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
921	2025-04-23	Efficient hybrid heuristic adopted deep learning framework for diagnosing breast cancer using thermography images 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96827-5 PMID:40253418	research paper	提出了一种基于深度学习的混合启发式框架，用于通过热成像图像诊断乳腺癌	结合了Rock Hyraxes Dandelion Algorithm Optimization (RHDAO)进行阈值优化和权重优化，并采用了新实现的StackVRDNet深度学习结构	未提及具体样本量及数据来源的详细信息	提高乳腺癌早期诊断的准确性和效率	乳腺癌患者的热成像图像	digital pathology	breast cancer	thermography, deep learning	StackVRDNet (结合VGG16, Resnet, DenseNet)	image	NA
922	2025-04-23	Automated assessment of simulated laparoscopic surgical skill performance using deep learning 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96336-5 PMID:40253514	research paper	该研究利用深度学习技术自动评估模拟腹腔镜手术技能表现	引入新收集的模拟腹腔镜手术性能数据集（LSPD），并采用3DCNN和弱监督方法分类外科医生的经验水平	数据集可能受限于模拟环境，未涉及真实手术场景	通过AI技术改进医疗保健和患者安全，特别是在腹腔镜手术技能评估方面	模拟腹腔镜手术视频数据	computer vision	NA	3DCNN	3DCNN	video	涉及不同技能水平（新手、实习生、专家）的外科医生模拟手术视频
923	2025-04-23	A hybrid approach combining deep learning and signal processing for bearing fault diagnosis under imbalanced samples and multiple operating conditions 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98138-1 PMID:40253550	研究论文	提出了一种结合深度学习和信号处理的混合方法，用于在样本不平衡和多种操作条件下进行轴承故障诊断	结合生成对抗网络(GANs)、迁移学习、小波变换时频表示、非对称卷积网络和多头注意力机制(MAC-MHA)，提升轴承故障诊断性能	NA	提升轴承故障诊断性能	轴承振动信号	机器学习	NA	GANs, 迁移学习, 小波变换, MAC-MHA	非对称卷积网络, 多头注意力机制	振动信号	PADERBORN和CWRU数据集
924	2025-04-23	Deep learning-based automatic segmentation of cerebral infarcts on diffusion MRI 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91032-w PMID:40240396	研究论文	探讨了多站点与单站点训练数据样本量、跨站点域适应以及数据来源和特征对基于深度学习的脑梗死MRI分割算法性能的影响	研究了多站点数据训练和域适应对深度学习算法在脑梗死分割中的性能提升，特别是小样本域适应可使算法性能接近大样本训练的效果	在脑干或超急性期(<3小时)梗死分割方面表现相对较差	提高脑梗死MRI自动分割算法的性能和泛化能力	脑梗死病灶	医学影像分析	脑梗死	MRI	3D U-net	扩散加权图像(DWI)	10820张标注DWI(来自10家大学医院)，内部测试2159张，外部验证3个独立数据集(n=2777,50,250)
925	2025-04-23	Artificial intelligence-driven cybersecurity system for internet of things using self-attention deep learning and metaheuristic algorithms 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98056-2 PMID:40240545	研究论文	提出了一种基于自注意力深度学习和元启发式算法的人工智能驱动的物联网网络安全系统	结合了改进的金枪鱼群优化算法(ITSO)和带有自注意力的双向长短期记忆网络(BiLSTM-SA)，并利用饥饿游戏搜索(HGS)技术进行参数选择	未提及系统在实时性和计算资源消耗方面的表现	增强物联网网络中的网络安全防护能力	物联网网络中的网络安全威胁	机器学习	NA	深度学习, 元启发式算法	BiLSTM-SA, ITSO, HGS	网络安全数据	ToN-IoT和Edge-IIoT数据集
926	2025-04-23	Examining the development, effectiveness, and limitations of computer-aided diagnosis systems for retained surgical items detection: a systematic review 2025-Apr-10, Ergonomics IF:2.0Q3 DOI:10.1080/00140139.2025.2487558 PMID:40208001	系统综述	本文系统综述了计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性	总结了计算机辅助检测系统的特性，评估了其发展、有效性和局限性，并提出了改进机会	大多数研究使用合成的RSI放射照片开发CAD系统，这引发了普遍性问题，且深度学习为基础的CAD系统未纳入可解释的人工智能技术以确保决策透明度	评估计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性	计算机辅助诊断系统	数字病理	NA	计算机辅助检测(CAD)	深度学习	放射照片	11项研究
927	2025-04-23	Automated segmentation of dental restorations using deep learning: exploring data augmentation techniques 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00794-y PMID:39652261	research paper	该研究利用深度学习模型自动分割全景牙科X光片中的种植体、假体和填充物，并探索数据增强技术对模型性能的影响	研究了9种不同的深度学习分割模型和8种数据增强技术对牙科修复体分割性能的影响	未提及模型在临床环境中的实际应用效果	提高牙科X光片中修复体的自动分割精度	牙科全景X光片中的种植体、假体和填充物	digital pathology	NA	深度学习	9种不同的深度学习分割模型	image	未明确说明样本数量
928	2025-04-23	Evaluation of the mandibular canal and the third mandibular molar relationship by CBCT with a deep learning approach 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00793-z PMID:39658743	研究论文	本研究利用CBCT和深度学习技术评估下颌管与第三磨牙的关系，并自动分割下颌阻生第三磨牙、下颌管、颏孔和下颌孔	采用nnU-NetV2架构开发深度学习模型，自动分割和评估下颌管与第三磨牙的关系，为诊断和手术规划提供支持	样本量较小（300例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估下颌管与第三磨牙的关系，提高手术规划和并发症预测的准确性	下颌管（MC）和下颌第三磨牙（MM3）	数字病理	牙科疾病	CBCT	nnU-NetV2	图像	300例患者的CBCT数据
929	2025-04-23	Evaluation of the effectiveness of panoramic radiography in impacted mandibular third molars on deep learning models developed with findings obtained with cone beam computed tomography 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00799-7 PMID:39729224	研究论文	本研究评估了基于CBCT训练的深度学习模型在PR图像中识别下颌第三磨牙与下颌管接触关系和位置的有效性	首次比较了不同深度学习架构在两种感兴趣区域上解决四个问题的性能	样本量相对有限（546颗牙齿），且仅评估了三种深度学习架构	评估深度学习模型在口腔影像学中识别牙齿与神经管关系的准确性	290名患者的546颗阻生下颌第三磨牙	数字病理	口腔疾病	深度学习，锥形束计算机断层扫描（CBCT），全景放射摄影（PR）	SqueezeNet, GoogLeNet, Inception-v3	医学影像	290名患者的546颗牙齿
930	2025-04-23	Deep learning-based MVIT-MLKA model for accurate classification of pancreatic lesions: a multicenter retrospective cohort study 2025-Apr, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-01949-5 PMID:39832039	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的MVIT-MLKA模型，用于准确分类胰腺病变	提出了一种新型混合模型MVIT-MLKA，结合了CNN和Transformer架构，用于胰腺病变分类，并在多中心数据上验证了其性能	研究为回顾性设计，可能存在选择偏差	开发并验证一种深度学习模型，用于准确区分良性和恶性胰腺病变	胰腺病变患者	数字病理	胰腺癌	CT成像	MVIT-MLKA（结合CNN和Transformer的混合模型）	图像	864名患者（来自三个医疗中心）
931	2025-04-23	Physical Considerations in Memory and Information Storage 2025-Apr, Annual review of physical chemistry IF:11.7Q1 DOI:10.1146/annurev-physchem-083122-010308 PMID:39952633	review	本文从能量学、动力学和统计力学的角度回顾了信息存储和检索的原理	探讨了Hopfield联想记忆模型的物理实现及其与深度学习中的能量基神经网络的联系	未提及具体实验验证或实际应用案例	理解稳健信息处理的物理原理	信息存储和检索的物理系统	machine learning	NA	NA	Hopfield model, energy-based neural networks	NA	NA
932	2025-04-23	Deep learning-based design and screening of benzimidazole-pyrazine derivatives as adenosine A2B receptor antagonists 2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2295974 PMID:38133953	research paper	本研究利用深度学习生成模型和多层虚拟筛选技术，设计并筛选苯并咪唑-吡嗪衍生物作为潜在的腺苷A2B受体选择性拮抗剂	开发了一种基于支架的协议，结合深度生成模型和多层虚拟筛选技术，用于设计具有选择性的A2B受体拮抗剂	未提及实验验证结果，仅基于计算分析	设计并筛选具有选择性的腺苷A2B受体拮抗剂，用于癌症免疫治疗	苯并咪唑-吡嗪衍生物	machine learning	cancer	deep generative model, multilayer virtual screening	generative model	chemical compounds	NA
933	2025-04-23	An energy-aware heart disease prediction system using ESMO and optimal deep learning model for healthcare monitoring in IoT 2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2298736 PMID:38165748	研究论文	提出了一种基于增强蜘蛛猴优化（ESMO）和权重优化神经网络的能量感知心脏病预测系统，用于物联网（IoT）医疗环境	结合ESMO和EAWO-DNN模型，优化能量消耗并提高心脏病预测准确率	未提及具体样本量或数据集来源，可能影响模型泛化能力	开发高效的心脏病预测系统以改善物联网医疗监控	心脏病患者数据	机器学习	心血管疾病	ESMO优化算法、EAWO-DNN模型	DNN	医疗数据	NA
934	2025-04-23	Revolutionizing Breast Cancer Care: AI-Enhanced Diagnosis and Patient History 2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2300681 PMID:38178694	研究论文	本研究提出了一种结合人工智能和机器学习的方法，用于提高乳腺癌诊断的准确性和简化医疗历史记录	整合了SVM、KNN和模糊逻辑三种算法，并利用深度学习模型提高预测准确性，同时采用AI驱动的动态问诊系统	未提及具体样本量或临床验证结果	提升乳腺癌诊断准确性和医疗历史记录效率	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	机器学习、深度学习	SVM、KNN、Fuzzy Logic、GPT-3.5	医疗历史数据	NA
935	2025-04-23	A pooling convolution model for multi-classification of ECG and PCG signals 2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2299697 PMID:38193152	research paper	提出了一种用于ECG和PCG信号多分类的池化卷积模型	设计了一系列简单有效的池化卷积模型，包括堆叠块(MCM)及其变体，以及残差块(REC)，能够处理不同采样率的ECG和PCG数据	未明确提及模型的局限性	提高心血管疾病检测的效率	ECG和PCG信号	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	CNN	signal	多个ECG和PCG数据集，包括一个同步的ECG-PCG数据集，分为七个不同疲劳等级
936	2025-04-23	C2BNet: A Deep Learning Architecture With Coupled Composite Backbone for Parasitic Egg Detection in Microscopic Images 2025-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3318604 PMID:37747862	research paper	提出了一种名为C2BNet的深度学习架构，用于在显微图像中检测寄生虫卵	C2BNet采用双路径结构的骨干网络，利用模型异质性从不同角度学习目标特征，并提出了一种新的特征组合方式以增强特征表示能力	NA	提高在显微图像中检测寄生虫卵的模型性能	寄生虫卵	computer vision	intestinal parasitic infection	deep learning	C2BNet	2D microscopic images	Chula-ParasiteEgg-11 dataset
937	2025-04-23	SeqNovo: De Novo Peptide Sequencing Prediction in IoMT via Seq2Seq 2025-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3321780 PMID:37792659	research paper	提出了一种名为SeqNovo的新模型，用于IoMT中的de novo肽段测序预测，该模型结合了Seq2Seq结构、多层感知机（MLP）的高度非线性特性以及注意力机制捕捉长距离依赖关系的能力	SeqNovo模型结合了Seq2Seq结构、MLP和注意力机制，提高了肽段测序预测的准确性和可解释性，并增强了捕捉长距离依赖关系的能力	论文未明确提及具体局限性	解决当前深度学习模型在肽段测序预测中可解释性差和长距离依赖捕捉能力不足的问题	肽段测序预测	machine learning	NA	de novo peptide sequencing	Seq2Seq with MLP and attention mechanism	sequence data	NA
938	2025-04-22	Role of artificial intelligence in predicting disease-related malnutrition - A narrative review 2025-Apr-21, Nutricion hospitalaria IF:1.2Q4 DOI:10.20960/nh.05672 PMID:39873467	综述	本文探讨了人工智能（AI）在预测和管理疾病相关营养不良（DRM）中的潜在作用	利用机器学习和深度学习模型改进传统DRM检测方法，提高准确性和效率	需要大量标准化数据以及与现有系统的集成	探索AI在临床环境中预测和管理DRM的潜力	疾病相关营养不良（DRM）患者	机器学习	营养不良	机器学习和深度学习	ML和DL	电子健康记录	NA
939	2025-04-22	Epileptic seizure detection in EEG signals using deep learning: LSTM and bidirectional LSTM 2025-Apr-21, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2490136 PMID:40255197	研究论文	提出了一种基于离散小波变换和深度学习的自动检测癫痫发作的新方法	结合了LSTM和双向LSTM网络，形成新的混合LSTM-BiLSTM网络，提高了分类准确率	未提及样本的多样性和模型的泛化能力	开发自动检测癫痫发作的方法	脑电图(EEG)信号	机器学习	癫痫	离散小波变换(DWT)	LSTM, 双向LSTM(BiLSTM)	EEG信号	NA
940	2025-04-22	Towards real-time conformal palliative treatment of spine metastases: A deep learning approach for Hounsfield Unit recovery of cone beam CT images 2025-Apr-21, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17838 PMID:40257079	研究论文	本研究开发了一个两阶段深度学习模型，用于从锥形束CT（CBCT）扫描快速生成合成CT（sCT）图像，旨在实现脊柱转移瘤患者的实时姑息放疗治疗计划	采用两阶段生成对抗网络（GAN）方法，显著提高了CBCT图像的HU准确性和剂量学一致性，为脊柱转移瘤的实时治疗计划提供了新方案	研究样本量相对有限（220例训练患者和33例验证患者），且仅针对脊柱转移瘤患者	开发一种能够从CBCT扫描快速生成sCT图像的模型，以实现脊柱转移瘤患者的实时姑息放疗治疗计划	脊柱转移瘤患者	数字病理	脊柱转移瘤	深度学习	条件生成对抗网络（cGAN）和循环一致生成对抗网络（CycleGAN）	CT图像	220例患者的CBCT和计划扇束CT图像用于训练和验证，33例患者用于独立测试