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
601	2025-05-02	A novel deep learning-based pipeline architecture for pulp stone detection on panoramic radiographs 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00804-7 PMID:39806222	研究论文	介绍了一种基于深度学习的两阶段管道架构，用于在全景X光片上检测牙髓结石	首次提出了一种管道架构来解决全景X光片上的牙髓结石检测任务，并在小样本标注数据上取得了优异性能	标注训练数据有限	开发一种自动检测牙髓结石的方法	全景X光片中的牙髓结石	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	YOLOv8, ResNeXt	图像	375张全景X光片
602	2025-05-02	A Fine-grained Hemispheric Asymmetry Network for accurate and interpretable EEG-based emotion classification 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107127 PMID:39809039	research paper	提出了一种名为FG-HANet的端到端深度学习模型，利用2Hz窄频带内的半球不对称特征对原始EEG数据进行准确且可解释的情绪分类	FG-HANet不仅从原始输入中提取特征，还从其镜像版本中提取特征，并应用2Hz精细粒度的FIR滤波器获取细粒度频谱信息，同时采用三阶段训练流程以增强性能	NA	提高基于EEG的情绪分类的准确性和可解释性	原始EEG数据	machine learning	NA	EEG, FIR滤波器	FG-HANet	EEG信号	两个公共数据集SEED和SEED-IV
603	2025-05-02	Simultaneous Isotropic Omnidirectional Hypersensitive Strain Sensing and Deep Learning-Assisted Direction Recognition in a Biomimetic Stretchable Device 2025-Apr, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202420322 PMID:39887745	research paper	介绍了一种具有全向应变感知和方向识别能力的仿生可拉伸设备	首次实现了同时具备各向同性全向高敏感应变感知和方向识别（IOHSDR）能力的设备，通过模仿人类手指的三维结构，设计了一种新型异质基底	NA	开发一种能够模拟人类触觉全向应变感知和方向识别能力的设备，以满足复杂动态的实际应用需求	仿生可拉伸设备	machine learning	NA	deep learning	deep learning-based model	strain sensing data	NA
604	2025-05-02	Improved Pine Wood Nematode Disease Diagnosis System Based on Deep Learning 2025-Apr, Plant disease IF:4.4Q1 DOI:10.1094/PDIS-06-24-1221-RE PMID:40267359	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的松材线虫病诊断系统，通过荧光识别技术提高检测效率和准确性	首次将荧光识别技术应用于松材线虫病检测，并开发了集激发、检测、数据分析与传输于一体的专用系统，改进了YOLOv5模型，提高了大尺寸图像的识别精度	未提及系统在不同环境条件下的稳定性和泛化能力	开发快速有效的松材线虫病检测方法以减少病害传播和松树砍伐	松材线虫病	计算机视觉	植物病害	荧光识别技术	改进的YOLOv5（集成Res2Net、SimAM注意力机制和Bi-FPN）	图像	未明确提及具体样本数量，但系统可检测DNA浓度低至1 fg/μl的样本
605	2025-05-02	Deep learning and its applications in nuclear magnetic resonance spectroscopy 2025 Apr-Jun, Progress in nuclear magnetic resonance spectroscopy IF:7.3Q1 DOI:10.1016/j.pnmrs.2024.101556 PMID:40306798	综述	本文综述了深度学习在核磁共振光谱中的基础知识和当前应用，并指出了现有挑战和改进方向	深度学习技术在核磁共振光谱中的应用展示了在速度和准确性上的显著改进	深度学习在核磁共振中的应用仍面临数据量和模型泛化能力的挑战	探讨深度学习如何解决核磁共振光谱中的获取时间长和灵敏度低的问题	核磁共振光谱技术及其在化学、生物学和医学领域的应用	机器学习	NA	核磁共振光谱	深度学习	光谱数据	NA
606	2025-05-01	Engaging the Community: CASP Special Interest Groups 2025-Apr-30, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26833 PMID:40304050	评论	本文介绍了CASP特别兴趣小组（SIGs）的成立及其在促进跨学科对话和合作中的作用	通过建立特别兴趣小组和在线研讨会系列，促进了CASP社区成员之间的持续对话和跨学科合作	未提及具体的预测算法或技术的改进细节	促进CASP社区成员之间的持续对话和跨学科合作	CASP社区成员，包括深度学习专家和NMR专家等	生物分子结构预测	NA	NA	NA	NA	NA
607	2025-05-01	Automated Operative Phase and Step Recognition in Vestibular Schwannoma Surgery: Development and Preclinical Evaluation of a Deep Learning Neural Network (IDEAL Stage 0) 2025-Apr-30, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003466 PMID:40304484	research paper	开发并评估了一种深度学习神经网络，用于自动识别前庭神经鞘瘤手术中的操作阶段和步骤	首次将机器学习应用于长时间（中位数超过5小时）、数据量大的手术视频分析，特别是在前庭神经鞘瘤切除术中	在个别步骤分类上仍有改进空间，且样本量较小	开发并评估一种能够自动识别手术工作流程的机器学习模型，用于前庭神经鞘瘤切除术	21例显微镜下经乙状窦后入路前庭神经鞘瘤切除术的手术视频	digital pathology	vestibular schwannoma	deep learning	CNN and RNN	video	21例手术视频
608	2025-05-01	Functional blepharoptosis screening with generative augmented deep learning from external ocular photography 2025-Apr-30, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2497460 PMID:40304715	research paper	开发并验证了一种深度学习模型，用于从外部眼部照片中检测功能性上睑下垂，并量化了使用合成图像增强训练数据对模型性能的影响	利用生成对抗网络（StyleGAN）生成的合成数据增强训练集，提高了模型检测功能性上睑下垂的性能	样本量相对较小，且仅来自单一的三级眼整形诊所，可能影响模型的泛化能力	开发一种能够从外部眼部照片中高置信度检测功能性上睑下垂的深度学习模型	771只眼睛的外部眼部照片，包括639例临床诊断为功能性上睑下垂和132例无此症状的患者	computer vision	geriatric disease	deep learning, StyleGAN	CNN, GAN	image	771只眼睛（539训练，76验证，156测试），并额外使用2000张合成图像增强训练集
609	2025-05-01	Computer-aided diagnosis tool utilizing a deep learning model for preoperative T-staging of rectal cancer based on three-dimensional endorectal ultrasound 2025-Apr-30, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04966-0 PMID:40304753	research paper	开发了一种基于深度学习模型的计算机辅助诊断工具，用于直肠癌术前T分期	利用三维直肠内超声（3D-ERUS）图像，开发了一种新的深度学习模型辅助诊断工具，提高了直肠癌T分期的准确性和一致性	研究为回顾性分析，样本量相对较小（216例患者）	提高直肠癌术前T分期的准确性和一致性	216例直肠癌患者	digital pathology	rectal cancer	3D-ERUS	deep learning model	image	216例直肠癌患者（训练队列156例，测试队列60例）
610	2025-05-01	Low-Rank Fine-Tuning Meets Cross-modal Analysis: A Robust Framework for Age-Related Macular Degeneration Categorization 2025-Apr-29, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01513-7 PMID:40301288	研究论文	提出了一种创新的多模态深度学习框架，用于高效应用于多模态年龄相关性黄斑变性分类任务	引入了低秩适应（LoRA）技术以减少多模态集成的计算复杂性，并使用深度典型相关分析（DCCA）进行非线性映射和特征融合	NA	解决单模态信息不足以完全捕捉年龄相关性黄斑变性复杂病理特征的问题	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度典型相关分析（DCCA），低秩适应（LoRA）	Vision Transformer	图像（CFP和OCT）	公共数据集MMC-AMD
611	2025-05-01	Attention-Based Dual-Path Deep Learning for Blood Cell Image Classification Using ConvNeXt and Swin Transformer 2025-Apr-29, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01479-6 PMID:40301289	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的双路径深度学习架构，结合ConvNeXt和Swin Transformer网络，用于血液细胞图像分类	创新性地结合了卷积神经网络和Transformer的优势，并引入了多尺度预处理模块（MPM）以提升图像质量	未提及模型在临床实际应用中的具体验证情况	提高血液细胞图像分类的准确性和效率，以辅助血液学疾病的诊断	血液细胞图像	计算机视觉	血液疾病	深度学习	ConvNeXt, Swin Transformer	图像	17,092张血液细胞图像
612	2025-05-01	Super-Resolution Deep Learning Reconstruction for T2*-Weighted Images: Improvement in Microbleed Lesion Detection and Image Quality 2025-Apr-29, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01522-6 PMID:40301290	research paper	本研究评估了超分辨率深度学习重建（SR-DLR）在脑部MRI中检测微出血和提升图像质量的效果	SR-DLR在微出血检测和图像清晰度方面显著优于传统DLR方法	研究为回顾性分析，样本量较小（69例患者）	评估SR-DLR在脑部MRI中提升微出血检测和图像质量的效果	69例接受3T脑部MRI检查的患者（44名女性，平均年龄66.2岁）	digital pathology	脑血管疾病	3T脑部MRI（T2*加权2D梯度回波和3D血流敏感黑血成像）	深度学习超分辨率重建（SR-DLR）	MRI图像	69例患者
613	2025-05-01	A Dirichlet Distribution-Based Complex Ensemble Approach for Breast Cancer Classification from Ultrasound Images with Transfer Learning and Multiphase Spaced Repetition Method 2025-Apr-29, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01515-5 PMID:40301291	研究论文	提出了一种基于Dirichlet分布的复杂集成方法，结合迁移学习和多阶段间隔重复方法，用于从超声图像中进行乳腺癌分类	将教育科学中的间隔重复方法首次应用于人工智能领域，结合Dirichlet分布进行模型集成，提高了分类准确率和学习效率	研究仅使用了BUSI数据集，样本来源单一，需要更多外部数据验证模型的泛化能力	开发一种高精度的乳腺癌超声图像分类系统	乳腺癌超声图像	计算机视觉	乳腺癌	迁移学习、数据增强、间隔重复方法	DenseNet201, InceptionV3, VGG16, ResNet152的集成模型	超声图像	BUSI数据集（具体数量未提及）
614	2025-05-01	Multimodal Masked Autoencoder Based on Adaptive Masking for Vitiligo Stage Classification 2025-Apr-29, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01521-7 PMID:40301294	研究论文	提出了一种基于自适应掩码的多模态掩码自编码器（Multi-MAE），用于白癜风分期分类	通过自适应掩码策略减少对标注多模态数据的依赖，并采用预训练策略缓解多模态数据稀缺问题	多模态数据标注困难且数据稀缺	提高白癜风分期的分类准确性	白癜风患者的临床图像和伍德灯图像	计算机视觉	白癜风	多模态图像分析	Multimodal Masked Autoencoder (Multi-MAE)	图像	未标注的皮肤病图像数据集
615	2025-05-01	Renewable energy forecasting using optimized quantum temporal model based on Ninja optimization algorithm 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97109-w PMID:40289143	研究论文	该研究利用优化的量子时间模型（QTM）和Ninja优化算法（NiOA）进行可再生能源预测，以提高预测性能	结合QTM和NiOA优化算法，显著提高了可再生能源预测的准确性和性能	未提及具体的数据集规模或实际应用场景的局限性	提高可再生能源预测的准确性和效率	可再生能源预测系统	机器学习	NA	深度学习	QTM（量子时间模型）	复杂的大规模数据集	NA
616	2025-05-01	The evaluation model of engineering practice teaching with complex network analytic hierarchy process based on deep learning 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99777-0 PMID:40289170	研究论文	本研究构建了一种基于物联网技术、复杂网络层次分析法和深度学习的工程实践教学评价模型，旨在提升高校工程实践教学质量管理效率	结合物联网技术、复杂网络层次分析法和深度学习（RNN和CNN）构建全新教学评价模型，并引入动态特性实现模型持续更新以适应教育环境变化	模型预测一致性存在波动（76-98%），且样本数据为模拟生成（500名学生），需进一步验证实际应用效果	优化高校工程实践教学质量评价体系	高校工程实践教学课程及学生表现数据	教育技术	NA	NLP、GAN、复杂网络分析	RNN、CNN	课程文本数据、学生表现数据	10个专业的500名学生模拟数据
617	2025-05-01	Leveraging multi-source data and teleconnection indices for enhanced runoff prediction using coupled deep learning models 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00115-1 PMID:40289219	research paper	本研究通过结合统计和深度学习方法，提出了两种创新的耦合模型SRA-SVR和SRA-MLPR，以提高径流预测的准确性和稳定性	结合了统计和深度学习方法的优势，利用逐步回归分析处理高维数据和多重共线性，同时整合了80个大气环流指数作为遥相关变量	研究仅以雅砻江流域为案例进行模型验证，未在其他流域进行广泛测试	提高中长期的径流预测准确性，以支持洪水控制、干旱恢复、水资源开发和生态改善	雅砻江流域的径流数据	machine learning	NA	Stepwise Regression Analysis (SRA), Support Vector Regression (SVR), Multi-Layer Perceptron Regression (MLPR), SHAP analysis	SRA-SVR, SRA-MLPR	hydrological data, atmospheric circulation indices	雅砻江流域的径流数据及80个大气环流指数
618	2025-05-01	Sweet pepper yield modeling via deep learning and selection of superior genotypes using GBLUP and MGIDI 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99779-y PMID:40289216	研究论文	通过深度学习和GBLUP、MGIDI方法对甜椒产量进行建模并筛选优良基因型	结合卷积神经网络（CNN）模型与基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）和多性状基因型-理想型距离指数（MGIDI），有效预测甜椒产量并筛选优良基因型	研究仅涉及29个甜椒种质，样本量较小	提高甜椒产量预测和优良基因型筛选的效率	甜椒（Capsicum annuum L.）种质	数字农业	NA	ISSR标记、深度学习	CNN、GBLUP、MGIDI	形态性状数据、基因组数据	29个甜椒种质，每个种质3个重复
619	2025-05-01	Predicting Short-Term Mortality in Patients With Acute Pulmonary Embolism With Deep Learning 2025-Apr-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-24-0630 PMID:39617426	research paper	开发了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测急性肺栓塞患者的短期死亡率	提出了一种新型多模态深度学习模型（mmDL），结合影像学和临床/人口统计学数据，显著优于现有的PESI评分	样本量相对较小（207例患者），可能影响模型的泛化能力	优化急性肺栓塞患者的治疗策略并改善患者预后	急性肺栓塞患者	digital pathology	cardiovascular disease	对比增强多排计算机断层扫描	CNN, Transformer	影像数据、临床/人口统计学数据	207例急性肺栓塞患者（其中53例死亡）
620	2025-05-01	[Cross-session motor imagery-electroencephalography decoding with Riemannian spatial filtering and domain adaptation] 2025-Apr-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202411035 PMID:40288968	研究论文	本研究提出了一种结合黎曼空间滤波和领域自适应的方法（RSFDA），用于提高跨会话运动想象脑电信号（MI-EEG）分类的准确性和效率	通过多模块协作框架解决源域和目标域数据分布不一致的问题，提升了跨会话MI-EEG分类模型的泛化能力	在复杂迁移学习场景中的适用性仍需进一步研究	提高跨会话运动想象脑电信号（MI-EEG）分类的准确性和效率	运动想象脑电信号（MI-EEG）	脑机接口技术	NA	黎曼空间滤波和领域自适应	RSFDA	脑电信号（EEG）	三个公共数据集