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
15181	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	NA	NA	NA	NA
15182	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	NA	NA	NA	NA
15183	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	NA	NA	NA	NA
15184	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	NA	NA	NA	NA
15185	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	NA	NA	NA	NA
15186	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	NA	NA	NA	NA
15187	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	NA	NA	NA	NA
15188	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	NA	NA	NA	NA
15189	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	NA	NA	NA	NA
15190	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）	NA	NA	NA	NA
15191	2025-02-25	Optimizing potato leaf disease recognition: Insights DENSE-NET-121 and Gaussian elimination filter fusion 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42318 PMID:39991243	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合模型DENSE-NET-121与2D高斯消元滤波器，用于通过早期检测马铃薯叶片病害来提高产量	结合DENSE-NET-121和2D高斯消元滤波器，实现了前所未有的训练和验证准确率，并显著降低了训练和验证损失	NA	提高马铃薯产量，通过早期检测叶片病害	马铃薯叶片	计算机视觉	马铃薯病害	深度学习	DENSE-NET-121	图像	来自Kaggle数据集的三种马铃薯叶片类别（早疫病、健康、晚疫病）	NA	NA	NA	NA
15192	2025-02-25	A Physics-Informed Deep Learning Model for MRI Brain Motion Correction 2025-Feb-13, ArXiv PMID:39990792	研究论文	本研究介绍了一种物理信息驱动的深度学习模型PI-MoCoNet，用于MRI脑部运动校正，通过整合空间和k空间信息来消除运动伪影，提高图像质量和诊断可靠性	PI-MoCoNet无需显式运动参数估计，通过结合空间和k空间信息来校正运动伪影，创新性地使用了U-net与Swin Transformer模块结合的架构，并引入了三种损失函数进行优化	研究主要基于模拟的运动伪影数据，实际临床环境中的复杂运动可能未被完全覆盖	开发一种高效的MRI脑部运动校正方法，以提高图像质量和诊断可靠性	MRI脑部图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-net, Swin Transformer	图像	IXI和MR-ART数据集	NA	NA	NA	NA
15193	2025-02-25	Computational microscopy with coherent diffractive imaging and ptychography 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08278-z PMID:39780004	综述	本文回顾了相干衍射成像（CDI）和ptychography在计算显微镜领域的创新进展，这些技术统一了显微镜和晶体学，克服了它们的局限性	CDI和ptychography技术在长度尺度上实现了九个数量级的成像能力，从亚埃分辨率的材料原子结构到厘米级组织的定量相位成像	NA	探讨计算显微镜技术在材料科学、生物学等领域的应用及其未来发展	晶体缺陷、非晶材料、高温超导体中的氧空位、磁性、量子、能源材料、纳米材料、集成电路和生物样本	计算显微镜	NA	相干衍射成像（CDI）、ptychography、第四代同步辐射、X射线自由电子激光、高次谐波产生、电子显微镜、光学显微镜、深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
15194	2025-10-07	MCTASmRNA: A deep learning framework for alternative splicing events classification 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.139941 PMID:39842565	研究论文	开发了一个基于多尺度卷积和Transformer的深度学习框架MCTASmRNA，用于mRNA序列中可变剪接事件的分类	提出结合多尺度卷积和Transformer的混合模型，引入高效通道注意力机制和新设计的联合损失函数，无需参考基因组即可分类可变剪接事件	未明确说明模型在更广泛物种上的泛化能力，未来需要进一步优化和扩展模型	解决现有可变剪接事件识别方法效率低、处理时间长和难以捕捉RNA序列复杂性的问题	mRNA序列中的可变剪接事件	自然语言处理	NA	RNA测序	CNN, Transformer	序列数据	NA	NA	多尺度卷积神经网络, Transformer	准确率	NA
15195	2025-10-07	Polysaccharide degradation in an Antarctic bacterium: Discovery of glycoside hydrolases from remote regions of the sequence space 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140113 PMID:39842586	研究论文	通过计算生物学方法发现南极细菌中两种新型糖苷水解酶并预测其底物特异性	结合AlphaFold 3D模型的深度学习动态对接与分子动力学模拟，开发计算流程预测位于序列空间偏远区域的酶功能	序列空间偏远区域的功能预测不可靠，需要依赖计算模拟验证	发现南极细菌中位于序列空间偏远区域的新型糖苷水解酶并确定其功能	南极细菌Pseudomonas sp. ef1中的Ps_GH5和Ps_GH50糖苷水解酶	计算生物学	NA	AlphaFold 3D建模，动态对接，分子动力学模拟	深度学习	蛋白质序列，三维结构模型，寡糖底物	两种糖苷水解酶（Ps_GH5和Ps_GH50）	AlphaFold	NA	底物特异性预测准确性	NA
15196	2025-10-07	Rational design and synthesis of pyrazole derivatives as potential SARS-CoV-2 Mpro inhibitors: An integrated approach merging combinatorial chemistry, molecular docking, and deep learning 2025-Apr-01, Bioorganic & medicinal chemistry IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.bmc.2025.118095 PMID:39929031	研究论文	本研究通过组合化学、分子对接和深度学习相结合的方法，设计并合成了作为SARS-CoV-2主要蛋白酶潜在抑制剂的吡唑衍生物	整合组合化学、分子对接和深度学习（DeepPurpose）的多学科方法，通过共识排名策略筛选候选化合物	NA	加速发现SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂，为未来抗病毒药物开发提供框架	吡唑衍生物化合物库	机器学习	COVID-19	组合化学、分子对接、深度学习	深度学习	化学结构数据	超过60,000个吡唑基结构	DeepPurpose	NA	ChemPLP评分、结合自由能计算	NA
15197	2025-10-07	Deep learning for age estimation from panoramic radiographs: A systematic review and meta-analysis 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105560 PMID:39826609	系统综述与荟萃分析	系统评估深度学习在全景X光片年龄估计中的性能表现	首次对深度学习在全景X光片年龄估计中的应用进行系统综述和荟萃分析	多数研究存在偏倚风险，方法学限制阻碍了临床广泛应用	评估深度学习在全景X光片年龄估计中的性能	使用深度学习进行年龄估计的研究	计算机视觉	NA	全景X光成像	深度学习	医学影像（全景X光片）	42项研究纳入系统综述，9项研究纳入荟萃分析	NA	NA	准确率，平均绝对误差	NA
15198	2025-10-07	Dynamic cycles between brain states during creative storytelling 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121053 PMID:39863001	研究论文	通过fMRI研究创造性讲故事过程中大脑状态的动态转换机制	首次通过深度学习方法证明自发思维和刻意思维在创造性思维中的交替互动模式	样本量相对较小（41名大学生），研究结果需要更大样本验证	探索创造性思维过程中大脑状态的动态转换机制	41名大学生在创造性讲故事任务中的大脑活动	神经科学，机器学习	NA	功能磁共振成像（fMRI）	深度学习	fMRI脑成像数据	41名大学生	NA	NA	相关性分析	NA
15199	2025-10-07	Beyond averaging: A transformer approach to decoding event related brain potentials 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121049 PMID:39864567	研究论文	本研究评估了基于Transformer的深度学习方法在脑电图事件相关电位分析中的应用潜力	首次将Transformer网络和注意力机制应用于事件相关电位分析，相比传统平均方法能发现更多隐藏信息	样本量相对较小（29名参与者），研究仅针对响度感知这一特定实验范式	探索深度学习在脑电图事件相关电位分析中的优势，特别是与传统平均方法的比较	29名18-30岁正常听力参与者的脑电图数据和主观响度评级	机器学习	NA	脑电图记录	Transformer, CNN	脑电图信号	29名参与者	NA	卷积Transformer	准确率, AUC	NA
15200	2025-10-07	Research of orthodontic soft tissue profile prediction based on conditional generative adversarial networks 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105570 PMID:39864612	研究论文	本研究构建了一种新的条件生成对抗网络模型，用于预测正畸治疗后侧面外观的变化	提出了新的soft-P-CGAN模型，包含条件向量输入模块、U-Net生成器和PatchGAN判别器，设计了软损失函数增强软组织轮廓生成，采用多尺度特征金字塔提升图像质量	下颌区域预测相对不准确	预测正畸治疗后侧面软组织轮廓变化	成人正畸患者的头颅侧位片	计算机视觉	口腔正畸	深度学习	CGAN, GAN	医学影像	NA	NA	U-Net, PatchGAN, Pix2Pix, Cycle-GAN	平均径向误差, 成功检测率	NA