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	2025-10-07	Detection of sugar beet seed coating defects via deep learning 2025-May-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98253-z PMID:40360658	研究论文	本研究使用YOLO算法对甜菜种子包衣缺陷进行检测和分类	首次将YOLOv10系列模型应用于甜菜种子包衣缺陷检测，并比较了不同模型变体的性能	研究仅针对单一作物（甜菜种子）和固定拍摄条件，未验证在其他作物或不同光照条件下的适用性	通过深度学习技术提高种子包衣质量检测效率和准确性	甜菜种子包衣缺陷	计算机视觉	NA	图像处理技术	YOLO	RGB图像	2000个包衣甜菜种子的高分辨率图像	YOLOv10	YOLOv10-N, YOLOv10-L, YOLOv10-X	准确率, 推理时间	NA
842	2025-10-07	AI-IoT based smart agriculture pivot for plant diseases detection and treatment 2025-May-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98454-6 PMID:40360734	研究论文	提出一种基于AI-IoT的智能农业枢纽系统，用于植物病害检测与治疗	基于现有中心枢纽开发新型IoT系统架构和硬件试点，克服无人机和机器人技术的局限性	未明确说明系统部署成本和维护难度等实际应用限制	开发智能农业系统解决植物病害检测与治疗问题	多种作物的植物叶片	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	25,940张增强图像，涵盖11类植物叶片	NA	ResNet50	准确率,F1-score,召回率,精确率	NA
843	2025-10-07	Prediction of real-time cine-MR images during MRI-guided radiotherapy of liver cancer using a GAN-ConvLSTM network 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17609 PMID:39755123	研究论文	提出一种改进的GAN-ConvLSTM网络用于实时预测肝癌放疗过程中的动态磁共振图像	将pix2pix GAN的生成器替换为卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)，能够基于前五帧图像预测后续五帧动态磁共振图像	仅针对15名肝癌患者进行个性化模型训练，样本量有限	解决放疗过程中呼吸运动导致的系统延迟问题，提高图像引导自适应放疗的精度	接受放疗的肝癌患者	医学影像分析	肝癌	动态磁共振成像(cine-MR)	GAN, ConvLSTM	医学影像	15名肝癌患者，每名患者300帧图像序列	NA	pix2pix GAN, ConvLSTM, E3D-LSTM, SwinLSTM	PSNR, SSIM, VIF, Pearson相关系数, 地标跟踪误差	NA
844	2025-10-07	Segmentation of coronary artery and calcification using prior knowledge based deep learning framework 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17642 PMID:39878608	研究论文	提出一种基于解剖先验知识的深度学习框架，用于冠状动脉和钙化区域的自动分割	首次将冠状动脉的解剖先验知识（空间关系和连续特性）系统整合到深度学习分割框架中	样本量相对较小（72例患者），需要进一步验证在更大数据集上的泛化能力	开发高精度的冠状动脉和钙化分割方法，并探索分割结果对旋磨术的预测价值	冠状动脉和钙化区域	医学图像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	深度学习	3D医学图像	72例患者的CTA图像数据集	NA	变分自编码器,自注意力机制	分割精度,预测准确率	NA
845	2025-10-07	Multilevel perception boundary-guided network for breast lesion segmentation in ultrasound images 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17647 PMID:39887423	研究论文	提出一种多级感知边界引导网络(PBNet)用于超声图像中乳腺病灶的精确分割	设计了多级全局感知模块和边界引导模块，通过融合层内和层间语义信息增强肿瘤识别，并利用边界信息指导特征融合	效应量小于0.2，表明性能提升幅度有限	实现超声图像中非增强乳腺病灶的精确边界分割	乳腺肿瘤超声图像	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	公共数据集BUSI包含780张图像，内部数据集包含995张图像	NA	PBNet	Dice系数,Jaccard系数,Hausdorff距离,敏感性,特异性	NA
846	2025-10-07	Neural architecture search with Deep Radon Prior for sparse-view CT image reconstruction 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17685 PMID:39930320	研究论文	提出一种基于神经架构搜索和深度Radon先验的无监督稀疏视图CT图像重建方法	首次将神经架构搜索与深度Radon先验相结合，通过强化学习自动优化网络结构，特别关注上采样层对图像质量恢复的关键影响	方法依赖于无监督学习，可能对特定类型的数据分布敏感；网络结构搜索过程计算成本较高	解决稀疏视图CT图像重建中的伪影问题，提高重建图像质量	稀疏视图CT图像	医学影像处理	NA	CT成像，深度Radon先验	编码器-解码器网络，循环神经网络	CT图像，Radon域数据	NA	NA	编码器-解码器，RNN	PSNR, SSIM, LPIPS	NA
847	2025-10-07	Beam's eye view to fluence maps 3D network for ultra fast VMAT radiotherapy planning 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17673 PMID:39935217	研究论文	提出一种基于深度学习的3D网络，用于从患者剂量图直接预测VMAT放疗计划中的通量图	首次开发能够单次推理预测180个控制点通量图的3D网络，并考虑机器约束条件	仅针对单弧VMAT计划进行验证，未涉及多弧或其他复杂放疗技术	加速VMAT放疗计划制定过程	放疗计划中的通量图预测	医学影像分析	癌症	深度学习，放射治疗计划	3D CNN	3D剂量图，通量图	超过2000个VMAT计划（使用Eclipse生成）+ REQUITE数据集	NA	3D网络架构（与U-Net对比）	PSNR, SSIM, 剂量体积直方图	NA
848	2025-10-07	Dose prediction via deep learning to enhance treatment planning of lung radiotherapy including simultaneous integrated boost techniques 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17692 PMID:39967020	研究论文	本研究开发了基于深度学习的剂量预测模型，用于肺癌放疗计划优化，包括同步整合推量技术	首次将深度学习应用于包含多种处方剂量和同步整合推量技术的肺癌放疗剂量预测，并验证其在改善计划质量方面的潜力	样本量相对有限（93例回顾性数据+10例前瞻性验证），仅针对肺癌VMAT计划	研究深度学习在预测包含同步整合推量技术的肺癌放疗剂量分布中的可行性和潜在益处	肺癌患者接受容积旋转调强放疗的治疗计划	医学影像分析	肺癌	容积旋转调强放疗，同步整合推量技术	深度学习	CT图像，靶区和正常组织轮廓，处方剂量	93例回顾性临床计划（75训练+18测试）+10例前瞻性验证患者	NA	3D U-Net	平均剂量差异	NA
849	2025-10-07	Automated chick gender determination using optical coherence tomography and deep learning 2025-May, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105033 PMID:40106909	研究论文	本研究提出了一种结合光学相干断层扫描和深度学习的高分辨率、非侵入性雏鸡性别鉴定方法	首次将OCT与深度学习结合用于自动化雏鸡性别鉴定，开发了针对OCT数据优化的定制卷积神经网络	模型准确率为79%，仍有提升空间，需要进一步改进成像和机器学习技术	开发自动化雏鸡性别鉴定方法以优化家禽生产	雏鸡泄殖腔结构	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描	CNN	OCT图像	NA	NA	定制CNN, Inception, VGG-16	准确率	NA
850	2025-10-07	A novel skeletal muscle quantitative method and deep learning-based sarcopenia diagnosis for cervical cancer patients treated with radiotherapy 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17791 PMID:40170435	研究论文	开发基于锥形束CT和深度学习的肌肉减少症自动诊断方法用于宫颈癌放疗患者	提出使用第五腰椎替代第三腰椎进行肌肉指数评估，并设计端到端的解剖距离引导双分支特征融合网络	研究样本量有限，外部验证数据集规模较小	探索锥形束CT在评估肌肉指数和深度学习自动分割诊断肌肉减少症中的应用价值	接受放疗的宫颈癌患者	数字病理	宫颈癌	锥形束CT, 深度学习	CNN	医学影像	248例宫颈癌放疗患者	NA	解剖距离引导双分支特征融合网络	Dice相似系数, 准确率, F1分数	NA
851	2025-10-07	Artificial intelligence in preclinical research: enhancing digital twins and organ-on-chip to reduce animal testing 2025-May, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104360 PMID:40252989	综述	探讨人工智能在临床前研究中通过增强数字孪生和器官芯片技术来减少动物测试的应用与影响	整合机器学习、深度学习与AI驱动的数字孪生和器官芯片平台，提升对复杂生物系统的模拟精度和预测能力	未提及具体技术实施的局限性	推动伦理且高效的药物发现，遵循3R原则（替代、减少、优化）减少动物测试	临床前药物研究中的生物系统模拟	机器学习	NA	机器学习(ML), 深度学习(DL), 数字孪生(DT), 器官芯片(OoC)	NA	生物系统模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
852	2025-05-18	Automated high precision PCOS detection through a segment anything model on super resolution ultrasound ovary images 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01744-2 PMID:40369044	研究论文	提出了一种名为QEI-SAM的新型集成方法，用于提高超声卵巢图像质量并进行卵巢囊肿分割，以实现准确预测多囊卵巢综合征(PCOS)	结合了ESRGAN进行图像增强和SAM进行囊肿分割，以及多种CNN模型进行PCOS诊断，实现了高精度的自动化检测	未提及模型在临床环境中的实际应用验证或跨中心验证结果	开发自动化高精度PCOS检测系统以辅助临床诊断	超声卵巢图像中的囊肿	数字病理	多囊卵巢综合征	超声成像	ESRGAN, SAM, CNN (包括ResNet 50, ResNet 101, VGG 16, VGG 19, AlexNet和Inception v3)	超声图像	NA	NA	NA	NA	NA
853	2025-05-18	A sub-meter resolution urban surface albedo dataset for 34 U.S. cities based on deep learning 2025-May-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05109-2 PMID:40368894	研究论文	本研究利用深度学习和多源遥感数据，首次为美国34个主要城市制作了高分辨率的城市表面反照率地图	首次为34个美国主要城市提供亚米级分辨率的城市表面反照率数据集，结合了多种遥感数据和U-Net模型进行不透水和透水表面分类及反照率预测	研究仅针对美国34个城市，可能无法直接推广到其他地区或城市	提高城市热环境理解的精确度，为城市规划和环境监测提供数据支持	美国34个主要城市的城市表面反照率	遥感与深度学习	NA	多源遥感数据（NAIP影像、屋顶反照率数据、建筑足迹、土地覆盖分类和Sentinel-2影像）	U-Net	遥感影像	美国34个主要城市	NA	NA	NA	NA
854	2025-05-18	A fusocelular skin dataset with whole slide images for deep learning models 2025-May-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05108-3 PMID:40368949	研究论文	介绍了一个名为AI4SkIN的公开数据集，用于皮肤梭形细胞病变的深度学习模型研究	首次公开了用于皮肤梭形细胞病变的WSI数据集，并采用创新的众包协议进行标注	未提及具体的数据集使用限制或模型性能的局限性	开发并验证多类皮肤梭形细胞病变分类方法	皮肤梭形细胞病变的WSI图像	数字病理学	皮肤癌	深度学习	基于高斯过程的机器学习模型	WSI图像	641张H&E染色的WSI图像	NA	NA	NA	NA
855	2025-05-18	Evaluating masked self-supervised learning frameworks for 3D dental model segmentation tasks 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01014-1 PMID:40368972	研究论文	评估掩码自监督学习框架在3D牙科模型分割任务中的应用	首次在3D牙科模型领域探索了四种掩码自监督学习框架（Point-BERT、Point-MAE、Point-GPT和Point-M2AE）的适用性	当标记数据充足时，预训练带来的性能提升会减弱	提高牙科模型分割任务的自动化水平，支持计算机辅助治疗规划	3D牙科模型（牙齿和牙套）	计算机视觉	牙科疾病	掩码自监督学习	Point-BERT, Point-MAE, Point-GPT, Point-M2AE	3D模型数据	超过4000个未标记的3D牙科模型（预训练），以及公开可用的Teeth3DS数据集和自建的牙套分割数据集（微调）	NA	NA	NA	NA
856	2025-05-18	Advanced internet of things enhanced activity recognition for disability people using deep learning model with nature-inspired optimization algorithms 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00379-7 PMID:40369092	研究论文	提出了一种结合深度学习和自然启发优化算法的高级物联网增强活动识别模型，用于残疾人士	结合自适应黑猩猩优化算法和斑马优化算法进行特征子集选择和超参数优化，提高了活动识别的准确性	仅通过智能手机数据集进行验证，未在其他设备或场景下测试	提高残疾人士活动识别的准确性和效率	残疾人士的活动数据	计算机视觉	NA	深度学习、优化算法	DCAE、AdCO、ZOA	智能手机传感器数据	未明确说明样本数量，使用了HAR智能手机数据集	NA	NA	NA	NA
857	2025-05-18	A computational framework for IoT security integrating deep learning-based semantic algorithms for real-time threat response 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93898-2 PMID:40369098	研究论文	提出了一种结合深度学习和语义推理的框架，用于增强物联网（IoT）安全中的威胁情报和自主响应能力	整合了CNN用于空间异常检测和RNN用于序列模式识别，同时利用知识图谱进行上下文感知的威胁检测，结合了边缘计算和实时流处理技术	未来工作需要关注实际部署和自适应威胁情报	提升物联网网络的安全性能，特别是在实时威胁检测和响应方面	物联网网络的安全威胁	机器学习	NA	深度学习，语义推理，边缘计算，实时流处理	CNN, RNN	实时流数据	使用CICIoT 2023数据集和自定义物联网测试平台进行广泛统计验证	NA	NA	NA	NA
858	2025-05-18	A vision transformer based CNN for underwater image enhancement ViTClarityNet 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91212-8 PMID:40369132	research paper	提出了一种基于视觉Transformer和CNN的水下图像增强模块ViT-Clarity，并通过生成模型BlueStyleGAN创建合成水下图像数据集	结合视觉Transformer与CNN提升水下图像增强性能，并利用BlueStyleGAN生成合成数据集解决数据不足问题	依赖合成数据集，可能无法完全覆盖真实水下环境的复杂性	提升水下计算机视觉任务的图像质量	水下图像	computer vision	NA	vision transformer, CNN, generative model	ViT-Clarity, ClarityNet, BlueStyleGAN	image	五个代表不同水下条件的数据集	NA	NA	NA	NA
859	2025-05-18	A metaheuristic optimization-based approach for accurate prediction and classification of knee osteoarthritis 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99460-4 PMID:40369219	研究论文	本研究提出了一种基于元启发式优化的方法，用于膝关节骨关节炎的准确预测和分类	采用集体迁移学习方法和四种预训练模型提取深度特征，结合二元灰雁优化器（bGGO）进行特征选择，并使用CNN超参数算法优化模型	未提及具体样本量及数据来源的多样性，可能影响模型的泛化能力	开发先进的深度学习方法用于膝关节骨关节炎的风险评估和疼痛演变预测	膝关节骨关节炎患者或有患病风险的人群	数字病理学	骨关节炎	深度学习，迁移学习	CNN, VGG19, ResNet50, AlexNet, GoogleNet	图像	NA	NA	NA	NA	NA
860	2025-05-18	Development and validation of a deep learning model for diagnosing neuropathic corneal pain via in vivo confocal microscopy 2025-May-14, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01577-3 PMID:40369269	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于通过体内共聚焦显微镜诊断神经性角膜疼痛	提出了一种新的神经性角膜疼痛筛查系统，能够高效检测微神经瘤，并具备不确定性量化机制	虽然模型表现出色，但在新机构数据上的泛化能力略有下降（AuROC: 0.90）	开发一种自动化工具以提高神经性角膜疼痛的诊断效率和准确性	神经性角膜疼痛患者	数字病理学	神经性角膜疼痛	体内共聚焦显微镜（IVCM）	深度学习模型	图像	103,168张IVCM图像	NA	NA	NA	NA