深度学习在生物医药领域中的应用

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
101	2025-09-09	A Flexible Spatio-Temporal Architecture Design for Artifact Removal in EEG With Arbitrary Channel-Settings 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3555813 PMID:40153283	研究论文	提出一种灵活处理任意通道配置EEG信号的时空融合去噪网络ASTI-Net	设计双分支架构同时捕获通道间空间特征和通道内时间依赖，支持可变通道输入	基于半模拟数据验证，真实场景性能需进一步评估	开发适用于任意通道设置的EEG伪迹去除方法	多通道脑电图(EEG)信号	信号处理	NA	深度学习，可变形卷积操作	双分支注意力网络(ASTI-Net)	时间序列信号	两个半模拟数据集和真实任务态EEG数据
102	2025-09-09	Pulmonary Embolism Survival Prediction Using Multimodal Learning Based on Computed Tomography Angiography and Clinical Data 2025-Sep-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000831 PMID:40200808	研究论文	本研究利用CT肺动脉造影影像特征、临床数据和PESI评分构建多模态深度学习模型，预测肺栓塞患者的生存率	首次将CTPA影像特征与临床数据、PESI评分通过跨模态融合CoxPH模型结合，开发了五种多模态预测模型	回顾性研究设计，数据来自三个机构可能存在选择偏倚	预测肺栓塞患者的生存结局	肺栓塞患者	数字病理学	心血管疾病	CT肺动脉造影(CTPA)、深度学习	CoxPH模型、多模态深度学习模型	医学影像、临床数据、评分数据	918名患者（中位年龄64岁，48%男性），共3978次CTPA检查
103	2025-09-09	Can super resolution via deep learning improve classification accuracy in dental radiography? 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf029 PMID:40233244	研究论文	本研究评估了深度学习驱动的超分辨率技术对牙科X光图像分类准确性的影响	首次系统研究超分辨率技术在牙科X光图像分类中的应用效果	NA	评估和比较超分辨率增强前后深度学习分类模型在牙科图像上的性能	牙科X光图像	计算机视觉	NA	深度学习超分辨率技术	深度学习模型	图像	开源牙科图像数据集
104	2025-09-09	In Vitro Diagnosis of Parkinson's Disease Based on Facial Expression and Behavioral Gait Data 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3563902 PMID:40272952	研究论文	提出一种基于面部表情和行为步态的新型帕金森病体外诊断方法	采用轻量级深度学习模型进行特征提取与融合，并建立了目前最大的多模态帕金森病数据集	未具体说明模型泛化能力或临床部署的可行性	提高帕金森病的早期诊断准确性和实用性	帕金森病患者的面部表情和步态行为数据	数字病理	帕金森病	深度学习	轻量级深度学习模型（具体架构未说明）	多模态数据（面部表情+行为步态）	与医院合作建立的最大多模态数据集（具体数量未说明）
105	2025-09-09	How Deep is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568778 PMID:40343821	研究论文	对电子健康记录时间序列插值的深度学习方法进行全面分析，探讨模型架构与框架设计如何影响其处理复杂医疗数据的能力	挑战了模型复杂度与性能的正比关系假设，证明精心设计的架构比大型模型更能有效捕捉临床数据模式，并首次系统揭示预处理方法对插值性能高达20%的影响	未明确说明具体使用的数据集规模和医疗机构范围，可能影响结论的普适性	评估深度学习模型在医疗时间序列数据插值中的有效性并识别与临床需求的差距	电子健康记录(EHR)时间序列数据	机器学习	NA	深度学习时间序列插值	深度插值模型(未指定具体类型)	时间序列数据	NA
106	2025-09-09	Multi-Task Collaborative Assisted Training Method for Grouping Fuzzy Categories Classification of Cervical Cancer Cells 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568846 PMID:40343820	研究论文	提出一种用于宫颈癌细胞模糊分类的多任务协同辅助训练框架	通过四个辅助分支（分组对比、多级分类、图像重建和软标签蒸馏）协同解决细胞分类中的类别相似性、单细胞与细胞团变异以及标注准确性等问题	NA	提升宫颈癌细胞分类的准确性，解决深度学习在该领域面临的挑战	宫颈癌细胞图像	计算机视觉	宫颈癌	监督对比学习、多任务学习、知识蒸馏	多任务协同框架	图像	HSJCC、DSCC和SIPaKMeD三个数据集
107	2025-09-09	A Finetuning Deep Learning Framework for Pan-Species Promoters Identification With Pseudo Time Series Analysis on Time and Frequency Space 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568145 PMID:40343817	研究论文	提出两种深度学习框架ProTriCNN和TransPro，用于跨物种启动子识别	将启动子视为伪时间序列进行分析，并利用物种进化树在时频空间表示物种间差异	NA	准确识别不同物种的启动子序列以解析转录调控机制	真核和原核生物的启动子序列	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, Fine-tuning框架	基因组序列数据	真实数据集（具体数量未说明）
108	2025-09-09	Deep learning for detecting periapical bone rarefaction in panoramic radiographs: a systematic review and critical assessment 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf044 PMID:40353850	系统综述	评估深度学习模型在全景X光片中检测根尖周骨稀疏的应用与性能	首次针对根尖周骨稀疏病变的深度学习检测研究进行系统性综述，关注被既往技术发展研究忽视的复杂表现病变	纳入研究存在中度至高度偏倚风险，数据集规模小导致泛化能力有限，性能指标报告不一致阻碍模型比较和计划中的荟萃分析	评估深度学习模型检测全景X光片中根尖周骨稀疏的可行性和性能	根尖周骨稀疏病变的全景X光影像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	U-NET, YOLO	X光影像	12项符合条件的研究（主要来自亚洲，占58.3%）
109	2025-09-09	An X-ray bone age assessment method for hands and wrists of adolescents in Western China based on feature fusion deep learning models 2025-Sep, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03497-z PMID:40402226	研究论文	基于特征融合深度学习模型开发针对中国西部青少年手部和腕部X光片的骨龄评估方法	提出结合InceptionV3、Bilinear、SE模块和性别信息的特征融合深度学习模型，在关键法律年龄边界（14、16、18岁）实现高精度分类	研究样本仅来自中国西部地区，样本量相对有限（688张图像），可能存在地域代表性不足	开发自动骨龄评估系统以辅助青少年刑事责任年龄判定	中国西部11-23.99岁青少年的手部和腕部X光图像	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionV3, SE模块, Bilinear融合	X射线图像	688张手部和腕部X光图像（11-23.99岁青少年）
110	2025-09-09	Intelligent chlorophyll estimation by attention-integrated deep learning and dual-modal fusion in tencha drying using snapshot multispectral camera 2025-Sep, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.14385 PMID:40405630	研究论文	本研究利用快照多光谱技术和深度学习模型，通过光谱与图像双模态融合实现碾茶干燥过程中叶绿素含量的智能估计	首次将注意力机制集成到卷积神经网络中，并结合光谱-图像双模态融合方法提升叶绿素含量预测精度	NA	开发一种快速、非侵入式的叶绿素含量监测方法，以提升碾茶干燥过程的质量控制	碾茶（抹茶前身）干燥过程中的样品	计算机视觉	NA	快照多光谱技术、化学计量学	CNN with attention mechanism, SE-ResNet18	多光谱图像、灰度纹理特征	NA
111	2025-09-09	DenoiseMamba: An Innovative Approach for EEG Artifact Removal Leveraging Mamba and CNN 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3573042 PMID:40408214	研究论文	提出一种结合Mamba和CNN的创新EEG去噪模型DenoiseMamba，用于有效去除脑电信号中的多种伪迹	首次将结构化状态空间对偶（SSD）机制与CNN结合，能够同时捕捉EEG信号的局部和全局时空特征	NA	开发高效的EEG信号去噪方法，提升脑电信号质量	脑电信号（EEG）及其中的眼电、肌电和心电伪迹	信号处理	神经系统疾病	深度学习	CNN结合SSD机制	EEG时序信号数据	三个半模拟数据集
112	2025-09-09	SSC-SleepNet: A Siamese-Based Automatic Sleep Staging Model With Improved N1 Sleep Detection 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3572886 PMID:40408218	研究论文	提出一种基于伪孪生神经网络的自动睡眠分期模型SSC-SleepNet，专注于提升N1睡眠阶段的检测性能	采用伪孪生网络架构结合对比损失实现少样本学习，设计自适应损失函数动态加权交叉熵损失和焦点损失以解决类别不平衡问题	NA	通过人工智能方法改进单通道脑电信号的自动睡眠分期，特别是N1睡眠阶段的识别	睡眠脑电信号	机器学习	睡眠障碍	深度学习	伪孪生神经网络（Squeeze-and-Excitation残差网络分支和CNN-LSTM分支）	单通道脑电信号（EEG）	四个数据集（Sleep-EDF-SC、Sleep-EDF-X、SHHS、HMC），具体样本量未明确说明
113	2025-09-09	Knowledge-Driven Graph Representation Learning for Myocardial Infarction Localization 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3574688 PMID:40434860	研究论文	提出一种知识驱动的图表示学习框架，用于心肌梗死定位任务	将医学先验知识融入深度学习模型，通过知识图谱引导模型识别关键特征	NA	提高心肌梗死定位的准确性，特别是罕见类型心肌梗死的定位	心电图信号、形态学特征和患者人口统计学信息	机器学习	心血管疾病	图表示学习、知识图谱构建	KD-GRL（知识驱动图表示学习框架）	心电图信号、结构化医疗知识	两个公开数据集PTB和PTBXL
114	2025-09-09	Using Deep Learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings From Echocardiographic Videos 2025-Sep, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.05.016 PMID:40451472	研究论文	本研究利用深度学习模型分析超声心动图视频，尝试预测心脏磁共振成像的组织特征参数	首次尝试通过超声心动图视频深度学习推导心脏磁共振特有的组织特征（如LGE、T1、T2和ECV）	模型无法可靠检测LGE存在和异常T1、T2或ECV，表明超声视频中可能缺乏这些组织特征的信号	评估深度学习模型从超声心动图检测心脏磁共振特定参数的性能	成人患者的心脏超声视频和心脏磁共振成像数据	医学影像分析	心血管疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN	视频	1,453名成人患者（平均年龄56±18岁，42%女性），2,556组配对研究
115	2025-09-09	Modeling decision-making during unprotected left turns using interpretable deep learning and uncertainty quantification 2025-Sep, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108136 PMID:40513415	研究论文	本研究通过可解释深度学习和不确定性量化方法，分析驾驶员在无保护左转场景中的决策过程及其与安全性的关系	结合Transformer模型与SHAP可解释性分析，从决策不确定性角度揭示无保护左转决策机制，并量化不确定性对安全的影响	NA	探究无保护左转场景中驾驶员的决策机制及不确定性对行车安全的影响	驾驶员在无保护左转场景中的决策行为	机器学习	NA	Transformer模型, SHAP可解释性分析, Jensen-Shannon散度	Transformer	行为决策数据	NA
116	2025-09-09	Recent advances in sMRI and artificial intelligence for presurgical planning in focal cortical dysplasia: A systematic review 2025-Sep, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101359 PMID:40517890	系统综述	本系统综述探讨了人工智能结合结构MRI在局灶性皮质发育不良术前检测中的最新进展	AI特别是深度学习模型显著提升FCD检测灵敏度至97.1%，特异性达84.3%，并可与人类放射科医生表现相媲美或超越	模型性能因FCD类型和训练数据集而异，需要进一步临床验证和算法优化以实现更广泛临床应用	改善药物难治性癫痫患者术前规划中的FCD检测精度	人类局灶性皮质发育不良病例	医学影像分析	癫痫	结构MRI (sMRI)，包括MPRAGE、MP2RAGE和FLAIR序列	机器学习(ML)和深度学习(DL)	MRI图像	基于27项符合纳入标准的研究（共审查88篇全文文章）
117	2025-09-09	DeepEM Playground: Bringing deep learning to electron microscopy labs 2025-Sep, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70005 PMID:40579897	研究论文	介绍DeepEM Playground平台，旨在降低电子显微镜实验室使用深度学习的门槛	开发了交互式用户友好平台，使无编程经验的EM研究者也能训练和调整DL模型	NA	弥合深度学习研究与电子显微镜实验室实际应用之间的差距	电子显微镜研究人员	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
118	2025-09-09	Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning 2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008 PMID:40592670	系统综述	系统回顾深度学习模型在基于CT影像的眼眶骨折检测与重建中的效能，评估其诊断准确性、处理时间及在手术规划中的作用	展示了U-Net、GAN和SPAK引导架构等深度学习模型在眼眶骨折处理中的高精度应用，并显著减少了处理时间	需要进一步的比较研究以标准化方法并验证临床适用性	评估深度学习模型在眼眶骨折检测和重建中的诊断准确性及手术规划优化	眼眶骨折的CT影像	计算机视觉	眼眶骨折	CT成像	U-Net, GAN, DenseNet, SPAK-guided	医学影像	五项符合纳入标准的研究（具体样本数量未在摘要中明确）
119	2025-09-09	Cephalometric landmark detection using vision transformers with direct coordinate prediction 2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.05.021 PMID:40603150	研究论文	提出一种基于视觉变换器和直接坐标预测的头影测量标志点检测新方法	首次将视觉变换器(ViTs)与直接坐标预测相结合，避免传统内存密集的热图预测方法	未明确说明模型在不同数据集上的具体泛化能力限制	提升头影测量标志点检测的精度和泛化能力	侧位X射线图像中的头影测量标志点	计算机视觉	口腔正畸	深度学习	Vision Transformer (ViT)	X射线图像	NA
120	2025-09-09	Development of a deep learning-based automated diagnostic system (DLADS) for classifying mammographic lesions - a first large-scale multi-institutional clinical trial in Japan 2025-Sep, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01741-3 PMID:40608200	研究论文	开发并验证了日本首个基于深度学习的乳腺X线摄影AI辅助诊断系统，用于自动分类乳腺病变	首次针对日本女性大规模开发多机构临床验证的乳腺AI-CADx系统，采用SE-ResNet模块和滑动窗口算法	回顾性研究设计，尚未进行前瞻性临床验证	建立适用于日本女性的乳腺X线摄影人工智能辅助诊断系统	日本女性的筛查或诊断性乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习，乳腺X线摄影	SE-ResNet	医学图像	11,450名日本女性，20,638张乳腺X线影像（含5,019例乳腺癌、5,026例良性和10,593例正常）