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
841	2025-04-22	Exploring a multi-path U-net with probability distribution attention and cascade dilated convolution for precise retinal vessel segmentation in fundus images 2025-Apr-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98021-z PMID:40251298	research paper	该论文提出了一种结合注意力机制和级联扩张卷积模块的多路径U-Net架构，用于精确分割眼底图像中的视网膜血管	创新点包括开发了双路径U-Net以分别提取粗糙和精细血管结构，集成了级联扩张卷积模块以捕获多尺度血管特征，并采用了概率分布注意力机制来调整概率分布，增强浅层信息的贡献	未明确提及具体局限性	提高眼底图像中视网膜血管分割的准确性	眼底图像中的视网膜血管	computer vision	NA	深度学习	multi-path U-Net, CNN	image	三个基准数据集（CHASEDB1、DRIVE和STARE）	NA	NA	NA	NA
842	2025-04-22	Automated pain detection using facial expression in adult patients with a customized spatial temporal attention long short-term memory (STA-LSTM) network 2025-Apr-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97885-5 PMID:40251301	研究论文	开发了一种基于面部表情的自动疼痛评估系统，用于成年患者	提出了一种定制的时空注意力长短期记忆（STA-LSTM）深度学习网络，用于从面部表情中检测疼痛水平	研究样本仅来自新加坡的两家公共医疗机构，可能不具有广泛代表性	开发自动疼痛评估系统，以替代自我报告和观察者评估	成年手术或介入性疼痛治疗患者	计算机视觉	疼痛管理	STA-LSTM	LSTM	视频	200名患者，共收集2008个视频，进一步剪辑为10,274个1秒片段	NA	NA	NA	NA
843	2025-04-22	AI analysis for ejection fraction estimation from 12-lead ECG 2025-Apr-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97113-0 PMID:40251349	research paper	该研究探讨了使用12导联心电图（ECG）信号通过机器学习和深度学习模型估计心脏射血分数（EF）的潜力，特别关注农村阿巴拉契亚地区人群	研究首次在农村阿巴拉契亚地区人群中应用AI模型进行EF估计，并比较了不同ECG导联组合的效果，同时进行了模型可解释性分析	研究数据主要来自西弗吉尼亚州的医院，可能无法完全代表其他农村地区的人群特征	开发基于AI的EF估计方法，以替代昂贵且不易获取的超声心动图检查	55,500名来自西弗吉尼亚州医院的患者	machine learning	cardiovascular disease	12-lead ECG	Random Forest, Transformers	ECG信号数据	55,500名患者	NA	NA	NA	NA
844	2025-04-22	GRLGRN: graph representation-based learning to infer gene regulatory networks from single-cell RNA-seq data 2025-Apr-18, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06116-1 PMID:40251476	研究论文	提出了一种名为GRLGRN的深度学习模型，用于从单细胞RNA测序数据中推断基因调控网络	使用图变换网络从先验GRN中提取隐含链接，并结合基因表达谱矩阵编码基因特征，利用注意力机制改进特征提取	面临细胞异质性、测量噪声和数据丢失等挑战	研究基因调控网络的重建，以探索细胞动态、药物设计和代谢系统	单细胞RNA测序数据和基因调控网络	机器学习	NA	scRNA-seq	graph transformer network	基因表达数据	七个细胞系数据集和三个真实网络	NA	NA	NA	NA
845	2025-04-22	Smart contours: deep learning-driven internal gross tumor volume delineation in non-small cell lung cancer using 4D CT maximum and average intensity projections 2025-Apr-18, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-025-02642-7 PMID:40251610	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的自动内部总肿瘤体积（IGTV）分割方法，用于非小细胞肺癌（NSCLC）的4D CT最大和平均强度投影图像	使用4D CT的最大和平均强度投影（MIP和AIP）直接进行IGTV分割，而非传统的多期相4D CT方法	研究样本量较小（124例患者），且为回顾性研究	开发自动化IGTV分割方法以提高非小细胞肺癌放疗计划的准确性和一致性	非小细胞肺癌患者的4D CT图像	digital pathology	lung cancer	4D CT成像	U-net, attention U-net, V-net	医学影像（CT图像）	124例NSCLC患者（87例训练集，37例验证集）	NA	NA	NA	NA
846	2025-04-22	Rapid COD Sensing in Complex Surface Water Using Physicochemical-Informed Spectral Transformer with UV-Vis-SWNIR Spectroscopy 2025-Apr-08, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c14209 PMID:40053333	研究论文	该论文提出了一种结合物理化学信息的Transformer模型（PIST）与紫外-可见-短波近红外光谱（UV-vis-SWNIR）技术，用于复杂地表水中的化学需氧量（COD）快速检测	首次将Transformer模型与光谱技术结合用于水质检测，并引入了物理化学信息块以增强模型的领域适应性和特征提取能力	未提及模型在其他类型水质或更大规模数据集上的泛化能力测试	提高复杂水环境中化学需氧量（COD）的快速检测准确性和一致性	地表水（包括长江和鄱阳湖）	machine learning	NA	UV-vis-SWNIR spectroscopy	Transformer (PIST)	spectral data	实际地表水光谱数据集（覆盖长江和鄱阳湖等广泛地理区域）	NA	NA	NA	NA
847	2025-04-21	Stigmatisation of gambling disorder in social media: a tailored deep learning approach for YouTube comments 2025-Apr-18, Harm reduction journal IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s12954-025-01169-0 PMID:40247272	研究论文	本研究采用深度学习方法来分析YouTube上关于赌博障碍的评论，以了解德国社会对赌博障碍的污名化现象	结合引导主题建模和定性总结内容分析的深度学习方法，以及基于现有文献和收集数据构建的扩展污名词典	仅分析了两个YouTube视频的评论，样本量有限	了解赌博障碍的污名化现象，以开发减少污名化的有效策略	YouTube上关于赌博障碍的用户评论	自然语言处理	赌博障碍	深度学习、引导主题建模、定性总结内容分析	NA	文本	从34个视频中收集的84,024条评论，最终分析2个视频的评论	NA	NA	NA	NA
848	2025-04-21	Deep learning model DeepNeo predicts neointimal tissue characterization using optical coherence tomography 2025-Apr-17, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00835-5 PMID:40247001	研究论文	本文介绍了一种名为DeepNeo的深度学习模型，用于通过光学相干断层扫描（OCT）自动分割和分类新生内膜组织	DeepNeo是首个能够完全自动化分割和分类新生内膜组织的深度学习算法，其性能与人类专家相当	研究样本量相对较小，仅包含1148帧来自92个OCT回拉图像，且动物模型仅使用了新西兰白兔	开发一种自动化工具，用于评估经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后的血管愈合情况	新生内膜组织的光学相干断层扫描（OCT）图像	数字病理学	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型（DeepNeo）	图像	1148帧来自92个OCT回拉图像，以及新西兰白兔动物模型	NA	NA	NA	NA
849	2025-04-21	Enhanced anomaly network intrusion detection using an improved snow ablation optimizer with dimensionality reduction and hybrid deep learning model 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97398-1 PMID:40247081	研究论文	提出了一种结合优化算法、降维技术和混合深度学习模型的增强型异常网络入侵检测方法	结合了改进的雪消融优化器(ISAO)、降维技术和LSTM-AE混合模型，提高了异常入侵检测的准确率	仅在CIC-IDS2017数据集上进行了验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发更强大可靠的网络入侵检测系统以提高网络安全	网络入侵行为	网络安全	NA	机器学习(ML)、深度学习(DL)、降维技术	LSTM-AE混合模型	网络流量数据	CIC-IDS2017数据集	NA	NA	NA	NA
850	2025-04-21	Automated machine learning for early prediction of systemic inflammatory response syndrome in acute pancreatitis 2025-Apr-17, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02997-7 PMID:40247291	研究论文	本研究利用自动机器学习（AutoML）算法构建模型，用于早期和精确预测急性胰腺炎（AP）中的全身炎症反应综合征（SIRS）	使用AutoML算法（尤其是深度学习模型）进行SIRS的早期预测，相比传统逻辑回归（LR）方法表现更优	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且样本量相对有限	开发早期预测急性胰腺炎患者发生全身炎症反应综合征的自动化工具	被诊断为急性胰腺炎的患者	机器学习	急性胰腺炎	AutoML, LASSO, 深度学习	深度学习模型, 逻辑回归（LR）	临床数据	1,224名患者（812名训练集，200名验证集，212名测试集）	NA	NA	NA	NA
851	2025-04-21	Deep-learning network for automated evaluation of root-canal filling radiographic quality 2025-Apr-17, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02331-x PMID:40247407	研究论文	本研究开发并验证了一种基于YOLOv5的深度学习网络，用于自动评估根管充填的放射学质量	首次将YOLOv5深度学习网络应用于根管充填质量的自动评估，相比无经验牙髓病医生表现更优，评估速度显著提升	需要结合临床专业知识进行准确评估，不能完全替代人工	开发一种自动评估根管充填放射学质量的辅助工具	根管充填的放射学图像	计算机视觉	牙科疾病	YOLOv5深度学习网络	YOLOv5	图像	1,008张根尖周X线片（训练集806，验证集101，测试集101），外加500张外部验证集	NA	NA	NA	NA
852	2025-10-07	Joint identification of hydraulic conductivity and groundwater pollution sources using unscented Kalman smoother with multiple data assimilation and deep learning 2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118134 PMID:40187214	研究论文	本研究提出结合无迹卡尔曼平滑器与深度信念神经网络的地下水污染源识别方法	首次将无迹卡尔曼平滑器与多重数据同化方法应用于地下水污染源识别，并引入深度信念神经网络作为替代模型	未明确说明研究区域的具体地质条件限制和污染物类型适用范围	提高地下水污染源识别的准确性和计算效率	水力传导系数和地下水污染源	环境工程与机器学习交叉领域	NA	数据同化方法	深度信念神经网络	浓度监测数据	NA	NA	深度信念神经网络	平均相对误差, 计算效率	NA
853	2025-10-07	Assessing the ecotoxicological risk of nicosulfuron on maize using multi-source phenotype data and hyperspectral imaging 2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118176 PMID:40215693	研究论文	本研究开发了基于多源表型数据和高光谱成像的深度学习模型，用于评估烟嘧磺隆对玉米的生态毒理风险	结合高光谱成像与深度学习技术，实现了玉米除草剂毒性的早期非侵入式检测，并开发了具有跨年份和种植季节泛化能力的ToxicNet-MS模型	仅针对烟嘧磺隆除草剂和玉米作物进行研究，未验证对其他除草剂或作物的适用性	开发快速非侵入的除草剂毒性评估方法	玉米作物在不同浓度烟嘧磺隆处理下的生理生化反应	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度学习	高光谱图像, 表型数据	使用两种浓度烟嘧磺隆处理的玉米品种	NA	ToxicNet, ToxicNet-MS	准确率, 相关系数	NA
854	2025-10-07	Accurate bladder cancer diagnosis using ensemble deep leaning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95002-0 PMID:40234491	研究论文	提出一种集成深度学习模型用于膀胱癌的准确诊断	结合CNN、GAN和可解释深度学习(XDL)三种算法，采用新型投票机制整合诊断结果	NA	开发非侵入性、高精度的膀胱癌诊断方法	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	图像诊断	CNN, GAN, XDL	图像	NA	NA	CNN, GAN, Guided Grad-CAM	准确率, 错误率, 执行时间	NA
855	2025-10-07	Predicting axial load capacity in elliptical fiber reinforced polymer concrete steel double skin columns using machine learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97258-y PMID:40234698	研究论文	本研究应用人工智能技术预测椭圆形纤维增强聚合物-混凝土-钢双皮管柱在轴向荷载下的极限承载能力和极限应变	首次将多种机器学习和深度学习模型应用于预测混合椭圆形双皮管柱的力学性能，并开发了用户界面平台	实验数据稀缺，依赖有限元模型生成补充数据	预测椭圆形FRP-混凝土-钢双皮管柱的轴向承载能力	空心和实心混合椭圆形纤维增强聚合物-混凝土-钢双皮管柱	机器学习	NA	有限元分析	GEP, ANN, RF, ADB, XGBoost, DNN	数值数据	112个数据点	NA	深度神经网络	决定系数(R), 均方根误差(RMSE), 平均绝对误差(MAE)	NA
856	2025-10-07	Development of a Deep Learning Tool to Support the Assessment of Thyroid Follicular Cell Hypertrophy in the Rat 2025-Apr, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233241309328 PMID:39825517	研究论文	开发基于深度学习的图像分析工具，通过形态学测量量化评估大鼠甲状腺滤泡细胞肥大	首次将U-Net卷积神经网络应用于甲状腺组织分析，不仅能识别组织成分还能分割单个滤泡，并开发了优于传统方法的甲状腺活性评分系统	研究仅针对大鼠甲状腺组织，未验证在其他物种或组织的适用性	开发支持病理学家评估甲状腺滤泡细胞肥大的深度学习工具	大鼠甲状腺组织切片	数字病理学	甲状腺疾病	组织病理学分析	CNN	图像	NA	NA	U-Net	与病理学家评分比较	NA
857	2025-04-20	CT-based artificial intelligence system complementing deep learning model and radiologist for liver fibrosis staging 2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112224 PMID:40248124	研究论文	本研究开发了一种基于CT的人工智能系统，结合深度学习模型和放射科医生进行肝纤维化分期	提出了深度学习-放射科医生互补决策系统（DRCDS），通过决策模型决定采用Model-C的诊断还是放射科医生的诊断，解决了模型泛化和人机互补问题	未提及具体样本量及数据来源的详细信息	开发非侵入性肝纤维化分期方法，提高诊断准确性	肝纤维化患者	数字病理	肝纤维化	深度学习	Model-C（基于深度学习的分类模型）	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
858	2025-04-20	Rapid pathologic grading-based diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma via Raman spectroscopy and a deep learning algorithm 2025-Apr-14, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i14.104280 PMID:40248385	research paper	该研究利用拉曼光谱和深度学习算法快速诊断食管鳞状细胞癌的病理分级	提出了一种1D-transformer网络模型用于分类食管鳞状细胞癌的光谱数据，并结合深度学习模型可视化拉曼光谱数据并解释其分子特征	样本量相对较小（360组拉曼光谱数据），可能需要更大样本量验证模型的泛化能力	检测食管肿瘤不同阶段的拉曼光谱信息变化，提高分类准确性	不同分级的食管病变组织	digital pathology	esophageal squamous cell carcinoma	Raman spectroscopy	1D-transformer network	spectral data	360组拉曼光谱数据	NA	NA	NA	NA
859	2025-04-20	Automatic Generation of Liver Virtual Models with Artificial Intelligence: Application to Liver Resection Complexity Prediction 2025-Apr-11, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006722 PMID:40211963	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的自动工具，用于从术前CT扫描预测肝切除手术的复杂性	提出了一种新的解剖参考框架（HCZ）和全自动管道来量化肿瘤位置，并通过AI模型预测手术复杂性	研究仅针对145名HCC患者，样本量有限	预测肝切除手术的复杂性以改善手术规划	肝切除手术患者	数字病理	肝癌	Deep Learning	NA	CT扫描图像	145名HCC患者	NA	NA	NA	NA
860	2025-10-07	The STRIPED Dietary Supplement Label Explorer: A Tool to Identify Supplements Sold with Weight-Loss, Muscle-Building, and Cleanse/Detox Claims 2025-Apr, The Journal of nutrition IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.tjnut.2025.02.007 PMID:39954739	研究论文	开发了一个基于膳食补充剂标签数据库的分类工具，用于识别具有减肥、增肌和排毒/清洁声称的补充剂	首次利用DSLD API开发了专门针对减肥、增肌和排毒声称的补充剂分类工具，结合了系统启发式方法和多模态深度学习模型	系统启发式方法虽然性能更好但效率较低（110小时对比30小时），且仅针对三种特定声称类型	开发易于使用的工具来分类具有减肥、增肌和排毒/清洁声称的膳食补充剂标签	美国销售的膳食补充剂标签	自然语言处理	NA	API数据获取，文本分类	多模态深度学习模型	文本标签数据	4745个DSLD标签（初始5000个）	NA	NA	召回率，特异性，精确度，阴性预测值，F1分数，准确度，ROC曲线	NA