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
19661	2025-10-07	BananaImageBD: A comprehensive banana image dataset for classification of banana varieties and detection of ripeness stages in Bangladesh 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111239 PMID:39830620	研究论文	本文介绍了孟加拉国香蕉图像数据集BananaImageBD，用于香蕉品种分类和成熟度检测	创建了首个专门针对孟加拉国常见香蕉品种和成熟阶段的综合图像数据集	仅包含孟加拉国四种常见香蕉品种，样本数量相对有限	开发用于香蕉品种分类和成熟度检测的自动化系统	孟加拉国四种常见香蕉品种及其四个成熟阶段	计算机视觉	NA	智能手机图像采集	NA	图像	原始图像3291张（品种2471张，成熟度820张），增强后9870张（品种7413张，成熟度2457张）	NA	NA	NA	NA
19662	2025-10-07	Error compensated MOF-based ReRAM array for encrypted logical operations 2025-Jan-21, Dalton transactions (Cambridge, England : 2003) DOI:10.1039/d4dt02880e PMID:39625410	研究论文	本研究开发了一种基于金属有机框架的忆阻器阵列，用于实现加密逻辑运算和低错误率信息读取	利用参数不均匀的'非理想'MOF基ReRAM阵列实现加密逻辑运算，通过深度学习达到95%读取准确率	仅使用6×6小规模阵列进行验证，参数变异达50%	开发基于MOF的ReRAM阵列用于加密逻辑运算和信息存储	金属有机框架忆阻器阵列	机器学习	NA	ReRAM技术	深度学习	电子参数数据	6×6忆阻器单元阵列	NA	NA	准确率	NA
19663	2025-10-07	Cross-modality PET image synthesis for Parkinson's Disease diagnosis: a leap from [18F]FDG to [11C]CFT 2025-Jan-20, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07096-3 PMID:39828866	研究论文	开发深度学习框架从[18F]FDG PET图像合成[11C]CFT PET图像，用于帕金森病诊断	利用跨模态相关性实现从[18F]FDG到[11C]CFT PET图像的合成，解决[11C]CFT PET在临床中不可及的问题	NA	通过合成[11C]CFT PET图像提升帕金森病诊断能力	帕金森病患者和正常对照者	医学影像分析	帕金森病	PET成像	深度学习	PET图像	604名参与者（274名帕金森病患者，330名正常对照）	NA	NA	PSNR, SSIM, 准确率, AUC	NA
19664	2025-10-07	Performance and clinical implications of machine learning models for detecting cervical ossification of the posterior longitudinal ligament: a systematic review 2025-Jan-20, Asian spine journal IF:2.3Q2 DOI:10.31616/asj.2024.0452 PMID:39829182	系统综述	评估机器学习和深度学习模型在检测颈椎后纵韧带骨化症中的诊断性能和临床意义	首次系统评估ML和DL模型在OPLL检测中的应用性能，涵盖多种算法和较大样本量	纳入研究的偏倚风险总体为中等，主要关注点在于受试者选择和缺失数据	评估机器学习和深度学习模型在颈椎后纵韧带骨化症检测中的诊断性能	颈椎后纵韧带骨化症(OPLL)患者	医学影像分析	脊柱疾病	医学影像技术	CNN,随机森林	影像数据	6,031名患者	NA	卷积神经网络,随机森林	准确率,敏感性,特异性,AUC	NA
19665	2025-01-22	Performance analysis of image retrieval system using deep learning techniques 2025-Jan-20, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2025.2451388 PMID:39832139	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的图像检索系统，用于提高图像检索的效率和准确性	提出了一种新的基于RETCNN的CBIR系统，能够同时处理彩色图像和灰度图像，并显著减少检索时间	未提及系统在处理大规模数据集时的性能表现	提高图像检索系统的检索效率和准确性	通用图像（GI）和医学图像（MI）	计算机视觉	NA	深度学习	RETCNN	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
19666	2025-10-07	Enhancing predictive accuracy for urinary tract infections post-pediatric pyeloplasty with explainable AI: an ensemble TabNet approach 2025-Jan-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82282-1 PMID:39828726	研究论文	本研究开发了一种结合机器学习和深度学习的集成模型，用于预测小儿肾盂成形术后尿路感染	首次提出结合机器学习和深度学习的集成预测模型，并应用SHAP进行模型解释，识别eGFR和ALB作为重要预测因子	回顾性研究，证据等级IV级，无对照组	提高小儿肾盂成形术后尿路感染的预测准确性	764例接受单侧肾盂成形术的儿科患者	机器学习	泌尿系统疾病	机器学习，深度学习	集成学习，Logistic回归，SVM，随机森林，XGBoost，LightGBM，TabNet	临床数据	764例儿科患者，其中265例(34.7%)发生术后尿路感染	NA	集成学习模型(结合LightGBM和TabNet，Logistic回归元学习器)	准确率，AUC	NA
19667	2025-10-07	Secure channel estimation model for cognitive radio network physical layer security using two-level shared key authentication 2025-Jan-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86165-x PMID:39828744	研究论文	提出一种基于信道状态信息和深度学习的认知无线电网络安全信道估计模型，通过两级共享密钥认证增强物理层安全性	结合信道状态信息与深度学习算法，采用两级共享密钥认证机制，在变化信道条件下实现高安全性的物理层通信	未明确说明模型在极端干扰环境下的性能表现及计算复杂度分析	提高认知无线电网络物理层安全性的保密性、可用性和完整性	认知无线电网络中的主用户和次用户之间的通信安全	机器学习	NA	深度学习	深度学习算法	信道状态信息	NA	NA	NA	保密率, 检测概率, 干扰率	NA
19668	2025-01-22	Can a novel computer vision-based framework detect head-on-head impacts during a rugby league tackle? 2025-Jan-19, Injury prevention : journal of the International Society for Child and Adolescent Injury Prevention IF:2.5Q2 DOI:10.1136/ip-2023-045129 PMID:39832883	研究论文	本研究开发并评估了一种基于计算机视觉的新框架，用于自动分类橄榄球比赛中的头对头撞击和非头对头撞击	首次将计算机视觉框架应用于橄榄球比赛中的头对头撞击检测，并进行了评估	未来研究应探索该框架在其他头部接触机制中的应用，以及实时识别潜在事件以进行临床评估的实用性	开发并评估一种基于计算机视觉的框架，用于自动检测橄榄球比赛中的头对头撞击	橄榄球比赛中的头对头撞击和非头对头撞击	计算机视觉	NA	深度学习网络、目标检测算法、三维卷积神经网络	CNN	视频	训练集341个视频片段，测试集670个视频片段	NA	NA	NA	NA
19669	2025-10-07	Integrating Deep Learning Derived Morphological Traits and Molecular Data for Total-Evidence Phylogenetics: Lessons from Digitized Collections 2025-Jan-18, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syae072 PMID:39826140	研究论文	探索将深度学习提取的形态特征与分子数据结合用于全证据系统发育分析的方法	首次系统评估深度学习提取的形态特征在系统发育分析中的表现，并探索其与分子数据结合的最佳策略	深度学习提取的形态特征系统发育信号强度有限，数据获取资源需求较高	开发结合深度学习和分子数据的全证据系统发育分析方法	针插昆虫标本图像，特别是隐翅虫标本	计算机视觉, 生物信息学	NA	深度学习, 分子系统发育分析	深度学习模型	图像, 分子数据	隐翅虫图像数据集	NA	对比学习网络	系统发育分析性能	NA
19670	2025-10-07	Predicting metabolite response to dietary intervention using deep learning 2025-Jan-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56165-6 PMID:39827177	研究论文	开发了一种基于深度学习的代谢物对饮食干预反应预测方法McMLP	首次将耦合多层感知器(MLP)应用于代谢物反应预测，填补了深度学习在该领域的空白	方法在真实数据上的验证依赖于文献证据而非实验验证	基于个体肠道微生物组成预测代谢物对饮食干预的反应，实现精准营养	肠道微生物组与代谢物反应	机器学习	NA	深度学习	MLP	微生物组成数据、代谢物数据	来自六项饮食干预研究的真实数据及合成数据	NA	耦合多层感知器	敏感性分析	NA
19671	2025-10-07	A small underwater object detection model with enhanced feature extraction and fusion 2025-Jan-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85961-9 PMID:39827179	研究论文	提出一种用于水下小目标检测的高效深度卷积网络模型，通过增强特征提取和融合能力提升检测性能	提出CSPSL模块增强特征保留、VKConv动态调整卷积核尺寸、SPPFMS方法有效保留小目标特征	NA	解决水下环境中小目标检测因环境复杂、目标信息有限和计算资源受限带来的挑战	水下小目标	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	UDD和DUO数据集	NA	CSPSL, VKConv, SPPFMS	检测精度, 计算成本	NA
19672	2025-10-07	The first geospatial dataset of irrigated fields (2020-2024) in Vojvodina (Serbia) 2025-Jan-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04443-9 PMID:39827194	研究论文	本文创建了塞尔维亚伏伊伏丁那地区2020-2024年灌溉田地的首个地理空间数据集	提供了该地区首个包含位置、作物类型和灌溉设备信息的五年期地理参考灌溉田地数据集	高质量训练数据收集仍然成本高昂且劳动密集	为可持续水资源管理和农业开发提供灌溉田地测绘数据支持	伏伊伏丁那地区的玉米、大豆、甜菜和小麦四种主要灌溉作物	地理空间分析	NA	卫星遥感	NA	地理空间数据、卫星影像	1256个地块	NA	NA	NA	NA
19673	2025-10-07	Advancements in Frank's sign Identification using deep learning on 3D brain MRI 2025-Jan-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82756-2 PMID:39827273	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化Frank's sign检测模型，用于3D脑部MRI图像分析	首次将深度学习应用于Frank's sign的自动分割，并在多个外部数据集上验证模型性能	研究仅基于有限样本量（400个训练样本），需要更大规模数据验证	开发自动化的Frank's sign检测方法以解决缺乏标准化识别工具的问题	从脑部MRI扫描中提取的3D面部图像	计算机视觉	老年疾病	MRI扫描	深度学习	3D图像	400个脑部MRI扫描（训练集）+ 600个外部验证扫描	NA	U-net	Dice相似系数, ROC曲线下面积, 组内相关系数, 灵敏度, 特异性, 准确度	NA
19674	2025-10-07	Multiscale wildfire and smoke detection in complex drone forest environments based on YOLOv8 2025-Jan-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86239-w PMID:39827308	研究论文	提出基于YOLOv8改进的多尺度森林火灾和烟雾检测模型，用于复杂无人机森林环境	在C2F模块中使用局部卷积替代全卷积并集成EMA模块，在Backbone中引入结合Softmax和线性注意力的AgentAttention模块，设计自适应融合全局和局部特征的BiFormer模块	NA	提升复杂森林环境中无人机火灾监测的准确性和鲁棒性	森林环境中的火焰和烟雾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	NA	PyTorch	YOLOv8, C2F, EMA, AgentAttention, BiFormer	准确率, 召回率, FPS, GFLOPs, 参数量	NA
19675	2025-10-07	Prediction of tissue and clinical thrombectomy outcome in acute ischaemic stroke using deep learning 2025-Jan-18, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf013 PMID:39827468	研究论文	本研究开发了一种深度学习方法来预测急性缺血性卒中患者对血栓切除术的个体化反应	通过深度学习模型同时预测组织学和临床结局，并模拟不同再灌注情景下的潜在获益，提供患者特异性评估	研究样本量相对有限（405例患者），外部验证集规模较小	开发预测急性缺血性卒中患者血栓切除术疗效的个体化模型	急性缺血性卒中接受血栓切除术的患者	医学影像分析	缺血性卒中	多模态CT成像	深度学习	医学影像, 临床特征	405例缺血性卒中患者（训练集304例，内部测试50例，外部测试51例）	NA	NA	Dice系数, 中位绝对误差	NA
19676	2025-10-07	GastroHUN an Endoscopy Dataset of Complete Systematic Screening Protocol for the Stomach 2025-Jan-17, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04401-5 PMID:39824869	研究论文	本文介绍了胃镜系统筛查数据集GastroHUN，包含8834张图像和4729个标记视频序列，为AI模型开发提供资源	首个基于系统化胃部筛查协议的开放数据集，包含22个胃部解剖标志物标注和专家验证	数据集规模相对有限（387名患者），未提及外部验证结果	开发标准化的胃镜图像数据集以促进胃肠道疾病检测的机器学习研究	胃部内窥镜图像和视频序列	计算机视觉	胃肠道疾病	内窥镜检查	深度学习模型	图像, 视频序列	387名患者的8834张图像和4729个视频序列	NA	NA	NA	NA
19677	2025-10-07	Automatic detection and prediction of COVID-19 in cough audio signals using coronavirus herd immunity optimizer algorithm 2025-Jan-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85140-w PMID:39824893	研究论文	提出一种基于咳嗽音频信号的COVID-19自动检测与预测框架	首次将冠状病毒群体免疫优化器算法与增强深度神经网络结合用于咳嗽音频分析	仅使用COUGHVID数据集，未在其他数据集验证泛化能力	通过咳嗽音频信号实现COVID-19的自动检测与预测	COVID-19患者的咳嗽音频信号	机器学习	COVID-19	音频信号处理	深度学习	音频	COUGHVID数据集	NA	U-Net, EDNN	MSE, SMAPE	NA
19678	2025-10-07	Interpretable and integrative deep learning for discovering brain-behaviour associations 2025-Jan-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-85032-5 PMID:39824899	研究论文	提出一种可解释的深度学习框架，用于发现大脑结构与行为之间的关联	结合数字替身与稳定性选择方法，构建可解释的多视图深度学习模型，能够在数据不完整情况下识别稳定的大脑-行为关联	仅基于单一队列数据（健康脑网络队列），需要进一步验证在其他人群中的普适性	开发可解释的深度学习方法来整合多源数据，探索精神疾病相关的脑-行为关联	健康脑网络队列参与者的临床行为评分和脑成像特征	机器学习	精神疾病	结构MRI，临床行为评估	深度学习	脑成像数据，临床行为评分	健康脑网络队列参与者	NA	多视图无监督深度学习	稳定性，相关性识别能力	NA
19679	2025-10-07	A two-tier optimization strategy for feature selection in robust adversarial attack mitigation on internet of things network security 2025-Jan-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85878-3 PMID:39824955	研究论文	提出一种用于物联网网络安全的两层优化策略，通过特征选择和条件变分自编码器检测对抗攻击	结合CGWO特征选择算法和ICAVO优化的CVAE模型，构建了专门针对物联网网络安全的对抗攻击检测框架	仅使用RT-IoT2022数据集进行验证，在其他物联网数据集上的泛化能力有待验证	开发鲁棒的对抗攻击缓解方法以保护物联网网络安全	物联网网络中的对抗攻击行为	机器学习	NA	深度学习	CVAE	网络数据	RT-IoT2022数据集	NA	条件变分自编码器	准确率	NA
19680	2025-10-07	Clinical feasibility of deep learning-driven magnetic resonance angiography collateral map in acute anterior circulation ischemic stroke 2025-Jan-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85731-7 PMID:39825032	研究论文	验证深度学习驱动的磁共振血管造影侧支循环图在急性缺血性卒中中的临床应用可行性	提出3D多任务回归和有序回归深度神经网络(3D-MROD-Net)生成侧支循环图，显著缩短评估时间并提高图像质量	仅针对前循环急性缺血性卒中患者，样本量为296例	验证深度学习驱动的MRA侧支循环图在急性缺血性卒中中的临床应用价值	急性前循环缺血性卒中患者	医学影像分析	缺血性卒中	磁共振血管造影(MRA)	深度学习神经网络	医学影像数据	296例急性缺血性卒中患者	NA	3D-MROD-Net(3D多任务回归和有序回归深度神经网络)	Kappa系数, 置信区间, P值	NA