形态与人类移动动态之间的关系	城市人类移动流模式	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习	卫星影像	美国前十大都市统计区	NA	Imagery2Flow	空间-时间泛化能力	NA
10506	2025-11-28	Hundred-layer photonic deep learning 2025-Nov-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65356-0 PMID:41285819	研究论文	本研究开发了一种误差容忍的单层光子计算芯片，突破了光学神经网络深度限制，实现了百层深度光子深度学习	通过片上扰动解耦计算相关性，消除传播冗余，实现误差容忍的单层光子计算芯片，将光学神经网络深度从十层扩展到数百层	NA	解决光子计算中误差累积问题，突破光学神经网络深度限制	光子计算芯片、光学神经网络、大语言模型	机器学习	NA	光子计算	神经网络	图像、文本	NA	NA	SLiM芯片架构	误差率、数据速率	10GHz数据速率光子计算芯片
10507	2025-11-28	A hybrid deep learning framework for fake news detection using LSTM-CGPNN and metaheuristic optimization 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25311-x PMID:41285851	研究论文	提出一种结合LSTM-CGPNN和元启发式优化的混合深度学习框架用于虚假新闻检测	将LSTM上下文特征提取与CGPNN分类器相结合，并集成MFWO算法进行超参数优化	NA	提高虚假新闻检测的准确性和模型鲁棒性	社交媒体上的虚假新闻内容	自然语言处理	NA	TF-IDF文本表示	LSTM, CGPNN	文本	四个基准数据集：ISOT, Fakeddit, BuzzFeedNews, FakeNewsNet	NA	LSTM-CGPNN混合架构	准确率, F1分数	NA
10508	2025-11-28	AI-driven medical image analysis for sports injury diagnosis and prevention 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20580-y PMID:41276514	研究论文	提出融合深度学习和生物力学建模的AI驱动框架，用于运动损伤诊断、预测和康复优化	开发了生物力学信息神经网络（BINN）和自适应运动医学策略（ASMS），通过注意力机制和多模态数据融合实现实时损伤风险评估和个性化康复建议	未明确说明模型在临床环境中的验证情况和实际应用限制	开发AI驱动的运动损伤诊断、预测和康复优化系统	运动员运动损伤数据	计算机视觉	运动损伤	运动捕捉、多模态数据融合	CNN, RNN, 注意力机制	运动捕捉数据、生理数据、运动表现数据	使用多个数据集（CamVid、MSRA10K、DUT-OMRON、NYU Depth V2），但未明确样本数量	NA	Biomechanically-Informed Neural Network (BINN)	预测准确性、可解释性	NA
10509	2025-11-28	Investigating blood cell images for enhanced hematologic disorder detection using multi-scale feature learning with a hybrid deep learning model 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21412-9 PMID:41276546	研究论文	提出一种基于多尺度特征学习的混合深度学习模型，用于通过血细胞图像增强血液疾病的检测	提出MSFLHDD-HDCM方法，结合Inception模块进行特征提取，并采用CNN与双向门控循环单元的混合模型进行分类	NA	开发精确的血液疾病检测和分类模型	血细胞显微图像	计算机视觉	血液疾病	显微成像	CNN, BiGRU	图像	NA	NA	Inception, CNN, BiGRU	准确率	NA
10510	2025-11-28	Deep learning for classifying quantum emission signals in WS2 monolayers using wavelet transform 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29120-0 PMID:41274950	研究论文	本研究开发并评估了基于小波变换和深度学习的WS₂单层纳米气泡量子发射信号分类方法	首次将连续小波变换与深度学习结合用于量子发射信号分类，建立了量子材料表征与经典机器学习之间的桥梁	未明确说明样本数量，仅针对WS₂单层纳米气泡的特定光谱范围进行研究	开发量子发射信号分类方法以解决量子材料表征和光谱可区分性评估的挑战	WS₂单层纳米气泡在604-629 nm范围内发射的量子信号	机器学习	NA	连续小波变换，复Morlet小波	CNN	图像	NA	NA	ResNet50, VGG16, Xception	准确率	NA
10511	2025-11-28	Magnetic resonance image processing transformer for general accelerated image restoration 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23851-w PMID:41249204	研究论文	提出基于Vision Transformer的磁共振图像处理框架MR-IPT，用于加速MRI图像恢复	首次将Vision Transformer架构应用于加速MRI图像恢复，通过在大规模多加速因子数据集上预训练实现统一框架，无需为不同加速因子单独训练模型	未明确说明模型在极端加速条件下的性能表现，也未讨论计算复杂度与推理时间	开发通用的加速磁共振图像恢复框架，提高模型的泛化能力和鲁棒性	加速采样的磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	Transformer	图像	大规模数据集（具体数量未说明）	NA	Vision Transformer	图像质量指标（具体指标未明确说明）	NA
10512	2025-11-28	Translating Features to Findings: Deep Learning for Melanoma Subtype Prediction 2025-Nov-12, Dermatopathology (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/dermatopathology12040042 PMID:41283484	综述	本文探讨深度学习在黑色素瘤亚型预测中的应用现状与前景	系统梳理深度学习在皮肤病理学中的核心方法学，并提出多模态整合、合成数据生成等新兴方向作为解决方案	存在数据集不平衡、模型可解释性不足和领域泛化能力有限等问题	提升黑色素瘤亚型诊断的精确度和可重复性	组织病理学切片中的黑色素瘤亚型	数字病理学	黑色素瘤	组织病理学分析	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
10513	2025-11-28	Comparative Analysis of Transformer Architectures and Ensemble Methods for Automated Glaucoma Screening in Fundus Images from Portable Ophthalmoscopes 2025-Nov-03, Vision (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/vision9040093 PMID:41283577	研究论文	本研究比较多种Transformer架构和集成方法在便携式眼底镜图像中自动筛查青光眼的性能	首次系统评估Transformer集成方法在低质量便携设备图像上的青光眼检测性能，通过患者级聚合显著提升准确度	研究主要基于特定数据集，在更广泛设备类型和人群中的泛化能力仍需验证	开发适用于便携设备的鲁棒青光眼自动筛查方法	眼底图像	计算机视觉	青光眼	深度学习	Transformer	图像	Brazil Glaucoma数据集和私有D-Eye数据集	NA	Swin-Tiny, ViT-Base, MobileViT-Small, DeiT-Base	准确率, F1分数, 敏感度	NA
10514	2025-11-28	Artificial intelligence-based metal artefact correction algorithm for radiotherapy patients with dental hardware in head and neck CT: towards precise imaging 2025-Nov-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf038 PMID:40366748	研究论文	本研究评估基于人工智能的金属伪影校正算法在头颈部CT中对牙科金属植入物患者图像质量的改善效果	首次在体内研究中证明基于深度学习的AI-MAC算法在金属伪影校正方面优于传统插值法MAC	回顾性研究设计，样本量较小（41例患者），仅针对头颈部放疗患者	评估AI-MAC算法在头颈部CT中减少牙科金属伪影的临床效能	41例带有不可移除牙科金属植入物并接受头颈部CT扫描的放疗患者	医学影像处理	头颈部肿瘤	CT扫描，深度学习	深度学习模型	CT图像	41例患者	NA	NA	信噪比，伪影指数，Dice相似系数，Hausdorff距离	NA
10515	2025-11-28	Development of an Open-Source Algorithm for Automated Segmentation in Clinician-Led Paranasal Sinus Radiologic Research 2025-Nov, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32292 PMID:40421828	研究论文	开发并验证用于鼻窦CT自动分割的开源算法	提供首个专门针对鼻窦腔的公开可用的深度学习分割算法	样本量相对较小（100个扫描），需要进一步验证	为耳鼻喉科研究社区开发开源分割算法	鼻窦CT扫描	数字病理	鼻窦疾病	CT扫描	深度学习	医学影像	100个鼻窦扫描，7300个切片	NA	UNet++	Dice相似系数, IoU, Hausdorff距离, 敏感度, 特异度, 视觉相似度评分	NA
10516	2025-11-28	Automated Detection and Grading of Renal Cell Carcinoma in Histopathological Images via Efficient Attention Transformer Network 2025-Nov-01, Medical sciences (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/medsci13040257 PMID:41283258	研究论文	提出EAT-Net双流深度学习模型，用于自动检测和分级肾细胞癌组织病理学图像	结合EfficientNet局部特征提取和Vision Transformer全局上下文依赖捕获，集成SE模块重新校准特征图	NA	自动化肾细胞癌组织病理学分级	肾细胞癌组织病理学图像	数字病理学	肾细胞癌	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	两个公开数据集KMC-RENAL和RCCG-Net	NA	EfficientNetB0, Vision Transformer, Squeeze-and-Excitation	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
10517	2025-11-28	Development of a PANoptosis-Related Pathomics Prognostic Model in Ovarian Cancer: A Multi-Omics Study 2025-Nov, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70958 PMID:41284376	研究论文	本研究开发了一种基于PANoptosis相关病理组学的卵巢癌预后深度学习模型	首次探索PANoptosis在卵巢癌预后中的作用，并开发了结合多组学数据的病理组学预后模型	研究基于公开数据库数据，需要进一步实验验证	阐明PANoptosis在卵巢癌预后中的作用并开发预后模型	卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	scRNA-seq, 空间转录组, 病理图像分析	深度学习	基因表达数据, 空间数据, 病理图像	TCGA、GTEx和GEO数据库的卵巢癌数据	NA	ResNet-50	预后预测准确性	NA
10518	2025-11-28	Few-shot learning for the classification of colorectal neuroendocrine tumors and polyps on endoscopic images 2025-Nov, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251395564 PMID:41285115	研究论文	提出一种基于小样本学习的结直肠神经内分泌肿瘤和息肉内镜图像分类方法	首次将小样本学习应用于结直肠神经内分泌肿瘤与息肉的分类，解决了罕见病数据稀缺问题	样本量相对有限（总计195张图像），且为回顾性研究	开发能够准确分类结直肠神经内分泌肿瘤和息肉的计算机辅助诊断系统	结直肠神经内分泌肿瘤、锯齿状病变和息肉、传统腺瘤的内镜图像	计算机视觉	结直肠癌	内镜成像	小样本学习	图像	195张内镜图像（56张锯齿状病变和息肉，86张腺瘤，53张神经内分泌肿瘤）	TensorFlow, Keras	ResNet50 V2	AUC, F1-score, Matthews相关系数, Cohen's kappa, 准确率, 灵敏度, 精确率	NA
10519	2025-11-28	Recent Advances and Application of Machine Learning for Protein-Protein Interaction Prediction in Rice: Challenges and Future Perspectives 2025-Oct-27, Proteomes IF:4.0Q2 DOI:10.3390/proteomes13040054 PMID:41283644	综述	本文综述了机器学习在水稻蛋白质-蛋白质相互作用预测中的最新进展、应用及未来展望	重点关注蛋白质异构体对PPI动态和特异性的影响，并系统总结机器学习方法在水稻PPI预测中的算法创新、特征提取和计算资源发展	面临数据限制和模型泛化性等关键挑战	为研究人员提供使用机器学习生成水稻PPI网络预测性和机制性见解的路线图	水稻蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	植物胁迫响应	机器学习，多组学整合	深度学习，人工智能	蛋白质序列数据，相互作用数据	NA	NA	NA	NA	NA
10520	2025-11-28	Integrating deep learning and radiomics for preoperative glioma grading using multi-center MRI data 2025-Oct-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20711-5 PMID:41120521	研究论文	提出融合深度学习和影像组学的双流框架，用于术前胶质瘤分级	首次将3D卷积神经网络与影像组学特征通过集成模型结合，并在多中心数据中验证其优越性能	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	提高术前胶质瘤分级的准确性	经组织病理学确诊的胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	多参数MRI	CNN, 集成学习	医学影像	847例训练患者（来自5个神经外科中心）+213例外部队列验证	NA	3D CNN	AUC, 敏感性, 特异性	NA