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
2081	2025-05-09	Coordinating multiple mental faculties during learning 2025-Feb-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89732-4 PMID:39939457	research paper	该研究提出了一个控制器-外围架构模型，解释大脑多个区域如何协调支持快速学习	提出了控制器-外围架构模型，解释了大脑区域间的协调机制，并验证了该模型在快速学习中的有效性	模型主要针对视觉学习和少数示例图像的情况，可能不适用于其他类型的学习或更复杂的情境	研究大脑多个区域如何协调以支持复杂行为和学习	大脑区域间的协调机制，特别是视觉流、海马体和前额叶皮层的互动	神经科学	NA	计算建模	控制器-外围架构模型	脑部活动数据	NA
2082	2025-05-09	BiFPN-enhanced SwinDAT-based cherry variety classification with YOLOv8 2025-Feb-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89624-7 PMID:39948150	research paper	提出了一种基于深度学习的混合模型，用于樱桃品种的准确分类	整合了BiFPN与YOLOv8n-cls框架，并通过Swin Transformer和Deformable Attention Transformer (DAT)技术增强	NA	优化樱桃品种分类以提升农业实践和经济收益	土耳其西地中海地区的樱桃品种	computer vision	NA	deep learning	YOLOv8, Swin Transformer, Deformable Attention Transformer (DAT)	image	NA
2083	2025-05-09	Functionally characterizing obesity-susceptibility genes using CRISPR/Cas9, in vivo imaging and deep learning 2025-Feb-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89823-2 PMID:39948378	研究论文	利用CRISPR/Cas9、体内成像和深度学习功能性地表征肥胖易感基因	开发了一个结合CRISPR/Cas9、非侵入性半自动化荧光成像和深度学习图像分析的流程，用于系统性地表征候选基因在脂肪细胞脂质积累和其他心脏代谢特征中的作用	在10 dpf时无法检测到CRISPR/Cas9诱导的突变对脂肪细胞脂质积累的影响，且在8 dpf时对食物摄入的影响与哺乳动物的早期结果不一致	系统性地表征候选基因在脂肪细胞脂质积累和其他心脏代谢特征中的作用	斑马鱼幼虫	深度学习	肥胖	CRISPR/Cas9, 荧光成像, 深度学习	深度学习	图像	275（饮食干预实验）, 1014（脂质积累实验）, 1127（食物摄入实验）
2084	2025-05-09	Unraveling microglial spatial organization in the developing human brain with DeepCellMap, a deep learning approach coupled with spatial statistics 2025-Feb-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56560-z PMID:39948387	研究论文	介绍了一种名为DeepCellMap的深度学习辅助工具，用于绘制发育中人脑中小胶质细胞的空间组织	结合了多尺度图像处理与先进的空间和聚类统计方法，能够适应任何细胞类型的研究	未明确提及具体限制，但可能受限于图像数据的质量和多样性	研究发育中人脑中小胶质细胞的空间组织及其在病理条件下的变化	人脑发育过程中的小胶质细胞	数字病理学	NA	深度学习辅助的图像处理与空间统计	深度学习	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及胎儿脑组织
2085	2025-05-09	Applications of digital health technologies and artificial intelligence algorithms in COPD: systematic review 2025-Feb-13, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02870-7 PMID:39948530	系统综述	本文系统综述了数字健康技术和人工智能算法在慢性阻塞性肺疾病（COPD）中的应用	总结了COPD管理中使用的多种数据类型和AI算法，并识别了三个关键应用领域	未涉及成本效益和数据共享能力的深入分析，AI模型的可解释性有待提高	探索数字健康技术和AI算法在COPD管理中的应用	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	机器学习（ML）和深度学习（DL）算法	支持向量机、提升方法、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）	临床数据、患者报告结果、环境/生活方式数据	41项符合纳入标准的研究
2086	2025-05-09	Understanding the Engagement and Interaction of Superusers and Regular Users in UK Respiratory Online Health Communities: Deep Learning-Based Sentiment Analysis 2025-Feb-13, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/56038 PMID:39946690	研究论文	通过深度学习情感分析探讨英国呼吸在线健康社区中超级用户与普通用户的参与和互动	使用BioBERT模型对呼吸在线健康社区中的情感分布和动态进行分析，揭示了超级用户在维持社区积极氛围中的关键作用	研究仅基于两个英国呼吸在线健康社区的数据，可能无法推广到其他类型的健康社区或其他国家的社区	理解呼吸在线健康社区中超级用户与普通用户互动的情感分布及其对长期疾病自我管理的影响	英国呼吸在线健康社区（Asthma UK和British Lung Foundation）中的超级用户和普通用户	自然语言处理	呼吸系统疾病	Bio-Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BioBERT)	BioBERT	文本	两个英国呼吸在线健康社区的数据（AUK：2006-2016年；BLF：2012-2016年）
2087	2025-05-09	Automated grading of oleaster fruit using deep learning 2025-Feb-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89358-6 PMID:39939355	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的实时机器视觉系统，用于自动化分级沙枣果实	首次将Mask R-CNN和YOLOv8模型应用于沙枣果实的分级，并在不同传送带速度下验证了系统的有效性	研究仅针对伊朗国家标准定义的四种质量等级，未考虑其他可能的分级标准	开发高效的自动化沙枣果实分级方法以满足全球市场需求	沙枣果实	计算机视觉	NA	深度学习	Mask R-CNN, YOLOv8	视频帧	四种不同质量等级的沙枣果实视频帧数据集，采集自不同传送带速度(4.82至21.51 cm/s)
2088	2025-05-09	Learning based lower limb joint kinematic estimation using open source IMU data 2025-Feb-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89716-4 PMID:39939380	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，利用惯性测量单元（IMUs）估计下肢关节运动学	通过结合迁移学习，减少了模型对新用户数据收集的依赖，并提高了估计准确性	多用户数据训练的模型由于步态模式差异导致准确性较低	开发一种高效且可访问的下肢关节运动学估计方法	下肢关节运动学	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	IMU数据	开源数据集
2089	2025-05-09	Pre- and post- COVID-19 trends related to dementia caregiving on Twitter 2025-Feb-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82405-8 PMID:39939632	研究论文	研究分析了COVID-19疫情前后Twitter上痴呆症护理者的主要关注点	使用BERT模型和主题建模分析社交媒体数据，揭示疫情前后痴呆症护理者关注点的变化	仅分析了英语推文，可能无法代表全球所有地区的护理者情况	了解如何更好地支持和参与痴呆症护理者在COVID-19疫情后的需求	Twitter上与痴呆症护理相关的推文	自然语言处理	老年病	BERT, 主题建模	BERT	文本	44,527条推文
2090	2025-05-09	Deep learning-based prediction of possibility for immediate implant placement using panoramic radiography 2025-Feb-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89219-2 PMID:39939654	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的全景X光片预测即刻种植牙可能性的可行性	首次使用深度学习模型对即刻种植牙可能性进行预测，并验证了其高准确性	样本量相对有限，仅包含201名患者的874颗牙齿数据	评估深度学习在预测即刻种植牙可能性方面的应用	201名患者的874颗待拔牙齿	数字病理	牙科疾病	全景X光摄影	DenseNet121, ResNet18, ResNet101, ResNeXt101, InceptionNetV3, InceptionResNetV2	图像	201名患者的874颗牙齿（440颗难以即刻种植，434颗可即刻种植）
2091	2025-05-09	An assessment of breast cancer HER2, ER, and PR expressions based on mammography using deep learning with convolutional neural networks 2025-Feb-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83597-9 PMID:39924532	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型（CBAM ResNet-18），用于通过乳腺X线摄影预测乳腺癌中HER2、ER和PR的表达情况	使用CBAM ResNet-18模型无需手动分割肿块即可预测受体表达，且性能优于原始ResNet-18和VGG-19模型	模型在HER2预测上的表现相对较弱（AUC 0.708），且需要外部数据集进一步验证	开发辅助诊断工具以预测乳腺癌关键生物标志物的表达	经病理证实的乳腺癌患者的乳腺X线摄影图像	数字病理	乳腺癌	深度学习	CBAM ResNet-18（带注意力模块的残差网络）	医学影像（乳腺X线摄影）	来自两个医疗中心的多例乳腺癌患者数据（具体数量未说明）
2092	2025-05-09	Deep Learning Model Compression and Hardware Acceleration for High-Performance Foreign Material Detection on Poultry Meat Using NIR Hyperspectral Imaging 2025-Feb-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25030970 PMID:39943610	研究论文	本研究通过结合训练后量化和硬件加速技术，优化了基于高光谱成像（HSI）的深度学习模型推理，用于禽肉中异物的实时检测	采用训练后量化和硬件加速技术优化深度学习模型推理，显著提高了高光谱数据处理的实时性	研究基于模拟的高光谱线扫描相机数据，未在实际工业环境中验证	解决高光谱数据高维度和深度学习模型计算复杂度带来的实时检测挑战	禽肉加工中的异物检测	计算机视觉	NA	高光谱成像（HSI）	深度学习模型	高光谱图像	模拟数据（140-250只禽类/分钟的产线速度）
2093	2025-05-09	Global genotype by environment prediction competition reveals that diverse modeling strategies can deliver satisfactory maize yield estimates 2025-Feb-05, Genetics IF:3.3Q2 DOI:10.1093/genetics/iyae195 PMID:39576009	研究论文	该研究通过全球基因型与环境预测竞赛，展示了多种建模策略在玉米产量估计中的有效性	首次公开竞赛展示了结合机器学习和传统育种工具的多样化建模策略在预测玉米产量方面的潜力	竞赛结果可能受限于特定数据集和竞赛环境，不一定能完全代表实际应用场景	探索基因和环境因素对表型预测的影响，提高作物产量预测准确性	玉米	计算生物学	NA	随机森林、岭回归、最小二乘法、定量遗传学、机器学习/深度学习	随机森林、岭回归、最小二乘法、模型集成	基因组变异数据、表型数据、气象测量数据、田间管理记录	9年收集的大型数据集
2094	2025-05-09	RGANet: A Human Activity Recognition Model for Extracting Temporal and Spatial Features from WiFi Channel State Information 2025-Feb-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25030918 PMID:39943556	research paper	提出了一种名为RGANet的模型，用于从WiFi信道状态信息中提取时空特征以进行人类活动识别	通过改进残差网络（ResNet）而非简单CNN，有效提取空间特征并保留时间信息，随后将提取的空间特征输入改进的GRU模型进行时间序列学习	未明确提及具体局限性	提升基于WiFi的人类活动识别（HAR）的准确率	人类活动识别	machine learning	NA	WiFi Channel State Information (CSI)	ResNet, GRU	无线信号数据	UT_HAR数据集和NTU-FI HAR数据集
2095	2025-05-09	An Efficient Lightweight Multi Head Attention Gannet Convolutional Neural Network Based Mammograms Classification 2025-Feb, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS DOI:10.1002/rcs.70043 PMID:39921233	research paper	本研究提出了一种轻量级多头注意力Gannet卷积神经网络（LMGCNN），用于有效分类乳腺X光片图像，以提高乳腺癌的检测和分类	引入了轻量级多头注意力Gannet卷积神经网络（LMGCNN），结合了Wiener滤波、非锐化掩蔽和自适应直方图均衡化进行图像增强和去噪，并采用自适应量子平衡优化器与人工蜂群算法进行特征选择	研究仅在两个数据集（CBIS-DDSM和MIAS）上进行了评估，可能需要更多数据验证模型的泛化能力	开发自动化系统以改善乳腺癌在乳腺X光片图像中的检测和分类	乳腺X光片图像	computer vision	breast cancer	Wiener滤波、非锐化掩蔽、自适应直方图均衡化、GLCM特征提取	LMGCNN（Lightweight Multihead attention Gannet Convolutional Neural Network）	image	两个数据集（CBIS-DDSM和MIAS）
2096	2025-05-09	Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data 2025-Jan-30, ArXiv PMID:39184539	研究论文	本文比较了四种深度学习模型在生物物理学和生物医学数据分割任务中的表现	提供了针对小训练数据集条件下，不同深度学习模型在分割任务中的性能比较和选择指南	研究仅针对四种模型进行比较，可能未涵盖所有相关模型	比较不同深度学习模型在生物物理学和生物医学数据分割任务中的表现	生物物理学和生物医学数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Nets, vision transformers, vision state space models	图像	小训练数据集
2097	2025-05-09	DynHeter-DTA: Dynamic Heterogeneous Graph Representation for Drug-Target Binding Affinity Prediction 2025-Jan-30, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26031223 PMID:39940990	research paper	提出了一种动态异构图预测模型DynHeter-DTA，用于药物-靶标结合亲和力预测	模型动态调整药物-药物、蛋白质-蛋白质和药物-蛋白质之间的连接强度，构建可变异构图结构，显著提升模型的表达能力和泛化性能	未提及具体局限性	改进药物-靶标亲和力预测的准确性和效率	药物和靶标蛋白质	machine learning	NA	Graph Isomorphism Networks (GIN) 和 Self-Attention Graph Pooling (SAGPooling)	动态异构图预测模型	药物和蛋白质的相互作用数据	Davis、KIBA和Human公共数据集
2098	2025-05-09	A Vision Transformer Model for the Prediction of Fatal Arrhythmic Events in Patients with Brugada Syndrome 2025-Jan-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25030824 PMID:39943462	research paper	本研究介绍了一种基于视觉Transformer（ViT）的模型，利用12导联心电图图像预测Brugada综合征患者的致命性心律失常事件	首次将视觉Transformer模型应用于Brugada综合征患者的心电图分析，以预测致命性心律失常事件	样本量相对较小（278份心电图，来自210名患者），且测试集包含来自单一个体的24小时记录数据，可能影响模型的泛化能力	开发一种准确的风险预测模型，帮助Brugada综合征患者的临床决策	Brugada综合征患者的心电图数据	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning-based artificial intelligence (AI)	Vision Transformer (ViT)	image	278份心电图（来自210名Brugada综合征患者）
2099	2025-05-09	Real-Time Driver Drowsiness Detection Using Facial Analysis and Machine Learning Techniques 2025-Jan-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25030812 PMID:39943451	研究论文	利用面部分析和机器学习技术开发实时、非侵入性的驾驶员疲劳检测系统	系统评估了多种机器和深度学习算法在三个关键公共数据集上的表现，KNN分类器在UTA-RLDD数据集上达到了最高准确率98.89%，YOLOv5和YOLOv8在相同数据集上实现了100%的精确度和召回率	未提及具体局限性	开发实时、非侵入性的驾驶员疲劳检测系统以提高道路安全	驾驶员疲劳状态	计算机视觉	NA	机器学习、深度学习、计算机视觉	KNN、SVM、CNN、YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN	图像	三个公共数据集（NTHUDDD、YawDD、UTA-RLDD）
2100	2025-05-09	Radar Signal Processing and Its Impact on Deep Learning-Driven Human Activity Recognition 2025-Jan-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25030724 PMID:39943363	研究论文	研究雷达信号处理与深度学习在人类活动识别（HAR）中的结合应用	将卷积神经网络（CNN）与传统雷达信号处理方法结合，评估三种二维雷达处理技术与四种CNN架构的组合，提出MobileNetV2与STFT预处理的理想平衡方案	未提及具体的研究局限性	提高人类活动识别的准确性和效率	雷达信号处理与深度学习在HAR中的应用	计算机视觉	NA	range-FFT、time-Doppler-based STFT、SPWVD	CNN（VGG-16、VGG-19、ResNet-50、MobileNetV2）	图像数据（雷达生成的二维地图）	未提及具体样本数量