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
41	2025-04-02	Deep Learning Predicts Subtype Heterogeneity and Outcomes in Luminal A Breast Cancer Using Routinely Stained Whole-Slide Images 2025-Jan-01, Cancer research communications IF:2.0Q3 DOI:10.1158/2767-9764.CRC-24-0397 PMID:39740059	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的模型，利用常规染色的全切片图像预测Luminal A型乳腺癌的亚型异质性和预后	通过转录组数据训练的深度学习模型，低成本地量化和精细定位LumA乳腺癌常规图像中的亚型混合导致的瘤内异质性(ITH)	NA	探索Luminal A型乳腺癌亚型异质性机制及其对个体化治疗选择的影响	Luminal A型乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	deep learning	NA	image	NA
42	2025-04-02	Novel deep reinforcement learning based collision avoidance approach for path planning of robots in unknown environment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312559 PMID:39821118	research paper	提出了一种基于深度强化学习的新型碰撞避免方法，用于机器人在未知环境中的路径规划	结合Q学习和深度学习的新型强化学习算法，提高了路径规划的收敛速度和环境响应能力	仅在狭窄和杂乱通道环境中进行了评估，未在其他复杂环境中验证	解决机器人在复杂环境中路径规划的自动化和实时响应问题	机器人路径规划系统	machine learning	NA	deep reinforcement learning, Q-learning	deep learning	NA	NA
43	2025-04-02	Correction: Secure deep learning for distributed data against malicious central server 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318164 PMID:39847555	correction	对先前发表的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
44	2025-04-02	Pedestrian POSE estimation using multi-branched deep learning pose net 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312177 PMID:39854382	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多分支姿态网络（MBDLP-Net），用于行人全身姿态估计和分类	提出了一种新的多分支深度学习姿态网络（MBDLP-Net），并在多个数据集上验证了其高效性	未提及具体局限性	通过计算机视觉工具自动分析行人行为和意图	行人全身姿态和方向	计算机视觉	NA	深度学习	MBDLP-Net	图像	三个独立数据集（BDBO、PKU-Reid和TUD Multiview Pedestrians）以及CIFAR-100数据集
45	2025-04-02	Clinical validation of an artificial intelligence algorithm for classifying tuberculosis and pulmonary findings in chest radiographs 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1512910 PMID:39991462	research paper	本研究评估了一种基于CNN的AI算法在解读胸部X光片（CXR）中的性能，并与包括胸科放射科医生在内的医师团队进行比较	使用真实世界数据验证AI算法在多样化医疗环境中的有效性，并比较AI与不同经验水平医师的表现	研究为回顾性设计，且医师报告算法在大多数情况下未影响其决策	评估AI算法在胸部X光片解读中的性能及其对非胸科放射专科医师的辅助作用	胸部X光片及参与解读的医师团队	digital pathology	tuberculosis	deep learning	CNN	image	NA
46	2025-04-02	Model interpretability on private-safe oriented student dropout prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317726 PMID:40163446	research paper	该论文提出了一种改进的预处理核诱导点数据蒸馏技术（PP-KIPDD），用于生成模拟学生信息分布的新样本，以解决学生辍学预测中的隐私泄露和模型可解释性问题	首次引入PP-KIPDD技术重构新样本作为训练集，防止学生隐私信息泄露，并通过SHAP值增强模型可解释性	NA	解决学生辍学预测中的隐私保护和模型可解释性问题	学生辍学预测	machine learning	NA	PP-KIPDD, SHAP	NA	tabular structured dataset	NA
47	2025-04-02	An updated compendium and reevaluation of the evidence for nuclear transcription factor occupancy over the mitochondrial genome 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318796 PMID:40163815	研究论文	本文通过分析扩展的ENCODE TF ChIP-seq数据集和深度学习模型，创建了一个核转录因子与线粒体基因组关联的综合汇编	利用扩展的ENCODE数据集和深度学习模型，首次全面评估核转录因子与线粒体基因组的关联	同一转录因子在不同抗体和ChIP协议下的结果不可重复性	评估核转录因子在线粒体基因组上的占据情况	人类和小鼠的核转录因子	基因组学	NA	ChIP-seq, 深度学习	深度学习模型	基因组数据	6,153个ChIP实验，涉及942种蛋白质（其中763种为序列特异性转录因子）
48	2025-04-01	Deep learning based decision-making and outcome prediction for adolescent idiopathic scoliosis patients with posterior surgery 2025-Jan-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87370-4 PMID:39870730	研究论文	本研究旨在开发深度学习模型，以辅助青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者的手术决策和结果预测	结合影响手术结果的关键因素，设计了四种深度学习模型，并验证其在AIS患者手术决策和结果预测中的有效性	学习曲线和数据量的限制，未来需要调整和优化深度学习模型以满足需求	为AIS患者提供标准化和个性化的手术决策支持及结果预测	425名接受后路脊柱固定的AIS患者	数字病理	青少年特发性脊柱侧弯	深度学习	Multi-Layer Perceptron, Encoder-Decoder, CNN-LSTM Attention, Deep FM	图像数据、临床数据	425名患者（77名男性，348名女性，平均年龄14.60±2.08岁）
49	2025-04-01	The Role of Artificial Intelligence in Health Care 2025-Jan-14, Nigerian journal of physiological sciences : official publication of the Physiological Society of Nigeria DOI:10.54548/njps.v39i1.1 PMID:40156806	review	本文综述了人工智能在医疗保健领域的广泛应用及其面临的挑战	全面概述了AI在医疗保健中的多种应用，包括疾病诊断、个性化治疗、医疗管理以及药物发现	AI在医疗保健中的应用面临资金、监管、数据隐私和伦理等多重挑战	探讨人工智能在医疗保健中的角色及其潜在影响	医疗保健系统及其相关技术	machine learning	NA	machine learning, deep learning, statistical analysis	NA	NA	NA
50	2025-04-01	Deep learning based approaches for intelligent industrial machinery health management and fault diagnosis in resource-constrained environments 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79151-2 PMID:39774953	综述	本文综述了工业4.0背景下基于深度学习的工业机械健康管理与故障诊断方法，特别是在资源受限环境中的应用	全面调查了智能故障诊断（IFD）方法，并提出了从数据处理、模型构建到训练优化的三个不同视角分类	现有方法大多假设数据完整、平衡且充足，这与实际工程场景不符	探讨工业机械健康管理（IMHM）中的剩余使用寿命（RUL）预测、边缘计算架构和智能故障诊断（IFD）的研究进展	工业机械的健康管理与故障诊断	机器学习	NA	深度学习	NA	工业机械数据	NA
51	2025-04-01	Evaluation of an acne lesion detection and severity grading model for Chinese population in online and offline healthcare scenarios 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84670-z PMID:39774300	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的算法AcneDGNet，用于在不同医疗场景中准确完成痤疮病变检测和严重程度分级	设计了包含特征提取、病变检测和严重程度分级模块的AcneDGNet算法，并在在线和离线医疗场景中进行了系统评估	未提及算法的计算效率或在不同肤色人群中的泛化能力	开发一种能准确完成痤疮病变检测和严重程度分级的深度学习算法，并评估其在不同医疗场景中的性能	痤疮病变检测和严重程度分级	计算机视觉	痤疮	深度学习	AcneDGNet（包含特征提取、病变检测和严重程度分级模块）	图像	2,157张面部图像（来自两个公共数据集和三个自建数据集）
52	2025-04-01	Enhancing repeatability of follicle counting with deep learning reconstruction high-resolution MRI in PCOS patients 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84812-3 PMID:39775101	研究论文	本研究探讨了使用深度学习重建高分辨率MRI提高多囊卵巢综合征(PCOS)患者卵泡计数重复性的方法	采用深度学习重建SSFSE图像(SSFSE-DL)，在抑制运动伪影的同时补偿噪声，显著提高了卵泡检测的定性指标和FNPO评估的重复性	样本量较小(仅22名PCOS患者)，且仅由一名观察者评估主观噪声	提高PCOS诊断中卵泡计数的准确性和可重复性	多囊卵巢综合征(PCOS)患者的卵巢影像	数字病理学	多囊卵巢综合征	PROPELLER MRI、SSFSE T2加权序列、深度学习重建	深度学习(DL)	MRI图像	22名PCOS患者
53	2025-04-01	Segmentation of the iliac crest from CT-data for virtual surgical planning of facial reconstruction surgery using deep learning 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83031-0 PMID:39773990	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从CT数据中分割髂嵴，以辅助面部重建手术的虚拟规划	首次采用3D U-Net架构的卷积神经网络实现髂嵴的自动化分割，并应用迁移学习优化模型训练	研究仅针对髂嵴分割，未涉及其他骨骼结构的自动化处理	开发自动化分割髂嵴的方法，以支持数字化手术规划流程	髂嵴的CT影像数据	数字病理	面部重建手术	CT成像	3D U-Net	CT影像	1,398个手动分割的数据集（其中400个用于训练和验证，177个用于测试）
54	2025-04-01	Prediction of white matter hyperintensities evolution one-year post-stroke from a single-point brain MRI and stroke lesions information 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83128-6 PMID:39774013	研究论文	本研究利用单点脑MRI和卒中病灶信息预测卒中后一年白质高信号（WMH）的演变	结合卒中病灶信息并使用概率深度学习模型预测WMH演变，提出了一种新的体积损失函数以提高预测准确性	研究主要针对轻度卒中事件后的WMH演变，可能不适用于其他类型的卒中或脑部疾病	预测卒中后一年白质高信号的演变，以支持个性化治疗干预	轻度卒中患者的白质高信号（WMH）和卒中病灶	数字病理学	心血管疾病	T2-FLAIR脑MRI	Probabilistic U-Net	图像	NA
55	2025-04-01	Multi-scale feature fusion of deep convolutional neural networks on cancerous tumor detection and classification using biomedical images 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84949-1 PMID:39774273	研究论文	本文提出了一种基于多尺度特征融合的深度卷积神经网络（MFFDCNN-CTDC）模型，用于生物医学图像中的癌症肿瘤检测和分类	结合ResNet50和EfficientNet架构进行多尺度特征融合，并采用混合烟花鲸鱼优化算法（FWWOA）进行参数调优	未提及模型在临床环境中的实际应用效果及泛化能力	开发一种高效的癌症肿瘤检测和分类方法	皮肤癌肿瘤	数字病理学	皮肤癌	深度学习	CNN（ResNet50, EfficientNet, Unet3+, CAE）	图像	ISIC 2017和HAM10000数据集
56	2025-04-01	Deep learning-based encryption scheme for medical images using DCGAN and virtual planet domain 2025-01-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84186-6 PMID:39774748	research paper	提出了一种基于DCGAN和VPD的医学图像加密新技术	整合DCGAN和VPD方法生成诱饵图像，并利用时间戳、随机数和1-DEC映射生成加密密钥	未明确提及具体样本量或实验数据集的详细构成	增强医学图像的安全性，防止未经授权的访问和篡改	医学图像	数字病理	NA	DCGAN, VPD, 1-DEC映射	DCGAN	image	NA
57	2025-04-01	Ensemble genetic and CNN model-based image classification by enhancing hyperparameter tuning 2025-01-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76178-3 PMID:39762285	研究论文	提出了一种结合遗传算法和卷积神经网络的集成模型（EGACNN），通过优化超参数来提升图像分类的效率和准确率	结合遗传算法（GA）和卷积神经网络（CNN）进行超参数优化，提出EGACNN模型，显著提高了图像分类的准确率	研究仅基于MNIST数据集，未在其他更复杂的数据集上进行验证	提升基于CNN的图像分类系统的性能，利用集成学习和遗传算法的优势	图像分类模型	计算机视觉	NA	遗传算法（GA）	CNN, GA, 集成学习（EGACNN, CSNN）	图像	MNIST数据集
58	2025-04-01	Prediction of ECG signals from ballistocardiography using deep learning for the unconstrained measurement of heartbeat intervals 2025-01-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84049-0 PMID:39762351	研究论文	利用深度学习从心冲击图(BCG)信号中提取心电图(ECG)波形，并探索其在R-R间期(RRI)估计中的应用	提出了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习模型，能够从BCG信号中预测ECG信号，实现无约束的心跳间隔测量	模型在长期记录数据上的泛化能力仍有提升空间，且样本量相对较小(18名参与者用于训练，12名用于验证)	开发一种无约束的心率监测方法，适用于家庭环境中的长期心脏健康监测	心冲击图(BCG)信号和心电图(ECG)信号	机器学习	心血管疾病	深度学习信号处理	BiLSTM	生理信号(BCG和ECG)	18名参与者用于训练模型，12名不同参与者用于长期记录验证
59	2025-04-01	Explainable attention based breast tumor segmentation using a combination of UNet, ResNet, DenseNet, and EfficientNet models 2025-01-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84504-y PMID:39762417	研究论文	本研究提出了一种基于改进UNet架构的深度学习技术，用于乳腺肿瘤分割，结合了注意力机制和先进的编码器架构	结合了CBAM和非局部注意力机制，以及ResNet、DenseNet和EfficientNet等先进的编码器架构，显著提升了分割性能	未来研究需探索多模态成像、实时临床应用以及更先进的注意力机制以进一步提升分割性能	提高乳腺肿瘤分割的准确性和可靠性	乳腺超声图像（BUSI）数据集中的乳腺肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	UNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet	图像	BUSI数据集中的乳腺超声图像
60	2025-04-01	Diagnostic Performance of a Computer-aided System for Tuberculosis Screening in Two Philippine Cities 2025, Acta medica Philippina DOI:10.47895/amp.vi0.8950 PMID:39967706	research paper	评估qXR3.0技术在菲律宾两个城市中用于结核病筛查的诊断性能	首次在菲律宾本地评估基于AI的结核病筛查系统qXR3.0的性能，并与放射科医生的诊断进行比较	样本量较小（82名参与者），未来研究需要更大样本量验证结果	评估qXR3.0技术在结核病筛查中的诊断性能，并验证其是否符合WHO标准	菲律宾15岁及以上成年人	digital pathology	tuberculosis	deep learning neural networks (DLNNs)	qXR3.0	chest radiographs (CXRs)	82名参与者