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	Artificial intelligence in the management of metabolic disorders: a comprehensive review 2025-Feb-19, Journal of endocrinological investigation IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s40618-025-02548-x PMID:39969797	综述	本文综述了人工智能在代谢性疾病管理中的重要作用，包括糖尿病、肥胖、代谢功能障碍相关脂肪肝病和甲状腺功能障碍	本文综合探讨了AI在代谢性疾病管理中的多种应用，如早期诊断、个性化治疗、风险评估和生物标志物发现，并强调了AI与临床实践结合的革命性潜力	本文提到AI实施中的挑战和伦理考虑，如数据隐私、模型可解释性和偏见缓解，但未深入探讨具体解决方案	探讨人工智能在代谢性疾病管理中的应用及其潜力	代谢性疾病，包括糖尿病、肥胖、代谢功能障碍相关脂肪肝病和甲状腺功能障碍	自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习	代谢性疾病	机器学习(ML), 深度学习(DL), 自然语言处理(NLP), 强化学习	NA	NA	NA
942	2025-02-20	Deep learning for augmented process monitoring of scalable perovskite thin-film fabrication 2025-Feb-18, Energy & environmental science IF:32.4Q1 DOI:10.1039/d4ee03445g PMID:39830789	研究论文	本文展示了深度学习在增强大面积钙钛矿薄膜制造过程监控中的应用	利用深度学习增强成像方法，实现材料成分监控、薄膜质量早期评估及过程控制建议生成	研究基于中等规模数据集，可能在大规模应用中存在限制	提高钙钛矿光伏材料的大面积制造可重复性	钙钛矿薄膜的制造过程	机器学习	NA	深度学习	NA	图像数据	中等规模数据集
943	2025-02-20	Integrating State-Space Modeling, Parameter Estimation, Deep Learning, and Docking Techniques in Drug Repurposing: A Case Study on COVID-19 Cytokine Storm 2025-Feb-18, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf035 PMID:39965087	研究论文	本研究通过整合状态空间建模、参数估计、深度学习和分子对接技术，探索药物再利用在COVID-19细胞因子风暴中的应用	结合数学建模、PID控制器、深度学习和分子对接技术，提出了一种综合方法用于快速识别关键调控蛋白和药物再利用	研究主要针对COVID-19的细胞因子风暴，未广泛验证其他病毒或疾病的应用效果	开发快速有效的治疗方法，以应对SARS-CoV-2变种带来的挑战	COVID-19细胞因子风暴中的关键调控蛋白（如ACE2）	药物再利用	COVID-19	状态空间建模、参数估计、深度学习、分子对接	深度学习模型	蛋白质相互作用数据、药物-靶点相互作用数据	NA
944	2025-02-20	Dual-Domain Self-Supervised Deep Learning with Graph Convolution for Low-Dose Computed Tomography Reconstruction 2025-Feb-18, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01314-4 PMID:39966223	研究论文	本文提出了一种名为DDoS的双域自监督深度学习框架，用于低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的去噪和重建	DDoS框架结合了图卷积和多通道注意力模块，能够在sinogram域和图像域同时进行去噪，有效提升了LDCT图像的信噪比	尽管DDoS框架在实验中表现出色，但其在临床环境中的实际应用仍需进一步验证	提高低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的信噪比，以满足诊断所需的图像质量	低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像	计算机视觉	NA	深度学习	图卷积网络（GCN）	图像	两个大规模LDCT数据集
945	2025-02-20	Enhancing Semantic Segmentation in High-Resolution TEM Images: A Comparative Study of Batch Normalization and Instance Normalization 2025-Feb-17, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada IF:2.9Q1 DOI:10.1093/mam/ozae093 PMID:39405188	研究论文	本文研究了批量归一化（BN）和实例归一化（IN）对高分辨率透射电子显微镜（TEM）图像语义分割深度学习模型性能的影响	通过比较BN和IN在U-Net和ResNet架构上的表现，发现IN在Dice分数和交并比指标上持续优于BN，强调了选择适当归一化方法的重要性	研究仅基于两种数据集，可能无法全面反映所有TEM图像的特性	探讨不同归一化方法对TEM图像语义分割深度学习模型性能的影响	高分辨率透射电子显微镜（TEM）图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, ResNet	图像	两个不同的数据集
946	2025-02-20	A dataset for surface defect detection on complex structured parts based on photometric stereo 2025-Feb-16, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04454-6 PMID:39956811	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和光度立体视觉的表面缺陷检测技术，并创建了金属表面缺陷数据集（MSDD）	提出了一种新的缺陷检测技术，结合了光度立体视觉和深度学习，并创建了一个包含多种缺陷类型的金属表面缺陷数据集	NA	解决工业缺陷检测中的阴影和表面反射问题，特别是在非平面零件上的检测	金属表面缺陷	计算机视觉	NA	光度立体视觉	FCOS, YOLOv5, YOLOv8, RT-DETR	图像	138,585张单通道图像和9,239张混合图像
947	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
948	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
949	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
950	2025-02-19	TongueTransUNet: toward effective tongue contour segmentation using well-managed dataset 2025-Feb-18, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03278-7 PMID:39964658	研究论文	本文提出了一种名为TongueTransUNet的方法，用于有效地分割舌轮廓，以理解语言行为并作为生物反馈应用于不同领域	提出了一种结合UNet、Vision Transformer (ViT)和对比损失的混合架构，利用动态大小的数据集进行有效训练，并通过人类专家验证新输入数据	需要人类专家手动标注被拒绝的样本，增加了时间和成本	研究舌轮廓分割技术，以理解语言行为并应用于生物反馈	舌轮廓	计算机视觉	NA	舌部超声	UNet, Vision Transformer (ViT)	图像	动态大小的数据集
951	2025-02-19	Deep learning for retinal vessel segmentation: a systematic review of techniques and applications 2025-Feb-18, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03324-y PMID:39964659	系统综述	本文系统回顾了2020年至2024年间发表的79项关于基于深度学习的视网膜血管分割的研究，重点关注数据集、分割模型、评估指标和新兴趋势	本文首次系统性地总结了U-Net和Transformer架构在视网膜血管分割中的应用，并提出了结合U-Net、Transformers和GANs的混合模型作为未来研究方向	尽管深度学习方法在视网膜血管分割中取得了显著成果，但仍存在挑战，如需要进一步提高分割精度	探讨深度学习在视网膜血管分割中的应用及其技术进展	视网膜血管	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	U-Net, Transformer, GAN	图像	79项研究
952	2025-02-19	3D Deep Learning for Virtual Orbital Defect Reconstruction: A Precise and Automated Approach 2025-Feb-17, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000011143 PMID:39960444	研究论文	本研究介绍了一种改进的3D U-Net+++架构，用于眼眶缺损的虚拟重建，旨在提高精度和自动化水平	提出了一种改进的3D U-Net+++架构，特别适用于涉及中线两侧的眼眶缺损，相比传统方法具有更高的精度和自动化水平	研究样本量较小，仅包含300个合成缺损和15个临床病例，需要进一步的大规模验证	开发一种精确且高度自动化的眼眶缺损虚拟重建方法，以辅助术前规划	眼眶缺损的虚拟重建	计算机视觉	眼眶骨折	3D深度学习	3D U-Net+++	3D CT扫描图像	300个合成缺损和15个临床病例
953	2025-02-19	World's first real-time artificial intelligence-assisted mechanical thrombectomy for acute ischemic stroke 2025-Feb-17, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8704 PMID:39961616	研究论文	本文介绍了在急性缺血性卒中（AIS）机械取栓术（MT）中使用实时人工智能（AI）辅助的初步经验	首次在急性缺血性卒中的机械取栓术中应用实时AI辅助系统，并评估其效果、准确性和安全性	研究样本量较小（16例患者），需要更大规模的研究来验证其对手术流程和临床结果的影响	评估实时AI辅助系统在急性缺血性卒中机械取栓术中的有效性和安全性	16例急性缺血性卒中患者	医疗人工智能	急性缺血性卒中	深度学习	NA	视频记录	16例患者
954	2025-02-19	Precise dental caries segmentation in X-rays with an attention and edge dual-decoder network 2025-Feb-17, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03318-w PMID:39961911	研究论文	本文提出了一种名为AEDD-Net的新型网络，结合注意力机制和双解码器结构，以提高龋齿边界分割的性能	AEDD-Net集成了空洞空间金字塔池化和交叉坐标注意力机制，有效融合全局和多尺度特征，并引入了专门的边界生成模块和创新边界损失函数	NA	提高龋齿边界分割的准确性	龋齿的X射线图像	计算机视觉	龋齿	深度学习	AEDD-Net	图像	NA
955	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
956	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
957	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
958	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
959	2025-02-19	In vivo electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement 2025-Feb-14, Bioelectronic medicine DOI:10.1186/s42234-025-00166-9 PMID:39948616	研究论文	本文通过体内电生理记录和计算模型预测章鱼手臂运动	首次使用碳电极阵列进行单单位电生理记录，结合机器学习模型预测章鱼手臂运动类型	研究仅限于章鱼前神经索，未涉及其他神经回路或更复杂的运动模式	揭示运动回路和控制原理，预测行为	章鱼前神经索和手臂运动	机器学习	NA	单单位电生理记录	深度学习模型	电生理数据	NA
960	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