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
681	2025-05-25	FasNet: a hybrid deep learning model with attention mechanisms and uncertainty estimation for liver tumor segmentation on LiTS17 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98427-9 PMID:40399406	研究论文	介绍了一种名为FasNet的混合深度学习模型，用于在LiTS17数据集上进行肝脏肿瘤分割，以提高分割精度和可靠性	结合ResNet-50和VGG-16架构，引入通道和空间注意力机制以及蒙特卡洛Dropout，以提高分割精度和可靠性	未提及具体局限性	提高肝脏肿瘤分割的精度和可靠性，以支持早期诊断和精确治疗	肝脏肿瘤，特别是肝细胞癌（HCC）	数字病理	肝癌	深度学习	ResNet-50, VGG-16	医学影像（CT和MRI）	LiTS17数据集
682	2025-05-25	Deep learning based multi attribute evaluation for holistic student assessment in physical education 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02168-8 PMID:40399440	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多属性评估方法，用于全面评估学生在体育教育中的表现	利用深度学习模型整合多种数据（如身体活动、认知任务、情感反应和社交互动）进行学生综合评估，并引入可视化工具如热力图	未整合实时传感器数据，计算效率有待提升，且应用范围目前限于特定教育机构	改进体育教育中学生评估方法，提供更全面和个性化的反馈	体育教育中的学生表现	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	多模态数据（包括身体活动、认知任务、情感反应和社交互动）	NA
683	2025-05-25	BrainView: A Cloud-based Deep Learning System for Brain Image Segmentation, Tumor Detection and Visualization 2025-May-21, Biomedical journal IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.bj.2025.100871 PMID:40409506	研究论文	介绍了一个名为BrainView的基于云的深度学习系统，用于脑部图像分割、肿瘤检测和可视化	提出了一个结合EfficientNetB7预训练模型的DeepBrainNet分类模型和EffB7-UNet分割模型的新平台，用于脑部MRI图像的肿瘤检测和分割	未提及具体的数据集来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	通过深度学习技术提高脑部肿瘤的检测和分割准确率	脑部MRI图像中的肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	EfficientNetB7, DeepBrainNet, EffB7-UNet	MRI图像	NA
684	2025-05-25	Field-Portable Technology for Illicit Drug Discrimination via Deep Learning of Hybridized Reflectance/Fluorescence Spectroscopic Fingerprints 2025-May-20, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05247 PMID:40329645	研究论文	本文介绍了一种结合荧光和反射光谱的便携式技术，通过深度学习算法准确识别新型精神活性物质（NPS）并提供浓度信息	结合荧光和反射光谱的混合技术，利用深度学习算法在便携设备上实现NPS的准确识别和浓度测定	NA	开发一种便携式技术，用于现场识别新型精神活性物质（NPS）并支持社区减害工作	新型精神活性物质（NPS），特别是苯二氮卓类和硝基烯类	机器学习	药物滥用	荧光光谱和反射光谱的混合技术	深度学习算法	光谱数据	11种苯二氮卓类药物的街头药片样本，以及多种复杂药物混合物样本
685	2025-05-25	Statistical Mechanics of Transfer Learning in Fully Connected Networks in the Proportional Limit 2025-May-02, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/PhysRevLett.134.177301 PMID:40408730	research paper	本文提出了一种新的单实例Franz-Parisi形式，用于研究全连接神经网络中的迁移学习	在深度学习的比例极限下开发了一种新的理论框架，用于量化迁移学习的有效性	研究仅限于全连接神经网络，未考虑其他网络结构	研究迁移学习在比例极限下的统计力学特性	全连接神经网络	machine learning	NA	NA	fully connected neural networks	NA	NA
686	2025-05-25	Describing Landau Level Mixing in Fractional Quantum Hall States with Deep Learning 2025-May-02, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/PhysRevLett.134.176503 PMID:40408749	研究论文	使用深度学习中的实空间神经网络波函数方法研究分数量子霍尔系统中的朗道能级混合现象	首次将实空间神经网络波函数技术应用于分数量子霍尔系统，成功捕捉到高水平的朗道能级混合现象，克服了传统方法的局限	未明确指出具体局限性，但暗示该方法在奇异量子态研究中的潜力尚未完全开发	探索强关联系统中的新兴现象，特别是分数量子霍尔效应中的朗道能级混合问题	分数量子霍尔系统（1/3和2/5填充系统）	凝聚态物理	NA	实空间神经网络波函数方法	实空间神经网络	量子系统模拟数据	NA
687	2025-05-25	Generation of a High-Precision Whole Liver Panorama and Cross-Scale 3D Pathological Analysis for Hepatic Fibrosis 2025-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202502744 PMID:40126158	research paper	该研究通过结合微光学切片断层扫描（MOST）系统和肝脏尼氏染色，生成了首个高精度全小鼠肝脏图谱，并构建了CCl4诱导的肝纤维化病理的详细3D全景图	首次生成了高精度全小鼠肝脏图谱，实现了从2D到3D视角的病理学研究转变，并利用深度学习工具对脂肪变性肝细胞进行分割	研究仅针对小鼠肝脏，尚未在人类肝脏中进行验证	阐明全肝尺度的肝脏解剖结构及其病理变化	小鼠肝脏	digital pathology	hepatic fibrosis	micro-optical sectioning tomography (MOST), Nissl staining, deep learning	deep learning	3D image	全小鼠肝脏
688	2025-05-25	Characterizing Bruch's membrane: State-of-the-art imaging, computational segmentation, and biologic models in retinal disease and health 2025-May, Progress in retinal and eye research IF:18.6Q1 DOI:10.1016/j.preteyeres.2025.101358 PMID:40254245	综述	本文综述了布鲁赫膜(BM)在视网膜健康和疾病中的特征、成像技术、计算分割及生物模型的最新进展	整合了多种先进成像技术(如OCT、NIR、MALDI-IMS)和AI分割技术来表征BM	未提及具体研究样本量或临床验证结果	深入理解布鲁赫膜在视网膜疾病中的作用机制	布鲁赫膜及其在视网膜病理生理学中的功能	数字病理学	视网膜疾病	光学相干断层扫描(OCT)、近红外反射(NIR)、基质辅助激光解吸电离成像质谱(MALDI-IMS)	深度学习/AI模型	医学影像	NA
689	2025-05-24	Ultrafast Ratiometric Fluorescent Probe and Deep Learning-Assisted On-Site Detection Platform for BAs and Meat Freshness Based on Molecular Engineering 2025-05-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00490 PMID:40279659	research paper	该研究提出了一种结合荧光探针分子工程与便携式检测平台的策略，用于生物胺（BAs）和肉类新鲜度的快速、可视化、现场定量评估	通过分子工程设计出四种具有可调分子内电荷转移（ICT）特性的比率荧光探针，并开发了一个集成智能手机和深度卷积神经网络（DCNN）的便携式检测平台	NA	开发高性能比率荧光探针和智能检测平台，用于食品质量评估	生物胺（BAs）和肉类新鲜度	machine learning	NA	荧光探针分子工程，深度卷积神经网络（DCNN）	DCNN	image	NA
690	2025-05-24	Robust Odor Detection in Electronic Nose Using Transfer-Learning Powered Scentformer Model 2025-05-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00630 PMID:40372408	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习架构的新型电子鼻Scentformer，用于检测自然气味，解决了现有电子鼻检测范围窄和泛化能力有限的问题	提出了一种名为Scentformer的新型电子鼻，采用自适应数据下采样方法，能够检测55种不同自然气味，分类准确率达99.94%，并通过迁移学习能力高效适应新气味	未提及具体局限性	开发一种能够广泛检测自然气味并具有高准确性和泛化能力的电子鼻	自然气味和气体	机器学习	NA	深度学习、迁移学习	Scentformer	气味信号数据	55种不同自然气味
691	2025-05-24	Uncertainty quantification for deep learning-based metastatic lesion segmentation on whole body PET/CT 2025-May-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add9df PMID:40378868	research paper	本研究探讨了四种不确定性量化方法在全身PET/CT图像转移性病灶分割任务中的表现	比较了四种不确定性量化方法在转移性病灶分割任务中的性能，推荐了最优方法	研究仅基于59例患者的Ga-DOTATATE PET/CT图像，样本量有限	评估不同不确定性量化方法在医学图像分割中的可靠性	转移性神经内分泌肿瘤患者的全身PET/CT图像	digital pathology	neuroendocrine tumors	PET/CT	3D U-Net	image	59例患者的全身Ga-DOTATATE PET/CT图像
692	2025-05-24	Recent advancement in size measurement during endoscopy 2025-May-23, Clinical endoscopy IF:2.1Q3 DOI:10.5946/ce.2025.070 PMID:40404570	research paper	本文探讨了内窥镜实践中病灶大小测量的最新进展，特别是数字测量技术如虚拟尺度内窥镜(VSE)和人工智能(AI)辅助虚拟尺的应用	介绍了虚拟尺度内窥镜(VSE)和AI辅助虚拟尺等数字测量技术，这些技术提高了测量精度并减少了变异性	存在如增加操作时间和需要操作员培训等限制，以及实时集成、标准化和监管批准等挑战	提高内窥镜病灶大小测量的准确性和效率，以改善治疗策略和临床结果	结肠直肠息肉等内窥镜下的病灶	digital pathology	colorectal polyps	virtual scale endoscopy (VSE), AI-assisted virtual rulers	deep learning algorithms	endoscopic images	NA
693	2025-05-24	Guideline-driven clinical decision support for colonoscopy patients using the hierarchical multi-label deep learning method 2025-May-23, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003469 PMID:40405345	研究论文	本研究开发了一种基于分层多标签深度学习方法的结肠镜检查患者临床决策支持系统(CDSS)，旨在通过准确的语义识别和指南驱动来减轻医疗负担并标准化医疗流程	采用最先进的基于transformer的模型构建CDSS，并首次在结肠镜检查报告中应用分层多标签分类框架	研究仅在中国医院进行验证，尚未在其他国家或地区测试其适用性	开发一个自动化的临床决策支持系统，用于结肠镜检查报告的语义识别和指南驱动的决策支持	结肠镜检查报告	自然语言处理	结肠癌	深度学习	BERT-base-Chinese, BERT-wwm-ext-Chinese, ernie-3.0-base-zh	文本	302,965份电子结肠镜检查报告（含病理结果），其中2,041份用于模型训练和测试，3,177例连续病例用于外部验证
694	2025-05-24	Deep learning-based model for difficult transfemoral access prediction compared with human assessment in stroke thrombectomy 2025-May-22, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-021718 PMID:38702182	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于预测中风血栓切除术中经股动脉入路的困难程度，并与人类评估进行比较	首次开发了全自动模型来预测经股动脉入路的困难程度，该模型基于从头部和颈部CT血管造影中自动提取的29个解剖特征	研究为回顾性设计，样本量有限（513例患者），且模型性能仍有提升空间（AUROC为0.76）	开发一种快速可靠的方法来识别影响中风血栓切除术中血管入路困难的解剖特征	中风血栓切除术患者	数字病理学	心血管疾病	头部和颈部CT血管造影（CTA）	机器学习模型	医学影像	513例接受一线经股动脉机械血栓切除术的前循环大血管闭塞中风患者
695	2025-05-24	HealthiVert-GAN: A Novel Framework of Pseudo-Healthy Vertebral Image Synthesis for Interpretable Compression Fracture Grading 2025-May-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3572458 PMID:40402696	研究论文	提出了一种名为HealthiVert-GAN的新框架，用于生成伪健康椎体图像，以支持可解释的压缩性骨折分级	引入了从粗到细的合成网络，生成模拟骨折前状态的伪健康椎体图像，并整合了三个辅助模块以确保解剖一致性，同时提出了新的量化指标RHLV	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力测试的局限性	提高骨质疏松性椎体压缩性骨折（OVCFs）分级的准确性和可解释性	骨质疏松性椎体压缩性骨折（OVCFs）患者	数字病理学	骨质疏松性椎体压缩性骨折	GAN, SVM	GAN, SVM	CT图像	Verse2019数据集和内部数据集（具体数量未提及）
696	2025-05-24	Real-Time Implementation of Accelerated HCP-MMA for Deep Learning-Based ECG Arrhythmia Classification Using Contour-Based Visualization 2025-May-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3572376 PMID:40402700	研究论文	本研究提出了一种实时加速的Hurst轮廓投影多尺度多重分形分析（HCP-MMA）方法，用于基于深度学习的ECG心律失常分类	HCP-MMA将复杂的多重分形特性转化为基于轮廓的表示，提高了自动分类的可解释性，并通过运行时优化的并行计算管道实现了730倍的加速	NA	提高ECG心律失常分类的准确性和实时性	ECG信号	机器学习	心血管疾病	Hurst Contour Projection from Multiscale Multifractal Analysis (HCP-MMA), SVD	AlexNet	ECG信号图像	三个基准数据集（PhysioNet, MIT-BIH, CU）
697	2025-05-24	Evaluating the generalizability of video-based assessment of intraoperative surgical skill in capsulorhexis 2025-May-22, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03406-0 PMID:40405033	research paper	评估基于视频的囊膜切开术中手术技能评估模型的泛化能力	首次评估了深度学习模型在囊膜切开术视频技能评估中的泛化能力，并比较了无监督域适应和半监督域适应方法的效果	模型性能虽有提升，但仍未达到数据集内部性能水平	评估手术技能视频评估模型的跨数据集泛化能力	囊膜切开术手术视频	computer vision	眼科疾病	深度学习	CNN-LSTM, Transformer	视频	两个数据集(D99和公开的Cataract-101)
698	2025-05-24	Leveraging deep learning-based kernel conversion for more precise airway quantification on CT 2025-May-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11696-w PMID:40405045	研究论文	评估不同CT重建核及核转换对全自动气道定量CT测量变异性的影响	利用深度学习进行核转换以减少气道定量CT测量的变异性	对于非肺专用核和亚段气道的效果有限	评估和减少气道定量CT测量的变异性	气道定量CT测量	数字病理	肺病	CT扫描	深度学习	图像	96名患者
699	2025-05-24	Medication versus globus pallidus internus deep brain stimulation in Parkinson's disease with deep learning video analysis of finger tapping 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02098-5 PMID:40394036	研究论文	本研究通过深度学习视频分析手指敲击任务，比较了药物与GPi深部脑刺激（DBS）在帕金森病（PD）患者中对运动症状改善的差异	首次使用深度学习模型从2D手部运动重建3D网格，提取21个运动参数来量化手部运动迟缓，并比较GPi DBS与药物的效果差异	样本量相对较小（87名患者），且为观察性研究，无法确定因果关系	评估GPi DBS对帕金森病患者运动症状（特别是运动迟缓）的改善效果，并与药物治疗进行比较	帕金森病患者的手指敲击运动	数字病理学	帕金森病	深度学习视频分析	深度学习模型（未指定具体类型）	视频	87名患者的556个视频
700	2025-05-24	A dynamic attention mechanism for road extraction from high-resolution remote sensing imagery using feature fusion 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02267-6 PMID:40394108	研究论文	提出了一种名为RISENet的新型深度学习模型，用于从高分辨率遥感图像中提取道路信息	引入了双分支融合编码器、多层动态空间通道融合注意力机制（MCSA）和混合特征扩张感知解码器，有效解决了道路提取中的遮挡和相似性问题	未提及模型在极端天气或低光照条件下的表现	提高从遥感图像中提取道路信息的准确性和完整性	高分辨率遥感图像中的道路	计算机视觉	NA	深度学习	RISENet（包含双分支融合编码器、MCSA和扩张感知解码器）	图像	三个不同的道路分割基准数据集