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
21	2025-04-03	Emerging technologies in the field of medicine presented at the Consumer Electronics Show 2025 2025, Journal of Yeungnam medical science IF:1.0Q3 DOI:10.12701/jyms.2025.42.31 PMID:40170412	review	本文回顾了2025年国际消费电子展上展示的医疗领域新兴技术，特别是人工智能和传感器技术的创新应用	展示了AI个性化健康管理设备、接触与非接触式传感器技术、以及AI与传感器结合的电子听诊器等创新技术	这些产品的准确性尚不足以用于临床，限制了其在社区环境中的应用，且在运动时保持非接触传感器的准确性仍具挑战	探讨消费电子展上展示的医疗技术创新及其在医疗保健系统中的潜在应用	医疗保健技术，特别是人工智能和传感器技术	医疗技术	NA	AI、传感器技术、深度学习算法、激光监测技术	深度学习	生理信号、语音、睡眠数据	NA
22	2025-04-03	Evaluating Sex and Age Biases in Multimodal Large Language Models for Skin Disease Identification from Dermatoscopic Images 2025, Health data science DOI:10.34133/hds.0256 PMID:40170800	研究论文	评估多模态大语言模型在皮肤疾病识别中的性别和年龄偏见	首次评估了多模态大语言模型（如ChatGPT-4和LLaVA-1.6）在皮肤疾病识别中的性别和年龄偏见，并与传统的CNN和视觉Transformer模型进行了比较	实验数据集相对有限，未来需要使用更大、更多样化的数据集来进一步验证模型的可靠性和公平性	探索多模态大语言模型在皮肤疾病识别中的实际应用，并评估其性别和年龄偏见	皮肤疾病（黑色素瘤、黑色素细胞痣和良性角化病样病变）	数字病理学	皮肤疾病	多模态大语言模型（LLMs）	ChatGPT-4, LLaVA-1.6, VGG16, ResNet50, Model Derm, Swin-B	图像	约10,000张皮肤镜图像
23	2025-04-03	Cnidaria herd optimized fuzzy C-means clustering enabled deep learning model for lung nodule detection 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1511716 PMID:40171113	研究论文	提出了一种结合Cnidaria群体优化模糊C均值聚类和深度学习的模型，用于高效检测肺结节	结合Cnidaria群体优化算法与双向LSTM模型，以及优化的模糊C均值聚类与Resnet-101深度学习，提高了检测性能	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力及计算资源需求	提高肺结节检测的准确性和效率	医学图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	Cnidaria群体优化算法、模糊C均值聚类、Resnet-101	CHSTM（结合CHO的双向LSTM）、FC2R（模糊C均值聚类与Resnet-101结合）	医学图像	LUNA-16和LIDC/IDRI数据集
24	2025-04-03	Smart insole-based abnormal gait identification: Deep sequential networks and feature ablation study 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251332999 PMID:40171146	research paper	该研究利用智能鞋垫传感器数据，通过深度序列网络和特征消融研究，对九种步态（包括一种正常和八种异常步态）进行分类	研究通过结合多种特征模态（如IMU数据、压力信号统计特征等）进行步态分类，并进行了特征消融研究以评估不同特征组合的影响	未提及样本的多样性和代表性，可能影响模型的泛化能力	开发高效的步态分类方法，以评估行走能力并应用于步态相关疾病的干预	使用智能鞋垫传感器收集的步态数据	digital health	gait-related disorders	pressure sensors, IMUs, deep learning	deep sequential networks	sensor data (pressure, IMU)	未明确提及具体样本数量，但涉及15米行走测试
25	2025-04-03	Deep learning-based optical coherence tomography and retinal images for detection of diabetic retinopathy: a systematic and meta analysis 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1485311 PMID:40171193	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习算法在光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像中检测糖尿病视网膜病变（DR）的有效性	首次对深度学习在OCT和视网膜图像中检测DR的准确性和特异性进行了系统性的荟萃分析	数据集标准化不足，模型可解释性有待提高，且需要更多样化的人群验证	评估深度学习算法在检测糖尿病视网膜病变中的诊断准确性	光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	NA	image	188268张视网膜图像和OCT扫描
26	2025-04-03	Quantitative analysis of studies that use artificial intelligence on thyroid cancer: a 20-year bibliometric analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1525650 PMID:40171256	研究论文	通过文献计量分析评估人工智能在甲状腺癌领域的研究进展、热点和未来方向	首次对20年间人工智能在甲状腺癌领域的应用进行全面的文献计量分析，揭示了研究热点和趋势	仅基于Web of Science Core Collection数据库的数据，可能未涵盖所有相关研究	评估人工智能在甲状腺癌领域的应用进展和未来研究方向	2004至2024年间发表的956篇关于人工智能在甲状腺癌中应用的文献	数字病理	甲状腺癌	文献计量分析	NA	文献数据	956篇文章，来自70个国家/地区
27	2025-04-03	Knowledge graph and its application in the study of neurological and mental disorders 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1452557 PMID:40171303	综述	本文综述了知识图谱在神经和精神障碍研究中的应用，并讨论了医学知识图谱的现状及其面临的挑战	结合大数据和深度学习技术，探讨知识图谱在神经和精神障碍研究中的潜力	仍需克服知识图谱在医学领域应用中的障碍和限制	研究知识图谱在神经和精神障碍诊断和治疗中的应用	神经障碍（如阿尔茨海默病和帕金森病）和精神障碍（如抑郁症和焦虑症）	自然语言处理	神经和精神障碍	知识图谱（KG）	NA	医学数据	NA
28	2025-04-03	Bridging technology and ecology: enhancing applicability of deep learning and UAV-based flower recognition 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1498913 PMID:40171479	研究论文	本研究将无人机和深度学习技术应用于生态研究，特别是花卉识别，以简化这些技术的实际应用	更新了目标检测工具箱至TensorFlow 2，提高了性能并确保与新软件包的兼容性，同时评估了三种目标检测模型在无人机花卉图像上的应用潜力	在密集植被中检测花卉以及考虑环境变异性方面仍存在挑战	简化无人机和深度学习技术在生态研究中的应用，特别是花卉识别	无人机拍摄的花卉丰富草地图像	计算机视觉	NA	无人机图像采集和深度学习目标检测	Faster R-CNN, SSD, EfficientDet	图像	两个无人机花卉草地图像数据集
29	2025-04-03	Analysis of Deep Learning Techniques for Vehicle Detection and Reidentification Using Data from Multiple Drones and Public Datasets 2025, Anais da Academia Brasileira de Ciencias IF:1.1Q3 DOI:10.1590/0001-3765202520240623 PMID:40172334	研究论文	本文提出了一种结合多种CNN技术的车辆检测与重识别解决方案，用于无人机监控的动态环境	整合了VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3和EfficientNetV2L等多种CNN技术，并采用YOLOv4进行检测和DeepSORT算法进行跟踪，以适应不同无人机拍摄的多样化图像	在第一个实验中，最佳网络ResNet50的平均准确率仅为55%，表明在某些情况下性能仍有提升空间	开发适用于无人机监控动态环境中车辆检测与重识别的计算方法	高速公路等动态环境中的车辆	计算机视觉	NA	CNN, YOLOv4, DeepSORT	VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, EfficientNetV2L	图像	两个数据集：一个来自Mendeley的公共数据集，另一个由无人机群收集的图像和数据
30	2025-04-02	Improving the Reliability of Language Model-Predicted Structures as Docking Targets through Geometric Graph Learning 2025-Jan-23, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c02740 PMID:39787296	research paper	本研究开发了一种名为CarsiDock-Flex的新型两步柔性对接范式，通过几何图学习提高语言模型预测结构作为对接目标的可靠性	提出CarsiDock-Flex，结合CarsiInduce模型和现有CarsiDock算法，直接从预测结构生成结合姿态，显著提高了对接准确性	未明确提及具体局限性	改进蛋白质-配体结合姿态的柔性建模	蛋白质-配体结合	machine learning	NA	equivariant deep learning, ESMFold	CarsiInduce, CarsiDock	protein structures	未明确提及样本量
31	2025-04-02	Spike rate inference from mouse spinal cord calcium imaging data 2025-Jan-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.17.603957 PMID:39829770	research paper	该研究通过钙成像技术记录小鼠脊髓神经元的电活动，并比较了两种算法（CASCADE和OASIS）在推断脊髓神经元放电率方面的性能	首次在脊髓神经元上测试了基于深度学习的CASCADE算法和非监督学习的OASIS算法，并提供了针对脊髓数据重新训练的模型	研究仅针对小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能神经元，未涵盖其他类型神经元或脑区	评估和改进从钙成像数据推断神经元放电率的算法在脊髓神经元中的应用	小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能体感神经元	神经科学	NA	钙成像技术	CASCADE（基于深度学习的监督学习算法）和OASIS（基于非负反卷积的非监督算法）	钙成像信号数据	未明确说明具体数量，但包括两性小鼠的脊髓神经元
32	2025-04-02	Robustly detecting mpox and non-mpox using a deep learning framework based on image inpainting 2025-01-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85771-z PMID:39794381	research paper	提出了一种基于图像修复的深度学习框架MIM，用于稳健检测猴痘和非猴痘病例	采用图像修复策略MIM，能够处理未知类别和异常输入，相比多类分类模型更具优势	需要多样化的非猴痘图像数据，且在实际应用中可能受到各种噪声的干扰	开发一种高效的猴痘诊断技术，以应对当前猴痘病例持续增加的挑战	猴痘和非猴痘皮肤疾病的图像数据	computer vision	猴痘	深度学习	GAN	image	MSLD猴痘数据集和包含18类非猴痘皮肤疾病的数据集
33	2025-04-02	Deep learning-integrated MRI brain tumor analysis: feature extraction, segmentation, and Survival Prediction using Replicator and volumetric networks 2025-01-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84386-0 PMID:39789043	research paper	该研究提出了一种结合MRI扫描的深度学习方法，用于精确分割脑肿瘤并预测胶质瘤患者的生存率	采用2D体积卷积神经网络架构和多数规则进行肿瘤分割，以及使用深度学习启发的3D复制神经网络从分割的肿瘤区域提取放射组学特征以预测生存率	研究仅使用了BRATS2020基准数据集进行评估，可能在其他数据集上的泛化能力未经验证	开发一种精确且稳健的脑肿瘤分割方法，并预测胶质瘤患者的总体生存率	胶质瘤患者	digital pathology	brain tumor	MRI扫描	2D volumetric CNN, 3D replicator neural network	MRI图像	BRATS2020基准数据集
34	2025-04-02	Predictive modeling of air quality in the Tehran megacity via deep learning techniques 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84550-6 PMID:39779721	研究论文	本研究利用深度学习技术预测德黑兰大都市区的空气质量，并评估其相对于传统机器学习方法的有效性	深度学习模型（如GRU、FCNN和CNN）在预测空气污染物浓度方面表现优于传统机器学习方法，特别是在CO、O、NO、SO、PM等污染物的预测上	研究仅针对德黑兰大都市区，可能无法直接推广到其他地区	预测德黑兰大都市区的空气污染物浓度，为空气质量控制策略提供决策支持	德黑兰大都市区的空气污染物（CO、O、NO、SO、PM等）	机器学习	NA	深度学习	GRU、FCNN、CNN	时间序列数据	2013年至2023年的空气污染物数据
35	2025-04-02	The analysis of dance teaching system in deep residual network fusing gated recurrent unit based on artificial intelligence 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85407-2 PMID:39779733	研究论文	本研究探讨了如何利用深度学习和人工智能技术提升舞蹈教学的智能化水平，开发了一种基于图注意力机制和双向门控循环单元的舞蹈动作识别与反馈模型	结合3D-ResNet、BiGRU和图注意力机制，动态调整节点权重以优化动作识别性能，在NTU-RGBD60数据集上准确率比现有3D-CNN基线算法提高5%以上	未提及模型在其他舞蹈数据集上的泛化能力测试	提升舞蹈教学的智能化水平，为舞蹈教育提供高效个性化的技术支持	舞蹈动作识别与反馈系统	计算机视觉	NA	深度学习	3D-ResNet-BiGRU结合图注意力机制	视频	NTU-RGBD60数据集（具体数量未说明）
36	2025-04-02	Uncertainty-aware diabetic retinopathy detection using deep learning enhanced by Bayesian approaches 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84478-x PMID:39779778	research paper	本研究提出了一种基于贝叶斯方法增强的深度学习模型，用于糖尿病视网膜病变检测，并评估了不确定性估计在临床决策中的价值	结合贝叶斯近似方法（如蒙特卡洛Dropout、均值场变分推断和确定性推断）增强DenseNet-121模型，不仅提高了分类准确性，还提供了预测不确定性的量化指标	研究仅针对糖尿病视网膜病变，未验证模型在其他医学影像分析任务中的泛化能力	开发一种能够提供不确定性估计的深度学习模型，以提高糖尿病视网膜病变检测的可靠性和临床决策的信任度	糖尿病视网膜病变的医学影像	digital pathology	diabetic retinopathy	Bayesian approximation techniques (Monte Carlo Dropout, Mean Field Variational Inference, Deterministic Inference)	DenseNet-121 (CNN) with Bayesian extensions	image	combined dataset (APTOS 2019 + DDR) with pre-processed images
37	2025-04-02	A hybrid CNN model for classification of motor tasks obtained from hybrid BCI system 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84883-2 PMID:39779796	研究论文	本文提出了一种混合CNN模型，用于分类从混合脑机接口系统获取的运动任务	结合EEG和fNIRS两种非侵入性BCI模块，提高了多类数据的分类性能	NA	评估深度学习方法在分类四类运动执行任务中的性能	从CORE数据集中获取的右手、左手、右臂和左臂的运动执行任务	脑机接口	NA	EEG, fNIRS	CNN, Bi-LSTM, 混合CNN模型	脑电信号	NA
38	2025-04-02	Attention-based deep learning for accurate cell image analysis 2025-01-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85608-9 PMID:39779905	research paper	介绍了一种名为X-Profiler的新型高内涵分析方法，结合了细胞实验、图像处理和深度学习建模，用于准确的细胞图像分析	X-Profiler结合了CNN和Transformer来编码高内涵图像，有效过滤噪声信号并精确表征细胞表型	NA	提高细胞图像分析的准确性，推动药物开发和疾病研究	细胞图像	digital pathology	cardiovascular disease	high-content analysis (HCA)	CNN, Transformer	image	NA
39	2025-04-02	SRADHO: statistical reduction approach with deep hyper optimization for disease classification using artificial intelligence 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82838-1 PMID:39774278	研究论文	提出了一种结合统计降维和深度超参数优化的方法（SRADHO），用于改进疾病分类的特征选择和模型性能	结合深度学习和超参数调优，通过贝叶斯优化方法自动选择最相关特征，优化模型准确性并降低维度	仅使用了三个基准数据集进行实验，可能在其他数据集上的泛化能力有限	提高疾病分类的准确性和效率，减少过拟合和欠拟合问题	脑部相关疾病	机器学习	脑部疾病	深度学习，贝叶斯优化	人工神经网络，逻辑回归，决策树，随机森林，K近邻，支持向量机，朴素贝叶斯	医学数据	三个基准数据集
40	2025-04-02	Assessment of simulated snoring sounds with artificial intelligence for the diagnosis of obstructive sleep apnea 2025-01, Sleep medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.sleep.2024.11.018 PMID:39566267	研究论文	本研究利用人工智能模型分析模拟打鼾声音，以诊断阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)	首次验证了深度学习模型在利用模拟打鼾声音诊断OSA方面的优越性能	研究样本量有限(465名参与者)，且仅在一个睡眠中心进行	验证人工智能模型利用模拟打鼾声音诊断OSA的性能	阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	Python音频数据处理	支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)、音频频谱变换器(AST)	音频	465名参与者