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
10941	2025-03-05	Latent Diffusion Enhanced Rectangle Transformer for Hyperspectral Image Restoration 2025-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3475249 PMID:39383081	研究论文	本文提出了一种潜在扩散增强的矩形Transformer方法，用于高光谱图像（HSI）的恢复，解决了现有方法在探索HSI空间非局部自相似性和光谱低秩特性方面的挑战	引入了多形状空间矩形自注意力模块和光谱潜在扩散增强模块，分别用于捕捉非局部空间相似性和生成图像特定的潜在字典以提取低秩向量	未明确提及具体限制，但可能包括计算复杂度高或对特定类型HSI的适应性有限	提高高光谱图像恢复的效果，包括去噪、超分辨率、重建和修复	高光谱图像	计算机视觉	NA	潜在扩散模型	Transformer	图像	在四个常见的高光谱图像恢复任务上进行了实验
10942	2025-03-05	Image Copy-Move Forgery Detection via Deep PatchMatch and Pairwise Ranking Learning 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3482191 PMID:39453802	研究论文	本文提出了一种新颖的端到端图像复制-移动伪造检测框架，结合了传统方法和深度学习的优势	提出了一种深度跨尺度PatchMatch方法和成对排序学习框架，用于精确定位复制-移动区域并区分源区域和目标区域	尽管在多种复制-移动场景中表现出色，但未提及在极端复杂背景下的性能	提高图像复制-移动伪造检测的准确性和泛化能力	图像中的复制-移动伪造区域	计算机视觉	NA	深度学习	深度跨尺度PatchMatch, 成对排序学习框架	图像	未明确提及样本数量
10943	2025-03-05	Widespread use of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical students in Uganda: A cross-sectional study 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313776 PMID:39787055	研究论文	本文评估了乌干达医学生对ChatGPT及其他AI工具的使用情况	首次在乌干达医学生中评估了ChatGPT及其他AI工具的广泛使用情况，并探讨了其使用目的和影响因素	研究仅限于乌干达的四所公立大学，可能无法推广到其他地区或国家	评估乌干达医学生对ChatGPT及其他AI工具的使用情况及其影响因素	乌干达四所公立大学的医学生	自然语言处理	NA	描述性横断面研究	ChatGPT	问卷调查数据	564名医学生
10944	2025-03-05	The classification of absence seizures using power-to-power cross-frequency coupling analysis with a deep learning network 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1513661 PMID:39995596	研究论文	本文提出了一种基于功率-功率跨频耦合分析和深度学习网络的失神发作分类方法	首次在癫痫分类文献中探索了功率-功率耦合（PPC）的应用，并结合堆叠稀疏自编码器（SSAE）进行自动分类	样本量较小，仅包含12名患者的94次失神发作	开发一种自动分类失神发作的方法	失神发作的脑电图（EEG）数据	机器学习	癫痫	功率-功率跨频耦合分析	堆叠稀疏自编码器（SSAE）	脑电图（EEG）	12名患者的94次失神发作
10945	2025-03-05	Deep Learning Models for Predicting the Recurrence of Idiopathic Granulomatous Mastitis 2025, Journal of inflammation research IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JIR.S499512 PMID:40026307	研究论文	本研究评估并比较了不同机器学习模型在预测特发性肉芽肿性乳腺炎（IGM）复发中的表现	首次比较了逻辑回归、随机森林和神经网络在预测IGM复发中的性能，并发现神经网络模型表现最佳	研究基于回顾性数据，可能存在选择偏差，且样本量相对较小	评估不同机器学习模型在预测IGM复发中的性能	212名被诊断为IGM的患者	机器学习	乳腺疾病	机器学习	逻辑回归、随机森林、神经网络	患者数据（包括血清学标志物、肿瘤特征和治疗历史）	212名患者
10946	2025-03-05	Multiomics-Based Deep Learning Prediction of Prognosis and Therapeutic Response in Patients With Extensive-Stage Small Cell Lung Cancer Receiving Chemoimmunotherapy: A Retrospective Cohort Study 2025, International journal of general medicine IF:2.1Q2 DOI:10.2147/IJGM.S506485 PMID:40026810	研究论文	本研究旨在开发一个临床早期预警预测模型，以评估广泛期小细胞肺癌（ES-SCLC）患者的预后和对化疗免疫治疗的反应，从而指导临床决策	利用多组学数据和深度学习技术，开发了一个预测模型，用于评估ES-SCLC患者的治疗反应和预后，特别是随机森林模型在预测准确性和预后风险评估方面表现出色	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本量相对较小，需要进一步的前瞻性研究验证	评估广泛期小细胞肺癌患者的预后和对化疗免疫治疗的反应	309名在包头肿瘤医院住院的广泛期小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	机器学习算法（包括随机森林、决策树、人工神经网络和广义线性回归）	随机森林、决策树、人工神经网络、广义线性回归	临床数据和放射组学参数	309名广泛期小细胞肺癌患者
10947	2025-03-05	A Comparison of Transfer Learning Metaphyseal Sign Diagnostic Models for Kashin-Beck Disease Based on X-rays of Children's Hands 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.78235 PMID:40027020	研究论文	本研究比较了五种深度学习模型在基于儿童手部X光片的Kashin-Beck病（KBD）诊断中的应用，旨在提高诊断精度和效率	首次将深度学习模型应用于KBD的诊断，特别是KBV16模型在验证集和测试集上表现出色，准确率分别达到0.9563和0.9535	研究未涉及模型在临床环境中的实际应用和整合，未来研究需关注模型的临床适用性和在医疗资源匮乏地区的推广	开发并比较深度学习模型，以提高KBD的诊断精度和效率	儿童手部X光片	计算机视觉	Kashin-Beck病	深度学习	KBV16, KBX, KBV19, KBIn, KBM2	图像	22,366张图像，包括阳性组和对照组
10948	2025-03-05	PEDI: Towards Efficient Pathway Enrichment and Data Integration in Bioinformatics for Healthcare Using Deep Learning Optimisation 2025, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972251321684 PMID:40027281	研究论文	本文提出了一种利用生物信息学数据和深度学习优化的增强识别程序，旨在解决医疗操作中的关键问题	结合深度学习优化技术，包括数据归一化和混合学习方法，有效管理大规模数据，实现个性化医疗解决方案	NA	通过优化技术解决医疗操作中的关键困难，提升生物信息学在医疗中的应用效率	生物信息学数据和医疗操作	生物信息学	NA	深度学习优化	NA	生物信息学数据	4个场景和2个案例研究
10949	2025-03-05	Application of artificial intelligence in Alzheimer's disease: a bibliometric analysis 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1511350 PMID:40027465	研究论文	本文通过文献计量分析，探讨了人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用热点和趋势	首次对2004年至2023年间人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用进行了全面的文献计量分析，揭示了该领域的研究热点和发展趋势	研究仅基于SCI和SSCI数据库，可能未涵盖所有相关文献	识别过去20年人工智能在阿尔茨海默病研究中的关键研究热点和趋势	人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用	自然语言处理	老年病	文献计量分析	深度学习	文献数据	2,316篇论文
10950	2025-03-05	Deep learning for accurate classification of conifer pollen grains: enhancing species identification in palynology 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1507036 PMID:40027520	研究论文	本研究利用深度学习技术，特别是迁移学习模型，来提高针叶树花粉粒的准确分类，从而增强物种识别能力	首次应用多种迁移学习架构（如DenseNet201、EfficientNetV2S等）于针叶树花粉粒的分类，显著提高了分类准确率	研究依赖于博物馆标本的图像数据，可能无法完全代表自然环境中花粉粒的多样性	提高针叶树花粉粒的分类准确性，以支持生态研究和环境变化监测	针叶树花粉粒，包括冷杉、云杉和松树	计算机视觉	NA	迁移学习	DenseNet201, EfficientNetV2S, InceptionV3, MobileNetV2, ResNet101, ResNet50, VGG16, VGG19, Xception	图像	博物馆标本的花粉粒图像数据集
10951	2025-03-05	The application of artificial intelligence in stroke research: A bibliometric analysis 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251323833 PMID:40027591	研究论文	本文通过文献计量分析总结了人工智能在卒中研究中应用的研究现状和热点变化	首次通过文献计量学方法系统分析了过去20年人工智能在卒中研究中的应用趋势和热点	仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	总结和阐明人工智能在卒中研究中应用的研究现状和热点变化	卒中研究领域的人工智能应用	自然语言处理	心血管疾病	文献计量分析	NA	文本	4437篇文献
10952	2025-03-05	Isfahan Artificial Intelligence Event 2023: Macular Pathology Detection Competition 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_47_24 PMID:40028045	研究论文	本文介绍了2023年伊斯法罕人工智能事件中的黄斑病理检测竞赛，旨在评估当前基于AI的分类方法在黄斑病理检测中的应用	通过竞赛形式评估多种AI-CAD工具，展示了深度学习在病理图像特征学习中的潜力	在处理不平衡的小数据集时，选择和调整合适的模型需要特别注意	评估和改进基于AI的黄斑病理检测技术	黄斑疾病患者和正常受试者的OCT图像	计算机视觉	黄斑疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	包括正常受试者、糖尿病性黄斑水肿患者和其他黄斑疾病患者的OCT图像数据集
10953	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
10954	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
10955	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
10956	2025-03-04	Emotional stimulated speech-based assisted early diagnosis of depressive disorders using personality-enhanced deep learning 2025-May-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.01.136 PMID:39914753	研究论文	本研究结合精神病学理论，收集抑郁症语音识别数据，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	结合精神病学理论，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	本研究的样本量虽然高于通过G-Power 3.1计算的最小样本量，但样本量仍然较小	开发一种可行的抑郁症识别方法，用于抑郁症的早期诊断	24名重度抑郁症患者（MDDs）和36名健康对照组（HCs）	自然语言处理	抑郁症	语音识别	Bi-LSTM, TCN-MTA	语音数据	24名重度抑郁症患者和36名健康对照组
10957	2025-03-04	A comparative analysis of deep learning and chemometric approaches for spectral data modeling 2025-Apr-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343766 PMID:40024653	研究论文	本研究对五种不同的光谱数据分析建模方法进行了全面比较，包括PLS结合经典化学计量学预处理、iPLS结合经典预处理或小波变换、LASSO结合小波变换以及CNN结合光谱预处理	提供了预处理方法和模型组合的详尽比较，发现在低数据量环境下无法预先确定最优的预处理和模型组合	研究仅限于低维案例研究，可能无法推广到高维数据	比较不同建模方法在光谱数据分析中的性能	啤酒数据集和废润滑油数据集	机器学习	NA	PLS, iPLS, LASSO, CNN, 小波变换	PLS, iPLS, LASSO, CNN	光谱数据	啤酒数据集40个训练样本，废润滑油数据集273个训练样本
10958	2025-03-04	Contrastive learning in brain imaging 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102500 PMID:39889467	研究论文	本文探讨了对比学习在脑成像中的应用及其作为一种无需数据标注的深度学习技术的潜力	对比学习通过将数据映射到潜在空间，并假设同类样本在潜在空间中应彼此接近，不同类样本应彼此远离，从而在无需标注的情况下学习数据的代表性特征	未明确提及具体的研究限制	研究对比学习在医学图像处理和分析中的应用	脑成像数据	医学影像	NA	对比学习	深度学习	图像	NA
10959	2025-03-04	Feature-targeted deep learning framework for pulmonary tumorous Cone-beam CT (CBCT) enhancement with multi-task customized perceptual loss and feature-guided CycleGAN 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102487 PMID:39891955	研究论文	本文提出了一种针对肺部肿瘤的锥形束CT（CBCT）增强的深度学习框架，通过多任务定制感知损失和特征引导的CycleGAN生成高质量的肺部成像	提出了一种新的特征导向深度学习框架，结合多任务学习特征选择网络（MTFS-Net）和特征引导的CycleGAN，有效抑制伪影并保留关键肿瘤信息	未提及具体局限性	提高肺部CBCT图像质量，以支持肺癌治疗的进一步分析	肺癌患者的CBCT图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	CycleGAN	图像	多机构数据集
10960	2025-03-04	Assessing the prognostic impact of body composition phenotypes on surgical outcomes and survival in patients with spinal metastasis: a deep learning approach to preoperative CT analysis 2025-Mar-01, Journal of neurosurgery. Spine DOI:10.3171/2024.8.SPINE24722 PMID:39705691	研究论文	本研究通过深度学习分析术前CT扫描，评估体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响	首次使用深度学习管道分析术前CT扫描，识别肌肉和脂肪含量及组成，并将患者分为四种体成分表型组，揭示了体成分表型与手术结果及生存率的关系	样本量相对较小（102例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响	接受脊柱转移瘤手术的患者	数字病理学	脊柱转移瘤	深度学习	深度学习管道	CT图像	102例患者