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
17861	2025-10-07	Predicting Chern numbers in photonic crystals using generative adversarial network-based data augmentation 2025-Jan-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.544553 PMID:39876434	研究论文	使用生成对抗网络数据增强方法预测光子晶体的陈数	提出数值到图像的生成对抗网络数据增强方法解决训练数据不足问题	仅针对二维正方晶格光子晶体进行研究	通过深度学习加速光子晶体陈数的计算过程	二维正方晶格光子晶体	机器学习	NA	麦克斯韦方程组	GAN	数值数据,图像数据	NA	NA	生成对抗网络	准确率	NA
17862	2025-10-07	Unpaired learning for digital holographic reconstruction and generation 2025-Jan-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.551211 PMID:39876466	研究论文	提出一种基于非配对学习的数字全息重建与生成方法	首次在数字全息领域实现基于物理的高质量实验全息图模拟器，能够同时实现复杂振幅重建和实验合成全息图生成	未明确说明具体数据规模和计算资源需求	减少数字全息技术中对配对标注数据的依赖	数字全息图像	计算机视觉	NA	数字全息技术	GAN	全息图像	较少的非配对数据	NA	CycleGAN	图像质量	NA
17863	2025-10-07	Towards practical and privacy-preserving CNN inference service for cloud-based medical imaging analysis: A homomorphic encryption-based approach 2025-Jan-21, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108599 PMID:39874935	研究论文	提出一种基于同态加密的隐私保护CNN推理框架PPCNN，用于云端医学影像分析	提出混合协议结合低扩展同态加密与噪声掩码方法，通过离线计算优化、系数感知打包和数据掩码技术显著提升效率	未明确说明框架在更大规模数据集或更复杂网络结构下的扩展性	开发实用且隐私保护的云端CNN推理服务，解决医疗影像分析中的隐私安全问题	身体相关放射影像的分类分析	计算机视觉	NA	同态加密，数据掩码	CNN	放射影像	三个真实世界放射影像数据集	NA	CNN	响应时间，使用成本	移动云端场景
17864	2025-10-07	Diagnostic accuracy of an automated classifier for the detection of pleural effusions in patients undergoing lung ultrasound 2025-Jan-20, The American journal of emergency medicine DOI:10.1016/j.ajem.2025.01.041 PMID:39874677	研究论文	开发并验证用于肺部超声图像中胸腔积液检测的深度学习模型	开发了结合帧级卷积神经网络和片段级预测算法的深度学习模型，能够适应不同临床场景检测各种大小和复杂度的胸腔积液	回顾性研究，样本量相对有限，需要在更多临床环境中进一步验证	开发可检测肺部超声图像中胸腔积液的深度学习模型	接受肺部超声检查的患者	计算机视觉	胸腔积液	肺部超声	CNN	图像	103个来自46名胸腔积液患者的肺部超声片段和136个来自83名无积液患者的片段	NA	帧级卷积神经网络结合片段级预测算法	灵敏度, 特异度	NA
17865	2025-10-07	LEHP-DETR: A model with backbone improved and hybrid encoding innovated for flax capsule detection 2025-Jan-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111558 PMID:39877068	研究论文	提出了一种改进的LEHP-DETR模型用于亚麻籽检测，通过优化主干网络和混合编码结构提升检测性能	在RT-DETR基础上引入了RepNCSPELAN4模块、ADown模块、上下文聚合模块和TFE模块，并设计了HWD-ADown模块、HiLo-AIFI模块和DSSFF模块	NA	开发高效的亚麻籽自动检测方法以替代人工操作	亚麻籽胶囊	计算机视觉	NA	深度学习	DETR	图像	NA	NA	RT-DETR, LEHP-DETR	mAP50, mAP50:95, 参数量, 模型大小, FLOPs	NA
17866	2025-10-07	Multifrequency spherical cloak in microwave frequencies enabled by deep learning 2025-Jan-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.542482 PMID:39876236	研究论文	利用深度学习实现微波频段多频率球形隐身 cloak 的设计与优化	首次将深度学习应用于多频段球形隐身 cloak 的逆向设计，实现结构参数与目标频谱的快速准确映射	研究局限于多层球体结构，未涉及其他几何形状的隐身设备	开发基于深度学习的隐身设备快速设计方法，解决传统设计方法效率低下的问题	多层球体结构的电磁散射特性	机器学习	NA	深度学习，三维全波仿真	深度神经网络	电磁仿真数据	NA	NA	深度神经网络	散射截面预测精度，隐身性能	NA
17867	2025-10-07	Graph model-aided optimal iterative decoding technique for LDPC in optical fiber communication 2025-Jan-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.534637 PMID:39876298	研究论文	提出一种结合图模型与深度学习的新型LDPC迭代解码技术GMNN-BP	首次将图模型作为深度学习与置信传播算法的桥梁，兼具两者优势	未提及实际部署中的计算效率问题	解决长码率LDPC解码中神经网络复杂度高的问题	光通信中的LDPC码解码	机器学习	NA	图神经网络, 置信传播算法	图神经网络	编码数据	基于IEEE 802.3ca标准LDPC码字的仿真与实验验证	NA	GMNN-BP	解码增益, 迭代次数	NA
17868	2025-10-07	Physics-informed deep learning for 3D modeling of light diffraction from optical metasurfaces 2025-Jan-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.544116 PMID:39876311	研究论文	提出一种基于物理信息神经网络的无数据深度学习方法，用于高效计算三维光学超表面的光衍射效应	采用无需训练数据的物理信息神经网络，仅从控制物理方程学习并实现光散射响应的快速模拟	NA	开发高效计算光学超表面光衍射特性的替代方法	光学超表面的光衍射、偏振效应和波前调控	计算电磁学	NA	物理信息神经网络	PINN	物理方程	NA	NA	物理信息神经网络	精度, 计算速度	NA
17869	2025-10-07	Real-time acoustic monitoring of laser paint removal based on deep learning 2025-Jan-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.545906 PMID:39876315	研究论文	本文首次提出基于深度学习的激光除漆过程实时声学监测方法	首次将深度学习技术应用于激光除漆声学监测，开发了基于梅尔频率倒谱系数和卷积神经网络的实时监测系统	声学信号易受复杂环境噪声干扰，可能影响监测准确性	实现激光除漆过程的实时声学监测	激光除漆过程中产生的声学信号	机器学习	NA	声学信号分析，MFCC特征提取	CNN	声学信号	清洁和不清洁除漆过程的原始声学信号	NA	CNN	准确率，AUC-ROC	NVIDIA Jetson Nano
17870	2025-10-07	Redox-Detecting Deep Learning for Mechanism Discernment in Cyclic Voltammograms of Multiple Redox Events 2025-Jan-02, ACS electrochemistry DOI:10.1021/acselectrochem.4c00014 PMID:39878149	研究论文	开发了一种名为EchemNet的深度学习架构，用于自动检测循环伏安图中的电化学事件并分类其机制	首次开发专门用于电化学机制分类的深度学习模型，能够同时分配电压窗口和机制类别	基于模拟测试数据，在真实实验数据中的性能尚未验证	实现电化学循环伏安图中多氧化还原事件的自动检测和机制分类	循环伏安图中的电化学氧化还原事件	机器学习	NA	循环伏安法	深度学习	电化学数据	NA	NA	EchemNet	检测率, 分类准确率	NA
17871	2025-10-07	Can the number of confirmed COVID-19 cases be predicted more accurately by including lifestyle data? An exploratory study for data-driven prediction of COVID-19 cases in metropolitan cities using deep learning models 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251314528 PMID:39872000	研究论文	探索使用包含生活方式数据的深度学习模型预测大都市COVID-19确诊病例数的准确性	首次将公共交通使用、电影院观影和汽车旅馆住宿等生活方式数据纳入COVID-19病例预测模型	仅针对韩国大都市进行研究，样本范围有限，未验证其他地区适用性	探索生活方式数据是否能提高COVID-19确诊病例数预测准确性	韩国大都市（首尔和釜山）的COVID-19确诊病例	机器学习	COVID-19	深度学习	DNN, RNN	时间序列数据（确诊病例数、搜索词频、生活方式数据）	韩国两大都市：首尔（960万人口）、釜山（340万人口）	NA	深度神经网络，循环神经网络	误差率	NA
17872	2025-10-07	Utilizing a Wireless Radar Framework in Combination With Deep Learning Approaches to Evaluate Obstructive Sleep Apnea Severity in Home-Setting Environments 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S486261 PMID:39872870	研究论文	本研究开发了一种结合无线雷达框架和深度学习技术的方法，用于在家庭环境中评估阻塞性睡眠呼吸暂停的严重程度	首次将24GHz无线雷达框架与深度神经网络决策树相结合，实现无接触式睡眠呼吸监测	雷达总睡眠时间功能需要进一步优化和验证才能独立应用	验证无线雷达框架结合深度学习技术在家庭环境中筛查阻塞性睡眠呼吸暂停风险的可行性	80名参与者的147晚家庭睡眠数据	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	无线雷达监测，家庭睡眠呼吸暂停测试	深度神经网络决策树	连续波雷达信号，呼吸模式数据	80名参与者，147晚睡眠数据	NA	深度神经网络决策树	准确率，相关系数，一致性分析，Youden指数	NA
17873	2025-10-07	Automatic classification of temporomandibular joint disorders by magnetic resonance imaging and convolutional neural networks 2025-Jan, Journal of dental sciences IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.jds.2024.06.001 PMID:39873009	研究论文	利用磁共振成像和卷积神经网络对颞下颌关节疾病进行自动分类和严重程度分析	结合YOLO深度学习技术定位关键解剖区域，并通过HSV格式转换和线性判别分析优化图像特征提取	NA	开发自动识别颞下颌关节疾病的分类系统	颞下颌关节磁共振影像数据	计算机视觉	颞下颌关节疾病	磁共振成像	CNN, YOLO	医学影像	NA	NA	YOLO, 自定义六分类CNN	准确率	NA
17874	2025-10-07	Establishment and evaluation of a deep learning-based tooth wear severity grading system using intraoral photographs 2025-Jan, Journal of dental sciences IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.jds.2024.05.013 PMID:39873059	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的牙齿磨损严重程度分级系统，使用口腔内照片自动诊断牙齿磨损程度	结合Mask R-CNN与U-Net和SGE注意力机制进行牙齿分割，并采用带掩码机制的视觉Transformer模型进行牙齿磨损分级	样本量相对有限（388张口腔照片），不同磨损等级间的F1分数存在差异（特别是3级磨损仅为0.82）	开发自动诊断牙齿磨损程度的AI系统	牙齿磨损程度	计算机视觉	牙齿磨损	深度学习	Mask R-CNN, Vision Transformer	图像	388张口腔内照片，分割后得到2774张单个牙齿图像	NA	Mask R-CNN, U-Net, Vision Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
17875	2025-10-07	Deep learning system for the differential diagnosis of oral mucosal lesions through clinical photographic imaging 2025-Jan, Journal of dental sciences IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.jds.2024.10.019 PMID:39873061	研究论文	开发基于卷积神经网络的深度学习系统，通过临床摄影图像对口腔黏膜病变进行鉴别诊断	能够将口腔溃疡及相关病变的临床照片分类为五种不同诊断，而现有深度学习系统通常仅关注鉴别诊断的有限方面	数据集规模小且不平衡	开发能够辅助临床医生进行准确鉴别诊断的CNN诊断模型	口腔黏膜病变的临床摄影图像	计算机视觉	口腔黏膜病变	临床摄影成像	CNN	图像	506张图像，涵盖五种不同诊断	NA	包含卷积层、批量归一化层、最大池化层、dropout层和全连接层的自定义架构	加权精确率, 加权召回率, 加权F1分数, 平均特异性, Cohen's Kappa系数, 归一化混淆矩阵, AUC	NA
17876	2025-10-07	Towards automated recipe genre classification using semi-supervised learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317697 PMID:39874282	研究论文	本研究提出了一个包含200万条标注食谱的3A2M+数据集，并开发了自动化食谱分类方法	扩展了命名实体识别列表以解决食谱方向中缺失的命名实体，并构建了大规模标注食谱数据集	未明确说明模型在未见数据上的泛化能力	开发自动化食谱分类方法以解决在线食谱分类挑战	烹饪食谱	自然语言处理	NA	命名实体识别(NER)	传统机器学习,深度学习,预训练语言模型	文本	200万条烹饪食谱	NA	NA	准确率	NA
17877	2025-10-07	Identification of diabetic retinopathy lesions in fundus images by integrating CNN and vision mamba models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318264 PMID:39874303	研究论文	提出一种结合CNN和视觉Mamba模型的深度学习模型，用于准确识别和分类眼底图像中的糖尿病视网膜病变病变	首次将卷积神经网络与视觉Mamba模型相结合，利用双向状态空间方法和位置嵌入技术实现视觉数据的定位敏感性和全局关系建模	仅使用公开可用数据集进行验证，未说明模型在临床环境中的实际应用效果	开发自动识别和分类糖尿病视网膜病变病变的深度学习模型	眼底图像中的糖尿病视网膜病变病变	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN, Vision Mamba	眼底图像	公开可用数据集（未指定具体数量）	NA	CNN, Vision Mamba	与最先进算法比较的实证结果	NA
17878	2025-10-07	AI-guided virtual biopsy: Automated differentiation of cerebral gliomas from other benign and malignant MRI findings using deep learning 2025 Jan-Dec, Neuro-oncology advances IF:3.7Q2 DOI:10.1093/noajnl/vdae225 PMID:39877747	研究论文	开发基于深度学习的自动化算法，通过MRI影像无创区分脑胶质瘤与其他颅内病变	首次提出AI引导的虚拟活检概念，实现胶质瘤与多种颅内病变的自动鉴别	样本量相对有限，需要更大规模的外部验证	开发非侵入性算法准确区分脑胶质瘤与其他颅内病理改变	1280名患有各种颅内病变的患者，包括胶质瘤、脑转移瘤、炎症病变、脑出血和脑膜瘤	医学影像分析	脑胶质瘤	MRI影像分析，放射组学特征提取	XGBoost	医学影像（MRI）	1280名患者，包含218例胶质瘤、514例脑转移瘤、366例炎症病变、99例脑出血和83例脑膜瘤	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
17879	2025-10-07	Generalizable deep learning approach for 3D particle imaging using holographic microscopy (HM) 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.535207 PMID:39876127	研究论文	提出一种基于深度学习的通用化三维粒子成像方法，用于全息显微镜分析	利用人类对粒子衍射图案纵向变化的感知特性开发深度学习架构，实现了处理速度数量级提升和高度通用化的三维粒子分析	仅使用简单粒子的少量合成和真实全息图进行训练	开发通用化的三维粒子成像分析方法	全息显微镜中的粒子	计算机视觉	NA	全息显微镜	深度学习	全息图像	少量合成和真实全息图	NA	NA	处理速度，通用性	NA
17880	2025-10-07	Qualitative identification of passive Fourier transform infrared spectra via an attention mechanism based deep learning approach 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.543450 PMID:39876146	研究论文	提出一种基于注意力机制的深度学习模型，用于被动傅里叶变换红外光谱的定性识别	首次将Transformer自注意力神经网络与协同注意力机制结合用于气体识别，实现联合特征学习与融合	未明确说明模型在极端弱信号条件下的性能极限	提高被动傅里叶变换红外光谱在复杂背景干扰下的气体识别精度	空气中的化学污染物气体	机器学习	NA	被动傅里叶变换红外光谱	Transformer	光谱数据	NA	NA	Transformer, 协同注意力机制	NA	NA