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
10041	2025-01-03	Lite-YOLOv8: a more lightweight algorithm for Tubercle Bacilli detection 2025-Jan, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03187-9 PMID:39264568	研究论文	本文提出了一种更轻量级的算法Lite-YOLOv8，用于检测痰样本中的结核杆菌	优化了YOLOv8s模型，引入了Lite-C2f模块、轻量级下采样模块和NWD损失函数，显著减少了参数数量并提高了检测精度	未提及具体局限性	解决结核杆菌检测中复杂背景、微小且数量众多的物体以及长时间观察导致的主观判断错误率增加的问题	痰样本中的结核杆菌	计算机视觉	结核病	深度学习	YOLOv8	图像	公共结核杆菌数据集
10042	2025-01-03	Automated diagnosis of atherosclerosis using multi-layer ensemble models and bio-inspired optimization in intravascular ultrasound imaging 2025-Jan, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03190-0 PMID:39292382	研究论文	本文提出了一种基于多层集成模型和生物启发优化的自动化动脉粥样硬化诊断方法，使用IVUS图像进行斑块分类	提出了一种结合Ant Lion优化器和深度学习的混合技术（AAPC-HALODL），用于自动分类IVUS图像中的斑块	研究仅使用了MICCAI Challenge 2011数据集，可能缺乏对其他数据集的泛化能力	开发一种自动化工具，用于准确检测和分类动脉粥样硬化斑块	IVUS图像中的动脉粥样硬化斑块	计算机视觉	心血管疾病	深度学习、生物启发优化	Faster RCNN, ShuffleNet-v2, 堆叠自编码器（SAE）, 深度极限学习机（DELM）	图像	MICCAI Challenge 2011数据集
10043	2025-01-03	The general equation of δ direct methods and the novel SMAR algorithm residuals using the absolute value of ρ and the zero conversion of negative ripples 2025-Jan-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273324009628 PMID:39558851	研究论文	本文建立了δ直接方法的一般方程δ(r) = ρ(r) + g(r)，并在SMAR相位算法中使用该方程进行相位细化	提出了SMAR算法，该算法基于交替最小化两个残差R(χ)和R(Φ)，并在每次迭代中最大化相应的S(Φ)和S(Φ)和函数	SMAR算法在相位细化开始时，m掩码的零部分占据约50%的单位晶胞体积，并在收敛时增加约5%，这可能影响算法的效率	研究δ直接方法的一般方程及其在SMAR相位算法中的应用	δ直接方法的一般方程和SMAR相位算法	NA	NA	SMAR相位算法	NA	衍射数据	NA
10044	2025-01-03	A statistical analysis for deepfake videos forgery traces recognition followed by a fine-tuned InceptionResNetV2 detection technique 2025-Jan, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.15665 PMID:39562484	研究论文	本文提出了一种新颖的深度伪造视频检测方法，结合了像素级视频统计特征的时间差异分析和深度学习算法	提出了一种新的欧几里得距离变化概率评分值来直接评估深度伪造视频的真实性，并对InceptionResNetV2进行了微调以提高检测精度	NA	开发一种更有效的深度伪造视频检测技术	深度伪造视频	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionResNetV2	视频	FaceForensics++和CelebDF数据集
10045	2025-01-03	[Artificial intelligence-powered robotic joint surgery:application,research progress,and prospects] 2025-Jan-01, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20240922-00437 PMID:39690849	研究论文	本文探讨了人工智能在机器人关节手术中的应用、研究进展及前景	人工智能的集成提升了手术规划、注册、手术机械臂控制和机器人自主性等关键流程的智能化水平	未提及具体的技术限制或挑战	研究人工智能在机器人关节手术中的应用及其对手术智能化和个性化治疗的推动作用	机器人关节手术，特别是全髋关节和膝关节置换术	机器学习和机器人技术	关节疾病	深度学习、强化学习和神经网络	深度学习模型、强化学习模型、神经网络	手术规划数据、注册数据、手术机械臂控制数据	NA
10046	2025-01-03	Combination of facial and nose features of Amur tigers to determine age 2025-Jan, Integrative zoology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1749-4877.12817 PMID:38509845	研究论文	本文通过结合东北虎的面部和鼻子特征，利用深度学习模型进行年龄识别	首次发现东北虎鼻子上的黑色斑点面积与年龄呈正相关，并利用深度学习模型结合分类和预测方法进行年龄识别	NA	研究东北虎的年龄识别方法	东北虎	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	NA
10047	2025-01-03	Label-free detection and simultaneous viability determination of CTCs by lens-free imaging cytometry 2025-Jan, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-024-05624-y PMID:39477899	研究论文	本文介绍了一种无透镜成像细胞术，用于无标记检测循环肿瘤细胞（CTCs）并同时确定其活性	提出了一种结合大视场无透镜成像和细胞追踪辅助深度学习算法的高通量系统，显著提高了稀有CTCs的检测率和识别效率	无透镜技术的固有局限性，如细胞在视场中的位置会影响成像，以及稀有CTCs可能不在一次观察中存在	开发一种用于癌症诊断和预后监测的无标记CTCs检测方法	循环肿瘤细胞（CTCs）	数字病理学	肺癌	无透镜成像细胞术	深度学习算法	图像	6名晚期癌症患者和6名健康对照者的临床样本
10048	2025-01-03	Score-based likelihood ratios for barefootprint evidence using deep learning features 2025-Jan, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.15670 PMID:39540342	研究论文	本文提出了一种基于深度学习特征的裸足印证据评分似然比方法，用于法庭证据的定量评估	首次提出使用深度学习特征进行裸足印证据的评分似然比计算，并构建了最大的裸足印数据集（BFD）	未提及方法在不同环境或条件下的鲁棒性测试	开发一种客观且科学的法庭裸足印证据定量评估方法	裸足印图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	54,118张裸足印图像，来自3000个个体
10049	2025-01-03	Optimized smFISH Pipeline for Studying Nascent Transcription in Mouse Embryonic Tissue Samples 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4322-8_5 PMID:39745605	研究论文	本文优化了单分子荧光原位杂交（smFISH）技术，并结合深度学习算法，用于自动化检测小鼠胚胎组织样本中的新生转录	通过优化smFISH技术并结合深度学习算法，实现了对小鼠胚胎组织样本中新生转录的自动化检测和精确量化	该方法主要应用于小鼠胚胎组织样本，尚未在其他哺乳动物胚胎中进行验证	研究新生转录的空间和时间动态，以揭示基因表达的分子机制	小鼠胚胎组织样本	数字病理学	NA	单分子荧光原位杂交（smFISH）	深度学习算法	图像	小鼠胚胎组织样本
10050	2025-01-02	Assessing small molecule conformational sampling methods in molecular docking 2025-Jan-05, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.27516 PMID:39476310	研究论文	本研究评估了不同小分子构象采样方法在分子对接中的影响	结合了传统采样方法和基于深度学习的模型（Torsional Diffusion）进行评估，并探讨了不同方法的性能差异	不同采样方法因独特的偏好（如可旋转键的二面角采样范围）而表现不一，可能需要结合互补方法以进一步提升对接性能	评估小分子构象采样方法在分子对接中的效果	小分子构象采样方法	分子对接	NA	分子对接	Torsional Diffusion	分子构象数据	Platinum Diverse Dataset、PoseBusters dataset、DUDE-Z dataset
10051	2025-01-02	Point-of-Care Potassium Measurement vs Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiography for Hyperkalemia Detection 2025-Jan-01, American journal of critical care : an official publication, American Association of Critical-Care Nurses IF:2.7Q1 DOI:10.4037/ajcc2025597 PMID:39740977	研究论文	本研究比较了床旁血钾检测和人工智能心电图在检测高钾血症中的准确性	首次比较了床旁血钾检测和人工智能心电图在检测高钾血症中的准确性	样本量较小，仅包括15名高钾血症患者和252名非高钾血症患者	确定床旁血钾检测和人工智能心电图在检测高钾血症中的准确性	重症监护患者	医疗人工智能	高钾血症	深度学习模型	深度学习模型	心电图数据	267名患者（15名高钾血症患者和252名非高钾血症患者）
10052	2025-01-01	An attention 3DUNET and visual geometry group-19 based deep neural network for brain tumor segmentation and classification from MRI 2025-Feb, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2283164 PMID:37979152	研究论文	本文提出了一种基于注意力3DUNET和视觉几何组-19的深度神经网络，用于从MRI图像中进行脑肿瘤分割和分类	提出了一种新颖的深度学习系统，结合了空间和通道注意力机制的三维U形网络（SC3DUNet）和基于扩张卷积的视觉几何组-19（DCVGG-19），用于脑肿瘤的分割和分类	该方法主要针对3D脑MRI图像，未涉及其他类型的医学影像	提高脑肿瘤的早期检测和分类准确率	脑肿瘤	数字病理学	脑肿瘤	深度学习	SC3DUNet, DCVGG-19	3D MRI图像	BraTS2020数据集
10053	2025-01-01	DeepCTG® 2.0: Development and validation of a deep learning model to detect neonatal acidemia from cardiotocography during labor 2025-Jan, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109448 PMID:39608037	研究论文	本文开发并验证了一种深度学习模型，用于从分娩期间的胎心监护（CTG）信号中检测新生儿酸血症	首次使用卷积神经网络（CNN）从CTG信号中检测新生儿酸血症，并在多中心数据库上进行评估	模型仍有显著改进空间，例如通过添加临床变量来考虑CTG信号中可能未出现的酸血症风险因素	开发一种能够从CTG信号中准确检测新生儿酸血症的深度学习模型	新生儿酸血症	机器学习	新生儿疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	CTG信号	27662例，包括3457例中度酸血症和464例重度酸血症
10054	2025-01-01	Monkeypox Global Research: A Comprehensive Analysis from Emergence to Present (1961-2023) for innovative prevention and control approaches 2025-Jan, Journal of infection and public health IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jiph.2024.102593 PMID:39608220	研究论文	本研究旨在识别猴痘（MPX）研究的热点和趋势，分析了1961年至2023年间发表的2655篇相关文章	通过文献计量学方法，结合深度学习和分子对接等新兴技术，全面分析了猴痘研究的发展历程和未来方向	研究依赖于Scopus数据库，可能未涵盖所有相关文献，且未进行实验验证	识别猴痘研究的热点和趋势，为未来的研究和防控策略提供指导	猴痘相关的研究文献	文献计量学	猴痘	文献计量分析，深度学习和分子对接	NA	文献数据	2655篇猴痘相关文章
10055	2024-12-29	Accelerated cardiac cine with spatio-coil regularized deep learning reconstruction 2025-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30337 PMID:39428898	研究论文	本文提出了一种结合空间-线圈正则化的深度学习重建方法，用于加速心脏电影成像	提出了Spatio-Coil Regularized DL (SCR-DL)方法，结合多线圈信息进行数据一致性和正则化，显著提高了重建图像的质量	未提及具体样本量，且仅针对心脏电影成像进行了验证	开发一种加速心脏电影成像的深度学习重建方法	心脏电影成像数据	医学影像	心血管疾病	深度学习重建	SCR-DL	图像	NA
10056	2024-12-28	Low Skeletal Muscle Radiodensity Predicts Response to CDK4/6 Inhibitors Plus Aromatase Inhibitors in Advanced Breast Cancer 2025-Feb, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13666 PMID:39686815	研究论文	本研究探讨了CT衍生的身体成分指数与激素受体阳性、HER2阴性晚期乳腺癌患者在接受内分泌治疗加CDK4/6抑制剂治疗时的治疗反应之间的关系	首次发现低骨骼肌放射密度（SMD）与接受CDK4/6抑制剂加芳香化酶抑制剂治疗的晚期乳腺癌患者的不良治疗结果相关	研究为回顾性设计，样本量相对较小，且仅来自单一中心	探讨CT衍生的身体成分指数与晚期乳腺癌患者治疗反应的关系	激素受体阳性、HER2阴性晚期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	CT扫描	深度学习软件	图像	247名女性患者
10057	2024-12-28	Deep learning-assisted two-dimensional transperineal ultrasound for analyzing bladder neck motion in women with stress urinary incontinence 2025-Jan, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.021 PMID:39032723	研究论文	本研究利用深度学习辅助的二维经会阴超声技术，分析女性压力性尿失禁患者的膀胱颈运动	首次将深度学习技术应用于二维经会阴超声视频中，以评估膀胱颈运动，并探索其在压力性尿失禁诊断和评估中的应用	研究为回顾性研究，样本量相对较小，且未涉及其他可能的诊断参数	评估膀胱颈运动在压力性尿失禁中的作用，并探索其作为诊断和评估参数的有效性	217名女性（其中173名参与最终分析，包括82名压力性尿失禁患者和91名对照组）	数字病理学	压力性尿失禁	二维经会阴超声	深度学习	视频	173名女性（82名压力性尿失禁患者和91名对照组）
10058	2024-12-28	Intrapartum electronic fetal heart rate monitoring to predict acidemia at birth with the use of deep learning 2025-Jan, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2024.04.022 PMID:38663662	研究论文	本研究应用深度学习技术开发和验证了一个模型，用于从电子胎儿监护数据中预测胎儿酸血症	首次将深度学习技术应用于电子胎儿监护数据分析，以提高复杂数据处理和模式识别的能力	数据集中存在部分缺失，且外部验证仅使用了公开的捷克数据库	开发并验证一个能够从电子胎儿监护数据中预测胎儿酸血症的深度学习模型	电子胎儿监护数据和脐带血气结果	机器学习	胎儿酸血症	深度学习	深度学习模型	电子胎儿监护数据	最终数据集包含10,182个时间戳在最后30分钟内的电子胎儿监护记录
10059	2024-12-28	Enhancing Heart Failure Care: Deep Learning-Based Activity Classification in Left Ventricular Assist Device Patients 2025-Jan-01, ASAIO journal (American Society for Artificial Internal Organs : 1992) DOI:10.1097/MAT.0000000000002299 PMID:39231213	研究论文	本研究利用深度神经网络对左心室辅助装置（LVAD）患者的活动进行分类，以提高心衰护理的效果	首次将LVAD流量、心率和加速度计数据结合，使用深度神经网络进行活动分类，为医疗设备的闭环控制提供了新方法	样本量较小，仅涉及13名LVAD患者	提高左心室辅助装置患者的护理效果，通过精确的活动分类实现闭环控制	左心室辅助装置（LVAD）患者	机器学习	心血管疾病	深度神经网络（DNN）	双向长短期记忆网络（BiLSTM）	心率、LVAD流量、加速度计数据	13名LVAD患者
10060	2024-12-28	A Novel Deep Learning Approach for Analyzing Glomerular Basement Membrane Lesions in a Mouse Model of X-Linked Alport Syndrome 2025-Jan, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.10.004 PMID:39427762	研究论文	本研究开发了一种新的深度学习方法，用于分析X连锁Alport综合征小鼠模型中的肾小球基底膜病变	结合了COL4α5染色荧光、周期性酸-甲胺银染色和低真空扫描电子显微镜图像，并应用监督深度学习预测GBM病变	研究仅基于小鼠模型，未涉及人类患者数据	研究X连锁Alport综合征小鼠模型中肾小球基底膜病变的一致性	X连锁Alport综合征小鼠模型	数字病理学	肾脏疾病	周期性酸-甲胺银染色、低真空扫描电子显微镜	监督深度学习	图像	NA