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
621	2025-07-13	Automatic dental age estimation in adolescents via oral panoramic imaging 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1618246 PMID:40642202	研究论文	本研究通过构建大规模全景牙科图像数据集，应用多种卷积神经网络（CNN）模型实现青少年牙齿年龄的自动估计	首次将深度学习模型应用于中国北方青少年牙齿年龄估计，相比传统Demirjian方法提高了效率和准确性	研究样本局限于中国北方青少年，可能不适用于其他地区或年龄段人群	开发自动化牙齿年龄估计方法以辅助法医牙科鉴定	青少年牙齿全景影像	数字病理	NA	全景牙科成像	CNN	图像	大规模全景牙科图像数据集（具体数量未说明）
622	2025-07-12	Accurate classification of benign and malignant breast tumors in ultrasound imaging with an enhanced deep learning model 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1526260 PMID:40635689	研究论文	本研究通过深度学习技术构建了一个可靠的乳腺超声图像良恶性分类模型RcdNet，以提高诊断的准确性和一致性	提出了一种创新的深度学习模型RcdNet，结合深度可分离卷积和CBAM注意力模块，增强了识别超声图像中关键病变区域的能力	未来工作将集中于将RcdNet整合到实时超声诊断系统中，并探索其在多模态成像工作流程中的潜力	构建一个自动化的、高准确率的诊断方法，支持乳腺癌的检测和分类	乳腺超声图像	数字病理	乳腺癌	深度学习	RcdNet（结合深度可分离卷积和CBAM注意力模块）	图像	NA
623	2025-07-12	Deep learning-based feature selection for detection of autism spectrum disorder 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1594372 PMID:40636395	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和先进特征选择技术的新方法，用于自闭症谱系障碍（ASD）的检测	采用混合模型（SSDAE和MLP）结合优化的Hiking Optimization Algorithm（HOA）进行特征选择，显著提高了ASD检测的准确性	研究样本量可能有限，且仅使用了ABIDE I数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一种更准确且临床适用的ASD检测模型	自闭症谱系障碍（ASD）患者	机器学习	自闭症谱系障碍	rs-fMRI	SSDAE, MLP	神经影像数据	ABIDE I数据集
624	2025-07-12	Fourier convolutional decoder: reconstructing solar flare images via deep learning 2025, Neural computing & applications IF:4.5Q2 DOI:10.1007/s00521-025-11283-6 PMID:40636402	研究论文	本文提出了一种名为傅里叶卷积解码器（FCD）的深度学习模型，用于从观测数据中重建太阳耀斑图像	开发了一种自定义的过完备自编码器FCD，能够在模拟数据上训练并生成接近真实地面的输出，显著提高了图像重建的速度和准确性	在实验性STIX观测数据上的性能相比模拟数据有所下降	解决天文学中图像重建过程的复杂性和高计算资源消耗问题	太阳耀斑图像	计算机视觉	NA	深度学习	自编码器（FCD）	图像	模拟和观测数据集，具体数量未提及
625	2025-07-12	Leveraging learned monocular depth prediction for pose estimation and mapping on unmanned underwater vehicles 2025, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2025.1609765 PMID:40642204	research paper	提出一个结合视觉和声学传感器数据的通用框架，用于增强复杂、高度动态的水下环境中的定位和地图构建，特别关注鱼类养殖	结合基于深度学习的单目深度预测和经典FFT方法的稀疏深度先验，实现仅从视觉数据进行网箱内深度预测和UUV的网相对位姿估计	NA	增强无人水下航行器（UUV）在复杂水下环境中的定位和地图构建能力	无人水下航行器（UUV）和鱼类养殖网箱	computer vision	NA	深度学习、Fast Fourier Transform (FFT)	NA	视觉和声学传感器数据	工业规模鱼类养殖场收集的数据集
626	2025-07-11	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	本文全面概述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的关键组成部分、应用及未来展望	探讨了LLMs在解决生物信息学问题上的潜力，超越了其在人类语言建模方面的熟练度	未提及具体的技术限制或数据局限性	推动生物信息学领域的发展，探索LLMs在多组学及药物发现等领域的应用	大型语言模型（LLMs）及其在生物信息学中的应用	生物信息学	NA	自监督学习、半监督学习	transformer模型	多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学等）	NA
627	2025-07-11	CellBinDB: a large-scale multimodal annotated dataset for cell segmentation with benchmarking of universal models 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf069 PMID:40552981	研究论文	介绍了一个名为CellBinDB的大规模多模态标注数据集，用于细胞分割，并评估了通用模型的性能	提出了一个包含多种染色方式和组织类型的大规模数据集，并评估了多种细胞分割技术的性能	数据集虽然多样，但可能仍无法涵盖所有可能的细胞形态和成像条件	促进通用细胞分割模型的发展，提高细胞分割技术的泛化能力	人类和小鼠的正常及病变组织中的细胞和细胞核	数字病理学	多种疾病（未具体说明）	多种染色技术（如DAPI、ssDNA、H&E、多重免疫荧光染色）	多种深度学习模型（未具体说明）	图像	超过1000张标注图像，涵盖30多种正常和病变组织类型
628	2025-07-11	Machine Learning in Enhancing Protein Binding Sites Predictions - What Has Changed Since Then? 2025, Combinatorial chemistry & high throughput screening IF:1.6Q3 DOI:10.2174/0113862073305298240524050145 PMID:38867522	综述	本文综述了蛋白质结合位点预测领域的挑战与最新进展，重点介绍了分子动力学模拟、机器学习和深度学习技术的整合应用	整合分子动力学模拟、机器学习和深度学习技术，以捕捉蛋白质-配体相互作用的动态和复杂性	未提及具体的技术实施细节或算法的局限性	提高蛋白质结合位点预测的准确性和可靠性，以促进药物发现	蛋白质结合位点及其与配体的相互作用	机器学习	NA	分子动力学模拟、机器学习、深度学习	NA	结构信息、生化测定数据	NA
629	2025-07-11	Weakly Supervised Bayesian Shape Modeling from Unsegmented Medical Images 2025, Shape in medical imaging : International Workshop, ShapeMI 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings. ShapeMI (Workshop) (2024 : Marrakech, Morocco) PMID:39605948	研究论文	提出一种弱监督的深度学习方法，用于从医学图像中预测统计形状模型（SSM）	通过点云监督减少对强监督的依赖，无需传统SSM构建流程，以数据驱动方式学习形状对应关系	虽然准确性接近全监督方法，但弱监督方式可能在某些情况下影响模型性能	解决传统统计形状建模流程中的繁琐步骤和偏差问题	未分割的医学图像和对应的解剖形状	数字病理	NA	深度学习	BVIB-DeepSSM	医学图像	NA
630	2025-07-11	SDCoT++: Improved Static-Dynamic Co-Teaching for Class-Incremental 3D Object Detection 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3518774 PMID:40030754	研究论文	提出了一种改进的静态-动态协同教学框架SDCoT++，用于解决3D物体检测中的类别增量学习问题	提出静态-动态双教师模型架构，通过静态教师保留旧知识、动态教师传递新知识，并采用伪标签生成和概率校准机制解决类别共现问题	未明确说明方法在极端类别不平衡场景下的表现	解决3D物体检测中的灾难性遗忘问题，实现高效的类别增量学习	3D物体检测模型	计算机视觉	NA	增量学习、伪标签生成	VoteNet, 3DETR, CAGroup3D	3D点云数据	在室内外基准数据集上进行广泛实验
631	2025-07-11	Vibration-based gearbox fault diagnosis using a multi-scale convolutional neural network with depth-wise feature concatenation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324905 PMID:40623058	研究论文	提出了一种基于振动信号的齿轮箱故障诊断新方法，使用多尺度卷积神经网络与深度特征拼接的MixNet模型	结合多尺度卷积层与深度特征拼接技术，从振动信号的频谱图中提取区分性特征，提高了诊断准确性和鲁棒性	NA	提高工业环境中齿轮箱故障诊断的准确性和效率	齿轮箱的振动信号	机器学习	NA	短时傅里叶变换(STFT)	CNN	振动信号	齿轮箱故障诊断数据集
632	2025-07-11	Plant attribute extraction: An enhancing three-stage deep learning model for relational triple extraction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327186 PMID:40627606	研究论文	本文提出了一种增强的三阶段深度学习模型Bwdgv，用于从文本中提取植物属性的关系三元组	采用改进的三阶段方法优化实体和关系的联合抽取，包括调整BERT的词嵌入层和优化关系预测，相比现有PRGC模型F1值提升1.4%	基于标记的方法可能存在错误放大和参数更新不稳定的问题	从非结构化文本中自动提取植物属性信息以构建知识图谱	植物及其属性（生长环境、生长周期、生态分布等）	自然语言处理	NA	BERT词嵌入调整、多级信息融合	Bwdgv（三阶段深度学习模型）	文本	NA
633	2025-07-11	Deep learning-based risk stratification of ductal carcinoma in situ using mammography and abbreviated breast magnetic resonance imaging 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1587882 PMID:40630196	研究论文	本研究利用深度学习和自然语言处理技术，开发了基于乳腺X线摄影和简化乳腺磁共振成像的导管原位癌风险分层模型	首次开发了针对纯导管原位癌和伴有浸润性导管癌的导管原位癌的两种预测模型，并验证了简化MRI协议与完整诊断协议具有相似的诊断准确性	研究为回顾性分析，样本量相对有限（纯导管原位癌173例，伴有浸润性导管癌210例）	开发导管原位癌的风险分层工具以优化治疗方案	导管原位癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习和自然语言处理	深度学习模型	医学影像（乳腺X线摄影和MRI）及病理特征	纯导管原位癌173例，伴有浸润性导管癌210例
634	2025-07-11	Combining radiomics and deep learning to predict liver metastasis of gastric cancer on CT image 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1613972 PMID:40630210	研究论文	本研究结合放射组学和深度学习技术，利用CT图像预测胃癌肝转移的发生	首次将经典放射组学特征与深度学习特征结合，构建预测模型，并评估其在区分同步与异时性胃癌肝转移中的表现	研究为回顾性设计，样本量虽大但可能受限于单一中心数据	探索基于CT的深度学习放射组学特征在预测胃癌肝转移中的潜力	1001例经病理确诊的胃癌患者（非转移组689例，肝转移组312例）	数字病理	胃癌	CT成像	深度学习融合模型	医学影像	1001例患者（训练集与测试集未明确划分数量）
635	2025-07-11	Machine Learning for 1-Year Mortality Prediction in Lung Transplant Recipients: ISHLT Registry 2025, Transplant international : official journal of the European Society for Organ Transplantation IF:2.7Q2 DOI:10.3389/ti.2025.14121 PMID:40630785	研究论文	利用国际心肺移植协会（ISHLT）注册数据开发深度学习模型预测肺移植后1年生存率	使用SHapley Additive exPlanations值评估预移植因素的重要性，并开发了仅使用前10个最具影响力因素的简化模型，性能与原始模型相同	外部验证数据集与ISHLT数据集在组成上存在显著差异	优化肺移植候选者选择，提高资源利用效率和患者预后	肺移植受者	机器学习	肺病	深度学习	Gradient Boosting Machine (GBM), Multilayer Perceptron	临床数据	29,364名患者（来自ISHLT注册数据）
636	2025-07-11	Artificial intelligence in atrial fibrillation: emerging applications, research directions and ethical considerations 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1596574 PMID:40630898	综述	本文探讨了人工智能（AI）在心房颤动（AF）中的新兴应用、研究方向及伦理考量	AI在AF的早期检测、风险分层和个性化治疗中的应用，尤其是通过机器学习和深度学习技术	算法透明度、偏见、数据整合和监管障碍	探索AI在AF管理中的潜在应用及其对临床实践的影响	心房颤动（AF）患者	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	心电图（ECG）、可穿戴设备数据、临床数据、影像数据、基因组数据	NA
637	2025-07-10	Adapting a style based generative adversarial network to create images depicting cleft lip deformity 2025-01-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86588-6 PMID:39875471	research paper	该研究开发了一种名为CleftGAN的深度学习系统，用于生成大量高质量的唇裂面部图像	利用StyleGAN作为基础模型，通过迁移学习技术，仅需少量唇裂面部照片即可生成大量多样化的高保真唇裂面部图像	初始训练数据集仅包含514张唇裂面部正面照片	开发能够生成大量唇裂面部图像的工具，以支持机器学习模型的训练	唇裂面部图像	computer vision	唇裂	迁移学习	StyleGAN	image	514张唇裂面部正面照片和70,000张正常面部照片
638	2025-07-10	Development of a handheld GPU-assisted DSC-TransNet model for the real-time classification of plant leaf disease using deep learning approach 2025-01-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82629-8 PMID:39875383	研究论文	本研究开发了一种结合VGG19架构特征与transformer编码器块的混合深度学习模型，用于实时分类葡萄、甜椒和番茄植物的叶片病害	融合VGG19架构与transformer编码器块，增强对叶片图像复杂空间依赖关系的捕捉能力，同时通过深度可分离卷积层提高计算效率	NA	开发实时植物叶片病害分类系统，促进农业可持续发展和粮食安全	葡萄、甜椒和番茄植物的叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	DSC-TransNet (结合VGG19和transformer编码器块的混合模型)	图像	多个数据集(包括葡萄、甜椒和番茄叶片)
639	2025-07-10	A guide for active learning in synergistic drug discovery 2025-01-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85600-3 PMID:39875437	研究论文	本文探讨了在协同药物发现中应用主动学习的关键组成部分，并提供了实施建议	研究发现分子编码对性能影响有限，而细胞环境特征显著提升预测效果，主动学习仅探索10%的组合空间即可发现60%的协同药物对	研究未提及具体实验数据集的规模或多样性限制	优化协同药物组合筛选过程中的主动学习策略	协同药物组合	机器学习	NA	主动学习，深度学习	NA	分子和细胞环境数据	NA
640	2025-07-10	A pediatric emergency prediction model using natural language process in the pediatric emergency department 2025-01-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87161-x PMID:39875462	研究论文	本研究开发了一种利用深度学习和自然语言处理的预测模型，用于识别儿科急诊病例	使用基于KM-BERT框架的深度学习模型和自然语言处理技术，显著提高了儿科急诊病例的预测准确率	研究仅基于单一韩国三级医院的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发更精确高效的儿科急诊病例预测方法，优化医疗资源分配并改善患者预后	儿科急诊病例	自然语言处理	儿科急诊疾病	NLP, 深度学习	KM-BERT, Gradient Boosting	电子医疗记录文本	87,759例儿科病例(来自2012-2021年韩国某三级医院)