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
1661	2025-04-26	Frailty identification using a sensor-based upper-extremity function test: a deep learning approach 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73854-2 PMID:40263276	研究论文	本研究通过结合生物力学和深度学习的方法，提高了老年人衰弱预测的准确性	使用传感器辅助的上肢功能测试和深度学习模型（LSTM）进行衰弱预测，肌肉共收缩被识别为关键预测因子	需要更大规模和更多样化的人群进行进一步验证以确认结果的普遍性	提高老年人衰弱预测的准确性	312名参与者（126名非衰弱，145名衰弱前期，41名衰弱）	机器学习	老年疾病	传感器辅助的上肢功能测试，肌肉力计算	LSTM, SVM, logistic regression	生物力学数据	312名参与者
1662	2025-04-26	Real-space heterogeneous reconstruction, refinement, and disentanglement of CryoEM conformational states with HetSIREN 2025-Apr-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59135-0 PMID:40263313	research paper	提出了一种基于深度学习的CryoEM异构体重建和细化方法HetSIREN，能够在真实空间中重构或细化CryoEM体积	HetSIREN是一种基于空间的方法，允许空间聚焦分析，并引入了具有高分析能力的正弦超网络，能够细化图像姿态并解决异构体分析中的纠缠问题	NA	开发一种能够更准确重建和细化CryoEM体积的深度学习方法	大分子构象	computational biology	NA	Cryo-electron microscopy (CryoEM)	deep learning, sinusoidal hypernetworks	image	NA
1663	2025-04-26	An air target intention data extension and recognition model based on deep learning 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98438-6 PMID:40263364	研究论文	提出了一种基于深度学习的空中目标意图数据扩展与识别模型IDERDL，用于解决空中目标意图识别中的数据稀缺和时间特征提取不足的问题	首次考虑了意图数据的稀缺性以及时间性，提出了基于去噪扩散模型的数据生成方法和基于扩张因果卷积的时间块，以提高战术意图识别能力	未明确提及模型在复杂战场环境中的泛化能力或实时性表现	提高空中目标意图识别的准确性和效率	空中目标的意图数据	机器学习	NA	去噪扩散模型、知识蒸馏、图注意力机制	IDERDL（基于深度学习的复合模型）	时序数据、特征编码数据	NA（未明确提及具体样本量）
1664	2025-04-26	Recognition of chlorophyll rings using YOLOv8 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98659-9 PMID:40263370	研究论文	本研究利用YOLOv8模型识别中尺度海洋涡旋外围的高叶绿素浓度区域（叶绿素环）	YOLOv8模型在叶绿素环识别中展现出卓越的泛化能力和高精度，超越了Swin-Transformer和ResNet等其他模型	NA	分析叶绿素浓度数据，研究海洋生态系统中叶绿素的分布和动态变化	中尺度海洋涡旋外围的叶绿素环	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	NA
1665	2025-04-26	Revolutionizing Alzheimer's disease detection with a cutting-edge CAPCBAM deep learning framework 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98476-0 PMID:40263406	研究论文	本文介绍了一种名为CAPCBAM的深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期和准确诊断	CAPCBAM框架创新性地结合了Capsule Networks和Convolutional Block Attention Module (CBAM)，通过双重注意力策略提升了模型泛化能力和减少了信息损失	尽管Capsule Networks和注意力机制已有研究，但CAPCBAM的整合方式仍需进一步验证其广泛适用性	提高阿尔茨海默病的早期诊断准确率	阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI图像分析	CAPCBAM（结合Capsule Networks和CBAM）	图像	ADNI数据集
1666	2025-04-26	Vocal performance evaluation of the intelligent note recognition method based on deep learning 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99357-2 PMID:40263420	研究论文	本研究旨在优化音符识别能力并提高声乐表演评估的准确性	结合门控循环单元和注意力机制优化CNN模型，提出A-GRCNN模型，显著提升了音符识别和声乐表演评估的准确性	未提及模型在其他音乐风格或复杂场景下的泛化能力	优化音符识别技术并提高声乐表演评估的准确性	音乐音符识别和声乐表演评估	机器学习	NA	深度学习	CNN, GRU, 注意力机制	音频信号	NA
1667	2025-04-26	The shallowest transparent and interpretable deep neural network for image recognition 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92945-2 PMID:40263436	research paper	本文介绍了一种完全透明的深度学习模型Shallow-ProtoPNet，用于图像识别，该模型通过透明的原型层和全连接层实现决策过程的透明化	Shallow-ProtoPNet不使用任何黑盒部分作为基线，是完全透明的深度学习模型，且仅包含两层（一个透明卷积层和一个全连接层），是现有最浅的透明深度神经网络	模型在X射线图像数据集上的性能与其他不完全透明的可解释模型相当，但未提及在其他类型数据集上的表现	开发一种完全透明的深度学习模型，以提高模型决策过程的可信度	X射线图像	computer vision	NA	NA	Shallow-ProtoPNet（基于原型的网络）	image	NA
1668	2025-04-26	Deep learning based adaptive and automatic measurement of palpebral margin in eyelid morphology 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93975-6 PMID:40263452	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自适应自动测量方法DeepAAM，用于眼睑形态的量化评估	首次引入Margin Iris Intersectant Angle (MIA)作为创新评估指标，并通过注意力机制和多种算法增强U-Net架构，提高了测量精度	模型在实际应用中仍面临挑战，且精度有待进一步提高	提高眼睑形态测量的准确性和自动化程度，以支持眼周整形手术的疾病治疗和手术规划	眼睑形态	计算机视觉	眼疾	深度学习	U-Net	图像	NA
1669	2025-04-26	Habesha cultural cloth classification using deep learning 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98269-5 PMID:40263488	研究论文	使用深度学习方法对埃塞俄比亚哈贝沙文化服饰进行分类	首次应用CNN模型（VGG16、VGG19和ResNet50v2）对哈贝沙克米斯刺绣设计进行识别和分类	样本量相对较小，仅包含320张原始图像，虽通过数据增强扩展到3,270张，但可能仍不足以覆盖所有可能的变体	识别和分类哈贝沙克米斯刺绣设计的质量	埃塞俄比亚哈贝沙文化服饰（哈贝沙克米斯）的刺绣设计	计算机视觉	NA	数字图像处理、CNN	VGG16、VGG19、ResNet50v2	图像	320张原始图像，通过数据增强扩展到3,270张
1670	2025-04-26	Efficient human activity recognition on edge devices using DeepConv LSTM architectures 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98571-2 PMID:40263516	research paper	该研究旨在通过TinyML在边缘设备上部署轻量级深度学习模型进行人类活动识别（HAR）	DeepConv LSTM模型通过有效捕捉空间和时间特征，在轻量级模型中表现最佳，准确率达到98.24%，F1分数为98.23%	研究未提及模型在更复杂或多样化活动识别场景中的表现	开发并部署轻量级深度学习模型以实现高效的实时人类活动识别	人类活动识别（HAR）	machine learning	NA	TinyML	DeepConv LSTM, 2D CNN, 1D CNN	sensor data	NA
1671	2025-04-26	Deep learning based ensemble model for accurate tomato leaf disease classification by leveraging ResNet50 and MobileNetV2 architectures 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98015-x PMID:40263518	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的集成模型，结合MobileNetV2和ResNet50架构，用于番茄叶片病害的精确分类	通过修改输出层（如GlobalAverage Pooling2D、Batch Normalization、Dropout和Dense层）优化特征提取，并融合两种模型的互补特征	NA	开发一种高精度的番茄叶片病害分类方法，以支持智能农业和可持续耕作	番茄叶片的病害分类	计算机视觉	植物病害	深度学习	ResNet50和MobileNetV2的集成模型	图像	11,000张标注图片，涵盖10种病害类别
1672	2025-04-26	Deep learning-aided segmentation combined with finite element analysis reveals a more natural biomechanic of dinosaur fossil 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99131-4 PMID:40263619	研究论文	本研究结合深度学习和有限元分析技术，提出了一种新方法来更准确地模拟恐龙化石的生物力学特性	首次将深度学习分割技术与有限元分析结合应用于化石研究，能够更真实地反映灭绝物种的生物力学性能	仅应用于Jeholosaurus的股骨标本，尚未验证在其他化石上的普适性	研究灭绝物种的生物力学、功能形态学和分类学	Jeholosaurus(小型两足恐龙)的股骨化石标本	数字病理学	NA	有限元分析(FEA)和深度学习分割	深度学习模型(未指定具体类型)	CT图像数据	1个Jeholosaurus股骨化石标本
1673	2025-04-26	Deep learning for automated segmentation of brain edema in meningioma after radiosurgery 2025-Apr-22, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01660-x PMID:40264119	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于分割和量化脑膜瘤放射手术后脑水肿区域	首次应用Mask R-CNN和DeepMedic深度学习模型实现脑水肿区域的自动分割与量化	样本量较小(21名患者)，且仅基于T2加权图像	开发自动化工具来量化放射手术后脑水肿体积，以辅助治疗规划和监测	接受伽玛刀放射手术(GKRS)治疗的脑膜瘤患者	数字病理学	脑膜瘤	MRI T2加权成像	Mask R-CNN, DeepMedic	医学影像	21名患者的154次T2w扫描(其中130次用于模型训练和测试)
1674	2025-04-26	Automatic Determination of the Resection Plane for Shoulder Arthroplasty in Arthritic Humeri : A Deep Learning Model 2025-Apr-22, Journal of shoulder and elbow surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jse.2025.03.010 PMID:40274011	研究论文	本文提出了一种深度学习模型，用于自动确定关节炎肱骨的肩关节置换术切除平面	首次提出自动化方法识别关节炎肱骨的切除平面，解决了传统方法因骨赘和变形导致的地标模糊问题	样本量较小（62个3D模型），且仅在特定类型关节炎病例中验证	开发自动化工具以提高肩关节置换术规划的准确性和效率	关节炎患者的肱骨3D模型	数字病理	关节炎	深度学习	深度学习模型（具体架构未说明）	3D模型（来自CT扫描）	62个肱骨3D模型（80%训练，20%测试）
1675	2025-04-26	Artificial intelligence in refractive surgery 2025-Apr-22, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001139 PMID:40277339	综述	本文综述了人工智能在屈光手术中的应用及其进展	人工智能在屈光手术中的整合，包括生物测量、病理检测、手术决策和教育方面的应用	NA	探讨人工智能在屈光手术中的应用及其对手术安全性和有效性的影响	屈光手术中的诊断和治疗决策	医学人工智能	眼科疾病	人工智能、机器学习和深度学习	NA	前段成像数据	NA
1676	2025-04-26	Adaptive token selection for scalable point cloud transformers 2025-Apr-17, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107477 PMID:40273540	research paper	提出了一种自适应点云变换器（AdaPT），通过自适应令牌选择机制动态减少推理过程中的令牌数量，从而高效处理大规模点云	引入自适应令牌选择机制和预算机制，显著降低计算复杂度，同时保持与标准点云变换器相竞争的准确性	未提及具体在哪些实际应用场景中进行了测试，以及在大规模点云处理中的具体性能表现	解决点云变换器在处理大规模点云时的可扩展性问题	点云数据	computer vision	NA	NA	transformer	point cloud	NA
1677	2025-04-26	Convolutional Neural Network approach to classify mitochondrial morphologies 2025-Apr-17, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108477 PMID:40273826	研究论文	介绍了一种基于深度学习的软件MitoClass，用于自动分类线粒体网络的形态	开发了MitoClass软件，利用CNN架构对线粒体网络形态进行自动分类，提供快速、准确且用户友好的解决方案	未提及具体样本量或跨实验室验证的普适性	开发自动化工具以定量评估线粒体形态，作为研究细胞健康和功能的指标	线粒体网络的形态	计算机视觉	NA	超分辨率成像	CNN	图像	NA
1678	2025-04-26	Detection of ninhydrin-glyphosate in groundwater via the colour chart-assisted digital camera method 2025-Apr-16, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126253 PMID:40273772	研究论文	本研究介绍了一种利用一次性多标准色卡通过三种仪器（颜色可见分光光度计、数码单反相机和手机相机）定量检测地下水中草甘膦的新方法	创新性地应用一次性多标准色卡结合三种仪器进行草甘膦检测，实现了实时监测且成本低廉的用户友好型即时检测技术	数码单反相机存在离子干扰导致浓度高估，而颜色可见分光光度计受磷酸盐和硝酸盐影响	开发一种经济高效的地下水草甘膦检测方法	地下水中的草甘膦	环境监测	NA	颜色可见分光光度法、数码相机成像分析	NA	图像数据、光谱数据	实时地下水样品（50-500 ng/mL浓度范围，75 mL体积）
1679	2025-04-26	Broad learning system based on fractional order optimization 2025-Apr-12, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107468 PMID:40273541	研究论文	本文提出了一种基于分数阶优化的广度学习系统（FOBLS），通过引入分数阶微分方程的长时记忆特性，增强了系统的数据处理能力	创新性地将分数阶优化引入广度学习系统（BLS），利用分数阶微分方程的长时记忆特性优化权重过程	未明确提及具体局限性	提升广度学习系统（BLS）的数据处理能力	广度学习系统（BLS）及其优化方法	机器学习	NA	分数阶微分方程	BLS, FOBLS	NA	NA
1680	2025-04-10	Editorial Expression of Concern: Development of deep learning algorithm for detecting dyskalemia based on electrocardiogram 2025-Apr-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96414-8 PMID:40199974	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA