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
721	2025-04-05	Segmenting the Inferior Alveolar Canal in CBCTs Volumes: The ToothFairy Challenge 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3523096 PMID:40030587	research paper	本文介绍了ToothFairy挑战赛的细节，该挑战赛旨在促进深度学习在CBCT扫描中下牙槽神经管分割领域的研究，并提供了一个包含443个CBCT扫描的公共数据集	首次在下牙槽神经管分割领域进行了全面的比较评估，并发布了最大的公开数据集和开源代码库	数据集中的153个扫描有体素级注释，其余扫描可能缺乏详细注释	促进深度学习在CBCT扫描中下牙槽神经管分割领域的研究，并提供公共基准数据集	下牙槽神经管（IAC）在CBCT扫描中的分割	digital pathology	牙科疾病	CBCT扫描	深度学习算法	3D医学图像	443个CBCT扫描（其中153个有体素级注释）
722	2025-04-05	Training-Free Image Style Alignment for Domain Shift on Handheld Ultrasound Devices 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3522071 PMID:40030591	research paper	提出了一种无需训练的图像风格对齐方法（TISA），用于解决手持超声设备数据的领域偏移问题	TISA无需源数据，能够在测试时转换图像风格并保留空间上下文，且避免了预训练模型的持续更新	未提及具体局限性	解决手持超声设备数据与标准设备数据之间的领域偏移问题，提升自动诊断能力	手持超声设备数据	computer vision	NA	图像风格对齐	NA	image	NA
723	2025-04-05	Enhanced DTCMR With Cascaded Alignment and Adaptive Diffusion 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3523431 PMID:40030837	研究论文	提出了一种结合张量信息的深度学习框架，用于群组可变形配准，有效校正DTCMR成像中的帧间运动	引入了一种新的深度学习框架，结合张量信息进行群组可变形配准，通过级联配准分支和平行分支处理平面内和平面外运动，并生成伪帧以指导配准	方法在低信噪比帧上处理剧烈平面内运动和分离扩散对比度畸变的能力仍有待验证	提高扩散张量心血管磁共振（DTCMR）成像的准确性和临床适用性	心肌微结构的可视化	医学影像处理	心血管疾病	扩散张量心血管磁共振（DTCMR）	深度学习框架	磁共振图像	2012年至2023年的900多例病例数据
724	2025-04-05	Amyloid-β Deposition Prediction With Large Language Model Driven and Task-Oriented Learning of Brain Functional Networks 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3525022 PMID:40030867	研究论文	本文提出了一种基于大型语言模型和任务导向学习的大脑功能网络预测淀粉样蛋白沉积的新方法	1) 使用预训练的大型语言模型节点嵌入编码器提取任务相关特征；2) 任务导向的层次顺序功能连接网络学习模块增强大脑区域间复杂关联的表示；3) 任务特征一致性损失促进预测与真实淀粉样蛋白值的相似性	方法尚未在实际大规模早期阿尔茨海默病筛查中得到验证	开发一种基于功能连接网络的淀粉样蛋白沉积预测方法，以降低阿尔茨海默病早期筛查的成本和放射性	大脑功能连接网络和淀粉样蛋白沉积模式	数字病理学	阿尔茨海默病	fMRI, 大型语言模型	LLM驱动的深度学习框架	功能磁共振成像(fMRI)数据	NA
725	2025-04-05	CTUSurv: A Cell-Aware Transformer-Based Network With Uncertainty for Survival Prediction Using Whole Slide Images 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3526848 PMID:40031069	研究论文	提出了一种基于细胞感知的Transformer网络CTUSurv，用于全切片图像的生存预测，并结合不确定性估计框架	首次提出同时捕捉细胞间及细胞与微环境交互的生存预测模型，并引入区域级不确定性估计框架	未明确说明模型在计算资源需求方面的表现及临床部署可行性	提升全切片图像在生存预测中的准确性和可靠性	全切片图像中的细胞及微环境特征	数字病理学	癌症（未指定具体类型）	深度学习	Transformer	全切片图像（WSI）	四个数据集（未明确样本数量）
726	2025-04-05	The current landscape of artificial intelligence in computational histopathology for cancer diagnosis 2025-Apr-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02212-z PMID:40167870	综述	本文综述了2013年至2024年间人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断的关键方法和应用	涵盖了监督学习、无监督学习、弱监督学习和迁移学习等多种深度学习方法在组织病理学图像识别中的应用，并探讨了AI在识别基因突变和标准病理生物标志物方面的潜力	仅基于41项主要研究，可能未涵盖该领域所有最新进展	评估人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断和预后的应用现状	组织病理学图像	数字病理学	癌症	深度学习	NA	图像	41项主要研究
727	2025-04-05	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Apr-01, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究，包括模型架构、时空多尺度及可解释性，并探讨了结合理论驱动和数据驱动模型的混合架构的可行性	展示了深度学习如何从不断增加的海洋时空数据中挖掘模式和深度见解，为海洋预报领域的革新提供了新的可能性	讨论了当前研究的局限性，并展望了未来趋势	探讨深度学习在海洋预报中的应用及其对传统数值海洋预报的补充作用	海洋预报	机器学习	NA	深度学习	混合架构（理论驱动与数据驱动模型结合）	时空数据	NA
728	2025-04-05	Improved gated recurrent unit-based osteosarcoma prediction on histology images: a meta-heuristic-oriented optimization concept 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85149-1 PMID:40169634	research paper	本研究提出了一种基于改进门控循环单元（IGRU）的深度学习方法来预测组织学图像中的骨肉瘤	采用新型改进门控循环单元（IGRU）和鱼鹰优化算法（OOA）进行参数调优，以提高预测准确性	未提及与其他最新深度学习模型的比较，可能缺乏广泛的验证	通过深度学习技术提高骨肉瘤的早期诊断和个体化治疗	骨肉瘤患者的组织学图像	digital pathology	osteosarcoma	Weiner filter, 2D Otsu's method, linear discriminant analysis (LDA)	improved gated recurrent unit (IGRU)	image	NA
729	2025-04-05	Detection of kidney bean leaf spot disease based on a hybrid deep learning model 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93742-7 PMID:40169647	研究论文	本研究基于混合深度学习模型检测菜豆叶斑病，构建了首个菜豆叶斑病数据集并提出了新的混合模型框架	构建了首个高质量的菜豆叶斑病数据集，并开发了一种结合深度学习和机器学习的新型框架，显著提高了检测效率和准确性	可靠的菜豆叶斑病数据集仍然稀缺，且深度学习方法计算成本高	提高菜豆叶斑病的检测效率和准确性，为精准农业中的作物病害智能诊断和管理提供新方法	菜豆叶斑病	计算机视觉	植物病害	深度学习与机器学习结合	EfficientNet-B7, MobileNetV3, ResNet50, VGG16, Logistic Regression, Random Forest, AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting	图像	NA
730	2025-04-05	The potential of combined robust model predictive control and deep learning in enhancing control performance and adaptability in energy systems 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95636-0 PMID:40169731	研究论文	本研究探讨了将鲁棒模型预测控制（RMPC）与深度学习相结合，以提升能源系统的性能和适应性	结合RMPC的鲁棒性与深度学习的学习和适应能力，提出了一种新型控制框架，显著提高了控制精度和运行效率	研究仅通过模拟验证，缺乏实际系统应用的验证	提升能源系统的控制性能和适应性	热电联产（CHP）、电力制氢和电力制甲烷等能源系统	机器学习	NA	鲁棒模型预测控制（RMPC）和深度学习	RMPC与深度学习模型	模拟数据	NA
731	2025-04-05	An efficient graph attention framework enhances bladder cancer prediction 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93059-5 PMID:40169776	研究论文	提出了一种基于图注意力机制的高效框架，用于增强膀胱癌的预测	采用名为MSL-GAT的新型图神经网络结构，结合注意力机制，识别和预测与膀胱癌进展相关的关键驱动基因	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的验证	提高膀胱癌的早期预测准确性，识别个性化驱动基因	膀胱癌患者的编码和非编码基因，包括长链非编码RNA（lncRNA）	机器学习	膀胱癌	基因组学、转录组学和表观基因组学多组学数据分析	MSL-GAT（多层堆叠图注意力网络）	基因组数据	基于TCGA-BLCA基准数据集进行实验
732	2025-04-05	Robust ensemble classifier for advanced synthetic aperture radar target classification in diverse operational conditions 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93536-x PMID:40169814	research paper	本文提出了一种增强的集成分类框架，用于合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）在多样化操作条件下的应用	该方法整合了ResNet、SVM和模板匹配的优势，通过多数投票结合它们的互补能力，提高了分类准确性和鲁棒性	未提及具体的计算资源需求或处理时间，可能在实际应用中存在效率问题	提高SAR自动目标识别在多样化操作条件下的分类准确性和鲁棒性	合成孔径雷达（SAR）图像中的目标	computer vision	NA	ResNet, SVM, 模板匹配	ResNet, SVM	SAR图像	使用MSTAR数据集进行实验验证
733	2025-04-05	An adaptive search mechanism with convolutional learning networks for online social media text summarization and classification model 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95381-4 PMID:40169845	研究论文	提出了一种基于自适应搜索机制和卷积学习网络的社交媒体文本摘要与分类模型（ASMHLN-SMDSCM）	结合BERT模型进行特征提取，采用蛾搜索算法（MSA）优化超参数，并使用TabNet+CNN模型进行分类	未提及模型在大规模数据集上的泛化能力或计算效率	开发高效的社交媒体文本摘要与分类方法	社交媒体短文本数据	自然语言处理	NA	BERT, MSA, TabNet, CNN	TabNet+CNN	文本	FIFA和FARMER数据集（具体数量未提及）
734	2025-04-05	Graph convolution network for fraud detection in bitcoin transactions 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95672-w PMID:40169862	研究论文	本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）的比特币交易欺诈检测方法	使用GCN模型检测比特币交易中的欺诈行为，相比现有模型如Logistic Regression、LSTM、SVM和Random Forest，表现出更高的准确性和性能	数据集中部分交易未标注，可能影响模型的训练效果	检测比特币交易中的非法活动，特别是反洗钱（AML）	比特币交易数据	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	GCN	图数据	Elliptic比特币数据集，包含标记为合法和非法的交易
735	2025-04-05	Building occupancy estimation using single channel CW radar and deep learning 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95752-x PMID:40169921	研究论文	本研究提出了一种基于24GHz连续波雷达和深度学习的新型室内人数估计方法，用于智能建筑的优化、能效提升和安全保障	采用连续波雷达系统结合时频映射技术（CWT和功率谱分析），提供了一种不依赖WiFi或PIR传感器的隐私保护替代方案	实验主要针对静态场景（久坐人员），动态场景（行走环境）的准确率相对较低（86.5%）	开发非侵入式、保护隐私的智能建筑人数估计方法	室内人员数量	机器学习	NA	24GHz连续波雷达、连续小波变换(CWT)、功率谱分析	DarkNet19、MobileNetV2、ResNet18	雷达回波生成的时频标度图	1680张图像样本（静态场景4小时40分钟数据）+ 1小时连续行走环境数据
736	2025-04-05	Automatic detection of developmental stages of molar teeth with deep learning 2025-Apr-01, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05827-4 PMID:40169944	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型自动检测全景X光片中磨牙的发育阶段	首次全面评估了9种不同深度学习模型在磨牙发育阶段自动检测中的性能	样本量相对较小（210张全景X光片），且数据来自特定年龄段的患者（5-25岁）	实现磨牙发育阶段的自动检测和分类	磨牙的发育阶段（分为M1、M2、M3和M4四个类别）	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	Cascade R-CNN, YOLOv3, HTC, DetectorRS, SSD, EfficientNet, NAS-FPN, Deformable DETR, PAA	X光图像	210张全景X光片
737	2025-04-05	Comparative analysis of deep learning architectures for thyroid eye disease detection using facial photographs 2025-Apr-01, BMC ophthalmology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12886-025-03988-y PMID:40169995	research paper	比较两种深度学习架构ResNet-50和ResNet-101在甲状腺眼病筛查中的表现	首次比较ResNet-50和ResNet-101在甲状腺眼病筛查中的性能，并在临床条件下测试模型	样本量相对较小，且仅使用正面面部照片，可能影响模型的泛化能力	评估深度学习模型在甲状腺眼病筛查中的准确性和临床应用价值	甲状腺眼病患者和健康个体的面部照片	computer vision	thyroid eye disease	deep learning	ResNet-50, ResNet-101	image	1601张面部照片（643 TED患者和643健康个体用于训练，81 TED患者和74健康个体用于验证，80 TED患者和80健康个体用于测试，25 TED患者和25健康个体用于临床测试）
738	2025-04-05	Development and multicentric external validation of a prognostic COVID-19 severity model based on thoracic CT 2025-Apr-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02983-z PMID:40170034	研究论文	开发并验证了一种基于胸部CT的COVID-19严重程度预后模型	结合患者年龄、性别及胸部CT影像特征，开发了一个逻辑回归模型，用于快速预测COVID-19患者一个月内发展为重症的风险	模型在疫情后期Delta和Omicron变种流行时的性能未下降，但未明确说明对其他变种的适用性	通过胸部CT影像特征快速预测COVID-19患者的严重程度，以支持临床决策和资源分配	COVID-19患者	数字病理	COVID-19	胸部CT成像	逻辑回归	影像数据	来自STOIC挑战赛的公开数据及多中心外部数据集
739	2025-04-05	DconnLoop: a deep learning model for predicting chromatin loops based on multi-source data integration 2025-Apr-01, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06092-6 PMID:40170155	研究论文	开发了一种名为DconnLoop的深度学习方法，通过整合Hi-C、ChIP-seq和ATAC-seq数据来预测染色质环	首次整合多源数据和深度学习技术预测染色质环，结合残差机制、方向性连接激励模块和交互特征空间解码器进行特征提取与融合	方法尚未在更广泛的实验条件下验证，可能受限于特定数据类型	提高染色质环预测的准确性和召回率，以更好地理解基因调控机制	染色质环	机器学习	NA	Hi-C, ChIP-seq, ATAC-seq	深度学习	基因组数据	NA
740	2025-04-05	Free-breathing, Highly Accelerated, Single-beat, Multisection Cardiac Cine MRI with Generative Artificial Intelligence 2025-Apr, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240272 PMID:40178397	研究论文	开发并评估了一种自由呼吸、高度加速、多切面、单次心跳的心脏MRI电影序列	使用生成对抗网络（REGAIN）进行图像重建，实现了自由呼吸、单次心跳的心脏MRI成像，显著缩短了扫描时间	研究样本量相对较小（136名参与者），且未明确说明具体心脏疾病类型	开发更高效的心脏MRI成像技术	心脏结构和功能	医学影像	心血管疾病	MRI	GAN（REGAIN）	医学影像	136名参与者（40名健康人，96名心脏病患者）