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
321	2025-05-14	Uncertainty CNNs: A path to enhanced medical image classification performance 2025-Feb-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025020 PMID:40083281	研究论文	本文提出了一种低复杂度基于不确定性的CNN架构，用于医学图像分类，特别是肿瘤和心力衰竭检测	首次证明了测试集增强可以显著提高医学图像的分类性能，并引入了量化预测不确定性的方法	NA	提高医学图像分类的准确性和可靠性	肿瘤和心力衰竭的医学图像	数字病理	肿瘤和心血管疾病	深度学习	CNN	医学图像	三个数据集：脑部MRI、肺部CT扫描和心脏MRI
322	2025-05-14	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	本文全面概述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的关键组成部分及其应用	探讨了LLMs在解决生物信息学问题方面的潜力，特别是在基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域的应用	NA	推动生物信息学领域的发展，优化LLMs的使用并促进该领域的进一步创新	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	自监督学习、半监督学习	transformer	文本、基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、单细胞数据	NA
323	2025-05-14	An analysis of performance bottlenecks in MRI preprocessing 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae098 PMID:40072903	研究论文	本文分析了MRI预处理中的性能瓶颈，并提出了优化建议	使用Intel VTune分析工具对多个常用MRI预处理流程的性能瓶颈进行了详细分析，并发现了一些潜在问题	研究仅针对特定工具包（ANTs、FMRIB、FreeSurfer）的MRI预处理流程，可能不适用于其他工具或流程	提高MRI预处理流程的性能，以便更高效地进行大规模队列研究和临床应用	MRI预处理流程	医学影像处理	NA	Intel VTune分析工具	NA	MRI影像数据	NA
324	2025-05-14	Early pigment spot segmentation and classification from iris cellular image analysis with explainable deep learning and multiclass support vector machine 2025-01-01, Biochemistry and cell biology = Biochimie et biologie cellulaire DOI:10.1139/bcb-2023-0183 PMID:37906957	research paper	提出了一种结合可解释深度学习和多类支持向量机的方法，用于早期虹膜色素斑点的分割和分类	结合可解释深度学习和多类支持向量机进行虹膜色素斑点的早期分割和分类，优于现有方法	实验仅在三个基准数据集上进行，可能缺乏更广泛的验证	开发一种高效、准确的虹膜色素斑点分割和分类方法，以辅助早期视网膜疾病的诊断	虹膜细胞图像中的色素斑点	digital pathology	retinal disorders	deep learning, multiclass support vector machine	CNN, SVM	image	三个基准数据集（MILE、UPOL、Eyes SUB）
325	2025-05-14	A systematic review of automated hyperpartisan news detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316989 PMID:39982955	综述	本文系统回顾了自动化检测超党派新闻的不同方法，整理了2015年至2024年间81篇相关文章的方法和数据集	首次系统性地综述了超党派新闻检测领域的研究，为未来研究奠定了坚实基础	计算机科学领域对超党派尚无明确定义，且大多数数据集为英文，缺乏少数语言的数据集，大型语言模型(LLMs)在该领域的研究有限	自动化检测超党派新闻以应对其导致的社会两极分化和民主稳定性威胁	超党派新闻文章	自然语言处理	NA	机器学习、深度学习	传统机器学习模型、深度学习模型、LLMs	文本	81篇相关文章
326	2025-05-14	Chinese medical named entity recognition utilizing entity association and gate context awareness 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319056 PMID:39999103	研究论文	本文提出了一种结合实体关联和门控上下文感知的中文医学命名实体识别方法	使用RoBERTa-wwm-ext模型提取上下文特征，结合RNN和多头注意力机制捕捉实体间依赖关系，提高了识别准确率	未提及模型在更大规模数据集上的泛化能力	提高中文医学文本中命名实体识别的效率和准确性	中文医学文本中的命名实体	自然语言处理	NA	RoBERTa-wwm-ext, RNN, 多头注意力机制, 条件随机场	RoBERTa-wwm-ext, RNN	文本	MCSCSet和CMeEE数据集
327	2025-05-14	Virtual Monochromatic Imaging of Half-Iodine-Load, Contrast-Enhanced Computed Tomography with Deep Learning Image Reconstruction in Patients with Renal Insufficiency: A Clinical Pilot Study 2025, Journal of Nippon Medical School = Nippon Ika Daigaku zasshi DOI:10.1272/jnms.JNMS.2025_92-112 PMID:40058838	research paper	本研究探讨了深度学习图像重建（DLIR）在半碘负荷对比增强CT（CECT）虚拟单色成像（VMI）中的图像质量（IQ）	首次将DLIR应用于半碘负荷CECT的VMI，以优化图像质量	样本量较小（28例患者），且为回顾性研究	评估DLIR在半碘负荷CECT VMI中的图像质量	28例中重度肾功能不全的肿瘤患者	医学影像	肾功能不全	双能CT（DECT）和深度学习图像重建（DLIR）	DLIR	CT图像	28例患者
328	2025-05-14	Advanced applications in chronic disease monitoring using IoT mobile sensing device data, machine learning algorithms and frame theory: a systematic review 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1510456 PMID:40061474	系统综述	本文综述了物联网移动传感设备数据、机器学习算法和框架理论在慢性病监测中的高级应用	通过引入基于深度学习的先进模型、紧框架方法和实时监测系统，展示了方法学上的创新	存在与数据收集、算法选择和用户交互相关的潜在偏见和弱点	探讨物联网和人工智能技术在特定慢性病管理中的应用	心血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病和糖尿病等主要慢性病	机器学习	慢性病	物联网移动传感设备、机器学习算法（ANN、SVM、RF和深度学习模型）	深度学习模型	传感器数据	NA
329	2025-05-14	Deep learning-based prediction of atrial fibrillation from polar transformed time-frequency electrocardiogram 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317630 PMID:40063554	research paper	本研究提出了一种基于极坐标变换的短时傅里叶变换谱图可视化ECG信号的新方法，并评估了深度卷积神经网络在预测心房颤动方面的性能	使用极坐标变换的短时傅里叶变换谱图进行ECG信号可视化，并利用深度CNN进行心房颤动预测	NA	开发一种基于深度学习的ECG信号分析方法，用于预测心房颤动	ECG信号	machine learning	心血管疾病	短时傅里叶变换(STFT)	CNN	image	PhysioNet/CinC Challenge 2017数据集中的ECG数据，分为四类：正常窦性心律、心房颤动、其他心律和噪声
330	2025-05-14	Color correction methods for underwater image enhancement: A systematic literature review 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317306 PMID:40063649	系统文献综述	本文系统综述了水下图像增强中的色彩校正方法的最新进展	对67项相关研究进行了全面分析，提出了13种水下图像增强方法，并将其分为物理模型、非物理模型和基于深度学习的方法三类	存在算法局限性、数据依赖性、计算复杂性和不同水下环境性能差异等挑战	识别并批判性分析现有的水下图像色彩校正方法，强调其优势、局限性和未来研究方向	水下图像	计算机视觉	NA	NA	物理模型、非物理模型、深度学习	图像	67项研究（2010-2024年）
331	2025-05-14	LLM-FMS: A fine-grained dataset for functional movement screen action quality assessment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313707 PMID:40067873	research paper	该研究开发了一个细粒度的功能运动筛查（FMS）数据集LLM-FMS，并提出了一种基于大语言模型（LLM）的动作质量评估框架，以提高FMS评估的可解释性	LLM-FMS是首个用于动作评估任务的细粒度健身动作数据集，并提出了结合专家规则和LLM的新型动作质量评估框架	当前自动化的FMS评估仅限于等级评分，缺乏细粒度的反馈建议且可解释性差	提高功能运动筛查（FMS）动作质量评估的准确性和可解释性	功能运动筛查（FMS）动作	computer vision	NA	RTMPose, LLM	LLM	video, image	1812个动作关键帧图像，来自45名受试者
332	2025-05-14	Multi-omics and single-cell analysis reveals machine learning-based pyrimidine metabolism-related signature in the prognosis of patients with lung adenocarcinoma 2025, International journal of medical sciences IF:3.2Q1 DOI:10.7150/ijms.107694 PMID:40084259	研究论文	本研究通过多组学和单细胞分析，开发了基于机器学习的嘧啶代谢相关特征（PMRS），用于肺腺癌（LUAD）患者的预后评估	首次整合多种机器学习和深度学习算法构建PMRS模型，并通过实验验证了关键因子LYPD3在LUAD细胞系中的生物学功能	研究结果需要进一步在更大规模的临床样本中进行验证	评估嘧啶代谢在肺腺癌患者预后和治疗中的意义	肺腺癌（LUAD）患者	数字病理学	肺癌	多组学分析、单细胞分析	随机生存森林（random survival forest）	基因组数据、单细胞数据	NA
333	2025-05-14	PreCM: The Padding-Based Rotation Equivariant Convolution Mode for Semantic Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558425 PMID:40249694	研究论文	本文提出了一种基于填充的旋转等变卷积模式（PreCM），用于提升语义分割任务中网络对任意旋转角度的鲁棒性	构建了通用的卷积-群框架以充分利用方向信息，并设计了PreCM模式，该模式可替代多种卷积类型，同时提出了新的评估指标旋转差异（RD）	未明确说明模型在极端旋转角度或复杂背景下的性能表现	解决语义分割网络中因缺乏旋转等变性导致的特征提取效率低下问题	多尺度图像和卷积核	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	三个数据集（卫星水体图像、DRIVE、Floodnet）
334	2025-05-14	Decalcify cardiac CT: unveiling clearer images with deep convolutional neural networks 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1475362 PMID:40351458	研究论文	本研究提出了一种名为HMDC的混合模型，用于通过有效的去钙化技术提高心脏CT图像的清晰度	提出了一种结合深度学习和传统图像处理方法的混合模型HMDC，用于心脏CT图像的去钙化，准确率高达97.22%	未提及具体的数据集大小或多样性限制	提高心脏CT图像的清晰度和诊断准确性	心脏CT图像中的钙化区域	医学影像	心血管疾病	深度学习与传统图像处理技术结合	CNN	图像	NA
335	2025-05-14	Multi-classification Deep Learning Approach for Diagnosing Stroke Type and Severity Using Multimodal Magnetic Resonance Images 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_37_24 PMID:40351777	研究论文	本研究利用多模态磁共振图像和卷积神经网络（CNNs）来区分健康与中风样本，分类中风类型并预测严重程度，以辅助中风管理的决策	引入了两种基于迁移学习的模型（ACL-ResNet-50和ACL-MobileNetV1），通过增强层提升了性能，并在中风分类和严重程度预测中表现出色	样本量相对较小（143名患者），且仅基于磁共振图像，未考虑其他临床数据	开发一种深度学习方法，用于准确诊断中风类型和评估严重程度，以支持临床决策	中风患者（85名缺血性中风和58名出血性中风）	计算机视觉	心血管疾病	扩散加权磁共振成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）	CNN（ACL-ResNet-50和ACL-MobileNetV1）	图像（多模态磁共振图像）	143名患者（85名缺血性中风和58名出血性中风）
336	2025-05-14	Telemedicine in China: Effective indicators of telemedicine platforms for promoting health and well-being among healthcare consumers 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251341163 PMID:40351848	研究论文	本研究旨在识别影响中国远程医疗平台服务质量的关键因素，以促进患者健康和福祉，并为行业利益相关者提供基于证据的服务创新信息	提出了一种结合Servqual质量评估模型和由注意力机制增强的CNN-BiLSTM深度学习模型的新方法，用于建立服务质量评估框架	研究仅基于在线评论数据，可能未涵盖所有影响服务质量的因素	识别影响中国远程医疗平台服务质量的关键因素，促进患者健康和福祉	远程医疗平台的服务质量	自然语言处理	NA	深度学习	CNN-BiLSTM	文本	25,499条有效在线评论
337	2025-05-14	TongueNet: a multi-modal fusion and multi-label classification model for traditional Chinese Medicine tongue diagnosis 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1527751 PMID:40352152	research paper	提出了一种名为TongueNet的多模态融合和多标签分类模型，用于中医舌诊	结合舌图像数据和文本特征，采用分层聚合网络和特征空间投影模块进行特征提取与融合，引入一致性和互补性约束优化多模态信息融合，并利用多尺度注意力机制和Kolmogorov-Arnold网络提升特征权重多样性和准确性	数据稀缺问题仍未完全解决，且模型性能依赖于专家标注质量	解决中医舌诊领域数据稀缺和多模态诊断模型缺乏的问题，提升疾病性质和部位分类的准确性	中医舌诊中的舌图像和文本特征	digital pathology	geriatric disease	deep learning	HAN, KAN	image, text	三个公开舌图像数据集（具体数量未提及）
338	2025-05-14	Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning 2025, Virus evolution IF:5.5Q1 DOI:10.1093/ve/veaf026 PMID:40352163	研究论文	提出了一种基于AlphaFold 3辅助的多任务拓扑拉普拉斯策略（MT-TopLap），用于快速响应病毒的快速进化，预测病毒突变对结合自由能的影响	结合AlphaFold 3和拓扑深度学习（TDL），提出MT-TopLap策略，有效预测病毒突变对蛋白质相互作用的影响	与使用实验结构相比，性能略有下降（Pearson相关系数平均下降1.1%，均方根误差平均增加9.3%）	开发高效的计算方法，以快速响应病毒的快速进化，支持病毒追踪、诊断和抗体设计	SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域（RBD）与人血管紧张素转换酶-2（ACE2）复合物	机器学习	COVID-19	深度突变扫描（DMS）、拓扑数据分析（TDA）	MT-TopLap（多任务拓扑拉普拉斯模型）	蛋白质三维结构数据	四个实验性DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体的DMS数据集
339	2025-05-14	A deep learning pipeline for morphological and viability assessment of 3D cancer cell spheroids 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf030 PMID:40352793	研究论文	提出了一种用于3D癌细胞球体形态和活力评估的深度学习流程	开发了一个可扩展的两阶段深度学习流程，整合了U-Net模型和CNN回归混合方法，用于3D球体的精确分割和活力评估	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高3D癌细胞球体形态特征和细胞活力的高通量分析效率	3D癌细胞球体	数字病理学	癌症	深度学习	U-Net, CNN Regression Hybrid	显微图像	NA
340	2025-05-14	A super resolution generative adversarial networks and partition-based adaptive filtering technique for detect and remove flickers in digital color images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317758 PMID:40354494	research paper	提出了一种结合超分辨率生成对抗网络和基于分区的自适应滤波技术的无监督框架，用于检测和消除数字彩色图像中的闪烁	首次将SRGAN与基于分区的自适应滤波技术结合，提出SRGAN-PBAFT框架，无需先验知识即可处理单张图像的闪烁问题	仅针对CMOS传感器相机拍摄的图像闪烁问题，未验证在其他类型传感器上的适用性	解决数字图像中由动态光照条件和传感器噪声引起的闪烁问题	数字彩色图像中的闪烁伪影	computer vision	NA	Super-Resolution Generative Adversarial Networks (SRGAN), Partition-Based Adaptive Filtering Technique (PBAFT)	GAN	image	未配对图像数据集（具体数量未提及）