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
3061	2025-05-15	Domain-generalized Deep Learning for Improved Subject-independent Emotion Recognition Based on Electroencephalography 2025-May-14, Experimental neurobiology IF:1.8Q4 DOI:10.5607/en25011 PMID:40364497	研究论文	本研究通过结合四种领域泛化技术和三种深度学习架构，系统评估了十二种方法，以提高基于脑电图（EEG）的主体独立情绪识别的性能	首次系统评估了四种领域泛化技术与三种深度学习架构的组合在主体独立EEG情绪识别中的应用，并展示了这些方法在提高分类准确性方面的潜力	研究仅使用了两个情绪EEG数据集，可能限制了结果的广泛适用性	提高基于EEG的主体独立情绪识别的模型泛化能力	情绪识别	机器学习	NA	EEG	Deep CORAL, GroupDRO, VREx, DANN, ShallowFBCSPNet, EEGNet, TSception	EEG信号	两个情绪EEG数据集
3062	2025-05-15	The state of modelling face processing in humans with deep learning 2025-May-14, British journal of psychology (London, England : 1953) DOI:10.1111/bjop.12794 PMID:40364689	review	本文比较了深度学习模型与人类面部处理系统的心理学模型，探讨了深度学习在面部识别和面部代码编码方面的表现	揭示了深度学习模型在面部识别任务中不仅超越人类表现，还能模拟人类面部处理的某些定性方面，如身份识别网络中也编码表情信息	未提及具体的技术限制或数据限制	比较深度学习模型与人类面部处理系统的心理学模型，探讨面部代码的编码方式	人类面部处理系统和深度学习模型	computer vision	NA	深度学习	深度学习模型	面部图像	NA
3063	2025-05-15	Detection of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiogram Using Artificial Intelligence 2025-May-14, Circulation. Heart failure DOI:10.1161/CIRCHEARTFAILURE.124.012667 PMID:40365710	研究论文	本研究评估了一种基于人工智能的设备（viz HCM）在12导联心电图中检测肥厚型心肌病（HCM）的准确性	开发了一种基于深度学习的AI设备，用于从心电图中检测HCM，具有较高的特异性和曲线下面积	敏感性为68.4%，阳性预测值较低（13.7%），在人群中的实际应用可能存在限制	提高肥厚型心肌病的筛查和早期诊断能力	肥厚型心肌病患者和非患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心电图数据	293例HCM阳性和2912例HCM阴性病例
3064	2025-05-15	DEMO-EMol: modeling protein-nucleic acid complex structures from cryo-EM maps by coupling chain assembly with map segmentation 2025-May-14, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf416 PMID:40366028	research paper	本文介绍了一种名为DEMO-EMol的改进服务器，通过结合深度学习图像分割和链拟合技术，从冷冻电镜密度图中准确组装蛋白质-核酸复合物结构	DEMO-EMol整合了深度学习图像分割和链拟合技术，显著提高了蛋白质-核酸复合物结构建模的准确性	NA	提高从冷冻电镜密度图中组装蛋白质-核酸复合物结构的准确性和效率	蛋白质-核酸复合物结构	computational biology	NA	cryo-EM, deep learning	deep learning-based model	cryo-EM density maps	综合基准测试集，分辨率范围1.96至12.77 Å
3065	2025-05-15	Artificial Intelligence in Sincalide-Stimulated Cholescintigraphy: A Pilot Study 2025-May-13, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005967 PMID:40359029	研究论文	本研究探索了基于AI的实时胆囊放射性追踪方法在胆囊排空分数计算中的应用	首次在核医学实践中探索了整合实时图像处理和器官功能计算的AI驱动工作流程	AI在患者移动或低计数活动情况下容易出错，且样本量较小(仅20例)	开发AI驱动的实时胆囊追踪和功能评估系统	胆囊放射性追踪和胆囊排空分数(GBEF)计算	数字病理	胆囊功能障碍	胆囊闪烁扫描术(SSC)	U-Net	医学影像	20例胆囊闪烁扫描检查(10例简单病例和10例挑战性病例)
3066	2025-05-15	Artificial intelligence for chronic total occlusion percutaneous coronary interventions 2025-May-13, The Journal of invasive cardiology IF:1.6Q3 DOI:10.25270/jic/25.00089 PMID:40359582	review	本文回顾了人工智能在慢性完全闭塞（CTO）诊断和经皮冠状动脉介入治疗（PCI）成功率预测中的最新进展	探讨了AI在CTO PCI中的创新应用，特别是在诊断和治疗决策支持方面的潜力	未提及具体的研究样本量或模型性能的详细比较	评估AI在CTO PCI领域的应用效果和前景	慢性完全闭塞（CTO）和经皮冠状动脉介入治疗（PCI）	machine learning	cardiovascular disease	NA	neural networks, deep learning	clinical parameters, imaging	NA
3067	2025-05-15	Learning-Based Classification of B- and T-Cell Lymphoma on Histopathological Images: A Multicenter Study 2025-May-13, European journal of haematology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/ejh.14433 PMID:40360162	research paper	该研究首次探讨了在组织病理学图像上使用深度学习模型对B细胞和T细胞淋巴瘤进行分类的可行性	首次在组织病理学图像上部署深度学习模型进行B细胞和T细胞淋巴瘤分类，并整合了卷积块注意力模块（CBAMs）提升模型性能	研究样本量相对有限（1510张切片），且仅针对B细胞和T细胞淋巴瘤两种类型	提高淋巴瘤诊断的精确性并减少对人工染色和解释的依赖	B细胞和T细胞淋巴瘤的组织病理学图像	digital pathology	lymphoma	深度学习	CNN (Xception, NASNetL, ResNet50, EfficientNet)	image	1510张H&E染色切片（750张B细胞，760张T细胞）
3068	2025-05-15	Deep Learning-accelerated MRI in Body and Chest 2025-May-13, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001762 PMID:40360272	research paper	本文探讨了深度学习重建（DLR）在加速MRI扫描并保持图像质量方面的应用，特别是在身体和胸部成像中	DLR技术在保持图像质量的同时显著减少了MRI扫描时间，并提供了去噪、减少伪影、提高分辨率和信噪比（SNR）及对比噪声比（CNR）的潜力	DLR面临的挑战包括轻微降低的病变检测率、心脏运动相关的信号丢失、区域SNR变化以及不同器官系统中ADC测量的变异性	研究DLR技术在MRI加速中的应用及其对图像质量和诊断准确性的影响	腹部、骨盆和胸部的MRI图像，特别是肝脏和前列腺	医学影像	NA	深度学习重建（DLR）	监督深度学习模型，包括变分网络	MRI图像	NA
3069	2025-05-15	Predicting gene expression from DNA sequence using deep learning models 2025-May-13, Nature reviews. Genetics DOI:10.1038/s41576-025-00841-2 PMID:40360798	研究论文	本文探讨了利用深度学习模型从DNA序列预测基因表达的方法	应用深度学习技术处理表观基因组图谱和高通量报告基因检测数据，显著提高了预测基因活性的准确性	不同方法存在各自的优缺点，且模型的复杂性可能限制其广泛应用	构建能够从DNA序列预测基因活性的计算模型	基因表达的调控机制，特别是启动子和增强子等DNA元件	机器学习	NA	表观基因组图谱和高通量报告基因检测	深度学习	DNA序列数据	NA
3070	2025-05-15	Advanced digital image forensics: A hybrid framework for copy-move forgery detection in multimedia security 2025-May-13, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70076 PMID:40361265	research paper	提出了一种混合框架，用于检测多媒体安全中的复制-移动伪造	结合了FFT、SIFT、ORB、MobilenetV2和VGG16模型以及注意力机制，提高了检测的准确性	传统方法在处理多样化的图像修改时可能存在困难	保证数字图像完整性并识别图像篡改	数字图像	computer vision	NA	FFT、SIFT、ORB、MobilenetV2、VGG16、DBSCAN	MobilenetV2、VGG16	image	五个基准复制-移动伪造数据集
3071	2025-05-15	Application of Hyperspectral Imaging and Machine Learning for Differential Diagnosis of Hashimoto's Thyroiditis and Papillary Thyroid Carcinoma 2025-May-13, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500123 PMID:40364460	研究论文	本研究利用高光谱成像和深度学习模型区分桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌的光谱特征	首次应用高光谱成像和自适应光谱特征选择网络模型来区分HT和PTC的光谱特征	未提及样本量的具体数目，且模型准确率为88.36%，仍有提升空间	区分桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌的光谱特征，提高甲状腺疾病的诊断准确性	桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌的样本	数字病理	甲状腺疾病	高光谱成像（HSI）	自适应光谱特征选择网络模型	高光谱图像	NA
3072	2025-05-15	Development of 3D Intelligent Quantitative Phase Microscope for Sickle Cells Screening 2025-May-13, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400512 PMID:40364484	研究论文	本文介绍了一种用于镰状细胞病(SCD)自动筛查的智能显微镜系统	结合干涉法捕获高分辨率3D相位图像与基于UNET模型的深度学习技术，实现镰状细胞和健康细胞的语义分割	系统鲁棒性有待提高，需要进一步的临床验证	开发一种快速可靠的SCD诊断工具	镰状细胞和健康红细胞(RBCs)	数字病理学	镰状细胞病	干涉法成像	UNET, 梯度提升模型	3D相位图像	NA
3073	2025-05-15	Compressed chromatographic fingerprint of Artemisiae argyi Folium empowered by 1D-CNN: Reduce mobile phase consumption using chemometric algorithm 2025-May-10, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.465874 PMID:40101658	研究论文	本研究提出了一种结合一维卷积神经网络（1D-CNN）与高效液相色谱（HPLC）的压缩指纹图谱分析技术，旨在提高复杂系统中多种化合物的分析效率并减少有机溶剂的使用	结合1D-CNN与HPLC，开发压缩指纹图谱技术，显著减少分析时间和有机溶剂消耗	在分析的十种化合物中，仅九种取得了良好结果，表明模型对某些化合物的解释力有待提高	提高复杂系统中化合物分析的效率并减少有机溶剂消耗	艾叶（Artemisiae argyi Folium, AAF）	化学计量学	NA	高效液相色谱（HPLC），一维卷积神经网络（1D-CNN）	1D-CNN	色谱数据	NA
3074	2025-05-15	A novel framework for esophageal cancer grading: combining CT imaging, radiomics, reproducibility, and deep learning insights 2025-May-10, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-025-03952-6 PMID:40348987	research paper	该研究提出了一种结合CT成像、放射组学、可重复性和深度学习的新框架，用于食管癌分级	结合放射组学和深度学习特征，通过注意力机制增强模型准确性，并采用多种机器学习模型进行癌症分级	研究为回顾性研究，可能受到数据质量和手动分割肿瘤区域的主观性影响	创建可靠的食管癌分级框架，提高诊断准确性和可解释性	2560名食管癌患者的CT扫描图像和临床信息	digital pathology	esophageal cancer	CT imaging, radiomics, deep learning	DenseNet121, EfficientNet-B0, Random Forest, XGBoost, CatBoost	image, clinical information	2560名食管癌患者
3075	2025-05-15	Perspectives: Comparison of deep learning segmentation models on biophysical and biomedical data 2025-May-06, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.03.023 PMID:40158204	研究论文	本文比较了深度学习分割模型在生物物理和生物医学数据上的表现	提供了四种常用深度学习架构在典型小规模训练数据集上的全面比较，并建立了确定每种模型最佳使用条件的标准	研究仅关注了四种特定模型架构，可能未涵盖所有相关模型	为生物物理学领域的研究人员和实践者提供选择最适合特定应用的深度学习架构的实用指南	四种深度学习架构（CNN、U-Nets、vision transformers和vision state space models）	生物物理学	NA	深度学习	CNN, U-Nets, vision transformers, vision state space models	生物物理和生物医学数据	典型的小规模训练数据集
3076	2025-05-15	Automated detection of arrhythmias using a novel interpretable feature set extracted from 12-lead electrocardiogram 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109957 PMID:40090185	研究论文	本研究提出了一种基于特征的方法，用于从12导联心电图中自动检测心律失常，该方法在保持与深度学习相当性能的同时提供了更高的临床可解释性	提出了一种新颖的可解释特征集，结合数学技术如傅里叶变换、小波变换和互相关来评估心电图特征，并通过SHAP值分析优化特征集	在外部测试数据集上的性能有所下降（F1分数从81%降至68%）	开发一种兼具高准确性和临床可解释性的心律失常自动诊断系统	12导联心电图数据	机器学习	心血管疾病	傅里叶变换、小波变换、互相关	eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)	心电图信号	未明确提及具体样本数量，但使用了大规模心电图数据库
3077	2025-05-15	Automatic pre-screening of outdoor airborne microplastics in micrographs using deep learning 2025-May-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.125993 PMID:40090454	研究论文	本文提出了一种利用深度学习自动预筛选户外空气中微塑料的新方法	通过增强的U-Net模型（Attention U-Net和Dynamic RU-NEXT）及Mask R-CNN在低分辨率显微图像中识别和分类户外空气中的微塑料，创新性地将分类直接集成到基于U-Net的分割框架中，提高了计算效率	NA	提高户外空气中微塑料的识别和分类效率	户外空气中的微塑料	计算机视觉	NA	深度学习	Attention U-Net, Dynamic RU-NEXT, Mask R-CNN	图像	NA
3078	2025-05-15	Extraction of fetal heartbeat locations in abdominal phonocardiograms using deep attention transformer 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110002 PMID:40096767	research paper	提出了一种名为FHSU-NETR的深度学习模型，用于从原始PCG信号中直接提取胎儿和母亲的心率	利用transformer的自注意力机制，增强模型模拟远程交互和捕获全局上下文的能力	研究仅验证了20名正常受试者的数据，样本量较小	提高胎儿健康监测的可及性和可靠性	胎儿和母亲的心率	machine learning	心血管疾病	Phonocardiography (PCG)	U-NetR, transformer	PCG信号	20名正常受试者，包括一例胎儿心动过速心律失常病例
3079	2025-05-15	Histopathology image classification based on semantic correlation clustering domain adaptation 2025-May, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103110 PMID:40107119	research paper	提出一种基于语义相关性聚类的无监督域适应方法，用于组织病理学图像分类	利用动物模型的组织病理学图像数据集实现人类全切片图像（WSI）的分类和识别，通过多尺度融合特征和语义相关性聚类实现跨域知识迁移	依赖于动物模型数据集，可能无法完全覆盖人类WSI的多样性	提高组织病理学图像分类的准确性，减少对人类WSI标注的依赖	人类全切片图像（WSI）和Minmice模型的组织病理学图像数据集	digital pathology	NA	无监督域适应方法，多尺度特征融合，语义相关性聚类	deep learning	image	NA
3080	2025-05-15	Enhancing synchrotron radiation micro-CT images using deep learning: an application of Noise2Inverse on bone imaging 2025-May-01, Journal of synchrotron radiation IF:2.4Q3 DOI:10.1107/S1600577525001833 PMID:40167487	研究论文	该研究应用深度学习技术Noise2Inverse来增强同步辐射微CT图像，以解决低剂量CT成像中的噪声问题	首次将自监督深度学习方法Noise2Inverse应用于骨成像的低剂量同步辐射微CT图像降噪	在极低剂量（1/4和1/6）下网络结果出现失真，且测试设置中的数据采集噪声是影响方法可行性的主要问题	降低骨成像研究中低剂量CT的噪声，同时保持骨的力学特性	骨组织的同步辐射微CT图像	计算机视觉	NA	同步辐射微CT（SRµCT）	CNN	图像	模拟剂量数据集（全剂量、1/2、1/3、1/4和1/6剂量）