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
13861	2025-10-07	Continuous sleep depth index annotation with deep learning yields novel digital biomarkers for sleep health 2025-Apr-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01607-0 PMID:40216900	研究论文	提出一种基于深度学习的连续睡眠深度指数标注方法，用于生成睡眠健康的新型数字生物标志物	将传统离散睡眠分期转化为连续睡眠深度指数，能够捕捉更细微的睡眠结构变化	NA	开发更精细的睡眠监测方法并发现与健康风险相关的睡眠亚型	来自四个大型队列的10,000多例多导睡眠图记录	数字病理学	老年疾病	多导睡眠图	深度学习	生理信号数据	超过10,000例睡眠记录	NA	NA	相关性分析, 风险比	NA
13862	2025-10-07	Application of the YOLOv11-seg algorithm for AI-based landslide detection and recognition 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95959-y PMID:40216897	研究论文	本研究提出基于YOLOv11-seg深度学习模型的滑坡智能识别方法，用于滑坡检测和识别	优化YOLOv11-seg模型的特征提取和分割模块，提升复杂地形下滑坡边界检测精度和像素级分割能力	NA	开发高效准确的滑坡检测方法，为地质灾害监测和防灾减灾提供技术支持	滑坡现象及其在复杂地形中的特征表现	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11-seg	图像	Bijie-Landslide数据集	NA	YOLOv11-seg	精确率, 召回率, F1分数, mAP	NA
13863	2025-10-07	Deep learning-based classification of lymphedema and other lower limb edema diseases using clinical images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97564-5 PMID:40216943	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI系统，用于通过临床图像分类淋巴水肿和其他下肢水肿疾病	首次将深度学习应用于淋巴水肿与其他下肢水肿疾病的图像分类，EfficientNetV2模型达到最高准确率，并使用Grad-CAM增强模型可解释性	数据集多样性有限，评估环境受控，需要在真实世界环境中进一步验证	提高下肢水肿疾病的诊断准确性，减少诊断延迟	淋巴水肿、慢性静脉功能不全、深静脉血栓和系统性疾病引起的下肢水肿	计算机视觉	淋巴水肿	深度学习	CNN,Transformer	图像	1622张临床图像	NA	EfficientNetV2	准确率	NA
13864	2025-10-07	Fine-grained forecasting of COVID-19 trends at the county level in the United States 2025-Apr-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01606-1 PMID:40216974	研究论文	提出FIGI-Net模型用于美国县级COVID-19趋势的细粒度预测	使用县级数据实现更细粒度的预测，采用堆叠双向LSTM结构，能够准确预测新爆发或峰值等突变情况	依赖较大数据集，而疫情数据的动态演变特性可能影响模型效果	实现COVID-19感染趋势的细粒度预测以支持公共卫生响应	美国县级COVID-19数据	机器学习	COVID-19	时间序列预测	LSTM	时间序列数据	县级数据（具体数量未明确说明）	NA	堆叠双向LSTM	NA	NA
13865	2025-10-07	Predicting the efficacy of microwave ablation of benign thyroid nodules from ultrasound images using deep convolutional neural networks 2025-Apr-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02989-7 PMID:40217199	研究论文	本研究使用深度学习模型预测良性甲状腺结节微波消融治疗效果	首次将预训练的卷积神经网络模型应用于预测甲状腺结节微波消融疗效，特别是识别VRR<50%的低反应结节	这是一项初步研究，与实际临床应用存在差距，需要更深入的研究来开发更好的深度学习模型	预测良性甲状腺结节微波消融治疗的效果	良性甲状腺结节患者	计算机视觉	甲状腺结节	超声引导微波消融	CNN	超声图像	NA	NA	VGG19,ResNet50,EfficientNetB1,EfficientNetB0,InceptionV3	准确率,灵敏度,特异性,阳性预测值,阴性预测值,AUC	NA
13866	2025-10-07	Deep learning assisted analysis of biomarker changes in refractory neovascular AMD after switch to faricimab 2025-Apr-11, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00669-2 PMID:40217505	研究论文	本研究利用深度学习算法分析难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者转为使用Faricimab治疗后OCT生物标志物的变化	首次将深度学习驱动的生物标志物分割技术应用于评估新型双特异性抑制剂Faricimab在难治性nAMD患者中的疗效和持久性	回顾性研究设计，样本量相对较小（46只眼），缺乏长期随访数据	评估Faricimab在难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中的治疗效果和持久性	难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	CNN	医学影像	41名患者的46只眼	NA	卷积神经网络	生物标志物定量分析，治疗间隔时间，视力稳定性	NA
13867	2025-10-07	Novel deep learning algorithm based MRI radiomics for predicting lymph node metastases in rectal cancer 2025-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96618-y PMID:40204902	研究论文	本研究开发基于MRI影像组学的深度学习算法预测直肠癌淋巴结转移	结合临床评估模型与多参数MRI深度特征构建影像组学列线图预测模型	回顾性研究，样本量有限（430例患者）	预测直肠癌患者淋巴结转移状态	直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数MRI	深度学习	医学影像	430例直肠癌患者（来自两个医疗中心），其中192例（44.65%）淋巴结转移阳性	NA	NA	AUC	NA
13868	2025-10-07	Artificial Intelligence in Dentistry: A Narrative Review of Diagnostic and Therapeutic Applications 2025-Apr-08, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.946676 PMID:40195079	综述	本文系统回顾了人工智能在牙科领域诊断和治疗应用的最新进展	全面梳理了AI在牙科多领域的应用现状，包括牙髓病、牙周病、口腔种植、正畸等，并识别了当前面临的关键挑战和未来发展方向	存在数据标注不准确、细粒度特征表达能力有限、缺乏通用模型、算法偏见及法律风险等挑战	探讨人工智能在牙科领域的诊断和治疗应用，促进其有效融入临床实践	口腔疾病（牙髓病、牙周病、口腔种植、正畸、修复治疗、口腔颌面外科）	数字病理	口腔疾病	机器学习、人工神经网络、深度学习	NA	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
13869	2025-10-07	Reinforcement learning using neural networks in estimating an optimal dynamic treatment regime in patients with sepsis 2025-Apr-08, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108754 PMID:40222267	研究论文	本研究提出了一种结合神经网络与强化学习的算法，用于确定脓毒症患者的最佳多阶段液体复苏剂量	首次将神经网络与强化学习相结合用于脓毒症动态治疗方案优化，利用深度学习架构的灵活性减少模型设定错误	研究方法基于MIMIC-III数据库的回顾性数据，需要前瞻性研究验证临床效果	确定脓毒症患者的最佳多阶段液体复苏治疗方案	脓毒症患者	机器学习	脓毒症	强化学习	神经网络	电子健康记录	MIMIC-III数据库中的脓毒症队列	NA	神经网络	正确分类最优治疗百分比, 预测反事实平均结局	NA
13870	2025-10-07	Intelligent Detection and Recognition of Marine Plankton by Digital Holography and Deep Learning 2025-Apr-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072325 PMID:40218838	研究论文	提出结合数字全息和深度学习算法的智能方法，用于海洋浮游生物的检测与识别	开发了集成A-Unet网络和YOLOv5端到端检测系统，通过单张全息图实现稳定高效的浮游生物重建与识别	需要在严格控制的实验室环境中进行数字全息记录，重建过程涉及耗时迭代计算	实现海洋浮游生物的智能检测与识别	海洋浮游生物（包括桡足类、被囊类和多毛类等）	计算机视觉	NA	数字全息成像技术	CNN	全息图像	来自中国潍坊的典型海洋浮游生物样本	YOLOv5	A-Unet, YOLOv5	结构相似性, 平均准确率	NA
13871	2025-10-07	Incremental learning for acute lymphoblastic leukemia classification based on hybrid deep learning using blood smear image 2025-Apr-05, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108456 PMID:40222054	研究论文	提出一种基于切线沙猫群优化-长短期记忆-LeNet混合深度学习模型，用于急性淋巴细胞白血病的精确分类	结合切线沙猫群优化算法与增量学习的混合深度学习架构，用于白血病血涂片图像分类	NA	开发快速准确的白血病自动诊断系统	急性淋巴细胞白血病血涂片图像	计算机视觉	白血病	血涂片图像分析	LSTM, CNN	图像	NA	NA	LeNet, L-LeNet	准确率, 真阴性率, 召回率, 假阴性率, 假阳性率, 精确率	NA
13872	2025-10-07	Emittance minimization for aberration correction I: Aberration correction of an electron microscope without knowing the aberration coefficients 2025-Apr-05, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2025.114137 PMID:40222084	研究论文	本文提出一种基于发射度最小化的电子显微镜像差校正方法，无需预先知道像差系数	从加速器物理角度重新定义像差校正问题，将其转化为电子束发射度最小化问题，并利用深度学习模型预测发射度增长	方法依赖于Ronchigram图像的质量和深度学习模型的训练效果	开发无需像差系数的电子显微镜自动像差校正方法	扫描透射电子显微镜(STEM)的电子束	计算机视觉	NA	Ronchigram成像，深度学习	深度学习模型	Ronchigram图像	NA	NA	NA	发射度变化预测准确度	NA
13873	2025-10-07	An Explainable LSTM-Based Intrusion Detection System Optimized by Firefly Algorithm for IoT Networks 2025-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072288 PMID:40218800	研究论文	提出一种基于LSTM和萤火虫算法优化的可解释入侵检测系统，用于保护物联网网络安全	结合统计方法和元启发式算法进行特征选择，并集成可解释AI工具提供模型决策透明度	仅在两个公开数据集上进行测试，需要更多实际场景验证	开发高效且可解释的物联网网络入侵检测系统	物联网网络流量数据	机器学习	NA	特征选择算法，深度学习	LSTM	网络流量数据	NF-BoT-IoT-v2和IoTID20两个公开数据集	NA	LSTM	准确率	NA
13874	2025-10-07	An End-to-End General Language Model (GLM)-4-Based Milling Cutter Fault Diagnosis Framework for Intelligent Manufacturing 2025-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072295 PMID:40218806	研究论文	提出基于GLM-4的端到端铣刀故障诊断框架，用于智能制造场景	首次将大语言模型GLM-4应用于刀具故障诊断领域，在小样本场景下展现优越性能	仅验证于特定数据集，未在更广泛工业场景测试	提升智能制造中铣刀故障诊断的准确性和鲁棒性	数控机床铣刀	智能制造	NA	大语言模型	GLM-4	传感器数据	PHM 2010数据集和专有铣刀数据集	NA	GLM-4	准确率	NA
13875	2025-10-07	Resource-Constrained Specific Emitter Identification Based on Efficient Design and Network Compression 2025-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072293 PMID:40218805	研究论文	提出一种基于高效设计和模型压缩的资源受限特定辐射源识别方法	开发轻量级卷积网络LCNet并引入稀疏正则化技术，在完全连接层实现超过99%的特征维度压缩	未明确说明方法在其他类型信号数据集上的泛化能力	解决资源受限边缘设备上的特定辐射源识别问题	自动相关监视广播(ADS-B)和Wi-Fi信号数据	机器学习	NA	深度学习	CNN	信号数据	公开ADS-B和Wi-Fi数据集	NA	LCNet	准确率	资源受限边缘设备
13876	2025-10-07	Integrating Textual Queries with AI-Based Object Detection: A Compositional Prompt-Guided Approach 2025-Apr-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072258 PMID:40218769	研究论文	提出一种结合深度学习与符号推理的神经符号目标检测框架，通过文本提示引导实现复杂查询驱动的目标识别	开发了神经符号框架，将目标提议与文本提示对齐，并通过符号模块实现逻辑推理，无需对复合提示进行显式训练即可泛化到复杂查询	使用合成3D图像数据集，在真实场景中的泛化能力有待验证	增强目标检测和场景理解能力，实现复杂查询驱动的人机交互	3D图像中的目标物体	计算机视觉	NA	深度学习，语言模型，符号推理	神经符号模型	3D图像，文本查询	NA	NA	深度学习模块与符号模块组合架构	NA	NA
13877	2025-10-07	IESSP: Information Extraction-Based Sparse Stripe Pruning Method for Deep Neural Networks 2025-Apr-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072261 PMID:40218773	研究论文	提出一种基于信息提取的稀疏条纹剪枝方法，用于深度神经网络压缩	引入基于掩码机制的信息提取模块增强条纹选择，设计连接输出损失与条纹选择的新型损失函数	NA	解决主流剪枝技术特征选择精度有限和特征提取能力下降的问题	深度神经网络模型	机器学习	NA	NA	CNN	图像	CIFAR-10基准数据集	NA	VGG-16	准确率, FLOPs	NA
13878	2025-10-07	Reliable Vehicle Routing Problem Using Traffic Sensors Augmented Information 2025-Apr-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072262 PMID:40218774	研究论文	提出一种集成交通传感器数据增强和深度学习技术的车辆路由框架，以提高路径选择可靠性和网络可观测性	结合交通传感器数据增强与深度学习技术，通过最优传感器布点设计和堆叠稀疏自编码器模型填补传感器数据有限性与网络完全可观测性之间的差距	未明确说明模型在极端交通条件下的表现及实际部署成本效益分析	解决随机路由运输网络中的不确定性挑战，优化实时交通管理和车辆路径规划	交通运输网络、车辆路由系统	机器学习	NA	交通传感器数据采集、深度学习	SAE（堆叠稀疏自编码器）	交通传感器数据、交通流数据	NA	NA	Stacked Sparse Auto-Encoder	交通流预测准确度	NA
13879	2025-10-07	MCT-CNN-LSTM: A Driver Behavior Wireless Perception Method Based on an Improved Multi-Scale Domain-Adversarial Neural Network 2025-Apr-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072268 PMID:40218780	研究论文	提出一种基于改进多尺度域对抗神经网络的驾驶员行为无线感知方法MCT-CNN-LSTM	结合多尺度与通道-时间注意力模块，并采用域对抗训练来减少域偏移	NA	准确识别驾驶员行为	调频连续波雷达信号	机器学习	NA	调频连续波雷达	CNN, LSTM	雷达信号	NA	NA	MCT-CNN-LSTM, 多通道CNN, 长短期记忆网络, 高效通道注意力模块	准确率	NA
13880	2025-10-07	ErgoReport: A Holistic Posture Assessment Framework Based on Inertial Data and Deep Learning 2025-Apr-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072282 PMID:40218793	研究论文	开发基于惯性数据和深度学习的整体姿势评估框架ErgoReport，用于量化工效学风险并识别危险姿势	创新性地结合惯性数据和深度学习技术，能够生成直观的图形化报告，将工效学评分与具体姿势关联，并考虑先前姿势对关节应力的累积影响	仅针对农业和建筑行业的两个工作任务（收割和砌砖）进行了验证，样本量较小（13名受试者）	开发自动化姿势评估工具以改善工作相关肌肉骨骼疾病的预防	工作姿势和工效学风险评估	机器学习	肌肉骨骼疾病	惯性数据采集，深度学习	深度学习模型	惯性传感器数据	13名受试者	NA	NA	工效学专家评估（有效性、快速性、易用性）	NA