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
1101	2025-10-05	Development of a deep learning model for survival prediction in heart failure: competing risk and frailty model 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14715-4 PMID:41028214	研究论文	开发了一种结合虚弱和竞争风险的深度学习模型用于心力衰竭患者的生存预测	首个同时整合虚弱效应和竞争风险的深度学习框架，改进了医疗数据中删失数据的处理	临床相关性需要进一步验证，深度学习优势受数据和未测量混杂因素影响	心力衰竭患者的生存预测和风险分层	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度神经网络	临床数据	435名心力衰竭患者（2018年3-9月入组，5年随访至2023年7月）	NA	DNFCR（深度神经网络虚弱竞争风险模型），包括比例虚弱结构（DNFCR_PF）和非比例虚弱结构（DNFCR_NF）	C-index, IBS, INBLL	NA
1102	2025-10-05	An autoencoder driven deep learning geospatial approach to flood vulnerability analysis in the upper and middle basin of river Damodar 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96781-2 PMID:41028232	研究论文	提出一种基于CNN自编码器的深度学习方法，用于达莫达尔河上中游流域的洪水脆弱性分析	在缺乏洪水记录数据的区域，首次将CNN自编码器与K-means聚类结合用于洪水风险分区	某些因素如地形坡向会引入噪声影响模型结果	开发适用于数据稀缺区域的洪水脆弱性评估方法	达莫达尔河上中游流域	机器学习	NA	地理空间分析	CNN, Autoencoder	地理空间图层	NA	NA	CNN Autoencoder	MSE, precision, recall, accuracy, 聚类指数	NA
1103	2025-10-05	Early diagnosis of knee osteoarthritis severity using vision transformer 2025-Sep-30, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-09137-2 PMID:41029374	研究论文	本研究利用视觉变换器(ViT)实现膝关节骨关节炎严重程度的早期诊断	首次将视觉变换器(ViT)应用于膝关节骨关节炎KL分级，通过简单迁移学习技术获得优于复杂架构的性能	未提及具体的数据集规模和模型泛化能力验证	开发基于深度学习的膝关节骨关节炎自动诊断系统以提高临床效率	膝关节骨关节炎患者的医学影像	计算机视觉	骨关节炎	MRI, X-ray	ViT	医学影像	NA	NA	Vision Transformer	准确率	NA
1104	2025-10-05	EDDet: efficient deep-fusion and dynamic optimization for small target detection in eggplant diseases 2025-Sep-30, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-07268-1 PMID:41029480	研究论文	提出一种改进的深度学习小目标检测模型EDDet，专门用于茄子病害中微小病斑的识别	创新设计Pinwheel融合特征提取器框架和跨层注意力模块，引入基于尺度的动态损失函数	NA	提高茄子病害中微小病斑的检测精度和效率	茄子病害中的小病斑区域	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	EDDet, PFFE, CAM	mAP50, 参数量, GFLOPs, FPS	NA
1105	2025-10-05	Gene expression and protein abundance: Just how associated are these molecular traits? 2025-Sep-30, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108720 PMID:41038299	综述	本文系统回顾了基因表达与蛋白质丰度关联性的研究进展及其在生物技术中的应用潜力	整合了单细胞分析最新数据，系统分类不同实验环境和细胞背景下两者关联性的研究方法	主要依赖相关性分析方法，对因果机制的解析仍存在局限	探讨基因表达与蛋白质丰度的关联程度及其在代谢工程和合成生物学中的应用价值	基因表达与蛋白质丰度的关联性研究	生物信息学	NA	转录组学、蛋白质组学、单细胞分析	统计模型、机制模型、机器学习、深度学习	基因表达数据、蛋白质丰度数据	NA	NA	NA	相关性指标	NA
1106	2025-10-05	Deep learning method for semi-automated segmentation of optic nerve head tissues in optical coherence tomography images 2025-Sep-30, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110678 PMID:41038371	研究论文	提出基于深度学习的光学相干断层扫描图像中视神经乳头组织的半自动分割方法	结合CNN自动预测与用户交互校正的半自动分割框架，支持实时模型更新	测试数据集较小（仅6个ONH图像体积），需要更大样本验证模型更新效果	开发视神经乳头组织的自动化分割工具以替代耗时的手动分割	光学相干断层扫描图像中的前筛板表面、布鲁赫膜和脉络膜-巩膜界面	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	46个预处理ONH图像体积（每个含24个径向扫描）	NA	NA	均方根误差	NA
1107	2025-10-05	Artificial intelligence in nuclear cardiology: Enhancing diagnostic accuracy and fficiency 2025-Sep-30, Progress in cardiovascular diseases IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.pcad.2025.09.010 PMID:41038418	综述	本文综述人工智能在核心脏病学领域的最新进展及其提升诊断准确性和效率的潜力	提出AI可解决图像采集、重建和判读的技术复杂性，实现虚拟衰减校正和新型风险标志物的自动量化	NA	探讨人工智能在核心脏病学中的应用前景及临床工作流程改造	核心脏病学图像及多模态临床数据	医学影像分析	心血管疾病	核医学成像	机器学习,深度学习	医学图像,临床数据	NA	NA	NA	诊断准确性,风险分层精度	NA
1108	2025-10-05	Spatial Heterogeneity Identification for Rainfall-derived Inflow and Infiltration in Urban Sewer Systems based on Water Level Sensor Networks: Insights from an Interpretable Deep learning Method 2025-Sep-30, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122999 PMID:41038439	研究论文	基于水位传感器网络和可解释深度学习方法识别城市排水系统中降雨入流与入渗的空间异质性	将低成本水位传感器与可解释深度学习算法相结合，首次实现了仅依靠水位数据对排水系统RDII空间异质性的有效识别	方法仅在案例研究中得到验证，需要更多实际应用场景的测试	开发一种基于水位监测数据和可解释深度学习算法的严重RDII子汇水区识别方法	城市排水系统中的降雨入流与入渗现象	机器学习	NA	水位监测	深度学习	传感器水位数据	NA	NA	NA	NA	NA
1109	2025-10-05	Automated deep U-Net model for ischemic stroke lesion segmentation in the sub-acute phase 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17337-y PMID:41022812	研究论文	开发并验证了一种用于亚急性缺血性卒中病灶自动分割的深度学习框架	提出具有六条并行路径的新型多路径残差U-Net架构，每块包含0-5个卷积层深度	需要在多样化临床环境中进行多中心验证才能投入临床应用	开发自动分割亚急性缺血性卒中病灶的深度学习框架	亚急性缺血性卒中患者的FLAIR MRI图像	医学图像分析	缺血性卒中	FLAIR MRI	U-Net	医学图像	28名患者（18名训练，5名验证，5名测试）	NA	多路径残差U-Net	Dice相似系数, 敏感度, 特异度, Hausdorff距离	NA
1110	2025-10-05	Wearable interactive full-body motion tracking and haptic feedback network systems with deep learning 2025-Sep-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63644-3 PMID:41022813	研究论文	提出一种集成全身运动分析与实时双向触觉反馈的低成本运动追踪系统	结合柔性贴片式表皮触觉设备与远程机器学习框架，实现全身运动捕捉和个性化时间同步反馈的闭环系统设计	NA	开发具有实时双向触觉反馈功能的低成本全身运动追踪系统	全身运动追踪与触觉反馈系统	机器学习	NA	物联网技术，虚拟现实技术	深度学习	运动数据，触觉反馈数据	NA	NA	NA	NA	NA
1111	2025-10-05	A super-resolution network based on dual aggregate transformer for climate downscaling 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17234-4 PMID:41022853	研究论文	提出一种基于双聚合Transformer的气候降尺度超分辨率网络，用于提高降雨图像的分辨率	提出CDDAT混合模型，结合轻量CNN和双聚合Transformer，能动态调整不同降雨变量的重要性并提供风暴微物理和动力结构信息	NA	解决气候降尺度问题，生成高分辨率气候数据	降雨图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	NJU-CPOL数据集	NA	轻量CNN骨干网络(LCB), 高保持块(HPBs), 双聚合Transformer骨干网络(DATB)	纹理恢复效果, 与最先进方法比较	NA
1112	2025-10-05	A deep learning algorithm for automatic 3D segmentation and quantification of hamstrings musculotendon injury from MRI 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16926-1 PMID:41022866	研究论文	开发用于自动分割和量化MRI中腘绳肌肌腱损伤的深度学习算法	首次实现基于AI的3D自动分割和量化腘绳肌肌腱损伤，能够反映不同损伤严重程度	腘绳肌腱结构的相关性相对较低(R≥0.42)，样本仅限于大学足球运动员	开发自动AI模型用于腘绳肌损伤的定量评估	大学足球运动员的腘绳肌肌腱损伤	医学影像分析	肌肉损伤	MRI(T2加权和T1加权)	深度学习	3D医学影像	大学足球运动员在腘绳肌损伤时和恢复运动时的MR扫描	NA	NA	相关性系数(R), p值	NA
1113	2025-10-05	Mixed prototype correction for causal inference in medical image classification 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15920-x PMID:41022936	研究论文	提出一种混合原型校正因果推理方法(MPCCI)，用于减轻医学图像分类中未观察到的混杂因素对因果关系的负面影响	结合前门调整的因果推理框架和自适应训练策略，通过多视图特征提取和混合原型校正模块进行因果干预	NA	提升医学图像分类诊断的准确性和可靠性	医学图像与疾病标签之间的因果关系	计算机视觉	NA	NA	深度学习	医学图像(CT和超声)	四个医学图像数据集	NA	多视图特征提取(MVFE)模块,混合原型校正(MPC)模块	诊断准确率,可靠性	NA
1114	2025-10-05	Clinical application of deep learning for enhanced multistage caries detection in panoramic radiographs 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16591-4 PMID:41022932	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的两阶段模型，用于在全景X光片中增强检测多阶段龋齿	采用YOLOv5和Attention U-Net的双模型方法，结合咬翼片金标准验证，首次实现全景片中多阶段龋齿的自动检测与分类	存在低估釉质龋齿的情况，偶尔在健康牙齿上出现假阳性预测	利用深度学习技术提升全景X光片中多阶段龋齿的检测能力	500张全景X光片中的14,997颗牙齿和1,792个龋齿病变	计算机视觉	龋齿	全景X射线成像，咬翼X射线成像	CNN	X光图像	500张全景X光片，包含14,997颗牙齿和1,792个龋齿标注	PyTorch	YOLOv5, Attention U-Net	召回率, F1分数, 准确率	NA
1115	2025-10-05	Advanced deep feature engineering with crayfish optimization for diabetes detection using tongue images 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14780-9 PMID:41022952	研究论文	提出一种基于舌象分析的深度特征工程与小龙虾优化算法相结合的糖尿病检测方法	结合SE-DenseNet特征提取、TCN分类器和COA超参数优化的集成方法，在舌象糖尿病检测中实现96.91%的高准确率	NA	开发基于舌象的非侵入性糖尿病准确诊断方法	糖尿病患者舌象图像	计算机视觉	糖尿病	舌象分析	深度学习	图像	NA	NA	SE-DenseNet, TCN	准确率	NA
1116	2025-10-05	Dual Attention-Based recurrent neural network and Two-Tier optimization algorithm for human activity recognition in individuals with disabilities 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12283-1 PMID:41022965	研究论文	提出一种基于双注意力机制和双层优化算法的人类活动识别模型，专门用于残疾人士	结合双注意力双向门控循环单元和塔斯马尼亚恶魔优化器的超参数选择，提高人类活动识别准确率	NA	改进人类活动识别技术以辅助残疾人士	残疾人士的人类活动数据	机器学习	残疾相关疾病	传感器数据分析	循环神经网络,元启发式优化算法	传感器数据	NA	NA	双注意力双向门控循环单元(DABiG)	准确率	NA
1117	2025-10-05	Adaptive temporal attention mechanism and hybrid deep CNN model for wearable sensor-based human activity recognition 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18444-6 PMID:41022984	研究论文	提出一种名为CNNd-TAm的混合深度学习模型，用于基于可穿戴传感器的人类活动识别	结合扩张卷积网络和改进的时间注意力机制，增强空间特征提取和长期时间依赖性建模	NA	开发高效的人类活动识别系统，识别基础和复杂活动	人类日常活动（包括交谈、喝咖啡等13种活动）	机器学习	NA	加速度计和陀螺仪传感器数据采集	CNN, 注意力机制	传感器时序数据	10人参与的13种活动数据	NA	扩张卷积网络, 时间注意力机制	准确率	NA
1118	2025-10-05	An efficient deep learning network for brain stroke detection using salp shuffled shepherded optimization 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17725-4 PMID:41023014	研究论文	提出一种基于Salp Shuffled Shepherded优化算法的高效深度学习网络用于脑卒中检测	提出S3ET-NET新模型，结合Salp Shuffled Shepherded优化算法和EfficientNet架构，在脑卒中检测中实现高可靠性	NA	开发高效的脑卒中自动检测方法	脑部MRI图像中的正常、缺血性卒中和出血性卒中病例	计算机视觉	脑卒中	磁共振成像（MRI），弥散加权成像（DWI）	深度学习，CNN	医学图像（脑部MRI）	NA	NA	EfficientNet, Ghost Net, ResNet50, Link Net, Mobile Net, Google Net	准确率，可靠性	NA
1119	2025-10-05	A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18518-5 PMID:41023039	研究论文	提出一种基于集成残差卷积神经网络的深度学习模型ERCNN-EGFR，用于从蛋白质氨基酸序列准确预测表皮生长因子受体	首次将集成残差卷积神经网络与多种蛋白质特征提取方法结合，通过XGBoost特征选择优化模型性能	未明确说明训练数据的具体来源和规模，独立测试集准确率（82.85%）较训练结果有所下降	开发准确识别表皮生长因子受体的计算方法	表皮生长因子受体蛋白质	机器学习	乳腺癌	蛋白质序列分析	BiLSTM, GRU, GAN, ERCNN	蛋白质氨基酸序列	NA	NA	集成残差卷积神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性, 马修斯相关系数	NA
1120	2025-10-05	A hybrid deep learning and fuzzy logic framework for feature-based evaluation of english Language learners 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17738-z PMID:41023079	研究论文	提出一种结合深度学习和模糊逻辑的混合框架，用于英语学习者的特征评估	首次将模糊逻辑规则挖掘与DeBERTa、元数据和LSTM架构融合，结合了解释性规则推理与先进AI的预测能力	NA	开发综合框架以准确评估英语学习者语言水平并个性化教育干预	英语学习者	自然语言处理	NA	自然语言处理	DeBERTa, LSTM, 混合模型	文本, 元数据(行为学和人口统计学数据)	NA	PyTorch, TensorFlow	DeBERTa, LSTM, DBML(DeBERTa+Metadata+LSTM)	准确率	NA