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
18441	2025-10-07	Deep Learning-Based Identification of Echocardiographic Abnormalities From Electrocardiograms 2025-Jan, JACC. Asia DOI:10.1016/j.jacasi.2024.10.012 PMID:39886205	研究论文	开发基于深度学习的模型，从心电图综合预测超声心动图异常	首次使用深度学习模型从心电图全面预测12种超声心动图发现，涵盖左心异常、瓣膜性心脏病和右心异常	研究仅包含8个中心的数据，外部验证中心较少	开发能够从心电图全面预测超声心动图异常的深度学习模型	229,439对配对的心电图和超声心动图数据集	机器学习	心血管疾病	心电图，超声心动图	CNN，逻辑回归	心电图信号，超声心动图数据	229,439对配对数据，来自8个中心	NA	卷积神经网络	AUC，准确率，灵敏度，特异性	NA
18442	2025-10-07	Automated recognition and segmentation of lung cancer cytological images based on deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317996 PMID:39888907	研究论文	基于YOLOv8算法开发用于肺癌细胞学图像自动识别和分割的深度学习模型	首次将YOLOv8算法应用于肺癌细胞学图像的实例分割，实现像素级标注和快速定位	NA	开发自动化的肺癌细胞学图像识别和分割方法，提高诊断效率和一致性	肺部病变的细胞学图像，包括胸水细胞学和支气管肺泡灌洗液细胞学图像	计算机视觉	肺癌	细胞学检查	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv8	平均像素精度, 平均交并比, 准确率, AUC	NA
18443	2025-10-07	GGSYOLOv5: Flame recognition method in complex scenes based on deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317990 PMID:39888970	研究论文	提出一种基于深度学习的复杂场景火焰识别方法GGSYOLOv5	在YOLOv5网络中引入全局注意力机制和无参数注意力机制，并使用分组随机卷积替换原始卷积	NA	开发能够在复杂场景中实时准确识别火焰的检测系统	火焰图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	PyTorch	YOLOv5, GGSYOLOv5	准确率, FPS	Jetson Nano嵌入式开发板
18444	2024-11-24	[Ecological sustainability of deep learning in pathology : A modeling study] 2025-Feb, Pathologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00292-024-01382-x PMID:39578266	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18445	2025-02-01	Bayesian deep learning applied to diabetic retinopathy with uncertainty quantification 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41802 PMID:39882466	研究论文	本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的糖尿病视网膜病变分类方法，并通过不确定性量化提高了诊断的准确性和可靠性	使用贝叶斯卷积神经网络（CNN）结合变分推断（VI）和蒙特卡洛dropout（MC-dropout）方法，量化模型预测的不确定性	未提及具体局限性	提高糖尿病视网膜病变分类的准确性和可靠性	糖尿病视网膜病变（DR）	医学影像分析	糖尿病视网膜病变	贝叶斯深度学习	CNN, BCNN-VI, BCNN-MC-dropout	图像	APTOS 2019和Messidor-2两个基准数据集	NA	NA	NA	NA
18446	2025-01-31	Monitoring nap deprivation-induced fatigue using fNIRS and deep learning 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10219-z PMID:39866657	研究论文	本文利用便携式fNIRS系统和深度学习模型监测由午睡剥夺引起的疲劳状态，并提出了一种新的1D修订CNN-ResNet网络用于疲劳状态分类	提出了一种基于双层通道衰减残差块的新型1D修订CNN-ResNet网络，用于处理fNIRS信号数据的高维度和多通道特性	NA	监测和分类由午睡剥夺引起的疲劳状态，探索通过运动刺激强制唤醒疲劳受试者的可行性	由午睡剥夺引起的疲劳状态	机器学习	NA	fNIRS	1D revised CNN-ResNet	fNIRS信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
18447	2025-01-31	A multi-dimensional student performance prediction model (MSPP): An advanced framework for accurate academic classification and analysis 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.103148 PMID:39866196	研究论文	本文提出了一种多维学生表现预测模型（MSPP），旨在通过深度学习和先进的数据预处理技术提高学生学术分类的准确性	MSPP模型结合了自适应超参数调整和先进的图神经网络层，能够处理不平衡和时间序列的教育数据集，并通过AI特征提供可解释性	NA	提高学生表现预测的准确性，以支持定制化干预措施，提升学习效果	学生学术数据	机器学习	NA	深度学习	图神经网络（GNN）	结构化训练记录	NA	NA	NA	NA	NA
18448	2025-01-31	An easy-to-use three-dimensional protein-structure-prediction online platform "DPL3D" based on deep learning algorithms 2025-Jun, Current research in structural biology IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.crstbi.2024.100163 PMID:39867105	研究论文	本文介绍了一个基于深度学习算法的易于使用的三维蛋白质结构预测在线平台DPL3D	开发了一个用户友好的平台DPL3D，能够预测和可视化突变蛋白质的三维结构，并集成了多种先进的蛋白质结构预测软件	平台依赖于现有的蛋白质晶体结构数据，对于缺乏这些数据的蛋白质，预测准确性可能受限	开发一个易于使用的在线平台，用于预测和可视化突变蛋白质的三维结构，以促进生物发现	突变蛋白质的三维结构	生物信息学	NA	深度学习算法	AlphaFold 2, RoseTTAFold, RoseTTAFold All-Atom, trRosettaX-Single	蛋白质晶体结构数据	210,180个分子结构，包括52,248个人类蛋白质	NA	NA	NA	NA
18449	2025-01-31	Multimodal Deep Learning for Differentiating Bacterial and Fungal Keratitis Using Prospective Representative Data 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100665 PMID:39866343	研究论文	本研究开发并评估了使用来自南印度的前瞻性代表性数据集区分细菌性和真菌性角膜炎的多模态机器学习模型	使用前瞻性、连续收集的代表性数据集（MADURAI数据集）开发了三种预测模型，并比较了它们的性能，强调了使用此类数据进行模型训练和评估的重要性	多模态模型相比计算机视觉模型并未显著提升性能	区分细菌性和真菌性角膜炎	599名在印度Aravind眼科医院诊断为急性感染性角膜炎的患者	计算机视觉	角膜炎	深度学习	EfficientNet	图像和临床数据	599名患者	NA	NA	NA	NA
18450	2025-01-31	Deep-Reticular Pseudodrusen-Net: A 3-Dimensional Deep Network for Detection of Reticular Pseudodrusen on OCT Scans 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100655 PMID:39866344	研究论文	本文提出了一种名为Deep-RPD-Net的三维深度学习网络，用于在光谱域OCT扫描中检测网状假性玻璃膜疣（RPD），并解释了其决策过程，同时与基线方法进行了比较	Deep-RPD-Net结合了半监督学习（SSL）技术，利用未标记的OCT扫描数据改进模型性能，并在解释性方面表现优异	研究依赖于特定数据集（AREDS2和DAAMD），可能在其他数据集上的泛化能力有限	开发一种能够准确检测OCT扫描中RPD的深度学习模型	OCT扫描中的网状假性玻璃膜疣（RPD）	计算机视觉	老年性黄斑变性	半监督学习（SSL）	3D深度学习网络	OCT扫描图像	476名参与者（315名来自AREDS2，161名来自DAAMD），共2783张OCT扫描（826张标记的AREDS2数据和1366张标记的DAAMD数据）	NA	NA	NA	NA
18451	2025-01-31	Automated Quantification of Retinopathy of Prematurity Stage via Ultrawidefield OCT 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100663 PMID:39866345	研究论文	本研究通过深度学习自动测量早产儿视网膜病变（ROP）中异常神经血管组织（ANVTV）的体积，以开发基于OCT的定量生物标志物	首次使用深度学习自动测量ROP中ANVTV的体积，并验证其与疾病阶段的关联	样本量较小，仅来自单一中心，且仅评估了1至3阶段的ROP	开发基于OCT的定量生物标志物，用于ROP的筛查、诊断和监测	早产儿视网膜病变（ROP）患者	数字病理学	早产儿视网膜病变	OCT（光学相干断层扫描）	U-Net	图像	33名ROP婴儿，其中6名用于训练，6名用于测试，21名用于临床评估	NA	NA	NA	NA
18452	2025-01-31	Integrating deep learning and machine learning for improved CKD-related cortical bone assessment in HRpQCT images: A pilot study 2025-Mar, Bone reports IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.bonr.2024.101821 PMID:39866530	研究论文	本研究结合深度学习和机器学习，旨在改进慢性肾病（CKD）相关皮质骨在HRpQCT图像中的评估	创新性地将深度学习和机器学习结合，用于自动分割和分类CKD相关的骨骼异常，超越了传统的DXA和CT测量方法	样本量较小，仅为30名个体，且为概念验证研究，需进一步扩大样本量验证	改进CKD相关皮质骨的自动分割和分类，提升对CKD相关皮质骨变化的敏感性	30名个体（20名非CKD，10名3至5D期CKD）的HRpQCT图像	数字病理学	慢性肾病	HRpQCT	深度学习模型和XGBoost	图像	30名个体（20名非CKD，10名3至5D期CKD），外加42名独立验证个体（18名非CKD，24名5D期CKD）	NA	NA	NA	NA
18453	2025-01-31	AI integration into wavelength-based SPR biosensing: Advancements in spectroscopic analysis and detection 2025-Mar-01, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343640 PMID:39880496	研究论文	本研究探讨了将AI方法集成到基于波长的便携式SPR生物传感器中，以提高信噪比和检测精度	首次将深度学习技术应用于光谱表面等离子体共振（SPR）生物传感器，设计了结合光谱减法方法的深度神经网络，显著提高了检测能力	未提及具体的研究局限性	提高便携式SPR生物传感器的信噪比和检测精度	基于波长的便携式SPR生物传感器	生物传感	NA	深度学习，光谱减法	深度神经网络	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
18454	2025-01-31	ECCDN-Net: A deep learning-based technique for efficient organic and recyclable waste classification 2025-Feb-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2024.12.023 PMID:39705887	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的有机和可回收废物分类技术，旨在提高垃圾图像分类的准确性和效率	提出了一个名为ECCDN-Net的新型深度学习模型，结合了Densenet201和Resnet18的优点，并通过辅助输出来优化分类过程	NA	提高垃圾图像分类的准确性和效率，以优化废物管理策略	有机和可回收废物的图像	计算机视觉	NA	深度学习	ECCDN-Net, InceptionV2, Densenet201, MobileNet v2, Resnet18	图像	24,705张图像，分为有机和可回收两类	NA	NA	NA	NA
18455	2025-10-07	Deep structure-level N-glycan identification using feature-induced structure diagnosis integrated with a deep learning model 2025-Feb, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-024-05505-4 PMID:39212697	研究论文	本研究开发了一种结合特征诱导结构诊断与深度学习模型的深度结构水平N-聚糖鉴定方法	首次将神经网络模型集成到特征诱导结构诊断中，解决了对称'镜像'分支异构体和连接异构体的鉴定难题	研究主要基于公开数据集，未涉及更广泛的生物样本类型	开发深度结构水平的N-聚糖鉴定方法	N-聚糖结构，特别是对称分支异构体和连接异构体	生物信息学	NA	N-糖蛋白质组学，MS/MS质谱	深度学习，卷积自编码器，多层感知机	质谱数据，MS/MS谱图	5个小鼠组织的17,136个完整N-糖肽谱图匹配	NA	卷积自编码器，多层感知机	准确率，AUC	NA
18456	2025-01-14	A CNN-based self-supervised learning framework for small-sample near-infrared spectroscopy classification 2025-Jan-30, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01970a PMID:39803715	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的自监督学习框架，用于小样本近红外光谱分类	提出了一种自监督学习框架，能够在少量标记数据的情况下提高光谱分析的性能	需要大量伪标记数据进行预训练，可能在实际应用中受到数据获取的限制	提高小样本近红外光谱分类的准确性	三种茶叶品种的光谱数据	机器学习	NA	近红外光谱分析	CNN	光谱数据	自收集的三种茶叶品种数据集及三个公共数据集	NA	NA	NA	NA
18457	2025-01-31	A novel spectroscopy-deep learning approach for aqueous multi-heavy metal detection 2025-Jan-30, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01200c PMID:39775679	研究论文	本文提出了一种结合光谱技术和深度学习的新方法，用于水体中多种重金属的快速检测	开发了一种新的数字光谱成像系统，并利用深度卷积神经网络（ResNet-50、Inception V1和SqueezeNet V1.1）构建了一个端到端的回归模型，用于预测混合水样中的重金属浓度	需要大量的光谱数据来训练AI模型，传统方法难以快速提供这些数据	开发一种高效的方法，用于复杂水环境中重金属的快速检测	混合水样中的重金属（砷、铬、铜）	机器学习	NA	光谱技术	ResNet-50, Inception V1, SqueezeNet V1.1	光谱数据	3000个混合重金属样本的光谱数据	NA	NA	NA	NA
18458	2025-01-31	EEG-derived brainwave patterns for depression diagnosis via hybrid machine learning and deep learning frameworks 2025-Jan-29, Applied neuropsychology. Adult DOI:10.1080/23279095.2025.2457999 PMID:39879638	研究论文	本文开发了基于脑电图（EEG）信号的机器学习和深度学习技术，用于抑郁症的诊断	结合机器学习和深度学习框架，利用EEG信号进行抑郁症诊断，并在不同条件下测试了三种分类器的性能	样本量较小，仅包含34名抑郁症患者和30名健康受试者	开发基于EEG信号的机器学习和深度学习技术，用于抑郁症的早期诊断	34名抑郁症患者和30名健康受试者的EEG信号	机器学习	抑郁症	EEG信号分析	1DCNN, SVM, LR	EEG信号	64名受试者（34名抑郁症患者和30名健康受试者）	NA	NA	NA	NA
18459	2025-01-31	High-Precision prediction of curling trajectory multivariate time series using the novel CasLSTM approach 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87933-5 PMID:39870770	研究论文	本文提出了一种创新的深度学习方法CasLSTM，用于高精度预测冰壶轨迹的多元时间序列	引入了集成层间记忆的CasLSTM方法，并设计了非教师强制、ExMSE损失和增量多轨迹学习等定制训练技术，显著提高了模型性能	NA	提高冰壶轨迹预测的精度，帮助运动员制定比赛策略	冰壶轨迹的多元时间序列	机器学习	NA	深度学习	CasLSTM	多元时间序列	NA	NA	NA	NA	NA
18460	2025-01-31	Efficient anomaly detection in tabular cybersecurity data using large language models 2025-Jan-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88050-z PMID:39870811	研究论文	本文提出了一种基于大型语言模型的创新方法，用于表格数据中的异常检测，称为“通过引导提示的表格异常检测”（TAD-GP）	利用7亿参数的开源模型，结合数据样本引入、异常类型识别、链式思维推理、多轮对话和关键信息强化等策略，显著提高了异常检测的性能	NA	解决传统机器学习和深度学习方法在表格数据异常检测中的泛化问题	表格数据中的异常检测	机器学习	NA	大型语言模型	TAD-GP	表格数据	CICIDS2017、KDD Cup 1999和UNSW-NB15数据集	NA	NA	NA	NA