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
11641	2025-10-07	Systematic review of computational techniques, dataset utilization, and feature extraction in electrocardiographic imaging 2025-May, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03264-z PMID:39779645	系统综述	系统分析心电图成像中计算技术、数据集利用和特征提取的研究现状	首次采用PRISMA方法系统综述ECGI重建中的计算技术发展趋势，揭示传统方法与深度学习技术的融合趋势	仅纳入2010-2023年英文同行评审论文，排除未描述计算技术的研究	分析ECGI重建中的计算技术，重点关注数据集识别、问题解决和特征提取方法	从Scopus和Web of Science数据库筛选的99篇研究论文	医学影像分析	心血管疾病	ECGI（心电图成像）	深度学习, 混合技术	心电图数据	99篇研究论文	NA	边界元法, Tikhonov方法	NA	NA
11642	2025-10-07	Evolution Trend of Brain Science Research: An Integrated Bibliometric and Mapping Approach 2025-May, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.70451 PMID:40395088	研究论文	本研究采用文献计量分析和知识图谱可视化方法，描绘脑科学研究的全球趋势、研究热点和合作网络	首次对脑科学领域进行全面的文献计量分析，整合CiteSpace和VOSviewer工具，揭示该领域的研究前沿和关键发展方向	仅基于Web of Science数据库的13,590篇文章进行分析，可能未涵盖所有相关研究	分析脑科学研究的演变趋势和发展格局	1990-2023年间发表的脑科学研究文献	文献计量学	脑科学相关疾病	文献计量分析，知识图谱可视化	NA	文献数据	13,590篇文献	CiteSpace, VOSviewer	NA	发文量，合作网络，引用模式，关键词共现，突发检测	在线文献计量平台
11643	2025-10-07	Hybrid optimized temporal convolutional networks with long short-term memory for heart disease prediction with deep features 2025-May, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2310075 PMID:38584483	研究论文	提出一种结合时序卷积网络和长短期记忆网络的混合深度学习模型用于心脏病预测	使用新型增强型法医调查启发的元优化算法优化混合分类器参数，并采用1DCNN进行深度特征提取	NA	开发心脏病早期预测模型以帮助患者及时获得治疗	心脏病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	1DCNN, TCN, LSTM	临床医疗数据	NA	NA	一维卷积神经网络, 时序卷积网络, 长短期记忆网络	准确率, 精确率	NA
11644	2025-10-07	ESMpHLA: Evolutionary Scale Model-Based Deep Learning Prediction of HLA Class I Binding Peptides 2025-May, HLA IF:5.9Q1 DOI:10.1111/tan.70263 PMID:40405507	研究论文	本研究开发了一种基于进化尺度模型和深度学习的ESMpHLA模型，用于预测HLA I类分子结合肽	首次将进化尺度模型(ESM)与并行CNN块和交叉注意力机制相结合构建HLA结合肽预测模型	NA	预测HLA I类分子与肽段的结合亲和力，为免疫识别研究和疫苗开发提供支持	HLA I类分子结合肽	生物信息学	免疫相关疾病	深度学习	CNN,注意力机制	肽序列数据	150,735条结合肽(41个HLA-A等位基因的91,560条，50个HLA-B等位基因的56,731条，10个HLA-C等位基因的2,444条)	NA	并行CNN块,交叉注意力机制	准确率,AUC,ROC-AUC,PR-AUC	NA
11645	2025-10-07	Comparison and analysis of major research methods for non-destructive testing of wind turbine blades 2025-May-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0252130 PMID:40407392	综述	通过文献计量分析对风力涡轮机叶片无损检测方法进行分类比较，并探讨多方法融合与智能算法应用趋势	系统对比六种主要无损检测技术，重点分析多方法集成与深度学习等智能算法的应用前景	未涉及具体实验验证，主要基于文献分析	指导风电从业人员选择叶片健康监测技术，促进风电行业可持续发展	风力涡轮机叶片	工业检测	NA	应变数据监测, 振动数据监测, 声学测量, 超声检测, 热成像, 图像识别	深度学习	应变数据, 振动数据, 声学信号, 超声信号, 热图像, 视觉图像	NA	NA	NA	NA	NA
11646	2025-10-07	Pleural invasion of peripheral cT1 lung cancer by deep learning analysis of thoracoscopic images: a retrospective pilot study 2025-Apr-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-24-1510 PMID:40400958	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习分析胸腔镜图像预测外周型cT1肺癌胸膜侵犯的算法	首次使用深度学习算法从胸腔镜图像预测肺癌胸膜侵犯，并与外科医生的术中评估进行比较	回顾性研究、样本量较小、单中心研究	开发能够术中预测肺癌胸膜侵犯的深度学习算法	接受根治性胸腔镜手术的cT1N0M0非小细胞肺癌患者	计算机视觉	肺癌	胸腔镜成像	CNN	图像	80例患者，422,873张图像，其中2,074张显示肿瘤	NA	ResNet50	准确率,F1分数	NA
11647	2025-10-07	Multimodal radiopathological integration for prognosis and prediction of adjuvant chemotherapy benefit in resectable lung adenocarcinoma: A multicentre study 2025-Apr-28, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.217557 PMID:39954935	研究论文	开发并验证了一种整合CT图像和H&E染色全切片图像的多模态分析框架，用于肺腺癌患者的风险分层和辅助化疗获益预测	首次将放射组学特征与病理组学特征通过生存支持向量机进行融合，创建了放射病理组学特征，在预后预测和化疗获益评估方面优于单一模态方法和现有深度学习方法	回顾性研究设计，需要前瞻性验证；样本量相对有限；仅针对肺腺癌患者	提高肺腺癌患者风险分层准确性并预测辅助化疗获益	1039例可切除肺腺癌患者（I-III期）	数字病理	肺癌	CT成像，H&E染色全切片成像	SVM	图像	1039例患者（训练集303例，测试集197例和228例，特征测试集311例）	NA	生存支持向量机	C-index，风险比，置信区间，p值	NA
11648	2025-10-07	CPDMS: a database system for crop physiological disorder management 2025-Apr-22, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baaf031 PMID:40402767	研究论文	开发了一个用于番茄生理障碍管理的实时作物图像采集与分析数据库系统	构建了包含多种胁迫条件下番茄图像的大规模数据库系统，支持多角度图像采集	模型性能有待提升(mAP 0.46)，系统在其他农业环境中的泛化能力需要进一步验证	开发用于精准农业的作物生理障碍管理数据库系统	番茄作物及其生理障碍	计算机视觉	作物生理障碍	实时图像采集, 深度学习	深度学习模型	图像	58,479张图像(43,894张可标注)，其中24,000张用于训练，13,037张用于测试	NA	NA	平均精度(mAP), 召回率	NA
11649	2025-10-07	Autonomous object tracking with vision based control using a 2DOF robotic arm 2025-Apr-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97930-3 PMID:40251241	研究论文	本文提出了一种基于视觉控制的2自由度机械臂自主目标跟踪系统	结合深度学习目标检测框架与基于图像的视觉伺服控制，解决了传统系统复杂机械结构、刚性要求和多传感器需求等问题	仅针对2自由度机械臂进行验证，系统在更复杂场景下的鲁棒性需要进一步测试	设计精确响应的目标跟踪系统，消除传统系统的复杂性	移动目标跟踪的2自由度机械臂系统	计算机视觉	NA	基于图像的视觉伺服(IBVS)，深度学习目标检测	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确度，响应时间	CoppeliaSim机器人模拟器，2-DOF机械臂实验平台
11650	2025-10-07	Large language models deconstruct the clinical intuition behind diagnosing autism 2025-Apr-17, Cell IF:45.5Q1 DOI:10.1016/j.cell.2025.02.025 PMID:40147442	研究论文	利用大型语言模型解构临床诊断自闭症的直觉逻辑	首次将大型语言模型与可解释性策略结合，从临床报告中识别驱动自闭症诊断的关键句子和诊断标准	仅基于4000多份健康记录，样本规模有限	解构医疗专家诊断自闭症的临床直觉逻辑	自闭症确诊与疑似病例的临床报告	自然语言处理	自闭症	深度学习	LLM	文本	4000多份自由格式健康记录	NA	大型语言模型	NA	NA
11651	2025-10-07	Artificial intelligence to predict treatment response in rheumatoid arthritis and spondyloarthritis: a scoping review 2025-04-07, Rheumatology international IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s00296-025-05825-3 PMID:40192881	综述	分析人工智能技术在预测类风湿关节炎和脊柱关节炎治疗反应中的应用类型与方法	首次系统综述AI在风湿病领域预测治疗反应的应用现状与潜力	研究方法异质性限制了结果的普适性，缺乏外部验证	评估AI技术在预测风湿性疾病治疗反应中的应用效果	类风湿关节炎和脊柱关节炎患者	机器学习	风湿性疾病	多组学分析、医学影像分析	监督机器学习、无监督聚类、深度学习	电子病历、临床生物标志物、遗传数据、蛋白质组数据、影像数据	89项符合条件的研究（74项RA研究，7项SpA研究，4项银屑病关节炎研究，4项混合研究）	NA	随机森林, 支持向量机	准确率, AUC	NA
11652	2025-10-07	Difficulty aware programming knowledge tracing via large language models 2025-Apr-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96540-3 PMID:40181055	研究论文	提出了一种基于大语言模型的难度感知编程知识追踪方法，通过分析编程问题的文本理解难度和知识点难度来提升学生知识状态预测精度	首次将文本理解难度和知识点难度同时引入知识追踪，结合注意力机制和大语言模型动态更新学生知识状态	NA	提高编程知识追踪的准确性和时空反映能力	编程教育中的学生知识状态	自然语言处理	NA	大语言模型	图注意力网络	文本	NA	NA	注意力机制,图注意力网络	评估精度,时空反映能力	NA
11653	2025-10-07	Personalized Blood Glucose Forecasting From Limited CGM Data Using Incrementally Retrained LSTM 2025-04, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3494732 PMID:39514345	研究论文	提出一种基于增量重训练LSTM的个性化血糖预测方法，可在有限连续血糖监测数据下实现准确预测	提出增量重训练堆叠LSTM框架，通过逐步适应个体数据和参数迁移提高效率，解决传统方法需要大量训练数据的问题	研究主要针对1型糖尿病患者，未涉及其他类型糖尿病	开发适用于有限CGM数据的个性化血糖预测方法，提升人工胰腺系统的胰岛素输送效果	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	LSTM	时间序列数据	两个CGM数据集：OpenAPS和Replace-BG	TensorFlow, PyTorch	堆叠LSTM	均方根误差, Clarke误差网格分析	NA
11654	2025-10-07	Leveraging Natural Language Processing and Machine Learning Methods for Adverse Drug Event Detection in Electronic Health/Medical Records: A Scoping Review 2025-Apr, Drug safety IF:4.0Q1 DOI:10.1007/s40264-024-01505-6 PMID:39786481	综述	本文通过范围综述评估自然语言处理和机器学习方法在电子健康记录中检测药物不良事件的有效性	系统性地总结了NLP/ML技术在利用非结构化EHR数据进行药物警戒的最新应用进展	研究方法存在显著异质性，缺乏标准化方法和验证标准，限制了实践应用	评估NLP/ML技术从非结构化EHR数据中检测药物不良事件的有效性以改善药物警戒	电子健康记录中的非结构化文本数据	自然语言处理, 机器学习	药物不良事件	自然语言处理, 机器学习	基于规则的NLP, 统计模型, 深度学习	非结构化文本	7项符合纳入标准的研究	NA	NA	模型性能评估指标	NA
11655	2025-10-07	Brain-wide 3D neuron detection and mapping with deep learning 2025-Apr, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.2.025012 PMID:40401216	研究论文	提出了一种基于深度学习的全脑3D神经元检测与映射方法NeuronMapper	首次将Video Swin Transformer应用于全脑3D神经元检测，实现了百万级别神经元定位	方法主要针对小鼠脑数据，尚未在其他物种上验证	开发自动可靠的神经元检测与映射技术以理解神经回路	小鼠全脑神经元胞体	计算机视觉	NA	3D成像	Transformer, CNN	3D图像	百万级别神经元	PyTorch	Video Swin Transformer	检测准确率, 定位精度	GPU
11656	2025-10-07	Reasoning-Driven Food Energy Estimation via Multimodal Large Language Models 2025-Mar-24, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu17071128 PMID:40218886	研究论文	本文提出通过微调和体积感知推理两种方法改进多模态大语言模型在基于图像的食物能量估计中的性能	首次将多模态大语言模型应用于食物能量估计，并提出体积感知推理和细粒度估计提示方法解决食物尺寸识别难题	模型在食物尺寸识别方面仍存在局限，这是影响能量估计准确性的关键因素	改进基于图像的食物能量估计准确度，支持饮食摄入监测应用	食物图像及其能量含量估计	计算机视觉,自然语言处理	NA	多模态大语言模型	MLLMs	图像	Nutrition5k数据集	NA	多模态大语言模型,LoRA	估计准确度	NA
11657	2025-10-07	Deep learning-based normative database of anterior chamber dimensions for angle closure assessment: the Singapore Chinese Eye Study 2025-Mar-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-325602 PMID:39486884	研究论文	本研究基于深度学习建立了新加坡华人前房尺寸的规范数据库，用于评估房角关闭	首次建立了基于深度学习的华人前房尺寸规范数据库，并提出了ACD第20百分位数和LV第85百分位数的组合诊断标准	研究仅针对新加坡华人群体，样本代表性有限；排除了有眼部手术或外伤的病例	建立前房尺寸的规范数据库并评估其在原发性房角关闭疾病诊断中的价值	新加坡华人眼病研究中的2157只眼睛（1853只开放房角，304只房角关闭）	医学影像分析	眼科疾病	前段光学相干断层扫描	深度学习算法	医学影像	2157只眼睛	NA	NA	平衡准确度, 灵敏度, 特异性	NA
11658	2025-10-07	Leveraging large language models for knowledge-free weak supervision in clinical natural language processing 2025-Mar-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68168-2 PMID:40064991	研究论文	提出一种利用大语言模型进行知识无关弱监督的临床自然语言处理方法	通过微调LLM生成弱标注数据训练下游BERT模型，无需领域知识即可实现优越性能	LLM推理计算量较大	解决临床自然语言处理中标注数据稀缺的问题	临床命名实体识别	自然语言处理	NA	弱监督学习、上下文学习	LLM, BERT	临床文本	三个i2b2/n2c2数据集，不超过50份黄金标准病历	NA	Llama2-13B, PubMedBERT	F1分数	NA
11659	2025-10-07	Development of a deep learning radiomics model combining lumbar CT, multi-sequence MRI, and clinical data to predict high-risk cage subsidence after lumbar fusion: a retrospective multicenter study 2025-Mar-02, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01355-y PMID:40025592	研究论文	开发结合腰椎CT、多序列MRI和临床数据的深度学习影像组学模型，用于预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉	首次将3D视觉变换器深度学习模型与传统影像组学特征、临床特征相结合，构建多中心联合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（305例患者），需要进一步前瞻性验证	预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉患者	接受腰椎融合手术的患者	医学影像分析	脊柱疾病	CT、MRI影像学检查	深度学习, 逻辑回归	医学影像（CT、MRI）、临床数据	305例患者（训练集214例，验证集61例，测试集30例）来自三个医疗中心	NA	3D视觉变换器	AUC（曲线下面积）	NA
11660	2025-10-07	KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate From a Smartwatch 2025-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3477275 PMID:39383068	研究论文	提出一种融合专家知识的知识驱动深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表PPG信号中准确提取心率	通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强将医学与信号处理领域的专家知识整合到深度学习模型中	仅在PPGDalia数据集上进行评估，未在其他数据集验证泛化能力	解决PPG信号中运动伪影和信号质量退化导致的心率提取不准确问题	智能手表采集的光电容积脉搏波(PPG)信号	生物医学信号处理	心血管疾病	光电容积脉搏波(PPG)	深度学习	PPG信号	PPGDalia数据集	NA	KID-PPG	平均绝对误差(MAE)	NA