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
2461	2025-01-23	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	本文创建了一个关于塞尔维亚伏伊伏丁那地区2020-2024年灌溉田地的地理空间数据集，旨在支持可持续水资源管理、农业发展和环境保护	首次创建了包含地理位置、作物类型和灌溉设备信息的区域灌溉田地数据集，为机器学习模型提供高质量训练数据	数据收集成本高且劳动密集，数据集仅覆盖伏伊伏丁那地区	提供可访问的灌溉田地数据集，用于构建或微调机器学习和深度学习模型，以自动检测灌溉田地	伏伊伏丁那地区的灌溉田地	地理信息系统	NA	卫星影像分析	机器学习和深度学习模型	地理空间数据	1256块田地
2462	2025-01-23	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	本文提出了一种基于改进YOLOv8的模型，用于复杂无人机森林环境中的多尺度野火和烟雾检测	在C2F模块中使用局部卷积代替全卷积，并集成EMA模块以增强特征通道交互建模能力和上下文信息利用，同时在Backbone中引入AgentAttention模块优化特征提取，设计BiFormer模块自适应融合全局和局部特征，显著提升模型的多尺度和多角度检测能力	未提及具体局限性	提高森林火灾和烟雾检测的准确性和效率，支持森林火灾预警、应急响应和损失减少	森林火灾和烟雾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	未提及具体样本数量
2463	2025-01-23	Fusing multispectral information for retinal layer segmentation 2025-Jan-17, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01446-z PMID:39825030	研究论文	本文研究了多光谱信息（MSI）对视网膜层分割（RLS）的影响，并展示了将MSI整合到RLS方法中如何显著提高分割精度	首次研究了多光谱信息对视网膜层分割的影响，并展示了其在提高分割精度方面的潜力	研究主要依赖于光学相干断层扫描（OCT）图像，未涉及其他类型的医学影像	探索多光谱信息对视网膜层分割的影响，并提高分割精度	视网膜层光学相干断层扫描（OCT）图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习（DL）	图像	NA
2464	2025-01-23	Assessing greenspace and cardiovascular health through deep-learning analysis of street-view imagery in a cohort of US children 2025-Jan-15, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.120459 PMID:39603586	研究论文	本研究通过深度学习分析美国儿童的街景图像，评估绿地与心血管健康之间的关系	利用深度学习分割算法从街景图像中提取绿地指标，并结合儿童成长阶段的心血管健康数据进行关联分析	未发现绿地指标与儿童心血管健康之间的显著纵向关联，且影响可能随儿童成长阶段变化	评估街景绿地与儿童心血管健康之间的关系	美国儿童	计算机视觉	心血管疾病	深度学习分割算法	NA	图像	Project Viva队列中的儿童，从2007年至2021年跟踪
2465	2025-01-23	Human-Validated Neural Networks for Precise Amastigote Categorization and Quantification to Accelerate Drug Discovery in Leishmaniasis 2025-Jan-14, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c08735 PMID:39829493	研究论文	本研究旨在实现和验证YOLOv8深度学习模型，用于实时检测、量化和分类利什曼原虫无鞭毛体，以增强药物筛选实验	使用YOLOv8模型进行利什曼原虫无鞭毛体的实时检测和分类，相比传统显微镜方法更高效且减少了人为误差	在区分细胞外无鞭毛体和背景噪声方面存在挑战，需要进一步改进以减少误分类问题	提高利什曼病药物筛选实验的准确性和效率	利什曼原虫无鞭毛体	计算机视觉	利什曼病	深度学习	YOLOv8	图像	470张来自两台显微镜的图像
2466	2025-01-23	Quantifying Monomer-Dimer Distribution of Nanoparticles from Uncorrelated Optical Images Using Deep Learning 2025-Jan-14, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c07914 PMID:39829601	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的集成方法，用于从光学图像中自动检测和量化聚合物基质中的纳米颗粒及其寡聚化状态	使用光学图像而非传统的SEM或TEM图像进行纳米颗粒检测和寡聚化状态量化，克服了传统方法的破坏性限制	光学图像易受噪声、低对比度、各向异性形状、点扩散函数重叠、等离子体耦合和分辨率限制的影响	开发一种基于光学图像的纳米颗粒检测和寡聚化状态量化方法，以促进纳米技术、材料科学和生物医学研究的发展	80纳米金纳米球（AuNSs）及其在聚合物基质中的分布和寡聚化状态	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	光学图像	80纳米金纳米球（AuNSs）的光学和SEM图像数据集
2467	2025-01-23	Deep Learning for Biomarker Discovery in Cancer Genomes 2025-Jan-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.06.631471 PMID:39829845	研究论文	本文提出了一种端到端的深度学习方法，用于分析下一代测序（NGS）数据，以发现癌症基因组中的生物标志物	提出了一种多实例学习深度学习框架，能够整合体细胞突变序列来预测微卫星不稳定性（MSI）和同源重组缺陷（HRD）两种复合生物标志物	依赖于公开数据库的数据，可能无法涵盖所有癌症类型和突变情况	提高NGS数据在生物标志物提取中的潜力，加速精准肿瘤学中新生物标志物的发现	癌症患者的基因组数据	机器学习	癌症	下一代测序（NGS）	深度学习（DL）	基因组数据	3,184名癌症患者的数据，来自TCGA和CPTAC两个公共数据库
2468	2025-01-23	Integrating Prior Knowledge Using Transformer for Gene Regulatory Network Inference 2025-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202409990 PMID:39605181	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的新框架GRNPT，用于从单细胞RNA测序轨迹中推断基因调控网络，并整合了大型语言模型的嵌入和时序卷积网络自编码器	GRNPT框架结合了大型语言模型和深度学习技术，显著提高了基因调控网络推断的准确性和泛化能力，特别是在训练数据有限的情况下	NA	提高基因调控网络推断的准确性和泛化能力	基因调控网络	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	Transformer, 时序卷积网络（TCN）自编码器	基因表达数据	NA
2469	2025-01-23	Breast cancer classification in point-of-care ultrasound imaging-the impact of training data 2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014502 PMID:39830074	研究论文	本文探讨了通过增加训练数据的不同技术来改进用于分类点-of-care超声（POCUS）图像的分类网络	通过比较不同的数据增强技术，包括数据增强、直方图匹配、直方图均衡化和循环一致对抗网络（CycleGANs），显著提高了分类网络的性能	研究主要依赖于POCUS图像和标准超声（US）图像，可能限制了结果的普适性	提高用于分类POCUS图像的分类网络的性能，以促进乳腺癌的早期检测	乳腺癌的POCUS图像和标准超声（US）图像	计算机视觉	乳腺癌	数据增强、直方图匹配、直方图均衡化、循环一致对抗网络（CycleGANs）	分类网络	图像	两个数据集，包括POCUS图像和标准超声（US）图像
2470	2025-01-23	Zero-Shot Adaptation for Approximate Posterior Sampling of Diffusion Models in Inverse Problems 2025, Computer vision - ECCV ... : ... European Conference on Computer Vision : proceedings. European Conference on Computer Vision DOI:10.1007/978-3-031-73010-8_26 PMID:39831070	研究论文	本文提出了一种零样本近似后验采样方法（ZAPS），用于解决扩散模型在逆问题中的应用问题	ZAPS方法通过零样本训练和物理引导的损失函数来学习每个不规则时间步的对数似然权重，从而提高了图像生成和收敛速度	ZAPS方法在计算效率上依赖于对角化近似，这可能会影响其在高维数据上的表现	研究目标是提高扩散模型在逆问题中的推理速度和重建质量	研究对象是扩散模型在逆问题中的应用，特别是高斯和运动去模糊、修复和超分辨率等问题	计算机视觉	NA	零样本训练、物理引导的损失函数	扩散模型	图像	NA
2471	2025-01-23	A Self-supervised Deep Learning Model for Diagonal Sulcus Detection with Limited Labeled Data 2025-Jan, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-024-09700-7 PMID:39777603	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自监督模型，用于在有限标注数据的情况下检测大脑中的对角线沟（ds）	首次提出使用自监督学习和卷积自编码器来检测对角线沟，并在有限标注数据的情况下实现了较高的检测精度	模型依赖于有限的标注数据，且手动标注的挑战性可能影响模型的性能	开发一种自动检测大脑对角线沟的深度学习模型，以解决现有方法精度低的问题	大脑中的对角线沟（ds）	数字病理学	NA	自监督学习，卷积自编码器	卷积自编码器	图像	未明确说明具体样本数量，但使用了有限的标注数据集
2472	2025-01-23	Right Ventricular Function: Deep Learning's Prognostic Edge in Mitral Regurgitation 2025-Jan, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.017788 PMID:39836731	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2473	2025-01-22	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	本文报告了一种基于金属有机框架（MOF）的电阻式随机存取存储器（ReRAM）阵列的大规模制造，展示了其在加密逻辑操作中的应用	利用非理想的MOF基ReRAM阵列进行低误差信息读取和加密逻辑操作，展示了其在实际应用中的潜力	ReRAM阵列的电子参数存在50%的变异，这可能影响其一致性和可靠性	探索MOF基ReRAM阵列在信息存储和加密逻辑操作中的应用	6×6单元的MOF基ReRAM阵列	电子工程	NA	ReRAM技术	深度学习	电子参数	6×6单元的ReRAM阵列
2474	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
2475	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
2476	2025-01-22	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	本研究引入了一种深度学习方法，用于预测急性缺血性卒中患者对血栓切除术的个体反应	提出了一个深度学习模型，能够预测血栓切除术后的组织和临床结果，包括成功和不成功再灌注两种情况下的模拟，量化了干预的潜在个体益处	当前成像方法可能无法完全捕捉脑缺血的动态特性，且缺乏对血栓切除术益处的患者特异性评估	开发预测模型以量化急性缺血性卒中患者对血栓切除术的个体反应	405名接受血栓切除术的缺血性卒中患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	多模态CT成像和临床特征	405名缺血性卒中患者（训练集304名，内部测试集50名，外部测试集51名）
2477	2025-01-22	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	本文提出了一种用于物联网网络安全中鲁棒对抗攻击缓解的两层优化策略（TTOS-RAAM）模型	引入了结合CGWO和CVAE的两层优化策略，并采用ICAVO模型进行参数调整，以提高对抗攻击检测的准确性	未明确说明模型在其他数据集上的泛化能力	识别物联网中的对抗攻击行为，提高网络安全	物联网网络中的对抗攻击	机器学习	NA	深度学习	CVAE, CGWO, ICAVO	网络数据	RT-IoT2022数据集
2478	2025-01-22	AxonFinder: Automated segmentation of tumor innervating neuronal fibers 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41209 PMID:39807499	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化轴突分割方法AxonFinder，用于前列腺肿瘤微环境中的轴突分割	利用U-Net模型与ResNet-101编码器结合的多重成像方法，实现了对不规则形态轴突的高精度自动化分割	研究依赖于手动标注的数据集，可能存在标注误差	开发一种自动化工具，用于前列腺肿瘤微环境中轴突的精确分割和分析	前列腺肿瘤微环境中的轴突	数字病理学	前列腺癌	多重成像	U-Net with ResNet-101 encoder	全片图像	来自低、中、高风险前列腺癌患者的全片图像数据集
2479	2025-01-22	Using image augmentation techniques and convolutional neural networks to identify insect infestations on tomatoes 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41480 PMID:39834448	研究论文	本研究旨在利用卷积神经网络和图像增强技术识别番茄上的昆虫侵扰	通过图像增强技术增加数据集规模，并利用卷积神经网络实现高精度的害虫识别	原始数据库规模较小，未增强图像时模型准确率较低（50-60%）	开发高精度的深度学习模型，用于检测影响作物的害虫，以帮助农民	番茄作物上的昆虫害虫图像	计算机视觉	NA	图像增强技术	卷积神经网络（CNN）	图像	5894张增强后的图像（80%训练，20%验证）
2480	2025-01-22	Knowledgebase-Driven Exploration and Experimental Verification of Simvastatin's Inhibitory Impact on P2X7/NLRP3 Inflammasome Pathway 2025-Jan, Chemical biology & drug design IF:3.2Q3 DOI:10.1111/cbdd.70048 PMID:39834043	研究论文	本研究通过知识库驱动的方法和实验验证，探讨了辛伐他汀对P2X7/NLRP3炎症小体通路的抑制作用及其在抑郁症模型中的抗抑郁效果	首次结合机器/深度学习方法预测辛伐他汀的潜在作用靶点，并通过实验验证其在抑郁症模型中的抗抑郁机制	研究仅基于大鼠模型，未涉及人类临床试验，结果的普适性有待进一步验证	阐明辛伐他汀通过抑制P2X7/NLRP3炎症小体通路发挥抗抑郁作用的机制	慢性轻度应激（CMS）诱导的抑郁症模型大鼠	机器学习	抑郁症	机器/深度学习方法	NA	行为数据、蛋白质和mRNA表达数据	抑郁症模型大鼠