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
2561	2025-10-07	Deep Learning for Melanoma Detection: A Deep Learning Approach to Differentiating Malignant Melanoma from Benign Melanocytic Nevi 2024-Dec-25, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17010028 PMID:39796659	研究论文	本研究评估了四种CNN架构在皮肤镜图像中区分恶性黑色素瘤和良性黑素细胞痣的二元分类性能	首次系统比较DenseNet121、ResNet50V2、NASNetMobile和MobileNetV2四种CNN架构在黑色素瘤检测任务中的表现，并评估其临床部署适用性	研究仅使用单一数据集(DermNet)，未进行外部验证，且样本量相对有限	开发基于深度学习的自动黑色素瘤检测系统，提高诊断准确性和效率	皮肤镜图像中的恶性黑色素瘤和良性黑素细胞痣	计算机视觉	黑色素瘤	皮肤镜成像	CNN	图像	8825张皮肤镜图像	NA	DenseNet121, ResNet50V2, NASNetMobile, MobileNetV2	准确率, AUC-ROC, 推理时间, 模型大小	NA
2562	2025-01-14	Intelligent Pattern Recognition Using Distributed Fiber Optic Sensors for Smart Environment 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010047 PMID:39796837	研究论文	本文提出了一种基于分布式光纤传感器和深度学习技术的智能模式识别方法，用于智能环境中的入侵检测	提出了一种创新的干涉传感方法，结合Mach-Zehnder干涉仪和时间森林神经网络（TFNN），以提高入侵检测的准确性和效率	传统神经网络的高复杂性和计算需求，以及背向散射方法需要信号传播两倍距离的低效性	提高分布式光纤传感器在智能环境中的入侵检测性能	分布式光纤传感器（DFOSs）	机器学习	NA	Mach-Zehnder干涉仪（MZI）和时间森林神经网络（TFNN）	时间森林神经网络（TFNN）	信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
2563	2025-01-14	Using Infrared Raman Spectroscopy with Machine Learning and Deep Learning as an Automatic Textile-Sorting Technology for Waste Textiles 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010057 PMID:39796848	研究论文	本研究开发了一种基于拉曼光谱和人工智能的高精度纺织品分类技术，用于废弃纺织品的自动分类，以提高回收纤维的质量	结合拉曼光谱和多种AI技术（PCA、KNN、SVM、RF、ANN、CNN），实现了每秒1件的分类效率，且分类精度超过95%	未提及具体样本量及实验环境限制	解决循环经济中纺织品高效回收的迫切需求	废弃纺织品	机器学习和光谱分析	NA	拉曼光谱	PCA、KNN、SVM、RF、ANN、CNN	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
2564	2025-10-07	Parkinson's Disease Prediction: An Attention-Based Multimodal Fusion Framework Using Handwriting and Clinical Data 2024-Dec-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15010004 PMID:39795532	研究论文	提出一种基于注意力机制的多模态融合框架，结合手写数据和临床数据用于帕金森病预测	首次在该领域引入跨模态注意力机制，能够建模不同数据模态之间的交互关系	NA	开发帕金森病早期检测的深度学习诊断框架	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	深度学习	注意力机制	图像,手写,绘图,临床数据	NA	NA	跨模态注意力融合框架	准确率	NA
2565	2025-10-07	Toward Robust Lung Cancer Diagnosis: Integrating Multiple CT Datasets, Curriculum Learning, and Explainable AI 2024-Dec-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15010001 PMID:39795530	研究论文	本研究提出了一种集成多CT数据集、课程学习和可解释AI的深度学习模型，用于提升肺癌诊断的鲁棒性和泛化能力	结合混合数据增强技术和课程学习策略，使用五个不同CT数据集提升模型泛化能力，并采用可解释AI技术增强模型透明度	未提及具体的外部验证数据集规模和来源，以及模型在更广泛临床环境中的适用性	开发具有高泛化能力和可解释性的肺癌计算机辅助诊断系统	肺癌CT影像数据	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	深度学习	CT影像	五个CT数据集（具体样本数量未明确说明）	NA	NA	准确率, 精确率, 特异性, AUC, 敏感度, F1分数, 假阳性率, 假阴性率	NA
2566	2025-10-07	Graphical Feature Construction-Based Deep Learning Model for Fatigue Life Prediction of AM Alloys 2024-Dec-24, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18010011 PMID:39795656	研究论文	开发了一种基于图形特征构建的深度学习模型，用于预测增材制造合金的疲劳寿命	通过Shapley加性解释和皮尔逊相关系数分析将数值特征转换为图形特征，并引入注意力机制优先处理重要区域	NA	提高增材制造合金疲劳寿命预测的准确性	两种激光粉末床熔融制备的金属材料	机器学习	NA	卷积神经网络，注意力机制	CNN	数值特征，图形特征	NA	NA	卷积神经网络	预测精度	NA
2567	2025-10-07	Computational Methods for Image Analysis in Craniofacial Development and Disease 2024-Dec, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241265048 PMID:39272216	综述	本文综述了计算图像分析方法在颅面发育和口腔疾病研究中的应用	整合了图像恢复、分割和追踪三大生物图像分析任务，并讨论了实现三维空间基因组图谱的新计算工具	NA	探讨计算图像分析方法在生物医学研究中的应用，特别是在颅面发育和口腔疾病发病机制研究中的进展	颅面发育过程和口腔疾病发病机制	计算机视觉	口腔疾病	高通量测序,成像技术	深度学习模型	生物医学图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2568	2025-10-07	DeePathNet: A Transformer-Based Deep Learning Model Integrating Multiomic Data with Cancer Pathways 2024-12-01, Cancer research communications IF:2.0Q3 DOI:10.1158/2767-9764.CRC-24-0285 PMID:39530738	研究论文	开发了一种基于Transformer的深度学习模型DeePathNet，通过整合多组学数据与癌症通路来增强癌症分析能力	首次将癌症特异性生物通路与基于Transformer的深度学习模型相结合，实现通路水平的生物标志物发现	NA	提高癌症药物反应预测、癌症类型和亚型分类的准确性	癌症通路和多组学数据	机器学习	癌症	多组学数据整合	Transformer	多组学数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
2569	2025-10-07	Fully automated epicardial adipose tissue volume quantification with deep learning and relationship with CAC score and micro/macrovascular complications in people living with type 2 diabetes: the multicenter EPIDIAB study 2024-09-03, Cardiovascular diabetology IF:8.5Q1 DOI:10.1186/s12933-024-02411-y PMID:39227844	研究论文	本研究使用深度学习自动量化心外膜脂肪组织体积，并探讨其与2型糖尿病患者微血管和大血管并发症的关系	首次在多中心研究中应用经过验证的深度学习分割流程实现心外膜脂肪组织体积的完全自动量化	研究为回顾性分析，心外膜脂肪组织体积与糖尿病视网膜病变和周围神经病变无显著关联	评估心外膜脂肪组织与2型糖尿病微血管和大血管并发症的关系	2型糖尿病患者，特别是接受冠状动脉钙化评分心脏CT检查的患者	数字病理	2型糖尿病	心脏CT，深度学习分割	深度学习	医学影像	1253名接受心脏CT检查的2型糖尿病患者	NA	NA	p值	NA
2570	2025-10-07	Feasibility Study of Parkinson's Speech Disorder Evaluation With Pre-Trained Deep Learning Model for Speech-to-Text Analysis 2024-Sep, Korean journal of neurotrauma DOI:10.13004/kjnt.2024.20.e30 PMID:39372118	研究论文	本研究探索使用预训练的深度学习模型进行帕金森病患者语音障碍的语音转文本分析的可行性	首次将预训练的Wav2Vec模型应用于帕金森病相关语音障碍的语音转文本分析	样本量较小（仅20例），研究结果需要更大规模验证	评估深度学习模型在帕金森病语音障碍分析中的可行性	帕金森病患者和健康对照者的语音数据	自然语言处理	帕金森病	语音分析，语音转文本	深度学习模型	语音录音	20例（包含帕金森病患者和健康对照组）	NA	Wav2Vec	准确率，音节一致度，单词匹配概率	NA
2571	2025-10-07	A deep learning-based model to estimate pulmonary function from chest x-rays: multi-institutional model development and validation study in Japan 2024-Aug, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(24)00113-4 PMID:38981834	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的AI模型，能够通过胸部X光片估算肺功能指标FVC和FEV1	首次利用胸部X光片这一静态影像来估算动态肺功能指标，为无法进行肺活量测定的患者提供了替代方案	未结合临床信息进行综合分析，未来需要研究AI模型与临床信息结合的性能	从胸部X光片估算肺功能，为肺疾病诊断和管理提供新方法	来自日本五家机构的81,902名患者的141,734份X光片和肺活量测定配对数据	计算机视觉	肺部疾病	胸部X光成像	深度学习	医学影像	141,734份X光片-肺活量测定配对数据，来自81,902名患者	NA	NA	Pearson相关系数, 组内相关系数, 均方误差, 均方根误差, 平均绝对误差	NA
2572	2025-10-07	Deep learning model integrating radiologic and clinical data to predict mortality after ischemic stroke 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31000 PMID:38826743	研究论文	开发并验证了一个结合放射影像和临床数据的深度学习模型，用于预测缺血性卒中患者的死亡率	首次将脑部扩散加权成像(DWI)和表观扩散系数(ADC)等放射学信息与临床因素整合到缺血性卒中死亡率预测模型中	数据来源于单一医疗中心，外部验证集仅来自一个二级心血管中心	创建和验证基于深度学习的缺血性卒中死亡率预测模型	缺血性卒中患者	医学影像分析	缺血性卒中	扩散加权成像(DWI), 表观扩散系数(ADC)	深度学习模型	医学影像, 临床数据	训练集1109例, 验证集437例, 内部测试集654例, 外部测试集507例	NA	NA	时间依赖性受试者工作特征曲线下面积(TD AUC), Harrell一致性指数(C-index)	NA
2573	2025-10-07	A multimodal Transformer Network for protein-small molecule interactions enhances predictions of kinase inhibition and enzyme-substrate relationships 2024-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012100 PMID:38768223	研究论文	提出一种多模态Transformer网络ProSmith，用于增强蛋白质-小分子相互作用的预测能力	采用多模态Transformer网络同时处理蛋白质氨基酸序列和小分子字符串，促进两类分子间的信息交换	未明确说明模型在未知蛋白质上的泛化能力具体提升程度	提高蛋白质-小分子相互作用的预测准确性	蛋白质-小分子相互作用	机器学习	NA	多模态深度学习	Transformer,梯度提升	蛋白质氨基酸序列,小分子字符串	NA	Python	Transformer	预测准确性	NA
2574	2025-10-07	Microfluidics-based patient-derived disease detection tool for deep learning-assisted precision medicine 2024-Jan, Biomicrofluidics IF:2.6Q2 DOI:10.1063/5.0172146 PMID:38223546	研究论文	开发了一种基于微流控和深度学习的智能疾病检测工具，用于癌症预后评估和精准医疗	将微流控肿瘤模型与深度学习算法分析相结合，开发了智能疾病检测工具IDDT	样本量相对有限（n=71），仅验证了部分癌症类型	实现癌症预后和治疗的常规评估，支持精准医疗决策	癌症患者和健康捐赠者的液体血液活检样本	数字病理	多种癌症（乳腺癌、胃癌、肺癌等）	微流控技术、液体活检、3D肿瘤培养系统	深度学习神经网络	图像数据	71个血液样本（55名癌症患者，12名健康捐赠者）	NA	Mask R-CNN, Vision Transformer, Segment Anything Model (SAM)	平均交并比(mIoU), 精确度, 灵敏度	NA
2575	2025-10-07	A Systematic Review of the Applications of Deep Learning for the Interpretation of Positron Emission Tomography Images of Patients with Lymphoma 2024-Dec-29, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17010069 PMID:39796698	系统综述	系统回顾深度学习在淋巴瘤PET图像解读中的应用研究	首次系统性地综述了深度学习在淋巴瘤PET图像分析中的多种应用任务	多数研究参与者数量较少且缺乏外部验证	评估深度学习在淋巴瘤PET图像解读中的应用效果	淋巴瘤患者的PET图像	医学影像分析	淋巴瘤	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习模型	医学影像	21项研究共9402名参与者	NA	NA	曲线下面积(AUC), F1分数, p值	NA
2576	2025-10-07	Artificial Intelligence-Based Classification and Segmentation of Bladder Cancer in Cystoscope Images 2024-Dec-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17010057 PMID:39796686	研究论文	本研究利用VGG19和Deeplab v3+深度学习模型分别对膀胱镜图像进行分类和分割	首次将VGG19分类模型与Deeplab v3+分割模型联合应用于膀胱镜图像分析，针对不同形态学类型和病理分期的膀胱癌病变进行精确识别	研究依赖于专家标注数据，模型性能可能受到标注质量的影响；未提及外部验证结果	开发基于深度学习的膀胱镜图像分类和分割方法，辅助膀胱癌诊断	膀胱镜图像中的膀胱癌病变区域	计算机视觉	膀胱癌	膀胱镜检查	CNN	图像	772名患者的膀胱镜图像	TensorFlow, Keras	VGG19, Deeplab v3+	准确率, IoU, 二元准确率	NA
2577	2025-10-07	Enabling Fast AI-Driven Inverse Design of a Multifunctional Nanosurface by Parallel Evolution Strategies 2024-Dec-27, Nanomaterials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/nano15010027 PMID:39791786	研究论文	提出基于并行计算框架的进化策略算法，加速人工智能驱动的多功能纳米表面逆向设计	开发并行进化策略算法解决传统进化策略在计算效率上的瓶颈，显著提升纳米表面逆向设计速度	未明确说明算法在更复杂纳米结构设计中的泛化能力	实现快速高效的人工智能驱动纳米表面逆向设计	多功能纳米图案化表面	机器学习	NA	毛细管力光刻(CFL)	深度学习	物理特性数据	NA	NA	NA	计算速度，可扩展性	并行计算框架
2578	2025-10-07	Quantitative analysis of the dexamethasone side effect on human-derived young and aged skeletal muscle by myotube and nuclei segmentation using deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae658 PMID:39752317	研究论文	提出一种基于深度学习的肌管和细胞核同步分割方法，用于定量分析地塞米松对人类年轻和衰老骨骼肌的副作用	首次结合深度学习与后处理技术实现肌管和细胞核的同步分割，并应用分水岭算法准确区分重叠细胞核	NA	开发标准化自动图像分割系统以优化骨骼肌疾病药物开发流程	人类来源的年轻和衰老骨骼肌细胞	计算机视觉	骨骼肌疾病	图像分割	深度学习	图像	NA	NA	NA	肌管直径测量、细胞核计数	NA
2579	2025-10-07	Prior-FOVNet: A Multimodal Deep Learning Framework for Megavoltage Computed Tomography Truncation Artifact Correction and Field-of-View Extension 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010039 PMID:39796828	研究论文	提出一种多模态深度学习框架Prior-FOVNet，用于校正兆伏级计算机断层扫描的截断伪影并扩展视野	结合对比学习生成对抗网络和Swin Transformer图像修复网络，利用同一患者的KVCT先验信息进行MVCT截断伪影校正和视野扩展	需要同一患者的KVCT数据作为先验信息输入	解决兆伏级计算机断层扫描因扫描视野有限导致的截断伪影问题	兆伏级计算机断层扫描图像	计算机视觉	放射治疗相关疾病	计算机断层扫描	GAN, Transformer	医学图像	模拟和真实患者数据	NA	Swin Transformer	MAE, SSIM	NA
2580	2025-10-07	FFL-IDS: A Fog-Enabled Federated Learning-Based Intrusion Detection System to Counter Jamming and Spoofing Attacks for the Industrial Internet of Things 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010010 PMID:39796800	研究论文	提出一种基于雾计算和联邦学习的入侵检测系统FFL-IDS，用于防御工业物联网中的干扰和欺骗攻击	结合雾计算和联邦学习技术，在保护数据隐私的同时实现低延迟检测	NA	开发针对工业物联网网络攻击的入侵检测系统	工业物联网网络中的干扰和欺骗攻击	机器学习	NA	NA	CNN	网络数据	两个数据集：Edge-IIoTset和CIC-IDS2017	NA	CNN	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 特异性	NA