深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1141	2025-10-07	Disease Activity and Therapeutic Response to Pegcetacoplan for Geographic Atrophy Identified by Deep Learning-Based Analysis of OCT 2025-Feb, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2024.08.017 PMID:39151755	研究论文	使用基于深度学习的OCT图像分析量化pegcetacoplan治疗下地理萎缩患者光感受器和视网膜色素上皮层的形态变化	首次采用深度学习技术对OCT图像进行自动分割，量化分析地理萎缩治疗中光感受器与视网膜色素上皮层的动态变化	研究为事后纵向图像分析，样本来源仅限于两项III期临床试验	评估pegcetacoplan治疗对地理萎缩患者视网膜结构的治疗效果	年龄相关性黄斑变性导致地理萎缩的患者	数字病理	年龄相关性黄斑变性	OCT成像	深度学习	医学图像	897名患者的897只眼睛	NA	NA	RPE损失面积变化率,EZ损失面积变化率	NA
1142	2025-10-07	Skeletal muscle is independently associated with grade 3-4 toxicity in advanced stage pancreatic ductal adenocarcinoma patients receiving chemotherapy 2025-Feb, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2024.11.004 PMID:39577693	研究论文	本研究探讨晚期胰腺导管腺癌患者身体成分与FOLFIRINOX化疗方案毒性之间的关联	首次使用深度学习自动分割CT图像评估身体成分，并发现肌肉减少症和早期肌肉脂肪消耗与治疗毒性独立相关	回顾性研究设计，样本量较小(n=65)，单中心数据	研究晚期胰腺癌患者身体成分与化疗毒性的关系	晚期胰腺导管腺癌患者	数字病理	胰腺癌	CT成像，深度学习分割	深度学习	CT医学影像	65名患者	NA	NA	回归系数，置信区间，p值	NA
1143	2025-10-07	Increased chloroplast occupancy in bundle sheath cells of rice hap3H mutants revealed by Chloro-Count: a new deep learning-based tool 2025-Feb, The New phytologist DOI:10.1111/nph.20332 PMID:39668515	研究论文	本研究开发了基于深度学习的叶绿体计数工具Chloro-Count，并利用该工具发现水稻OsHAP3H功能缺失突变体束鞘细胞中叶绿体占有率增加50%	开发了新型深度学习工具Chloro-Count用于精确量化叶绿体，首次发现OsHAP3H基因在调控束鞘细胞叶绿体占有率中的限制作用	2D量化方法受叶绿体在细胞内位置影响可能不够准确	通过提升水稻光合作用潜力来增加产量	水稻OsHAP3H功能获得和功能缺失突变体的束鞘细胞	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	CNN	细胞图像	水稻OsHAP3H突变体植株	NA	NA	定量精度	NA
1144	2025-10-07	χ-sepnet: Deep Neural Network for Magnetic Susceptibility Source Separation 2025-Feb-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70136 PMID:39835664	研究论文	开发了一种名为χ-sepnet的深度学习网络，用于磁化率源分离，能够分别估计大脑中的顺磁性和抗磁性磁化率源分布	提出了两种基于深度学习的磁化率源分离流程，其中χ-sepnet-仅需多回波GRE数据即可实现高质量的磁化率分离	需要对各种疾病和病理状况进行进一步评估	解决磁化率源分离中的偶极反演不适定问题和条纹伪影	健康受试者和多发性硬化症患者的大脑	医学影像分析	多发性硬化症	多回波GRE，多回波自旋回波，定量磁化率成像	深度神经网络	磁共振成像数据	健康受试者和多发性硬化症患者（包含250个病灶）	NA	χ-sepnet	定性评估，定量分析，视觉检查	NA
1145	2025-10-07	Mixed reality infrastructure based on deep learning medical image segmentation and 3D visualization for bone tumors using DCU-Net 2025-Feb, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100654 PMID:39839577	研究论文	提出基于DCU-Net的混合现实系统用于骨肿瘤图像分割和3D可视化	提出结合双维度降维和通道注意力门控机制的DCU-Net模型，并构建混合现实基础设施	NA	提升骨肿瘤图像分割精度和3D重建效果，辅助疾病诊断和治疗	骨肿瘤CT图像	计算机视觉	骨肿瘤	CT成像	U-Net变体	医学图像	医院骨肿瘤数据集	NA	DCU-Net	DSC,召回率,精确率,3D顶点距离误差,Likert量表	NA
1146	2025-01-24	Mid-infrared spectra of dried and roasted cocoa (Theobroma cacao L.): A dataset for machine learning-based classification of cocoa varieties and prediction of theobromine and caffeine content 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111243 PMID:39840227	研究论文	本文提供了一个关于干燥和烘焙可可豆的中红外光谱数据集，用于基于机器学习的可可品种分类和可可碱及咖啡因含量预测	该数据集结合了中红外光谱数据和HPLC定量分析，为机器学习模型提供了非破坏性的方法来预测可可碱和咖啡因含量及可可品种	数据集的应用可能受限于样本的多样性和实验条件的控制	开发自动化工具以支持可可工业中的实时质量控制、品种分类和产品优化	干燥和烘焙的可可豆	机器学习	NA	ATR-FTIR光谱和HPLC	NA	光谱数据	数据集包含根据实验条件和重复组织的Excel表格	NA	NA	NA	NA
1147	2025-10-07	A hybrid deep learning model based on signal decomposition and dynamic feature selection for forecasting the influent parameters of wastewater treatment plants 2025-Feb-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.120615 PMID:39674247	研究论文	提出一种结合信号分解和动态特征选择的混合深度学习模型，用于预测污水处理厂的进水参数	引入动态特征选择机制实时优化特征选择，结合信号分解技术提高预测精度	NA	提高污水处理厂进水参数（COD和BOD）的预测精度	污水处理厂的进水参数（化学需氧量和五日生化需氧量）	机器学习	NA	信号分解，动态特征选择	深度学习	时间序列数据	两个污水处理厂的数据	NA	混合模型	R值，RMSE，MAE	NA
1148	2025-10-07	Developing an Effective Off-the-job Training Model and an Automated Evaluation System for Thoracoscopic Esophageal Atresia Surgery 2025-Feb, Journal of pediatric surgery IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.jpedsurg.2024.06.023 PMID:39054116	研究论文	开发基于深度学习的胸腔镜食管闭锁手术离岗培训模型和自动评估系统	首次将深度学习技术应用于胸腔镜食管闭锁手术的技能自动评估，通过钳具运动分析实现客观技能评价	样本量较小（仅45例），证据等级为IV级	构建基于钳具运动分析的胸腔镜食管闭锁手术技能自动评估系统	参与食管闭锁手术培训的医务人员	计算机视觉	食管闭锁	深度学习	深度学习模型	手术视频图像	45名参与者（13名技能优秀组，32名技能较差组）	NA	NA	精确率, 特异性, AUC	NA
1149	2025-10-07	An improved algorithm for salient object detection of microscope based on U2-Net 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03205-w PMID:39322859	研究论文	提出一种基于U2-Net改进的显微镜显著目标检测算法，通过引入注意力机制和模型轻量化技术提升检测性能	在U-Net中集成卷积块注意力模块(CBAM)增强关键信息提取能力，构建简单金字塔池化模块(SPPM)优化网络复杂度，使用Ghost卷积实现模型轻量化	NA	提高医学图像采集的效率和准确性，减轻后续定量分析负担	显微镜图像中的显著目标	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	U-Net, U2-Net	准确率	NA
1150	2025-10-07	A comprehensive review on genomic insights and advanced technologies for mastitis prevention in dairy animals 2025-Feb, Microbial pathogenesis IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.micpath.2024.107233 PMID:39694196	综述	本文系统综述了基因组学及相关技术在奶牛乳腺炎预防中的研究进展和应用前景	整合了预测基因组学、人工智能和CRISPR等前沿技术，提出了乳腺炎防控的新策略	主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证	探索基因组学和先进技术在乳腺炎预防中的应用	奶牛等乳用动物	生物信息学	乳腺炎	基因组学, 表观遗传学, 蛋白质组学, 转录组学, CRISPR	CNN	基因组数据, 表型数据	NA	NA	NA	NA	NA
1151	2025-10-07	The role of sleep quality in mediating the relationship between habenula volume and resilience 2025-Feb, Psychiatry research IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.psychres.2025.116358 PMID:39799818	研究论文	本研究探讨了睡眠质量在缰核体积与心理韧性关系中的中介作用	首次在人类研究中揭示睡眠质量作为缰核体积影响心理韧性的中介机制，并发现缰核体积的侧化效应	样本量较小（84名健康参与者），仅基于问卷评估睡眠质量，缺乏客观睡眠监测数据	探究缰核体积通过睡眠质量影响心理韧性的生物学机制	84名健康参与者的脑部MRI数据和心理评估数据	医学影像分析	精神疾病	3T-MRI T1加权成像	深度学习	脑部MRI图像	84名健康参与者	NA	NA	相关性分析，中介分析	NA
1152	2025-10-07	Deep learning helps discriminate between autoimmune hepatitis and primary biliary cholangitis 2025-Feb, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2024.101198 PMID:39829723	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AIH和PBC鉴别诊断系统	首次开发了无需人工标注的Transformer深度学习系统ALNE，用于自身免疫性肝病的定量鉴别诊断	扫描技术和切片染色方法的多样性可能影响模型性能	开发AIH和PBC的自动鉴别诊断方法	自身免疫性肝炎和原发性胆汁性胆管炎患者	数字病理学	自身免疫性肝病	H&E染色全玻片图像	Transformer	病理图像	训练集354例（266例AIH，102例PBC），外部验证集92例（62例AIH，30例PBC）	NA	ALNE（自身免疫性肝脏神经估计器）	AUC	NA
1153	2025-10-07	One-core neuron deep learning for time series prediction 2025-Feb, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwae441 PMID:39830389	研究论文	提出一种仅包含单个核心神经元的可解释小模型框架，用于时间序列预测任务	首次提出单核心神经元系统，通过多延迟反馈机制将输入特征向量转换为一维时间序列，在保持性能的同时大幅减少参数数量	主要适用于短期高维系统预测，在长期预测任务中的性能尚未验证	开发参数效率高的深度学习框架，解决大模型计算资源消耗过大的问题	时间序列预测任务，特别是短期高维系统	机器学习	NA	深度学习	自定义神经网络	时间序列数据	NA	NA	单核心神经元系统(OCNS)	NA	NA
1154	2025-10-07	BananaImageBD: A comprehensive banana image dataset for classification of banana varieties and detection of ripeness stages in Bangladesh 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111239 PMID:39830620	研究论文	本文介绍了孟加拉国香蕉图像数据集BananaImageBD，用于香蕉品种分类和成熟度检测	创建了首个专门针对孟加拉国常见香蕉品种和成熟阶段的综合图像数据集	仅包含孟加拉国四种常见香蕉品种，样本数量相对有限	开发用于香蕉品种分类和成熟度检测的自动化系统	孟加拉国四种常见香蕉品种及其四个成熟阶段	计算机视觉	NA	智能手机图像采集	NA	图像	原始图像3291张（品种2471张，成熟度820张），增强后9870张（品种7413张，成熟度2457张）	NA	NA	NA	NA
1155	2025-10-07	Multimodal Image Confidence: A Novel Method for Tumor and Organ Boundary Representation 2025-Feb-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.020 PMID:39303999	研究论文	提出一种名为多模态图像置信度(MMC)的创新算法，利用多模态医学图像的互补优势为感兴趣区域内的每个体素分配置信度	无需模型训练，通过可解释的数学模型基于体素间相关性传播体素置信度，区别于基于深度学习的方法	NA	解决医学图像中肿瘤和危及器官边界模糊的问题，提高放疗计划和其他任务的准确性	鼻咽癌病例和胶质瘤病例	数字病理	鼻咽癌, 胶质瘤	多模态医学成像	NA	3D医学图像	156例鼻咽癌病例和1251例胶质瘤病例	NA	NA	定性评估, 定量分析	NA
1156	2025-10-07	Predicting intraoperative 5-ALA-induced tumor fluorescence via MRI and deep learning in gliomas with radiographic lower-grade characteristics 2025-Feb, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-024-04875-0 PMID:39560696	研究论文	本研究开发了一种基于MRI和深度学习的模型，用于预测具有影像学低级别特征的胶质瘤术中5-ALA诱导的肿瘤荧光	首次将预训练的U-Net模型与随机森林分类器结合，利用变分自编码器提取特征来预测胶质瘤荧光，为术前决策提供新方法	模型性能仍有提升空间，样本量相对有限（163例患者）	分析深度学习模型是否能基于术前MRI预测胶质瘤术中荧光	163例胶质瘤患者（荧光组83例，非荧光组80例）	医学影像分析	胶质瘤	磁共振成像（MRI）	CNN, 随机森林	医学影像	163例胶质瘤患者	NA	U-Net, 变分自编码器（VAE）	平衡准确率, 敏感性, 特异性	NA
1157	2025-10-07	A survey on deep learning in medical image registration: New technologies, uncertainty, evaluation metrics, and beyond 2025-Feb, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103385 PMID:39612808	综述	本文系统综述了深度学习在医学图像配准领域的最新进展，涵盖网络架构、损失函数、不确定性估计和评估指标	全面总结了深度学习在医学图像配准中的创新技术，包括新型网络架构、配准专用损失函数和不确定性估计方法	作为综述文章，主要整合现有研究而非提出原创方法	概述深度学习在医学图像配准领域的技术发展和应用前景	医学图像配准技术及其在医学影像中的应用	医学图像处理	NA	深度学习	U-Net, 回归网络	医学图像	NA	NA	U-Net	配准评估指标	NA
1158	2025-01-16	Money plant disease atlas: A comprehensive dataset for disease classification in ornamental horticulture 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111216 PMID:39811518	研究论文	本文介绍了一个用于观赏园艺中疾病分类的综合数据集，重点关注金钱植物的疾病	提供了一个全面的金钱植物疾病图像数据集，支持深度学习在观赏园艺中的应用	数据集仅限于金钱植物的疾病，未涵盖其他植物种类	提高观赏园艺中植物疾病的诊断准确性	金钱植物（Epipremnum aureum）	计算机视觉	植物疾病	图像处理	深度学习	图像	224 × 224像素的图像数据集	NA	NA	NA	NA
1159	2025-10-07	Deep learning in disease vector image identification 2025-Feb, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8473 PMID:39422093	综述	本文全面总结了深度学习在病媒图像识别中的应用现状与前景	系统整合了深度学习在病媒识别中的全流程应用，涵盖从数据收集到实际应用的完整技术链条	未涉及具体实验验证，主要基于现有研究的总结分析	探索深度学习在病媒识别领域的应用潜力与发展方向	病媒昆虫（如蚊子等传播疾病的生物）	计算机视觉	媒介传播疾病	深度学习图像识别技术	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1160	2025-10-07	Drone imagery dataset for early-season weed classification in maize and tomato crops 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111203 PMID:39802837	研究论文	本文提出了一个用于玉米和番茄作物早期杂草分类的无人机RGB图像数据集	提供了包含两个物候阶段（早期生长阶段和较晚生长阶段）的大规模标注无人机图像数据集，专门针对玉米和番茄作物的早期杂草分类	仅包含西班牙特定农业区域的图像，杂草物种信息在摘要中不完整	提高早期季节杂草分类精度，促进精准农业发展	玉米和番茄作物中的杂草物种	计算机视觉	NA	无人机遥感成像	CNN, ViT	RGB图像	总计67,558张标注图像（早期阶段31,002张，较晚阶段36,556张）	NA	NA	NA	NA