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
121	2025-09-11	AI-Driven quality assurance in mammography: Enhancing quality control efficiency through automated phantom image evaluation in South Korea 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330091 PMID:40920794	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，用于自动化评估乳腺X射线摄影体模图像，以提升质量控制效率	首次在韩国国家认证体系中应用EfficientNetV2_L模型实现乳腺体模图像的自动化评分，显著提升评分一致性和计算效率	模型在肿块评估中存在尺寸相关偏差，且仅基于单一国家机构数据验证	通过AI技术提升乳腺摄影质量控制的标准化程度和操作效率	乳腺X射线摄影体模图像中的人工病灶（纤维、斑点、肿块）	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	EfficientNetV2_L	图像	5,813张合格乳腺体模图像（含16类人工病灶）
122	2025-09-11	A robust hydroponic system for horticulture farming using deep learning, IoT, and mobile application 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330488 PMID:40920816	研究论文	提出一种结合深度学习、物联网和移动应用的稳健水培系统，用于支持孟加拉国基层农民	集成WeMos控制器硬件、深度学习疾病检测模型和移动应用，实现98.5%的高疾病检测准确率	未明确说明系统部署规模或长期稳定性数据	开发易用技术系统以简化水培种植监控与操作，提升农业效率	孟加拉国基层农民及水培种植系统	计算机视觉	NA	深度学习、IoT、移动应用开发	深度学习模型（未指定具体类型）	传感器数据、图像（推断）	约80%的基层农民参与系统有效性调研
123	2025-09-11	Smart load balancing in cloud computing: Integrating feature selection with advanced deep learning models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329765 PMID:40924788	研究论文	提出一种结合特征选择与深度学习模型的智能云负载均衡方法SLADRO	集成CNN和LSTM进行负载预测，采用OOA-PSO混合优化技术进行特征选择，并应用深度强化学习实现动态任务调度	NA	优化云计算环境中的资源分配和负载管理	云计算工作负载和资源	机器学习	NA	特征选择，深度学习，强化学习，混合优化算法	CNN, LSTM, DRL	时间序列负载数据	基于Google Cluster Trace真实数据集的广泛仿真
124	2025-09-11	Enhancing fake news detection with transformer-based deep learning: A multidisciplinary approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330954 PMID:40924789	研究论文	提出一种基于Transformer架构的增强BERT模型，用于虚假新闻检测，并在大规模数据集上验证其优越性能	采用渐进式训练方法增强BERT模型，使其能够逐步学习并细化区分真实报道与虚假内容的语言细微差别	NA	开发复杂可靠的自动化检测机制以应对虚假新闻传播问题	虚假新闻内容	自然语言处理	NA	BERT, 渐进式训练方法	Transformer	文本	72,134篇文章
125	2025-09-11	DeepRNAac4C: a hybrid deep learning framework for RNA N4-acetylcytidine site prediction 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1622899 PMID:40927364	研究论文	提出一种混合深度学习框架DeepRNAac4C，用于RNA N4-乙酰胞苷位点预测	整合残差神经网络、CNN、BiLSTM和BiGRU，有效捕获局部和全局序列特征	NA	提高RNA ac4C位点预测的准确性和泛化能力	RNA N4-乙酰胞苷（ac4C）修饰位点	自然语言处理	NA	RNA序列分析	CNN, BiLSTM, BiGRU, 残差神经网络	序列数据	NA
126	2025-09-11	Bibliometric Analysis of Research Articles on Embedded Internet of Health Things (IoHT) Fall Detection in the Elderly Published from 2006 to 2025 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S537047 PMID:40927577	文献计量分析	对2006年至2025年关于嵌入式健康物联网（IoHT）老年人跌倒检测的研究文章进行文献计量分析	首次对嵌入式IoHT老年人跌倒检测领域进行全面的文献计量综述，揭示研究趋势、地理分布和方法演变	仅基于Scopus数据库，可能遗漏部分相关研究；时间范围截至2025年4月，数据可能不完整	分析嵌入式IoHT老年人跌倒检测领域的研究现状、发展趋势和研究空白	Scopus数据库中2006-2025年相关研究文献	物联网与健康监测	老年疾病	文献计量分析，VOSviewer可视化	NA	文献元数据（发表年份、类型、国家、机构、作者、引用次数等）	79篇出版物
127	2025-09-11	Efficient spatio-temporal modeling for sign language recognition using CNN and RNN architectures 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1630743 PMID:40927705	研究论文	本研究利用CNN和RNN架构进行高效时空建模，以提升坦桑尼亚手语的识别性能	提出使用ELU激活函数的CNN-GRU模型，以提高学习效率和识别准确率	在独立手语者设置中性能差异显著，最高准确率仅66%，手部主导特征优化仍存挑战	通过深度学习算法捕捉视频帧的时空关系特征，改进手语识别	坦桑尼亚手语数据集	计算机视觉	NA	深度学习	CNN-LSTM, CNN-GRU	视频	使用手机自拍摄像头收集的坦桑尼亚手语数据集（具体样本数量未明确说明）
128	2025-09-11	Enhanced human activity recognition in medical emergencies using a hybrid deep CNN and bi-directional LSTM model with wearable sensors 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82045-y PMID:39730745	研究论文	提出一种结合深度CNN和双向LSTM的混合模型，用于通过可穿戴传感器增强医疗紧急情况下的人类活动识别	采用CNN-BiLSTM模型结合欠采样技术，在公开数据集上实现最高98.5%的识别准确率，比传统深度学习方法提升约5%	NA	提升人类活动识别（HAR）在医疗紧急情况下的准确性和应用效果	人类日常活动和异常运动模式	机器学习	老年疾病	可穿戴传感器数据采集	CNN, BiLSTM	传感器时序数据	基于MHEALTH和Actitracker两个公开数据集（具体样本量未明确说明）
129	2025-09-11	Artificial intelligence-enabled electrocardiogram for mortality and cardiovascular risk estimation: a model development and validation study 2024-11, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(24)00172-9 PMID:39455192	研究论文	开发并验证一种基于人工智能的心电图（AI-ECG）风险预测平台AIRE，用于估计死亡率和心血管风险	提出可解释、具有生物合理性且可个体化行动的风险预测模型，能生成患者特异性生存曲线并预测死亡时间	NA	开发并验证人工智能心电图风险预测模型，以改善临床实践中的风险估计	心电图数据及患者队列	机器学习	心血管疾病	深度学习，离散时间生存模型	深度学习模型	心电图信号	1,163,401份心电图来自189,539名患者，并在多个国际队列中验证
130	2025-09-11	Artificial intelligence-assisted automated heart failure detection and classification from electronic health records 2024-Oct, ESC heart failure IF:3.2Q2 DOI:10.1002/ehf2.14828 PMID:38700133	研究论文	本研究利用人工智能辅助方法，从电子健康记录中自动检测和分类心力衰竭患者	结合关键词搜索、深度学习自动解读超声心动图DICOM图像和生物标志物分析，实现心力衰竭亚型的自动识别与分类	研究基于特定地区人群数据（苏格兰Tayside和Fife地区），可能影响结果的普适性	开发自动化心力衰竭检测和分类系统，改善患者护理和疾病监测	心力衰竭患者，分为射血分数降低型心力衰竭（HFrEF）、射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）和无心力衰竭对照组	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习、关键词搜索、ICD代码过滤、生物标志物分析	深度学习模型	电子健康记录、医学图像（DICOM）、生物样本数据	初始60,850例EHR数据，最终纳入578例患者（186例对照，236例HFpEF，156例HFrEF）
131	2025-09-11	Reducing motion artifacts in craniocervical background subtraction angiography with deformable registration and unsupervised deep learning 2024-Sep, Radiology advances DOI:10.1093/radadv/umae020 PMID:40927738	研究论文	利用无监督深度学习和可变形配准技术减少颅颈血管造影中的运动伪影	引入了基于血管层估计的新型图像相似性损失函数，优化背景配准，并对血管内碘对比剂的动态变化具有鲁棒性	NA	开发快速可变形配准模型，显著减少数字减影血管造影（DSA）中的配准误差	颅颈血管造影图像	医学影像处理	脑血管疾病	无监督深度学习，可变形图像配准	基于HyperMorph框架的深度学习模型	血管造影图像序列	516项研究中的5,240个血管造影序列（训练集5,046个，测试集194个）
132	2025-09-11	Refined matrix completion for spectrum estimation of heart rate variability 2024-Aug-02, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2024296 PMID:39483092	研究论文	提出一种基于矩阵补全的心率变异性频谱不确定性估计新方法	利用HRV频谱矩阵的低秩特性高效估计数据不确定性，并开发了精细化矩阵补全技术以提升估计精度和计算效率	NA	提升心率变异性频谱分析的可靠性和不确定性估计精度	心率变异性（HRV）频谱数据	机器学习	心血管疾病	矩阵补全	统计机器学习模型	生理信号数据	五个公共数据集
133	2025-09-11	The Integration of Deep Learning in Radiotherapy: Exploring Challenges, Opportunities, and Future Directions through an Umbrella Review 2024-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090939 PMID:38732351	综述	通过伞式综述探讨深度学习在放疗领域的整合，分析其挑战、机遇和未来方向	强调COVID-19大流行加速了深度学习在放疗中的发展，并揭示数字放射学与放疗之间的复杂相互作用	基于19项系统综述研究，可能受限于现有文献的覆盖范围和深度	研究深度学习在放疗中的变革性影响，优化治疗计划、图像分析和患者结果预测	放疗领域，特别是治疗规划、图像分析和患者预后	医疗影像分析	肿瘤放疗	深度学习（DL）	NA	医疗影像数据	基于19项系统综述研究（未提供具体患者样本数）
134	2025-09-11	Characterization of organic fouling on thermal bubble-driven micro-pumps 2024 Mar-Apr, Biofouling IF:2.6Q1 DOI:10.1080/08927014.2024.2353034 PMID:38785127	研究论文	本研究通过高速成像和深度学习网络分析了热气泡驱动微泵在蛋清蛋白和牛全血作用下的有机污染特性	首次研究了热气泡微泵与生物流体（如血液和蛋白质富集流体）的相互作用，并提出基于气泡面积减少的新污染量化指标	研究仅针对蛋清蛋白和牛全血两种生物流体，未涉及其他可能影响微泵性能的生物或化学物质	表征热气泡驱动微泵在生物流体环境中的有机污染效应及其对性能的影响	热气泡驱动微泵及其在蛋清蛋白和牛全血中的污染行为	微流控技术	NA	频闪高速成像和基于RESNET-18迁移学习的定制深度学习神经网络	CNN（基于RESNET-18）	图像	使用蛋清蛋白和牛全血作为测试流体，具体样本数量未明确说明
135	2025-09-11	Deep Learning from Phylogenies for Diversification Analyses 2023-12-30, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syad044 PMID:37556735	研究论文	本文提出一种基于深度学习的系统发育树多样化分析推断方法，替代传统似然方法	将深度学习从病原体系统动力学领域迁移至多样化推断，并扩展至依赖状态的多样化模型推断	NA	开发一种通用、高效的系统发育树多样化动态推断方法	物种系统发育树及相关性状数据	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	系统发育树数据、性状数据	以灵长类动物系统发育树为例进行验证
136	2025-09-11	Developing and deploying deep learning models in brain magnetic resonance imaging: A review 2023-12, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5014 PMID:37539775	综述	本文回顾了脑部磁共振成像中深度学习模型的开发与临床部署，涵盖从数据收集到实际应用的完整流程	整合了从数据采集到临床部署的全流程指南，并基于FDA良好机器学习实践提供了检查清单，强调可解释性在神经影像中的应用	NA	探讨深度学习在脑部MRI中的应用潜力及临床部署策略	脑部磁共振成像数据及深度学习模型	医学影像分析	神经系统疾病	深度学习（DL）	深度学习模型	磁共振图像（MRI）	NA
137	2025-09-11	Deep learning based correction of RF field induced inhomogeneities for T2w prostate imaging at 7 T 2023-12, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5019 PMID:37622473	研究论文	提出一种基于深度学习的偏置场校正方法，用于改善7T磁场下T2加权前列腺图像的不均匀性问题	首次将深度学习应用于7T超强磁场下T2加权前列腺图像的偏置场校正，克服了传统N4算法假设低频偏置场的局限性	偶尔在前列腺内部观察到对比度变化，特别是在t-Image网络中较为明显	解决超强磁场(7T)下T2加权前列腺图像因B场不均匀性导致的信号强度不均匀问题	前列腺图像	医学影像处理	前列腺癌	深度学习，神经网络训练	神经网络(t-Image和t-Biasf两种架构)	MRI图像	四个数据集：合成训练数据集的测试分割、7T志愿者和患者图像、3T患者图像
138	2025-09-11	Predicting individual cases of major adolescent psychiatric conditions with artificial intelligence 2023-10-10, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-023-02599-9 PMID:37816706	研究论文	利用人工智能和多域高维数据预测青少年主要精神疾病的个体病例	首次在青少年多精神健康条件下，使用超过100个候选预测因子，比较不同类别黄金标准算法的预测能力	需要纵向数据和外部数据集验证结果	预测青少年焦虑、抑郁、注意力缺陷、破坏性行为和创伤后应激等精神疾病的个体风险	青少年群体	机器学习	精神疾病	机器学习算法优化与人工智能元学习技术	人工神经网络深度学习、XGBoost树基学习、ElasticNet逻辑回归	多域高维数据（神经、产前、发育、生理、社会文化、环境、情绪和认知特征）	大规模跨诊断青少年样本
139	2025-09-11	A Large-Scale Clinical Benchmark of ResNet-based Deep Models for Newborn Face Recognition 2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340883 PMID:38082835	研究论文	本研究通过构建大规模新生儿面部数据集并评估四种基于ResNet的深度学习模型，探索新生儿面部识别的临床应用可行性	创建了目前医院场景下最大的新生儿面部数据集NEWBORN200，并首次系统评估了多种先进ResNet模型在新领域的性能表现	模型对姿态变化的鲁棒性仍需改进，识别准确率在开放集和封闭集中仍有提升空间	开发适用于医院产科的新生儿面部识别系统，增强婴儿安全防护措施	200名出生后一小时内新生儿的面部图像	计算机视觉	NA	深度学习面部识别	ResNet-based models (ArcFace, CurricularFace, MagFace, AdaFace)	图像	200名新生儿的面部图像数据集
140	2025-09-11	Exploiting Physical Presence Sensing to Secure Voice Assistant Systems 2021-Jun, IEEE International Conference on Communications : [proceedings]. IEEE International Conference on Communications DOI:10.1109/icc42927.2021.9500792 PMID:40919066	研究论文	提出一种利用物理存在感知技术保护语音助手系统免受远程语音重放和注入攻击的防御系统	通过分析语音数据和无线数据的相关性来检测攻击，无需额外设备或用户操作	在真实智能家居场景中的检测成功率为76.4%至89.1%，存在误判可能	保护语音助手系统安全，防御远程语音攻击	语音助手设备和智能家居设备	物联网安全	NA	梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取	深度学习模型	语音数据和无线数据	在真实智能家居场景中进行测试