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
561	2025-05-03	A Paradigm of Computer Vision and Deep Learning Empowers the Strain Screening and Bioprocess Detection 2025-Apr, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2 DOI:10.1002/bit.28926 PMID:39821114	研究论文	本研究提出并验证了一种结合计算机视觉与深度学习的创新研究范式，以促进高效菌株筛选和有效发酵过程优化	结合计算机视觉与深度学习，开发了一种用于菌株筛选和发酵过程优化的视觉传感研究范式	NA	提高菌株筛选和发酵过程优化的效率和稳定性	庆大霉素C1a效价和荧光蛋白表达	计算机视觉	NA	计算机视觉、深度学习	1D-CNN	图像	NA
562	2025-05-03	Deep learning-aided diagnosis of acute abdominal aortic dissection by ultrasound images 2025-Apr, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-025-02311-y PMID:39821588	research paper	本研究探讨了深度学习在超声图像中诊断急性腹主动脉夹层的能力	使用深度学习模型（Densenet-169和VGG-16）辅助诊断急性腹主动脉夹层，并与人类读者进行比较	样本量较小，仅包含374张超声图像	提高急性腹主动脉夹层的早期诊断准确性，特别是在急诊环境中	急性腹主动脉夹层（AD）患者的超声图像	digital pathology	cardiovascular disease	ultrasound imaging	Densenet-169, VGG-16	image	374张超声图像
563	2025-05-03	Deep learning and radiomics-based vascular calcification characterization in dental cone beam computed tomography as a predictive tool for cardiovascular disease: a proof-of-concept study 2025-Apr, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2024.12.010 PMID:39827035	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习和放射组学的自动化方法，用于检测牙科锥形束计算机断层扫描（CBCT）中的血管钙化，并预测心血管疾病	结合深度学习和放射组学技术，首次在牙科CBCT扫描中自动检测血管钙化并预测心血管疾病	椎动脉钙化（VAC）检测性能较低，样本量相对较小（148例扫描）	开发自动化方法来检测血管钙化并预测心血管疾病	颅外和颅内颈动脉及椎动脉的钙化	数字病理学	心血管疾病	CBCT扫描	nn-UNet	医学影像	148例CBCT扫描，135个钙化区域
564	2025-05-03	Deep learning-based free-water correction for single-shell diffusion MRI 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110326 PMID:39827997	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的单壳扩散MRI自由水校正方法，旨在提高扩散特性的准确估计	利用深度学习框架校正自由水部分体积效应，适用于单壳采集方案，提高了扩散特性估计的准确性和一致性	方法在临床队列中的广泛应用可能受限于数据采集方案的多样性	开发一种能够准确校正扩散MRI中自由水部分体积效应的方法，以提高扩散特性估计的准确性	Human Connectome Project Young Adults (HCP-ya)、HCP Aging dataset (HCP-a) 以及 Brain Tumor Connectomics Data (BTC)	医学影像处理	NA	扩散磁共振成像(dMRI)	深度学习框架	MRI图像	涉及多个数据集，包括HCP-ya、HCP-a和BTC
565	2025-05-03	Using a Deep Learning Model to Predict Postoperative Visual Outcomes of Idiopathic Epiretinal Membrane Surgery 2025-Apr, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.01.003 PMID:39814096	研究论文	本研究评估了多种深度学习模型在基于术前光学相干断层扫描（OCT）图像预测特发性视网膜前膜（ERM）手术术后视力结果方面的性能	利用深度学习模型（特别是ResNet-101）预测ERM手术术后视力结果，并展示其性能优于普通眼科医生和非视网膜专科医生，略优于视网膜专科医生	样本量相对较小，外部测试集仅包含76只眼睛的152张OCT图像	预测特发性视网膜前膜（ERM）手术的术后视力结果	696只眼睛的1,392张OCT图像（内部训练和验证集）和76只眼睛的152张OCT图像（外部测试集）	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	Inception-v3, ResNet-101, VGG-19	图像	696只眼睛的1,392张OCT图像（内部训练和验证集）和76只眼睛的152张OCT图像（外部测试集）
566	2025-05-03	DIFLF: A domain-invariant features learning framework for single-source domain generalization in mammogram classification 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108592 PMID:39813937	研究论文	提出了一种用于乳腺X光片分类的单源域泛化的域不变特征学习框架（DIFLF）	通过风格增强模块（SAM）和内容-风格解耦模块（CSDM）增加源域特征多样性并提取域不变特征	仅使用单一源数据集进行训练，可能无法覆盖所有可能的域偏移情况	提高深度学习模型在乳腺X光片分类中的跨域泛化能力	乳腺X光片	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	DIFLF（包含SAM和CSDM模块）	图像	一个私有数据集（PRI1）用于训练，另一个私有数据集（PRI2）和两个公共数据集（INbreast和MIAS）用于测试
567	2025-05-03	Neurophysiological data augmentation for EEG-fNIRS multimodal features based on a denoising diffusion probabilistic model 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108594 PMID:39813939	研究论文	提出了一种基于去噪扩散概率模型和高斯噪声添加的EEG-fNIRS数据增强框架，以提高混合脑机接口系统的性能	结合去噪扩散概率模型（DDPM）和传统高斯噪声添加方法，首次为EEG-fNIRS混合信号创建联合分布样本并进行数据增强	研究依赖于特定任务的数据集，可能无法直接推广到其他脑机接口应用场景	解决脑机接口系统中脑信号数据稀缺问题，提高深度学习模型性能	EEG和fNIRS混合脑信号数据	脑机接口	NA	去噪扩散概率模型（DDPM），高斯噪声添加	DDPM	EEG-fNIRS多模态神经生理信号	三个公开数据库和一个自采集数据库
568	2025-05-03	ARGai 1.0: A GAN augmented in silico approach for identifying resistant genes and strains in E. coli using vision transformer 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108342 PMID:39813877	research paper	提出了一种名为ARGai 1.0的深度学习架构，结合GAN和Vision Transformer，用于识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株	使用GAN生成合成数据以解决数据稀缺问题，结合Vision Transformer进行特征提取和耐药基因识别	研究仅针对大肠杆菌，未涉及其他细菌的耐药基因识别	开发一种计算基因组学方法，用于识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株	大肠杆菌（E. coli）的耐药基因和菌株	computational genomics	infectious disease	WGS, NGS	GAN, Vision Transformer, DCGAN	genomic sequencing data	NA
569	2025-05-03	A comparative study of the EAT-Lancet diet and the Mediterranean diet in relation to neuroimaging biomarkers and cognitive performance 2025-Apr, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.70191 PMID:40302043	research paper	比较EAT-Lancet饮食与地中海饮食对老年人神经影像生物标志物和认知表现的影响	首次比较EAT-Lancet行星健康饮食与地中海饮食对大脑健康的影响	研究对象仅限于瑞典70岁无痴呆老年人，样本代表性有限	评估两种饮食模式对大脑健康和认知功能的影响	615名70岁无痴呆老年人	神经科学	阿尔茨海默病	神经影像测量（皮质厚度、海马体积、小血管疾病、深度学习脑年龄）	深度学习	神经影像数据、认知评估数据	615名来自瑞典哥德堡H70出生队列研究的70岁老年人
570	2025-05-03	Reconstructing illusory camouflage patterns on moth wings using computer vision 2025-Apr, Journal of the Royal Society, Interface DOI:10.1098/rsif.2024.0757 PMID:40304197	research paper	利用计算机视觉技术重建蛾翅膀上的伪装图案，探索动物颜色图案如何利用深度感知机制产生错觉	首次利用先进的计算机视觉算法（如单图像单目深度估计）来重建动物颜色图案产生的潜在视觉错觉	研究仅针对六种蛾类物种，且深度感知模型的性能受限于自然世界的经验	探索动物颜色图案如何利用单目深度线索（如阴影）产生三维错觉，以实现伪装等功能	六种蛾类（鳞翅目）的翅膀图案	computer vision	NA	intrinsic image decomposition, deep learning	Retinex-based model, deep-learning models	image	六种蛾类物种的翅膀图案
571	2025-05-02	Determinants of ascending aortic morphology: cross-sectional deep learning-based analysis on 25 073 non-contrast-enhanced NAKO MRI studies 2025-Apr-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf081 PMID:40052574	研究论文	本研究利用深度学习自动分割胸主动脉，并从25,073例非对比增强磁共振血管造影数据中提取升主动脉形态特征，探讨了升主动脉中段直径的可能决定因素	首次在大型流行病学横断面研究中结合深度学习和因果分析来理解升主动脉形态的决定因素	研究为横断面设计，无法确定因果关系的时间顺序	探究升主动脉形态的决定因素，为精准诊断和治疗提供依据	25,073例来自德国国家队列(NAKO)的非对比增强磁共振血管造影数据	数字病理学	心血管疾病	非对比增强磁共振血管造影(NC-MRA)	深度学习(DL)	3D医学影像	25,073例NC-MRA数据
572	2025-05-02	Improved Image Quality of Virtual Monochromatic Images with Deep Learning Image Reconstruction Algorithm on Dual-Energy CT in Patients with Pancreatic Ductal Adenocarcinoma 2025-Apr-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01514-6 PMID:40307592	研究论文	本研究旨在评估使用深度学习图像重建（DLIR）算法在双能CT（DECT）上重建的虚拟单色图像（VMIs）在胰腺导管腺癌（PDAC）诊断中的图像质量	首次在DECT上应用DLIR算法重建VMIs，显著提高了图像质量，特别是在低keV水平下	研究样本量较小（50例患者），且为回顾性分析	评估DLIR算法在DECT上重建VMIs的图像质量，以改善PDAC的诊断	50例经组织学确认的PDAC患者	数字病理	胰腺癌	双能CT（DECT）	深度学习图像重建（DLIR）	医学影像	50例PDAC患者
573	2025-05-01	Correction: Accurate, automated classification of radiographic knee osteoarthritis severity using a novel method of deep learning: Plug‑in modules 2025-Apr-29, Knee surgery & related research IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s43019-025-00268-3 PMID:40302005	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
574	2025-05-02	Harnessing deep learning to monitor people's perceptions towards climate change on social media 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97441-1 PMID:40295576	研究论文	利用深度学习监测社交媒体上人们对气候变化的看法	提出了一种基于自然语言处理的可扩展方法框架，用于长期监测社交媒体用户对气候变化的看法和反应	研究仅针对西班牙、葡萄牙和英语的社交媒体帖子，可能无法代表全球范围内的观点	监测和分析社交媒体上人们对气候变化的看法，以支持基于数据的决策	社交媒体用户对气候变化的看法和反应	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习	文本	1771千条来自西班牙、葡萄牙和英语的X/Twitter帖子
575	2025-05-02	SkinEHDLF a hybrid deep learning approach for accurate skin cancer classification in complex systems 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98205-7 PMID:40295588	research paper	提出了一种名为SkinEHDLF的混合深度学习模型，用于提高皮肤癌分类的准确性	结合了ConvNeXt、EfficientNetV2和Swin Transformer的优势，并引入了自适应注意力特征融合机制	未提及具体局限性	提高皮肤癌分类的准确性和可靠性	皮肤病变图像	computer vision	skin cancer	深度学习	ConvNeXt, EfficientNetV2, Swin Transformer	image	401,059张皮肤病变图像
576	2025-05-02	Optimizing photovoltaic integration in grid management via a deep learning-based scenario analysis 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98724-3 PMID:40295668	research paper	该研究开发了一种结合深度学习技术的双阶段优化模型，以解决光伏系统并入电网的挑战	利用生成对抗网络（GANs）模拟多样化和高分辨率的能源生成-消耗模式，并通过实时自适应控制框架进行动态调整，显著提升电网效率和稳定性	未提及具体的地理或气候条件限制，可能影响模型的普适性	优化光伏系统在电网管理中的集成，提高经济与环境效益	光伏系统与电网的集成管理	machine learning	NA	GANs	GAN	能源生成与消耗数据	NA
577	2025-05-02	Impact of fine-tuning parameters of convolutional neural network for skin cancer detection 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99529-0 PMID:40295678	research paper	该研究探讨了卷积神经网络（CNN）参数微调对皮肤癌检测性能的影响	通过调整CNN的层数、Conv2D层的滤波器数量及去除dropout层，显著提高了分类器的准确率，从62.5%提升至85%	研究未涉及其他类型的深度学习模型或更广泛的数据集验证	优化CNN参数以提高皮肤癌图像数据集的分类准确率	皮肤癌图像数据集	computer vision	skin cancer	NA	CNN	image	NA
578	2025-05-02	Research on noninvasive electrophysiologic imaging based on cardiac electrophysiology simulation and deep learning methods for the inverse problem 2025-Apr-28, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-025-04728-2 PMID:40295939	研究论文	本研究结合心脏电生理模拟和深度学习方法，为非侵入性心脏电生理成像（ECGI）的实现提供了新方案	结合三维双域心脏电生理活动模型与深度学习算法（包括粒子群优化-反向传播神经网络、CNN和LSTM）来重建心脏表面电位	未提及实际临床应用中的潜在限制或样本多样性问题	开发非侵入性心脏电生理成像技术以改善心律失常的诊断和治疗	心脏电活动及体表电位映射	数字病理	心血管疾病	心脏电生理模拟、深度学习	粒子群优化-BP神经网络、CNN、LSTM	模拟心电图数据	NA
579	2025-05-02	Intermittent hypoxemia during hemodialysis: AI-based identification of arterial oxygen saturation saw-tooth pattern 2025-Apr-28, BMC nephrology IF:2.2Q2 DOI:10.1186/s12882-025-04133-z PMID:40295983	研究论文	利用人工智能技术自动识别血液透析患者中重复出现的间歇性动脉血氧饱和度锯齿模式	首次应用一维卷积神经网络(1D-CNN)对血液透析过程中的SaO2锯齿模式进行实时分类	研究样本量较小(仅22名患者)，且仅针对特定血管通路(动静脉瘘)患者	开发自动识别血液透析患者间歇性低氧血症的人工智能系统	维持性血液透析患者的动脉血氧饱和度(SaO2)数据	数字病理学	心血管疾病	Crit-Line设备连续监测	1D-CNN	时间序列数据	22名患者的89次血液透析治疗中的4075个5分钟片段
580	2025-05-02	Deep learning-based tennis match type clustering 2025-Apr-28, BMC sports science, medicine & rehabilitation DOI:10.1186/s13102-025-01147-w PMID:40296175	研究论文	本研究旨在基于比赛方式定义和聚类网球比赛类型	首次使用深度学习模型对网球比赛类型进行聚类分析，并识别出四种不同的比赛类型	样本量较小，仅包含2023年国际网球公开赛五场决赛的32场比赛	聚类网球比赛类型并为每种类型制定比赛策略	2023年国际网球公开赛五场决赛的32场比赛	机器学习	NA	深度学习	三种未指定具体名称的聚类模型	比赛记录数据	32场比赛