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
881	2025-02-27	Predicting joint space changes in knee osteoarthritis over 6 years: a combined model of TransUNet and XGBoost 2025-Feb-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1397 PMID:39995733	研究论文	本研究通过深度学习方法和回归模型，开发了一种自动测量膝关节间隙宽度（JSW）的模型，并预测了第六年JSW的变化	结合TransUNet和XGBoost模型，显著提高了JSW测量的准确性，并仅使用两年的X射线图像实现了高精度的预测	研究依赖于特定数据库的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发自动测量膝关节间隙宽度的模型，并预测第六年JSW的变化	膝关节X射线图像和临床数据	计算机视觉	骨关节炎	深度学习	TransUNet, XGBoost	图像, 临床数据	1,947名参与者的膝关节X射线图像
882	2025-02-27	Deep learning for the detection of moyamoya angiopathy using T2-weighted images: a multicenter study 2025-Feb-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1269 PMID:39995722	研究论文	本研究旨在开发一种基于T2加权成像（T2WI）的深度学习模型，用于检测烟雾病（MMA）	首次使用T2WI图像开发深度学习模型来检测MMA，并在多中心数据上验证了模型的性能	研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏差，且未考虑所有可能的混杂因素	开发并验证基于T2WI的深度学习模型，用于检测烟雾病（MMA）	烟雾病患者、正常MRA的对照组患者以及非MMA的脑血管疾病患者	计算机视觉	脑血管疾病	深度学习	SCNN, LeNet, VGG, ResNet, DenseNet	T2加权图像	1038名MMA患者、1211名正常MRA患者和271名非MMA的脑血管疾病患者
883	2025-02-27	Combining pelvic floor ultrasonography with deep learning to diagnose anterior compartment organ prolapse 2025-Feb-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-772 PMID:39995742	研究论文	本研究结合深度学习与盆底超声技术，旨在提高前腔室器官脱垂的诊断速度和可靠性	首次将深度学习应用于盆底超声图像解读，以提升前腔室器官脱垂的诊断效率和准确性	研究为回顾性分析，可能受到数据质量和样本选择偏差的影响	提高盆底超声诊断前腔室器官脱垂的速度和可靠性，促进基层医疗机构的诊断和治疗	前腔室器官脱垂的女性患者	计算机视觉	妇科疾病	深度学习	CNN（包括AlexNet、VGG-16、ResNet-18和ResNet-50）	图像	1,805名女性（1,605名有前腔室器官脱垂，200名无脱垂）
884	2025-02-26	Deep Learning-Assisted Fluorescence Single-Particle Detection of Fumonisin B1 Powered by Entropy-Driven Catalysis and Argonaute 2025-Feb-25, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05913 PMID:39868471	研究论文	开发了一种深度学习辅助的荧光单粒子检测平台，用于超灵敏检测食品中的伏马菌素B1	结合了熵驱动催化和Argonaute技术，利用深度学习模型YOLOv9进行荧光图像的快速准确计数，提高了检测的灵敏度和效率	未提及具体的技术局限或应用限制	开发一种超灵敏的检测方法，用于食品中伏马菌素B1的检测，以确保食品安全和公共健康	伏马菌素B1（FB）	生物传感	NA	熵驱动催化（EDC）、Argonaute技术、荧光单粒子检测	YOLOv9	荧光图像	未提及具体样本数量，但涉及真实食品样本的测试
885	2025-02-26	Deep-Learning-Assisted Self-Powered Microfluidic Bionic Electronic Tongues 2025-Feb-24, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c22067 PMID:39992874	研究论文	本文介绍了一种结合液体-固体接触带电效应和深度学习算法的自供电微流体仿生电子舌（SMET），用于实现高可靠性和智能化的样品识别和浓度检测	通过结合液体-固体接触带电效应和深度学习算法，开发了一种新型的自供电微流体仿生电子舌，显著提高了样品识别的准确性和灵敏度	NA	开发一种高可靠性和智能化的液体样品识别和浓度检测工具	液体样品，包括五种味觉元素样品和不同浓度的氯化钠溶液	机器学习和微流体技术	NA	液体-固体接触带电效应（LSCE）和深度学习算法	深度学习模型	电信号数据	五种味觉元素样品和五种浓度的氯化钠溶液，以及超过十种不同的味觉样品
886	2025-02-26	External Validation of a Winning AI-Algorithm from the RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection Challenge 2025-Feb-24, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8715 PMID:39993795	研究论文	本文对RSNA 2022颈椎骨折检测挑战赛中获胜的AI算法进行了外部验证，评估其在真实临床实践中的可行性	首次对竞赛中表现优异的AI算法进行外部验证，探讨其在临床实践中的通用性	外部验证数据集中患者年龄较大，可能影响模型的准确性和特异性	评估AI算法在临床实践中的可行性	颈椎CT扫描图像	计算机视觉	颈椎骨折	深度学习	CNN	图像	100例颈椎CT扫描（50例有骨折，50例无骨折）
887	2025-02-26	An intelligent prediction method for rock core integrity based on deep learning 2025-Feb-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90924-1 PMID:39987183	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的岩石核心完整性智能预测方法，名为IDA-RCF，用于自动评估岩石核心完整性	提出了一个双分支特征提取网络，结合可变形卷积和基于自注意力的EfficientViT网络，以及多级特征融合网络，有效提取并融合局部细节和全局上下文信息	未提及具体局限性	解决传统人工评估岩石核心完整性效率低下的问题，实现自动评估	岩石核心完整性	计算机视觉	NA	深度学习	双分支特征提取网络（Deformable convolution和EfficientViT）	图像	未提及具体样本数量
888	2025-02-26	A deep learning digital biomarker to detect hypertension and stratify cardiovascular risk from the electrocardiogram 2025-Feb-22, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01491-8 PMID:39987256	研究论文	本文开发了一种深度学习模型HTN-AI，用于通过12导联心电图波形识别高血压并分层心血管疾病风险	利用深度学习模型从心电图中检测高血压，并作为高血压相关心血管疾病的数字生物标志物	研究依赖于特定医院的数据，可能限制了模型的普适性	开发一种基于心电图的深度学习模型，用于高血压检测和心血管疾病风险分层	103,405名成年人的752,415份心电图数据	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图波形	103,405名成年人的752,415份心电图数据
889	2025-02-26	Building rooftop extraction from high resolution aerial images using multiscale global perceptron with spatial context refinement 2025-Feb-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91206-6 PMID:39987354	研究论文	本文提出了一种基于Transformer和CNN的多尺度全局感知网络，用于从高分辨率航空图像中提取建筑物屋顶	提出了一种改进的多头注意力编码器，通过构建多尺度标记来增强全局语义关联，并开发了上下文细化解码器，协同使用高层语义表示和浅层特征来恢复空间细节	尽管模型在WHU和Massub数据集上表现优异，但未提及在其他数据集上的泛化能力	提高从高分辨率航空图像中提取建筑物屋顶的精度和效率	建筑物屋顶	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	WHU数据集和Massub数据集
890	2025-02-26	Achieving a New Artificial Intelligence System for Serum Protein Electrophoresis to Recognize M-Spikes 2025-Feb-18, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c09327 PMID:39989836	研究论文	本文探索了一种新的人工智能系统AIRSPE，用于准确识别血清蛋白电泳（SPE）模式中的低浓度M峰	开发了基于深度学习的AIRSPE系统，显著优于人工解释，特别是在检测低浓度M峰方面	研究主要依赖于内部和外部测试集，可能需要在更广泛的数据集上进一步验证	准确识别血清蛋白电泳中的低浓度M峰	血清蛋白电泳（SPE）数据	机器学习	NA	免疫固定电泳（IFE）	MobileNetv2	电泳数据	166,003个SPE数据集，分为4个训练集和1个优化集，10,014个内部测试集和1,861个外部测试集
891	2025-02-26	Enhanced classification of medicinal plants using deep learning and optimized CNN architectures 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42385 PMID:39991214	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，利用卷积神经网络（CNNs）对药用植物图像进行分类，以提高分类准确性	采用带有残差和倒置残差块配置的CNN架构，并结合二元黑猩猩优化和序列特征融合技术，以提高分类的准确性和速度	研究中未提及具体的数据集规模或多样性，可能影响模型的泛化能力	提高药用植物物种的准确分类，以促进其有效保护和合理使用	药用植物图像	计算机视觉	NA	深度学习，卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	未提及具体样本数量
892	2025-02-26	Improvement of reading platforms assisted by the spring framework: A recommendation technique integrating the KGMRA algorithm and BERT model 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42191 PMID:39991253	研究论文	本研究提出了一种结合KGMRA算法和BERT模型的新型推荐系统，旨在提高阅读平台的推荐准确性、个性化和内容多样性	结合KGMRA算法和BERT模型，利用知识图谱和多关系网络捕捉文章间的语义关系，并通过深度学习生成文章内容的语义表示，显著提升了推荐系统的性能	未提及具体的技术实现细节和在不同平台上的适用性	提高阅读平台的推荐系统性能，包括推荐准确性、个性化和内容多样性	阅读平台的用户和文章内容	自然语言处理	NA	KGMRA算法, BERT模型	BERT	文本	未提及具体样本数量
893	2025-02-26	Low dose threshold for measuring cardiac functional metrics using four-dimensional CT with deep learning 2025-Feb, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14593 PMID:39625106	研究论文	本研究探讨了使用深度学习技术降低四维CT在心脏功能成像中的辐射剂量	提出了两种深度学习网络（标准DL和噪声鲁棒DL），用于在低剂量条件下进行心脏功能指标的测量，展示了在平均辐射剂量减少5倍的情况下，全局功能指标变化最小	研究主要关注心脏功能指标的变化，未涉及其他可能的临床影响	研究目的是通过深度学习技术降低四维CT在心脏功能成像中的辐射剂量	左心室心肌和血池	计算机视觉	心血管疾病	四维CT	3D残差U-Net	图像	250个心脏CT体积
894	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
895	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
896	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
897	2025-02-25	Ectopic, intra-thyroid parathyroid adenoma better visualised by deep learning enhanced choline PET/CT 2025-Feb-24, QJM : monthly journal of the Association of Physicians DOI:10.1093/qjmed/hcaf057 PMID:39992255	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
898	2025-02-25	Early warning study of field station process safety based on VMD-CNN-LSTM-self-attention for natural gas load prediction 2025-Feb-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85582-2 PMID:39984509	研究论文	本研究提出了一种基于VMD-CNN-LSTM-Self-Attention的天然气负荷预测方法，以提高天然气供应企业的生产安全管理	创新性地提出了VMD-CNN-LSTM-Self-Attention区间预测方法，并实现了基于85%、90%和95%置信区间的分级报警机制	未提及具体局限性	提高天然气负荷预测的准确性和可靠性，以增强企业生产安全管理	天然气场站出站负荷数据	机器学习	NA	深度学习	VMD-CNN-LSTM-Self-Attention	时间序列数据	未提及具体样本数量
899	2025-02-25	A detection method for small casting defects based on bidirectional feature extraction 2025-Feb-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90185-y PMID:39984609	研究论文	本文提出了一种基于双向特征提取的小型铸件缺陷检测方法，旨在提高铸件检测的科学性和精确性	创新性地开发了一种基于Hadamard积的双层Encoder-Decoder多尺度特征提取架构BiSDE，以及采用基于Wasserstein距离的损失函数来优化小缺陷目标的训练过程	未提及具体局限性	开发一种自动化缺陷检测模型，以提高铸件检测的效率和准确性	小型铸件缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	BiSDE（基于Hadamard积的双层Encoder-Decoder多尺度特征提取架构）	图像	未提及具体样本数量
900	2025-02-25	Foundations of a knee joint digital twin from qMRI biomarkers for osteoarthritis and knee replacement 2025-Feb-21, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01507-3 PMID:39984725	研究论文	本研究基于定量MRI（qMRI）和机器学习技术，构建了一个膝关节的数字孪生系统，旨在推进骨关节炎（OA）管理和膝关节置换（KR）预测的精准医疗	结合深度学习分割膝关节结构和降维技术，创建了一个成像生物标志物的嵌入特征空间，并识别出与OA发病率和KR结果显著相关的特定生物标志物	NA	推进骨关节炎管理和膝关节置换预测的精准医疗	膝关节	数字病理学	骨关节炎	定量MRI（qMRI）	深度学习	图像	NA