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
12061	2025-10-07	Hybrid deep learning CNN-LSTM model for forecasting direct normal irradiance: a study on solar potential in Ghardaia, Algeria 2025-May-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94239-z PMID:40316622	研究论文	本研究评估了四种太阳辐射预测模型，重点分析了CNN-LSTM混合深度学习模型在阿尔及利亚Ghardaia地区太阳辐射预测中的性能	提出CNN-LSTM混合深度学习模型用于太阳辐射预测，相比传统机器学习方法具有更高精度和可靠性	研究局限于阿尔及利亚Ghardaia特定地区，模型在其他地理区域的适用性需要进一步验证	开发高精度的太阳辐射预测模型，评估不同机器学习方法在太阳能潜力预测中的性能	阿尔及利亚Ghardaia地区的太阳直接法向辐照度数据	机器学习	NA	机器学习预测	CNN, LSTM, FFBP, CFBP, SVR	太阳辐射时间序列数据	从几小时到数年的太阳辐射数据	NA	CNN-LSTM混合架构	MSE, RMSE, MAE, MAPE, nRMSE, 检测系数	NA
12062	2025-10-07	Multichannel convolutional transformer for detecting mental disorders using electroancephalogrpahy records 2025-May-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98264-w PMID:40316629	研究论文	提出一种多通道卷积变换器模型，用于基于脑电图记录检测精神障碍	结合卷积神经网络和变换器的优势，专门设计用于处理经连续小波变换预处理的脑电图数据	NA	开发准确可靠的精神障碍早期检测方法	创伤后应激障碍、抑郁症和焦虑症患者	机器学习	精神障碍	脑电图，连续小波变换	CNN, Transformer	脑电图信号	三个数据集：EEG Psychiatric Dataset, MODMA dataset, EEG and Psychological Assessment dataset	NA	多通道卷积变换器	准确率	NA
12063	2025-10-07	Retraining and evaluation of machine learning and deep learning models for seizure classification from EEG data 2025-May-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98389-y PMID:40316648	研究论文	本研究通过复现和评估多种机器学习与深度学习模型，用于从EEG数据中自动分类癫痫发作	系统性地复现和比较了多种模型在癫痫发作检测中的性能，并使用本地患者数据进行额外验证，揭示了模型在临床实践中的准确性差距	模型在本地数据上的准确性显著下降，特别是神经网络模型，表明泛化能力存在局限	提高从EEG数据中自动检测癫痫发作的准确性，促进机器学习技术在临床诊断中的应用	癫痫患者的EEG数据	机器学习	癫痫	脑电图(EEG)	随机森林, CNN	EEG信号数据	三个公共数据集和一个本地患者的手动标注EEG数据	NA	卷积神经网络	准确率	NA
12064	2025-10-07	A study of combination of autoencoders and boosted Big-Bang crunch theory architectures for Land-Use classification using remotely sensed imagery 2025-May-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99436-4 PMID:40316651	研究论文	提出一种结合自编码器和增强型Big-Bang Crunch理论架构的遥感影像土地利用分类新方法	将深度卷积神经网络与改进的元启发式优化技术相结合，首次在土地利用分类中应用增强型Big-Bang Crunch理论优化堆叠自编码器	NA	提高遥感影像土地利用分类的准确性	遥感影像中的土地利用类型	计算机视觉	NA	遥感影像分析	CNN, 自编码器	图像	AID数据集和UC Merced土地利用数据集	NA	VGG-19, 堆叠自编码器	准确率, 精确率	NA
12065	2025-10-07	Detecting the left atrial appendage in CT localizers using deep learning 2025-May-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99701-6 PMID:40316718	研究论文	本研究使用深度学习自动检测CT定位像中的左心耳区域，以指导精确扫描并减少辐射暴露	首次将深度学习应用于CT定位像中左心耳的自动定界，相比传统全心脏扫描显著降低辐射剂量	数据来源于单中心回顾性收集，需要更多外部验证	自动化CT定位像中左心耳的定界，减少患者辐射暴露	心源性卒中患者的左心耳CT定位像	计算机视觉	心血管疾病	CT扫描	深度学习目标检测模型	CT图像	训练集1253例定位像，内部测试集368例患者，外部测试集309例患者	NA	VariFocalNet, Cascade-R-CNN, Task-aligned One-stage Object Detection Network, YOLO v11	定界准确率, Dice系数	NA
12066	2025-10-07	The Initial Screening of Laryngeal Tumors via Voice Acoustic Analysis Based on Siamese Network Under Small Samples 2025-May-02, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.03.043 PMID:40318998	研究论文	基于孪生网络和辅助性别分类器的语音声学分析模型，用于喉部肿瘤的初筛	提出结合辅助性别分类器的孪生网络架构，在小样本条件下实现喉部肿瘤的多任务分类	样本量较小（71例肿瘤患者和293例非肿瘤受试者），仅针对汉语普通话人群	开发自动、准确、客观的喉部肿瘤初筛方法	汉语普通话使用者的语音信号	医学语音分析	喉部肿瘤	语音声学分析，MFCC特征提取	Siamese network	语音信号	364名受试者（71例肿瘤患者，293例非肿瘤受试者）	NA	Siamese network	准确率，F分数，精确率，灵敏度，特异度	NA
12067	2025-10-07	IR-MBiTCN: Computational prediction of insulin receptor using deep learning: A multi-information fusion approach with multiscale bidirectional temporal convolutional network 2025-May-02, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143844 PMID:40319974	研究论文	提出一种基于深度学习的胰岛素受体计算方法IR-MBiTCN，通过多信息融合和多尺度双向时序卷积网络实现高效预测	首次将多信息融合策略与多尺度双向时序卷积网络结合应用于胰岛素受体预测，实现序列特征的多尺度双向分析	未明确说明模型在其他蛋白质预测任务中的泛化能力，训练和测试数据规模未详细说明	开发计算预测方法替代传统实验方法，用于胰岛素受体的高效识别	胰岛素受体蛋白质序列	生物信息学	慢性疾病	蛋白质序列分析	MBiTCN	蛋白质序列数据	NA	NA	Multiscale Bidirectional Temporal Convolutional Network	准确率	NA
12068	2025-10-07	In Situ Repair and Reconstruction of Copper Surface Enhanced Its Anti-Oxidation Properties and Stability for Deep Learning-Powered Anti-Counterfeiting Labels 2025-May, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202500920 PMID:40103452	研究论文	通过溶剂热处理原位修复氧化铜表面并构建具有有序(111)晶面的抗氧化层，显著提升铜材料的抗氧化性能和稳定性	开发了同时修复氧化铜表面和构建有序(111)晶面保护层的原位方法，显著降低腐蚀速率并提升材料稳定性	NA	提高铜材料的抗氧化性能和稳定性，用于深度学习驱动的防伪标签应用	铜箔、铜纳米线和铜纳米立方体等铜材料	材料科学	NA	溶剂热处理、电化学测量、密度泛函理论计算	NA	电化学数据、理论计算数据、材料性能测试数据	铜箔、纳米线和纳米立方体等多种铜材料样品	NA	NA	腐蚀速率、认证准确率	NA
12069	2025-10-07	Quantitative Analysis of Perovskite Morphologies Employing Deep Learning Framework Enables Accurate Solar Cell Performance Prediction 2025-May, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202408528 PMID:40109130	研究论文	开发了一种名为Self-UNet的深度学习模型，用于从钙钛矿SEM图像中提取形态特征并预测太阳能电池性能	提出Self-UNet模型在边缘检测方面优于传统Canny和UNet模型，并首次将GBL作为新的形态特征进行验证	未明确说明样本数据的具体规模和来源局限性	通过精确检测钙钛矿晶粒边界来预测太阳能电池性能	钙钛矿太阳能电池的微观结构形态	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜(SEM)	UNet, GBDT	图像	NA	NA	Self-UNet	Dice系数,F1-score,相对误差	NA
12070	2025-10-07	Mechanical Evolution of Metastatic Cancer Cells in 3D Microenvironment 2025-May, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202403242 PMID:40116569	研究论文	本研究利用光学布里渊显微镜在3D微环境中追踪癌细胞的机械特性演化，并开发深度学习模型用于癌症分类	首次在3D生理环境中纵向获取癌细胞机械特性，并证明机械特征可作为癌症分类的新生物标志物	研究仅限于体外3D模型，未在体内环境中验证	探究癌细胞在3D微环境中的机械特性演化及其在癌症分类中的应用	癌性球状体和正常球状体	生物医学工程	癌症	光学布里渊显微镜	深度学习	机械图像	8天生长周期的癌细胞球状体	NA	NA	分类准确率	NA
12071	2025-10-07	Graph-based prototype inverse-projection for identifying cortical sulcal pattern abnormalities in congenital heart disease 2025-May, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103538 PMID:40121807	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脑沟模式分析方法，用于识别先天性心脏病患者的皮质脑沟模式异常	提出原型反投影方法增强模型可解释性，将原型反向映射到个体节点表示以计算反投影权重，实现原型可视化和选择性区域关注	NA	开发敏感的脑沟模式分析工具以检测神经发育差异	健康对照组和先天性心脏病患者的脑沟模式	医学图像分析	先天性心脏病	脑沟模式分析	图神经网络	脑沟图结构数据	健康对照组174人（年龄15.4±1.9岁），先天性心脏病患者345人（年龄15.8±4.7岁），来自四个队列研究和公共数据集	NA	基于原型的图神经网络	分类准确率	NA
12072	2025-10-07	Artificial Intelligence for the Detection of Patient-Ventilator Asynchrony 2025-May, Respiratory care IF:2.4Q2 DOI:10.1089/respcare.12540 PMID:40178919	综述	本文综述了人工智能技术在患者-呼吸机异步性检测与量化中的应用现状	首次系统综述了AI在PVA检测领域的研究全景，涵盖多种机器学习方法和深度学习技术	纳入研究数量有限（仅13篇），患者群体和临床环境多样性不足	评估人工智能在患者-呼吸机异步性检测与量化中的应用效果	接受有创机械通气的患者	机器学习	呼吸系统疾病	有创机械通气监测	机器学习,深度学习	呼吸波形数据	332名参与者，分析超过580万次呼吸	NA	NA	灵敏度,特异性,准确度	NA
12073	2025-10-07	Evaluation of minor labial salivary gland focus score in Sjögren's disease using deep learning: a tool for more efficient diagnosis and future tissue biomarker discovery 2025-May, Journal of autoimmunity IF:7.9Q1 DOI:10.1016/j.jaut.2025.103418 PMID:40262321	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制深度学习模型，用于评估干燥综合征患者小唇唾液腺活检中的焦点评分	首次将注意力机制深度学习模型应用于小唇唾液腺活检焦点评分评估，性能优于先前研究	样本量相对有限（271个样本），仅使用H&E染色切片	开发更可靠的干燥综合征诊断工具并促进组织生物标志物发现	小唇唾液腺活检组织切片	数字病理学	干燥综合征	H&E染色，全玻片数字化扫描	深度学习，注意力机制	病理图像	271个小唇唾液腺活检样本（153个FS<1，118个FS≥1）	NA	注意力机制分类模型	AUC, 灵敏度, 特异性, 准确率	NA
12074	2025-10-07	Phytophagous, blood-suckers or predators? Automated identification of Chagas disease vectors and similar bugs using convolutional neural network algorithms 2025-May, Acta tropica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actatropica.2025.107621 PMID:40288198	研究论文	本研究使用卷积神经网络算法自动识别恰加斯病媒介昆虫及其他类似昆虫	首次应用CNN算法根据摄食习性对昆虫进行分类，并比较三种不同网络架构的性能	数据集规模有限（仅707张图像），且仅使用背部视角图片	开发自动化的昆虫识别工具以改善恰加斯病监测和控制	按摄食习性分类的昆虫：吸血昆虫、植食性昆虫和捕食性昆虫	计算机视觉	恰加斯病	深度学习，迁移学习	CNN	图像	707张背部视角昆虫图片	NA	AlexNet, MobileNetV2, ResNet-50	准确率, 灵敏度, 特异性, ROC, AUC	NA
12075	2025-10-07	Deep Learning Model of Primary Tumor and Metastatic Cervical Lymph Nodes From CT for Outcome Predictions in Oropharyngeal Cancer 2025-May-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.8094 PMID:40310642	研究论文	开发并验证基于CT的深度学习模型，整合原发肿瘤和转移性颈部淋巴结特征预测p16+口咽癌预后	首次结合原发肿瘤和转移性颈部淋巴结的影像特征构建多区域成像风险评分，用于p16+口咽癌预后预测	回顾性研究设计，样本主要来自男性患者(84.2%)	预测p16+口咽癌患者的生存结局并识别可能从化疗中获益的I期患者	p16阳性口咽鳞状细胞癌患者	医学影像分析	口咽癌	CT影像分析	深度学习	CT影像	811例p16+口咽癌患者，来自3个独立队列	NA	Swin Transformer	风险比, 对数秩检验, 一致性指数, 净获益	NA
12076	2025-10-07	Machine learning in prediction of epidermal growth factor receptor status in non-small cell lung cancer brain metastases: a systematic review and meta-analysis 2025-May-01, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14221-w PMID:40312289	系统评价与荟萃分析	评估机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变状态中的预测性能	首次系统评估机器学习模型在NSCLC脑转移患者EGFR状态预测中的应用表现	纳入研究数量有限（20项研究），存在异质性	评估机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变状态中的预测性能	非小细胞肺癌脑转移患者	机器学习	肺癌	NA	机器学习,深度学习	NA	3517名患者，6205个NSCLC脑转移病灶	NA	NA	AUC,准确率,敏感性,特异性,诊断比值比	NA
12077	2025-10-07	Ge-SAND: an explainable deep learning-driven framework for disease risk prediction by uncovering complex genetic interactions in parallel 2025-May-01, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11588-9 PMID:40312319	研究论文	开发了一种可解释的深度学习框架Ge-SAND，用于通过揭示复杂遗传相互作用进行疾病风险预测	能够并行揭示超过10^6规模的复杂遗传相互作用，整合基因型和基因组位置信息识别染色体内和染色体间相互作用	处理大规模遗传组合时可能面临维度灾难问题，特别是在样本量有限的情况下	开发准确预测疾病风险并理解复杂疾病机制的计算框架	克罗恩病、精神分裂症、阿尔茨海默病	机器学习	复杂疾病	基因型分析	深度学习,自注意力机制	基因型数据,基因组位置信息	UK Biobank队列数据	深度学习框架	自注意力网络,神经动态解码器	AUC-ROC	NA
12078	2025-10-07	A hybrid approach for binary and multi-class classification of voice disorders using a pre-trained model and ensemble classifiers 2025-May-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02978-w PMID:40312383	研究论文	提出一种结合预训练模型和集成分类器的混合方法，用于声音障碍的二元和多分类任务	采用两阶段混合框架，将VGGish预训练模型提取的深度特征与多种传统分类器相结合，在多分类任务中达到先进准确率	仅在Saarbruecken语音数据库的子集上进行实验，需要进一步验证	提高声音障碍分类性能，特别是多分类任务的准确率	声音障碍患者的声音数据	语音处理	声音障碍	声音信号处理	CNN, SVM, LR, MLP, Ensemble	音频频谱图	Saarbruecken语音数据库子集（男性、女性和混合说话者）	NA	VGGish	准确率	NA
12079	2025-10-07	RaGeoSense for smart home gesture recognition using sparse millimeter wave radar point clouds 2025-May-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00065-8 PMID:40312411	研究论文	提出了一种基于稀疏毫米波点云的智能家居手势识别系统RaGeoSense	结合K均值聚类直通滤波、帧差滤波和中值滤波三种方法降低数据噪声，并采用集成模型架构结合GBDT和XGBoost提取非线性特征	NA	开发用于智能家居场景的接触式人机交互手势识别系统	单臂手势动作	计算机视觉	NA	毫米波雷达	GBDT, XGBoost, LSTM	点云数据	8种不同单臂手势	NA	集成模型架构	平均识别率	NA
12080	2025-10-07	A human pose estimation network based on YOLOv8 framework with efficient multi-scale receptive field and expanded feature pyramid network 2025-May-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00259-0 PMID:40312474	研究论文	提出基于YOLOv8框架的EE-YOLOv8人体姿态估计网络，通过集成高效多尺度感受野和扩展特征金字塔网络提升性能	集成Efficient Multi-scale Receptive Field模块增强特征表示能力，采用Expanded Feature Pyramid Network优化跨层级信息交换，并使用Wise-IoU替代传统IoU提高检测精度	NA	解决传统多人姿态估计方法在部分遮挡和人体部位重叠情况下的挑战	图像或视频中的人体姿态	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	MS COCO 2017数据集	PyTorch	YOLOv8, EMRF, EFPN	AP@0.5, AP@0.5-0.95	NA