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
2181	2025-05-14	Zero-shot and few-shot multimodal plastic waste classification with vision-language models 2025-Jul, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114815 PMID:40273572	研究论文	本文探讨了利用视觉语言模型(VLMs)进行建筑和拆除塑料废物的树脂类型分类，通过零样本和小样本学习减少对大量标注数据的依赖	首次将视觉语言模型应用于塑料废物分类，实现了零样本和小样本学习，显著提高了数据效率和模型的可扩展性	零样本分类的准确率(70.15%)仍有提升空间，且未说明模型在更复杂塑料混合物分类中的表现	开发一种数据高效的塑料废物分类方法，减少对大规模标注数据的依赖	建筑和拆除过程中产生的塑料废物	计算机视觉	NA	视觉语言模型(VLMs)	VLM	图像和文本	未明确说明具体样本数量，但强调使用少量或零训练样本
2182	2025-05-14	Sepsis Important Genes Identification Through Biologically Informed Deep Learning and Transcriptomic Analysis 2025-Jul, Clinical and experimental pharmacology & physiology DOI:10.1111/1440-1681.70031 PMID:40356040	研究论文	通过生物信息学深度学习和转录组分析识别脓毒症重要基因	使用P-NET（一种生物信息学可解释人工智能模型）评估脓毒症基因重要性，并识别出688个重要基因，这些基因在炎症和免疫调节通路中富集	未提及样本量大小及具体实验验证步骤	识别调控脓毒症免疫反应的关键基因	脓毒症患者基因表达数据	生物信息学	脓毒症	转录组分析、单细胞分析	P-NET	基因表达数据	NA
2183	2025-05-14	Rapid detection of the viability of naturally aged maize seeds using multimodal data fusion and explainable deep learning techniques 2025-Jun-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143692 PMID:40068265	研究论文	本研究提出了一种基于多模态数据融合和可解释深度学习技术的自然老化玉米种子活力快速检测方法	提出了MSCNSVN模型，通过融合多传感器信息（MV、RS、TS、FS、SS）提高种子活力检测的准确性，并分析了不同数据对模型精度的影响	未提及具体样本量，且模型在单模态数据上的准确率仍有提升空间	提高自然老化玉米种子活力的检测准确率	自然老化的玉米种子	机器学习	NA	多模态数据融合、深度学习	MSCNSVN	多传感器数据（MV、RS、TS、FS、SS）	NA
2184	2025-05-14	Online assessment of soluble solids content in strawberries using a developed Vis/NIR spectroscopy system with a hanging grasper 2025-Jun-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143671 PMID:40073605	研究论文	本研究探讨了使用可见/近红外光谱(VIS/NIRS)在线检测草莓在悬挂运输过程中可溶性固形物含量(SSC)的可行性	开发了一种悬挂式抓取器的VIS/NIRS系统，并结合深度学习方法来提高在线检测草莓SSC的准确性和效率	研究仅针对草莓，未涉及其他小且易损水果的在线检测	实现在线检测草莓内部品质，特别是可溶性固形物含量(SSC)	草莓	光谱分析	NA	可见/近红外光谱(VIS/NIRS)	PLSR, 1D-CNN, 1D-CNN-LSTM	光谱数据	未明确说明样本数量
2185	2025-05-14	Artificial intelligence driven plaque characterization and functional assessment from CCTA using OCT-based automation: A prospective study 2025-Jun-01, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133140 PMID:40064207	研究论文	开发并验证了一种基于AI的模型，利用CCTA和OCT图像自动分析斑块特征和冠状动脉功能	首次将AI模型与OCT图像结合，用于自动化分析斑块特征和冠状动脉功能，并展示了与OCT分析结果的高度一致性	样本量相对较小（100名患者），且仅针对特定类型的斑块和冠状动脉狭窄进行了验证	开发并验证一种AI模型，用于自动化分析冠状动脉斑块特征和功能	100名接受侵入性冠状动脉造影、OCT和CCTA检查的患者	数字病理学	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）、冠状动脉CT血管造影（CCTA）	深度学习卷积神经网络（CNN）	图像	100名患者，包括21,471张断层扫描图像
2186	2025-05-14	Genetic Distinctions Between Reticular Pseudodrusen and Drusen: A Genome-Wide Association Study 2025-Jun, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.03.007 PMID:40064387	研究论文	通过全基因组关联研究（GWAS）比较网状假性玻璃膜疣（RPD）和玻璃膜疣（drusen）的遗传差异	首次识别出与RPD特异性相关的三个新遗传位点，并确认了ARMS2-HTRA1位点与RPD负荷的显著关联	样本量有限，特别是纯RPD病例较少（仅66例），且部分新发现的遗传变异属于罕见变异（次要等位基因频率<5%）	鉴定网状假性玻璃膜疣（RPD）相对于玻璃膜疣（drusen）的特异性遗传决定因素	UK Biobank（UKBB）队列中的RPD患者、drusen患者和对照参与者	基因组学	年龄相关性黄斑变性（AMD）	全基因组关联研究（GWAS）、深度学习框架、光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	基因组数据、OCT影像、彩色眼底照片	1787名参与者（1037名对照、361名纯drusen、66名纯RPD、323名混合病例）
2187	2025-05-14	Spectroscopic techniques combined with chemometrics for rapid detection of food adulteration: Applications, perspectives, and challenges 2025-Jun, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116459 PMID:40356185	review	本文综述了近三年来六种光谱技术与化学计量学方法在常见食品掺假检测中的应用、前景与挑战	总结了六种光谱技术（NIR、FTIR、HSI、Raman、UV-Vis和FS）与化学计量学方法在食品掺假检测中的综合应用，并提出了基于深度学习的方法和数据融合的未来研究方向	线性化学计量学方法仍是主要研究方法，这可能限制光谱技术的应用潜力	探讨光谱技术与化学计量学在食品掺假快速检测中的应用与未来发展	常见食品掺假（粉状食品、肉类、蜂蜜、饮料、食用油和乳制品）	食品检测	NA	NIR, FTIR, HSI, Raman, UV-Vis, FS	线性化学计量学方法、深度学习模型	光谱数据	NA
2188	2025-05-14	NCPepFold: Accurate Prediction of Noncanonical Cyclic Peptide Structures via Cyclization Optimization with Multigranular Representation 2025-May-13, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00139 PMID:40255206	研究论文	提出了一种名为NCPepFold的计算方法，用于直接预测含有非经典氨基酸的环肽结构	NCPepFold通过整合残基和原子级别的多粒度信息以及微调技术，显著提高了预测准确性，平均肽均方根偏差（RMSD）为1.640 Å	NA	提高含有非经典氨基酸的环肽结构预测的准确性，以促进肽药物设计和生物医学研究	含有非经典氨基酸的环肽	生物分子科学	NA	深度学习	NCPepFold	分子结构数据	NA
2189	2025-05-14	SpecRecFormer: Deep Learning-Driven Adaptive Component Identification of PAH Mixtures Based on Single-Component Raman Spectra 2025-May-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00461 PMID:40298131	研究论文	本文提出了一种名为SpecRecFormer的深度学习模型，用于基于拉曼光谱快速识别多环芳烃混合物中的单个组分	结合双通道CNN和Transformer模块进行局部和全局特征提取，并引入自适应阈值策略提高识别准确率	训练数据仅来源于四种单组分参考光谱，可能限制模型在其他类型混合物上的泛化能力	解决混合光谱中组分识别的挑战，提升环境科学和化学分析中的应用潜力	多环芳烃(PAHs)混合物	机器学习	NA	拉曼光谱分析	CNN+Transformer混合模型	光谱数据	四种单组分参考光谱生成的数据集，并在三个真实PAH数据集上测试
2190	2025-05-14	Effect of Cell-Cell Interaction on Single-Cell Behavior Revealed by a Deep Learning-Aided High-Throughput Addressable Single-Cell Coculture System 2025-May-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00306 PMID:40298933	研究论文	本文介绍了一种深度学习辅助的高通量可寻址单细胞共培养系统（DL-HASCCS），用于研究单细胞间的相互作用及其对细胞行为的影响	开发了一种结合高通量单细胞共培养和自动化数据处理的系统，能够快速配对异质性单细胞并进行定量分析	未提及系统在更广泛细胞类型或条件下的适用性	研究细胞间相互作用对单细胞行为的影响	乳腺癌细胞和内皮细胞	数字病理学	乳腺癌	高通量单细胞共培养	深度学习	单细胞数据	未明确提及具体样本数量
2191	2025-05-14	Lightweight and universal deep learning model for fast proton spot dose calculation at arbitrary energies 2025-May-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add3b9 PMID:40315885	研究论文	提出了一种轻量级且通用的深度学习模型MED-LSTM，用于快速计算任意能量下的质子点剂量	利用LSTM网络的序列学习能力，开发了适用于多种能量和不同解剖部位（前列腺、鼻咽和肺）的质子点剂量计算模型	在鼻咽和肺病例的某些点样本中，由于组织结构差异会出现明显偏差	开发快速准确的质子点剂量计算方法，以适应快速自适应规划和质量保证等流程	质子点剂量计算	机器学习	前列腺癌、鼻咽癌、肺癌	质子治疗	LSTM	剂量数据	前列腺、鼻咽和肺病例数据
2192	2025-05-14	Discovery and Prediction on a Family of Hard Superconductors with Kagome Lattice: XY3 Compounds 2025-May-13, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c15032 PMID:40317254	研究论文	本文通过结构预测发现了具有Kagome晶格的NaSi_6/相，并研究了XY3化合物的超导临界温度和硬度特性	发现了NaSi_6/相的Kagome晶格，并计算了XY3化合物的超导临界温度，揭示了电子-声子耦合、声子软化等因素对超导性的影响	研究主要基于理论计算和模拟，缺乏实验验证	探索和设计具有Kagome晶格和硬度的超导体	XY3化合物（如NaSi、CsB等）	材料科学	NA	结构预测、深度学习分子动力学模拟	深度学习分子动力学模型	理论计算数据	多种XY3化合物（如NaSi、CsB等）
2193	2025-05-14	Computer vision analysis of luteal color Doppler ultrasonography for early and automated pregnancy diagnosis in Bos taurus beef cows 2025-May-13, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skaf166 PMID:40355396	research paper	本研究评估了应用监督深度学习算法在肉牛早期和实时妊娠诊断中的适用性，使用黄体彩色多普勒超声在固定时间人工授精后第20天和第22天记录的数据	首次将深度学习算法应用于肉牛早期妊娠诊断，性能与专业人员相当	研究仅基于特定时间点的超声数据，未考虑其他可能影响诊断准确性的因素	开发早期和自动化的肉牛妊娠诊断方法	肉牛（Bos taurus beef cows）	computer vision	NA	彩色多普勒超声（CD ultrasonography）	CNN（VGG19, Xception, ResNet50）	video	390头母牛，共20,946帧有效图像
2194	2025-05-14	Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure 2025-May-13, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.018188 PMID:40357553	研究论文	利用深度学习从PET/CT衰减扫描中提取心脏腔室体积和质量，并研究其与心肌血流储备和心力衰竭的关系	首次从超低剂量CT扫描中提取心脏腔室体积和质量，并评估其与心力衰竭住院和心肌血流储备的关联	研究仅基于6个站点的数据，可能缺乏广泛代表性	评估深度学习从CT衰减校正扫描中提取的心脏腔室体积和质量与心力衰竭及心肌血流储备的关联	18,079名接受心脏PET/CT检查的患者	数字病理	心血管疾病	PET/CT	深度学习模型	图像	18,079名患者
2195	2025-05-14	Development of a deep learning method for phase retrieval image enhancement in phase contrast microcomputed tomography 2025-May-13, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13419 PMID:40357880	研究论文	开发了一种基于深度学习的相位检索图像增强方法，用于相位对比显微计算机断层扫描	提出了一种名为EVEPR的深度学习方法，通过整合去噪的EEC和PR图像的互补空间特征，显著提升了图像质量	未提及具体的数据集规模或训练时间，可能影响方法的泛化能力	解决传统PBI-µCT图像处理中的过平滑和噪声敏感性问题	低密度材料（如软组织和水凝胶构建体）	计算机视觉	NA	相位对比显微计算机断层扫描（PBI-µCT）	CNN	图像	体外和离体的PBI-µCT图像
2196	2025-05-14	A Novel Diffusion Irradiation Method to Monitor Thermal Effects on Deep Subcutaneous Vessels Using Laser Speckle Contrast Imaging 2025-May-13, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500089 PMID:40357992	研究论文	本研究探讨了激光手术中上层皮肤对激光传播和热扩散的影响，并提出了一种监测深层皮下血管热效应的新方法	结合激光散斑对比成像（LSCI）与深度学习去噪技术，提出了一种监测激光对深层皮下血管影响的新策略	研究仅在大鼠模型中进行，尚未在人体中验证	研究激光手术中热效应对深层皮下血管的影响，并优化激光治疗参数	大鼠背部窗口模型中的深层皮下血管	数字病理	血管性皮肤病	激光散斑对比成像（LSCI）和深度学习去噪技术	深度学习	图像	20只Sprague Dawley大鼠
2197	2025-05-14	Multimodal Diagnostic Approach for Osteosarcoma and Bone Callus Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2025-May-13, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500087 PMID:40357996	research paper	该研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习的多模态方法J-CAN，用于快速准确区分骨肉瘤和骨痂	提出了一种结合高光谱成像(HSI)和H&E染色病理学的多模态深度学习框架J-CAN，通过自注意力机制增强特征选择，提高了分类性能	未提及具体样本量或数据集的多样性限制	开发一种高效、自动化的骨肉瘤诊断方法，以解决传统组织病理学评估的局限性	骨肉瘤和骨痂	digital pathology	osteosarcoma	hyperspectral imaging (HSI)	MobileNetV2, 1D-CNN, self-attention mechanism	image	NA
2198	2025-05-14	Relation Equivariant Graph Neural Networks to Explore the Mosaic-like Tissue Architecture of Kidney Diseases on Spatially Resolved Transcriptomics 2025-May-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf303 PMID:40358510	研究论文	介绍了一种名为REGNN的图深度学习框架，用于分析空间分辨转录组学(SRT)数据，以探索肾脏疾病中的组织架构	REGNN框架整合了等变性和位置编码，以处理空间区域的n维对称性，并增强节点间的相对空间关系，适用于高度异质性的肾脏组织架构分析	标记良好的空间数据有限	探索肾脏疾病中细胞和形态学变化的空间分布模式	慢性肾脏病(CKD)和急性肾损伤(AKI)患者的肾脏组织	数字病理学	肾脏疾病	空间分辨转录组学(SRT)	图神经网络(GNN), 图自编码器, 图自监督学习	空间转录组数据	不同肾脏疾病条件下的异质性样本
2199	2025-05-14	Segmentation of renal vessels on non-enhanced CT images using deep learning models 2025-May-13, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04984-y PMID:40358703	研究论文	评估使用深度学习模型在非增强CT图像上进行肾血管重建的可能性	首次在非增强CT图像上应用深度学习模型进行肾血管重建，并与放射科医生的结果进行比较	模型在识别小的附属血管方面仍有困难，准确率显著低于放射科医生	探索深度学习在非增强CT图像上肾血管重建的应用	177名患者的非增强期、动脉期和静脉期CT扫描	数字病理	肾脏疾病	深度学习	深度学习模型	CT图像	177名患者的CT扫描（训练集120，验证集20，测试集37）
2200	2025-05-14	Bppv nystagmus signals diagnosis framework based on deep learning 2025-May-13, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01542-0 PMID:40358819	research paper	开发了一个基于深度学习的BPPV眼震信号诊断框架，用于精确分析眼动数据	提出了一个结合神经网络模型Egeunet和数学统计技术（如FFT）的综合框架，用于精确分割眼部结构和分析眼动数据	现有医疗设备在收集和分析眼震数据方面存在显著限制和不足	提高BPPV（良性阵发性位置性眩晕）的诊断准确性和临床决策支持	BPPV患者的眼震信号	digital pathology	geriatric disease	Fast Fourier Transform (FFT)	Egeunet	眼动数据	NA