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
11301	2025-11-22	Deep learning-based classification of colorectal cancer in histopathology images for category detection 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf077 PMID:41256969	研究论文	本研究开发基于深度学习的结直肠癌组织病理图像分类系统，用于自动识别不同癌症类别	提出两阶段预测框架，先进行异常检测再进行多类别分类，显著提升对代表性不足和形态复杂类别的分类鲁棒性	Swin Transformer模型计算需求较高，部分类别样本量可能不足	开发自动化的结直肠癌分类系统以辅助病理学家诊断	结直肠癌组织病理图像	数字病理	结直肠癌	苏木精-伊红染色组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	NA	NA	ResNet-34, ResNet-50, Swin Transformer V2	准确率, ROC AUC, F1-score	NA
11302	2025-11-22	The role of health monitoring technologies in optimising athletes' self-regulation 2025, Wiadomosci lekarskie (Warsaw, Poland : 1960) DOI:10.36740/WLek/209507 PMID:41075206	研究论文	开发结合可穿戴设备、云计算和深度学习的智能系统来监测运动员表现和健康	整合最新可穿戴设备与深度学习技术实现运动员健康状态的实时监测和预测	NA	分析当前运动员表现和健康监测方法，开发智能监测系统	运动员的健康监测和训练优化	机器学习	NA	可穿戴设备监测	深度学习	生理参数数据	NA	NA	NA	预测准确率	云计算
11303	2025-11-22	Deep learning estimation of proton stopping power with photon-counting computed tomography: a virtual study 2024-Dec, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.S1.S12809 PMID:39574807	研究论文	本研究通过深度学习模型从光子计数计算机断层扫描图像估计质子阻止本领	首次将光子计数CT与U-Net深度学习网络结合用于质子阻止本领估计，相比传统单能和双能CT方法显著提高了精度	基于虚拟仿真研究，尚未在真实患者数据上验证	提高质子放射治疗中质子阻止本领的估计精度	头部XCAT体模的仿真PCCT图像和质子阻止本领图	医学影像分析	癌症治疗	光子计数计算机断层扫描(PCCT)	深度学习	医学影像	基于XCAT体模的仿真数据	NA	U-Net	均方根误差(RMSE)	NA
11304	2025-11-22	Applications of Deep Learning Techniques in Healthcare Systems: A Review 2024-Nov, Journal of clinical practice and research DOI:10.14744/cpr.2024.25381 PMID:41257169	综述	本文综述了深度学习技术在医疗保健系统中的应用研究	系统梳理了卷积神经网络、堆叠自编码器和循环神经网络等主流深度学习方法在医疗领域的应用现状	未涉及具体实验验证和性能对比分析	探讨深度学习技术在医疗保健领域的应用前景	医疗图像分析、药物研发和远程患者监测	机器学习	NA	深度学习	CNN, SAE, RNN	图像, 时间序列数据	NA	NA	卷积神经网络, 堆叠自编码器, 循环神经网络	NA	NA
11305	2025-11-22	Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones 2023-11-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000626 PMID:37462988	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11306	2025-11-21	Gene expression and protein abundance: Just how associated are these molecular traits? 2026 Jan-Feb, 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方法、影响因素及在生物技术中的应用前景	整合了单细胞分析最新进展，系统比较不同实验环境下分子特征关联性研究方法	主要依赖相关性分析方法，受限于蛋白质定量技术发展滞后	探讨基因表达与蛋白质丰度的关联程度及其在生物技术中的应用潜力	转录组学与蛋白质组学数据关联性研究	生物信息学	NA	转录组学, 蛋白质组学, 单细胞分析	NA	基因表达数据, 蛋白质丰度数据	NA	NA	NA	相关性指标	NA
11307	2025-11-21	Enhanced CT image classification for kidney stones using pruned ConvNeXt and two-tier optimization 2025-Dec, Acta clinica Belgica IF:1.1Q2 DOI:10.1080/17843286.2025.2586626 PMID:41217965	研究论文	提出一种用于肾脏结石CT图像分类的两层优化深度学习模型	结合动态通道剪枝的改进ConvNeXt架构和河豚优化算法的特征选择方法	NA	提高肾脏结石在CT图像中的检测准确率和效率	肾脏CT图像	计算机视觉	肾脏结石	CT成像	CNN, LightGBM	医学图像	NA	NA	ConvNeXt	准确率	NA
11308	2025-11-21	A comparative deep learning methodology for plant insect image classification: Assessment of CNN architectures and augmentation techniques 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103680 PMID:41246037	研究论文	提出一种用于植物昆虫图像分类的深度学习方法，评估不同CNN架构和数据增强技术	在小型野外采集数据集上系统比较了四种CNN架构、六种单因素数据增强技术和三种优化器的组合效果	研究基于有限的小型数据集，未在大规模数据集上验证方法的普适性	开发适用于数据稀缺场景的鲁棒昆虫识别方法，为农业决策提供支持	植物昆虫图像	计算机视觉	NA	图像分类	CNN	图像	BAU-Insectv2数据集中的植物昆虫图像	NA	ResNet101V2, EfficientNet-B1, InceptionV3, InceptionResNetV1	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
11309	2025-11-21	Design of Carbon Nanotube Inhibitors for Main Proteinase of SARS-CoV-2: A Combined Deep Learning and Molecular Dynamics Simulation Study 2025-Nov-20, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c05780 PMID:41212638	研究论文	本研究结合深度学习和分子动力学模拟评估碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶的结合性能	首次系统评估深度学习在纳米结构-蛋白质对接中的性能，并揭示DL生成构象为局部能量最小值的亚稳态结构	深度学习模型未能完全处理结合口袋附近柔性环的结构变化	开发SARS-CoV-2主蛋白酶的碳纳米管抑制剂	碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶(Mpro)	机器学习	COVID-19	分子动力学模拟, 分子对接	深度学习模型	分子结构数据	NA	NA	DeepRMSD + Vina	结构一致性, 能量势垒分析	NA
11310	2025-11-21	Frequency-Aware B-Line and Pleural Line Analysis in Lung Ultrasound Videos 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3634433 PMID:41259172	研究论文	提出一种集成小波增强和时序注意力建模的肺超声视频分析框架，用于准确识别B线和胸膜线	引入离散小波变换的双组分频率特征增强方法和自适应注意力模块，有效抑制噪声并建模长程时序依赖	肺超声视频数据标注有限，模型在多诊断特征开发方面存在数据限制	开发自动分析肺超声视频中B线和胸膜线的深度学习框架	肺超声视频中的B线和胸膜线	计算机视觉	肺间质疾病	肺超声	深度学习	视频	2,149个超声视频（193,410帧），外加Covid-BLUES公共数据集	PyTorch	时序注意力模型	AUC, ACC	NA
11311	2025-11-21	Cardiac Arrhythmia Classification From Lead I ECG Recorded in a Free-Living Environment 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3634307 PMID:41259171	研究论文	提出基于深度学习的框架CARE-I，使用单导联心电图在自由生活环境中进行心律失常分类	开发了新的数据相似性评估指标以增强迁移学习和外部数据集验证，并测试了在真实噪声环境下的鲁棒性	仅使用单导联心电图数据，可能无法捕捉某些需要多导联的心律失常特征	开发能够在自由生活环境中准确检测心律失常的AI模型	心律失常患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图记录	深度学习	心电图信号	超过60,000份心电图来自PhysioNet Challenge 2021数据集	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
11312	2025-11-21	Explainable End-to-End Seizure Prediction via Stationary Wavelet Transform-Driven Dynamic Multiscale Fuzzy Clustering 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3633739 PMID:41259173	研究论文	提出一种基于平稳小波变换的动态多尺度模糊聚类框架，用于可解释的癫痫发作预测	结合平稳小波变换与几何注意力机制，开发黎曼流形模糊聚类算法，并采用对比学习和混合监督/自监督策略增强模型鲁棒性	未明确说明模型在跨数据集泛化能力及计算复杂度方面的具体限制	解决癫痫发作预测中存在的个体差异性和时空耦合复杂性难题，提升特征判别性和模型可解释性	癫痫患者的脑电图信号	生物医学信号处理	癫痫	平稳小波变换，脑电图分析	CNN，模糊聚类	脑电图信号	NA	PyTorch，TensorFlow	三层卷积网络，多尺度卷积核	FPR，预测性能指标	NA
11313	2025-11-21	Interpretable End to End Epileptic Seizure Detection via Linear and Nonlinear Filtering Networks 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3633726 PMID:41259168	研究论文	提出一种结合线性和非线性滤波网络的可解释癫痫发作检测对比学习框架	首次通过双分支解耦网络分离EEG信号的线性和非线性成分，并采用混合监督与自监督对比学习策略	未提及模型在不同癫痫亚型间的泛化能力及计算效率分析	开发可解释的端到端癫痫发作检测方法	头皮和颅内脑电图数据中的六种癫痫发作类型与非发作状态	医疗人工智能	癫痫	脑电图分析	CNN, 对比学习	脑电图信号	NA	PyTorch	三层卷积架构，双分支解耦网络，多尺度卷积模块	准确率	NA
11314	2025-11-21	Deep domain adaptation eliminates costly data required for task-agnostic wearable robotic control 2025-Nov-19, Science robotics IF:26.1Q1 DOI:10.1126/scirobotics.ads8652 PMID:41259448	研究论文	提出一种深度域适应框架，利用生物力学模型模拟传感器数据解决可穿戴机器人控制中的数据稀缺问题	通过构建中间域将易获取数据转换为数据受限域，无需昂贵设备特定标注数据	模型误差仍比使用完整设备特定数据集的最佳情况高11-44%	开发可实时部署的深度学习模型，用于任务无关的可穿戴机器人控制	髋膝关节力矩估计和可穿戴外骨骼控制	机器学习	NA	深度域适应	深度神经网络	生物力学传感器数据，模拟传感器数据	8名外骨骼使用者	NA	深度域适应网络	力矩估计误差(Nm/kg)，代谢成本降低百分比	NA
11315	2025-11-21	A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success 2025-Nov-17, Current biology : CB IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.cub.2025.09.066 PMID:41161314	研究论文	本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制	首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动，并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率	NA	探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础	入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊	生物医学	蚊媒传染病	双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析	深度学习	行为视频、图像数据	NA	NA	NA	交配成功率统计（86%-96%单次交配率）	NA
11316	2025-11-21	An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23813-2 PMID:41249242	研究论文	提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型	结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块，采用恒星振荡优化器进行超参数调优，并集成Grad-CAM实现检测区域可视化	NA	开发高效的脑肿瘤早期检测方法	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	BT Detection 2020数据集	Python	ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC	准确率	NA
11317	2025-11-21	CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23809-y PMID:41249227	研究论文	本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能	首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能，并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图	在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异，样本量相对有限	预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值	经病理证实的喉鳞状细胞癌患者	医学影像分析	喉癌	CT成像	深度学习, 影像组学	CT图像	418例来自两个中心的患者（训练队列247例，内部验证110例，外部验证61例）	NA	2D深度学习模型	AUC, 疾病无进展生存期	NA
11318	2025-11-21	Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23974-0 PMID:41249260	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架	首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类，实现了高精度且可解释的深度学习模型	仅针对六种胃菌类真菌物种，样本多样性有限	开发高精度且可解释的真菌分类方法	六种胃菌类大型真菌：Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	1200张高分辨率图像	NA	DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2	准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效	NA
11319	2025-11-21	Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23568-w PMID:41249263	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架，通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能	结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取，并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数	未与深度学习方法进行直接对比，仅提供了未来比较的基础	开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失	作物叶片病害（包括黄锈病、红锈病和炭疽病）	计算机视觉	植物病害	图像处理，机器学习	SVM	图像	9,111张经过增强平衡的精选图像	NA	多类SVM（线性核、多项式核、RBF核等）	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
11320	2025-11-21	Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23899-8 PMID:41249288	研究论文	提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术	结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法，提出新型DDoS攻击检测与分类方法	联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段，多个关键方面有待探索	缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击	网络攻击流量数据	机器学习	NA	深度强化学习，优化算法	D3QN	网络流量数据	CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集	NA	Dueling Double Deep Q-Network	准确率	NA