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
2401	2025-05-08	Deep Learning-Based CT-Less Cardiac Segmentation of PET Images: A Robust Methodology for Multi-Tracer Nuclear Cardiovascular Imaging 2025-May-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01528-0 PMID:40329157	研究论文	开发了一种基于深度学习的无CT心脏PET图像分割方法，用于多示踪剂核心血管成像	提出了一种直接分割心脏PET图像的深度学习方法，克服了传统基于CT图像分割的局限性	研究中仅使用了146名患者的406张心脏PET图像，样本量相对有限	开发一种可靠的心脏PET图像分割方法，用于心血管疾病的诊断	心脏PET图像	数字病理	心血管疾病	PET/CT成像	nnU-Net V2	医学图像	146名患者的406张心脏PET图像（43 F-FDG、329 N-NH和37 Rb图像）
2402	2025-05-08	Enhancing Breast Cancer Detection Through Optimized Thermal Image Analysis Using PRMS-Net Deep Learning Approach 2025-May-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01465-y PMID:40329154	research paper	该研究通过优化的热图像分析，使用PRMS-Net深度学习方法增强乳腺癌检测	创新性地结合了渐进残差网络（PRN）和ResNet-50，构建了渐进残差多类支持向量机网络（PRMS-Net），显著提升了特征提取和分类效果	未提及具体的数据来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	提升乳腺癌早期检测的准确性和效率	乳腺癌的热图像数据	digital pathology	breast cancer	thermal image analysis	PRMS-Net (Progressive Residual Multi-Class Support Vector Machine-Net)	image	未明确提及样本数量，但使用了五折交叉验证方法
2403	2025-05-08	Letter to the Editor: Deep Learning and Numerical Analysis for Bladder Outflow Obstruction and Detrusor Underactivity Diagnosis in Men: A Novel Urodynamic Evaluation Scheme 2025-May-06, Neurourology and urodynamics IF:1.8Q3 DOI:10.1002/nau.70049 PMID:40329494	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2404	2025-05-08	Cost-efficient training of hyperspectral deep learning models for the detection of contaminating grains in bulk oats by fluorescent tagging 2025-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125856 PMID:39923708	研究论文	本文提出了一种基于荧光标记的高光谱深度学习模型，用于高效检测燕麦中的污染谷物	利用荧光标记技术高效生成地面真实分割掩码，减少人工标注的需求和错误	荧光标记仅在紫外光谱范围内可见，可能限制了在其他光谱范围的应用	开发一种成本效益高的高光谱深度学习模型训练方法，用于检测燕麦中的污染谷物	燕麦中的污染谷物（如未涂层的斯佩尔特小麦粒）	计算机视觉	NA	荧光标记技术	深度学习分割模型	高光谱图像	燕麦与斯佩尔特小麦粒的混合物样本
2405	2025-05-08	A framework for real-time traffic risk prediction incorporating cost-sensitive learning and dynamic thresholds 2025-May-05, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108087 PMID:40328008	研究论文	提出了一种结合成本敏感学习和动态阈值的实时交通风险预测框架	将交通风险细分为四个等级，并引入成本敏感学习和动态阈值以提高预测可靠性	未提及具体的数据来源限制或模型在其他数据集上的泛化能力	提高实时交通风险预测的可靠性，促进主动交通安全管理	交通状态和风险数据	机器学习	NA	成本敏感学习(CSL)、动态阈值(DTs)、遗传算法(GA)	机器/深度学习模型	车辆轨迹数据	HighD数据集中的交通状态和风险数据
2406	2025-05-08	Inter-hospital transferability of AI: A case study on phase recognition in cholecystectomy 2025-May-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110235 PMID:40328029	research paper	本研究探讨了AI模型在胆囊切除术阶段识别中的跨医院可转移性	分析了训练数据多样性和手术技术差异对模型泛化能力的影响，并提出结合公开数据和特定机构数据提升模型可转移性的方法	研究仅针对胆囊切除术，样本量相对有限（104例公开手术和21例自录视频）	开发具有跨临床环境泛化能力的手术阶段识别AI模型	胆囊切除术视频数据	digital pathology	NA	deep learning	ResNet50 + MS-TCN	video	104例公开手术视频 + 21例自录手术视频
2407	2025-05-08	Oral cavity carcinoma detection using BAT algorithm-optimized machine learning models with transfer learning and random sampling 2025-May-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110250 PMID:40328028	研究论文	提出了一种结合迁移学习、随机采样和BAT算法优化的集成机器学习分类器TR-ROS-BAT-ML，用于口腔癌检测	整合了迁移学习、随机采样和基于BAT算法的优化策略，提出了一种新的诊断框架TR-ROS-BAT-ML	未来研究需要整合多模态数据并进一步优化以提高临床适用性	提高口腔癌的早期和准确检测	口腔鳞状细胞癌（OSCC）和正常口腔上皮组织的H&E染色组织学图像	数字病理	口腔癌	H&E染色组织学图像分析	NANSNetLarge, EfficientNetB7, EfficientNetV2L, EfficientNetV2S, EfficientNetV2M, XGBoost, AdaBoost, Extra Trees, Histogram-Based Gradient Boosting, MultiLayer Perceptron	图像	1224张H&E染色组织学图像（100x和400x放大），来自230名患者
2408	2025-05-08	Deep learning-based MRI reconstruction with Artificial Fourier Transform Network (AFTNet) 2025-May-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110224 PMID:40328027	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的MRI重建方法，使用人工傅里叶变换网络（AFTNet）处理频域中的原始k空间数据	AFTNet结合了域流形学习和复数神经网络（CVNNs），直接在频域处理原始k空间数据，实现了频域和图像域之间的跨域学习映射	NA	解决图像逆问题，特别是加速磁共振成像（MRI）重建	MRI数据	计算机视觉	NA	深度学习	AFTNet	图像	NA
2409	2025-05-08	What insights can spatiotemporal esophageal atlases and deep learning bring to engineering the esophageal mucosa? 2025-May-05, Developmental cell IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.devcel.2025.04.009 PMID:40328228	研究论文	本文介绍了一个结合实验和计算的平台，用于绘制人类食管的时空发育图谱并预测控制上皮分化的关键信号通路	结合空间发育数据和深度学习，提出了一种无外源、可扩展的策略，用于从人类多能干细胞生成食管黏膜	NA	研究人类食管的时空发育及其信号通路，以工程化食管黏膜	人类食管和人类多能干细胞(hPSCs)	数字病理学	NA	NA	深度学习	空间发育数据	NA
2410	2025-05-08	Prediction of EGFR Mutations in Lung Adenocarcinoma via CT Images: A Comparative Study of Intratumoral and Peritumoral Radiomics, Deep Learning, and Fusion Models 2025-May-05, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.029 PMID:40328536	研究论文	本研究通过CT图像的放射组学和深度学习方法分析肺腺癌患者的瘤内和瘤周特征，开发并验证了一种多模型融合策略来预测表皮生长因子受体（EGFR）突变状态	结合瘤内和瘤周区域的放射组学和深度学习模型，采用软投票策略的多模态融合方法，显著提高了预测性能	研究为回顾性设计，且仅基于两个医疗中心的数据	预测肺腺癌患者的EGFR突变状态	826名肺腺癌患者的CT图像数据	数字病理	肺癌	放射组学分析、深度学习	nnUNet、Lasso、多种机器学习算法、2D/2.5D/3D深度学习模型	CT图像	826名肺腺癌患者（来自两个医疗中心）
2411	2025-05-08	Enhancing lung cancer detection through integrated deep learning and transformer models 2025-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00516-2 PMID:40320438	研究论文	提出了一种结合深度学习和Transformer模型的新框架CanNS，用于提高肺癌检测的准确性和效率	整合了Swin-Transformer UNet (SwiNet)模型进行分割、Xception-LSTM GAN (XLG) CancerNet进行分类以及Devilish Levy Optimization (DevLO)进行参数微调，形成协同诊断能力	依赖大量标注数据，存在过拟合和高计算复杂度的问题，模型在实际临床数据集上的稳定性尚待验证	提高肺癌早期诊断的准确性和效率	肺癌检测	计算机视觉	肺癌	深度学习、Transformer模型	Swin-Transformer UNet (SwiNet)、Xception-LSTM GAN (XLG) CancerNet	图像	NA
2412	2025-05-08	Domain knowledge-infused pre-trained deep learning models for efficient white blood cell classification 2025-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00563-9 PMID:40320432	研究论文	本文提出了一种结合领域知识和预训练深度学习模型的白细胞分类方法，以提高分类性能	通过融合领域知识和图像数据，提升了预训练模型在白细胞分类任务上的性能	虽然提高了数据量，但数据质量问题仍未完全解决	提高白细胞分类的效率和准确性，以辅助医疗诊断	白细胞图像	计算机视觉	NA	数据增强和归一化技术	Inception V3, DenseNet 121, ResNet 50, MobileNet V2, VGG 16	图像	BCCD和LISC数据集
2413	2025-05-08	The analysis of marketing performance in E-commerce live broadcast platform based on big data and deep learning 2025-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00546-w PMID:40320449	研究论文	基于大数据管理和深度学习技术，对电子商务直播平台的营销绩效进行全面深入分析	结合大规模数据集和调查，构建了一系列绩效评估指标，并通过专家评分法确定各指标权重，利用BPNN模型进行训练和评估	未提及具体的数据来源和样本量，可能影响结果的普适性	分析电子商务直播平台的营销绩效，优化用户体验、提升销售业绩和加强品牌推广	电子商务直播平台的营销绩效	机器学习	NA	大数据管理技术	BPNN	大规模数据集和调查数据	NA
2414	2025-05-08	Leveraging AI to explore structural contexts of post-translational modifications in drug binding 2025-May-04, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01019-y PMID:40320551	研究论文	利用AI技术探索翻译后修饰在药物结合中的结构背景	首次大规模利用AI驱动的蛋白质结构预测工具（如AlphaFold3、RoseTTAFold All-Atom、Chai-1）模拟PTM修饰的人类蛋白质与配体的结合动态	方法准确性的精确评估需要更大的基准测试集	探索翻译后修饰（PTMs）对药物结合的结构影响	人类蛋白质中的小分子结合相关PTMs	计算生物学	癌症、糖尿病、心脏病、神经退行性疾病、代谢疾病	深度学习算法、蛋白质结构预测工具（AlphaFold3、RoseTTAFold All-Atom、Chai-1）	深度学习模型	蛋白质结构数据、配体结合数据	6,131个已识别的PTMs映射到ECOD数据库的结构域，生成了14,178个PTM修饰的人类蛋白质模型
2415	2025-05-08	The construction of student-centered artificial intelligence online music learning platform based on deep learning 2025-May-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95729-w PMID:40319107	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的以学生为中心的在线音乐学习平台课程推荐模型CRM-SLIE	结合注意力机制和GRU，并引入项目交叉模块，有效捕捉学生兴趣变化和课程间二阶特征交互	未提及具体的学生样本数量或平台用户规模	提高在线音乐学习平台课程推荐的准确性和适应性	在线音乐学习平台的学生用户	机器学习	NA	深度学习	GRU结合注意力机制	用户行为序列数据	未提及具体样本数量
2416	2025-05-08	Bio-inspired motion detection models for improved UAV and bird differentiation: a novel deep learning framework 2025-May-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99951-4 PMID:40319117	research paper	提出一种生物启发的深度学习模型STBRNN，用于实时区分无人机和鸟类	结合生物启发的CNN、GRU和新型生物响应层，显著提高了无人机和鸟类的区分精度	未提及模型在不同天气或光照条件下的性能表现	提高无人机和鸟类在敏感区域（如机场）的检测和区分能力	无人机和鸟类	computer vision	NA	deep learning	STBRNN (包含Bio-CNN, GRU, Bio-Response Layer)	image, video	未明确说明具体数量，但包含多种环境下采集的标注图像和视频
2417	2025-05-08	Massive experimental quantification allows interpretable deep learning of protein aggregation 2025-May-02, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adt5111 PMID:40305601	研究论文	通过大规模实验量化数据训练可解释的深度学习模型CANNA，用于预测蛋白质聚集	利用超过10万蛋白质序列的实验量化数据训练卷积-注意力混合神经网络CANNA，显著提高了蛋白质聚集预测的准确性	NA	解决蛋白质聚集预测中的数据短缺问题，提高预测准确性	蛋白质序列	机器学习	NA	深度学习	卷积-注意力混合神经网络(CANYA)	蛋白质序列数据	超过10万蛋白质序列
2418	2025-05-08	Development of machine learning-based mpox surveillance models in a learning health system 2025-May-02, Sexually transmitted infections IF:3.6Q2 DOI:10.1136/sextrans-2024-056382 PMID:40318862	研究论文	本研究旨在开发基于机器学习和深度学习的模型，用于通过临床记录检测mpox病例以支持监测工作	首次将机器学习和深度学习模型应用于mpox病例的监测，并比较了不同模型的性能	研究数据仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	开发能够检测mpox病例的监测模型	PCR确诊的mpox病例及其匹配对照	机器学习	mpox（猴痘）	机器学习建模	LASSO, ClinicalBERT, ClinicalLongformer	临床记录文本	228例PCR确诊mpox病例和698例对照
2419	2025-05-08	Deep implicit optimization enables robust learnable features for deformable image registration 2025-May-02, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103577 PMID:40328129	research paper	提出一种结合深度学习和优化方法的图像配准框架，通过将优化层嵌入深度网络来学习可变形图像配准的特征	首次在深度网络中显式嵌入迭代优化求解器作为网络层，实现端到端特征学习与优化不变性的结合，支持测试时任意变换表示切换且无需重新训练	未明确说明方法在极端域偏移情况下的性能边界及计算效率的具体量化数据	解决现有深度学习图像配准方法缺乏优化方法不变性导致的域适应性问题	可变形医学图像配准任务	computer vision	NA	深度学习结合迭代优化求解器	深度隐式优化网络	医学图像	NA
2420	2025-05-08	Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma From Multi-Sequence Magnetic Resonance Imaging Based on Deep Fusion Representation Learning 2025-May, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3451331 PMID:39196745	研究论文	本研究提出了一种基于深度融合表示学习的多序列磁共振成像术前预测肝细胞癌微血管侵犯的新方法	提出了一种新的基于ResNet的多分支深度融合特征算法（DFFResNet），结合不同序列的MRI图像以增强信息互补性和整合性	样本量相对较小（117人），且仅来自单一医院	术前预测肝细胞癌的微血管侵犯（MVI）	肝细胞癌患者	数字病理学	肝癌	多序列磁共振成像（MRI）	DFFResNet（基于ResNet的多分支深度融合特征算法）	MRI图像	117名患者，7个MRI序列