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
1821	2025-04-14	Video-based multi-target multi-camera tracking for postoperative phase recognition 2025-Apr-12, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03344-x PMID:40220065	research paper	提出了一种基于视频的多目标多摄像头追踪架构，用于术后阶段识别、位置追踪和自动时间戳生成	将深度学习应用从手术室扩展到术后工作流程，提出了一种新的多目标多摄像头追踪架构，结合了医疗领域特定知识	实验数据基于19个模拟术后患者流程，可能无法完全反映真实临床场景的复杂性	开发一种能够支持外科医生和医疗专业人员的术后工作流程理解系统	术后患者流程	computer vision	NA	multi-target multi-camera tracking (MTMCT)	custom MTMCT architecture	video	19个模拟术后患者流程
1822	2025-04-14	The future of Alzheimer's disease risk prediction: a systematic review 2025-Apr-12, Neurological sciences : official journal of the Italian Neurological Society and of the Italian Society of Clinical Neurophysiology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s10072-025-08167-x PMID:40220257	系统综述	本文系统综述了机器学习在阿尔茨海默病风险预测中的应用，包括MRI、遗传学、放射组学和医学数据的综合分析	整合传统与AI模型，全面分析神经影像和非神经影像特征在阿尔茨海默病预测中的应用	仅纳入2000年至2024年的120项研究，可能未涵盖所有相关研究	评估机器学习在阿尔茨海默病风险预测中的潜力，以改进早期诊断和个性化干预策略	阿尔茨海默病风险预测模型	机器学习	阿尔茨海默病	MRI、遗传学、放射组学	深度学习(DL)、机器学习(ML)	神经影像数据、非神经影像数据	120项研究
1823	2025-04-14	Recent Advances in Artificial Intelligence for Precision Diagnosis and Treatment of Bladder Cancer: A Review 2025-Apr-12, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17228-6 PMID:40221553	review	本文综述了人工智能在膀胱癌精准诊断与治疗中的最新研究进展与前景	探讨了深度学习技术在膀胱癌临床任务中的显著进展，包括肿瘤检测、分子亚型识别、肿瘤分期与分级、预后预测及复发评估	NA	回顾人工智能技术在膀胱癌精准诊断与治疗中的应用	膀胱癌的诊断与治疗	digital pathology	bladder cancer	deep learning	NA	NA	NA
1824	2025-04-14	Energy efficient multipath routing in IoT-wireless sensor network via hybrid optimization and deep learning-based energy prediction 2025-Apr-11, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2025.2476081 PMID:40219585	research paper	该研究提出了一种新颖的混合Beluga Whale-Coati优化（HBWCO）算法，用于优化物联网-无线传感器网络中的能量高效多路径路由	结合了混合优化算法和基于深度学习的能量预测，以提高网络的能量效率和可靠性	未提及具体实验环境或实际部署中的潜在问题	优化无线传感器网络中的能量高效数据传	无线传感器网络中的传感器节点和数据传	machine learning	NA	Hybrid Beluga Whale-Coati Optimization (HBWCO), Deep Q-Net	Deep Q-Net	sensor data	NA
1825	2025-04-14	Incorporating Respiratory Signals for ML-based Multi-Modal Sleep Stage Classification: A Large-Scale Benchmark Study with Actigraphy and HRV 2025-Apr-11, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsaf091 PMID:40219765	研究论文	本研究通过结合活动记录（ACT）、心率变异性（HRV）和呼吸率变异性（RRV），利用机器学习和深度学习算法，系统比较了基于ACT的睡眠阶段分类与多模态方法的效果	首次在大规模研究中探讨了将呼吸信号纳入睡眠阶段分类，并通过ECG衍生呼吸（EDR）特征引入呼吸信息，与传统呼吸带数据进行比较	研究依赖于公开数据集，可能无法涵盖所有潜在的睡眠模式和变异	提高家庭环境中长期无干扰睡眠监测的准确性，以替代昂贵的睡眠实验室	睡眠阶段分类	机器学习	睡眠障碍	ECG-derived respiration (EDR), 呼吸带数据	LSTM	生理信号数据（ACT, HRV, RRV）	超过1,000条记录
1826	2025-04-14	A High-resolution T2WI-based Deep Learning Model for Preoperative Discrimination Between T2 and T3 Rectal Cancer: A Multicenter Study 2025-Apr-11, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.03.048 PMID:40221285	research paper	本研究构建了一个基于高分辨率T2加权图像的深度学习模型，用于术前区分T2和T3期直肠癌，并与经验丰富的放射科医生进行了性能比较	使用DenseNet模型在直肠癌T分期上表现出优于放射科医生的诊断性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅针对T2和T3期直肠癌	提高直肠癌术前T分期的准确性以支持临床决策	281例经病理确诊的直肠癌患者	digital pathology	rectal cancer	high-resolution T2-weighted imaging	DenseNet	image	281例患者（255例用于训练/验证，26例用于外部测试）
1827	2025-04-14	Pre-trained molecular representations enable antimicrobial discovery 2025-Apr-10, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58804-4 PMID:40210659	研究论文	提出一种基于预训练分子表示的计算策略，用于加速抗菌药物的发现	利用自监督深度学习框架MolE学习任务无关的分子表示，结合实验验证的化合物-细菌活性数据，构建通用预测模型	需要依赖已有的实验验证数据，可能对结构新颖化合物的预测能力有限	开发计算策略加速抗菌药物发现	化学化合物及其抗菌活性	机器学习	细菌感染	自监督深度学习	MolE框架	化学结构数据	实验验证了三种针对金黄色葡萄球菌的人类靶向药物
1828	2025-04-14	Heterogeneous attention multi-scale network for efficient weld seam classification 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91186-7 PMID:40210665	research paper	提出了一种名为HAMS-Net的新型深度学习框架，用于高效焊缝分类	通过整合通道-空间注意力模块、异质注意力池化模块、高效Ghost特征通道ReLU层和自适应特征金字塔网络，实现了焊缝分类的最先进性能	未提及具体的数据集规模限制或实际工业应用中的潜在问题	解决工业环境中焊缝分类面临的几何多样性、类间细微差异和图像质量变化等挑战	工业焊缝图像	computer vision	NA	深度学习	HAMS-Net (整合了注意力机制和多尺度特征提取的CNN变体)	图像	使用了ImageNet和专用焊缝数据集（未提及具体样本数量）
1829	2025-04-14	A secure and efficient deep learning-based intrusion detection framework for the internet of vehicles 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94445-9 PMID:40210906	研究论文	提出了一种基于深度学习的车联网入侵检测框架，结合多种加密和优化技术以提高安全性和效率	结合AES-256加密、SMPC和HE进行隐私保护，提出新型混合优化方法CMSO，并设计DAGSNet架构增强特征检测和分类	未提及框架在极端网络条件下的性能表现	提高车联网环境中的入侵检测系统的安全性、效率和精确性	车联网网络	机器学习	NA	AES-256加密、SMPC、HE、Z-score标准化、中位数插补、小波变换	ViT、GAT、DenseNet、GoogleNet、AlexNet、SqueezeNet	网络数据	两个数据集
1830	2025-04-14	Restricted Boltzmann machine with Sobel filter dense adversarial noise secured layer framework for flower species recognition 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95564-z PMID:40210949	研究论文	提出了一种结合Sobel滤波器和受限玻尔兹曼机的SRB-VGG19模型，用于高效分类花卉物种	设计了SRB-VGG FCL和SRB-VGG Dense两个子模型，并通过FGSM攻击验证了模型的安全性	NA	开发一种能够有效分类花卉物种的深度学习技术	花卉物种	计算机视觉	NA	Sobel滤波器、受限玻尔兹曼机(RBM)、Fast Gradient Sign Method (FGSM)	SRB-VGG19、VGG19、DenseNet	图像	3400张训练图像和850张测试图像
1831	2025-04-14	Image quality improvement in head and neck angiography based on dual-energy CT and deep learning 2025-Apr-10, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01659-4 PMID:40211222	research paper	比较基于深度学习的图像重建（DLIR）和迭代重建算法在头颈部双能CT血管造影（DECTA）中的图像质量	首次在头颈部DECTA中比较DLIR与传统迭代重建算法的图像质量，并证明DLIR在降低图像噪声和提高图像质量方面的优势	样本量较小（58例患者），且仅针对头颈部DECTA，结果可能不适用于其他部位或成像方式	评估和比较不同图像重建算法在头颈部DECTA中的图像质量	头颈部双能CT血管造影图像	digital pathology	NA	dual-energy CT angiography (DECTA)	deep learning-based image reconstruction (DLIR)	image	58例头颈部DECTA患者
1832	2025-04-14	Deep Learning Approach Readily Differentiates Papilledema, NAION, and Healthy Eyes 2025-Apr-10, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.04.006 PMID:40220884	research paper	该研究开发并验证了一种深度学习算法，用于区分由特发性颅内高压（IIH）、非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）引起的视盘肿胀与健康眼睛的眼底照片	利用深度学习模型（ResNet-50）结合Grad-CAM技术，首次实现了对IIH、NAION和健康眼睛的高精度分类，并提供了可视化的激活图以突出关键区域	研究依赖于特定质量和来源的眼底照片，可能无法泛化到所有临床环境	开发一种能够准确区分IIH、NAION和健康眼睛的深度学习诊断工具	眼底照片，包括IIH（Frisén等级≥1）、急性NAION和健康对照的眼睛	digital pathology	ophthalmic conditions	deep learning, Grad-CAM	ResNet-50	image	15,088张眼底照片（来自5,866只眼睛），外部验证集包含1,126张照片（来自928只眼睛）
1833	2025-04-14	Deep Learning-Based Detection and Severity Assessment of Bicuspid Aortic Valves Stenosis 2025-Apr-10, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.04.002 PMID:40220934	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1834	2025-04-14	Development and Validation of a Novel Deep Learning Model to Predict Pharmacologic Closure of Patent Ductus Arteriosus in Premature Infants 2025-Apr-10, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.03.018 PMID:40220935	研究论文	开发并验证一种新型深度学习模型，用于预测早产儿动脉导管未闭（PDA）药物闭合的可能性	首次应用深度学习方法来预测PDA药物闭合的成功率，并开发了一种结合超声心动图和围产期数据的多模态CNN模型	样本量较小（174名早产儿），且为回顾性研究	预测早产儿PDA药物闭合的成功率	174名接受PDA药物治疗的早产儿	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN	超声心动图图像和围产期数据	174名早产儿（1926个超声心动图片段）
1835	2025-04-14	Machine Listening for Obstructive Sleep Apnea Diagnosis: A Bayesian Meta-Analysis 2025-Apr-10, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.04.006 PMID:40220991	meta-analysis	通过贝叶斯元分析评估机器学习在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的准确性	首次使用贝叶斯双变量元分析和元回归方法评估机器学习在OSA诊断中的表现，并优化了机器听觉技术	研究仅基于现有文献，未进行新的实验验证	评估和优化机器听觉技术在OSA诊断中的准确性	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者	machine learning	obstructive sleep apnea	Bayesian bivariate meta-analysis, meta-regression	deep learning, traditional machine learning	audio recordings	16项研究（41个模型），涉及4,864名训练参与者和2,370名测试参与者
1836	2025-04-14	Artificial intelligence for the detection of interictal epileptiform discharges in EEG signals 2025-Apr-10, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2025.04.001 PMID:40221359	review	本文综述了人工智能在脑电图信号中检测发作间期癫痫样放电（IEDs）的应用	回顾了从传统机器学习到深度学习的多种IED检测方法，并评估其性能和局限性	需要公开代码、标准化数据集和指标，以优化临床应用的自动化AI检测	提高IED检测的准确性和效率，减少误诊率	脑电图（EEG）信号中的发作间期癫痫样放电（IEDs）	machine learning	epilepsy	deep learning, traditional machine learning	NA	EEG signals	NA
1837	2025-04-14	Aflatoxin detection in naturally contaminated peanuts based on vision transformer and multi-scale convolutional fusion 2025-Apr-09, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144300 PMID:40220445	research paper	提出了一种结合Vision Transformer和多尺度卷积融合的改进1D-MCFViT模型，用于自然条件下花生中黄曲霉毒素的检测	结合Vision Transformer与多尺度卷积融合，使用自动编码器网络和高斯重采样技术增强数据，显著提高了特征判别能力	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	提高自然条件下花生中黄曲霉毒素的检测准确率	自然污染的花生样本	computer vision	NA	自动编码器网络和高斯重采样技术	1D-MCFViT (结合Vision Transformer和多尺度卷积融合)	RGB图像和光谱曲线	未明确提及具体样本数量
1838	2025-04-14	Advances in MRI optic nerve segmentation 2025-Apr-08, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2025.106437 PMID:40220726	综述	本文回顾了过去十年中视神经磁共振成像分割技术的发展，从基于强度的方法到最新的深度学习算法	详细追踪了视神经磁共振成像分割技术的演变，包括使用单模态或多模态图像的多图谱解决方案	仅涵盖了2007年至2024年间发表的27篇同行评审文章，可能未包括所有相关研究	提高视神经相关疾病的早期诊断和治疗准确性，以及规划放射治疗干预	视神经结构及其在神经退行性疾病（如多发性硬化症）中的变化	数字病理学	多发性硬化症	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	27篇同行评审文章
1839	2025-04-14	Hybrid encoding fringe and simulation-to-real scene approach for accurate depth estimation in fringe projection profilometry 2025-Apr-07, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.557221 PMID:40219402	research paper	提出了一种混合编码条纹和模拟到真实场景的方法，以提高条纹投影轮廓测量中的深度估计精度	使用混合编码条纹模式替代传统周期性条纹，并利用模拟数据进行训练，以减少对真实数据的需求，同时提出新的网络架构MSAUNet	需要进一步验证在更广泛的实际应用场景中的性能	提高条纹投影轮廓测量中的深度估计精度	条纹投影轮廓测量中的深度估计	computer vision	NA	fringe projection profilometry (FPP)	MSAUNet	image	最大的真实世界数据集
1840	2025-04-14	Denoising 3D integral images by a single-shot unsupervised deep neural network 2025-Apr-07, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.546621 PMID:40219440	研究论文	提出了一种基于单次拍摄的无监督深度学习方法，用于积分成像的去噪	利用单次拍摄的Noise2Noise方法，无需干净图像或噪声模型先验知识，适应特定成像条件	依赖于积分成像与元素成像之间的固有相似性，可能在某些成像条件下效果有限	提高积分成像的图像质量，解决噪声和图像质量下降问题	三维积分成像	计算机视觉	NA	无监督深度学习	深度神经网络	三维图像	NA