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
281	2025-05-23	Endoscapes, a critical view of safety and surgical scene segmentation dataset for laparoscopic cholecystectomy 2025-Feb-25, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04642-4 PMID:40000637	research paper	介绍Endoscapes2023数据集，用于腹腔镜胆囊切除术中的安全关键视图和手术场景分割	发布了一个包含201个腹腔镜胆囊切除术视频的数据集，带有手术器械和肝胆囊解剖的分割掩码，以及由三位训练有素的外科医生根据公开协议评估的安全关键视图标准	NA	支持深度学习模型在腹腔镜胆囊切除术中的视觉任务，如评估安全关键视图，以提高手术安全性和效率	腹腔镜胆囊切除术视频	digital pathology	NA	deep learning	NA	video	201个腹腔镜胆囊切除术视频
282	2025-05-23	Bone Age Estimation of Chinese Han Adolescents's and Children's Elbow Joint X-rays Based on Multiple Deep Convolutional Neural Network Models 2025-Feb-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2024.241202 PMID:40397588	research paper	该研究探讨了基于深度学习的中国汉族青少年和儿童肘关节X光片骨龄自动估计模型及其性能评估	采用三种实验方案进行骨龄估计，并比较不同分割和回归模型的性能，最终推荐使用UNet++进行分割和DenseNet121进行回归	研究样本主要来自中国东部、南部、中部和西北地区，可能无法完全代表其他地区的人群	开发一种自动骨龄估计模型，用于中国汉族青少年和儿童的肘关节X光片	中国汉族6.00至<16.00岁的青少年和儿童的肘关节X光片	digital pathology	NA	X-ray imaging	U-Net, UNet++, TransUNet, VGG16, VGG19, InceptionV2, InceptionV3, ResNet34, ResNet50, ResNet101, DenseNet121	image	943例肘关节X光片（517名男性和426名女性），外加104例外部测试集
283	2025-05-23	Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning 2025-02-07, Biochemical Society transactions IF:3.8Q2 DOI:10.1042/BST20240784 PMID:39927816	研究论文	本文讨论了利用深度学习从冷冻电镜图中推进结构建模的进展	强调了AI驱动的方法在冷冻电镜结构建模中的变革性作用	未明确提及具体的研究限制	探讨冷冻电镜密度图中自动结构建模的演变和现状	冷冻电镜密度图中的生物分子结构	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习	冷冻电镜密度图	NA
284	2025-05-23	A review of convolutional neural network based methods for medical image classification 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109507 PMID:39631108	review	本文系统回顾了基于CNN的医学图像分类方法，分析了149篇最新重要论文，并深入探讨了相关技术及其在提高分类准确性和效率中的作用	系统性地组织和分析了CNN在医学图像分类领域的发展、主要技术及公共数据集，并指出了未来研究方向	尽管CNN在医学图像分类中表现出色，但临床应用仍面临困难	回顾和分析基于CNN的医学图像分类方法，促进深度学习在临床实践和智能医疗系统中的成功整合	医学图像分类方法	digital pathology	NA	CNN	CNN	image	149篇论文
285	2025-05-23	Real-time intraoperative ultrasound registration for accurate surgical navigation in patients with pelvic malignancies 2025-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03299-5 PMID:39633142	研究论文	本研究开发并评估了几种实时术中超声（iUS）配准方法，用于盆腔恶性肿瘤手术导航	开发了实时深度学习骨骼和动脉分割的2D超声配准方法，提高了手术导航的准确性和效率	iUS的用户依赖性较强，需要直观的软件以实现最佳临床实施	提高盆腔恶性肿瘤手术导航的准确性和效率	盆腔恶性肿瘤患者	数字病理	盆腔恶性肿瘤	实时术中超声（iUS）	深度学习	超声图像	30名患者
286	2025-05-23	Enhancing Domain Diversity of Transfer Learning-Based SSVEP-BCIs by the Reconstruction of Channel Correlation 2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3458389 PMID:39255081	研究论文	本研究提出了一种名为通道相关性重建(RCC)的数据增强方法，用于优化基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)中迁移学习的源域数据利用	通过概率混合源域协方差矩阵的特征向量矩阵来重建训练样本，操纵通道相关性以隐式创建新的合成域，从而增加源域多样性	NA	提高SSVEP-BCI系统中迁移学习的性能	稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口系统	脑机接口	NA	迁移学习(预训练和微调)	深度学习模型	脑电信号数据	NA
287	2025-05-23	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	本文综述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的应用及其关键组成部分	探讨了LLMs在生物信息学中超越自然语言处理的潜力，并提供了实用指南以优化其使用和促进创新	NA	概述LLMs在生物信息学中的关键组成部分及其应用	大型语言模型（LLMs）及其在生物信息学中的应用	生物信息学	NA	自监督或半监督学习	transformer模型	未标注的输入数据	NA
288	2025-05-23	A Deep and Interpretable Learning Approach for Long-Term ECG Clinical Noise Classification 2025-01, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3454545 PMID:39231059	research paper	本研究探讨了深度学习模型在长期监测心电图中临床噪声分类的应用，并设计了可解释的架构	结合深度学习和可解释系统，提高了临床噪声分类的性能，并为决策过程提供定性解释	需避免患者内过拟合，且性能仍有提升空间	提高长期监测心电图中临床噪声分类的准确性和可解释性	长期监测心电图中的临床噪声	machine learning	cardiovascular disease	深度学习	CNN, Autoencoder	ECG信号	NA
289	2025-05-23	Hybrid deep learning model for accurate and efficient android malware detection using DBN-GRU 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310230 PMID:40388500	research paper	本研究提出了一种混合深度学习模型（DBN-GRU），用于提高Android恶意软件检测的准确性和效率	结合了Deep Belief Networks（DBN）进行静态分析和Gated Recurrent Units（GRU）进行动态行为建模，以增强恶意软件检测能力	未提及模型在未知或新型恶意软件变种上的表现	提高Android恶意软件检测的准确性和效率	Android应用程序（APKs）	machine learning	NA	DBN, GRU	DBN-GRU	静态特征（权限、API调用、意图过滤器）和动态特征（系统调用、网络活动、进程间通信）	129,013个应用程序（5,560个恶意软件和123,453个良性应用）
290	2025-05-23	Determining resources and capabilities in complex context: A decision-making model for banks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323735 PMID:40392866	研究论文	本研究旨在开发一个决策模型，用于在复杂环境中确定银行的资源和能力	提出了一个适用于复杂环境下资源和能力确定的决策模型，整合了模糊偏好判断、深度学习分析和成功率预测	研究样本仅限于印度尼西亚国有银行，可能限制模型的普适性	开发一个决策模型，帮助银行在复杂环境中确定资源和能力	印度尼西亚国有银行(SOB)	决策科学	NA	定性方法、案例研究策略和溯因方法	深度学习分析(预测分析)	NA	印度尼西亚国有银行
291	2025-05-23	Deep learning approaches for quantitative and qualitative assessment of cervical vertebral maturation staging systems 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323776 PMID:40392884	研究论文	研究探讨了人工智能在颈椎成熟度（CVM）分期中的潜力，开发并比较了基于AI的定性CVM和定量QCVM方法	提出了基于AI的定量QCVM方法，相比定性方法展现出更高的准确性和一致性	定性CVM方法的分类准确率为71.11%，相对较低	评估AI在颈椎成熟度分期中的性能	颈椎成熟度分期系统	计算机视觉	NA	深度学习	AI模型	图像	3600张侧位头影测量图像，来自6个医疗中心
292	2025-05-23	SwinFishNet: A Swin Transformer-based approach for automatic fish species classification using transfer learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322711 PMID:40392913	research paper	本文提出了一种基于Swin Transformer的自动鱼类物种分类方法SwinFishNet，通过迁移学习在三个不同的数据集上实现了高准确率	利用Swin Transformer模型在计算机视觉任务中的卓越性能，提出了一种创新的鱼类物种分类方法	NA	提高鱼类物种分类的准确性，以促进可持续性、食品安全和市场效率	鱼类物种	computer vision	NA	transfer learning	Swin Transformer	image	三个数据集：12类的BD-Freshwater-Fish数据集、10类的SmallFishBD数据集和20类的FishSpecies数据集
293	2025-05-23	Assessing response in endoscopy images of esophageal cancer treated with total neoadjuvant therapy via hybrid-architecture ensemble deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1590448 PMID:40395323	研究论文	通过混合架构集成深度学习评估食管癌全新辅助治疗后的内镜图像反应	提出了EC-HAENet，一种混合架构集成深度学习模型，用于准确评估食管癌患者在全新辅助治疗后的反应	数据集仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	开发更准确的人工智能模型，评估食管癌患者在全新辅助治疗后的反应	食管癌患者的内镜图像	数字病理	食管癌	深度学习	EC-HAENet（混合架构集成深度学习模型）	图像	300名食管癌患者的7,359张内镜图像
294	2025-05-23	Leveraging spatial dependencies and multi-scale features for automated knee injury detection on MRI diagnosis 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1590962 PMID:40395675	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的模型KneeXNet，用于膝关节损伤的MRI诊断	利用图卷积网络(GCNs)捕捉膝关节MRI扫描中的空间依赖性和多尺度特征，并采用对比学习方案增强模型的判别力和鲁棒性	研究仅使用了MRNet数据集，样本量为1,370名患者，可能限制了模型的泛化能力	为临床医生提供一种高效可靠的膝关节疾病诊断工具，特别是前交叉韧带(ACL)撕裂的诊断	膝关节MRI扫描数据	数字病理学	膝关节损伤	MRI	GCN	图像	1,370名患者的膝关节MRI扫描
295	2025-05-23	Transfer Learning and Multi-Feature Fusion-Based Deep Learning Model for Idiopathic Macular Hole Diagnosis and Grading from Optical Coherence Tomography Images 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S521558 PMID:40396157	research paper	本研究开发了一种基于迁移学习和多特征融合的深度学习模型，用于从光学相干断层扫描（OCT）图像中诊断和分级特发性黄斑裂孔	结合了迁移学习和多特征融合技术，提高了诊断和分级的准确性	研究为单中心回顾性研究，样本量相对较小，需要更多临床验证	评估深度学习系统在特发性黄斑裂孔诊断、分级和预测中的作用	特发性黄斑裂孔患者的OCT图像	digital pathology	ophthalmic disease	OCT	Resnet101, fusion model	image	229张OCT图像
296	2025-05-23	Comparison of Deep Learning-Based Auto-Segmentation Results on Daily Kilovoltage, Megavoltage, and Cone Beam CT Images in Image-Guided Radiotherapy 2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251344198 PMID:40397131	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动分割模型在不同在线CT成像模态下的自动分割结果	比较了kVCT、kV-CBCT和MVCT图像在深度学习自动分割中的表现，揭示了kVCT图像在自动分割中的优势	自动分割后仍需手动校正，特别是对于与周围组织对比度有限的器官	评估不同在线CT成像模态在图像引导放疗中自动分割的效果	60名患者的盆腔和胸部区域的每日CT图像	数字病理	NA	CT扫描	CNN	图像	60名患者的每日CT图像（盆腔和胸部区域各半）
297	2025-05-23	A novel deep learning model for obstructive sleep apnea diagnosis: hybrid CNN-Transformer approach for radar-based detection of apnea-hypopnea events 2024-12-11, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsae184 PMID:39115132	研究论文	本研究开发了一种基于雷达数据的深度学习模型，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）中的呼吸暂停-低通气事件	采用混合CNN-Transformer架构，结合雷达数据进行OSA诊断，为传统多导睡眠图（PSG）提供了一种成本效益高且易于获取的替代方案	研究为单中心前瞻性队列研究，样本量相对较小（开发集54人，测试集35人）	开发并验证一种用于阻塞性睡眠呼吸暂停诊断的深度学习模型	疑似睡眠呼吸障碍的参与者	数字病理	阻塞性睡眠呼吸暂停	雷达数据采集	混合CNN-Transformer架构	雷达信号数据	开发集54人，测试集35人
298	2025-05-23	Deep learning assists detection of esophageal cancer and precursor lesions in a prospective, randomized controlled study 2024-04-17, Science translational medicine IF:15.8Q1 DOI:10.1126/scitranslmed.adk5395 PMID:38630847	研究论文	本研究开发了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的系统，用于检测食管癌及其癌前病变，并在临床实践中验证了其提高高风险食管病变(HrEL)检出率的有效性	首次在随机对照研究中验证了深度学习辅助内窥镜检测食管癌及癌前病变的有效性，显著提高了HrEL的检出率	研究仅在中国浙江省的一家医院进行，样本来源相对单一	提高食管鳞状细胞癌(ESCC)及其癌前病变的内窥镜检出率	50岁以上的患者，包括食管癌和癌前病变(HrELs)	数字病理	食管癌	深度学习辅助内窥镜检查	CNN	内窥镜图像	3117名患者(实验组1556人，对照组1561人)
299	2025-05-23	Splicing neoantigen discovery with SNAF reveals shared targets for cancer immunotherapy 2024-01-17, Science translational medicine IF:15.8Q1 DOI:10.1126/scitranslmed.ade2886 PMID:38232136	研究论文	该研究开发了一个名为SNAF的计算工作流程，用于从患者RNA-Seq数据中预测剪接衍生的免疫原性MHC结合肽和未注释的跨膜蛋白，以发现癌症免疫治疗的共享靶点	开发了SNAF工作流程，结合DeepImmuno深度学习策略和新的算法（BayesTS和RNA-SPRINT），首次系统性地识别剪接新抗原，并发现了新的肿瘤特异性细胞外新表位（ExNeoEpitopes）	研究主要基于计算预测，部分结果需要进一步的实验验证	发现癌症免疫治疗的共享靶点	剪接衍生的免疫原性MHC结合肽和未注释的跨膜蛋白	生物信息学	黑色素瘤	RNA-Seq, 质谱分析, 长读长异构体测序	DeepImmuno, BayesTS, RNA-SPRINT	RNA-Seq数据	多个癌症队列的患者数据
300	2025-05-23	Deep Trans-Omic Network Fusion for Molecular Mechanism of Alzheimer's Disease 2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.3233/JAD-240098 PMID:38728189	研究论文	提出了一种新的深度学习模型MoFNet，用于研究阿尔茨海默病的分子机制及其上游遗传贡献	首次整合多组学数据与SNPs、基因和蛋白质之间的先验功能相互作用，并模拟从DNA到RNA和蛋白质的动态信息流	尽管在独立数据集中验证了大部分发现，但模型的普适性仍需进一步验证	通过多组学数据的新颖整合，发现功能上相连的多组学特征，以揭示阿尔茨海默病的分子机制	阿尔茨海默病的分子机制及其上游遗传贡献	机器学习	阿尔茨海默病	多组学数据整合	MoFNet	多组学数据（DNA、RNA、蛋白质）	ROS/MAP队列数据