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
1521	2025-03-22	Emotion recognition based on multimodal physiological electrical signals 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1512799 PMID:40109659	研究论文	本研究提出了一种基于脑电图（EEG）和心电图（ECG）信号融合的多模态情绪识别方法，旨在准确分类情绪状态，特别是情绪的三个维度（效力、唤醒和支配感）	设计了一种结合一维卷积神经网络、注意力机制和门控循环单元的复合神经网络模型（Att-1DCNN-GRU），通过提取EEG和ECG信号的时域、频域和非线性特征，并采用随机森林方法进行特征过滤，提高了情绪识别的准确性和鲁棒性	NA	提高情绪识别的准确性和鲁棒性，为情绪计算和心理健康管理提供技术支持	脑电图（EEG）和心电图（ECG）信号	机器学习	心理健康问题	脑电图（EEG）和心电图（ECG）信号融合	Att-1DCNN-GRU	生理电信号	DREAMER和DEAP数据集
1522	2025-03-22	Predicting implicit concept embeddings for singular relationship discovery replication of closed literature-based discovery 2025, Frontiers in research metrics and analytics DOI:10.3389/frma.2025.1509502 PMID:40110121	研究论文	本文提出了一种新的方法来预测文献中隐含的概念嵌入，以加速知识发现过程，并在癌症标志物数据集上验证了其有效性	将知识图谱补全任务重新定义为预测图中顶点的嵌入，并探索了三种表示顶点间边连接的方法，以及一种加速模型收敛的输入表示缩放方法	需要研究人员具备领域专业知识以提交相关查询，且在某些数据集上的性能与现有方法相当，未显著超越	改进文献基础发现（LBD）系统，通过预测隐含关系加速新知识的发现	文献中的隐含概念及其关系	自然语言处理	癌症	深度学习	相似性学习模型	文本	五个癌症标志物数据集
1523	2025-03-22	GDP prediction of The Gambia using generative adversarial networks 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1546398 PMID:40110175	研究论文	本研究旨在使用生成对抗网络（GAN）预测冈比亚的国内生产总值（GDP），并探讨其在小型经济体中的应用	首次将生成对抗网络（GAN）应用于GDP预测，特别是在数据量较小的经济体如冈比亚中展示了其高精度预测能力	研究仅针对冈比亚，可能无法直接推广到其他经济体或更大规模的数据集	预测GDP以支持经济分析和政策制定	冈比亚的GDP及其影响因素（如政府支出、通货膨胀、官方发展援助等）	机器学习	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN, Random Forest Regression (RF), XGBoost (XGB), Support Vector Regression (SVR)	经济数据	1970年至2022年的经济数据
1524	2025-03-22	Prediction of time averaged wall shear stress distribution in coronary arteries' bifurcation varying in morphological features via deep learning 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1518732 PMID:40110184	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的冠状动脉分叉处时间平均壁面剪应力（TAWSS）预测方法，以提高计算流体动力学（CFD）模拟的效率和响应速度	通过深度学习模型（CNN-based U-net架构）预测TAWSS，显著提高了计算效率，能够在不到一秒的时间内生成结果	研究基于理想化模型，可能无法完全反映真实冠状动脉的复杂形态和血流动力学特性	提高冠状动脉分叉处血流动力学模拟的效率和响应速度	冠状动脉分叉处的血流动力学	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN-based U-net	点云数据	1800个理想化模型
1525	2025-03-22	DBY-Tobacco: a dual-branch model for non-tobacco related materials detection based on hyperspectral feature fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1538051 PMID:40110354	研究论文	本研究提出了一种基于高光谱成像和增强YOLOv8模型的双分支模型DBY-Tobacco，用于实时检测非烟草相关材料（NTRMs）	提出了双分支主干网络和BiFPN-Efficient-Lighting-Feature-Pyramid-Network（BELFPN）模块，用于有效特征融合，提高了NTRM检测的效率和准确性	高光谱成像中的条纹噪声问题，以及未来需要扩展到其他类型的NTRMs检测	提高烟草产品质量和消费者安全，通过实时检测非烟草相关材料	非烟草相关材料（NTRMs）	计算机视觉	NA	高光谱成像（HSI）	YOLOv8, 双分支模型, BiFPN-Efficient-Lighting-Feature-Pyramid-Network（BELFPN）	图像	1000张图像，包含4203个NTRMs
1526	2025-03-22	Behavioral tests for the assessment of social hierarchy in mice 2025, Frontiers in behavioral neuroscience IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbeh.2025.1549666 PMID:40110389	综述	本文总结了用于评估小鼠社会等级的主要行为方法，评估了它们的适用性和局限性，并探讨了潜在的改进方法	通过批判性评估现有方法并提出改进建议，为未来研究提供了系统的参考框架和方法指导，促进对社会行为神经机制的更全面探索	性别差异在社会等级形成中的作用尚未得到充分研究，大多数研究主要集中在雄性小鼠上，而雌性小鼠的独特社会策略和生理机制目前被忽视	提供评估小鼠社会等级的行为方法的系统参考框架和方法指导，促进对社会行为神经机制的更全面探索	小鼠	行为科学	精神疾病	自动化追踪技术	NA	行为数据	NA
1527	2025-03-21	Value of vendor-agnostic deep learning image denoising in brain computed tomography: A multi-scanner study 2025-01, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin DOI:10.1055/a-2290-4781 PMID:38749431	研究论文	本研究评估了一种与供应商无关的深度学习去噪（DLD）算法在五种CT扫描仪上对非对比颅脑CT（ncCT）诊断图像质量的影响	使用与供应商无关的深度学习去噪算法，显著提高了五种不同CT扫描仪的图像质量，包括主观和客观分析	研究为单中心回顾性研究，样本量相对较小（150例患者）	评估深度学习去噪算法在非对比颅脑CT图像中的应用效果	150例因轻微头部创伤接受常规成像的患者	计算机视觉	头部创伤	深度学习去噪（DLD）	深度学习	图像	150例患者（五种CT扫描仪各30例）
1528	2025-03-21	Language model-based labeling of German thoracic radiology reports 2025-01, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin DOI:10.1055/a-2287-5054 PMID:38663428	研究论文	本研究探讨了在深度学习标签预测模型中使用弱监督的潜力，旨在从德国胸部放射学报告中提取标签并用于训练胸部X光分类模型	提出了一种基于德国BERT编码器的标签提取模型，该模型在德国胸部放射学报告上的表现优于基于规则的模型，并且仅需1000份手动标注的报告进行训练	研究仅针对德国胸部放射学报告，且样本量相对有限，可能影响模型的泛化能力	探索弱监督在深度学习标签预测模型中的应用，并评估其对胸部X光分类模型的影响	德国胸部放射学报告和胸部X光图像	自然语言处理	肺气胸	深度学习	BERT, DenseNet-121	文本, 图像	66071份放射学报告（2017-2021年），1091份手动标注的报告（2020-2021年），6434份胸部X光图像及相关报告
1529	2025-03-21	Artificial intelligence-enhanced magnetic resonance imaging-based pre-operative staging in patients with endometrial cancer 2025-Jan, International journal of gynecological cancer : official journal of the International Gynecological Cancer Society IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.ijgc.2024.100017 PMID:39878275	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的MRI图像分割管道，用于预测子宫内膜癌患者的深肌层浸润和宫颈基质浸润，以辅助临床医生进行术前评估	开发了一种全自动的深度学习管道，用于从MRI图像中分割子宫和肿瘤，并预测深肌层浸润和宫颈基质浸润，为术前分期提供支持	数据变化、类别不平衡和伪影的存在对模型性能提出了挑战	评估子宫内膜癌患者的预后因素，以优化治疗计划和预后评估	子宫内膜癌患者	数字病理学	子宫内膜癌	深度学习	分割模块	MRI图像	178名患者
1530	2025-03-20	Retraction: Control of hybrid electromagnetic bearing and elastic foil gas bearing under deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320337 PMID:40100785	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1531	2025-03-21	Automated program using convolutional neural networks for objective and reproducible selection of corneal confocal microscopy images 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251326223 PMID:40103638	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的自动化程序，用于客观和可重复地选择角膜共聚焦显微镜图像	使用ResNet-18进行深度学习特征提取和无监督聚类，提出了一种全自动的CCM图像选择算法，确保客观性和可重复性	需要多中心研究以验证这些发现在不同人群中的适用性	提高糖尿病周围神经病变（DPN）的诊断效率和准确性	角膜共聚焦显微镜（CCM）图像	计算机视觉	糖尿病周围神经病变	深度学习	ResNet-18	图像	数百张图像
1532	2025-03-21	Intraoperative robotic measurements of coronal alignment in total knee arthroplasty correlate with pre- and post-operative long-leg radiographs 2025-Jan, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70220 PMID:40103674	研究论文	本研究旨在通过比较术前和术后站立双足长腿X光片（LLR）来验证全膝关节置换术（TKA）中股骨和胫骨组件冠状对齐的术中机器人测量的准确性	使用深度学习人工智能模型和机器人系统进行测量，验证了机器人系统在TKA中的高准确性和可靠性	研究为单机构回顾性队列研究，样本量较小（59例患者）	验证全膝关节置换术中机器人测量的股骨和胫骨组件冠状对齐的准确性	接受初次全膝关节置换术的59例患者	数字病理	老年疾病	深度学习人工智能模型，机器人系统	NA	图像	59例患者
1533	2025-03-21	Role of AI in empowering and redefining the oncology care landscape: perspective from a developing nation 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1550407 PMID:40103737	综述	本文探讨了人工智能（AI）在印度等发展中国家癌症管理中的潜在作用，包括预防、诊断、精准治疗、预后和药物发现等方面	强调了AI在解决印度等发展中国家医疗资源不足、癌症负担重等问题中的创新应用	需要解决AI在医疗领域应用中的伦理和隐私问题	探索AI在癌症管理中的应用，以改善医疗资源不足和提高癌症治疗效果	印度的癌症患者和医疗系统	医疗人工智能	癌症	机器学习、深度学习、自然语言处理	NA	医疗数据	NA
1534	2025-03-21	A bibliometric analysis of artificial intelligence research in critical illness: a quantitative approach and visualization study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1553970 PMID:40103796	研究论文	本文通过文献计量学方法和可视化工具对人工智能在危重病医学中的应用进行了定量分析和可视化研究	首次使用文献计量学方法和可视化工具对人工智能在危重病医学中的应用进行全面分析，揭示了该领域的研究趋势和核心贡献者	数据隐私、模型可解释性和伦理问题等挑战需要进一步解决，以确保AI技术在临床实践中的广泛应用	探讨人工智能在危重病医学中的应用潜力，特别是在提高诊断准确性、个性化治疗和临床决策支持方面的作用	2005年至2024年间发表的900篇相关文章，涉及6,653位作者和82个国家	机器学习	危重病	文献计量学方法、R-bibliometrix、VOSviewer 1.6.19、CiteSpace 6.2.R4	NA	文献数据	900篇文章，6,653位作者，82个国家
1535	2025-03-21	Evaluating deep learning auto-contouring for lung radiation therapy: A review of accuracy, variability, efficiency and dose, in target volumes and organs at risk 2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100736 PMID:40104215	review	本文综述了深度学习自动轮廓勾画在肺癌放射治疗中的应用，评估了其在目标体积和风险器官勾画中的准确性、变异性、效率和剂量影响	本文首次系统性地评估了深度学习算法在肺癌放射治疗中自动勾画目标体积和风险器官的准确性、变异性、效率和剂量影响，填补了该领域的研究空白	研究在观察者间变异性和剂量-体积指标评估方面仍需进一步研究，以进一步证实其临床应用	评估深度学习自动轮廓勾画在肺癌放射治疗中的准确性和效率	肺癌患者的目标体积（TVs）和风险器官（OARs）	digital pathology	lung cancer	deep learning	NA	image	40项研究
1536	2025-03-21	Integrated convolutional neural network for skin cancer classification with hair and noise restoration 2025, Turkish journal of medical sciences IF:1.2Q2 DOI:10.55730/1300-0144.5954 PMID:40104314	研究论文	本研究探讨了皮肤病变图像中的毛发和噪声伪影对分类器性能的影响，并提出了集成卷积神经网络（CNN）用于去除这些伪影以提高诊断准确性	提出了集成毛发去除（IHR）和集成噪声去除（INR）的CNN模型，显著提高了去除毛发和噪声后的图像分类准确率	研究中使用了合成数据集，可能无法完全反映真实世界中的复杂情况	提高皮肤病变图像的自动诊断准确性	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, ResNet50, DenseNet121, ResNet152, VGG16, VGG19	图像	HAM10000基准数据集及合成数据集
1537	2025-03-20	Predicting the risk of relapsed or refractory in patients with diffuse large B-cell lymphoma via deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1480645 PMID:40098696	研究论文	本研究通过深度学习预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险	结合临床特征和组织病理学图像，利用随机森林算法和弱监督学习方法CLAM构建预测模型，并进一步融合图像特征和临床信息以提高预测性能	样本量相对较小，仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	早期预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险，以调整治疗方案并改善患者预后	227名2015年至2018年在徐州医科大学附属医院确诊的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	深度学习，随机森林算法，弱监督学习	随机森林，CLAM	临床信息，H&E图像	227名患者
1538	2025-03-20	Identification of biomarkers and target drugs for melanoma: a topological and deep learning approach 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1471037 PMID:40098976	研究论文	本研究通过拓扑和深度学习方法，系统探索了黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测了潜在的药物靶点	开发了双向、加权、有符号和有方向的拓扑免疫基因调控网络，结合深度学习模型预测药物-靶点相互作用，填补了当前单基因分析方法的不足	未来研究需要在临床前模型中验证这些靶点，并探索基于网络的早期检测生物标志物	系统探索黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测潜在的药物靶点	良性黑色素细胞痣和皮肤黑色素瘤的转录组景观	机器学习	黑色素瘤	下一代测序（NGS）	深度学习模型	基因表达数据	NA
1539	2025-03-20	Multi-view united transformer block of graph attention network based autism spectrum disorder recognition 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1485286 PMID:40099145	研究论文	本文提出了一种名为多视图统一Transformer图注意力网络（MVUT_GAT）的新模型，用于通过分析神经影像数据来识别自闭症谱系障碍（ASD）	MVUT_GAT结合了多视图学习和注意力机制的优势，能够从物理和功能性MRI数据中提取精细特征，提高了ASD识别的准确性	NA	提高自闭症谱系障碍（ASD）的早期识别准确性	自闭症谱系障碍（ASD）患者	计算机视觉	自闭症谱系障碍	功能性MRI	Transformer, 图注意力网络（GAT）	神经影像数据	使用ABIDE数据集进行实验
1540	2025-03-20	Statistical Evaluation of Smartphone-Based Automated Grading System for Ocular Redness Associated with Dry Eye Disease and Implications for Clinical Trials 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S506519 PMID:40099234	研究论文	本研究介绍了一种基于深度学习的全自动方法，用于选择结膜作为大规模、多中心临床试验的兴趣区域（ROI），旨在通过精确、客观的评分系统减少评分者间和评分者内的变异性	引入了'水平性'参数到评分系统中，评估了该方法在提高评分精度、减少样本量和提高临床试验效率方面的潜力	NA	评估自动化评分系统在干眼病相关眼红症状中的应用及其对临床试验的影响	450名受试者的29,640张图像	计算机视觉	干眼病	深度学习	DeepLabV3	图像	450名受试者的29,640张图像