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
2561	2025-04-05	Towards Better Cephalometric Landmark Detection with Diffusion Data Generation 2025-Apr-03, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3557430 PMID:40178956	研究论文	本文提出了一种创新的数据生成方法，用于生成多样化的头颅X光图像及对应标注，以提高头颅标志点检测的准确性	开发了基于扩散模型的数据生成方法，无需人工干预即可生成多样化的头颅X光图像及标注，并引入了包含详细医学文本提示的数据集以控制生成样本的不同属性和风格	NA	提高头颅标志点检测的准确性，解决数据稀缺和标注成本高的问题	头颅X光图像及标志点	计算机视觉	正畸诊断	扩散模型	大规模视觉检测模型	图像	NA
2562	2025-04-05	Advancing Visual Perception Through VCANet-Crossover Osprey Algorithm: Integrating Visual Technologies 2025-Apr-03, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01467-w PMID:40180632	research paper	该研究提出了一种基于视觉核心适应网络和交叉鱼鹰算法的VCANet-COP模型，用于糖尿病视网膜病变的细微病变识别	VCANet-COP模型整合了稀疏自编码器和鱼鹰优化算法，模拟了人类视觉系统的多个处理区域，提高了病变检测的准确性和计算效率	虽然模型在多个数据集上表现优异，但未提及在临床实际应用中的验证情况	开发一种高效准确的自动化糖尿病视网膜病变筛查方法	糖尿病视网膜病变的细微病变识别	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	VCANet-COP (整合SAEs和OOA)	retinal fundus images	多个DR数据集（DR-Data, STARE, IDRiD, DRIVE, RFMID）
2563	2025-04-05	GCN-BBB: Deep Learning Blood-Brain Barrier (BBB) Permeability PharmacoAnalytics with Graph Convolutional Neural (GCN) Network 2025-Apr-03, The AAPS journal DOI:10.1208/s12248-025-01059-0 PMID:40180695	研究论文	本研究开发了一种基于图卷积神经网络（GCN）的深度学习模型，用于预测血脑屏障（BBB）渗透性	使用图卷积神经网络（GCN）结合小分子图表示，显著提高了BBB渗透性预测的准确性和召回率	研究仅使用了1924个分子数据，样本量相对较小	开发一种高效预测BBB渗透性的计算方法，以支持中枢神经系统靶向药物开发	小分子药物及其BBB渗透性	机器学习	神经系统疾病（如阿尔茨海默病、药物滥用）	图卷积神经网络（GCN）	GCN	分子结构图	1924个分子
2564	2025-04-05	Efficacy of a deep learning-based software for chest X-ray analysis in an emergency department 2025-Apr-03, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.03.007 PMID:40180796	研究论文	本研究评估了基于深度学习的计算机辅助检测系统在急诊科胸部X光片异常检测中的效果	在急诊科环境中评估深度学习辅助系统对胸部X光片异常检测的敏感性提升，即使放射科医生可获得临床信息	研究为回顾性设计，样本量相对有限（404例）	评估深度学习辅助系统在急诊科胸部X光片异常检测中的效能	急诊科出现呼吸道症状患者的胸部X光片	数字病理	肺部疾病	深度学习	CAD系统（具体架构未说明）	医学影像（胸部X光片）	404例连续胸部X光片（含103例异常影像）
2565	2025-04-05	A Tc1- and Th1-T-lymphocyte-rich tumor microenvironment is a hallmark of MSI colorectal cancer 2025-Apr-03, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6415 PMID:40181205	研究论文	本研究分析了微卫星不稳定（MSI）和微卫星稳定（MSS）结直肠癌中T细胞亚群的密度、组成、功能标志物表达及空间相互作用	首次详细描述了MSI结直肠癌中Tc1和Th1 T细胞富集的肿瘤微环境特征及其与MSS患者的差异	样本量相对有限（79例MSI和1,045例MSS），且仅针对结直肠癌	探究MSI和MSS结直肠癌中免疫肿瘤微环境的组成差异及其临床意义	79例MSI和1,045例MSS结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	多重荧光免疫组化（BLEACH&STAIN）	CNN	图像	1,124例结直肠癌样本（79 MSI + 1,045 MSS）
2566	2025-04-05	Soft sensor modeling using deep learning with maximum relevance and minimum redundancy for quality prediction of industrial processes 2025-Apr, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.02.010 PMID:39961741	研究论文	提出了一种基于最大相关和最小冗余的表示学习方法（MRMRRL），用于工业过程的质量预测	结合了质量相关特征提取、隐藏特征冗余减少和信息补偿三个通道的优点，显著提升了性能	未提及具体的工业过程类型或应用范围的局限性	提高工业过程质量预测的准确性和效率	工业过程的质量预测	机器学习	NA	自动编码器（AE）、堆叠自动编码器（SAE）、核主成分分析（KPCA）	MRMRRL、SAE	工业过程数据	未提及具体样本数量
2567	2025-04-05	De novo design of transmembrane fluorescence-activating proteins 2025-Apr, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-08598-8 PMID:39972138	研究论文	本文介绍了通过结合深度学习和能量基础方法，设计能够紧密结合小分子的跨膜蛋白	首次实现了跨膜蛋白对小分子的高亲和力和特异性结合的设计	未提及设计的跨膜蛋白在其他类型小分子上的适用性	设计能够特异性结合小分子的跨膜蛋白	跨膜蛋白和小分子配体	蛋白质设计	NA	深度学习和能量基础方法	NA	蛋白质结构数据	在活细菌和真核细胞膜部分进行了测试
2568	2025-04-05	GAICN: Graph Attention Iterative Contraction Network for Bioluminescence Tomography 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3510837 PMID:40030505	研究论文	提出了一种新型的图注意力迭代收缩网络（GAICN）用于生物发光断层扫描（BLT），以提高重建性能、稳定性和泛化能力	设计了基于图注意力机制的可学习空间拓扑变换和迭代收缩激活函数，实现了网格中一阶邻近节点之间的非局部特征聚合和权重动态调整	未明确提及具体局限性	提高生物发光断层扫描的重建分辨率、速度和泛化能力	生物发光断层扫描中的光源分布	数字病理	肿瘤	深度学习	GAICN（图注意力迭代收缩网络）	三维生物发光数据	模拟和体内实验数据
2569	2025-04-05	Segmenting the Inferior Alveolar Canal in CBCTs Volumes: The ToothFairy Challenge 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3523096 PMID:40030587	research paper	本文介绍了ToothFairy挑战赛的细节，该挑战赛旨在促进深度学习在CBCT扫描中下牙槽神经管分割领域的研究，并提供了一个包含443个CBCT扫描的公共数据集	首次在下牙槽神经管分割领域进行了全面的比较评估，并发布了最大的公开数据集和开源代码库	数据集中的153个扫描有体素级注释，其余扫描可能缺乏详细注释	促进深度学习在CBCT扫描中下牙槽神经管分割领域的研究，并提供公共基准数据集	下牙槽神经管（IAC）在CBCT扫描中的分割	digital pathology	牙科疾病	CBCT扫描	深度学习算法	3D医学图像	443个CBCT扫描（其中153个有体素级注释）
2570	2025-04-05	Training-Free Image Style Alignment for Domain Shift on Handheld Ultrasound Devices 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3522071 PMID:40030591	research paper	提出了一种无需训练的图像风格对齐方法（TISA），用于解决手持超声设备数据的领域偏移问题	TISA无需源数据，能够在测试时转换图像风格并保留空间上下文，且避免了预训练模型的持续更新	未提及具体局限性	解决手持超声设备数据与标准设备数据之间的领域偏移问题，提升自动诊断能力	手持超声设备数据	computer vision	NA	图像风格对齐	NA	image	NA
2571	2025-04-05	Enhanced DTCMR With Cascaded Alignment and Adaptive Diffusion 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3523431 PMID:40030837	研究论文	提出了一种结合张量信息的深度学习框架，用于群组可变形配准，有效校正DTCMR成像中的帧间运动	引入了一种新的深度学习框架，结合张量信息进行群组可变形配准，通过级联配准分支和平行分支处理平面内和平面外运动，并生成伪帧以指导配准	方法在低信噪比帧上处理剧烈平面内运动和分离扩散对比度畸变的能力仍有待验证	提高扩散张量心血管磁共振（DTCMR）成像的准确性和临床适用性	心肌微结构的可视化	医学影像处理	心血管疾病	扩散张量心血管磁共振（DTCMR）	深度学习框架	磁共振图像	2012年至2023年的900多例病例数据
2572	2025-04-05	Amyloid-β Deposition Prediction With Large Language Model Driven and Task-Oriented Learning of Brain Functional Networks 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3525022 PMID:40030867	研究论文	本文提出了一种基于大型语言模型和任务导向学习的大脑功能网络预测淀粉样蛋白沉积的新方法	1) 使用预训练的大型语言模型节点嵌入编码器提取任务相关特征；2) 任务导向的层次顺序功能连接网络学习模块增强大脑区域间复杂关联的表示；3) 任务特征一致性损失促进预测与真实淀粉样蛋白值的相似性	方法尚未在实际大规模早期阿尔茨海默病筛查中得到验证	开发一种基于功能连接网络的淀粉样蛋白沉积预测方法，以降低阿尔茨海默病早期筛查的成本和放射性	大脑功能连接网络和淀粉样蛋白沉积模式	数字病理学	阿尔茨海默病	fMRI, 大型语言模型	LLM驱动的深度学习框架	功能磁共振成像(fMRI)数据	NA
2573	2025-04-05	CTUSurv: A Cell-Aware Transformer-Based Network With Uncertainty for Survival Prediction Using Whole Slide Images 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3526848 PMID:40031069	研究论文	提出了一种基于细胞感知的Transformer网络CTUSurv，用于全切片图像的生存预测，并结合不确定性估计框架	首次提出同时捕捉细胞间及细胞与微环境交互的生存预测模型，并引入区域级不确定性估计框架	未明确说明模型在计算资源需求方面的表现及临床部署可行性	提升全切片图像在生存预测中的准确性和可靠性	全切片图像中的细胞及微环境特征	数字病理学	癌症（未指定具体类型）	深度学习	Transformer	全切片图像（WSI）	四个数据集（未明确样本数量）
2574	2025-04-05	The current landscape of artificial intelligence in computational histopathology for cancer diagnosis 2025-Apr-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02212-z PMID:40167870	综述	本文综述了2013年至2024年间人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断的关键方法和应用	涵盖了监督学习、无监督学习、弱监督学习和迁移学习等多种深度学习方法在组织病理学图像识别中的应用，并探讨了AI在识别基因突变和标准病理生物标志物方面的潜力	仅基于41项主要研究，可能未涵盖该领域所有最新进展	评估人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断和预后的应用现状	组织病理学图像	数字病理学	癌症	深度学习	NA	图像	41项主要研究
2575	2025-04-05	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Apr-01, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究，包括模型架构、时空多尺度及可解释性，并探讨了结合理论驱动和数据驱动模型的混合架构的可行性	展示了深度学习如何从不断增加的海洋时空数据中挖掘模式和深度见解，为海洋预报领域的革新提供了新的可能性	讨论了当前研究的局限性，并展望了未来趋势	探讨深度学习在海洋预报中的应用及其对传统数值海洋预报的补充作用	海洋预报	机器学习	NA	深度学习	混合架构（理论驱动与数据驱动模型结合）	时空数据	NA
2576	2025-04-05	Improved gated recurrent unit-based osteosarcoma prediction on histology images: a meta-heuristic-oriented optimization concept 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85149-1 PMID:40169634	research paper	本研究提出了一种基于改进门控循环单元（IGRU）的深度学习方法来预测组织学图像中的骨肉瘤	采用新型改进门控循环单元（IGRU）和鱼鹰优化算法（OOA）进行参数调优，以提高预测准确性	未提及与其他最新深度学习模型的比较，可能缺乏广泛的验证	通过深度学习技术提高骨肉瘤的早期诊断和个体化治疗	骨肉瘤患者的组织学图像	digital pathology	osteosarcoma	Weiner filter, 2D Otsu's method, linear discriminant analysis (LDA)	improved gated recurrent unit (IGRU)	image	NA
2577	2025-04-05	Detection of kidney bean leaf spot disease based on a hybrid deep learning model 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93742-7 PMID:40169647	研究论文	本研究基于混合深度学习模型检测菜豆叶斑病，构建了首个菜豆叶斑病数据集并提出了新的混合模型框架	构建了首个高质量的菜豆叶斑病数据集，并开发了一种结合深度学习和机器学习的新型框架，显著提高了检测效率和准确性	可靠的菜豆叶斑病数据集仍然稀缺，且深度学习方法计算成本高	提高菜豆叶斑病的检测效率和准确性，为精准农业中的作物病害智能诊断和管理提供新方法	菜豆叶斑病	计算机视觉	植物病害	深度学习与机器学习结合	EfficientNet-B7, MobileNetV3, ResNet50, VGG16, Logistic Regression, Random Forest, AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting	图像	NA
2578	2025-04-05	The potential of combined robust model predictive control and deep learning in enhancing control performance and adaptability in energy systems 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95636-0 PMID:40169731	研究论文	本研究探讨了将鲁棒模型预测控制（RMPC）与深度学习相结合，以提升能源系统的性能和适应性	结合RMPC的鲁棒性与深度学习的学习和适应能力，提出了一种新型控制框架，显著提高了控制精度和运行效率	研究仅通过模拟验证，缺乏实际系统应用的验证	提升能源系统的控制性能和适应性	热电联产（CHP）、电力制氢和电力制甲烷等能源系统	机器学习	NA	鲁棒模型预测控制（RMPC）和深度学习	RMPC与深度学习模型	模拟数据	NA
2579	2025-04-05	An efficient graph attention framework enhances bladder cancer prediction 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93059-5 PMID:40169776	研究论文	提出了一种基于图注意力机制的高效框架，用于增强膀胱癌的预测	采用名为MSL-GAT的新型图神经网络结构，结合注意力机制，识别和预测与膀胱癌进展相关的关键驱动基因	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的验证	提高膀胱癌的早期预测准确性，识别个性化驱动基因	膀胱癌患者的编码和非编码基因，包括长链非编码RNA（lncRNA）	机器学习	膀胱癌	基因组学、转录组学和表观基因组学多组学数据分析	MSL-GAT（多层堆叠图注意力网络）	基因组数据	基于TCGA-BLCA基准数据集进行实验
2580	2025-04-05	Robust ensemble classifier for advanced synthetic aperture radar target classification in diverse operational conditions 2025-Apr-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93536-x PMID:40169814	research paper	本文提出了一种增强的集成分类框架，用于合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）在多样化操作条件下的应用	该方法整合了ResNet、SVM和模板匹配的优势，通过多数投票结合它们的互补能力，提高了分类准确性和鲁棒性	未提及具体的计算资源需求或处理时间，可能在实际应用中存在效率问题	提高SAR自动目标识别在多样化操作条件下的分类准确性和鲁棒性	合成孔径雷达（SAR）图像中的目标	computer vision	NA	ResNet, SVM, 模板匹配	ResNet, SVM	SAR图像	使用MSTAR数据集进行实验验证