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
4941	2025-07-19	Deep learning-based malaria parasite detection: convolutional neural networks model for accurate species identification of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87979-5 PMID:39885248	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于从厚血涂片中准确分类被恶性疟原虫、间日疟原虫感染的红细胞及未感染的白细胞	该模型采用七通道输入，显著提高了疟原虫种类识别的准确性，解决了以往模型难以区分不同疟原虫种类的问题	当前模型尚未在真实世界质量图像上全面测试，且需要进一步开发以适应偏远地区的实际应用	开发一种自动化工具以提高疟疾诊断的准确性和效率，特别是在缺乏训练有素的显微镜技师的偏远地区	被恶性疟原虫（P. falciparum）和间日疟原虫（P. vivax）感染的红细胞及未感染的白细胞	数字病理学	疟疾	深度学习	CNN	图像	12,954例（验证集）+ 64,126例（交叉验证）厚血涂片样本
4942	2025-07-19	Investigating the performance of multivariate LSTM models to predict the occurrence of Distributed Denial of Service (DDoS) attack 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313930 PMID:39823417	研究论文	本文探讨了使用多元LSTM模型预测分布式拒绝服务（DDoS）攻击的性能	通过比较多种深度学习模型和机器学习模型，证明了LSTM网络在预测DDoS攻击中的优越性	无法完全避免服务器遭受DDoS攻击，只能在一定程度上预防	评估不同模型在预测DDoS攻击中的性能，寻找最优预测方法	DDoS攻击的网络流量数据	机器学习	NA	深度学习、机器学习	LSTM, DNN, Random Forest, AdaBoost, Gaussian Naive Bayes	网络流量数据	使用CICDDoS2019基准数据集，包含88个特征，从中提取22个特征
4943	2025-07-19	Artificial intelligence in ophthalmology: a bibliometric analysis of the 5-year trends in literature 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1580583 PMID:40665980	研究论文	通过文献计量学方法分析过去5年（2020-2024年）人工智能在眼科领域应用的文献，揭示该领域的最新发展趋势	超越单个领域提供更全面的见解，涵盖2022年后的文献，填补了先前文献计量学研究的空白	仅基于Web of Science核心合集的数据，可能未涵盖所有相关文献	阐明人工智能在眼科领域应用的最新观点和发展趋势	人工智能在眼科领域的应用文献	数字病理	年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变、青光眼等眼科疾病	文献计量学方法	深度学习、机器学习、CNN	文献数据	21,725篇文献，来自134个国家和7,126个机构
4944	2025-07-19	Dual-stage segmentation and classification framework for skin lesion analysis using deep neural network 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251351858 PMID:40666627	研究论文	本研究开发了一个双阶段深度学习框架，用于皮肤病变的分割和分类，以解决数据不平衡、病变变异性和低对比度等挑战	提出了一个结合U-Net与VGG16编码器的精确实例分割阶段，以及使用EfficientFormer和SwiftFormer网络的分类阶段的双阶段框架	未明确提及具体限制，但可能包括对非皮肤镜数据（如SLICE-3D）的适应性仍需进一步验证	开发一个高精度和鲁棒性的双阶段深度学习框架，用于皮肤病变的分割和分类	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	U-Net, VGG16, EfficientFormer, SwiftFormer, XGBoost, ResNet	图像, 表格数据	三个基准数据集：HAM10000（10,000张训练图像）、ISIC 2018和ISIC 2024 SLICE-3D数据集
4945	2025-07-19	A method for English paragraph grammar correction based on differential fusion of syntactic features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326081 PMID:40668821	研究论文	提出一种基于句法特征差异融合的英语段落语法纠错方法	通过差异融合分析句法特征，显著提升段落级语法纠错的准确性和质量	依赖预设阈值识别语法错误，可能影响对复杂错误的适应性	提高英语段落语法纠错的准确性和效率	英语段落中的语法错误	自然语言处理	NA	依赖解析、BERT、Seq2Seq模型	Transformer-based Seq2Seq	文本	CoLA、LCoLE、FCE数据集
4946	2025-07-18	Multimodal deep learning improving the accuracy of pathological diagnoses for membranous nephropathy 2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2025.2528106 PMID:40659521	研究论文	开发一种多模态病理诊断系统，协助病理学家诊断膜性肾病	结合PASM染色、免疫荧光和电子显微镜图像，构建三种深度学习模型，综合提供病理诊断	未提及具体局限性	提高膜性肾病的病理诊断准确性和效率	膜性肾病患者	数字病理	膜性肾病	深度学习	CNN（假设基于图像处理）	图像（PASM染色、免疫荧光、电子显微镜图像）	138名各种肾病患者
4947	2025-07-18	Genotype Prediction from Retinal Fundus Images Using Deep Learning in Eyes with Age-Related Macular Degeneration 2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100836 PMID:40661176	研究论文	利用深度学习从视网膜眼底图像预测年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的高风险基因变异	首次使用深度学习模型从视网膜眼底图像预测AMD相关的高风险基因变异，并比较了不同AMD严重程度下的模型性能	样本量相对有限（1754名参与者），且仅针对CFH和ARMS2两个基因	通过非侵入性眼部成像推断基因型，并探索AMD中的基因型-表型关系	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	深度学习	CNN, ViT	图像	1754名参与者的31271张视网膜彩色眼底照片
4948	2025-07-18	A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.027 PMID:40447251	research paper	提出了一种深度学习模型，用于从Micro-CT成像中准确分割果蝇大脑	使用预训练神经网络和少量Micro-CT图像（1-3张）训练出准确的3D深度学习模型，并能扩展到不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型的大脑分割	训练数据量较少（仅1-3张Micro-CT图像），可能影响模型的泛化能力	开发一种高效的果蝇大脑Micro-CT图像自动分割方法	成年果蝇（Drosophila melanogaster）大脑	computer vision	NA	Micro-CT成像	3D deep learning models (基于预训练神经网络)	3D Micro-CT图像	1-3张成年果蝇大脑Micro-CT图像
4949	2025-07-18	TKA-AID: An Uncertainty-Aware Deep Learning Classifier to Identify Total Knee Arthroplasty Implants 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.019 PMID:39832639	研究论文	开发了一种基于深度学习的分类器TKA-AID，用于自动识别全膝关节置换术中的植入物	采用EfficientNet架构的深度学习模型，结合不确定性估计和异常检测机制，提高了植入物识别的准确性和安全性	模型在外部测试集上仅有一次错误，但未提及在不同医疗机构或设备上的泛化能力	开发自动识别全膝关节置换术植入物的工具，以简化术前规划流程	全膝关节置换术中的植入物	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	EfficientNet	图像	9,651名患者（共111,519张图像）
4950	2025-07-18	Development of a Deep Learning Model for Automating Implant Position in Total Hip Arthroplasty 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.032 PMID:39880053	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于在全髋关节置换术中自动标注骨盆标志物并进行相关测量	提出的深度学习模型在标注骨盆标志物方面表现优于或等同于训练有素的人类专家，并能够实时提供全髋关节置换术相关测量	临床使用尚未广泛验证，样本量相对较小（161例）	开发能够自动标注骨盆标志物并计算全髋关节置换术相关测量的深度学习模型	全髋关节置换术患者的术前术后骨盆X光片和术中透视图像	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN（假设基于图像处理，但未明确说明具体架构）	医学影像（X光片和透视图像）	161例初次全髋关节置换术患者的影像数据
4951	2025-07-18	A Deep Learning Tool for Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Knee Radiographs 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.038 PMID:39880057	研究论文	开发了一种用于膝关节前后位X光片上最小关节间隙宽度（mJSW）自动测量的深度学习工具	提出了一种结合深度学习分割模型和计算机视觉算法的端到端自动化测量方法，能够灵活处理自然膝关节和关节置换后的膝关节	算法测量与人工测量之间存在一定误差（73.2%的测量差异小于1毫米）	开发自动化测量膝关节mJSW的算法，以评估骨关节炎进展	膝关节前后位X光片	数字病理	骨关节炎	深度学习分割模型+计算机视觉算法	深度学习分割模型	X光图像	583张图像用于训练分割模型，330张独立图像用于算法验证
4952	2025-07-18	AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care 2025-Aug, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.04.007 PMID:40354695	研究论文	本文综述了人工智能在龋齿管理中的应用，包括临床实践、专业教育和公众自我护理	探讨了AI在龋齿风险预测、图像分析、治疗计划制定及口腔卫生教育中的创新应用	未提及具体AI模型的性能评估或实际临床应用效果的定量数据	概述AI在个性化龋齿管理中的应用现状和发展前景	龋齿患者、牙科专业人员及公众	数字病理	龋齿	machine learning, deep learning	NA	图像、临床数据	NA
4953	2025-04-12	Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo 2025-Jul-17, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf133 PMID:40209097	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4954	2025-07-18	Clinical Implementation of Sixfold-Accelerated Deep Learning Superresolution Knee MRI in Under 5 Minutes: Arthroscopy-Validated Diagnostic Performance 2025-Jul-16, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.25.32878 PMID:40266704	研究论文	本研究验证了使用深度学习超分辨率图像重建技术的六倍加速膝关节MRI在临床中的诊断性能	结合三倍并行成像和两倍同步多层加速技术，实现六倍加速的深度学习超分辨率膝关节MRI，并在5分钟内完成扫描	研究为回顾性设计，样本量相对较小（124例患者）	验证六倍加速深度学习超分辨率3-T膝关节MRI的临床效能	膝关节疼痛的成年患者	数字病理学	膝关节疾病	深度学习超分辨率图像重建、并行成像(PI)、同步多层加速(SMS)	DL（深度学习）	MRI图像	124名成年患者（79名男性，45名女性）
4955	2025-07-18	Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: a review 2025-Jul-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ade9c7 PMID:40587976	综述	本文综述了人工智能技术在遗传性视网膜疾病(IRDs)中的应用，包括诊断、预后和管理方面的潜力	整合了现有研究，识别了知识空白，并探讨了可解释AI在临床环境中的重要性	该领域知识碎片化，需要更多针对性研究来填补空白	探索AI技术在遗传性视网膜疾病诊断和管理中的应用潜力	遗传性视网膜疾病(IRDs)	人工智能在医疗领域的应用	遗传性视网膜疾病	机器学习和深度学习	NA	NA	NA
4956	2025-07-18	Inverse Design of Manufacturable Infrared Metasurfaces Based on Multimodal Deep Learning Methods 2025-Jul-16, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c07116 PMID:40623946	研究论文	本文提出了一种基于多模态深度学习的可制造红外超表面的逆向设计方法	提出了一种多模态神经网络框架，能够根据目标光谱生成不同模式的设计结果，解决了高维参数空间和非线性映射带来的挑战，设计速度比传统方法快几个数量级	未提及具体样本量或实验验证的广泛性	实现复杂光子器件的逆向设计，特别是红外隐身超表面的设计	复合周期性微结构	机器学习	NA	多模态深度学习	神经网络	光谱数据	NA
4957	2025-07-18	The Second Skin: A Wearable Sensor Suite that Enables Real-Time Human Biomechanics Tracking Through Deep Learning 2025-Jul-16, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3589996 PMID:40668712	研究论文	开发了一种可穿戴传感器套装，通过深度学习实现实时人体生物力学跟踪	提出了一种任务无关、用户无关的方法，用于在各种任务中精确实时估计下肢关节状态	样本量较小（N=10），且仅针对特定行业（建筑和危险废物清理）的任务	研究实时人体运动学和动力学测定方法，以推进生物力学研究和生物反馈应用	人体下肢关节的运动学和动力学	机器学习	NA	惯性测量单元（IMUs）和压力鞋垫	深度学习模型	传感器数据	10名参与者，33项任务
4958	2025-07-18	LCwmcaR: Learning Cross-Window Cross-Modality Correlation-Aware Representation for Human Activity Recognition 2025-Jul-16, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3581226 PMID:40668703	research paper	提出了一种名为LCwmcaR的新型跨窗口跨模态相关性感知框架，用于人类活动识别（HAR）	LCwmcaR框架通过双分支网络同时建模时间和空间级别信息，并设计了可学习的时间二维化策略和跨窗口相关性感知特征表示生成模块	未提及具体的局限性	提升人类活动识别的准确性和鲁棒性	人类活动识别（HAR）数据	machine learning	NA	Mamba和CNN	dual-branch network	时序数据	四个公共数据集
4959	2025-07-18	Multi-View Fused Nonnegative Matrix Completion Methods for Drug-Target Interaction Prediction 2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3589662 PMID:40668724	研究论文	本研究提出两种多视图融合非负矩阵补全方法，用于提高药物-靶标相互作用预测的准确性、可解释性和可扩展性	结合非负矩阵补全框架、线性多视图融合机制和多图拉普拉斯正则化，避免启发式秩选择并保持各视图结构特性	未明确说明方法在超大规模数据集上的性能表现	提高药物-靶标相互作用预测的准确性	药物-靶标相互作用数据	机器学习	NA	非负矩阵补全、多视图融合、多图拉普拉斯正则化	非负矩阵补全模型	异构相似性矩阵	四个黄金标准数据集和一个更大的真实世界数据集
4960	2025-07-18	VGRF Signal-Based Gait Analysis for Parkinson's Disease Detection: A Multi-Scale Directed Graph Neural Network Approach 2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3589772 PMID:40668723	research paper	该论文提出了一种基于垂直地面反作用力(VGRF)信号的多尺度有向图神经网络方法，用于帕金森病的步态分析检测	提出了一种多尺度自适应有向图神经网络(MS-ADGNN)，首次考虑了VGRF信号的固有图结构，能够捕捉足底传感器间的分布关系和行走时的动态压力传导	未提及具体样本量限制或数据多样性问题	开发更有效的帕金森病步态异常检测方法	帕金森病患者与健康对照者的步态数据	digital pathology	帕金森病	VGRF信号分析	MS-ADGNN（包含ADGN和MSTCN单元）	生物力学信号数据	三个广泛使用的数据集（具体数量未说明）