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
13541	2025-10-06	Temporal and spatial feature extraction using graph neural networks for multi-point water quality prediction in river network areas 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123561 PMID:40184707	研究论文	提出一种时空特征图神经网络（STF-GNN）用于河网区域多点水质预测	集成图卷积网络、门控循环单元和自注意力机制，显式建模分布式监测站之间的多尺度时空依赖关系	未提及模型计算复杂度及实时预测能力	改进河网区域水质预测的准确性和泛化能力	河网区域分布式水质监测站	图神经网络	NA	水质监测时间序列分析	GCN, GRU, 自注意力机制	多元时间序列数据	未明确说明具体样本数量	NA	STF-GNN（时空特征图神经网络）	RMSE, 相对误差, 峰谷同步率	NA
13542	2025-06-04	Ultrasound-based deep learning to differentiate salivary gland tumors 2025-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.014 PMID:40379502	研究论文	本研究开发了一种基于超声成像的深度学习模型DeepSGT，用于准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤	使用多种CNN模型处理超声图像，并采用Focal Loss微调ResNet50d模型以解决类别不平衡问题，模型性能显著超过超声医师的诊断	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	开发一种准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤的深度学习模型，以辅助临床决策	唾液腺肿瘤患者的超声图像	计算机视觉	唾液腺肿瘤	超声成像	CNN（包括Inception v3、ResNet101d、EfficientNet、DenseNet、Vision Transformer和ResNet50d）	图像	315例经手术切除后病理证实的唾液腺肿瘤患者	NA	NA	NA	NA
13543	2025-10-06	Video-Based Lifting Action Recognition Using Rank-Altered Kinematic Feature Pairs 2025-Jul, Human factors IF:2.9Q2 DOI:10.1177/00187208241309748 PMID:39723832	研究论文	提出基于视频的举重动作识别方法，通过等级变化运动学特征对实现实时监测	使用等级变化运动学特征对构建集成分类器，比基线分类器快12.5倍以上	未明确说明样本多样性和环境适应性限制	实时监测举重任务以预防工作相关的下背部损伤	视频中的人体举重动作	计算机视觉	下背部损伤	BlazePose姿态估计	集成分类器	视频	NA	NA	BlazePose	准确率,精确率,召回率,F1分数	移动设备,嵌入式系统
13544	2025-10-06	Enhancing Functional Protein Design Using Heuristic Optimization and Deep Learning for Anti-Inflammatory and Gene Therapy Applications 2025-Jul, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26810 PMID:39985803	研究论文	本研究开发了一种结合启发式优化和深度学习的蛋白质序列设计方法，用于增强蛋白质功能特性	提出启发式优化方法增强蛋白质关键功能特性（溶解度、柔韧性、稳定性），同时保持结构完整性	未明确说明方法在特定蛋白质类型或规模上的局限性	开发功能更优且易于实验室生产的蛋白质设计方法	具有抗炎特性和基因治疗应用潜力的合成蛋白质	机器学习	炎症性疾病	蛋白质序列设计	深度学习	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	恢复率, 置信度, AlphaFold评估	NA
13545	2025-10-06	A Deep Learning Survival Model for Evaluating the Survival Prognosis of Papillary Thyroid Cancer: A Population-Based Cohort Study 2025-Jul, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17290-0 PMID:40254654	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习技术的生存模型，用于评估甲状腺乳头状癌患者的生存预后	首次将DeepSurv深度学习生存模型应用于甲状腺乳头状癌的预后预测，并在多个外部数据集上进行了验证	研究基于回顾性数据，可能存在选择偏倚，且模型性能需要在更多前瞻性研究中验证	构建基于临床风险因素的深度学习模型来预测甲状腺乳头状癌患者的生存预后	甲状腺乳头状癌患者	机器学习	甲状腺癌	深度学习生存分析	深度神经网络	临床数据	来自美国17个SEER癌症登记处（2000-2020年）的连续患者数据，以及MDACC和TCGA两个外部测试数据集	DeepSurv	Cox比例风险深度神经网络	一致性指数, 整体生存率	NA
13546	2025-10-06	Empirical analysis on retinal segmentation using PSO-based thresholding in diabetic retinopathy grading 2025-Jun-26, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0299 PMID:39754503	研究论文	提出一种基于粒子群优化算法的视网膜分割方法，用于改善糖尿病视网膜病变分级任务的准确性	使用PSO算法自动确定分割阈值，并通过可解释AI分析视网膜分割对模型性能的影响	使用有限的数据集进行实验	提高糖尿病视网膜病变自动分级的准确性	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底图像分析	CNN	图像	IDRiD眼底数据集	NA	ResNet50	准确率	NA
13547	2025-10-06	Gesture recognition from surface electromyography signals based on the SE-DenseNet network 2025-Jun-26, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0282 PMID:39873377	研究论文	提出基于SE-DenseNet融合网络的手势识别方法，用于表面肌电信号分类	将Squeeze-and-Excitation注意力机制与DenseNet融合，在DenseBlock和Transition层间插入注意力模块以增强特征表示能力	未明确说明模型计算复杂度的具体改进程度和泛化能力的量化指标	提高表面肌电信号手势识别的准确性和鲁棒性	表面肌电信号手势识别	机器学习	康复技术	表面肌电信号采集	CNN	表面肌电信号	NinaPro DB2和DB4数据集	NA	DenseNet-101, SE-DenseNet	准确率	NA
13548	2025-10-06	Deep Learning-Assisted Multiplexed Electrochemical Fingerprinting for Chinese Tea Identification 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06651 PMID:40207593	研究论文	开发了一种结合多元电化学指纹技术和一维卷积神经网络的传感器阵列，用于快速检测茶多酚和鉴别24种中国茶叶	受地标启发的激光雕刻传感器阵列设计，将多元电化学指纹技术与1D-CNN算法相结合，显著提高了茶叶鉴别的准确性	NA	开发快速精确检测茶多酚和鉴别中国茶叶的新方法	三种茶多酚和24种不同类型的中国茶叶	机器学习	NA	多元电化学指纹技术，激光雕刻传感器阵列	CNN	电化学指纹数据	24种茶叶品种	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	准确率	NA
13549	2025-10-06	Multiplexing and Sensing with Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy Empowered by Phasor U-Net 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02028 PMID:40378347	研究论文	提出一种名为Phasor U-Net的深度学习方法来提升荧光寿命成像显微镜的成像速度与精度	开发了结合两个轻量级U-Net子网络的深度学习架构，仅需计算机生成数据集训练即可实现噪声降低和仪器响应函数校正	未提及方法在更复杂生物样本或临床环境中的验证情况	提升荧光寿命成像显微镜在多重成像和传感应用中的性能	小鼠小肠样本和量子点材料	计算机视觉	NA	荧光寿命成像显微镜(FLIM)	U-Net	显微镜图像	计算机生成数据集和小鼠小肠样本	NA	U-Net	修正Kullback-Leibler散度, 平均绝对误差	NA
13550	2025-06-04	Deep Learning-Assisted Sensor Array Based on Host-Guest Chemistry for Accurate Fluorescent Visual Identification of Multiple Explosives 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01326 PMID:40380950	研究论文	本文提出了一种基于主客体化学的深度学习辅助传感器阵列，用于高精度荧光视觉识别多种爆炸物	结合环糊精保护的多色荧光金纳米团簇和DenseNet算法，实现了对七种爆炸物的高精度识别	NA	开发一种快速准确识别多种爆炸物的方法	七种爆炸物	机器视觉	NA	荧光传感器阵列	DenseNet	图像	NA	NA	NA	NA	NA
13551	2025-06-04	Unveiling Spectrum-Structure Correlation in Vibrational Spectroscopy: Task-Driven Deep Learning Classification Balancing Global Fusion and Local Extraction 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05842 PMID:40399767	研究论文	本文开发了两种基于CNN的算法，分别针对混合物分类和功能基团识别任务，通过多尺度卷积和注意力机制提升光谱-结构关联分析的效率和准确性	针对光谱数据中全局和局部信息关注度的差异，设计了两种任务导向的CNN算法（CNN-Peak和ResNet-ResPeak），实现了特征融合与局部提取的平衡	算法性能可能受限于光谱数据固有的特征丰富度和数据量不足的问题	提升光谱-结构关联分析在混合物分类和功能基团识别任务中的准确性和泛化能力	振动光谱数据	机器学习	NA	多尺度卷积、注意力机制	CNN、ResNet	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
13552	2025-06-04	Automated Classification of Cervical Spinal Stenosis using Deep Learning on CT Scans 2025-Jun-03, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005414 PMID:40458958	research paper	开发并验证了一种基于CT扫描的深度学习模型，用于诊断颈椎管狭窄症(CSS)	利用深度学习模型提高CT图像在CSS诊断中的效能，作为MRI的替代方案	研究为回顾性设计，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于CT的深度学习模型，用于CSS的自动化诊断	颈椎管狭窄症(CSS)患者	digital pathology	geriatric disease	CT扫描	Faster R-CNN, CNN	image	未明确提及具体样本数量，但按8:1:1比例分为训练集、验证集和测试集	NA	NA	NA	NA
13553	2025-06-04	AI-Driven Biomarker Discovery and Personalized Allergy Treatment: Utilizing Machine Learning and NGS 2025-Jun-03, Current allergy and asthma reports IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s11882-025-01207-8 PMID:40459653	review	探讨人工智能（AI）和下一代测序（NGS）在过敏诊断和治疗中的变革潜力	结合AI驱动的算法和NGS技术，识别复杂的分子模式和预测性标志物，推动过敏诊断和治疗的个性化	数据整合和临床实施方面的挑战	提升过敏疾病的生物标志物发现、患者分层和个性化管理策略的精确性	过敏疾病	machine learning	allergy	NGS, single-cell RNA sequencing	machine learning, deep learning	molecular data	NA	NA	NA	NA	NA
13554	2025-06-04	Deep Learning-Based Decision Support System for Nurse Staff in Hospitals 2025-Jun-02, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2024.0122 PMID:40455580	研究论文	本文探讨了基于深度学习的临床决策支持系统（DL-CDSS）在医院护士中的应用，旨在通过分析复杂的临床数据辅助护士做出更明智的护理决策	利用先进的神经网络架构分析临床数据，提供实时治疗建议，优化护理工作流程	面临数据整合、模型可解释性和用户界面设计等挑战	促进医院人力资源信息化管理，提升医院信息技术应用水平	医院护士	医疗信息技术	NA	深度学习	神经网络	临床数据（患者记录、生命体征、诊断报告等）	大规模医院信息系统数据集	NA	NA	NA	NA
13555	2025-06-04	Performance Comparison of Machine Learning Using Radiomic Features and CNN-Based Deep Learning in Benign and Malignant Classification of Vertebral Compression Fractures Using CT Scans 2025-Jun-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01553-z PMID:40456998	研究论文	本研究比较了基于放射组学特征的机器学习和基于CNN的深度学习在CT扫描中对良恶性椎体压缩骨折分类的性能	首次在CT扫描中比较了放射组学特征和深度学习模型在椎体压缩骨折分类中的性能，并展示了深度学习在AUC和精确度上的略微优势	回顾性单中心数据，可能存在选择偏差	评估和比较不同机器学习方法在椎体压缩骨折良恶性分类中的性能	椎体压缩骨折	医学影像分析	椎体压缩骨折	CT扫描	XGBoost, SVM, KNN, Random Forest, 3D CNN	医学影像	447例椎体压缩骨折（196良性，251恶性）来自286名患者	NA	NA	NA	NA
13556	2025-06-04	Enhanced Vision Transformer with Custom Attention Mechanism for Automated Idiopathic Scoliosis Classification 2025-Jun-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01564-w PMID:40457000	研究论文	本文提出了一种增强型ViT模型，用于自动化特发性脊柱侧凸分类，采用自定义注意力机制替代标准多头注意力机制	使用自定义注意力机制改进ViT模型，在脊柱侧凸分类中实现更高的准确率	研究仅基于单一医疗中心的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一个能够客观评估脊柱侧凸诊断的深度学习系统	特发性脊柱侧凸患者	计算机视觉	脊柱侧凸	深度学习	ViT（Vision Transformer）	X光图像	1456名患者的数据集，包含7个不同类别	NA	NA	NA	NA
13557	2025-06-04	Robust Detection of Out-of-Distribution Shifts in Chest X-ray Imaging 2025-Jun-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01559-7 PMID:40457001	research paper	本研究开发了一种基于GAN的框架，用于检测胸部X射线中的分布外（OOD）情况，以提高诊断准确性	通过潜在空间优化和Kolmogorov-Smirnov统计测试，学习正面视图的特征分布，生成相似性分数以可靠识别OOD病例	NA	提高胸部X射线中分布外情况的检测可靠性，以增强深度学习系统的临床适用性	胸部X射线影像	computer vision	NA	GAN, Kolmogorov-Smirnov统计测试	GAN	image	MIMIC-CXR数据集	NA	NA	NA	NA
13558	2025-10-06	CDSNet: An automated method for assessing growth stages from various anatomical regions in lateral cephalograms based on deep learning 2025-Jun, Journal of the World federation of orthodontists IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.ejwf.2024.09.007 PMID:39578153	研究论文	提出一种基于深度学习的可解释模型CDSNet，用于从侧位头影测量片中评估生长阶段	首次整合颈椎、牙列和额窦多个解剖区域进行生长阶段评估，并采用可解释性模块展示各区域贡献	研究样本仅来自正畸治疗患者，可能限制模型泛化能力	开发自动化方法准确评估骨骼生长阶段	正畸患者的侧位头影测量片和手腕X光片	计算机视觉	正畸疾病	X射线成像	深度学习	医学影像	1,732对侧位头影测量片和手腕X光片	NA	CDSNet	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
13559	2025-10-06	External validation and performance analysis of a deep learning-based model for the detection of intracranial hemorrhage 2025-Jun, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009241303078 PMID:39601611	研究论文	本研究对FDA批准的深度学习模型在真实世界异质临床数据集中检测颅内出血进行了外部验证和性能分析	在多样化真实世界临床数据集上验证FDA批准的深度学习模型，并分析患者风险因素对模型性能的影响	研究仅包含5600例非增强头部CT扫描，样本来源相对有限	评估深度学习模型在检测颅内出血方面的外部验证性能和临床应用价值	来自急诊、住院和门诊单位的5600例非增强头部CT扫描	医学影像分析	颅内出血	CT扫描	深度学习模型	医学影像	5600例非增强头部CT扫描	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
13560	2025-10-06	Automated Coronary Artery Segmentation with 3D PSPNET using Global Processing and Patch Based Methods on CCTA Images 2025-Jun, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-025-00775-0 PMID:39979546	研究论文	本研究提出将2D PSPNet改进为3D PSPNet用于从3D CCTA图像中分割冠状动脉	首次将2D PSPNet扩展为3D版本用于冠状动脉分割，并采用全局处理和基于补丁的处理方法评估网络性能	仅使用ImageCAS数据集的200张图像子集进行实验，样本规模有限	开发自动冠状动脉分割方法以辅助冠状动脉疾病的临床诊断和治疗	冠状动脉	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像(CCTA)	CNN	3D医学图像	200张图像(来自ImageCAS数据集)	NA	3D PSPNet	Dice相似系数(DSC)	NA