深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1421	2025-12-22	Automated 3D Segmentation of Plant Organs via the Plant-MAE: A Self-Supervised Learning Framework 2025-Jun, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100049 PMID:41415170	研究论文	本研究开发了一种基于自监督学习的点云分割框架Plant-MAE，用于自动化三维植物器官分割，以支持作物表型参数估计	创新性地将自监督学习范式应用于植物表型领域，并引入了基于核的点卷积嵌入模块和基于注意力机制的多角度特征提取块（MAFEB）	未明确提及具体局限性，但暗示了现有方法在点云数据标注方面的挑战	实现可靠且自动化的三维植物器官分割，以提取器官水平的表型性状	植物器官的点云数据	计算机视觉	NA	自监督学习	自监督学习框架	点云数据	多个点云数据集，具体数量未明确说明	NA	Plant-MAE, PointNet++, point transformer, Point-M2AE	精确率, 召回率, F1分数, IoU	NA
1422	2025-12-22	FreezeNet: A Lightweight Model for Enhancing Freeze Tolerance Assessment and Genetic Analysis in Wheat 2025-Jun, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100061 PMID:41415164	研究论文	本研究开发了一种名为FreezeNet的轻量级深度学习模型，用于基于图像的表型分析准确量化小麦冻害，并识别与耐冻性相关的遗传位点	开发了轻量级深度学习模型FreezeNet，首次将图像表型分析与GWAS结合，识别出8个新的耐冻性QTL，并通过基因渗入验证了其功能	研究仅基于220份小麦种质，样本规模相对有限；模型在更广泛环境或品种中的泛化能力未充分验证	开发准确评估小麦耐冻性的方法并识别关键遗传因子，以指导耐冻小麦品种选育	小麦幼苗期的冻害表型及220份小麦种质	计算机视觉	NA	图像表型分析，全基因组关联分析	CNN	图像	220份小麦种质	NA	FreezeNet	与传统目测评分相关性，遗传力	NA
1423	2025-12-22	XFruitSeg-A general plant fruit segmentation model based on CT imaging 2025-Jun, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100055 PMID:41415184	研究论文	本研究提出了一种基于CT成像的通用植物果实分割深度学习模型XFruitSeg，用于精确分割果实内部组织	提出了首个针对植物果实CT图像的通用深度学习分割模型，集成了大卷积核网络RepLKNet、多尺度跳跃连接、深度监督机制、轮廓特征学习分支以及优化的复合损失函数	模型仅在橙子、山竹和榴莲三种果实上进行了评估，尚未在所有12个品种上全面验证	开发一种高精度的植物果实内部组织分割方法，以支持表型分析	植物果实的CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	深度学习	图像	包含12种植物果实品种的高分辨率图像数据集，其中橙子、山竹和榴莲有精确标注用于评估	NA	U-Net, RepLKNet	Dice系数, mIoU	NA
1424	2025-12-22	Dynamic maize true leaf area index retrieval with KGCNN and TL and integrated 3D radiative transfer modeling for crop phenotyping 2025-Mar, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100004 PMID:41415943	研究论文	本研究提出了一种结合三维辐射传输模型和知识引导深度学习的新方法，用于动态反演玉米真实叶面积指数，以提升作物表型分析的准确性	开发了结合三维冠层结构物理的知识引导卷积神经网络架构，并利用迁移学习技术进行跨时间适应，显著提高了叶面积指数反演的精度和稳定性	方法依赖于合成数据集进行预训练，可能受限于模拟数据与真实田间条件之间的差异，且跨年验证仅覆盖两年数据，长期普适性有待进一步验证	通过集成三维辐射传输建模和深度学习，提高玉米真实叶面积指数的动态反演精度，以支持作物生长状态评估和产量预测	玉米作物	计算机视觉	NA	三维辐射传输建模, 遥感散射模型	CNN, LSTM, RNN	合成数据集, 田间测量数据	2021年田间测量数据用于微调, 2022-2023年数据集用于跨年验证	NA	知识引导卷积神经网络, PROSAIL, 随机森林	R, RMSE	NA
1425	2025-12-22	A deep learning-based micro-CT image analysis pipeline for nondestructive quantification of the maize kernel internal structure 2025-Mar, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100022 PMID:41415948	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的微CT图像分析流程，用于无损量化玉米籽粒的内部结构	提出了名为CSFTU-Net的改进U-Net架构，集成了CBAM和SE注意力机制，并使用focal-Tversky损失函数及边界平滑项，显著提高了玻璃质与粉质胚乳的分割能力	未明确说明模型在不同玉米品种或成像条件下的泛化能力，也未讨论计算效率或处理大规模数据的可行性	开发一种无损、自动化的方法来量化玉米籽粒的内部结构，以支持玉米育种和加工研究	玉米籽粒的微CT图像	计算机视觉	NA	微CT扫描	CNN	图像	未明确说明	未明确说明	U-Net, CSFTU-Net	分割准确性	未明确说明
1426	2025-12-22	CVRP: A rice image dataset with high-quality annotations for image segmentation and plant phenomics research 2025-Mar, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100025 PMID:41415951	研究论文	本文介绍了一个名为CVRP的高质量水稻图像数据集，用于图像分割和植物表型组学研究	创建了一个包含多品种、多视角、高标注质量的水稻图像公开数据集，并设计了半自动标注流程	未明确说明数据集的样本数量及标注的具体耗时	为作物图像分析和植物表型组学研究提供高质量标注数据集，促进精准农业和育种模型发展	水稻植株图像，包括231个地方品种和50个现代栽培品种	计算机视觉	NA	深度学习模型辅助的半自动标注	语义分割模型	图像	来自281个水稻品种（231个地方品种 + 50个现代栽培品种）的图像	未明确说明	未明确指定具体架构，但评估了四种SOTA语义分割模型	未明确说明	未明确说明
1427	2025-12-22	Segmenting vegetation from UAV images via spectral reconstruction in complex field environments 2025-Mar, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100021 PMID:41415944	研究论文	提出一种基于光谱重建的弱监督方法，用于复杂田间环境下的植被分割	通过光谱重建技术降低数据采集成本，并结合植被指数理论增强植被信息，实现无需人工标注的弱监督分割	未明确说明方法在极端光照或天气条件下的鲁棒性，且数据集规模相对有限	开发一种低成本、高效的田间植被分割方法，以应对复杂环境挑战	无人机采集的田间植被遥感图像	计算机视觉	NA	光谱重建，植被指数	CNN, 注意力机制	图像	2358对无人机RGB-多光谱图像样本	未明确指定，但开源代码暗示可能基于PyTorch或TensorFlow	SRCNet, SRANet	平均交并比	NA
1428	2025-12-22	The blessing of Depth Anything: An almost unsupervised approach to crop segmentation with depth-informed pseudo labeling 2025-Mar, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.1016/j.plaphe.2025.100005 PMID:41415954	研究论文	本文提出了一种几乎无监督的作物分割方法DepthCropSeg，利用深度信息生成伪标签训练分割模型	首次利用Depth Anything V2视觉基础模型生成高质量伪作物掩码，实现接近全监督性能的几乎无监督作物分割	依赖深度图生成伪掩码的质量，且需要人工筛选可靠图像	开发无需人工像素级标注的作物分割方法	作物图像	计算机视觉	NA	深度图生成与处理	语义分割模型	图像	17199张图像来自六个公共植物分割源，筛选后1378张图像用于训练	NA	NA	NA	NA
1429	2025-12-22	A review of light-field imaging in biomedical sciences 2025, Med-X DOI:10.1007/s44258-025-00070-6 PMID:41409575	综述	本文综述了光场成像在生物医学科学中的应用，包括其理论基础、核心实现及在显微、介观和内窥镜中的进展	光场成像作为一种新兴范式，通过单次快照捕获空间和角度信息，实现高速体积采集，特别适用于捕捉快速生物动态	存在成像速度、空间分辨率和景深之间的基本权衡，尽管压缩感知、深度学习和元光学等进展正在解决这些限制	概述光场成像的理论基础，并调查其在生物医学成像技术中的核心实现和潜力	光场成像技术在显微、介观和内窥镜等生物医学成像领域的应用	生物医学光学	NA	光场成像	NA	体积信息（空间和角度光组件）	NA	NA	NA	NA	NA
1430	2025-12-22	DeepKinome: quantitative prediction of kinase binding affinity by a compound using deep learning based regression model 2025, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2025.1698891 PMID:41415030	研究论文	本文介绍了DeepKinome，一个基于20层卷积神经网络的深度学习回归模型，用于预测小分子化合物与激酶之间的定量结合亲和力	开发了DeepKinome模型，通过深度学习回归方法预测激酶结合亲和力，并利用可解释人工智能分析揭示了影响预测的关键氨基酸序列，这些序列与已知激酶磷酸化位点一致	模型训练数据仅来自L1000数据库的234种激酶和163种化合物，数据规模和多样性可能有限	预测小分子化合物与激酶之间的定量结合亲和力，以促进激酶抑制和化合物结合的理解	激酶和小分子化合物	机器学习	NA	深度学习回归	CNN	定量结合亲和力数据	234种激酶和163种化合物	NA	20层卷积神经网络	RMSE, R2, Pearson's correlation coefficient, acceptance interval ratio	NA
1431	2025-12-22	Comprehensive evaluation and clinical implications of kernel extreme learning machine long short term memory transformer framework 2025, American journal of translational research IF:1.7Q4 DOI:10.62347/ELRA9110 PMID:41415105	研究论文	本文提出了一种结合KELM、LSTM和Transformer的混合深度学习模型，用于提高阿尔茨海默病的诊断和预测准确性	首次将KELM、LSTM和Transformer三种架构集成到一个联合模型中，以捕捉非线性关联、时间动态和全局特征依赖	研究主要基于ADNI数据库，外部验证队列规模有限，可能影响模型的广泛适用性	开发并验证一个混合深度学习模型，以增强阿尔茨海默病的诊断和预测准确性	阿尔茨海默病患者，包括从轻度认知障碍到阿尔茨海默病的转化预测	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	KELM, LSTM, Transformer	临床数据	训练和验证集2,149名受试者（来自ADNI数据库），外部测试集1,012名受试者	NA	KELM-LSTM-Transformer	准确率, 召回率, AUC	NA
1432	2025-12-22	An ensemble heterogeneous transformer model for an effective diagnosis of multiple plant diseases 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1693095 PMID:41415655	研究论文	本文提出了一种集成异构Transformer模型，用于有效诊断多种植物病害	结合了U-Net和Swin Transformer V2进行分割，以及CoAtNet及其变体进行分类，并采用基于Levy Flight Honey Badger Algorithm的元启发式融合策略动态加权分类器输出，提高了模型的鲁棒性和可解释性	未提及模型在真实田间环境下的泛化能力或计算资源需求	准确识别植物中的多种病害，以支持可持续农业	植物叶片图像	计算机视觉	植物病害	图像分割与分类	Transformer, CNN	图像	54,305张图像，涵盖38个类别	NA	U-Net, Swin Transformer V2, CoAtNet	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数	NA
1433	2025-12-22	Anatomically refined entorhinal cortex segmentation improves MRI-based early diagnosis of Alzheimer's disease 2025, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2025.1682106 PMID:41415891	研究论文	本研究开发了一种结合专家解剖学修正与深度学习的精细化内嗅皮层分割框架，用于提升基于MRI的阿尔茨海默病早期诊断	通过手动修正FreeSurfer生成的内嗅皮层标签，去除前嗅周皮层延伸等解剖学不一致区域，并利用修正后的标签训练nnU-Net模型，实现了更精确、可扩展的内嗅皮层分割	NA	提升基于磁共振成像的阿尔茨海默病早期诊断的敏感性和特异性	阿尔茨海默病神经影像学倡议1期（ADNI1）的磁共振成像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	磁共振成像	nnU-Net	图像	NA	nnU-Net	nnU-Net	组间区分度, 诊断阶段区分能力	NA
1434	2025-12-21	Quantitative CT and Artificial Intelligence in Chronic Lung Disease 2025-Dec-22, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000867 PMID:41417666	综述	本文综述了定量CT和人工智能技术在慢性肺病（如COPD和ILD）中的应用，包括其优势、挑战及未来方向	整合了机器学习和深度学习技术，超越了传统视觉评估和密度方法，提高了慢性肺病评估的鲁棒性和可重复性	技术采纳面临挑战，包括读者主观性和观察者间变异性，且存在实施限制	探讨定量CT和AI技术在慢性肺病诊断和管理中的应用及未来发展方向	慢性阻塞性肺病（COPD）、纤维化间质性肺病（ILD）以及肺和造血干细胞移植受者的闭塞性细支气管炎综合征	数字病理学	肺病	定量CT（QCT）	机器学习,深度学习	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
1435	2025-12-21	Assessing clinician performance using a multi-modality clinical decision-support system for lung cancer prognostication 2025-Dec-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31204-w PMID:41419585	研究论文	本研究开发了一个整合多模态深度学习模型的临床决策支持系统，用于肺癌术后预后评估，并评估了该系统对肿瘤医生预测性能和信心的影响	首次将多模态深度学习模型与临床决策支持系统结合用于肺癌预后评估，并首次研究了临床医生对此类系统的态度	这是一项探索性研究，样本量有限，且仅涉及四位肿瘤医生进行评估	开发并评估一个用于肺癌术后预后评估的临床决策支持系统	早期肺癌患者	数字病理学	肺癌	多模态深度学习	深度学习模型	医学图像、临床信息、手术信息、病理信息	未明确指定样本数量	NA	NA	预测性能、信心水平	NA
1436	2025-12-21	MapReduce-based deep learning framework for potato leaf disease detection in sustainable precision agriculture 2025-Dec-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30940-3 PMID:41419754	研究论文	本研究提出了一种结合轻量级MobileNetV3分类器与MapReduce风格数据管道的深度学习框架，用于可持续精准农业中的马铃薯叶部病害检测	将轻量级MobileNetV3模型与MapReduce并行处理框架相结合，实现了数据预处理和批量推理的节点级并行化，提升了系统的可扩展性和处理效率	研究仅针对三种病害类别，数据集规模相对有限（2152张图像），未在更广泛的实际农田环境中进行验证	开发一个准确、可扩展的马铃薯叶部病害检测系统，以支持可持续精准农业，减少作物损失	马铃薯叶部病害图像	计算机视觉	马铃薯病害	图像处理，数据增强	CNN	图像	2152张图像，分为三个类别	TensorFlow, PyTorch, Keras	MobileNetV3	准确率，灵敏度，特异性，F1分数，混淆矩阵，误分类率	GPU用于训练，MapReduce管道支持水平扩展以处理更大规模和持续的图像输入
1437	2025-12-21	Augmenting a prognostic deep learning system for referable diabetic retinopathy and maculopathy with synthetic retinal images 2025-Dec-20, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01316-5 PMID:41420096	研究论文	本研究探讨了使用条件级联扩散模型生成的合成视网膜图像来增强预测性深度学习系统在两年内可转诊糖尿病视网膜病变或黄斑病变预测中的性能	首次将条件级联扩散模型生成的合成视网膜图像用于增强预测性深度学习系统，以解决标记数据稀缺和类别不平衡问题	合成图像增强在内部测试中显著提升性能，但在外部测试中未改善，表明合成视网膜图像增强的泛化能力有待进一步研究	提高预测性深度学习系统对两年内可转诊糖尿病视网膜病变或黄斑病变的预测准确性	来自英国东南伦敦糖尿病眼筛查计划和伯明翰糖尿病眼筛查计划的视网膜图像	数字病理学	糖尿病视网膜病变	条件级联扩散模型	深度学习系统	图像	开发数据集包含72,559只眼的黄斑图像，内部测试集9,071只眼，外部测试集2,842只眼	NA	条件级联扩散模型	AUROC	NA
1438	2025-12-21	Deep Learning Guided Exploration of Transition Metal Oxide Catalysts in Acetylene Selective Hydrogenation 2025-Dec-20, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c16333 PMID:41420613	研究论文	本研究结合密度泛函理论预测与深度学习算法，探索并验证了新型过渡金属氧化物催化剂在乙炔选择性加氢反应中的优异性能	首次将DFT预测的电子和分子吸附性质映射与深度学习算法结合，用于高效筛选新型催化剂材料，并成功合成出性能卓越的CuTiO催化剂	研究主要聚焦于过渡金属氧化物催化剂，可能未涵盖其他类型的催化剂材料；深度学习模型的泛化能力有待在更广泛材料体系中验证	开发高效筛选和优化催化剂材料的方法，以加速新型催化剂的发现过程	过渡金属氧化物催化剂，特别是CuTiO和CuO掺杂的TiO材料	机器学习	NA	密度泛函理论（DFT）、深度学习算法	深度学习模型	电子性质映射、分子吸附性质数据	NA	NA	NA	乙炔转化率、乙烯选择性	NA
1439	2025-12-21	Innovative AI model for bladder cancer diagnosis 2025-Dec-20, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-04278-1 PMID:41420667	研究论文	本研究开发了一种基于CT影像的人工智能模型，用于膀胱癌的自动诊断	开发了一种能够从常规CT扫描中准确、透明地检测膀胱癌的AI模型，并利用Grad-CAM技术提供可解释性	研究为回顾性分析，需要前瞻性验证来进一步确认其临床适用性	开发一种用于膀胱癌诊断的人工智能模型	膀胱癌患者	计算机视觉	膀胱癌	CT成像	深度学习模型	CT图像	来自本院和The Cancer Imaging Archive (TCIA)的大型CT图像数据集	NA	NA	准确率	NA
1440	2025-12-21	eCAPRI: a novel tool combining clinical and imaging data for post-TAVI mortality prediction 2025-Dec-20, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12184-x PMID:41420708	研究论文	本研究开发了一种结合临床数据和术前CT影像生物标志物的新型工具eCAPRI，用于预测经导管主动脉瓣植入术（TAVI）后患者的1年全因死亡率	在原有CAPRI评分的基础上，实现了胸主动脉钙化（TAC）体积的自动测量，并引入了从术前CT扫描中自动提取的额外影像生物标志物	研究样本量有限，训练集和评估集分别基于765例和192例CT扫描，且自动化分割模型的Dice评分仍有提升空间	开发并验证一种改进的评分工具，以更准确地预测TAVI术后患者的1年死亡率	接受经导管主动脉瓣植入术（TAVI）的钙化性主动脉瓣狭窄（CAS）患者	数字病理学	心血管疾病	术前CT扫描	深度学习模型	CT影像	训练集：66例患者用于TAC分割模型训练，765例术前CT扫描用于eCAPRI评分训练；评估集：1111例CT扫描用于TAC分割评估，192例CT扫描用于评分性能比较	NA	NA	AUC, Dice系数, 校准曲线	NA