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
2121	2025-04-25	Performance of AI-Enabled Electrocardiogram in the Prediction of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease 2025-Mar, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association IF:11.6Q1 DOI:10.1016/j.cgh.2024.08.009 PMID:39209186	research paper	本研究探讨了基于深度学习的AI模型利用12导联心电图（ECG）预测代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）的性能	首次使用AI-ECG模型预测MASLD，其性能与单一临床参数模型相当或更优	AI-ECG模型性能未优于临床参数组合模型，且研究为回顾性设计	探索非侵入性筛查工具在MASLD预测中的应用	代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）患者及对照人群	digital pathology	metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease	deep learning	CNN	ECG数据	3468例MASLD患者和25407例对照
2122	2025-04-25	ChatGPT, Bard, and Bing Chat Are Large Language Processing Models That Answered Orthopaedic In-Training Examination Questions With Similar Accuracy to First-Year Orthopaedic Surgery Residents 2025-Mar, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.08.023 PMID:39209078	research paper	评估ChatGPT、Bard和Bing Chat在骨科培训考试(OITE)问题上的表现，并与骨科实习生的表现进行比较	首次比较了大型语言处理模型与骨科实习生在骨科培训考试中的表现	未包含图像相关问题，且样本仅限于2021和2022年的OITE问题	评估AI模型在骨科诊断和治疗问题上的准确率	ChatGPT、Bard和Bing Chat模型以及骨科实习生	natural language processing	骨科疾病	大型语言模型	GPT-3.5, Bard, Bing Chat	text	420个OITE问题
2123	2025-04-25	Explainable paroxysmal atrial fibrillation diagnosis using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram 2025-03, The Korean journal of internal medicine DOI:10.3904/kjim.2024.130 PMID:39987899	研究论文	本研究旨在开发可靠的人工智能算法，利用12导联心电图检测正常窦性心律患者中房颤的早期迹象	采用可解释的人工智能技术，揭示了深度学习模型预测房颤发作的关键心电图特征	研究仅基于单中心数据，外部验证尚未进行	开发AI算法用于房颤早期诊断	318,321名患者的心电图数据	数字病理学	心血管疾病	12导联心电图	深度神经网络	心电图数据	552,372条心电图轨迹（来自318,321名患者）
2124	2025-04-25	Deep learning-based analysis of gross features for ovarian epithelial tumors classification: A tool to assist pathologists for frozen section sampling 2025-Mar, Human pathology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.humpath.2025.105762 PMID:40122402	research paper	本研究提出了一种基于Swin Transformer的SGFD-network，用于辅助病理学家通过大体特征定位卵巢上皮性肿瘤的病变区域	首次利用深度学习分析大体图像特征辅助卵巢上皮性肿瘤分类，特别是针对冰冻切片采样中的微浸润鉴别难题	研究仅基于4129张大样本图像，未说明外部验证集的性能表现	开发辅助病理学家进行卵巢上皮性肿瘤冰冻切片采样的AI工具	卵巢上皮性肿瘤的大体图像特征	digital pathology	ovarian cancer	deep learning	Swin Transformer	image	4129张卵巢上皮性肿瘤大体图像
2125	2025-04-25	RESPAN: A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.06.597812 PMID:38895232	研究论文	介绍了一个名为RESPAN的开源深度学习流程，用于准确、自动地恢复、分割和量化树突棘	RESPAN整合了最先进的深度学习技术，用于图像恢复、分割和分析，提供了一个易于部署、用户友好的界面，显著提高了可用性和准确性	未明确提及具体限制	开发一个自动化工具，用于树突棘的恢复、分割和量化，以研究突触连接性	树突棘、树突分支和神经元胞体	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	多种样本，包括活体成像和体内双光子显微镜获取的挑战性数据集
2126	2025-04-25	Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images 2025-02-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82639-6 PMID:39952935	research paper	本研究验证了Cellpose在自发荧光显微镜图像中用于单细胞分割的可靠性	开发了一种新的自发荧光训练模型（ATM），用于NAD(P)H强度图像的核分割，提高了分割的再现性和准确性	研究主要针对NAD(P)H图像，可能不适用于其他类型的自发荧光图像	验证Cellpose在自发荧光显微镜图像中的单细胞分割性能	PANC-1细胞和患者来源的癌症类器官（9例患者）	digital pathology	cancer	multiphoton intensity imaging, fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM)	Cellpose	image	PANC-1细胞和9例患者来源的癌症类器官
2127	2025-04-25	Reducing inference cost of Alzheimer's disease identification using an uncertainty-aware ensemble of uni-modal and multi-modal learners 2025-02-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86110-y PMID:39952976	研究论文	本文提出了一种新型的多模态深度学习方法，通过结合MRI和FDG PET数据，减少对FDG PET扫描的依赖，从而降低阿尔茨海默病识别的推理成本	该方法通过MRI模型的不确定性估计来决定是否需要FDG PET扫描，仅在必要时输入FDG PET数据到多模态模型中，显著减少了对昂贵且有辐射的FDG PET扫描的依赖	方法假设MRI数据始终可用，且未考虑其他可能影响诊断的临床因素	优化阿尔茨海默病的识别过程，减少医疗资源使用并提高患者安全性	阿尔茨海默病患者	数字病理学	老年病	MRI, FDG PET, 蒙特卡洛dropout, 证据深度学习	多模态深度学习模型	医学影像	NA
2128	2025-04-25	Early detection of Parkinson's disease using a multi area graph convolutional network 2025-02-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82027-0 PMID:39952991	research paper	提出了一种名为Ma-ST-DGN的多区域图卷积网络模型，用于帕金森病的早期检测	引入了多区域自注意力机制和定向图重构人体骨架特征，提高了对帕金森病潜在迹象的敏感性	样本量相对较小（95名PD患者和96名健康个体），可能影响模型的泛化能力	提高帕金森病早期检测的准确性并增强运动识别模型的鲁棒性	帕金森病患者的步态运动数据	computer vision	geriatric disease	深度学习	Multi-area Attention Spatiotemporal Directed Graph Convolutional Network (Ma-ST-DGN)	video	95名PD患者和96名健康个体的步行视频
2129	2025-04-25	Coordinating multiple mental faculties during learning 2025-02-13, 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，解释多个大脑区域如何协调支持快速学习	提出了控制器-外围架构模型，解释了大脑区域如何在没有中央控制者的情况下协调工作，支持快速学习	模型尚未完全解决多个认知功能如何协调的问题，仅是一个初步探索	研究大脑多个区域如何协调支持复杂行为，特别是快速学习	大脑区域（如腹侧视觉流、海马体和前额叶皮层）的协调机制	神经科学	NA	计算建模	控制器-外围架构模型	NA	NA
2130	2025-04-25	BiFPN-enhanced SwinDAT-based cherry variety classification with YOLOv8 2025-02-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89624-7 PMID:39948150	research paper	该研究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	结合了BiFPN与YOLOv8n-cls框架，并通过Swin Transformer和Deformable Attention Transformer (DAT)技术增强	NA	优化收获时机、确保质量控制和支持出口分类，从而改善农业实践和经济成果	土耳其西地中海地区的樱桃品种	computer vision	NA	深度学习	BiFPN, YOLOv8n-cls, Swin Transformer, Deformable Attention Transformer (DAT)	image	来自土耳其西地中海地区的樱桃品种数据集
2131	2025-04-25	Functionally characterizing obesity-susceptibility genes using CRISPR/Cas9, in vivo imaging and deep learning 2025-02-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89823-2 PMID:39948378	研究论文	利用CRISPR/Cas9、活体成像和深度学习技术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时未能检测到CRISPR/Cas9诱导的突变对脂肪细胞脂质积累的影响，且在8 dpf时的食物摄入影响与哺乳动物早期结果不一致	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	肥胖症	CRISPR/Cas9, 荧光成像, 深度学习图像分析	NA	图像	275只（饮食干预实验），1014只（脂质积累实验），1127只（食物摄入实验）
2132	2025-04-25	Automated grading of oleaster fruit using deep learning 2025-02-12, 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，实现了在不同分级速度下的高精度分类	研究仅针对伊朗国家标准分类的四种质量等级，未考虑其他可能的分类标准	开发高效的自动化沙枣果实分级方法以满足全球日益增长的需求	沙枣果实	计算机视觉	NA	深度学习	Mask R-CNN, YOLOv8	视频帧图像	四种不同质量等级的沙枣果实视频帧，采集自不同传送带速度(4.82至21.51 cm/s)
2133	2025-04-25	Learning based lower limb joint kinematic estimation using open source IMU data 2025-02-12, 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	通过利用开源数据集开发了三种训练方法，包括单用户训练、多用户训练及结合迁移学习的方法，克服了对大量数据收集的依赖	多用户训练方法因用户步态模式差异而表现出较低的准确性	开发一种高效且可访问的下肢关节运动学估计方法，用于临床评估和实际环境应用	下肢关节运动学	机器学习	NA	深度学习	NA	IMU数据	开源数据集（未明确样本数量）
2134	2025-04-25	Blockchain-integrated IoT device for advanced inspection of casting defects 2025-Feb-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86777-3 PMID:39939622	研究论文	本研究提出了一种创新的区块链集成物联网系统，用于铸件缺陷的高级检测，结合了基于ResNet的深度学习模型和区块链技术	结合ResNet深度学习模型与区块链技术，提升缺陷检测精度并确保数据完整性和可追溯性	可扩展性和能源效率仍有待改进	解决智能制造中的质量控制和数据管理挑战	铸件缺陷检测与数据管理	智能制造	NA	区块链技术、深度学习	ResNet	图像数据	NA
2135	2025-04-25	Pre- and post- COVID-19 trends related to dementia caregiving on Twitter 2025-02-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82405-8 PMID:39939632	research paper	研究分析了COVID-19前后Twitter上关于痴呆症护理的相关趋势	使用BERT模型进行监督和无监督深度学习，分析痴呆症护理者在社交媒体上的表达变化	研究仅基于英文推文，可能无法代表全球所有地区的护理者情况	揭示COVID-19前后痴呆症护理者的关注点变化，以更好地支持护理者	Twitter上关于痴呆症护理的推文	natural language processing	geriatric disease	BERT-based topic modelling	BERT	text	44,527条推文
2136	2025-04-25	Deep learning-based prediction of possibility for immediate implant placement using panoramic radiography 2025-02-12, 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	研究样本量相对有限（201名患者），且仅使用全景X光片数据	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	医学影像	201名患者的874颗牙齿（440颗难以即刻种植，434颗可即刻种植）
2137	2025-04-25	Mortality risk assessment using deep learning-based frequency analysis of electroencephalography and electrooculography in sleep 2025-Feb-10, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsae219 PMID:39301948	research paper	利用基于深度学习的脑电图和眼电图频率分析评估睡眠中的全因死亡风险	首次使用深度学习模型分析EEG和EOG的功率谱，以预测全因死亡率，并通过SHAP方法进行数据驱动的睡眠阶段特定频带定义	预测全因死亡率的C-index增益较小，仅增加0.24%	评估夜间多导睡眠图（PSG）中EEG和EOG的频率内容是否能预测全因死亡率	8716名参与者，包括MrOS睡眠研究和睡眠心脏健康研究的参与者	machine learning	NA	深度学习生存模型，SHAP分析，Cox比例风险模型	深度学习模型	EEG和EOG信号数据	8716名参与者的PSG数据
2138	2025-04-25	Deep Learning-Powered Colloidal Digital SERS for Precise Monitoring of Cell Culture Media 2025-Feb-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.03.636280 PMID:39974903	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的胶体数字SERS平台，用于精确监测细胞培养基	利用深度学习和胶体数字SERS技术，通过将时间波动的SERS强度转换为数字二进制信号，显著提高了检测的准确性和可重复性	某些分析物缺乏特征SERS峰可能限制了该平台的广泛应用	开发一种快速、精确监测细胞培养基的新技术，以提高生物制药制造的质量控制	细胞培养基（特别是AMBIC 1.1）中的小分子关键过程参数和质量属性	生物医学诊断	NA	表面增强拉曼光谱（SERS），深度学习	深度学习	光谱数据	NA
2139	2025-04-25	Heatmap-Based Active Shape Model for Landmark Detection in Lumbar X-ray Images 2025-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01210-x PMID:39103566	研究论文	提出了一种基于热图和主动形状模型的方法，用于提高腰椎X射线图像中地标检测的鲁棒性	结合深度学习的图像分析能力和地标分布的统计形状约束，提高了地标检测的准确性	未提及具体对噪声和图像模糊性的处理效果	提高腰椎X射线图像中地标检测的鲁棒性	腰椎X射线图像	计算机视觉	腰椎疾病	热图响应和主动形状模型	CNN（Pose-Net和M-Net）	图像	3600张腰椎X射线图像
2140	2025-04-25	IEA-Net: Internal and External Dual-Attention Medical Segmentation Network with High-Performance Convolutional Blocks 2025-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01217-4 PMID:39105850	研究论文	提出了一种内部和外部双重注意力的医学图像分割网络IEA-Net，用于解决传统CNN在特征提取和远程依赖建模方面的不足	设计了ICSwR模块和IEAM模块，其中IEAM模块包含LGGW-SA和EA模块，分别用于学习样本内局部-全局特征关联和样本间连接	未明确提及具体局限性	提升医学图像分割性能，特别是人体器官分割任务	医学图像（人体器官图像）	计算机视觉	NA	深度学习	IEA-Net（包含ICSwR和IEAM模块）	图像	Synapse多器官分割数据集和ACDC心脏分割数据集（具体样本数量未提及）