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
11841	2025-10-07	Modelling of pome fruit pollen performance using machine learning 2025-Feb-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91286-4 PMID:40011508	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的模型，用于预测仁果类水果花粉的萌发率	首次将人工神经网络和深度学习技术应用于仁果类花粉性能预测，相比传统方法具有更高精度	研究仅针对四种仁果类栽培品种，模型在其他水果种类的适用性有待验证	开发预测花粉萌发率的机器学习模型，以评估温度波动对果树开花期的影响	四种仁果类栽培品种的花粉颗粒	机器学习	NA	体外花粉萌发测试	人工神经网络,深度学习	实验数据	四种仁果类栽培品种的花粉，在七种温度、三种培养基和四种培养时长条件下的测试	NA	具有两个隐藏层的深度学习模型	R²	NA
11842	2025-10-07	A labeled medical records corpus for the timely detection of rare diseases using machine learning approaches 2025-Feb-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90450-0 PMID:40011510	研究论文	提出一个用于罕见病早期检测的标注医疗记录语料库，并验证多种机器学习方法的性能	整合MIMIC-III数据库与多种来源的医疗记录构建标注数据集，首次系统评估多种机器学习方法在罕见病早期检测中的应用	数据来源多样可能导致数据质量不一致，罕见病样本数量相对有限	通过机器学习方法实现医院环境中罕见病的及时检测	罕见病患者医疗记录	自然语言处理	罕见病	医疗记录文本分析	逻辑回归,决策树,SVM,LSTM,CNN,BERT	文本	基于MIMIC-III数据库及额外医疗记录的标注语料库	NA	LSTM,CNN,Transformer(BERT)	F-measure,AUC	NA
11843	2025-10-07	Early attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) with NeuroDCT-ICA and rhinofish optimization (RFO) algorithm based optimized ADHD-AttentionNet 2025-Feb-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90649-1 PMID:40011599	研究论文	提出一种结合NeuroDCT-ICA预处理和犀鱼优化算法的ADHD-AttentionNet深度学习模型，用于早期注意缺陷多动障碍检测	开发了NeuroDCT-ICA数据预处理模块和新型犀鱼优化算法，构建了专门针对ADHD检测的AttentionNet深度学习架构	NA	提高ADHD检测的数据处理能力、识别准确率和计算效率	注意缺陷多动障碍患者的行为、认知和生理数据	机器学习	注意缺陷多动障碍	脑电图	深度学习	生理信号数据	NA	NA	AttentionNet	准确率,F分数,特异性	NA
11844	2025-10-07	Supervised and unsupervised deep learning-based approaches for studying DNA replication spatiotemporal dynamics 2025-Feb-26, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-07744-2 PMID:40011665	研究论文	本研究开发了基于深度学习的监督和无监督方法来研究DNA复制的时空动态	同时采用监督学习和无监督学习两种方法研究DNA复制动态，无监督方法能够自主检测异常S期细胞而不依赖预定义分类	监督学习方法受限于基于分类的方法的约束	研究DNA复制的时空动态及其在病理过程中的作用	小鼠胚胎干细胞(mESCs)、Rif1缺陷型mESCs、细胞周期蛋白E过表达的细胞模型	机器学习	NA	EdU分析、PCNA分析	深度学习	细胞图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
11845	2025-10-07	Using deep learning to differentiate among histology renal tumor types in computed tomography scans 2025-Feb-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01606-3 PMID:40011809	研究论文	本研究使用卷积神经网络分析增强CT扫描图像，以区分不同组织学类型的肾脏肿瘤	首次将深度学习模型应用于CT扫描中多种肾脏肿瘤亚型的自动分类	模型临床适用性仍需进一步改进	通过深度学习技术实现肾脏肿瘤亚型的自动分类	肾脏肿瘤患者的增强CT扫描图像	计算机视觉	肾脏肿瘤	CT扫描	CNN	图像	554名患者，包括血管平滑肌脂肪瘤(67例)、嗜酸细胞瘤(34例)、透明细胞肾细胞癌(246例)、嫌色细胞肾细胞癌(124例)和乳头状肾细胞癌(83例)	NA	Inception V3, Resnet50	准确率	NA
11846	2025-10-07	CSEPC: a deep learning framework for classifying small-sample multimodal medical image data in Alzheimer's disease 2025-Feb-26, BMC geriatrics IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12877-025-05771-6 PMID:40011826	研究论文	提出一种用于阿尔茨海默病小样本多模态医学图像分类的深度学习框架CSEPC	提出跨尺度平衡金字塔耦合算法，利用尺度平衡理论和模态耦合特性整合多模态多尺度特征，显著减少学习参数	NA	解决阿尔茨海默病分期分类中样本量有限的问题	阿尔茨海默病患者的多模态医学影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构MRI, 功能MRI	深度学习	医学图像	阿尔茨海默病神经影像倡议(ADNI)数据集	NA	跨尺度金字塔模块, 对比学习余弦相似度耦合机制	准确率, AUC	NA
11847	2025-10-07	Deep learning-based Intraoperative MRI reconstruction 2025-Feb-25, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-024-00548-9 PMID:39998750	研究论文	本研究评估深度学习在术中MRI加速成像重建中的质量表现	首次将基于fastMRI神经数据集训练的深度学习模型应用于术中MRI重建，并与传统压缩感知方法进行对比	深度学习重建存在条纹伪影和信号减弱等问题，且神经外科医生在所有指标上仍偏好传统方法	评估深度学习在术中MRI加速成像重建中的性能	40名接受脑肿瘤切除术并进行术中MRI扫描的患者	医学影像分析	脑肿瘤	术中MRI	深度学习	MRI图像	40例患者（2021年11月1日至2023年6月1日期间）	NA	NA	Likert量表评分（1-5分），诊断质量比较	NA
11848	2025-10-07	Real-World Insights Into Dementia Diagnosis Trajectory and Clinical Practice Patterns Unveiled by Natural Language Processing: Development and Usability Study 2025-Feb-25, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/65221 PMID:39999185	研究论文	本研究通过自然语言处理技术分析门诊电子健康记录，揭示痴呆症诊断轨迹和临床实践模式	开发定制化的深度学习NLP流程从EHR中提取临床信息，首次系统量化从记忆丧失主诉到痴呆诊断的时间间隔	研究为单中心回顾性研究，样本量有限(581例)，时间范围仅限于2010-2018年	确定记忆丧失主诉到痴呆诊断的时间间隔，评估诊断前使用认知增强药物的比例，识别影响诊断时间和用药的患者及医生特征	581名门诊患者及其电子健康记录数据	自然语言处理	老年疾病	自然语言处理，电子健康记录分析	深度学习	文本	581名门诊患者	NA	NA	精确率, 召回率, F1分数	NA
11849	2025-10-07	[Research on arrhythmia classification algorithm based on adaptive multi-feature fusion network] 2025-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202406069 PMID:40000175	研究论文	提出一种基于自适应多特征融合网络的心律失常分类算法	采用自适应多特征融合策略，结合RR间期特征、时域深度特征和频域深度特征进行心律失常分类	在有限的异常样本监督下进行特征选择	开发心律失常自动分类算法	心电图信号	机器学习	心血管疾病	ECG信号分析	CNN	心电图信号	MIT-BIH心律失常数据库	NA	1D-CNN, 2D-CNN	准确率, 召回率, F1分数	NA
11850	2025-10-07	[Prediction method of paroxysmal atrial fibrillation based on multimodal feature fusion] 2025-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202403039 PMID:40000174	研究论文	提出一种基于多模态特征融合的阵发性房颤风险预测方法	融合机器学习特征工程与深度学习端到端建模的优势，结合四种特征选择方法和Pearson相关性分析确定最优多模态特征集	NA	阵发性房颤风险预测	阵发性房颤患者	生物医学工程	心血管疾病	多模态特征融合	随机森林	多模态医学数据	公共数据集和临床数据集	NA	NA	准确率,F1分数	NA
11851	2025-10-07	[Research on intelligent fetal heart monitoring model based on deep active learning] 2025-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202402012 PMID:40000176	研究论文	提出基于三支决策理论和多目标优化主动学习的TWD-MOAL深度主动学习算法，用于智能胎儿心电监测	将三支决策理论融入卷积神经网络训练过程，通过细粒度批处理模式选择高置信度样本作为伪标签样本，同时结合产科专家标注的低置信度样本	NA	开发智能胎儿心电监测模型，降低标注成本并解决临床CTG信号数据不平衡问题	产前CTG记录	机器学习	胎儿窘迫	心电监护(CTG)	CNN	信号数据	16,355条产前CTG记录	NA	CNN	准确率	NA
11852	2025-10-07	[Study on lightweight plasma recognition algorithm based on depth image perception] 2025-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202404064 PMID:40000184	研究论文	提出一种基于改进YOLOv5的轻量级血浆质量检测模型，用于识别溶血血浆	结合全维度动态卷积、可分离核注意力池化、残差双融合特征金字塔网络和重参数化卷积等关键算法模块	NA	预防由外部因素引起的溶血性疾病	血浆图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	YOLOv5	图像	NA	PyTorch	YOLOv5	平均准确率	NA
11853	2025-10-07	[A review of deep learning methods for non-contact heart rate measurement based on facial videos] 2025-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202405057 PMID:40000193	综述	本文综述了基于面部视频的非接触式心率测量深度学习方法的最新研究进展	系统总结了深度学习在远程光电容积描记技术(rPPG)心率测量中的应用现状和发展趋势	NA	探索基于深度学习的非接触式心率测量技术的研究现状和未来发展方向	面部视频中的心率信号	计算机视觉	心血管疾病	远程光电容积描记技术(rPPG)	NA	视频	NA	NA	NA	NA	NA
11854	2025-10-07	Endoscapes, a critical view of safety and surgical scene segmentation dataset for laparoscopic cholecystectomy 2025-Feb-25, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04642-4 PMID:40000637	研究论文	发布Endoscapes2023数据集，包含201个腹腔镜胆囊切除术视频，带有手术器械和肝胆解剖分割标注及关键安全视野评估	提供首个包含手术器械和肝胆解剖分割标注及关键安全视野评估的腹腔镜胆囊切除术视频数据集	NA	开发用于手术视频分析的深度学习模型，支持腹腔镜胆囊切除术中的视觉任务	腹腔镜胆囊切除术视频	计算机视觉	胆囊疾病	腹腔镜手术	NA	视频, 图像	201个腹腔镜胆囊切除术视频	NA	NA	NA	NA
11855	2025-10-07	Development of weighted residual RNN model with hybrid heuristic algorithm for movement recognition framework in ambient assisted living 2025-Feb-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90360-1 PMID:40000713	研究论文	提出一种结合加权残差循环神经网络和混合启发式算法的运动识别框架，用于环境辅助生活系统中的老年人及残疾人健康监护	提出加权残差循环神经网络模型，并创新性地将鼠群优化算法与浣熊优化算法融合形成混合启发式算法用于模型参数优化	未明确说明实验数据的具体规模和多样性，缺乏与其他先进方法的详细对比分析	开发自动智能的运动识别系统以改善老年人和残疾人在环境辅助生活中的生活质量	老年人和残疾人的日常运动行为	机器学习	老年疾病	深度学习	RNN, Autoencoder	运动数据	NA	NA	卷积自编码器, 加权残差循环神经网络	准确率, 系统性能	NA
11856	2025-10-07	A feature explainability-based deep learning technique for diabetic foot ulcer identification 2025-Feb-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90780-z PMID:40000748	研究论文	提出基于特征可解释性的深度学习框架DFU_XAI，用于糖尿病足溃疡的识别和定位	首次将多种可解释性技术（SHAP、LIME、Grad-CAM）集成到深度学习框架中，专门针对糖尿病足溃疡诊断	未提及模型在不同人群或医疗设备间的泛化能力验证	提升糖尿病足溃疡诊断中深度学习模型的可解释性和临床适用性	糖尿病足溃疡图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	深度学习	CNN, SNN	医学图像	NA	NA	Xception, DenseNet121, ResNet50, InceptionV3, MobileNetV2, Siamese Neural Network	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
11857	2025-10-07	Enhancing E-commerce recommendations with sentiment analysis using MLA-EDTCNet and collaborative filtering 2025-Feb-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91275-7 PMID:40000752	研究论文	提出一种结合情感分析和协同过滤的电子商务推荐框架，通过MLA-EDTCNet模型和优化算法提升推荐准确度	提出MLA-EDTCNet架构进行情感分类，使用MCGAN解决类别不平衡问题，并采用OcOA算法优化模型参数	仅使用亚马逊产品数据集进行验证，未在其他电商平台测试	提高电子商务推荐系统的准确性和用户满意度	电子商务产品推荐	自然语言处理,机器学习	NA	情感分析,协同过滤	MLA-EDTCNet,MCGAN	文本评论数据	亚马逊产品数据集	NA	Multi-Layer Attention-based Encoder-Decoder Temporal Convolution Neural Network,Modified Conditional Generative Adversarial Network	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
11858	2025-10-07	Development and validation of a deep reinforcement learning algorithm for auto-delineation of organs at risk in cervical cancer radiotherapy 2025-Feb-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91362-9 PMID:40000766	研究论文	开发并验证了一种结合分割一切模型(SAM)的深度强化学习算法，用于提高宫颈癌放疗中危及器官自动勾画的准确性	将分割一切模型(SAM)与强化学习相结合，提出了一种新的训练策略，在不增加模型复杂度的前提下提高了分割性能	样本量相对有限(150例)，仅在一家医院收集数据，需要进一步多中心验证	开发用于宫颈癌放疗中危及器官自动勾画的深度强化学习算法	宫颈癌患者的CT图像	医学图像分析	宫颈癌	CT成像	深度强化学习(DRL)	医学图像(CT)	150例宫颈癌患者的CT图像(122例训练集，28例测试集)	NA	分割一切模型(SAM)	Dice相似系数(DSC), 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离(ASSD), 相对绝对体积差异(RAVD)	NA
11859	2025-10-07	Optimizing black cattle tracking in complex open ranch environments using YOLOv8 embedded multi-camera system 2025-Feb-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91553-4 PMID:40000894	研究论文	提出一种基于YOLOv8的多摄像头多牛只追踪系统，用于复杂开放牧场环境中黑牛的精准监测	开发了定制化多摄像头多牛只追踪系统，结合YOLOv8分割模型和Segment Anything Model，在复杂开放牧场环境中实现高精度黑牛追踪	单摄像头设置在23.3米×20米范围内对55头牛的监测存在细节捕捉限制	优化复杂开放牧场环境中黑牛的追踪精度和监测效果	黑牛	计算机视觉	NA	视频监控，目标检测，分割，追踪	YOLOv8，SAM	视频	55头牛，10个4摄像头案例	NA	YOLOv8，Segment Anything Model	多目标追踪精度，处理速度	NA
11860	2025-10-07	Preoperative clinical radiomics model based on deep learning in prognostic assessment of patients with gallbladder carcinoma 2025-Feb-25, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13711-1 PMID:40001024	研究论文	开发基于深度学习的术前临床放射组学生存预测模型，用于胆囊癌患者的预后评估	结合nnU-Net自动分割和DeepSurv生存预测模型，首次构建基于术前临床放射组学的胆囊癌预后评估模型	单中心回顾性研究，样本量有限（168例患者）	为胆囊癌患者术前评估和治疗决策提供参考依据	胆囊癌患者	医学影像分析	胆囊癌	CT影像分析，放射组学特征提取	nnU-Net, DeepSurv	医学影像（上腹部增强CT）	168例胆囊癌患者	3D Slicer, nnU-Net, DeepSurv	nnU-Net, DeepSurv	C-index, AUC, Delong检验	NA