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
261	2025-05-19	Deep Learning-Assisted Sensor Array Based on Host-Guest Chemistry for Accurate Fluorescent Visual Identification of Multiple Explosives 2025-May-17, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01326 PMID:40380950	研究论文	本文介绍了一种基于主客体化学的深度学习辅助传感器阵列，用于高精度荧光视觉识别多种爆炸物	结合环糊精保护的多色荧光金纳米团簇和DenseNet算法，实现了对七种爆炸物的高精度识别	NA	开发一种快速准确识别多种爆炸物的方法	七种爆炸物	计算机视觉	NA	荧光传感器阵列	DenseNet	图像	NA
262	2025-05-19	Prediction of cervical spondylotic myelopathy from a plain radiograph using deep learning with convolutional neural networks 2025-May-17, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08908-8 PMID:40381026	research paper	本研究旨在开发基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于从普通颈椎X光片中分类颈椎病性脊髓病（CSM）和颈椎病性神经根病（CSR）	利用CNN从普通X光片中分类CSM和CSR，并预测脊髓管面积率	样本量相对较小，外部验证集仅包含100名患者	开发深度学习算法以辅助非专科医生识别需要进一步评估或转诊的患者	颈椎病性脊髓病（CSM）和颈椎病性神经根病（CSR）患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning	CNN	image	300名患者用于内部验证，100名患者用于外部验证
263	2025-05-19	ResNeXt-Based Rescoring Model for Proteoform Characterization in Top-Down Mass Spectra 2025-May-17, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00701-x PMID:40381130	research paper	该研究提出了一种基于ResNeXt的深度学习模型PrSMBooster，用于在蛋白质形态表征中对蛋白质形态谱匹配（PrSM）进行重新评分，以提高准确性	PrSMBooster作为一种集成方法，整合了四种机器学习模型（逻辑回归、XGBoost、决策树和支持向量机）作为弱学习器来获取PrSM特征，并将这些特征输入ResNeXt模型进行最终重新评分	缺乏明确的参考集可能影响结果的标准化	提高蛋白质形态表征的准确性	蛋白质形态谱匹配（PrSM）	machine learning	NA	质谱分析	ResNeXt, logistic regression, XGBoost, decision tree, SVM	质谱数据	47个独立质谱数据集
264	2025-05-19	Accelerated deep learning-based function assessment in cardiovascular magnetic resonance 2025-May-17, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02019-6 PMID:40381163	research paper	评估深度学习（DL）电影序列在心血管磁共振（CMR）中对左心室（LV）和右心室（RV）参数的诊断准确性和图像质量，与传统平衡稳态自由进动（bSSFP）电影序列进行比较	使用深度学习技术加速心血管磁共振中的功能评估，与传统方法相比具有更快的处理速度和相当的诊断准确性	DL cine序列在心内膜边缘定义上略逊于传统bSSFP序列	评估深度学习在心血管磁共振中功能评估的应用效果	心血管磁共振（CMR）检查的患者	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning, balanced steady-state free precession (bSSFP)	DL	image	62名患者（平均年龄47±17岁，41名男性）
265	2025-05-19	Data augmentation using masked principal component representation for deep learning-based SSVEP-BCIs 2025-May-16, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/add9d1 PMID:40378852	research paper	提出了一种基于主成分表示的数据增强方法MPCR，用于提升基于稳态视觉诱发电位的脑机接口中深度学习模型的分类准确率	提出了一种组件级别的数据增强方法MPCR，通过随机掩码主成分表示引入随机扰动，同时保留EEG信号的主要固有结构	目前的方法仅针对SSVEP-BCI，未验证在其他EEG-BCI范式中的适用性	提升基于稳态视觉诱发电位的脑机接口中深度学习模型的分类准确率	稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号	脑机接口	NA	主成分分析(PCA)	深度学习模型	EEG信号	两个公开数据集
266	2025-05-19	Uncertainty quantification for deep learning-based metastatic lesion segmentation on whole body PET/CT 2025-May-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add9df PMID:40378868	研究论文	本文研究了在全身PET/CT图像上用于转移性病灶分割的深度学习模型的不确定性量化方法	比较了四种不确定性量化方法在转移性病灶分割任务中的表现，并推荐了最优方法	研究仅基于59例患者的PET/CT图像，样本量有限	评估不同不确定性量化方法在转移性病灶分割任务中的效果	59例接受放射性核素治疗的转移性神经内分泌肿瘤患者的全身68Ga-DOTATATE PET/CT图像	数字病理	神经内分泌肿瘤	PET/CT成像	3D U-Net	医学图像	59例患者的PET/CT图像
267	2025-05-19	Retinal image-based deep learning for mild cognitive impairment detection in coronary artery disease population 2025-May-16, Heart (British Cardiac Society) DOI:10.1136/heartjnl-2024-325486 PMID:40379470	研究论文	本研究开发了一种基于眼底图像的深度学习模型，用于优化冠状动脉疾病（CAD）人群中轻度认知障碍（MCI）的诊断	首次利用眼底图像和深度学习技术对CAD人群中的MCI进行筛查，提供了一种非侵入性且有效的早期诊断方法	单中心研究，样本来源有限，外部验证组样本量较小	开发一种基于眼底图像的深度学习模型，用于CAD人群中MCI的早期筛查和诊断	冠状动脉疾病（CAD）患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	4357名CAD患者的9009张眼底图像
268	2025-05-19	Artificial Intelligence and Data Science Methods for Automatic Detection of White Blood Cells in Images 2025-May-16, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01538-y PMID:40379861	研究论文	本文评估了人工智能和数据科学方法在生物医学诊断中自动检测和计数白细胞的有效性	利用AI和DS算法自动识别、定位和分类白细胞，提高诊断效率和准确性	未来需要研究生成式AI在血细胞诊断中的应用	评估AI和DS在生物医学诊断中的有效性	白细胞图像	计算机视觉	白血病	机器学习、深度学习、分类算法	NA	图像	NA
269	2025-05-19	Impact of test set composition on AI performance in pediatric wrist fracture detection in X-rays 2025-May-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11669-z PMID:40379941	研究论文	评估不同测试集抽样策略（随机选择与平衡抽样）对AI模型在儿童手腕骨折X光检测中性能的影响	揭示了测试集设计标准化的重要性，特别是在包含临床复杂性案例时AI性能的变化	研究仅基于GRAZPEDWRI-DX数据集，可能无法涵盖所有临床场景的多样性	评估和比较不同测试集抽样策略对AI模型性能的影响	儿童手腕X光片中的骨折检测	计算机视觉	骨折	X光成像	EfficientNet, YOLOv11	图像	6091张儿童手腕X光片，其中测试集各包含4588张图像
270	2025-05-19	Comparison of Manual Versus QuPath Software-based Immunohistochemical Scoring Using Oral Squamous Cell Carcinoma as a Model 2025-May-15, The journal of histochemistry and cytochemistry : official journal of the Histochemistry Society DOI:10.1369/00221554251335698 PMID:40371713	research paper	比较手动与基于QuPath软件的免疫组化评分方法在口腔鳞状细胞癌中的应用	首次评估开源软件QuPath在免疫组化分析中的表现，并与传统手动评估进行比较	软件分析需要准确且耗时的样本标注，要求用户具备组织学知识和QuPath使用经验	评估数字评估与手动评估的可比性，并检查评估者间的变异性	口腔鳞状细胞癌患者的组织微阵列	digital pathology	oral squamous cell carcinoma	immunohistochemical staining	NA	image	309名原发性口腔鳞状细胞癌患者的组织微阵列
271	2025-05-19	COMPASS: Computational mapping of patient-therapist alliance strategies with language modeling 2025-May-15, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-025-03379-3 PMID:40374613	研究论文	提出COMPASS框架，利用大型语言模型从心理治疗会话的自然语言中直接推断治疗工作联盟	首次使用大型语言模型分析心理治疗会话的转录本，并将其映射到分布式表示，以捕捉对话与心理测量工具之间的语义相似性	数据集时间跨度较大（1970年至2012年），可能无法完全反映当前的治疗实践	通过语言建模技术提高心理治疗中工作联盟的评估效率和准确性	心理治疗会话的转录本	自然语言处理	焦虑症、抑郁症、精神分裂症、自杀倾向	大型语言模型（LLMs）、深度学习主题建模技术	LLM	文本	950多次心理治疗会话，涵盖焦虑症（498例）、抑郁症（377例）、精神分裂症（71例）和自杀倾向（12例）
272	2025-05-19	Towards global reaction feasibility and robustness prediction with high throughput data and bayesian deep learning 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59812-0 PMID:40374636	research paper	该研究通过整合高通量实验（HTE）和贝叶斯深度学习，预测有机反应的可行性和对环境因素的鲁棒性	提出了一个结合高通量实验和贝叶斯深度学习的新方法，用于预测有机反应的可行性和鲁棒性，并实现了高效的主动学习	NA	预测有机反应的可行性和对环境因素的鲁棒性	有机反应	machine learning	NA	高通量实验（HTE）和贝叶斯深度学习	贝叶斯神经网络	实验数据	11,669个不同的酸胺偶联反应
273	2025-05-19	Direct evaluation of antiplatelet therapy in coronary artery disease by comprehensive image-based profiling of circulating platelets 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59664-8 PMID:40374642	研究论文	通过基于图像的全面分析循环血小板，直接评估冠状动脉疾病中的抗血小板治疗	首次使用基于图像的全面分析循环血小板方法直接观察血栓状况并评估抗血小板治疗的疗效和安全性	传统血小板功能测量方法无法直接评估抗血小板治疗的疗效和安全性	评估冠状动脉疾病中抗血小板治疗的直接疗效和安全性	冠状动脉疾病患者的循环血小板	数字病理学	冠状动脉疾病	深度学习	深度学习模型	图像	207名冠状动脉疾病患者的全血样本
274	2025-05-19	An efficient trustworthy cyberattack defence mechanism system for self guided federated learning framework using attention induced deep convolution neural networks 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01561-7 PMID:40374691	研究论文	提出了一种基于注意力诱导深度卷积神经网络的联邦学习框架下的高效可信赖网络攻击防御机制系统	结合自引导联邦学习与攻击智能，提出了一种新型的CDMFL-AIDCNN模型，通过融合多种深度学习技术优化网络安全防御机制	未提及模型在极端或未知攻击类型下的表现，以及计算资源消耗情况	提升分布式系统中的网络安全防御能力	网络攻击防御机制	机器学习	NA	Z-score标准化、粪甲虫优化(DBO)、卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆(BiLSTM)、门控循环单元(GRU)、注意力机制	CBLG-A (CNN+BiLSTM+GRU+Attention)	网络安全数据集	CIC-IDS-2017和UNSW-NB15数据集
275	2025-05-19	Research on agricultural disease recognition methods based on very large Kernel convolutional network-RepLKNet 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01553-7 PMID:40374696	研究论文	提出了一种基于超大核卷积网络RepLKNet的农业病害识别方法，显著提升了植物病害识别的准确性和效率	采用大核设计的卷积架构RepLKNet，显著扩大了感受野并增强了特征表示能力，同时结合迁移学习进一步提升训练效率和模型性能	未提及具体局限性	提升植物病害识别的准确性和效率	植物病害图像	计算机视觉	农业病害	深度学习	RepLKNet	图像	95,865张图像，涵盖61种病害类别
276	2025-05-19	SpectroFusionNet a CNN approach utilizing spectrogram fusion for electric guitar play recognition 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00287-w PMID:40374708	研究论文	本文提出了一种名为SpectroFusionNet的深度学习框架，用于自动识别电吉他演奏技术	结合多种声谱图（MFCC、CWT、Gammatone）并通过早期融合和晚期融合策略提升分类性能	在实时音频数据集上的准确率为70.9%，表明在现实场景中的泛化能力有待提高	开发一个自动识别电吉他演奏技术的深度学习框架	电吉他演奏技术	机器学习	NA	MFCC、CWT、Gammatone声谱图提取	CNN（MobileNetV2、InceptionV3、ResNet50）、SVM、MLP、Logistic Regression、Random Forest	音频	9种不同的吉他声音类别
277	2025-05-19	The analysis of entrepreneurship evaluation system for talent cultivation in artistic creativity and animation under artificial intelligence 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01437-w PMID:40374747	研究论文	本研究探讨了深度学习和人工智能在艺术创意评价系统中的应用，并提出了动画专业人才培养的新视角	构建了一个基于反向传播神经网络（BPNN）与风格生成对抗网络（StyleGAN）算法融合的艺术创意创新评价模型，解决了传统艺术创意评价方法主观性强和缺乏量化指标的问题	未提及具体的数据集来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	探索艺术创意评价系统的技术创新及其在高等教育动画专业人才培养中的应用	艺术创意图像数据及高等教育动画专业学生	计算机视觉	NA	深度学习（DL）、人工智能（AI）	BPNN、StyleGAN	图像	未明确提及具体样本数量
278	2025-05-19	Enhancing medical explainability in deep learning for age-related macular degeneration diagnosis 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01496-z PMID:40374798	研究论文	本研究提出了一种新颖的多任务学习框架，用于增强深度学习模型在诊断年龄相关性黄斑变性（AMD）时的医学可解释性	引入了多任务学习框架，同时进行AMD分类和病变分割，并提出医学可解释性指数（MXI）来量化生成的热图的医学相关性	研究仅基于ADAM数据集进行训练和评估，可能在其他数据集上的泛化能力有限	增强深度学习模型在AMD诊断中的医学可解释性，以提高临床信任和采用率	年龄相关性黄斑变性（AMD）的诊断	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	深度学习	多任务学习框架	眼底图像	ADAM数据集
279	2025-05-19	A monocular endoscopic image depth estimation method based on a window-adaptive asymmetric dual-branch Siamese network 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96804-y PMID:40374825	研究论文	提出一种基于窗口自适应非对称双分支Siamese网络的单目内窥镜图像深度估计方法	采用改进的轻量级SE模块和跨注意力特征融合模块，增强网络的特征表示能力	未提及具体局限性	提升内窥镜图像的深度估计精度以改善手术和诊断效果	医学内窥镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	Siamese网络	图像	多个医学数据集（EAD2019, Hamlyn, M2caiSeg, UCL）和非医学数据集（NYUDepthV2）
280	2025-05-19	A hybrid super learner ensemble for phishing detection on mobile devices 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02009-8 PMID:40374830	research paper	提出了一种名为Phish-Jam的新型混合超级学习器集成模型，专门用于移动设备上的钓鱼检测	结合多种机器学习算法的预测结果，通过从URL中提取特征（包括手工制作的特征、基于transformer的文本嵌入和其他深度学习架构），实现了快速计算、语言独立性和对意外恶意软件下载的鲁棒性	未提及具体的局限性	解决现有反钓鱼技术在移动设备上的局限性，如对零日攻击的脆弱性、易受驱动下载攻击和高检测延迟	移动设备上的钓鱼网站检测	machine learning	NA	Machine Learning (ML), Deep Learning (DL)	super learner ensemble	URL features	NA