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
1061	2025-02-14	LeafDNet: Transforming Leaf Disease Diagnosis Through Deep Transfer Learning 2025-Feb, Plant direct IF:2.3Q2 DOI:10.1002/pld3.70047 PMID:39943923	研究论文	本文介绍了一种创新的深度迁移学习方法，利用改进的Xception架构，专门用于识别玫瑰、芒果和番茄的植物病害	在基础Xception架构后增加了额外的卷积层，并结合多个可训练的密集层，采用先进的正则化和dropout技术，以优化特征提取和分类	NA	开发一种高效、准确的早期植物病害检测方法，以支持可持续农业实践	玫瑰、芒果和番茄的植物叶片	计算机视觉	植物病害	深度迁移学习	改进的Xception架构	图像	5491张图像，涵盖四种不同的病害类别
1062	2025-02-14	Spatial-temporal activity-informed diarization and separation 2025-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0035830 PMID:39945646	研究论文	本文提出了一种利用说话者时空活动的鲁棒多通道说话者分离和识别系统	系统采用混合架构，结合阵列信号处理单元和深度学习单元，提出了一种基于空间一致性矩阵的说话者识别方法和一种全局与局部活动驱动的说话者提取网络	未明确提及具体局限性	开发一种鲁棒的多通道说话者分离和识别系统	多通道音频信号中的说话者	自然语言处理	NA	深度学习，阵列信号处理	Encoder-Decoder-based Attractor network, Global and Local Activity-driven Speaker Extraction network	音频信号	未明确提及具体样本数量
1063	2025-02-13	PortNet: Achieving lightweight architecture and high accuracy in lung cancer cell classification 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41850 PMID:39931476	研究论文	本研究开发了一种名为PortNet的深度学习模型，旨在为肺癌细胞的病理类型提供高效、准确且经济的辅助诊断	PortNet模型通过结合1×1卷积块和深度可分离卷积架构，显著减少了模型参数数量，同时通过集成Squeeze-and-Excitation自注意力模块增强了特征表示，实现了轻量化和高精度的平衡	未提及模型在实际临床环境中的验证情况，以及是否适用于其他类型的癌症细胞分类	开发一种轻量化的深度学习模型，用于肺癌细胞分类的辅助诊断	肺癌细胞	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	图像	未明确提及样本数量
1064	2025-02-13	Deep learning-based quick MLC sequencing for MRI-guided online adaptive radiotherapy: a feasibility study for pancreatic cancer patients 2025-Feb-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adb099 PMID:39883962	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的快速MLC序列生成方法，用于MRI引导的在线自适应放疗，旨在加速胰腺癌患者的治疗计划适应过程	使用递归条件生成对抗网络模型从通量图预测MLC段形状，并结合线性矩阵方程模块优化段的监测单位权重，显著减少了治疗计划的执行时间	研究仅针对腹部癌症患者，且样本量相对较小（49名患者，242个每日分数）	加速MRI引导的在线自适应放疗的每日在线重新计划过程	胰腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	深度学习	递归条件生成对抗网络（RCGAN）	MRI图像	49名腹部癌症患者的242个每日分数
1065	2025-02-13	Association of visceral fat obesity with structural change in abdominal organs: fully automated three-dimensional volumetric computed tomography measurement using deep learning 2025-Feb-12, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04834-x PMID:39937214	研究论文	本研究探讨了腹部器官结构变化与内脏脂肪肥胖（VFO）之间的关联，采用基于深度学习算法的全自动三维体积CT测量方法	首次使用全自动三维体积CT测量方法结合深度学习算法，研究腹部器官结构变化与内脏脂肪肥胖的关联	样本量相对较小，且仅基于CT测量，未涉及其他影像学或生物学指标	探讨腹部器官结构变化与内脏脂肪肥胖的关联	610名患者（295名男性和315名女性，平均年龄68.4岁）	数字病理学	代谢相关疾病	全自动三维体积CT测量	深度学习算法	CT图像	610名患者
1066	2025-02-13	Forensic dental age estimation with deep learning: a modified xception model for panoramic X-Ray images 2025-Feb-12, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-00962-4 PMID:39937388	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型改进法医年龄估计方法，特别关注于区分12岁以下和12岁及以上的个体	引入了新的多边形面积度量（PAM）来处理法医应用中常见的不平衡数据集，并开发了基于Xception的'Forensic Xception'模型，该模型在年龄分类任务中表现出色	研究仅使用了1941名儿科患者的数据，未来研究需要探索更多数据集并解决伦理和法律问题	开发一种改进的法医年龄估计方法，特别关注于区分12岁以下和12岁及以上的个体	1941名5至15岁的儿科患者的正畸全景X射线图像	计算机视觉	NA	深度学习	Xception, ResNet, ShuffleNet, InceptionV3, DarkNet, NasNet, DenseNet, EfficientNet, MobileNet, ResNet18, GoogleNet, SqueezeNet, AlexNet	图像	1941名儿科患者
1067	2025-02-13	In vivo confocal microscopy in ophthalmology: research trends from a bibliometric analysis 2025-Feb-11, Clinical & experimental optometry DOI:10.1080/08164622.2025.2459345 PMID:39933698	研究论文	本文通过文献计量分析探讨了活体共聚焦显微镜（IVCM）在眼科领域的研究趋势	首次对IVCM在眼科领域的全球研究进行了文献计量分析，填补了该领域的空白	研究仅基于Web of Science核心合集数据库，可能未涵盖所有相关文献	识别IVCM研究中的有影响力的文章、作者、机构和新兴趋势	眼科领域的IVCM研究文献	数字病理	眼科疾病	活体共聚焦显微镜（IVCM）	NA	文献数据	1,389篇文章，其中600篇发表于过去十年
1068	2025-02-13	Automatic bone marrow segmentation for precise [177Lu]Lu-PSMA-617 dosimetry 2025-Feb-11, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17684 PMID:39935268	研究论文	本文开发了一种基于图像的自动分割方法，用于[177Lu]Lu-PSMA-617治疗中的个性化骨髓剂量测定	使用X-means聚类方法对CT图像进行骨髓分割，相比传统方法具有更高的准确性和更低的误差	样本量较小（10名患者，30个治疗周期），可能影响结果的普遍性	开发一种自动图像分割方法，用于[177Lu]Lu-PSMA-617治疗中的骨髓剂量测定	转移性去势抵抗性前列腺癌患者的骨髓	数字病理学	前列腺癌	SPECT/CT成像，X-means聚类	深度学习	图像	10名患者，30个治疗周期
1069	2025-02-13	Frontier molecular orbital weighted model based networks for revealing organic delayed fluorescence efficiency 2025-Feb-10, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01713-w PMID:39924488	研究论文	本文提出了一种基于前沿分子轨道加权模型的网络，用于揭示有机延迟荧光效率	开发了电子结构注入网络（ESIN），用于TADF发射体的筛选，能够基于分子几何和轨道信息准确预测TADF分子的光致发光量子产率（PLQYs）	数据驱动的材料筛选方法在访问TADF发射体的激发态特性方面仍然非常困难且未得到充分解决	预测TADF发射体的功能，以替代金属基磷光材料，并作为新一代发射体用于OLED显示的大规模生产	具有热激活延迟荧光（TADF）特性的有机分子	机器学习	NA	深度学习（DL）	电子结构注入网络（ESIN）	分子几何和轨道信息	NA
1070	2025-02-13	An automatic control system based on machine vision and deep learning for car windscreen clean 2025-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88688-9 PMID:39924520	研究论文	本文介绍了一种基于机器视觉和深度学习的实时雨滴检测系统和创新的雨刷控制方法，用于汽车挡风玻璃清洁	使用改进的YOLOv8模型构建了一个全天候雨滴检测模型，并提出了根据降雨强度自动调整检测频率和雨刷操作速度的控制方法	未提及具体的数据集大小和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高雨天驾驶的安全性，通过自动控制雨刷系统保持挡风玻璃清晰	汽车挡风玻璃上的雨滴	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, YOLOv8	图像	未提及具体样本数量
1071	2025-02-13	Translational Informatics Driven Drug Repositioning for Neurodegenerative Disease 2025-Feb-06, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X327908241121062335 PMID:39936420	综述	本文通过转化信息学的视角，全面探讨了神经退行性疾病的药物重新定位，包括数据来源、计算模型和临床应用	利用人工智能和医疗数据的快速发展，提出了一种创新的、数据驱动的药物重新定位方法，为神经退行性疾病的治疗提供了新的途径	本文主要集中于理论和方法论的探讨，缺乏具体的实验验证和临床数据支持	开发适用于神经退行性疾病的有效治疗干预措施	神经退行性疾病	转化信息学	神经退行性疾病	人工智能、机器学习、深度学习、网络分析方法	机器学习、深度学习、网络模型	医疗数据	NA
1072	2025-02-13	High-content imaging and deep learning-driven detection of infectious bacteria in wounds 2025-Feb, Bioprocess and biosystems engineering IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s00449-024-03110-4 PMID:39621107	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的框架，用于快速准确地检测和分类伤口中的四种常见细菌	利用预训练的ResNet50深度学习架构，结合高内涵成像技术，显著缩短了细菌检测时间，并提供了关键特征的可视化	研究主要基于体外和小鼠伤口样本，尚未在人类临床环境中进行大规模验证	开发一种快速、准确的细菌检测方法，以改善伤口感染的临床治疗	伤口中的四种常见细菌：鲍曼不动杆菌（AB）、大肠杆菌（EC）、铜绿假单胞菌（PA）和金黄色葡萄球菌（SA）	计算机视觉	伤口感染	高内涵成像	ResNet50	图像	体外样本和小鼠伤口样本
1073	2025-02-13	Deep Learning-Enabled STEM Imaging for Precise Single-Molecule Identification in Zeolite Structures 2025-Feb, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202408629 PMID:39703985	研究论文	本文开发了一种深度学习框架，用于在低剂量条件下进行集成差分相位对比扫描透射电子显微镜（iDPC-STEM）成像，以精确捕捉沸石结构中的单分子行为	提出了一种名为DIVAESR的去噪超分辨率模型，有效减少了散粒噪声，从而获得更清晰的原子分辨率iDPC-STEM图像，并支持高级单分子检测和分析	测试主要基于合成数据集，虽然展示了在真实iDPC-STEM图像上的应用潜力，但仍需进一步验证其在实际复杂环境中的表现	开发深度学习框架以提升iDPC-STEM成像质量，用于精确捕捉和分析沸石结构中的单分子行为	沸石结构中的单分子行为	计算机视觉	NA	集成差分相位对比扫描透射电子显微镜（iDPC-STEM）	DIVAESR（去噪推理变分自编码器超分辨率模型）	图像	合成数据集和真实iDPC-STEM图像
1074	2025-02-13	Semi-supervised learning-based identification of the attachment between sludge and microparticles in wastewater treatment 2025-Feb, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124268 PMID:39889421	研究论文	本文提出了一种基于半监督学习的方法，用于识别废水处理系统中污泥与微粒之间的附着情况	采用基于SimCLR的半监督学习方法，结合预训练的ResNet50和Mask R-CNN架构，显著提高了在有限标注数据情况下的检测精度	需要一定量的未标注数据进行预训练，且标注数据量较少时性能提升有限	提高废水处理系统中微粒转移过程的监测精度	废水处理系统中的污泥和微粒	计算机视觉	NA	半监督学习（SSL），SimCLR，Mask R-CNN	ResNet50，Mask R-CNN	图像	1000张未标注图像，约200张标注图像（包含约600个标注微粒）
1075	2025-02-13	Integrating deep learning algorithms for forecasting evapotranspiration and assessing crop water stress in agricultural water management 2025-Feb, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124363 PMID:39889430	研究论文	本研究旨在通过先进的深度学习技术提高蒸散发（ET）、潜在蒸散发（PET）和作物水分胁迫指数（CWSI）的预测精度，以优化农业水资源管理	结合高分辨率气候数据和四种共享社会经济路径（SSPs），采用多种深度学习模型（FFNNs、CNNs、GRUs、LSTMs）进行预测，显著提高了预测精度	研究主要针对孟加拉国，可能在其他地区的适用性有限	开发先进的预测模型以优化农业水资源管理	蒸散发（ET）、潜在蒸散发（PET）和作物水分胁迫指数（CWSI）	机器学习	NA	深度学习	FFNNs、CNNs、GRUs、LSTMs	气候数据	NA
1076	2025-02-12	Correction to "DL 101: Basic Introduction to Deep Learning With Its Application in Biomedical Related Fields" 2025-Feb-28, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.10349 PMID:39932330	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1077	2025-02-12	Attention-Based Interpretable Multiscale Graph Neural Network for MOFs 2025-Feb-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01525 PMID:39841881	研究论文	本文提出了一种基于注意力的可解释多尺度图神经网络（MSAIGNN），用于金属有机框架（MOFs）的气体分离和存储性能预测	引入了多尺度晶体图的构建方法，通过基于不同距离范围内的原子间相互作用将晶体图分解为多个子图，并考虑了晶体的全局结构，提出了具有自注意力机制的图池化机制的MSAIGNN模型，该模型结合了三体键角信息，考虑了不同尺度的结构特征，并最小化了冗余相互作用的干扰	未明确提及具体局限性	研究目的是通过深度学习预测复杂多孔晶体结构（如MOFs）的性能	金属有机框架（MOFs）	机器学习	NA	图神经网络（GNNs）	MSAIGNN（多尺度原子相互作用图神经网络）	晶体图数据	未明确提及具体样本数量
1078	2025-02-12	QuanFormer: A Transformer-Based Precise Peak Detection and Quantification Tool in LC-MS-Based Metabolomics 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c04531 PMID:39868899	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer架构的深度学习工具QuanFormer，用于在基于液相色谱-质谱联用的代谢组学分析中精确检测和量化峰信号	QuanFormer结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和Transformer架构的全局计算能力，通过使用近20,000个标注的兴趣区域（ROIs）进行数据训练，实现了独特的预测，并在测试集上达到了96.5%的平均精度值	尽管QuanFormer在不重新训练的情况下能够区分真假峰的准确率超过90%，但其在更广泛数据集上的泛化能力仍需进一步验证	开发一种能够提高代谢组学分析中峰检测和量化准确性的工具	液相色谱-质谱联用（LC-MS）数据中的峰信号	机器学习	乳腺癌	液相色谱-质谱联用（LC-MS）	Transformer, CNN	质谱数据	近20,000个标注的兴趣区域（ROIs）
1079	2025-02-12	Carbon Dioxide Sensing Based on Off-Axis Integrated Cavity Absorption Spectroscopy Combined with the Informer and Multilayer Perceptron Models 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06057 PMID:39882837	研究论文	本文提出了一种基于离轴积分腔输出光谱（OA-ICOS）和深度学习模型的二氧化碳传感器，结合Informer和多层感知器（MLP）模型进行光谱数据处理和浓度预测	结合Informer模型进行光谱时间序列滤波，并使用MLP模型直接从滤波后的光谱数据中提取特征并预测二氧化碳浓度，显著提高了信噪比和检测精度	未提及具体的数据集规模或实验环境的多样性，可能影响模型的泛化能力	提高基于光谱的二氧化碳传感器的检测精度和信噪比	二氧化碳光谱数据	光谱学	NA	离轴积分腔输出光谱（OA-ICOS）	Informer, 多层感知器（MLP）	光谱时间序列数据	未提及具体样本数量
1080	2025-02-12	Deep Learning Radiomics Based on MRI for Differentiating Benign and Malignant Parapharyngeal Space Tumors 2025-Feb-11, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32043 PMID:39932109	研究论文	本研究旨在基于深度学习和传统放射组学特征建立一种预学术诊断工具，以指导咽旁间隙（PPS）肿瘤的临床决策	开发了一种结合深度学习和放射组学特征的深度放射组学（DLR）模型，用于区分PPS肿瘤的良恶性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	建立一种预学术诊断工具，用于区分咽旁间隙（PPS）肿瘤的良恶性	217名PPS肿瘤患者	数字病理学	头颈部肿瘤	MRI	深度学习模型（DL）、传统放射组学模型（Rad）、深度放射组学模型（DLR）	图像	217名患者（训练集145名，测试集72名）