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
3021	2025-04-10	Analyzing the performance of biomedical time-series segmentation with electrophysiology data 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90533-y PMID:40189617	研究论文	本研究评估了五种生物医学时间序列分割算法在电生理数据上的性能，包括传统方法和深度学习模型	首次将Faster R-CNN应用于一维信号分割，并展示了深度学习模型在生物医学时间序列分割中的优越性能	深度学习模型计算需求较大，且研究仅基于100名患者的数据	评估不同分割算法在生物医学时间序列数据上的性能	心内电信号	生物医学信号处理	心血管疾病	深度学习	UNet, Faster R-CNN, DENS-ECG, SVM, 基于规则的方法	时间序列数据	100名患者的心内电信号数据
3022	2025-04-10	Hybrid vision GNNs based early detection and protection against pest diseases in coffee plants 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96523-4 PMID:40189644	研究论文	本文提出了一种基于混合视觉图神经网络(HV-GNN)的新策略，用于咖啡种植园中害虫的早期检测	采用HV-GNN模型，能够识别图像中的单个害虫并捕捉它们之间的复杂关系，从而提高检测准确率	需要大量标注的咖啡植物图像数据进行训练和验证	开发自动化方法以早期检测咖啡作物害虫，保护咖啡农场并提高农业产量	咖啡植物及其害虫(如咖啡浆果蛀虫、粉蚧、介壳虫和潜叶虫)	计算机视觉	NA	深度学习	HV-GNN(混合视觉图神经网络)	图像	2850张标注的咖啡植物图像
3023	2025-04-10	Applying deep learning for style transfer in digital art: enhancing creative expression through neural networks 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95819-9 PMID:40189651	研究论文	本研究提出了一种改进的神经风格迁移模型，旨在提高数字艺术中风格迁移的效率和质量	结合了自适应实例归一化(AdaIN)和基于Gram矩阵的风格表示，显著提升了风格与内容的平衡及计算效率	未提及模型在极端风格强度下的表现及跨域适应性	提升神经风格迁移技术在数字艺术创作中的实用性和实时性	数字艺术图像风格迁移	计算机视觉	NA	神经风格迁移(NST)	CNN架构结合AdaIN	图像	未明确说明具体样本量（使用多种图像对进行评估）
3024	2025-04-10	Deep learning for simultaneous phase and amplitude identification in coherent beam combination 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96385-w PMID:40189661	研究论文	本文提出了一种深度学习算法，用于从组合光束的强度分布单次观测中同时识别相位和振幅	利用深度学习算法在存在显著功率波动的情况下准确分离相位和功率贡献	研究基于模拟的相干光束组合系统，实际应用中的效果需进一步验证	解决光纤激光器功率退化对相位检索带来的挑战	相干光束组合系统中的相位和振幅识别	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	NA
3025	2025-04-10	Complex-valued neural networks to speed-up MR thermometry during hyperthermia using Fourier PD and PDUNet 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96071-x PMID:40189690	research paper	该研究提出使用复值神经网络加速磁共振热成像，以改善热疗过程中的温度监测	首次提出基于深度学习的欠采样磁共振热成像数据重建方法，并利用复值图像信息	研究仅针对44例肉瘤患者，样本量有限	提高欠采样磁共振热成像的分辨率并减少伪影	磁共振热成像数据	digital pathology	sarcoma	MRI	Fourier PD, PDUNet	image	44例接受热疗联合放疗和/或化疗的肉瘤患者
3026	2025-04-10	Using artificial intelligence system for assisting the classification of breast ultrasound glandular tissue components in dense breast tissue 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95871-5 PMID:40189689	research paper	研究探讨了利用人工智能（AI）驱动的乳腺超声分析模型对致密乳腺组织中的腺体组织成分（GTC）进行分类的潜力	使用ResNet101深度学习模型辅助不同经验水平的放射科医生在超声图像中区分致密乳腺腺体组织成分，显著提高了分类敏感性和阳性预测值	研究仅针对健康女性，未涉及乳腺癌患者，可能限制了模型的临床应用范围	探索AI模型在乳腺超声图像中分类腺体组织成分的准确性和可靠性	1,848名乳腺X线摄影分类为致密乳腺的健康女性	digital pathology	breast cancer	breast ultrasound analysis	ResNet101, ResNet+FCN	image	1,848名健康女性
3027	2025-04-10	Advancing plant leaf disease detection integrating machine learning and deep learning 2025-Apr-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72197-2 PMID:40185756	研究论文	本研究提出了一种结合机器学习和深度学习的自动化方法，以提高植物叶片病害检测的准确性	整合深度学习和机器学习技术，利用CNN模型（如VGG19和Inception v3）提取特征并进行处理，提高了病害检测的准确性和效率	研究中使用的数据集有限，仅包括香蕉叶、番荔枝叶和果实、无花果叶和马铃薯叶四种植物，可能无法涵盖所有植物病害类型	开发一种自动化的植物叶片病害检测方法，以克服传统方法的劳动密集和复杂性	植物叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习（DL）和机器学习（ML）	CNN（VGG19和Inception v3）	图像	四个数据集（香蕉叶、番荔枝叶和果实、无花果叶、马铃薯叶）
3028	2025-04-10	Clinical microbiology and artificial intelligence: Different applications, challenges, and future prospects 2025-Apr-04, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107125 PMID:40188989	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的不同应用、挑战及未来前景	介绍了人工智能如何通过处理和分析综合数据来优化传统临床微生物技术，并探讨了AI在预测新型抗菌剂和COVID-19疫苗开发中的应用	人工智能在临床微生物学中的应用面临伦理问题、潜在偏见和数据训练相关的错误等挑战	概述人工智能在临床微生物学中的最新应用，并讨论其面临的挑战和未来机会	临床微生物学领域的研究者和从业者	人工智能	传染病	全基因组测序（WGS）、蛋白质数据库（PDBs）、拉曼光谱、MALDI-TOF光谱	机器学习和深度学习算法	光谱分析数据、显微图像、基因组和蛋白质序列	NA
3029	2025-04-10	Revisiting Supervised Learning-Based Photometric Stereo Networks 2025-Apr-03, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3557498 PMID:40178960	research paper	本文通过重新审视现有方法的深度特征、深度特征编码策略和网络架构，揭示了监督学习光度立体网络如何解决未知反射率和全局光照效应带来的挑战，并提出了ESSENCE-Net方法	提出了ESSENCE-Net，采用easy-first-encoding策略有效编码深度阴影特征，通过阴影监督增强阴影特征，并利用空间上下文感知注意力准确解码法线	未明确提及具体限制	揭示监督学习光度立体网络如何解决未知反射率和全局光照效应带来的挑战，并提升性能	光度立体网络	computer vision	NA	深度学习	ESSENCE-Net	image	三个基准数据集
3030	2025-04-10	Development and validation of a deep learning model based on cascade mask regional convolutional neural network to noninvasively and accurately identify human round spermatids 2025-Apr-02, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.03.059 PMID:40185275	研究论文	开发并验证了一种基于级联掩膜区域卷积神经网络（R-CNN）的深度学习模型，用于非侵入性且准确地识别人类圆形精子细胞	首次使用深度学习模型非侵入性地识别人类圆形精子细胞，避免了传统Hoechst染色的毒性问题	研究样本量相对较小（3457张图像），且模型在临床广泛应用前需进一步验证	评估深度学习模型在非侵入性识别人类圆形精子细胞方面的能力	人类圆形精子细胞（hRSs）	计算机视觉	男性不育症	流式细胞术分析	级联掩膜区域卷积神经网络（R-CNN）	图像	3457张光学显微镜图像
3031	2025-04-10	An explainable deep learning platform for molecular discovery 2025-Apr, Nature protocols IF:13.1Q1 DOI:10.1038/s41596-024-01084-x PMID:39653800	研究论文	介绍了一个可解释的深度学习平台，用于分子发现，特别是抗生素的结构类别	提出了一个基于图神经网络的可解释深度学习平台，能够识别预测活性的化学子结构，提高分子发现的效率	需要实验数据生成和模型实现，且平台的应用范围虽然广泛，但具体效果可能因分子类型而异	开发一个可解释的深度学习平台，用于高效发现具有特定活性的分子结构类别	抗生素的结构类别，以及其他小分子如抗癌、抗病毒和抗衰老药物	机器学习	NA	图神经网络	GNN	化学结构数据	NA
3032	2025-04-10	Deep Learning and Hyperspectral Imaging for Liver Cancer Staging and Cirrhosis Differentiation 2025-Apr, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400557 PMID:39873135	研究论文	本文提出了一种结合高光谱成像和深度学习的新诊断策略，用于肝癌分期和肝硬化鉴别	创新性地整合高光谱成像与深度学习，捕捉传统方法难以识别的细微细胞差异	未提及样本来源的多样性或外部验证结果	开发高精度、快速、非侵入性的肝癌诊断工具	肝组织样本（肝癌及肝硬化病例）	数字病理	肝癌	高光谱成像	深度卷积神经网络（CNN）	高光谱图像	未明确说明具体样本量
3033	2025-04-10	PhysCL: Knowledge-Aware Contrastive Learning of Physiological Signal Models for Cuff-Less Blood Pressure Estimation 2025-Mar-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3554495 PMID:40131744	研究论文	提出了一种名为PhysCL的新型对比学习方法，用于减少对标记PPG数据的依赖并提高无袖带血压估计的准确性	通过引入知识感知增强库解决对比学习中的语义一致性问题，并提出对比特征重建方法以增强特征多样性并防止模型崩溃	需要进一步验证在不同人群和更广泛数据集上的泛化能力	提高无袖带血压估计的准确性，减少对标记数据的依赖	光电容积描记术(PPG)信号	机器学习	心血管疾病	对比学习	深度学习模型	生理信号	来自106名受试者的数据，涵盖MIMIC III、MIMIC IV和UQVS数据集
3034	2025-04-10	Potential value of novel multiparametric MRI radiomics for preoperative prediction of microsatellite instability and Ki-67 expression in endometrial cancer 2025-01-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87966-w PMID:39863695	research paper	本研究开发了一种新型混合放射组学方法，用于预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达	结合多参数MRI、深度学习和多通道图像分析，采用新兴的注意力机制提取特征，并使用XGBoost分类器进行预测	研究为回顾性研究，样本量较小（156例患者）	探索先进人工智能技术在预测子宫内膜癌微卫星不稳定性和Ki-67表达中的潜在价值	子宫内膜癌患者	digital pathology	endometrial cancer	multiparametric MRI, deep learning, multichannel image analysis	XGBoost	image	156名子宫内膜癌患者
3035	2025-04-10	An optimized LSTM-based deep learning model for anomaly network intrusion detection 2025-Jan-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85248-z PMID:39789143	研究论文	提出了一种基于LSTM的优化深度学习模型，用于网络异常入侵检测	采用三种优化方法（PSO、JAYA和SSA）优化LSTM的超参数，以提高检测性能	未提及模型在实际网络环境中的泛化能力测试	开发高效的网络入侵检测系统以减少误报率	网络入侵检测	机器学习	NA	深度学习	LSTM	网络流量数据	NSL KDD、CICIDS和BoT-IoT数据集
3036	2025-04-10	Application of Artificial Intelligence and its Subsets in Various Stages of Knee Arthroplasty from Pre-op to Post-op: An Overview 2025, Journal of orthopaedics and sports medicine DOI:10.26502/josm.511500185 PMID:40190766	综述	本文概述了人工智能及其子集在膝关节置换术从术前到术后各阶段的应用	探讨了人工智能在膝关节置换术各阶段（术前、术中和术后）的多样化应用，包括患者教育、手术辅助和结果评估	NA	综述人工智能在膝关节置换术中的应用，以提高诊断准确性、手术效率和患者预后	膝关节置换术的各个阶段（术前、术中和术后）	数字病理学	骨关节炎	机器学习、深度学习	NA	NA	NA
3037	2025-04-10	Active learning regression quality prediction model and grinding mechanism for ceramic bearing grinding processing 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320494 PMID:40193368	研究论文	探讨陶瓷轴承磨削加工中的质量预测，特别是磨削参数对表面粗糙度的影响	使用主动学习回归模型进行模型构建和优化，并结合深度学习模型进行磨削加工质量预测实验	实验仅覆盖特定磨削参数范围，可能未涵盖所有实际生产中的变量	为陶瓷轴承磨削加工提供质量预测理论支持及磨削参数优化依据	陶瓷轴承磨削加工过程及表面粗糙度	机器学习	NA	主动学习回归模型及深度学习模型	回归模型及深度学习模型	实验数据	多种磨削参数组合（包括磨轮线速度、磨削深度和进给速率）
3038	2025-04-10	Ensemble deep learning for Alzheimer's disease diagnosis using MRI: Integrating features from VGG16, MobileNet, and InceptionResNetV2 models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318620 PMID:40193955	研究论文	本研究开发并评估了一种创新的深度学习集成模型，用于从MRI扫描中精确识别阿尔茨海默病的标志物	集成三种预训练模型（VGG16、MobileNet和InceptionResNetV2）的特征，以克服单个模型在处理不同图像形状和纹理时的局限性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高阿尔茨海默病的诊断准确性，支持早期检测和及时治疗	阿尔茨海默病患者	数字病理学	老年疾病	MRI扫描	集成模型（VGG16、MobileNet、InceptionResNetV2）	图像	NA
3039	2025-04-10	Deep learning signature to predict postoperative anxiety in patients receiving lung cancer surgery 2025, Frontiers in surgery IF:1.6Q2 DOI:10.3389/fsurg.2025.1573370 PMID:40196195	研究论文	本研究旨在建立并验证一种基于MRI的深度学习特征，用于预测接受肺癌手术患者的术后焦虑	利用ResNet-152算法训练深度学习特征，首次将MRI-T1WI图像与术后焦虑预测相结合	样本量较小（202例患者），且仅使用了MRI-T1WI图像	预测接受肺癌手术患者的术后焦虑	接受肺癌手术的患者	数字病理学	肺癌	MRI	ResNet-152	图像	202例接受肺癌手术的患者
3040	2025-04-10	A study on early diagnosis for fracture non-union prediction using deep learning and bone morphometric parameters 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1547588 PMID:40196347	研究论文	本研究利用深度学习和骨形态计量参数开发了一种用于骨折不愈合早期诊断的模型	提出了Vision Mamba Triplet Attention and Edge Feature Decoupling Module UNet (VM-TE-UNet)用于骨折区域分割，并建立了基于微CT指标的早期诊断模型	研究仅使用了12只大鼠的骨折动物模型，样本量较小	开发骨折不愈合的早期诊断模型	大鼠骨折模型	数字病理	骨折	micro-CT成像	VM-TE-UNet	图像	12只大鼠的2448张micro-CT图像