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
1641	2025-03-05	Advanced driving assistance integration in electric motorcycles: road surface classification with a focus on gravel detection using deep learning 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1520557 PMID:40028228	研究论文	本文提出了一种在嵌入式系统（如Raspberry Pi）上高效运行的深度学习模型，用于实时监测道路状况，特别是砾石检测，以提高摩托车骑手的安全性	通过比较多种先进的卷积神经网络架构，确定了EfficientNetV2在推理时间和准确性之间的最佳平衡，特别适合交通密集的城市环境中的实时应用	研究主要关注砾石检测，未涉及其他道路状况或更复杂的驾驶辅助功能	开发一种能够在嵌入式系统上实时运行的深度学习模型，用于监测道路状况，提高摩托车骑手的安全性	摩托车骑手和道路状况，特别是砾石检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN（包括EfficientNet和Inception）	图像	NA
1642	2025-03-05	Determining the meter of classical Arabic poetry using deep learning: a performance analysis 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1523336 PMID:40028229	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于准确确定古典阿拉伯诗歌的韵律	采用字符级编码保留关键语言特征，并测试了多种深度学习架构，其中双向长短期记忆模型在完整诗句和半诗句数据上均取得了最高准确率	未提及模型在其他语言或诗歌类型上的泛化能力	开发一种能够准确分类古典阿拉伯诗歌韵律的深度学习模型	古典阿拉伯诗歌的韵律	自然语言处理	NA	深度学习	LSTM, GRU, Bi-LSTM	文本	未明确提及具体样本数量，但使用了大规模数据集，并按70-15-15的比例划分训练、验证和测试集
1643	2025-03-05	Refining Pseudo Labeling via Multi-Granularity Confidence Alignment for Unsupervised Cross Domain Object Detection 2025-Jan-01, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3522807 PMID:40030753	研究论文	本文提出了一种名为多粒度置信度对齐均值教师（MGCAMT）的新框架，用于无监督跨域目标检测，通过同时缓解类别、实例和图像级别的置信度错位来优化伪标签，从而提升教师-学生学习的性能	提出了多粒度置信度对齐均值教师（MGCAMT）框架，通过分类置信度对齐（CCA）、任务置信度对齐（TCA）和图像聚焦置信度对齐（FCA）三个模块，解决了伪标签中的置信度错位问题，从而优化了无监督跨域目标检测的性能	未明确提及具体局限性，但可能包括对特定数据集或场景的依赖，以及计算复杂度较高的问题	解决无监督跨域目标检测中的伪标签置信度错位问题，提升目标检测模型的泛化能力	无监督跨域目标检测中的伪标签生成与优化	计算机视觉	NA	均值教师（Mean Teacher）、证据深度学习（EDL）	MGCAMT（多粒度置信度对齐均值教师）	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及多个场景的实验
1644	2025-03-04	A case for the use of deep learning algorithms for individual and population level assessments of mental health disorders: Predicting depression among China's elderly 2025-Jan-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.09.147 PMID:39321977	研究论文	本研究利用机器学习方法分析中国老年人群的抑郁风险因素，从整体和个体层面预测抑郁	使用机器学习算法在大规模代表性老年数据库中预测抑郁风险因素，提供个体层面的可靠诊断可能性	需要进一步研究结合专业临床输入以推进该领域	预测中国老年人群的抑郁风险因素，支持临床医生识别影响患者抑郁的最重要因素	中国老年人群	机器学习	老年疾病	机器学习算法	NA	调查数据	来自中国健康与养老追踪调查（CHARLS）第四波的参与者
1645	2025-03-02	Deep Learning Approach Predicts Longitudinal Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Changes 2025-Jan-31, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020139 PMID:40001659	研究论文	本研究旨在开发深度学习模型，预测青光眼患者视网膜神经纤维层（RNFL）厚度的变化，以促进疾病的早期诊断和进展监测	使用纵向OCT成像数据，结合自定义1D卷积神经网络（CNN），在不同人口统计学和疾病严重程度下实现一致的预测性能	样本量相对较小（251名参与者，437只眼睛），可能限制模型的泛化能力	开发深度学习模型以预测青光眼患者RNFL厚度的变化，支持临床决策	青光眼患者的视网膜神经纤维层（RNFL）厚度变化	数字病理学	青光眼	光学相干断层扫描（OCT）	线性回归（LR）、支持向量回归（SVR）、梯度提升回归（GBR）、自定义1D卷积神经网络（CNN）	图像（OCT扫描）	251名参与者（437只眼睛）
1646	2025-03-02	Deep Learning-Enabled Integration of Histology and Transcriptomics for Tissue Spatial Profile Analysis 2025, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0568 PMID:39830364	研究论文	本文介绍了一种名为GIST的深度学习模型，用于整合组织学图像和空间转录组数据，以进行组织空间特征分析	GIST模型结合了预训练的组织学基础模型和混合图变换器模型，显著提升了空间转录组数据的分析精度，并揭示了新的空间组织和功能动态	NA	开发一种深度学习模型，用于整合组织学图像和空间转录组数据，以提高空间细胞特征分析的准确性	人类肺癌、乳腺癌和结直肠癌的数据集	数字病理学	肺癌, 乳腺癌, 结直肠癌	空间转录组学	混合图变换器模型	图像, 转录组数据	NA
1647	2025-03-02	Liver fibrosis classification on trichrome histology slides using weakly supervised learning in children and young adults 2025-Jan, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2024.100416 PMID:39867463	研究论文	本研究探讨了使用弱监督学习方法对儿童和年轻人的三色染色组织切片进行肝纤维化分类的可行性	采用聚类约束注意力多实例学习（CLAM）方法，首次在儿童和年轻人的三色染色全切片图像（WSI）上进行肝纤维化分期	研究为回顾性研究，样本量相对较小（217例），且仅限于儿童和年轻人群体	开发一种更客观的肝纤维化分期方法，减少诊断变异性	儿童和年轻人的肝纤维化组织切片	数字病理学	肝纤维化	弱监督学习	CLAM	图像	217例三色染色全切片图像
1648	2025-03-02	Exploring artificial intelligence in orthopaedics: A collaborative survey from the ISAKOS Young Professional Task Force 2025-Jan, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70181 PMID:39996084	研究论文	本研究通过分析关于人工智能在骨科应用中的调查结果，旨在为骨科领域的人工智能讨论建立学术基础，并阐明该领域内人工智能应用的关键模式、挑战和未来潜在方向	首次通过大规模调查揭示了骨科医生对人工智能的认知、使用现状及未来兴趣，为骨科领域的人工智能应用提供了实证数据	调查样本主要为男性（92.9%），可能存在性别偏差；且调查结果主要反映受访者的主观意见，缺乏客观数据支持	探讨人工智能在骨科领域的应用现状及未来发展方向	骨科医生	医学人工智能	骨科疾病	NA	NA	调查问卷数据	211名骨科医生
1649	2025-03-02	Paving the way for new antimicrobial peptides through molecular de-extinction 2025, Microbial cell (Graz, Austria) DOI:10.15698/mic2025.02.841 PMID:40012704	研究论文	本文探讨了通过分子去灭绝技术研究古代基因组和蛋白质组中的抗菌肽（AMPs），作为传统抗生素的替代品	利用分子去灭绝技术挖掘古代基因组和蛋白质组中的抗菌肽，结合软件工具和深度学习模型，发现了多种新型抗菌肽	NA	研究古代基因组和蛋白质组中的抗菌肽，以发现新型抗生素并深入了解进化过程	古代基因组和蛋白质组中的抗菌肽	生物信息学	NA	分子去灭绝技术、深度学习	深度学习模型	基因组数据、蛋白质组数据	NA
1650	2025-03-02	Artificial Intelligence Powered Automated and Early Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia Cancer in Histopathological Images: A Robust SqueezeNet-Enhanced Machine Learning Framework 2025, International journal of telemedicine and applications IF:3.1Q2 DOI:10.1155/ijta/2257215 PMID:40017574	研究论文	本研究提出了一种基于SqueezeNet增强的机器学习框架，用于自动筛查和分类急性淋巴细胞白血病组织病理学图像	结合深度学习（DL）和机器学习（ML）算法，解决了理解组织病理学图像和分类过程的复杂性	未提及具体局限性	提高急性淋巴细胞白血病的早期和精确诊断	急性淋巴细胞白血病的组织病理学图像	数字病理学	急性淋巴细胞白血病	深度学习（DL）和机器学习（ML）	SqueezeNet、神经网络（NN）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）	图像	未提及具体样本数量
1651	2025-03-02	Advancing antibiotic discovery with bacterial cytological profiling: a high-throughput solution to antimicrobial resistance 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1536131 PMID:40018674	综述	本文综述了细菌细胞学分析（BCP）作为一种快速、可扩展且成本效益高的方法，用于识别抗生素作用机制，并探讨其在抗生素发现中的应用	介绍了BCP在药物发现中的潜力，特别是通过识别spirohexenolide A对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌的细胞靶点，展示了其创新性	讨论了BCP的优势、局限性及潜在改进方向，并指出某些病原体的细胞学特征尚未被研究	推动抗生素发现，以应对抗菌素耐药性（AMR）这一全球健康威胁	不同细菌生物和不同类别的抗生素	数字病理学	抗菌素耐药性	细菌细胞学分析（BCP）	深度学习	图像	NA
1652	2025-03-01	Deep Learning-Assisted Diagnostic System: Apices and Odontogenic Sinus Floor Level Analysis in Dental Panoramic Radiographs 2025-Jan-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020134 PMID:40001654	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的辅助诊断系统，用于牙科全景X光片中牙源性鼻窦炎的精确诊断	结合了多种深度学习模型，并融合了常见的对比度受限自适应直方图均衡化、最小-最大归一化和RGB映射方法，显著提高了诊断准确性	未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种辅助牙医精确诊断牙源性鼻窦炎的AI系统	牙科全景X光片中的牙源性鼻窦炎	计算机视觉	牙源性鼻窦炎	深度学习	YOLO 11n, YOLOv8n-cls	图像	NA
1653	2025-03-01	FDoSR-Net: Frequency-Domain Informed Auto-Encoder Network for Arbitrary-Scale 3D Whole-Heart MRI Super-Resolution 2025-Jan-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020129 PMID:40001649	研究论文	本文旨在开发一种三维超分辨率网络，用于执行任意比例的三维全心磁共振成像超分辨率，同时保持精细的图像细节	提出了一种利用频域正则化训练的3D自编码器框架，能够在训练中保持精细图像细节，并实现任意比例的超分辨率	NA	开发一种能够执行任意比例三维全心磁共振成像超分辨率的网络	三维全心磁共振成像	计算机视觉	心血管疾病	NA	3D自编码器	三维磁共振成像	120个三维全心磁共振成像体积，使用四种不同的序列获取
1654	2025-03-01	Anatomically Guided Deep Learning System for Right Internal Jugular Line (RIJL) Segmentation and Tip Localization in Chest X-Ray 2025-Jan-29, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15020201 PMID:40003610	研究论文	本研究提出了一种结合解剖学标志分割、RIJL分割网络和后处理功能的深度学习系统，用于在胸部X光图像中准确分割右颈内静脉导管（RIJL）并定位其尖端	通过整合解剖学知识和空间推理，利用气管作为解剖学标志提取与RIJL最相关的子区域，从而提高了分割和尖端定位的准确性	NA	开发一种自动化深度学习系统，以减少临床医生在胸部X光图像中检查右颈内静脉导管（RIJL）放置的工作量	右颈内静脉导管（RIJL）在胸部X光图像中的分割和尖端定位	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	NA
1655	2025-03-01	Deep Learning-Enhanced Portable Chemiluminescence Biosensor: 3D-Printed, Smartphone-Integrated Platform for Glucose Detection 2025-Jan-27, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020119 PMID:40001639	研究论文	本文介绍了一种新型便携式化学发光生物传感器平台，结合深度学习和智能手机集成，用于葡萄糖检测	该平台采用低成本蜡印微垫和3D打印黑盒，替代传统笨重设备，并通过深度学习模型显著提升检测性能	NA	开发一种成本效益高且选择性强的葡萄糖检测平台	葡萄糖	生物传感	NA	化学发光（CL）传感	Random Forest, SVM, InceptionV3, VGG16, ResNet-50	图像	600张实验化学发光图像，其中80%用于模型训练，20%用于测试
1656	2025-03-01	CLTNet: A Hybrid Deep Learning Model for Motor Imagery Classification 2025-Jan-27, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15020124 PMID:40002457	研究论文	本文提出了一种名为CLTNet的混合深度学习模型，用于改进基于脑电图（EEG）的运动想象（MI）分类	CLTNet模型创新性地结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模块，以更全面地理解运动想象期间EEG信号的特征	NA	改进基于EEG的运动想象分类，以促进脑机接口（BCI）技术的应用	运动想象EEG信号	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM, Transformer	EEG信号	BCI IV 2a和BCI IV 2b数据集
1657	2025-03-01	A Robust Method for Real Time Intraoperative 2D and Preoperative 3D X-Ray Image Registration Based on an Enhanced Swin Transformer Framework 2025-Jan-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020114 PMID:40001635	研究论文	本文提出了一种基于增强Swin Transformer框架的实时术中2D和术前3D X射线图像配准方法，用于图像引导手术中的病灶定位	采用双通道Swin Transformer特征提取器，结合注意力机制和特征金字塔，提高了2D X射线和3D CT图像配准的速度和精度	NA	提高图像引导手术中2D X射线和3D CT图像配准的准确性和效率	术中2D X射线图像和术前3D CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	Swin Transformer	图像	来自开源数据集的三个不同感兴趣区域
1658	2025-03-01	Predicting Epileptic Seizures Using EfficientNet-B0 and SVMs: A Deep Learning Methodology for EEG Analysis 2025-Jan-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12020109 PMID:40001629	研究论文	本研究提出了一种结合EfficientNet-B0卷积神经网络和六种支持向量机（SVM）集成投票机制的框架，用于癫痫发作预测	该框架首次将EfficientNet-B0与SVM集成结合，利用归一化短时傅里叶变换（STFT）和通道相关性特征从EEG信号中提取频谱和空间信息，提高了预测的准确性和鲁棒性	研究仅在CHB-MIT数据集上进行了验证，未在其他数据集上测试其泛化能力	开发一种高效的癫痫发作预测方法，以改善癫痫患者的管理和干预时机	癫痫患者的EEG信号	机器学习	癫痫	短时傅里叶变换（STFT）	EfficientNet-B0, SVM	EEG信号	CHB-MIT数据集
1659	2025-03-01	A Future Picture: A Review of Current Generative Adversarial Neural Networks in Vitreoretinal Pathologies and Their Future Potentials 2025-Jan-24, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13020284 PMID:40002698	综述	本文回顾了当前生成对抗网络（GANs）在玻璃体视网膜病变中的应用及其未来潜力	探讨了GANs在眼科领域的应用，特别是其在提高诊断准确性、扩展成像技术能力及预测治疗反应方面的潜力	当前GAN模型在可靠性和准确性方面面临挑战	探索GANs在视网膜疾病诊断和治疗监测中的临床应用	玻璃体视网膜病变	计算机视觉	视网膜疾病	生成对抗网络（GANs）	GAN	图像	NA
1660	2025-03-01	Segmentation of ADPKD Computed Tomography Images with Deep Learning Approach for Predicting Total Kidney Volume 2025-Jan-22, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13020263 PMID:40002677	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于自动分割ADPKD患者的CT图像以预测总肾脏体积（TKV）	开发了一个逐步框架，能够稳健处理非增强CT（NCCT）和增强CT（CCT）图像，确保样本利用的平衡和跨模态的一致性表现	缺乏对CT模态变化的深入研究	通过自动分割ADPKD患者的CT图像来预测总肾脏体积（TKV）	ADPKD患者的CT图像	计算机视觉	肾脏疾病	深度学习	SSD, Inception V2, DeepLab V3+	CT图像	NA