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
361	2025-07-26	MASSISTANT: A deep learning model for De Novo molecular structure prediction from EI‑MS spectra via SELFIES encoding 2025-Jul-10, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466216 PMID:40706264	研究论文	介绍了一种名为MASSISTANT的深度学习模型，用于从EI-MS光谱中直接预测分子结构	使用SELFIES编码直接从低分辨率EI-MS光谱预测分子结构，提高了预测准确率	模型性能对数据集的质量和化学同质性敏感，且仅适用于分子量低于600 Da的化合物	开发一种自动化工具，用于从EI-MS光谱中预测未知化合物的分子结构	挥发性及半挥发性化合物的分子结构	机器学习	NA	GC-EI-MS	深度学习模型	光谱数据	NIST数据集中的18万光谱
362	2025-07-26	Computational and Imaging Approaches for Precision Characterization of Bone, Cartilage, and Synovial Biomolecules 2025-Jul-09, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm15070298 PMID:40710415	综述	本文综述了成像、计算建模和测序技术在关节组织健康高分辨率、非侵入性表征方面的最新进展	整合了高分辨率MRI、定量CT、超声弹性成像等先进成像技术与深度学习、多尺度建模方法，以及RNA-seq、空间转录组学和质谱蛋白质组学等多组学技术，用于影像生物标志物的发现	临床广泛应用需要强大的数据基础设施、法规遵从性和医生教育	实现关节组织健康的精确表征，推动肌肉骨骼疾病的精准诊疗	骨、软骨和滑膜组织的生物分子	数字病理学	退行性关节疾病	高分辨率MRI、定量CT、超声弹性成像、RNA-seq、空间转录组学、质谱蛋白质组学	CNN、有限元模型、基于代理的模型	图像、组学数据	NA
363	2025-07-26	Diagnosis of Schizophrenia Using Feature Extraction from EEG Signals Based on Markov Transition Fields and Deep Learning 2025-Jul-07, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10070449 PMID:40710262	研究论文	该研究提出了一种基于马尔可夫转移场和深度学习的脑电图信号特征提取方法，用于精神分裂症的诊断	使用马尔可夫转移场将一维脑电图信号转换为二维图像，结合预训练的VGG-16模型和两种分类流程（支持向量机和深度学习）进行特征提取和分类	研究依赖于公开的脑电图数据库，样本来源单一，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效的精神分裂症诊断方法	精神分裂症患者和健康个体的脑电图信号	数字病理学	精神分裂症	EEG信号分析，马尔可夫转移场，深度学习	VGG-16, SVM, 自编码器, 神经网络	EEG信号	来自MV Lomonosov莫斯科国立大学公开精神分裂症EEG数据库的数据
364	2025-07-26	Detection of Helicobacter pylori Infection in Histopathological Gastric Biopsies Using Deep Learning Models 2025-Jul-07, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070226 PMID:40710613	研究论文	使用深度学习模型在组织病理学胃活检中检测幽门螺杆菌感染	采用深度卷积神经网络（DCNN）模型自动检测全切片图像中的幽门螺杆菌感染，相比传统方法具有更高的准确性和一致性	不同病理学应用中的变异性导致没有单一模型普遍适用，需要针对特定问题选择模型	提高幽门螺杆菌感染的诊断准确性和效率，减少诊断变异性	胃活检组织切片	数字病理学	胃炎	H&E染色、免疫组织化学确认	DCNN（InceptionV3, Resnet50, VGG16）、AutoML（BoostedNet, AutoKeras）	图像	100张H&E染色的全切片图像，45,795个图像块
365	2025-07-26	Development of Deep Learning Models for Real-Time Thoracic Ultrasound Image Interpretation 2025-Jul-05, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070222 PMID:40710609	研究论文	开发深度学习模型用于实时胸部超声图像解读，以降低战场环境下胸部损伤诊断的技能门槛	使用MobileNetV3架构开发了三分类深度学习模型，并在实时采集的数据上实现了85%的准确率，比之前的YOLOv8模型提升了17%	研究基于动物实验数据（25头猪），尚未在人体临床环境中验证	开发适用于战场环境的实时胸部损伤AI诊断系统	胸部超声图像（气胸和血胸损伤）	计算机视觉	胸部损伤	深度学习	MobileNetV3	超声图像	25头猪的超声图像数据
366	2025-07-26	GRANet: a graph residual attention network for gene regulatory network inference 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf349 PMID:40708222	研究论文	提出了一种名为GRANet的图残差注意力网络，用于基因调控网络（GRN）的推断	利用残差注意力机制自适应学习复杂的基因调控关系，并整合多维生物特征以进行更全面的推断	现有方法主要构建涵盖整个基因网络的全局模型，面临网络规模、噪声干扰和数据稀疏性等挑战，导致准确性下降	提高基因调控网络推断的准确性，以揭示基因间的调控关系并理解基因表达的机制	基因调控网络（GRN）	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	图残差注意力网络（GRANet）	基因表达数据	多个数据集
367	2025-07-26	A Unified YOLOv8 Approach for Point-of-Care Diagnostics of Salivary α-Amylase 2025-Jul-02, Biosensors DOI:10.3390/bios15070421 PMID:40710071	研究论文	本文介绍了一种便携式、AI驱动的即时诊断系统，用于通过比色图像分析自动分类唾液α-淀粉酶（sAA）	提出了一种统一的YOLOv8分割-分类模型，简化了流程并实现了实时设备端推理，性能优于模块化YOLOv4-CNN架构	研究仅基于1024张图像的数据集，可能需要在更大规模的数据上进行验证	开发一种快速、可靠且可扩展的唾液诊断移动健康应用平台	唾液α-淀粉酶（sAA）	计算机视觉	NA	比色图像分析	YOLOv8, YOLOv4-CNN	图像	1024张图像，代表八种不同的sAA浓度分类问题
368	2025-07-26	Prostate MRI Using Deep Learning Reconstruction in Response to Cancer Screening Demands-A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Jul-02, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm15070284 PMID:40710401	系统综述与荟萃分析	本文系统综述了深度学习重建（DLR）在前列腺MRI中的应用及其对图像质量和采集时间的影响	探讨了DLR技术在前列腺MRI中的潜在优势，特别是在减少采集时间同时保持或提升图像质量方面的创新应用	研究间图像质量指标的异质性阻碍了定量综合分析，且基于传统数据训练的AI模型在DLR图像上的准确性可能降低	评估DLR技术在前列腺MRI中的应用效果，特别是在癌症筛查需求增加的背景下	前列腺MRI图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习重建（DLR）	深度学习模型	MRI图像	33项研究
369	2025-07-26	Artificial Intelligence in the Management of Malnutrition in Cancer Patients: A Systematic Review 2025-Jul, Advances in nutrition (Bethesda, Md.) DOI:10.1016/j.advnut.2025.100438 PMID:40334987	系统综述	本文系统评估了人工智能在癌症患者营养不良管理中的应用及其效果	首次系统评价AI在癌症患者营养管理中的多领域应用，包括营养状态评估、预测和临床结果改善	需要进一步研究以标准化AI模型并确保临床适用性	评估人工智能在癌症患者营养不良识别和管理中的作用	癌症患者	医疗人工智能	癌症	机器学习算法（决策树、随机森林、支持向量机）和深度学习模型	决策树、随机森林、支持向量机、深度学习	医疗影像和临床数据	11项研究（共52,228名患者）
370	2025-07-26	Regularized Gradient Statistics Improve Generative Deep Learning Models of Super Resolution Microscopy 2025-Jul, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202401900 PMID:40454902	research paper	本文提出了一种在超分辨率荧光显微镜深度学习模型训练过程中通过正则化信号梯度统计来改进生成图像质量的方法	通过在训练数据集中对图像进行梯度及拉普拉斯统计量的正则化处理，使其更接近自然场景图像的统计特性，从而提升生成图像质量	该方法仅适用于具有适当先验信息的图像（如BioSR数据集中丝状结构图像）	改进超分辨率显微镜深度学习模型的图像生成质量	超分辨率荧光显微镜图像	computer vision	NA	深度学习	Conditional Variational Diffusion Model (CVDM)	图像	BioSR数据集（包含衍射极限图像与超分辨率图像的匹配对）
371	2025-07-26	ICD lead and primary metal artifact detection and inpainting in cardiac CT images 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17947 PMID:40660812	研究论文	开发了一种自动检测心脏CT扫描中ICD导线及周围金属伪影并修复受影响区域的方法	提出了两种深度学习模型，用于自动检测和修复心脏CT图像中的ICD导线及金属伪影，提高了心脏分割和运动分析的准确性	方法主要针对已重建的CT图像，可能不适用于其他类型的医学影像或不同来源的金属伪影	减少心脏CT图像中由ICD导线引起的金属伪影，恢复丢失的解剖信息	心脏CT图像中的ICD导线及金属伪影	数字病理学	心血管疾病	深度学习	2D U-Net, 3D图像修复模型	CT图像	12名患者的心脏4DCT扫描数据，以及148名患者的无伪影心脏CT数据用于合成数据集
372	2025-07-26	From Industry 4.0 to 5.0: Exploring the Opportunity of Biodegradable Freshness Indicator Packaging 2025-Jul, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70242 PMID:40708461	综述	本文探讨了从工业4.0到5.0背景下，生物可降解新鲜度指示包装的机遇及其在食品包装行业的应用	结合数字技术与包装技术的跨学科整合，提出了生物可降解材料与新鲜度指示包装的创新应用	未具体提及实验数据或案例研究的局限性	探索生物可降解新鲜度指示包装在可持续食品包装中的潜力和机遇	生物可降解聚合物和新鲜度指示包装技术	食品包装技术	NA	机器学习、大数据、物联网、3D打印、深度学习、区块链、云边协作、万物互联、4D打印	NA	NA	NA
373	2025-07-26	Detect+Track: robust and flexible software tools for improved tracking and behavioural analysis of fish 2025-Jul, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.242086 PMID:40708665	research paper	介绍了一种名为Detect+Track的新型视频处理方法，结合深度学习目标检测器与基于模板的目标无关跟踪器，显著提高了动物跟踪的准确性和鲁棒性	结合深度学习目标检测器与基于模板的目标无关跟踪器，显著提高了动物跟踪的准确性和鲁棒性，特别是在遮挡、光照变化、身体变形和表面波纹等挑战性条件下	未明确提及具体局限性，但可能需要手动校正和重新训练以适应新的对象类别	提高动物在复杂环境中运动和决策研究的跟踪和分析能力	Picasso triggerfish（毕加索扳机鱼）在随机排列的圆柱障碍物中导航的行为实验	computer vision	NA	深度学习目标检测、基于模板的跟踪、Voronoi镶嵌、平面同调、光流法	深度学习目标检测器	video	未明确提及具体样本数量，但涉及毕加索扳机鱼的行为实验
374	2025-07-26	VGG-EffAttnNet: Hybrid Deep Learning Model for Automated Chili Plant Disease Classification Using VGG16 and EfficientNetB0 With Attention Mechanism 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70653 PMID:40708782	研究论文	提出了一种结合VGG16和EfficientNetB0的混合深度学习模型VGG-EffAttnNet，用于辣椒植物病害的自动分类	结合VGG16和EfficientNetB0，引入注意力机制和蒙特卡洛Dropout（MCD）以提高分类的准确性和鲁棒性	未来工作需扩展到实时移动和边缘设备部署，增强模型的可解释性，并探索去中心化农业诊断的联邦学习	开发一种高效的深度学习模型，用于辣椒植物病害的自动分类，以支持精准农业	辣椒植物的病害图像	计算机视觉	辣椒植物病害	深度学习	VGG16, EfficientNetB0	图像	5000张图像，涵盖五个类别：健康、叶卷曲、叶斑、粉虱和黄化
375	2025-07-26	Machine learning-assisted point-of-care diagnostics for cardiovascular healthcare 2025-Jul, Bioengineering & translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1002/btm2.70002 PMID:40708978	research paper	本文探讨了机器学习辅助的即时诊断设备在心血管疾病医疗中的应用及其潜力	利用深度学习框架改进即时诊断设备，实现更频繁的异常检测和自动化专家级诊断	数据隐私问题和数据集代表性偏见可能阻碍临床整合	提升心血管疾病的诊断准确性和医疗效率	心血管疾病患者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	deep learning frameworks	medical data	NA
376	2025-07-26	An Interactive Human-in-the-Loop Framework for Skeleton-Based Posture Recognition in Model Education 2025-Jul-01, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10070431 PMID:40710243	research paper	提出了一种基于骨架的姿势识别的人机交互框架，用于支持模型训练和艺术教育	结合了传统和深度学习分类算法，并整合了视觉推荐模块以增强教学互动性	未提及数据集是否具有多样性或泛化能力	开发一个支持姿势分类和模型训练的交互式框架	人体姿势（站立、坐、跳跃、蹲伏、躺）	computer vision	NA	骨架特征提取（关节坐标、角度、肢体长度、对称性度量）	KNN, SVM, Random Forest, LSTM, Transformer	image	4870张标注图像用于训练和验证，500张图像用于测试
377	2025-07-26	Deep Learning Approaches for Automated Prediction of Treatment Response in Non-Small-Cell Lung Cancer Patients Based on CT and PET Imaging 2025-Jun-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11070078 PMID:40710896	综述	本文综述了基于深度学习的自动化方法，用于预测非小细胞肺癌患者对治疗的反应，主要基于CT和PET影像	探讨了深度学习在分析CT和PET影像中的形态和代谢变化方面的创新应用，以自动化评估肺癌治疗反应	未提及具体样本量或数据集的详细描述，可能缺乏对方法实际应用效果的深入分析	旨在通过深度学习技术提高非小细胞肺癌治疗反应的评估效率和客观性	非小细胞肺癌患者的CT和PET影像	数字病理学	肺癌	CT和PET影像分析	深度学习（未指定具体模型）	医学影像	NA
378	2025-07-26	Morphometric, Biomechanical and Macromolecular Performances of β-TCP Macro/Micro-Porous Lattice Scaffolds Fabricated via Lithography-Based Ceramic Manufacturing for Jawbone Engineering 2025-Jun-28, Journal of functional biomaterials IF:5.0Q2 DOI:10.3390/jfb16070237 PMID:40710452	研究论文	本研究开发并表征了一种新型光刻打印陶瓷β-TCP支架，具有宏观/微观多孔晶格结构，旨在优化骨传导和机械稳定性	采用光刻技术制造具有宏观/微观多孔晶格的β-TCP支架，结合先进的成像技术和深度学习工具评估其骨再生效果	未提及长期临床效果及大规模临床试验结果	开发用于颌骨工程的高效骨组织再生支架	β-TCP支架及其在颌骨再生中的应用	生物医学工程	颌骨缺损	光刻陶瓷制造技术、微计算机断层扫描、同步辐射成像、傅里叶变换红外成像分析	深度学习工具	图像数据	未明确提及具体样本数量
379	2025-07-26	The Robust Vessel Segmentation and Centerline Extraction: One-Stage Deep Learning Approach 2025-Jun-26, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070209 PMID:40710596	研究论文	本文提出了一种新颖的一阶段深度学习方法，用于同时进行血管分割和中心线提取	采用多任务神经网络设计了一种混合架构，结合卷积和图层，以及特定任务的损失函数，有效捕捉分割和中心线提取之间的拓扑关系，并利用它们的互补特征	NA	提高血管成像应用中血管分割和中心线提取的准确性和效率	血管分割和中心线提取	计算机视觉	NA	深度学习	多任务神经网络	图像	142张来自LIDC-IDRI和AMOS数据集的胸部及腹部区域的计算机断层扫描血管造影图像
380	2025-07-26	Artificial Intelligence-Driven Drug Toxicity Prediction: Advances, Challenges, and Future Directions 2025-Jun-23, Toxics IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxics13070525 PMID:40710970	综述	本文综述了人工智能在药物毒性预测领域的应用进展、挑战及未来发展方向	系统总结了深度学习与多模态数据融合策略在药物毒理学评估中的科学范式转变	未提及具体技术实现的局限性或数据偏差问题	为药物研发中的毒性预测提供全面的理论框架和技术策略	药物毒性预测相关文献及全球发展现状	机器学习	NA	深度学习、多模态数据融合	机器学习模型、深度学习模型	多模态数据	NA