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
221	2025-07-20	Enhanced accuracy and stability in automated intra-pancreatic fat deposition monitoring of type 2 diabetes mellitus using Dixon MRI and deep learning 2025-Aug, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04804-3 PMID:39841227	研究论文	开发了一种基于Dixon MRI和深度学习的自动化方法，用于准确评估2型糖尿病患者的胰腺内脂肪沉积	结合深度语义分割特征放射组学(DSFR)和传统放射组学特征，构建深度学习放射组学(DLR)模型，提高了胰腺内脂肪沉积监测的准确性和稳定性	由于糖尿病前期患者数量有限，未对区分糖尿病前期和非糖尿病模型进行测试	开发自动化监测胰腺内脂肪沉积的方法，以预测2型糖尿病和糖尿病前期的风险	534名接受上腹部MRI检查的患者	数字病理学	2型糖尿病	多回波Dixon MRI、双回波Dixon MRI	nnU-Net、支持向量机	MRI图像	534名患者(来自两个中心)
222	2025-07-20	Fast and Stable Neonatal Brain MR Imaging Using Integrated Learned Subspace Model and Deep Learning 2025-Aug, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3541643 PMID:40072865	研究论文	通过整合学习的新生儿特定子空间模型和模型驱动的深度学习，实现快速稳定的新生儿脑部MR成像	提出了一种子空间模型辅助的深度学习方法，解决了新生儿MRI应用中训练数据不足的问题	需要进一步开发以提高MRI在新生儿成像应用中的实用性	加速新生儿脑部MRI成像并提高图像重建的稳定性	新生儿脑部MRI图像	医学影像处理	新生儿疾病	深度学习与子空间模型结合	深度神经网络	MRI图像	dHCP数据集及来自四个独立医疗中心的测试数据
223	2025-07-20	Establishing a Deep Learning Model That Integrates Pretreatment and Midtreatment Computed Tomography to Predict Treatment Response in Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Aug-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.03.012 PMID:40089073	研究论文	本研究旨在开发一个深度学习模型，通过整合治疗前和治疗中的计算机断层扫描（CT）数据来预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的治疗反应	整合治疗前和治疗中的CT数据，建立深度学习模型以预测治疗反应，并推导出个性化的剂量递增方案	样本量相对较小（168例患者），且为回顾性研究	预测非小细胞肺癌患者的放疗反应并实现个性化治疗	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT扫描	LSTM网络	图像	168例非小细胞肺癌患者（来自3家医院）
224	2025-07-20	Deep learning-based laser weed control compared to conventional herbicide application across three vegetable production systems 2025-Aug, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8912 PMID:40555698	研究论文	本研究比较了基于深度学习的激光除草技术与传统除草剂在三种蔬菜生产系统中的效果	首次在多种蔬菜生产系统中评估激光除草技术的有效性，并与传统除草剂进行比较	激光除草对马齿苋和一年生禾本科杂草效果较差，且需要进一步优化以适应不同环境和杂草种类	评估激光除草作为非化学除草替代方案的可行性和效果	甜菜、菠菜和豌豆三种蔬菜作物及其相关杂草	农业技术	NA	激光除草技术	深度学习	生物量和覆盖率数据	三个研究试验点（新泽西州和纽约州）
225	2025-07-20	Brain Age Prediction: Deep Models Need a Hand to Generalize 2025-Aug-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70254 PMID:40667664	研究论文	本研究探讨了如何通过深度学习方法预测脑龄，并针对模型在新数据上的泛化问题提出了改进策略	通过综合预处理、广泛数据增强和模型正则化，显著减少了脑龄预测模型的泛化误差，并提高了对配准错误的鲁棒性	研究依赖于特定数据集（UK Biobank），可能在其他人群中的适用性有待验证	提高脑龄预测模型的临床适用性，缩小训练数据与未见数据之间的泛化差距	T1加权MRI图像	神经影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	SFCN-reg（基于VGG-16架构）	MRI图像	UK Biobank数据集、阿尔茨海默病神经影像计划数据集和澳大利亚影像、生物标志物和生活方式数据集
226	2025-07-20	Deep learning can predict cardiovascular events from liver imaging 2025-Aug, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101427 PMID:40671834	研究论文	本研究探讨了使用基于视觉Transformer的深度学习模型从肝脏MRI数据中预测心血管事件的风险	首次将视觉Transformer应用于肝脏MRI数据，无需手动特征选择即可预测心血管风险	需要进一步的前瞻性研究和外部验证以确认临床实用性	通过肝脏MRI数据提高心血管风险的预测能力	UK Biobank中的肝脏MRI数据	数字病理学	心血管疾病	MRI	Transformer	图像	44,672个肝脏MRI扫描
227	2025-07-20	Identifying and Evaluating Salt-Tolerant Halophytes Along a Tropical Coastal Zone: Growth Response and Desalination Potential 2025-Aug, Plant-environment interactions (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/pei3.70072 PMID:40672803	研究论文	本研究通过深度学习和温室实验，评估了加纳沿海地区盐生植物的耐盐性和脱盐潜力	利用深度学习图像识别技术鉴定植物种类，并结合温室实验评估盐生植物在不同盐浓度和土壤类型下的生长响应	研究仅针对加纳沿海地区的五种盐生植物，可能无法代表所有盐生植物的特性	探索加纳沿海地区盐生植物的营养、生态和药用价值，特别是其耐盐性和脱盐能力	加纳沿海地区的盐生植物	植物学与环境科学	NA	深度学习图像识别	NA	图像与实验数据	五种选定的盐生植物，在不同盐浓度（0、25和50 dS/m）和土壤类型（海沙和耕地土壤）下进行实验
228	2025-07-20	ViCoW: A dataset for colorization and restoration of Vietnam War imagery 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111815 PMID:40673188	研究论文	介绍了一个名为ViCoW的数据集，用于支持越南战争时期历史图像的修复和着色研究	提供了一个包含1896对高分辨率图像的数据集，专门用于历史图像的修复和着色，填补了该领域的数据空白	数据集仅包含来自四部越南电影的图像，可能无法涵盖所有历史场景和视觉多样性	支持历史图像修复和着色技术的研究，促进数字遗产保护	越南战争时期的电影图像	计算机视觉	NA	ITU-R BT.601亮度公式	深度学习模型	图像	1896对高分辨率图像
229	2025-07-20	Smartphone image dataset for machine learning-based monitoring and analysis of mango growth stages 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111780 PMID:40673194	research paper	该研究创建了一个标准化的芒果生长阶段图像数据集，用于基于机器学习的监测和分析	开发了一个标准化且公开可用的芒果生长阶段图像数据集，填补了孟加拉国农业领域缺乏高质量数据集的空白	数据集仅基于孟加拉国某一果园的芒果，尽管生长阶段具有全球代表性，但可能无法涵盖所有芒果品种或生长条件	促进机器学习在农业领域的应用，特别是芒果生长阶段的自动化监测和分析	芒果的生长阶段	computer vision	NA	图像采集与标注	NA	image	2004张图像，分为四个生长阶段：早期果实、未成熟、成熟和熟透
230	2025-07-20	Deep learning empowers genomic selection of pest-resistant grapevine 2025-Aug, Horticulture research IF:7.6Q1 DOI:10.1093/hr/uhaf128 PMID:40673235	研究论文	本研究整合深度学习、植物表型组学、定量遗传学和转录组学，对葡萄藤的抗虫性进行基因组选择	利用深度卷积神经网络（DCNNs）准确评估葡萄叶片的虫害损伤，并结合基因组重测序数据和转录组数据，识别与抗虫性相关的基因	NA	通过深度学习与基因组选择技术，培育抗虫性葡萄藤品种	葡萄藤及其抗虫性相关基因	机器学习	NA	基因组重测序、转录组学	DCNN、VGG16、ML	图像、基因组数据、转录组数据	231个葡萄藤种质资源
231	2025-07-20	Deep learning's crystal ball: Predicting HCC surgery success with multimodal imaging 2025-Aug-01, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001410 PMID:40680277	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
232	2025-07-20	[A multi-feature fusion-based model for fetal orientation classification from intrapartum ultrasound videos] 2025-Jul-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2025.07.24 PMID:40673320	研究论文	本研究构建了一种基于多特征融合的智能分析模型，用于分类产时超声视频中的胎儿方位	结合Yolov8、CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块进行特征提取，提高了分类准确性	NA	开发一种高效准确的胎儿方位分类模型	产时超声视频中的胎儿方位	计算机视觉	NA	深度学习	Yolov8结合CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块	视频	医生标注的关键结构（眼睛、面部、头部、丘脑和脊柱）图像用于模型训练
233	2025-07-20	Transfer Learning for Predicting ncRNA-Protein Interactions 2025-Jul-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00914 PMID:40679953	研究论文	提出了一种基于迁移学习的框架Transfer-RPI，用于预测非编码RNA与蛋白质的相互作用，以提高预测准确性	利用迁移学习和深度特征学习技术，结合RiNALMo和ESM模型提取RNA和蛋白质序列的全面特征，提升小数据集上的预测性能	依赖于现有数据集的质量和规模，可能无法覆盖所有类型的ncRNA-蛋白质相互作用	提高非编码RNA与蛋白质相互作用预测的准确性，以促进对生物过程的理解和新治疗剂的开发	非编码RNA（ncRNA）与蛋白质的相互作用	机器学习	NA	迁移学习，深度特征学习	RiNALMo, ESM	RNA和蛋白质序列数据	RPI369, RPI488, RPI1807, RPI2241, 和 NPInter v2.0数据集
234	2025-07-20	Performance of Machine Learning in Diagnosing KRAS (Kirsten Rat Sarcoma) Mutations in Colorectal Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Jul-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73528 PMID:40680189	系统性综述与荟萃分析	本文通过系统性综述和荟萃分析评估了机器学习在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能	首次通过系统性综述和荟萃分析评估了不同机器学习模型在KRAS突变诊断中的表现，并比较了基于不同影像特征的模型性能	深度学习模型的临床应用目前仍相对有限，需要更大的样本量和改进的模型架构	为开发和完善未来智能诊断工具提供循证依据	结直肠癌患者的KRAS基因突变	数字病理学	结直肠癌	机器学习、深度学习	多种ML/DL模型	临床特征、CT、MRI、PET/CT、病理组织学图像	43项研究，共10,888名患者
235	2025-07-20	Modelling In vitro Mutagenicity Using Multi-Task Deep Learning and REACH Data 2025-Jul-18, Chemical research in toxicology IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.chemrestox.5c00152 PMID:40680271	研究论文	本研究探讨了利用多任务深度学习和REACH数据建立体外诱变模型的可能性	利用多任务深度学习模型探索不同诱变性检测方法之间的内在关联，并比较其与单任务模型的性能差异	外部测试集的阳性样本和阴性样本数量需至少各200个才能获得较好的预测准确率	开发更准确的体外诱变性预测模型	超过12,000种化学物质	机器学习	NA	多任务深度学习	图神经网络(GNN)	化学结构数据	超过12,000种化学物质
236	2025-07-20	Iterative deep learning design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell-type specificity 2025-Jul-16, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101302 PMID:40472848	research paper	该研究应用迭代深度学习设计具有人类细胞系特异性活性的合成增强子	利用迭代深度学习优化模型，设计出在两种人类细胞系中具有显著差异活性的合成增强子，并通过实验验证和模型再优化提高特异性	研究仅针对两种人类细胞系进行验证，未扩展到更多细胞类型或体内环境	解决合成生物学中靶向特定细胞类型基因表达的问题	人类合成增强子的设计与验证	synthetic biology	NA	iterative deep learning, chromatin accessibility analysis	deep learning	genomic sequence, chromatin accessibility data	two human cell lines
237	2025-07-20	Computer vision techniques for high-speed atomic force microscopy of DNA molecules 2025-Jul-16, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ade888 PMID:40570888	研究论文	探讨深度学习技术在高速原子力显微镜(HSAFM)图像分析中的应用，以提高DNA分子检测和分类的效率	首次将全卷积网络(FCN)和YOLOv8架构应用于HSAFM图像分析，显著提高了DNA分子检测的准确性和效率	研究仅针对特定遗传疾病(三核苷酸重复扩增疾病和脆性X综合征)的样本，可能不适用于其他类型的DNA分析	开发自动化方法以加速HSAFM图像分析流程，实现快速精准的基因组疾病诊断	来自三核苷酸重复扩增疾病和脆性X综合征患者的DNA分子	计算机视觉	遗传疾病	高速原子力显微镜(HSAFM)	FCN, YOLOv8	图像	20000张包含DNA分子的图像，其中标记了248个分子(33个为真实目标)
238	2025-07-20	An interpretable machine learning model for predicting bone marrow invasion in patients with lymphoma via 18F-FDG PET/CT: a multicenter study 2025-Jul-15, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03110-8 PMID:40665334	研究论文	开发并验证了一种可解释的机器学习模型，用于预测淋巴瘤患者的骨髓侵犯	整合了临床数据、18F-FDG PET/CT参数、放射组学特征和深度学习特征，构建了一个可解释的预测模型	样本量较小（159例患者），且仅来自两个中心	预测淋巴瘤患者的骨髓侵犯，以减少对侵入性骨髓活检的依赖	新诊断的淋巴瘤患者	数字病理	淋巴瘤	18F-FDG PET/CT	ExtraTrees分类器	临床数据、影像数据	159例新诊断的淋巴瘤患者（118例来自中心I，41例来自中心II）
239	2025-07-20	A cryptosystem for face recognition based on optical interference and phase truncation theory 2025-Jul-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06990-y PMID:40659666	研究论文	本研究提出了一种基于光学干涉和相位截断理论的人脸识别加密系统，旨在解决面部图像数据的安全传输和存储问题	引入了振幅-相位分离异步加密（APSAE）技术，通过分别异步加密振幅和相位分量来减轻固有漏洞	NA	解决面部图像隐私泄露的关键问题，并推动安全生物识别系统的发展	面部图像数据	计算机视觉	NA	光学干涉和相位截断理论	深度学习	图像	Labeled Faces in the Wild (LFW) 数据集
240	2025-07-20	New Bayesian and deep learning spatio-temporal models can reveal anomalies in sensor data more effectively 2025-Jul-10, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123928 PMID:40680322	研究论文	本文介绍了两种新的无监督方法，用于检测时空传感器阵列中的异常，特别适用于河流传感器网络等高度结构化数据集	提出了两种新方法：基于动态贝叶斯的降秩高斯过程时空模型和基于时空注意力的LSTM深度学习架构，并引入了一种集成方法结合两者的优势	虽然展示了优于现有方法的性能，但未提及在极端环境条件下的适用性或对传感器故障类型的覆盖范围	开发鲁棒高效的算法和计算方法，用于监测复杂生态系统中的时空异常	河流传感器网络获取的时空传感器数据	机器学习	NA	动态贝叶斯建模, 深度学习	降秩高斯过程, LSTM	时空传感器数据	NA