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
13001	2025-02-26	Deep-Learning-Assisted Self-Powered Microfluidic Bionic Electronic Tongues 2025-Feb-24, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c22067 PMID:39992874	研究论文	本文介绍了一种结合液体-固体接触带电效应和深度学习算法的自供电微流体仿生电子舌（SMET），用于实现高可靠性和智能化的样品识别和浓度检测	通过结合液体-固体接触带电效应和深度学习算法，开发了一种新型的自供电微流体仿生电子舌，显著提高了样品识别的准确性和灵敏度	NA	开发一种高可靠性和智能化的液体样品识别和浓度检测工具	液体样品，包括五种味觉元素样品和不同浓度的氯化钠溶液	机器学习和微流体技术	NA	液体-固体接触带电效应（LSCE）和深度学习算法	深度学习模型	电信号数据	五种味觉元素样品和五种浓度的氯化钠溶液，以及超过十种不同的味觉样品
13002	2025-02-26	An intelligent prediction method for rock core integrity based on deep learning 2025-Feb-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90924-1 PMID:39987183	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的岩石核心完整性智能预测方法，名为IDA-RCF，用于自动评估岩石核心完整性	提出了一个双分支特征提取网络，结合可变形卷积和基于自注意力的EfficientViT网络，以及多级特征融合网络，有效提取并融合局部细节和全局上下文信息	未提及具体局限性	解决传统人工评估岩石核心完整性效率低下的问题，实现自动评估	岩石核心完整性	计算机视觉	NA	深度学习	双分支特征提取网络（Deformable convolution和EfficientViT）	图像	未提及具体样本数量
13003	2025-02-26	A deep learning digital biomarker to detect hypertension and stratify cardiovascular risk from the electrocardiogram 2025-Feb-22, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01491-8 PMID:39987256	研究论文	本文开发了一种深度学习模型HTN-AI，用于通过12导联心电图波形识别高血压并分层心血管疾病风险	利用深度学习模型从心电图中检测高血压，并作为高血压相关心血管疾病的数字生物标志物	研究依赖于特定医院的数据，可能限制了模型的普适性	开发一种基于心电图的深度学习模型，用于高血压检测和心血管疾病风险分层	103,405名成年人的752,415份心电图数据	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图波形	103,405名成年人的752,415份心电图数据
13004	2025-02-26	Building rooftop extraction from high resolution aerial images using multiscale global perceptron with spatial context refinement 2025-Feb-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91206-6 PMID:39987354	研究论文	本文提出了一种基于Transformer和CNN的多尺度全局感知网络，用于从高分辨率航空图像中提取建筑物屋顶	提出了一种改进的多头注意力编码器，通过构建多尺度标记来增强全局语义关联，并开发了上下文细化解码器，协同使用高层语义表示和浅层特征来恢复空间细节	尽管模型在WHU和Massub数据集上表现优异，但未提及在其他数据集上的泛化能力	提高从高分辨率航空图像中提取建筑物屋顶的精度和效率	建筑物屋顶	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	WHU数据集和Massub数据集
13005	2025-02-26	Achieving a New Artificial Intelligence System for Serum Protein Electrophoresis to Recognize M-Spikes 2025-Feb-18, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c09327 PMID:39989836	研究论文	本文探索了一种新的人工智能系统AIRSPE，用于准确识别血清蛋白电泳（SPE）模式中的低浓度M峰	开发了基于深度学习的AIRSPE系统，显著优于人工解释，特别是在检测低浓度M峰方面	研究主要依赖于内部和外部测试集，可能需要在更广泛的数据集上进一步验证	准确识别血清蛋白电泳中的低浓度M峰	血清蛋白电泳（SPE）数据	机器学习	NA	免疫固定电泳（IFE）	MobileNetv2	电泳数据	166,003个SPE数据集，分为4个训练集和1个优化集，10,014个内部测试集和1,861个外部测试集
13006	2025-02-26	Enhanced classification of medicinal plants using deep learning and optimized CNN architectures 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42385 PMID:39991214	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，利用卷积神经网络（CNNs）对药用植物图像进行分类，以提高分类准确性	采用带有残差和倒置残差块配置的CNN架构，并结合二元黑猩猩优化和序列特征融合技术，以提高分类的准确性和速度	研究中未提及具体的数据集规模或多样性，可能影响模型的泛化能力	提高药用植物物种的准确分类，以促进其有效保护和合理使用	药用植物图像	计算机视觉	NA	深度学习，卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	未提及具体样本数量
13007	2025-02-26	Improvement of reading platforms assisted by the spring framework: A recommendation technique integrating the KGMRA algorithm and BERT model 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42191 PMID:39991253	研究论文	本研究提出了一种结合KGMRA算法和BERT模型的新型推荐系统，旨在提高阅读平台的推荐准确性、个性化和内容多样性	结合KGMRA算法和BERT模型，利用知识图谱和多关系网络捕捉文章间的语义关系，并通过深度学习生成文章内容的语义表示，显著提升了推荐系统的性能	未提及具体的技术实现细节和在不同平台上的适用性	提高阅读平台的推荐系统性能，包括推荐准确性、个性化和内容多样性	阅读平台的用户和文章内容	自然语言处理	NA	KGMRA算法, BERT模型	BERT	文本	未提及具体样本数量
13008	2025-02-26	Low dose threshold for measuring cardiac functional metrics using four-dimensional CT with deep learning 2025-Feb, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14593 PMID:39625106	研究论文	本研究探讨了使用深度学习技术降低四维CT在心脏功能成像中的辐射剂量	提出了两种深度学习网络（标准DL和噪声鲁棒DL），用于在低剂量条件下进行心脏功能指标的测量，展示了在平均辐射剂量减少5倍的情况下，全局功能指标变化最小	研究主要关注心脏功能指标的变化，未涉及其他可能的临床影响	研究目的是通过深度学习技术降低四维CT在心脏功能成像中的辐射剂量	左心室心肌和血池	计算机视觉	心血管疾病	四维CT	3D残差U-Net	图像	250个心脏CT体积
13009	2025-02-26	Enhancing Pediatric Bone Age Assessment Using Artificial Intelligence: Implications for Orthopedic Surgery 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.79507 PMID:39989489	研究论文	本研究评估了人工智能在儿科骨龄预测中的应用，使用RSNA 2017儿科骨龄挑战数据集，开发并训练了一个基于ResNet-50架构的深度学习模型	利用深度学习模型（ResNet-50）进行儿科骨龄预测，相比传统方法减少了操作者间的变异性并提高了可靠性	需要进一步验证研究以确保在不同患者群体中的临床适用性	提高儿科骨龄评估的准确性、效率和标准化，优化治疗时机并扩大高质量骨龄评估的普及	儿科骨龄评估	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	ResNet-50	图像	12,611张手和手腕的X光片用于训练，1,425张用于验证，200张用于测试
13010	2025-02-26	Lentil plant disease and quality assessment: A detailed dataset of high-resolution images for deep learning research 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111224 PMID:39989639	研究论文	本文介绍了一个包含高分辨率扁豆植物图像的详细数据集，旨在支持机器学习模型在扁豆种植中的疾病检测和质量评估	提供了一个全面的高分辨率扁豆植物图像数据集，专门用于农业研究中的计算机视觉和深度学习应用	数据集仅涵盖孟加拉国地区的扁豆植物，可能不适用于其他地区的扁豆种植	开发机器学习模型以精确检测扁豆疾病并评估其质量，从而提高扁豆生产效率	扁豆植物	计算机视觉	扁豆疾病（如褐斑病、锈病和白粉病）	深度学习	NA	图像	四个月内在孟加拉国多个地点收集的高分辨率扁豆植物图像
13011	2025-02-26	Explainability of a Deep Learning-Based Classification Model for Antineutrophil Cytoplasmic Autoantibody-Associated Glomerulonephritis 2025-Feb, Kidney international reports IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ekir.2024.11.005 PMID:39990883	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的模型，用于分类抗中性粒细胞胞浆抗体相关性肾小球肾炎（ANCA-GN）的肾活检样本，并探讨了模型的可解释性	首次开发了基于深度学习的计算流程，用于按照Berden分类法对ANCA-GN肾活检进行分类，并利用可解释的人工智能技术使模型决策对肾病理学家透明	研究样本量较小，仅包括80名患者的肾活检样本，且数据来自三个欧洲中心，可能限制了模型的泛化能力	开发并验证一种深度学习模型，用于分类ANCA-GN肾活检样本，并提高模型决策的透明度和可解释性	80名ANCA-GN患者的肾活检样本	数字病理学	肾小球肾炎	深度学习	深度学习模型	图像	80名患者的肾活检样本
13012	2025-02-26	Automatic Segmentation of the Cisternal Segment of Trigeminal Nerve on MRI Using Deep Learning 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/6694599 PMID:39989710	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的U-Net模型，用于自动分割三叉神经池段，以提高三叉神经相关疾病的诊断和治疗效率	首次提出了一种全自动的三叉神经池段分割方法，使用U-Net模型在解剖MRI图像上进行分割	NA	提高三叉神经池段分割的准确性和效率，以辅助三叉神经相关疾病的诊断和治疗	三叉神经池段	计算机视觉	三叉神经痛	深度学习	U-Net	MRI图像	健康对照图像和三叉神经痛患者数据集
13013	2025-02-26	Algorithmic emergence? Epistemic in/justice in AI-directed transformations of healthcare 2025, Frontiers in sociology IF:2.0Q2 DOI:10.3389/fsoc.2025.1520810 PMID:39990252	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在医疗保健和公共卫生领域集成所带来的认识论、社会政治和技术影响，特别是深度学习和生成式AI技术	本文创新性地分析了AI与循证医学（EBM）的社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响，并提出了如何在这些纠缠中嵌入参与式参与	本文主要关注AI在医疗领域的应用，可能未全面覆盖AI在其他领域的影响	研究AI在医疗保健和公共卫生领域的集成及其对医疗组织、治理和角色的影响	医疗保健和公共卫生领域	机器学习	NA	深度学习, 生成式AI	NA	NA	NA
13014	2025-02-26	Exploring the role of artificial intelligence in chemotherapy development, cancer diagnosis, and treatment: present achievements and future outlook 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1475893 PMID:39990683	综述	本文探讨了人工智能在化疗开发、癌症诊断和治疗中的作用，总结了当前进展并指出了领域中的关键缺口	本文综合了人工智能在癌症诊断、化疗创新和治疗反应中的最新应用，强调了其在优化诊断准确性、个性化治疗计划和改善治疗效果方面的潜力	尽管人工智能在肿瘤学中展现出巨大潜力，但其预测准确性仍存在争议，特别是在机器学习和深度学习技术方面	探讨人工智能在预测化疗开发、癌症诊断和治疗反应结果中的作用	固体肿瘤和血液肿瘤	机器学习	癌症	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	NA	NA
13015	2025-02-26	Deep learning and hyperspectral features for seedling stage identification of barnyard grass in paddy field 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1507442 PMID:39990719	研究论文	本文提出了一种名为DeepBGS的高光谱特征解析框架，用于在水稻田中识别稗草幼苗	首次将深度卷积网络与双层LSTM模块结合，用于高光谱数据的特征提取，实现了在2-3叶期准确区分稗草和水稻的高精度识别	未提及样本的具体数量及多样性，可能影响模型的泛化能力	探索高光谱成像技术在早期识别稗草幼苗中的可行性，并开发先进的早期检测系统	稗草和水稻的幼苗	计算机视觉	NA	高光谱成像技术	CNN, LSTM	高光谱图像	NA
13016	2025-02-25	Artificial intelligence-based molecular property prediction of photosensitising effects of drugs 2025-Apr, Journal of drug targeting IF:4.3Q1 DOI:10.1080/1061186X.2024.2434911 PMID:39618307	研究论文	本研究探讨了利用先进的人工智能工作流程预测药物和化合物光敏效应的可行性	使用三种不同的模型（逻辑回归、XGBoost和深度学习模型Chemprop）预测药物的光敏效应，并在外部验证集上进行了评估	尽管模型在预测光敏效应方面表现出色，但复杂模型在预测分数分布上表现出更高的置信度，这可能限制了简单模型的应用	预测药物和化合物的光敏效应，以减少药物诱导的光敏性不良反应	2200种药物和化合物	机器学习	NA	人工智能工作流程	逻辑回归、XGBoost、Chemprop	药物和化合物的分子属性数据	2200种药物
13017	2025-02-25	Spatial-frequency aware zero-centric residual unfolding network for MRI reconstruction 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110334 PMID:39863026	研究论文	本文提出了一种空间频率感知的零中心残差展开网络，用于MRI重建，旨在通过深度学习技术减少k空间欠采样引起的图像域伪影，并提高图像质量	提出了一种可学习的空间频率差异感知模块，补充了可学习的数据一致性层，将k空间域差异映射到空间图像域进行感知补偿，并引入了小波分解的显式先验，通过将图像分解为均值和残差分量，对残差施加精细的零均值约束，同时保持计算效率	未明确提及具体局限性	提高MRI重建的图像质量，减少k空间欠采样引起的伪影	MRI图像	医学影像处理	NA	深度学习	零中心残差展开网络	MRI图像数据	FastMRI和Calgary-Campinas数据集
13018	2025-02-25	Intelligent recognition of subsurface utilities and voids: A ground penetrating radar dataset for deep learning applications 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111338 PMID:39990121	研究论文	本文介绍了一个专门为深度学习应用设计的GPR数据集，用于自动检测地下设施和空洞	创建了一个包含2,239张JPEG格式的Radargram图像的数据集，填补了GPR数据集的空白，并具有通用性	GPR调查成本高且处理耗时	开发自动化系统，有效检测地下异常，减少人工错误	地下设施（如管道、电缆）和地下空洞	计算机视觉	NA	GPR	深度学习模型	图像	2,239张Radargram图像
13019	2025-02-25	CATALYZE: a deep learning approach for cataract assessment and grading on SS-OCT images 2025-Mar-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001598 PMID:39680679	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法CATALYZE，用于在SS-OCT图像上进行白内障评估和分级	开发了一种新的客观深度学习模型，用于基于SS-OCT扫描的白内障分级，并引入了临床显著性指数（CSI）作为评估指标	单中心研究，排除了有眼部手术史、角膜或视网膜疾病以及眼干燥症的患者	评估一种新的客观深度学习模型在白内障分级中的应用	白内障患者和对照组的眼睛	计算机视觉	白内障	SS-OCT扫描	深度学习模型	图像	548只眼睛（315名患者，年龄19至85岁）
13020	2025-02-25	Opportunistic assessment of steatotic liver disease in lung cancer screening eligible individuals 2025-Mar, Journal of internal medicine IF:9.0Q1 DOI:10.1111/joim.20053 PMID:39868889	研究论文	本研究利用深度学习模型在肺癌筛查的胸部CT中评估脂肪肝病（SLD），并探讨其在重度吸烟者中的预后价值	首次在肺癌筛查的胸部CT中利用深度学习模型评估SLD，并发现SLD是重度吸烟者长期死亡率的独立预测因子	研究仅基于NLST参与者的数据，可能无法推广到其他人群	评估SLD在肺癌筛查中的预后价值	19,774名NLST参与者	数字病理	肺癌	深度学习	深度学习模型	CT图像	19,774名NLST参与者