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
941	2025-02-20	Helmet material design for mitigating traumatic axonal injuries through AI-driven constitutive law enhancement 2025-Feb-16, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-025-00370-0 PMID:39956866	研究论文	本文通过AI驱动的本构定律增强，优化头盔衬里材料设计，以减少创伤性轴索损伤	利用深度学习模型预测不同衬里材料保护下假人头部的峰值旋转速度和加速度，并通过材料优化显著降低脑损伤风险	研究主要针对250至500焦耳冲击能量范围内的脑损伤风险，未涵盖所有可能的冲击条件	提高运动头盔对脑损伤的保护效率	头盔衬里材料	机器学习	脑损伤	深度学习	深度学习模型	模拟数据	NA
942	2025-02-20	Global Daily Column Average CO2 at 0.1° × 0.1° Spatial Resolution Integrating OCO-3, GOSAT, CAMS with EOF and Deep Learning 2025-Feb-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04135-w PMID:39952969	研究论文	本研究通过整合CAMS、GOSAT和OCO-3卫星数据，利用DINEOF和DINCAE方法重建了高时空分辨率的全球二氧化碳柱平均浓度数据集	结合DINEOF和DINCAE两种先进的数据重建方法，填补了卫星观测数据中的缺失，生成了高分辨率、无间隙的全球二氧化碳柱平均浓度数据集	未提及具体的数据覆盖时间范围或长期稳定性验证	解决卫星观测数据中的缺失问题，生成高时空分辨率的全球二氧化碳分布数据	全球二氧化碳柱平均浓度	机器学习	NA	DINEOF, DINCAE	卷积自编码器	卫星观测数据	整合了CAMS、GOSAT和OCO-3卫星的观测数据
943	2025-02-20	Predicting early recurrence in locally advanced gastric cancer after gastrectomy using CT-based deep learning model: a multicenter study 2025-Feb-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002184 PMID:39715142	研究论文	本研究开发了一种基于术前多期CT图像的深度学习模型（DLER MLP），用于预测局部晚期胃癌（LAGC）患者的早期复发，并探讨了该模型的生物学基础	结合DenseNet169和多期2.5D CT图像开发了DLER模型，并整合临床因素构建了DLER MLP分类器，显著提高了早期复发的预测性能	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚，且样本来源仅限于三个医疗中心和TCIA数据库	开发一种基于CT图像的深度学习模型，用于预测局部晚期胃癌患者的早期复发，并优化治疗策略	局部晚期胃癌（LAGC）患者	数字病理学	胃癌	RNA测序	DenseNet169, 多层感知器（MLP）	CT图像	620名LAGC患者，来自三个医疗中心和TCIA数据库
944	2025-02-19	Harnessing the synergy of statistics and deep learning for BCI competition 4 dataset 4: a novel approach 2025-Feb-15, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00250-5 PMID:39954182	研究论文	本文提出了一种结合统计分析和深度学习的创新方法，用于处理BCI竞赛4数据集4中的ECoG信号，以识别手指运动模式	结合统计分析预处理数据，并设计了一个新的神经网络模型BC4D4，该模型在BCI竞赛4数据集4上取得了优于现有技术的性能	NA	提高从ECoG信号中识别手指运动模式的准确性和效率	BCI竞赛4数据集4中的ECoG信号	机器学习	NA	ECoG信号处理	CNN（卷积神经网络）和Dense神经网络	ECoG信号	BCI竞赛4数据集4
945	2025-02-19	DeepFlood for Inundated Vegetation High-Resolution Dataset for Accurate Flood Mapping and Segmentation 2025-Feb-15, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04554-3 PMID:39955285	研究论文	本文介绍了DeepFlood，一个用于洪水映射和分割的高分辨率数据集，旨在提高洪水范围的快速准确评估	DeepFlood是一个包含高分辨率载人和无人机航拍图像以及合成孔径雷达（SAR）图像的新数据集，特别标注了淹没植被，这是洪水映射中最具挑战性的区域之一	NA	提高洪水范围的快速准确评估，以支持有效的灾害响应、减灾规划和资源分配	洪水映射和分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	NA
946	2025-02-19	Exploration of contemporary modernization in UWSNs in the context of localization including opportunities for future research in machine learning and deep learning 2025-Feb-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89916-y PMID:39955359	综述	本文探讨了水下无线传感器网络（UWSNs）中的定位技术现代化，包括机器学习与深度学习在未来研究中的机遇	本文不仅回顾了UWSNs定位技术的基础与挑战，还探讨了机器学习和深度学习在提升定位过程中的潜在贡献，并提出了未来研究方向	本文主要基于理论分析和模拟评估，缺乏实际应用场景的验证	提升水下无线传感器网络中的定位技术，以支持环境监测、灾害管理、军事监视等应用	水下无线传感器网络（UWSNs）中的节点定位	机器学习	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	模拟数据	NA
947	2025-02-19	Enhancing pediatric congenital heart disease detection using customized 1D CNN algorithm and phonocardiogram signals 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42257 PMID:39959496	研究论文	本研究提出了一种定制的1D卷积神经网络（1D-CNN），用于将心音图（PCG）信号分类为正常或异常，为先天性心脏病（CHD）的诊断提供了一种自动化且高效的解决方案	结合现代信号处理与深度学习，提出了一种定制的1D-CNN模型，用于CHD的自动检测，显著提高了诊断的准确性和可靠性	数据集变异性和噪声问题仍然存在，未来需要扩展到多类分类并评估在更广泛医疗问题上的表现	提高先天性心脏病的早期检测效率，提供一种自动化诊断方法	心音图（PCG）信号	数字病理	先天性心脏病	低通和高通滤波（60-650 Hz）、重采样、降噪、数据增强技术（分块、填充、音高变换）	1D-CNN	信号	本地儿科PCG信号和公开可访问的数据集
948	2025-02-19	Optimal surface defect detector design based on deep learning for 3D geometry 2025-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88112-2 PMID:39952973	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的3D几何表面缺陷检测器设计方法，用于钢铁制造环境中的自动检测	通过几何变换生成数据集，并提出了基于性能的模型优化算法，解决了现有方法中图像数据曲率问题和2D产品的局限性	研究仅针对3D几何产品，未涉及其他类型的钢铁产品	开发一种适用于钢铁制造环境的自动表面缺陷检测方法	钢铁制造环境中的3D几何产品	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
949	2025-02-19	Model-constrained deep learning for online fault diagnosis in Li-ion batteries over stochastic conditions 2025-Feb-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56832-8 PMID:39952987	研究论文	本文采用深度学习方法开发了一种适用于锂离子电池在不可预测条件下运行的在线故障诊断网络	网络集成了电池模型约束，并采用了一个框架来管理随机系统的演化，从而实现故障的实时确定	NA	探索深度学习在电池实时预测和诊断中的应用，以提高电池安全性和经济效益	锂离子电池	机器学习	NA	深度学习	NA	电池运行数据	来自515辆车的1820万条有效数据
950	2025-02-19	Multi-step ahead forecasting of daily streamflow based on the transform-based deep learning model under different scenarios 2025-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89837-w PMID:39953056	研究论文	本文介绍了一种基于相对位置编码增强的Informer模型（Rel-Informer），用于多步径流预测，并与标准Informer、Transformer和LSTM模型进行比较	提出了相对位置编码增强的Informer模型（Rel-Informer），并在不同情景下验证其多步径流预测能力	区域建模的精度低于个体建模，尽管通过微调有所改善	研究多步径流预测的深度学习模型在不同情景下的表现	径流预测	机器学习	NA	深度学习	Rel-Informer, Informer, Transformer, LSTM	径流数据	使用公开的CAMELS数据集进行训练和验证
951	2025-02-19	MultiT2: A Tool Connecting the Multimodal Data for Bacterial Aromatic Polyketide Natural Products 2025-Feb-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c11266 PMID:39959056	研究论文	本文介绍了一种名为MultiT2的算法，用于整合细菌芳香聚酮类天然产物的多模态数据	首次在天然产物领域应用多模态算法整合生物学相关但数学上不同的数据集，以重组知识图谱	由于天然产物数据的高度碎片化，整合多模态数据具有挑战性	提高天然产物科学的研究效率，特别是在克服繁琐和耗时的过程方面	细菌芳香聚酮类天然产物	机器学习	NA	深度学习	NA	多模态数据	NA
952	2025-02-19	Development and validation of a deep learning model for morphological assessment of myeloproliferative neoplasms using clinical data and digital pathology 2025-Feb, British journal of haematology IF:5.1Q1 DOI:10.1111/bjh.19938 PMID:39658953	研究论文	本文开发并验证了一种结合临床数据和数字病理学的深度学习模型，用于骨髓增生性肿瘤的形态学评估	提出了一种融合模型，结合了骨髓全切片图像的深度学习模型和临床参数模型，提高了骨髓增生性肿瘤的诊断准确性	模型在外部验证队列中的表现可能受到数据来源和质量的限制	提高骨髓增生性肿瘤的病理评估准确性	骨髓增生性肿瘤（MPNs）患者	数字病理学	骨髓增生性肿瘤	深度学习	融合模型（深度学习模型+临床模型）	图像（骨髓全切片图像）和临床数据	1051名MPN和非MPN患者
953	2025-02-18	An efficient deep learning approach for automatic speech recognition using EEG signals 2025-Feb-16, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2456982 PMID:39957214	研究论文	本文提出了一种结合Gannet优化算法和Elman递归神经网络的高效深度学习方法，用于基于EEG信号的自动语音识别	提出了一种新的高效深度学习框架EDLA，结合了Gannet优化算法和Elman递归神经网络，显著提高了基于EEG信号的语音识别准确率	研究仅在Kara One数据集上进行了评估，可能需要更多样化的数据集来验证其泛化能力	提高基于EEG信号的自动语音识别准确率，以促进人机交互和辅助技术发展	EEG信号	自然语言处理	NA	Savitzky-Golay滤波器，递归特征消除	Elman Recurrent Neural Network (ERNN)	EEG信号	Kara One数据集
954	2025-02-18	Comment on "A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation" 2025-Feb-15, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2025.02.017 PMID:39956680	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
955	2025-02-18	Deep learning for automated hip fracture detection and classification : achieving superior accuracy 2025-Feb-01, The bone & joint journal DOI:10.1302/0301-620X.107B2.BJJ-2024-0791.R1 PMID:39889758	研究论文	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的模型，用于髋部骨折的分类，以提高诊断准确性	使用卷积神经网络（CNN）进行髋部骨折的分类，并利用DAMO-YOLO进行数据处理和增强，显著提高了诊断准确性	研究仅使用了回顾性数据，且外部验证数据集的样本量相对较小	提高髋部骨折的诊断准确性	髋部骨折的X光片	计算机视觉	髋部骨折	深度学习	CNN	图像	5,168张髋部前后位X光片（4,493张用于训练，675张用于验证）
956	2025-02-17	Towards an interpretable deep learning model of cancer 2025-Feb-14, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00822-y PMID:39948231	研究论文	本文探讨了使用深度学习算法整合组学数据和分子网络先验知识，以构建可解释的癌症深度学习模型	提出利用深度学习算法整合组学数据和分子网络先验知识，以解决癌症治疗中的分子原因推断问题	目前此类模型受到实验和计算限制的阻碍	构建系统范围的计算机模型，以快速生成和测试假设，解决癌症治疗中的分子原因推断问题	癌症细胞状态及其分子网络	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	组学数据	NA
957	2025-02-17	Ischemic Stroke Lesion Core Segmentation from CT Perfusion Scans Using Attention ResUnet Deep Learning 2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01407-8 PMID:39953256	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的系统，用于从CT灌注扫描中自动分割缺血性卒中病灶	结合边缘增强扩散（EED）滤波和注意力机制的Attention ResUnet架构，用于卒中病灶分割	模型在ISLES 2018数据集上的Dice相似系数为59%，仍有提升空间	提高缺血性卒中病灶分割的准确性和效率，以优化诊断、预后和治疗计划	缺血性卒中病灶	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	Attention ResUnet	CT灌注扫描图像	ISLES 2018数据集，采用五折交叉验证
958	2025-02-17	Impact of Combined Deep Learning Image Reconstruction and Metal Artifact Reduction Algorithm on CT Image Quality in Different Scanning Conditions for Maxillofacial Region with Metal Implants: A Phantom Study 2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01287-4 PMID:39953255	研究论文	本研究探讨了结合深度学习图像重建（DLIR）和金属伪影减少（MAR）算法在不同扫描条件下对带有金属植入物的CT图像质量的影响	结合DLIR和MAR算法在不同剂量水平下对CT图像质量的影响进行了系统评估，并展示了DLIR在减少金属伪影和提高图像质量方面的优势	研究基于猪模型，可能无法完全反映人体情况，且样本量较小（四只猪）	评估DLIR和MAR算法在不同扫描条件下对带有金属植入物的CT图像质量的影响	带有金属植入物的猪上颌面部区域CT图像	医学影像	NA	CT扫描、深度学习图像重建（DLIR）、金属伪影减少（MAR）	深度学习	CT图像	四只猪的上颌面部区域图像
959	2025-02-17	Hybrid Approach to Classifying Histological Subtypes of Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC): Combining Radiomics and Deep Learning Features from CT Images 2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01442-5 PMID:39953259	研究论文	本研究旨在开发一种结合放射组学和深度学习特征的混合模型，用于分类非小细胞肺癌（NSCLC）的组织学亚型	提出了一种结合放射组学和深度学习特征的混合模型，用于提高NSCLC亚型分类的准确性和可靠性	样本量相对较小，外部验证数据集仅包含24名患者	提高非小细胞肺癌（NSCLC）组织学亚型分类的准确性和可靠性	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	计算机视觉	肺癌	CT成像	混合模型（放射组学+深度学习）	CT图像	235名NSCLC患者（内部数据集），24名NSCLC患者（外部验证数据集）
960	2025-02-17	Diagnosis of microbial keratitis using smartphone-captured images; a deep-learning model 2025-Feb-13, Journal of ophthalmic inflammation and infection IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12348-025-00465-x PMID:39946047	研究论文	本研究探讨了使用智能手机拍摄的图像通过深度学习模型诊断和区分微生物性角膜炎（MK）亚型的应用	利用智能手机拍摄的图像和深度学习技术进行微生物性角膜炎的诊断，提供了一种快速且适用于资源有限地区的诊断方法	研究样本量相对较小，且未涵盖所有可能的MK亚型	开发一种快速且准确的微生物性角膜炎诊断方法，特别是在资源有限的地区	微生物性角膜炎（MK）及其亚型（细菌性角膜炎、真菌性角膜炎和阿米巴性角膜炎）	计算机视觉	角膜炎	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	889例（2020年至2023年收集的细菌性角膜炎、真菌性角膜炎和阿米巴性角膜炎病例）