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
12421	2025-03-20	Deep Learning-Based Algorithm for Road Defect Detection 2025-Feb-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051287 PMID:40096028	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv8的模型RepGD-YOLOV8W，用于提高道路缺陷检测的精度和计算效率	改进YOLOv8模型，引入Rep-GD模块和Wise-IoU损失函数，显著提升检测精度和计算效率	未提及模型在极端天气或夜间条件下的表现	提高道路缺陷检测的精度和计算效率，解决复杂背景下的漏检和误检问题	道路缺陷（如裂缝和坑洞）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, RepGD-YOLOV8W	图像	RDD2022数据集
12422	2025-03-20	Phase determination with and without deep learning 2025-Feb, Physical review. E DOI:10.1103/PhysRevE.111.024131 PMID:40103033	研究论文	本文研究了无监督学习在检测J_{1}-J_{2}伊辛模型相变中的表现，并提出了一种基于配置直接比较的简单方法	提出了一种基于配置直接比较的简单方法，用于检测相变，并与变分自编码器生成的结果进行对比，发现简单方法在某些系统中可以产生与复杂神经网络相当的结果	研究仅限于J_{1}-J_{2}伊辛模型，未涉及其他复杂系统	研究无监督学习在统计物理学中检测相变的应用	J_{1}-J_{2}伊辛模型	机器学习	NA	无监督学习，变分自编码器	变分自编码器	配置数据	NA
12423	2025-03-20	Time-inversion of spatiotemporal beam dynamics using uncertainty-aware latent evolution reversal 2025-Feb, Physical review. E DOI:10.1103/PhysRevE.111.025307 PMID:40103073	研究论文	本文提出了一种用于时空光束动力学时间反转的反向潜在演化模型，利用条件变分自编码器（CVAE）和长短期记忆（LSTM）网络进行自监督深度学习	提出了一个结合CVAE和LSTM的自监督深度学习框架，用于预测上游六维相空间投影，并捕捉输入数据的不确定性	计算复杂度较高，可能限制在线应用的实用性	解决带电粒子束动力学中的逆问题，估计上游六维相空间	带电粒子束的六维相空间投影	机器学习	NA	条件变分自编码器（CVAE），长短期记忆（LSTM）网络	CVAE, LSTM	六维相空间测量数据	NA
12424	2025-03-20	Predicting the risk of relapsed or refractory in patients with diffuse large B-cell lymphoma via deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1480645 PMID:40098696	研究论文	本研究通过深度学习预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险	结合临床特征和组织病理学图像，利用随机森林算法和弱监督学习方法CLAM构建预测模型，并进一步融合图像特征和临床信息以提高预测性能	样本量相对较小，仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	早期预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险，以调整治疗方案并改善患者预后	227名2015年至2018年在徐州医科大学附属医院确诊的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	深度学习，随机森林算法，弱监督学习	随机森林，CLAM	临床信息，H&E图像	227名患者
12425	2025-03-20	Identification of biomarkers and target drugs for melanoma: a topological and deep learning approach 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1471037 PMID:40098976	研究论文	本研究通过拓扑和深度学习方法，系统探索了黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测了潜在的药物靶点	开发了双向、加权、有符号和有方向的拓扑免疫基因调控网络，结合深度学习模型预测药物-靶点相互作用，填补了当前单基因分析方法的不足	未来研究需要在临床前模型中验证这些靶点，并探索基于网络的早期检测生物标志物	系统探索黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测潜在的药物靶点	良性黑色素细胞痣和皮肤黑色素瘤的转录组景观	机器学习	黑色素瘤	下一代测序（NGS）	深度学习模型	基因表达数据	NA
12426	2025-03-20	Multi-view united transformer block of graph attention network based autism spectrum disorder recognition 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1485286 PMID:40099145	研究论文	本文提出了一种名为多视图统一Transformer图注意力网络（MVUT_GAT）的新模型，用于通过分析神经影像数据来识别自闭症谱系障碍（ASD）	MVUT_GAT结合了多视图学习和注意力机制的优势，能够从物理和功能性MRI数据中提取精细特征，提高了ASD识别的准确性	NA	提高自闭症谱系障碍（ASD）的早期识别准确性	自闭症谱系障碍（ASD）患者	计算机视觉	自闭症谱系障碍	功能性MRI	Transformer, 图注意力网络（GAT）	神经影像数据	使用ABIDE数据集进行实验
12427	2025-03-20	Statistical Evaluation of Smartphone-Based Automated Grading System for Ocular Redness Associated with Dry Eye Disease and Implications for Clinical Trials 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S506519 PMID:40099234	研究论文	本研究介绍了一种基于深度学习的全自动方法，用于选择结膜作为大规模、多中心临床试验的兴趣区域（ROI），旨在通过精确、客观的评分系统减少评分者间和评分者内的变异性	引入了'水平性'参数到评分系统中，评估了该方法在提高评分精度、减少样本量和提高临床试验效率方面的潜力	NA	评估自动化评分系统在干眼病相关眼红症状中的应用及其对临床试验的影响	450名受试者的29,640张图像	计算机视觉	干眼病	深度学习	DeepLabV3	图像	450名受试者的29,640张图像
12428	2025-03-19	Leveraging deep learning for epigenetic protein prediction: a novel approach for early lung cancer diagnosis and drug discovery 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00347-5 PMID:40083337	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的表观遗传蛋白预测方法，用于早期肺癌诊断和药物发现	构建了CNN-BiLSTM模型，结合AmpPseAAC特征提取方法，显著提高了表观遗传蛋白预测的性能	未提及具体的数据集大小和模型在实际应用中的验证情况	通过预测表观遗传蛋白，改进疾病诊断和治疗策略，特别是肺癌	表观遗传蛋白	机器学习	肺癌	深度学习	CNN-BiLSTM	蛋白质序列数据	NA
12429	2025-03-19	StopSpamX: A multi modal fusion approach for spam detection in social networking 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103227 PMID:40093577	研究论文	本文提出了一种多模态融合方法StopSpamX，用于社交网络中的垃圾信息检测	结合了多种最先进的词嵌入技术和深度学习混合融合分类器技术，包括GRU、LSTM和CNN，以提高垃圾信息检测的性能	未提及具体的数据集大小或实验环境的限制	实现一个无垃圾信息的社交网络环境	社交网络平台（如Twitter、Instagram、Youtube、Facebook、Whatsapp）上的数据	自然语言处理	NA	Word2Vec, GloVe, FastText, GRU, LSTM, CNN	混合融合分类器（基于文本的分类器和组合分类器）	文本	未提及具体样本数量
12430	2025-03-19	Prediction of lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma using non-contrast CT-based radiomics and deep learning with thyroid lobe segmentation: A dual-center study 2025-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100639 PMID:40093877	研究论文	本研究旨在通过深度学习放射组学（DLRad）和临床特征开发预测乳头状甲状腺癌（PTC）患者淋巴结转移（LNM）的模型	结合深度学习放射组学和临床特征，开发了一个新的预测模型，用于预测PTC患者的LNM，并在双中心研究中验证了其性能	研究样本量相对较小，且仅使用了非对比CT数据，可能限制了模型的泛化能力	开发并验证一个预测PTC患者LNM的模型	228名PTC患者的271个甲状腺叶	数字病理学	甲状腺癌	非对比CT	深度学习	图像	271个甲状腺叶（来自228名PTC患者）
12431	2025-03-19	Sensitivity-enhanced hydrogel digital RT-LAMP with in situ enrichment and interfacial reaction for norovirus quantification in food and water 2025-May-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137325 PMID:39864200	研究论文	本研究开发了一种蒸发增强的水凝胶数字RT-LAMP方法，用于食品和水中人类诺如病毒的敏感定量	通过干燥样品在芯片上原位富集病毒颗粒，并在水凝胶-芯片界面触发核酸的界面扩增，提高了检测灵敏度20倍	NA	开发一种高效的方法用于食品安全监测和环境监测中的生物危害检测	人类诺如病毒（HuNoV）	生物技术	NA	数字RT-LAMP（逆转录环介导等温扩增）	深度学习模型	NA	包括3个湖水、草莓、自来水和饮用水在内的多个实际样品
12432	2025-03-19	Mapping nutrient pollution in inland water bodies using multi-platform hyperspectral imagery and deep regression network 2025-May-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137314 PMID:39874751	研究论文	本文提出了一种新的深度学习框架，用于从高光谱图像中进行多参数估计，以解决水质映射不准确的问题	提出了一种结合高维注意力加权差异的深度卷积空间-光谱联合学习方法，优化了深度特征	NA	准确估计与富营养化相关的三个关键水质参数的分布：总氮、总磷和氨氮	内陆水体	计算机视觉	NA	高光谱遥感	深度卷积网络	高光谱图像	NA
12433	2025-03-19	Validation of Deep Learning-Based Automatic Retinal Layer Segmentation Algorithms for Age-Related Macular Degeneration with 2 Spectral-Domain OCT Devices 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100670 PMID:40091912	研究论文	本研究验证了基于深度学习的自动视网膜层分割算法在两种光谱域OCT设备上的应用，特别是在年龄相关性黄斑变性（AMD）中的应用	通过在不同OCT设备上测试深度学习模型的鲁棒性，验证了其在生成临床相关指标方面的有效性	研究依赖于专家验证的地面真实标签，这一过程资源密集，限制了算法在多种OCT设备上的广泛应用	验证深度学习图像分割模型在多种OCT设备上的应用，评估其设备独立性	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	光谱域OCT（SD-OCT）	UNet, DeepLabv3	图像	402个SD-OCT扫描
12434	2025-03-19	Towards precision agriculture: A dataset for early detection of corn leaf pests 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111394 PMID:40083639	研究论文	本文介绍了一个用于早期检测玉米叶害虫的数据集，旨在通过机器学习和深度学习模型提高精准农业和自动化害虫检测的水平	提供了一个包含多种玉米叶害虫图像的数据集，涵盖了不同生长阶段和田间环境下的图像，并包含了手动和算法分割的背景，增强了数据集的多样性和实用性	数据集主要基于智能手机拍摄的图像，可能存在图像质量不一致的问题，且背景污染可能影响模型的训练效果	开发机器学习和深度学习模型，用于早期检测玉米叶害虫，以支持精准农业和可持续农业实践	玉米叶害虫，特别是Spodoptera frugiperda（秋粘虫）、叶枯病和Zonocerus variegatus（杂色蝗虫）	计算机视觉	NA	机器学习和深度学习	NA	图像	数据集包含1308张未增强的健康叶片图像、11772张增强的健康叶片图像、848张感染叶片图像和7632张增强的感染叶片图像
12435	2025-03-19	Artificial intelligence guided search for van der Waals materials with high optical anisotropy 2025-Mar-17, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d4mh01332h PMID:39704611	研究论文	本文利用几何和机器学习方法，特别是深度学习架构，来高效筛选具有高光学各向异性的范德华材料	结合几何方法和机器学习模型（如Atomistic Line Graph Neural Network），提高了筛选范德华材料的效率和准确性	需要进一步的实验验证来确认机器学习模型的预测能力	探索具有高光学各向异性的范德华材料，以推动先进光子学的发展	范德华材料	机器学习	NA	密度泛函理论、椭偏测量	Atomistic Line Graph Neural Network	晶体学参数、光学各向异性数据	2H-MoTe和CdPS等材料样本
12436	2025-03-19	Progress in the application of machine learning in CT diagnosis of acute appendicitis 2025-Mar-17, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04864-5 PMID:40095017	综述	本文综述了机器学习在急性阑尾炎CT诊断中的应用、进展及挑战，并探讨了未来发展方向	介绍了机器学习在急性阑尾炎诊断中的创新应用，如自动检测、鉴别诊断和严重程度分层，并展示了深度学习模型如AppendiXNet和3D卷积神经网络在诊断中的优异表现	面临人工智能的'黑箱'性质、与临床工作流程的整合以及所需大量资源等挑战	探讨机器学习在急性阑尾炎CT诊断中的应用及其对提高诊断精度、优化治疗路径和降低医疗成本的潜力	急性阑尾炎的CT诊断	数字病理学	急性阑尾炎	CT成像	深度学习模型（如AppendiXNet）、3D卷积神经网络（CNNs）	CT图像	NA
12437	2025-03-19	Diagnosis of moderate-to-severe hepatic steatosis using deep learning-based automated attenuation measurements on contrast-enhanced CT 2025-Mar-17, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04872-5 PMID:40095018	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动化衰减测量在对比增强CT（CECT）上诊断中度至重度肝脂肪变性（HS）的效用，以组织学为参考标准	利用深度学习算法自动测量肝脏和脾脏的衰减值，并与手动测量结果进行比较，评估其在诊断中度至重度肝脂肪变性中的性能	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差，且仅针对肝移植供体，结果可能不适用于其他人群	评估基于深度学习的自动化衰减测量在CECT上诊断中度至重度肝脂肪变性的效用	3,620名肝移植供体（2,393名男性和1,227名女性；平均年龄31.7±9.4岁）	计算机视觉	肝脂肪变性	对比增强CT（CECT）	深度学习算法	CT图像	3,620名肝移植供体
12438	2025-03-19	EEG-based emotion recognition with autoencoder feature fusion and MSC-TimesNet model 2025-Mar-17, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2477801 PMID:40096584	研究论文	本文提出了一种基于自编码器特征融合和MSC-TimesNet模型的脑电图（EEG）情感识别方法	提出了一种创新的深度学习模型MSC-TimesNet，结合多尺度卷积核，有效提取周期内和周期间信息	未提及具体局限性	提高EEG信号在情感识别任务中的分类性能	脑电图（EEG）信号	机器学习	NA	自编码器特征融合，MSC-TimesNet模型	MSC-TimesNet	EEG信号	公共数据集DEAP和Dreamer
12439	2025-03-19	VM-UNet++ research on crack image segmentation based on improved VM-UNet 2025-Mar-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92994-7 PMID:40089495	研究论文	本文提出了一种基于改进VM-UNet的裂纹图像分割方法VM-UNet++，旨在提高裂纹检测的准确性	本文创新性地结合了Mamba架构和UNet模型的优势，显著提升了裂纹分割的准确性	尽管VM-UNet++在分割精度上有所提升，但其计算成本仍然是一个挑战	研究目的是改进裂纹图像分割的准确性，以满足实际应用需求	研究对象是裂纹图像	计算机视觉	NA	深度学习	VM-UNet++	图像	Crack500和Ozgenel公共数据集
12440	2025-03-19	Emerging trends in SERS-based veterinary drug detection: multifunctional substrates and intelligent data approaches 2025-Mar-15, NPJ science of food IF:6.3Q1 DOI:10.1038/s41538-025-00393-z PMID:40089516	review	本文综述了基于表面增强拉曼散射（SERS）的兽药检测方法的发展，特别是多功能基底和智能数据分析的应用	提出了多功能基底的概念，并探讨了深度学习技术在SERS检测中的应用，包括基底结构设计优化、光学性质预测、光谱预处理及定性和定量分析	选择报告分子、数据不平衡和计算需求方面的挑战	提高兽药残留检测的精确性和效率	兽药残留	machine learning	NA	SERS	深度学习	光谱数据	NA