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
781	2025-02-24	Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Feb-01, JAMA oncology IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamaoncol.2024.5356 PMID:39724105	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的模型，用于预测晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者对免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的反应	该研究首次使用深度学习模型从全切片H&E染色图像中预测ICI治疗反应，并在多个队列中验证了其独立预测能力	研究样本主要来自美国和欧洲，可能限制了模型的普遍适用性	开发并验证一种深度学习模型，用于预测晚期NSCLC患者对ICI治疗的反应	晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习	深度学习模型	图像	958名患者（456名女性，502名男性），共295,581张图像切片
782	2025-02-23	Integrating blockchain technology with artificial intelligence for the diagnosis of tibial plateau fractures 2025-Feb-21, European journal of trauma and emergency surgery : official publication of the European Trauma Society IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00068-025-02793-y PMID:39984717	研究论文	本研究评估了结合区块链技术和人工智能的先进诊断模型在急诊环境中识别胫骨平台骨折的可行性和有效性	创新点在于结合区块链技术和人工智能，构建了一个分布式网络，用于检测胫骨平台骨折，并通过多节点聚合模型参数来提高准确性	研究未提及模型在其他类型骨折或不同医疗环境中的适用性	评估结合区块链技术和人工智能的模型在急诊环境中识别胫骨平台骨折的可行性和有效性	胫骨平台骨折	数字病理	骨折	区块链技术，深度学习	分布式AI模型，YOLOv8n	图像	来自三家独立医院的图像数据
783	2025-02-23	Macrophage memory emerges from coordinated transcription factor and chromatin dynamics 2025-Feb-19, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101171 PMID:39938520	研究论文	本文探讨了免疫细胞如何在动态微环境中通过转录因子和染色质动态协调形成记忆，特别是在巨噬细胞中对炎症信号的响应	揭示了巨噬细胞通过重新编程NF-κB网络和染色质可及性景观来保留对过去炎症信号记忆的机制	研究主要集中于巨噬细胞和脓毒症模型，可能不适用于所有类型的免疫细胞或炎症条件	研究免疫细胞在动态炎症条件下如何编码和解码信号，并保留对过去暴露的记忆	巨噬细胞	生物信息学	脓毒症	ATAC测序, 转录组分析, 深度学习	深度学习	基因表达数据, 染色质可及性数据	NA
784	2025-02-23	AI-based approach to dissect the variability of mouse stem cell-derived embryo models 2025-Feb-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56908-5 PMID:39971935	研究论文	本文利用深度学习技术提高小鼠干细胞衍生胚胎模型选择的重复性，通过活体成像和AI模型对900个小鼠植入后干细胞衍生胚胎样结构进行分类	首次将深度学习应用于干细胞衍生胚胎模型的分类，揭示了正常发育的胚胎具有更高的细胞数量和独特的形态特征	研究仅针对小鼠模型，未涉及其他物种	提高干细胞衍生胚胎模型选择的重复性和一致性	小鼠植入后干细胞衍生胚胎样结构	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	图像	900个小鼠植入后干细胞衍生胚胎样结构
785	2025-02-23	An infrared dataset for partially occluded person detection in complex environment for search and rescue 2025-Feb-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04600-0 PMID:39971943	研究论文	本文介绍了一个基于无人机的红外热成像数据集，用于复杂环境中部分遮挡人员检测	提出了一个专门针对部分遮挡人员检测的红外热成像数据集，填补了现有非遮挡人体目标数据集的不足	数据集的遮挡率超过70%时，检测精度会下降	提高复杂环境中部分遮挡人员检测的自动识别能力	部分遮挡的人员	计算机视觉	NA	红外热成像	目标检测网络	图像	8768张标注的热成像图像
786	2025-02-23	LSTM and ResNet18 for optimized ambulance routing and traffic signal control in emergency situations 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89651-4 PMID:39971977	研究论文	本文提出了一种AI驱动的实时交通管理系统，旨在减少紧急医疗服务（EMS）的响应时间	结合了基于Raspberry Pi的交通信号优先、深度学习支持的视听救护车检测和先进的智能交通管理框架，通过多模态数据融合实现高精度救护车检测	未提及系统在实际城市环境中的部署和长期运行效果	优化救护车路线和交通信号控制，以减少紧急医疗服务的响应时间	城市交通网络和紧急医疗服务	计算机视觉	NA	MFCCs、LSTM、ResNet18	LSTM、ResNet18	音频、图像	未明确提及具体样本数量
787	2025-02-23	Lightweight visual localization algorithm for UAVs 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88089-y PMID:39971988	研究论文	本文介绍了一种名为Lightv8nPnP的轻量级视觉定位算法模型，旨在使基于深度学习的无人机视觉定位算法更加轻量化	引入了GhostConv构建GDetect检测头模块，采用Wise-IoU作为边界框回归损失函数，并基于无人机航空数据集样本特性修改YOLOv8n网络结构，创建了TrimYOLO网络结构	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种高效的视觉定位算法模型，以实现无人机的精确三维定位	无人机	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n, TrimYOLO	图像	未提及具体样本数量
788	2025-02-23	A skin disease classification model based on multi scale combined efficient channel attention module 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90418-0 PMID:39972014	研究论文	本研究提出了一种基于多尺度通道注意力的皮肤疾病分类模型，旨在提高皮肤疾病的诊断准确率	改进了金字塔分割注意力模块以完全提取图像的多尺度特征，并在骨干网络中使用反向残差结构替代残差结构，集成了注意力模块以实现更好的多尺度特征提取	未提及模型的局限性	提高皮肤疾病的分类准确率，以辅助临床诊断和治疗	皮肤疾病图像	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	基于多尺度通道注意力的分类模型	图像	使用了ISIC2019和HAM10000两个常用的皮肤疾病数据集进行验证
789	2025-02-23	Temporal and spatial self supervised learning methods for electrocardiograms 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90084-2 PMID:39972080	研究论文	本文提出了一种专门为心电图检测设计的时间-空间自监督学习方法（TSSL），以解决标记数据有限的问题并提高特征表示	TSSL方法利用心电图信号的内在时间和空间特性来增强特征表示，通过时间上保持个体身份信息的一致性和空间上捕捉不同导联间的相关性，提供了新的视角和能力	虽然TSSL在少量标记数据下表现优异，但其性能仍依赖于数据质量和多样性，且未在所有心电图数据集上进行验证	研究目的是开发一种自监督学习方法，以解决心电图检测中标记数据有限的问题，并提高特征表示的效果	研究对象是心电图信号，特别是其时间和空间特性	机器学习	心血管疾病	自监督学习	TSSL	心电图信号	CPSC2018、Chapman和PTB-XL数据库中的心电图数据
790	2025-02-23	Ensemble fuzzy deep learning for brain tumor detection 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90572-5 PMID:39972098	研究论文	本文提出了一种新颖的集成模糊深度学习方法，用于脑部磁共振成像（MRI）分析，旨在提高脑组织和异常的分割效果	该方法集成了多种组件，包括增强的体素模糊池化、模型融合策略和注意力机制，以专注于输入数据中最相关的区域	未明确提及具体限制	改进脑部MRI图像的分割效果	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	集成模糊深度学习	图像	未明确提及具体样本数量
791	2025-02-23	Assessment of hydrological loading displacement from GNSS and GRACE data using deep learning algorithms 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90363-y PMID:39972111	研究论文	本文介绍了一种使用3D卷积神经网络（3D-CNN）估算水文负荷位移的新方法	使用3D-CNN方法显著提高了水文负荷位移的反演精度，相比传统的负荷格林函数反演技术，最大偏差减少了1.34毫米，绝对最小偏差减少了1.47毫米，绝对平均偏差减少了79.6%，标准偏差减少了31.4%	研究仅限于中国云南省及其邻近地区的41个GNSS站点的数据，可能不适用于其他地区	精确评估陆地水负荷位移（TWLD）对大地测量观测和高精度动态参考框架的建立和维护的影响	云南省及其邻近地区的41个GNSS站点的垂直位移时间序列数据	机器学习	NA	3D卷积神经网络（3D-CNN）	3D-CNN	时间序列数据	41个GNSS站点的数据
792	2025-02-23	Genetic insights into the shared molecular mechanisms of Crohn's disease and breast cancer: a Mendelian randomization and deep learning approach 2025-Feb-18, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-01978-6 PMID:39964572	研究论文	本研究旨在探索克罗恩病与乳腺癌之间的潜在遗传联系，重点关注可能具有治疗相关性的可药物基因	结合孟德尔随机化和深度学习方法来研究两种疾病之间的遗传联系，并预测基因-药物相互作用	研究结果仅为初步发现，需要进一步实验验证	探索克罗恩病与乳腺癌之间的遗传联系，识别可能的治疗靶点	克罗恩病和乳腺癌的遗传数据	机器学习	克罗恩病, 乳腺癌	孟德尔随机化, 深度学习	深度学习	单核苷酸多态性(SNP)	NA
793	2025-02-23	Cer-ConvN3Unet: an end-to-end multi-parametric MRI-based pipeline for automated detection and segmentation of cervical cancer 2025-Feb-18, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00557-2 PMID:39966210	研究论文	本文建立并验证了一个创新的两阶段管道，用于自动化检测和分割宫颈癌的多参数磁共振成像（MRI），并研究了其临床效果	提出了一个结合ConvNeXt块的多参数检测模块和3通道DoubleU-Nets的分割模块的深度学习框架，用于宫颈癌的自动化检测和分割	研究为回顾性多中心研究，可能受到数据来源和样本量的限制	开发一个自动化检测和分割宫颈癌的AI辅助多参数MRI管道，以减少放射科医生和妇科医生的工作负担	125名宫颈癌患者的14,547张二维MRI图像	数字病理	宫颈癌	扩散加权成像（DWI）、T2加权成像（T2WI）和对比增强T1加权成像（CE-T1WI）	ConvNeXt, DoubleU-Nets	图像	125名宫颈癌患者的14,547张二维MRI图像
794	2025-02-23	Sub-1-min relaxation-enhanced non-contrast non-triggered cervical MRA using compressed SENSE with deep learning reconstruction in healthy volunteers 2025-Feb-18, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00560-7 PMID:39966221	研究论文	本研究评估了使用压缩感知（CS）结合深度学习重建（CS-AI）加速三维各向同性血流无关磁共振血管成像（REACT）在颈部动脉中的应用	首次将深度学习重建技术应用于非对比剂、非触发的颈部磁共振血管成像，实现了亚1分钟的快速成像	需要进一步的临床研究来评估其在狭窄或夹层诊断中的性能	评估压缩感知结合深度学习重建在颈部磁共振血管成像中的加速效果	34名健康志愿者	医学影像	NA	磁共振血管成像（MRA），压缩感知（CS），深度学习重建（AI）	深度学习	医学影像	34名健康志愿者
795	2025-02-23	Integrating D-S evidence theory and multiple deep learning frameworks for time series prediction of air quality 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87935-3 PMID:39966417	研究论文	本研究提出了一种结合D-S证据理论和多种深度学习模型的时间序列预测框架，用于提高空气质量预测的准确性和鲁棒性	结合D-S证据理论和多种深度学习模型，通过融合多个模型的预测结果和可靠性，提高了长期空气质量预测的准确性	研究仅基于中国三个具有气候特征的城市的数据，可能无法完全代表其他地区的空气质量预测情况	提高空气质量时间序列数据的预测准确性，以提前识别和预警空气污染事件	中国三个具有气候特征的城市	机器学习	NA	D-S证据理论	MLP, RNN, CNN, LSTM, BI-LSTM, GRU	时间序列数据	三个城市的空气质量数据，包含五种空气污染物指标
796	2025-02-23	Research on variable-length control chart pattern recognition based on sliding window method and SECNN-BiLSTM 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86849-4 PMID:39966459	研究论文	本文提出了一种基于滑动窗口方法和SE-attention CNN与Bi-LSTM（SECNN-BiLSTM）的可变长度控制图识别方法	结合滑动窗口方法和SE-attention CNN与Bi-LSTM，提出了一种新的可变长度控制图识别方法	未提及具体局限性	提高可变长度控制图的识别效率和准确性	可变长度控制图	机器学习	NA	滑动窗口方法、SE-attention CNN、Bi-LSTM	CNN、LSTM	一维和二维矩阵数据	未提及具体样本数量
797	2025-02-23	Accelerating veterinary low field MRI acquisitions using the deep learning based denoising solution HawkAI 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88822-7 PMID:39966480	研究论文	本研究开发了一种基于生成对抗网络的去噪算法HawkAI，用于加速兽医低场MRI采集，并通过放射科医生的定性评估验证其效果	提出了基于生成对抗网络的去噪算法HawkAI，能够在加速MRI采集的同时保持图像质量和诊断可靠性	研究仅通过放射科医生的定性评估验证效果，未进行大规模临床验证	加速兽医低场MRI采集，同时保持图像质量和诊断可靠性	兽医低场MRI图像	计算机视觉	NA	MRI	GAN	图像	未明确提及样本数量
798	2025-02-23	Linear regressive weighted Gaussian kernel liquid neural network for brain tumor disease prediction using time series data 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89249-w PMID:39966518	研究论文	本文提出了一种新的线性回归加权高斯核液态神经网络模型（LRWGKLNN），用于使用时间序列数据进行脑肿瘤疾病预测	提出了一种新的LRWGKLNN模型，结合线性回归、高斯核和液态神经网络，以提高脑肿瘤疾病预测的准确性和时间效率	未提及模型在不同类型脑肿瘤数据上的泛化能力	提高脑肿瘤疾病预测的准确性和时间效率	脑肿瘤疾病	机器学习	脑肿瘤	线性回归、高斯核、液态神经网络	LRWGKLNN	时间序列数据	大量时间序列数据样本
799	2025-02-23	Applying deep learning and the ecological home range concept to document the spatial distribution of Atlantic salmon parr (Salmo salar L.) in experimental tanks 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90118-9 PMID:39966514	研究论文	本研究应用深度学习和生态学中的家域概念，记录了大西洋鲑鱼幼鱼在实验水槽中的空间分布	结合计算机视觉和机器学习，利用DeepLabCut框架进行鱼类姿态估计，并通过生态学中的家域和核心区域概念量化鱼类的空间分布	研究仅基于5天的实验数据，样本量较小，且仅在小型实验环境中进行	自动化分析鱼类行为，特别是与家域和核心区域相关的行为，以优化鱼类福利监测	大西洋鲑鱼幼鱼（Salmo salar L）	计算机视觉	NA	DeepLabCut框架	深度学习	视频	5天的实验数据
800	2025-02-23	Jointly exploring client drift and catastrophic forgetting in dynamic learning 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89873-6 PMID:39966528	研究论文	本文提出了一个统一的分析框架，用于联合建模空间和时间偏移，以更接近真实动态环境的模拟	首次联合分析客户端漂移和灾难性遗忘，提出了一种统一的分析框架，并发现适度的空间和时间偏移组合可以提高模型性能	未提及具体的数据集或实验规模，可能缺乏广泛的验证	研究在动态环境中联合解决客户端漂移和灾难性遗忘问题，以提高深度学习模型的鲁棒性	联邦学习和持续学习中的模型性能	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA