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
2741	2025-05-14	Deep learning-based automated segmentation of cardiac real-time MRI in non-human primates 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109894 PMID:40086292	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动分割方法PrimUNet，用于非人灵长类动物心脏实时MRI图像的心肌分割	首次在非人灵长类动物模型中实现了与人类研究相当的自动心肌分割性能，Dice分数达到0.9	目前仅在恒河猴和狒狒的MRI数据上进行了测试，尚未在其他动物模型上验证	开发适用于非人灵长类动物心脏MRI的自动分割方法，提高心血管疾病研究的可靠性和可重复性	非人灵长类动物（恒河猴和狒狒）的心脏MRI图像	数字病理	心血管疾病	MRI	CNN（基于U-Net框架的PrimUNet）	图像（心脏MRI）	恒河猴和狒狒的实时MRI及cine MRI数据
2742	2025-05-14	A sustainable industrial waste control with AI for predicting CO2 for climate change monitoring 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125338 PMID:40273781	研究论文	本研究提出了一种结合AI和Metaverse框架的创新方法，用于预测和监测工业废物碳排放，以支持可持续废物管理	提出了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，并引入梯度提升机以提高预测性能，同时利用Metaverse环境实现实时气候监测和交互式数据分析	NA	开发一种先进的AI驱动框架，用于预测和监测工业废物碳排放，以应对气候变化挑战	工业废物碳排放和能源消耗模式	机器学习	NA	深度学习、梯度提升机	CNN、LSTM	能源使用模式、工业社会因素数据	NA
2743	2025-05-14	Deep learning-based spatial optimization of green and cool roof implementation for urban heat mitigation 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125398 PMID:40273786	research paper	提出了一种基于深度学习的城市绿色和凉爽屋顶实施空间优化方法，以减轻城市热压力并最大化成本效益	开发了基于Multi-ResNet深度学习算法的替代模型，用于优化绿色和凉爽屋顶的分配，显著降低了计算需求	研究仅针对大首尔地区，且基于SSP585气候情景和2100年土地覆盖预测，可能不适用于其他地区或情景	优化城市绿色和凉爽屋顶的实施，以减轻城市热压力并提高成本效益	大首尔地区的城市绿色和凉爽屋顶实施	machine learning	NA	Multi-ResNet, WRF-UCM	Multi-ResNet	模拟数据	379个城市网格的262,144种情景
2744	2025-05-14	Multitemporal river flow discharge prediction: A new framework for integrated environmental management and flood control 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125372 PMID:40279745	research paper	该研究提出了一种先进的通用数据分组处理方法（AUGMDH）模型，用于预测不同时间尺度的河流流量排放	引入AUGMDH模型，在多种时间尺度上预测河流流量排放，并在准确性、可靠性和计算效率上优于CNN模型	未明确提及研究的具体局限性	提高河流流量排放预测的准确性和可靠性，以支持水资源管理和洪水控制	河流流量排放	machine learning	NA	AUGMDH, CNN	AUGMDH, CNN	时间序列数据	NA
2745	2025-05-03	Deep Learning Radiopathomics for Predicting Tumor Vasculature and Prognosis in Hepatocellular Carcinoma 2025-May, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.250141 PMID:40314587	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2746	2025-05-14	Assessing Algorithmic Fairness With a Multimodal Artificial Intelligence Model in Men of African and Non-African Origin on NRG Oncology Prostate Cancer Phase III Trials 2025-May, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00284 PMID:40344545	research paper	该研究评估了多模态人工智能（MMAI）深度学习系统在前列腺癌（PCa）临床试验中预测远处转移（DM）和前列腺癌特异性死亡率（PCSM）的算法公平性	首次在多模态人工智能模型中评估了算法在不同种族（非洲裔和非非洲裔）前列腺癌患者中的公平性	研究中仍有0.5%的患者种族信息未知或缺失	评估多模态人工智能模型在前列腺癌预后预测中的算法公平性	非洲裔和非非洲裔前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	deep learning	MMAI	digital histopathology and clinical data	5,708名患者（包括948名非洲裔和4,731名非非洲裔患者）
2747	2025-05-14	Three-dimensional C-scan-based generation adversarial network with synthetic input to improve optical coherence tomography angiography 2025-May, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.5.056006 PMID:40352109	研究论文	提出了一种基于三维C扫描的生成对抗网络（3DCS-GAN），用于改善光学相干断层扫描血管成像（OCTA）的血管可视化	首次提出利用三维C扫描数据重建高质量三维血管网络，充分利用了OCTA数据的体积信息和血管网络的拓扑特征	NA	改善OCTA数据的血管可视化质量	OCTA数据中的血管网络	计算机视觉	葡萄酒色斑病	OCTA	GAN（基于Pix2Pix架构）	三维医学图像	NA
2748	2025-05-14	Association of Deep Learning-based Chest CT-derived Respiratory Parameters with Disease Progression in Amyotrophic Lateral Sclerosis 2025-May, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243463 PMID:40358443	research paper	该研究探讨了基于深度学习的胸部CT衍生呼吸参数在预测肌萎缩侧索硬化症（ALS）疾病进展和生存期中的价值	使用深度学习技术从胸部CT中提取肺体积指数（LVI）和呼吸肌指数（RMI），这些参数能够反映ALS的临床分期并预测生存期，特别是在延髓受累患者中具有应用价值	研究为回顾性设计，样本量相对有限（261例患者），且所有数据来自单一三级医院	评估深度学习衍生的胸部CT参数对ALS疾病进展和患者生存期的预测能力	肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning-based CT analysis	Gaussian process regressor	CT images	261例ALS患者（平均年龄65.2岁±11.9，男性156例）
2749	2025-05-14	Self-Supervised Learning with Adaptive Frequency-Time Attention Transformer for Seizure Prediction and Classification 2025-Apr-07, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15040382 PMID:40309845	研究论文	提出了一种结合自适应频时注意力Transformer的自监督学习方法，用于癫痫发作预测和分类	引入了自适应频时注意力机制(AFTA)，通过频域自适应全局和局部滤波增强EEG特征提取的鲁棒性	未明确说明模型在实时预测场景中的表现或计算效率	提高癫痫发作预测和分类的准确性	脑电图(EEG)信号	机器学习	癫痫	自监督学习	Transformer	EEG信号	TUSZ、TUAB和TUEV数据集（具体数量未说明）
2750	2025-05-14	Flood resilience through hybrid deep learning: Advanced forecasting for Taipei's urban drainage system 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124835 PMID:40056592	research paper	该研究利用知识图谱整合多元数据源，结合深度学习模型，为台北市中山抽水站的实时城市排水预警系统提供洪水管理方案	提出结合CNN与BP神经网络的深度学习模型（CNN-BP），用于多输入多输出多步预测（MIMOMS），在10至60分钟间隔内对下水道水位及抽水站内外水位进行高精度预测	研究仅针对台北市中山抽水站，模型在其他地理或气候条件下的泛化能力未验证	提升城市排水系统对极端降雨事件的应对能力，优化防洪策略与灾害管理	台北市中山抽水站的下水道水位及抽水站内外水位	machine learning	NA	深度学习，知识图谱	CNN-BP（卷积神经网络与反向传播神经网络结合）	水位时序数据	未明确提及具体样本数量，数据来源于台北市中山抽水站的实时监测系统
2751	2025-05-14	Effect of training sample size, image resolution and epochs on filamentous and floc-forming bacteria classification using machine learning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124803 PMID:40056595	研究论文	本研究探讨了训练样本大小、图像分辨率和训练周期对使用机器学习分类丝状和絮状细菌的影响	研究了AI分割模型在准确度指标和计算需求方面的优化，特别是训练样本大小、图像分辨率和训练周期三个变量的影响	未提及具体的技术或模型在极端条件下的表现	优化AI分割模型在废水处理厂细菌检测中的应用	丝状和絮状细菌	计算机视觉	NA	深度学习	AI分割模型	图像	300和500张图像
2752	2025-05-14	Integrating flora, fauna, and indigenous practices into spatial optimization for prescribed burning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124833 PMID:40058039	研究论文	本研究开发了一种整合植物、动物和传统土地管理实践的空间优化方法，用于指导规定性燃烧，以可持续管理野火风险	提出了一种新颖的空间优化方法，整合火灾风险和共存能力，为规定性燃烧提供区域尺度的规划框架	研究仅应用于嘉陵江流域，未验证其在不同地理区域的普适性	开发可持续的野火管理策略，促进生态系统与火灾的共存	嘉陵江流域（中国）的火灾易发山区	空间优化	NA	机器学习和深度学习	NA	空间数据	嘉陵江流域的特定区域（东部北碚等）
2753	2025-05-14	Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks 2025-Apr-01, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf051 PMID:40066802	研究论文	介绍了一种名为Phyloformer的快速、准确且多功能的方法，用于进化距离估计和系统发育重建	利用无似然推断和几何深度学习的最新进展，Phyloformer在GPU加速下超越了现有方法的准确性和速度	随着序列数量的增加，Phyloformer在拓扑准确性上落后于最大似然方法	开发一种快速、准确的系统发育重建方法	序列进化树的重建	机器学习	NA	深度学习	Phyloformer	序列比对数据	3,801个实证基因比对数据
2754	2025-05-14	Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832 PMID:40068506	研究论文	开发了一种混合深度学习模型（TAB）用于提高短期藻华预测的准确性	结合了Temporal Convolutional Network (TCN)、注意力机制和Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)网络，并采用了新型的失真损失函数DILATE以增强模型的预测鲁棒性	模型在藻华突然变化时的预测准确性可能仍有提升空间	提高藻华短期预测的准确性	中国九龙江东水库的现场藻华数据	机器学习	NA	深度学习	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时间序列数据	江东水库的藻华监测数据
2755	2025-05-14	Multiparametric MR Urography: State of the Art 2025-Apr, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240151 PMID:40080439	review	本文综述了多参数MR尿路造影（MRU）的最新技术进展及其在临床中的应用	MRU在对比分辨率、组织表征和上尿路可视化方面与CT尿路造影（CTU）相当，并在特定患者群体中成为首选检查方法	MRU在某些情况下可能不如CTU普及，且需要技术优化和专业解读	探讨MRU在尿路成像中的最新技术进展和临床应用	肾脏、肾盂系统、输尿管和膀胱	医学影像	泌尿系统疾病	静态流体T2加权成像、钆增强尿路上皮和排泄期成像、动态对比增强MRI、扩散加权成像	NA	医学影像数据	NA
2756	2025-05-14	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	research paper	该研究通过深度学习结合蒙特卡洛模拟，探究了不同品种、储存期和加热时间的苹果泥的光传播特性，以监测其化学、结构和流变参数的变化	结合深度学习和蒙特卡洛模拟方法，首次系统地研究了苹果泥在不同条件下的光传播特性及其与质量参数的关系	研究仅针对两种苹果品种，可能无法代表所有苹果品种的特性	探究苹果泥的光传播特性及其与质量参数的关系，开发监测苹果泥质量的方法	不同品种、储存期和加热时间的苹果泥	食品科学与技术	NA	蒙特卡洛模拟, 深度学习	反向传播神经网络	光学吸收和散射数据	多种苹果品种、储存期和加热时间的苹果泥样品
2757	2025-05-14	Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review 2025-Apr, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i1.1361 PMID:40352244	综述	本文评估了基于人工智能的深度学习算法在检测胸部CT扫描中的磨玻璃结节（GGO）方面的性能	综合评估了多种深度学习模型在GGO检测中的表现，并提出了未来开发混合模型的方向	纳入研究数量有限（18项），且部分模型性能指标未完全报告	评估AI模型在胸部CT扫描中检测磨玻璃结节的诊断性能	胸部CT扫描中的磨玻璃结节（GGO）	数字病理学	肺癌	深度学习	DenseNet, WOANet	CT图像	18项符合纳入标准的研究（从5247篇文献中筛选）
2758	2025-05-14	Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses 2025-Apr, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-024-02256-w PMID:40352990	研究论文	本研究通过内容分析方法分析了医学生在心理学相关课程中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法	首次在医学教育背景下评估电子同伴辅助反思在心理学课程中的应用效果	研究样本仅来自伊朗一所医科大学，可能限制结果的普适性	评估电子同伴辅助反思在医学教育心理学课程中的应用效果	医学、实验室科学和公共卫生专业的学生	医学教育	NA	内容分析法	NA	文本数据(论坛讨论内容)	389名学生(来自16个论坛)
2759	2025-05-14	Deep learning-based segmentation of head and neck organs at risk on CBCT images with dosimetric assessment for radiotherapy 2025-Mar-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adbf63 PMID:40068304	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于在CBCT图像上分割头颈部危险器官，以促进放射治疗计划的重新制定	提出了一种综合框架，能够在CBCT图像上自动分割25个头颈部危险器官，并通过剂量学分析验证了其临床相关性	CBCT图像的软组织对比度差、存在伪影和视野有限，以及缺乏大型标注数据集来训练深度学习模型	开发一种自动分割头颈部危险器官的框架，以加速放射治疗计划的重新制定	头颈部危险器官（OARs）	数字病理学	头颈癌	深度学习	DL	图像	未明确提及样本数量
2760	2025-05-14	Insights into phosphorylation-induced influences on conformations and inhibitor binding of CDK6 through GaMD trajectory-based deep learning 2025-Mar-26, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d4cp04579c PMID:40072875	研究论文	通过GaMD轨迹深度学习方法研究磷酸化对CDK6构象及抑制剂结合的影响	结合高斯加速分子动力学(GaMD)模拟与深度学习(DL)技术，揭示了T177磷酸化对CDK6构象动态及抑制剂结合的分子机制	研究仅针对三种特定抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS)，未涵盖所有潜在CDK6抑制剂	探究磷酸化对CDK6构象动态及抑制剂结合的影响机制	CDK6蛋白及其三种抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS)	计算生物学	癌症	高斯加速分子动力学(GaMD)、深度学习(DL)、MM-GBSA计算	深度学习模型	分子动力学轨迹数据	CDK6蛋白与三种抑制剂的复合物体系