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
1921	2025-07-19	Current State of Artificial Intelligence Model Development in Obstetrics 2025-Jun-05, Obstetrics and gynecology IF:5.7Q1 DOI:10.1097/AOG.0000000000005944 PMID:40472381	综述	本文回顾了最近关于人工智能在产科应用的相关文献，描述了AI在特定产科问题中的应用趋势，并评估了AI对产科护理的潜在影响	总结了AI在产科领域的最新应用趋势，并指出了未来可能影响产科护理的AI技术	大多数研究的人群与美国人口差异较大，其普遍适用性不确定，且很少有模型真正部署到产科实践中	评估人工智能在产科领域的应用现状及其对产科护理的潜在影响	产科领域的人工智能应用	数字病理学	产科疾病	机器学习, 深度学习, 神经网络	NA	NA	研究样本量从10到953,909不等
1922	2025-07-19	Deep learning model for differentiating thyroid eye disease and orbital myositis on computed tomography (CT) imaging 2025-Jun-03, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2510587 PMID:40459922	research paper	开发一种深度学习模型，利用眼眶CT成像准确区分甲状腺眼病和眼眶肌炎	使用深度学习模型通过单一冠状位眼眶CT图像高精度区分甲状腺眼病和眼眶肌炎，并识别除眼外肌增大外的其他显著特征	单中心回顾性研究，样本量相对较小	开发一种能够准确区分甲状腺眼病和眼眶肌炎的深度学习模型	甲状腺眼病和眼眶肌炎患者及正常对照	digital pathology	thyroid eye disease, orbital myositis	orbital computed tomography (CT) imaging	Visual Geometry Group-16 network	image	1628张图像来自192名患者（110名甲状腺眼病，51名眼眶肌炎，31名对照）
1923	2025-07-19	An innovative ensemble approach of deep learning models with soft computing techniques for GIS-based drought-zonation mapping in Rarh Region, West Bengal 2025-Jun, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36634-7 PMID:40560313	research paper	本研究提出了一种创新的深度学习集成方法，结合软计算技术，用于基于GIS的西孟加拉邦Rarh地区干旱分区制图	采用Hybrid Deep Learning Ensemble模型进行干旱分区制图，相比传统MLP NN和DenseNet神经网络具有更高精度	研究仅针对西孟加拉邦Rarh地区，可能无法直接推广到其他地理区域	开发高精度的干旱分区制图方法，以支持干旱风险管理和可持续发展战略	西孟加拉邦Rarh地区的Birbhum和Purba Bardhhaman地区	machine learning	NA	GIS, 深度学习集成方法	MLP NN, DenseNet, Hybrid Deep Learning Ensemble	地理空间数据, 气象数据, 农业数据, 水文数据, 社会经济数据	27个干旱评估因子，覆盖Birbhum和Purba Bardhhaman地区
1924	2025-07-19	Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models 2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025059 PMID:40676987	研究论文	本研究探讨了在具有恒定感染和恢复率的SIR模型中实现最短根除时间的最优疫苗接种计划	提出了一种基于物理信息神经网络的网格自由框架来近似解决HJB方程，并通过动态规划原理高效获得最优疫苗接种控制	研究假设感染和恢复率为恒定值，可能限制了模型在更复杂流行病场景中的应用	解决流行病建模中的最优控制问题及其对应的HJB方程	SIR流行病模型中的最优疫苗接种计划	机器学习	NA	物理信息神经网络(PINN)	神经网络	数值数据	NA
1925	2025-07-19	Accuracy of deep learning-based upper airway segmentation 2025-03, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102048 PMID:39244033	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动模型和半自动方法在上气道分割中的准确性，并与金标准手动方法进行了比较	使用MONAI Label框架训练自动分割模型，并与开源程序ITK-SNAP的半自动分割方法进行比较，验证了两种方法在临床中的可接受性	研究仅针对CBCT图像，未涉及其他影像模态	评估自动和半自动上气道分割方法的准确性，以辅助正畸治疗中的诊断和规划	上气道的体积和形态	数字病理	NA	CBCT	深度学习	图像	NA
1926	2025-07-19	Invited commentary: deep learning-methods to amplify epidemiologic data collection and analyses 2025-Feb-05, American journal of epidemiology IF:5.0Q1 DOI:10.1093/aje/kwae215 PMID:39013794	comments	本文是一篇受邀评论，探讨了深度学习在流行病学数据收集和分析中的应用及其潜力	强调了深度学习为流行病学研究带来的新机遇，包括扩大研究的地理范围、增加研究对象数量以及处理大规模或高维数据	指出深度学习工具对流行病学家而言不如传统回归方法那样直接和普及，需要与深度学习专家进行跨学科合作	探讨深度学习如何扩展和增强流行病学研究的数据收集和分析能力	流行病学研究中的数据收集和分析方法	machine learning	NA	深度学习	neural networks, attention algorithms	text, audio, images, video	NA
1927	2025-07-19	Deep Learning-Based Segmentation of Cervical Posterior Longitudinal Ligament Ossification in Computed Tomography Images and Assessment of Spinal Cord Compression: A Two-Center Study 2025-02, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.123567 PMID:39694139	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习模型，用于自动分割后纵韧带骨化病灶并测量骨化物质厚度及计算颈椎脊髓压迫系数	首次提出全自动CT深度学习模型用于后纵韧带骨化分割及脊髓压迫评估，采用3D U-Net框架实现高精度分割	外部测试集Dice系数较低(0.71)，模型泛化能力有待提升，样本来自两个中心可能限制普适性	开发自动化工具辅助诊断后纵韧带骨化疾病	307例后纵韧带骨化患者的CT影像	数字病理	脊柱疾病	CT成像	3D U-Net	医学影像	307例患者(260例来自上海长征医院，47例来自西南医科大学附属中医医院)
1928	2025-07-19	Critical factors influencing live birth rates in fresh embryo transfer for IVF: insights from cluster ensemble algorithms 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88210-1 PMID:39881210	研究论文	本研究通过一种新型的NMF-based Ensemble算法（NMFE）分析影响新鲜胚胎移植成功的关键临床因素	提出了一种结合NMF、AMU-NMF和GDLC算法的NMFE集成算法，用于分析IVF-ET数据集	研究仅基于2238个周期的数据，可能无法涵盖所有临床情况	识别影响新鲜胚胎移植成功的关键临床因素	体外受精（IVF）的新鲜胚胎移植	机器学习	不孕不育	Non-negative Matrix Factorization (NMF), accelerated multiplicative updates for non-negative matrix factorization (AMU-NMF), generalized deep learning clustering (GDLC)	NMFE	临床数据	2238个IVF周期和85个独立临床特征
1929	2025-07-19	Deep learning-based malaria parasite detection: convolutional neural networks model for accurate species identification of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87979-5 PMID:39885248	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于从厚血涂片中准确分类被恶性疟原虫、间日疟原虫感染的红细胞及未感染的白细胞	该模型采用七通道输入，显著提高了疟原虫种类识别的准确性，解决了以往模型难以区分不同疟原虫种类的问题	当前模型尚未在真实世界质量图像上全面测试，且需要进一步开发以适应偏远地区的实际应用	开发一种自动化工具以提高疟疾诊断的准确性和效率，特别是在缺乏训练有素的显微镜技师的偏远地区	被恶性疟原虫（P. falciparum）和间日疟原虫（P. vivax）感染的红细胞及未感染的白细胞	数字病理学	疟疾	深度学习	CNN	图像	12,954例（验证集）+ 64,126例（交叉验证）厚血涂片样本
1930	2025-07-19	Investigating the performance of multivariate LSTM models to predict the occurrence of Distributed Denial of Service (DDoS) attack 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313930 PMID:39823417	研究论文	本文探讨了使用多元LSTM模型预测分布式拒绝服务（DDoS）攻击的性能	通过比较多种深度学习模型和机器学习模型，证明了LSTM网络在预测DDoS攻击中的优越性	无法完全避免服务器遭受DDoS攻击，只能在一定程度上预防	评估不同模型在预测DDoS攻击中的性能，寻找最优预测方法	DDoS攻击的网络流量数据	机器学习	NA	深度学习、机器学习	LSTM, DNN, Random Forest, AdaBoost, Gaussian Naive Bayes	网络流量数据	使用CICDDoS2019基准数据集，包含88个特征，从中提取22个特征
1931	2025-07-19	Artificial intelligence in ophthalmology: a bibliometric analysis of the 5-year trends in literature 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1580583 PMID:40665980	研究论文	通过文献计量学方法分析过去5年（2020-2024年）人工智能在眼科领域应用的文献，揭示该领域的最新发展趋势	超越单个领域提供更全面的见解，涵盖2022年后的文献，填补了先前文献计量学研究的空白	仅基于Web of Science核心合集的数据，可能未涵盖所有相关文献	阐明人工智能在眼科领域应用的最新观点和发展趋势	人工智能在眼科领域的应用文献	数字病理	年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变、青光眼等眼科疾病	文献计量学方法	深度学习、机器学习、CNN	文献数据	21,725篇文献，来自134个国家和7,126个机构
1932	2025-07-19	Dual-stage segmentation and classification framework for skin lesion analysis using deep neural network 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251351858 PMID:40666627	研究论文	本研究开发了一个双阶段深度学习框架，用于皮肤病变的分割和分类，以解决数据不平衡、病变变异性和低对比度等挑战	提出了一个结合U-Net与VGG16编码器的精确实例分割阶段，以及使用EfficientFormer和SwiftFormer网络的分类阶段的双阶段框架	未明确提及具体限制，但可能包括对非皮肤镜数据（如SLICE-3D）的适应性仍需进一步验证	开发一个高精度和鲁棒性的双阶段深度学习框架，用于皮肤病变的分割和分类	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	U-Net, VGG16, EfficientFormer, SwiftFormer, XGBoost, ResNet	图像, 表格数据	三个基准数据集：HAM10000（10,000张训练图像）、ISIC 2018和ISIC 2024 SLICE-3D数据集
1933	2025-07-19	A method for English paragraph grammar correction based on differential fusion of syntactic features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326081 PMID:40668821	研究论文	提出一种基于句法特征差异融合的英语段落语法纠错方法	通过差异融合分析句法特征，显著提升段落级语法纠错的准确性和质量	依赖预设阈值识别语法错误，可能影响对复杂错误的适应性	提高英语段落语法纠错的准确性和效率	英语段落中的语法错误	自然语言处理	NA	依赖解析、BERT、Seq2Seq模型	Transformer-based Seq2Seq	文本	CoLA、LCoLE、FCE数据集
1934	2025-07-18	Multimodal deep learning improving the accuracy of pathological diagnoses for membranous nephropathy 2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2025.2528106 PMID:40659521	研究论文	开发一种多模态病理诊断系统，协助病理学家诊断膜性肾病	结合PASM染色、免疫荧光和电子显微镜图像，构建三种深度学习模型，综合提供病理诊断	未提及具体局限性	提高膜性肾病的病理诊断准确性和效率	膜性肾病患者	数字病理	膜性肾病	深度学习	CNN（假设基于图像处理）	图像（PASM染色、免疫荧光、电子显微镜图像）	138名各种肾病患者
1935	2025-07-18	Genotype Prediction from Retinal Fundus Images Using Deep Learning in Eyes with Age-Related Macular Degeneration 2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100836 PMID:40661176	研究论文	利用深度学习从视网膜眼底图像预测年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的高风险基因变异	首次使用深度学习模型从视网膜眼底图像预测AMD相关的高风险基因变异，并比较了不同AMD严重程度下的模型性能	样本量相对有限（1754名参与者），且仅针对CFH和ARMS2两个基因	通过非侵入性眼部成像推断基因型，并探索AMD中的基因型-表型关系	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	深度学习	CNN, ViT	图像	1754名参与者的31271张视网膜彩色眼底照片
1936	2025-07-18	A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.027 PMID:40447251	research paper	提出了一种深度学习模型，用于从Micro-CT成像中准确分割果蝇大脑	使用预训练神经网络和少量Micro-CT图像（1-3张）训练出准确的3D深度学习模型，并能扩展到不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型的大脑分割	训练数据量较少（仅1-3张Micro-CT图像），可能影响模型的泛化能力	开发一种高效的果蝇大脑Micro-CT图像自动分割方法	成年果蝇（Drosophila melanogaster）大脑	computer vision	NA	Micro-CT成像	3D deep learning models (基于预训练神经网络)	3D Micro-CT图像	1-3张成年果蝇大脑Micro-CT图像
1937	2025-07-18	TKA-AID: An Uncertainty-Aware Deep Learning Classifier to Identify Total Knee Arthroplasty Implants 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.019 PMID:39832639	研究论文	开发了一种基于深度学习的分类器TKA-AID，用于自动识别全膝关节置换术中的植入物	采用EfficientNet架构的深度学习模型，结合不确定性估计和异常检测机制，提高了植入物识别的准确性和安全性	模型在外部测试集上仅有一次错误，但未提及在不同医疗机构或设备上的泛化能力	开发自动识别全膝关节置换术植入物的工具，以简化术前规划流程	全膝关节置换术中的植入物	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	EfficientNet	图像	9,651名患者（共111,519张图像）
1938	2025-07-18	Development of a Deep Learning Model for Automating Implant Position in Total Hip Arthroplasty 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.032 PMID:39880053	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于在全髋关节置换术中自动标注骨盆标志物并进行相关测量	提出的深度学习模型在标注骨盆标志物方面表现优于或等同于训练有素的人类专家，并能够实时提供全髋关节置换术相关测量	临床使用尚未广泛验证，样本量相对较小（161例）	开发能够自动标注骨盆标志物并计算全髋关节置换术相关测量的深度学习模型	全髋关节置换术患者的术前术后骨盆X光片和术中透视图像	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN（假设基于图像处理，但未明确说明具体架构）	医学影像（X光片和透视图像）	161例初次全髋关节置换术患者的影像数据
1939	2025-07-18	A Deep Learning Tool for Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Knee Radiographs 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.038 PMID:39880057	研究论文	开发了一种用于膝关节前后位X光片上最小关节间隙宽度（mJSW）自动测量的深度学习工具	提出了一种结合深度学习分割模型和计算机视觉算法的端到端自动化测量方法，能够灵活处理自然膝关节和关节置换后的膝关节	算法测量与人工测量之间存在一定误差（73.2%的测量差异小于1毫米）	开发自动化测量膝关节mJSW的算法，以评估骨关节炎进展	膝关节前后位X光片	数字病理	骨关节炎	深度学习分割模型+计算机视觉算法	深度学习分割模型	X光图像	583张图像用于训练分割模型，330张独立图像用于算法验证
1940	2025-07-18	AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care 2025-Aug, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.04.007 PMID:40354695	研究论文	本文综述了人工智能在龋齿管理中的应用，包括临床实践、专业教育和公众自我护理	探讨了AI在龋齿风险预测、图像分析、治疗计划制定及口腔卫生教育中的创新应用	未提及具体AI模型的性能评估或实际临床应用效果的定量数据	概述AI在个性化龋齿管理中的应用现状和发展前景	龋齿患者、牙科专业人员及公众	数字病理	龋齿	machine learning, deep learning	NA	图像、临床数据	NA