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
341	2025-07-25	Prognostic Value Of Deep Learning Based RCA PCAT and Plaque Volume Beyond CT-FFR In Patients With Stent Implantation 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056335065250426150739 PMID:40357785	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的RCA PCAT和斑块体积在冠状动脉CT血管造影（CTA）衍生的血流储备分数（CT-FFR）之外对经皮冠状动脉介入治疗（PCI）患者的预后价值	首次将基于深度学习的RCA PCAT和斑块体积与CT-FFR进行比较，发现其在预测主要不良心血管事件（MACE）方面具有更强的关联性	研究为回顾性设计，样本量较小（183例患者），且随访时间有限	评估基于深度学习的PCAT和斑块体积在PCI患者中的预后价值	183例接受PCI并进行了冠状动脉CTA的患者	数字病理学	心血管疾病	冠状动脉CTA、深度学习	深度学习	医学影像	183例PCI患者
342	2025-07-25	Hybrid deep learning optimization for smart agriculture: Dipper throated optimization and polar rose search applied to water quality prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327230 PMID:40690512	research paper	本研究提出了一种新颖的混合元启发式框架，结合了Dipper Throated Optimization (DTO)和Polar Rose Search (PRS)，用于提升深度学习模型在水质预测中的性能	结合了生物启发的DTO算法和PRS算法，提出了一种混合优化框架，用于处理高维数据集并提升预测准确性	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在限制	提升智能农业中的水质预测精度，支持可持续农业灌溉决策	水质数据，特别是与土豆种植相关的高质量灌溉水	machine learning	NA	Dipper Throated Optimization (DTO), Polar Rose Search (PRS), Radial Basis Function Network (RBFN)	RBFN	水质数据	NA
343	2025-07-25	Evolution from the physical process-based approaches to machine learning approaches to predicting urban floods: a literature review 2025, Environmental systems research DOI:10.1186/s40068-025-00409-3 PMID:40692624	review	本文综述了过去二十年来城市洪水预测方法的演变，从传统的基于物理过程的方法到AI和机器学习方法	聚焦AI驱动的实时和社区集成方法在洪水预测中的最新进展	许多城市缺乏使用这些工具所需的数据、传感器或系统，且许多模型未与城市规划或社区工作相结合	探讨城市洪水预测方法的演变及其改进	城市洪水预测方法	machine learning	NA	GIS, LiDAR, 卫星图像, 深度学习, 混合模型	AI, 机器学习, 深度学习, 混合模型	天气信息, 传感器数据, 社交媒体数据	NA
344	2025-07-25	High-throughput end-to-end aphid honeydew excretion behavior recognition method based on rapid adaptive motion-feature fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1609222 PMID:40692669	研究论文	提出一种基于快速自适应运动特征融合的端到端蚜虫蜜露排泄行为识别方法，用于提高检测精度和操作效率	首次建立了包含蚜虫爬行、腿部弹动和蜜露排泄行为的细粒度数据集，开发了快速自适应运动特征融合算法，并优化了RT-DETR检测模型	未提及具体的数据集规模或在实际农业环境中的适用性测试	提高蚜虫蜜露排泄行为的检测效率和准确性，以研究其摄食活动和评估植物抗性水平	蚜虫的蜜露排泄行为	计算机视觉	NA	深度学习	RT-DETR, ResNet50	视频	未明确提及具体样本数量
345	2025-07-25	Classifying office workers with and without cervicogenic headache or neck and shoulder pain using posture-based deep learning models: a multicenter retrospective study 2025, Frontiers in pain research (Lausanne, Switzerland) DOI:10.3389/fpain.2025.1614143 PMID:40692757	研究论文	开发并评估基于习惯性坐姿图像的深度学习模型，用于分类有或无颈源性头痛或颈肩痛的办公室员工	首次使用深度学习模型从习惯性坐姿图像中分类颈源性头痛和颈肩痛，并利用CAM技术可视化模型关注区域	静态姿势与肌肉骨骼疼痛之间的复杂关系需要临床实践中采用多模式评估方法	开发用于肌肉骨骼疾病早期检测的自动化分类工具	531名办公室员工(135名CH患者，365名NSP患者，108名CH+NSP患者和139名对照组)	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	深度学习	VGG19, ResNet50, EfficientNet B5	图像	531名办公室员工的904张习惯性坐姿图像
346	2025-07-25	Deep learning for enhancement of low-resolution and noisy scanning probe microscopy images 2025, Beilstein journal of nanotechnology IF:2.6Q2 DOI:10.3762/bjnano.16.83 PMID:40692894	研究论文	本研究使用传统方法和深度学习模型提升低分辨率AFM图像的质量和分辨率	深度学习模型在超分辨率任务中表现优于传统方法，并能完全消除AFM图像中的常见伪影	研究中未提及深度学习模型的具体计算资源需求或训练时间	提升原子力显微镜(AFM)图像的分辨率和质量	低分辨率和含噪声的AFM图像	计算机视觉	NA	AFM扫描	深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
347	2025-07-25	Multidisciplinary Evaluation of an AI-Based Pneumothorax Detection Model: Clinical Comparison with Physicians in Edge and Cloud Environments 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S535405 PMID:40693169	研究论文	本研究评估了一种基于Google Cloud Vertex AI的深度学习模型在气胸检测中的诊断准确性，并与不同经验水平的医生进行了比较	该研究首次在云端和边缘部署环境中评估AI模型的气胸检测性能，并特别关注了微小气胸病例的检测能力	研究样本量较小（152例），且来自单一中心，可能影响结果的普遍性	评估AI模型在气胸检测中的诊断准确性及其临床应用潜力	胸部X光片中的气胸检测	数字病理	肺病	AutoML Vision	深度学习模型	医学影像	152例匿名胸部X光片（76例气胸，76例正常）
348	2025-07-25	MSPO: A machine learning hyperparameter optimization method for enhanced breast cancer image classification 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251361603 PMID:40693252	研究论文	本文提出了一种多策略鹦鹉优化器（MSPO）用于乳腺癌图像分类任务，以提高深度学习模型的超参数优化效率和分类性能	在原始鹦鹉优化器基础上整合了Sobol序列初始化、非线性递减惯性权重和混沌参数等策略，增强了全局探索能力和收敛稳定性	仅在BreaKHis乳腺癌图像数据集上进行了验证，需要更多数据集测试其泛化能力	提高乳腺癌图像分类的准确性和效率	乳腺癌图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	ResNet18	图像	BreaKHis数据集
349	2025-07-25	Detecting early gastrointestinal polyps in histology and endoscopy images using deep learning 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1571075 PMID:40703309	研究论文	使用深度学习技术检测组织学和内窥镜图像中的早期胃肠道息肉	提出了一种三阶段深度学习方法，结合编码器-解码器网络、预训练模型和SVM分类器，用于早期胃肠道息肉的识别	InceptionV3模型的性能略低于其他模型，可能存在优化空间	提高胃肠道癌症的早期识别率	胃肠道息肉	数字病理学	胃肠道癌症	深度学习	EDN, VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, SVM	图像	五个数据集（CRC-VAL-HE-7K, CRC-VAL-HE-100K, Kvasir_v2, 北京肿瘤医院数据集, 弱标记数据集）
350	2025-07-25	Integrating pathomics and deep learning for subtyping uveal melanoma: identifying high-risk immune infiltration profiles 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1585097 PMID:40703526	研究论文	本研究利用无监督学习和深度学习技术，识别葡萄膜黑色素瘤的高免疫浸润亚型，并基于死亡风险改善患者分层	结合病理组学和深度学习识别葡萄膜黑色素瘤的高免疫浸润亚型，并开发基于Inception-V3架构的深度学习模型进行生存预测	样本量相对较小（70例训练集和68例验证集），可能影响模型的泛化能力	改善葡萄膜黑色素瘤患者的风险分层和管理	葡萄膜黑色素瘤患者	数字病理学	葡萄膜黑色素瘤	H&E染色全切片图像分析、无监督聚类、深度学习	Inception-V3	图像、基因组数据和临床数据	70例训练集（来自GDC）和68例验证集（来自华西医院）
351	2025-07-25	Supervised contrastive loss helps uncover more robust features for photoacoustic prostate cancer identification 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1592815 PMID:40703547	research paper	本研究探讨了监督对比学习在光声光谱特征提取中的应用，以提高前列腺癌的诊断准确性	引入了监督对比学习（SCL-adjust模型）来提取更可靠的特征，相比传统方法准确率提高了10%以上，且特征更具鲁棒性	个体异质性仍然是影响判别性能的重要因素	从复杂的生物组织中提取更可靠的特征，提高前列腺癌的判别准确性	前列腺癌（PCa）的光声光谱数据	digital pathology	prostate cancer	photoacoustic spectral analysis	CNN, supervised contrastive (SC) model, supervised contrastive loss adjust (SCL-adjust) model	spectral data	NA
352	2025-07-25	Using deep learning to screen OCTA images for hypertension to reduce the risk of serious complications 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1581785 PMID:40703652	研究论文	使用深度学习分析OCTA图像以筛查高血压，降低严重并发症风险	结合卷积神经网络Xception和多Swin transformer模型分析OCTA图像，提高高血压筛查的准确性和效率	样本量相对较小（422张OCTA图像），可能影响模型的泛化能力	研究高血压对眼部微血管的影响，开发基于深度学习的筛查方法	高血压患者和健康人的OCTA图像	计算机视觉	高血压	OCTA成像技术	Xception, Swin transformer	图像	422张OCTA图像（来自136名高血压患者和85名健康人）
353	2025-07-25	Construction of crown profile prediction model of Pinus yunnanensis based on CNN-LSTM-attention method 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1567131 PMID:40703862	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和树冠竞争指数的新方法，用于提高云南松树冠轮廓预测的准确性	结合CNN-LSTM-Attention深度学习模型与新型树冠轮廓竞争指数（CPCI），显著提升了树冠轮廓预测的准确性和稳定性	研究仅基于云南大理苍山的629棵树的数据，可能无法完全代表其他地区的云南松	提高云南松树冠轮廓预测的准确性，以支持森林管理和生态分析	云南松的树冠轮廓	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM-Attention	树冠轮廓数据	629棵树，来自云南大理苍山的五个年龄分层的永久样地
354	2025-07-25	Design and development of an efficient RLNet prediction model for deepfake video detection 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1569147 PMID:40704217	研究论文	本文提出了一种结合ResNet和LSTM的RLNet深度学习框架，用于高效检测深度伪造视频	通过同时利用空间和时间特征来准确识别伪造内容，相比现有方法具有更高的检测精度	需要进一步研究其他CNN架构在视频深度伪造数据集上的表现	开发一种高效的深度伪造视频检测方法，提升数字内容的安全性和真实性	真实和深度伪造视频	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet和LSTM	视频	多样化的真实和深度伪造视频数据集
355	2025-07-25	Application of deep learning for diagnosis of shoulder diseases in older adults: a narrative review 2025-Jan, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2025.e6 PMID:40704206	综述	本文探讨了深度学习在老年人肩部疾病诊断中的应用及其潜力	深度学习通过自动图像分割、疾病检测和运动分析，提高了肩部疾病诊断的准确性和效率，甚至在某些情况下超越了人类专家	需要大规模前瞻性验证研究以确保方法的通用性、可重复性和临床工作流程的有效整合	探索深度学习如何改善老年人肩部疾病的诊断和管理	老年人肩部疾病，包括肩袖撕裂、肌肉退化、脂肪浸润、骨折和关节疾病	数字病理学	老年疾病	深度学习（DL）	CNN	MRI、CT扫描和X光片	NA
356	2025-07-25	An Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2024-Dec-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.06.24314939 PMID:39417095	研究论文	开发了一种名为PRESENT-SHD的集成深度学习算法，用于通过心电图图像自动检测和预测结构性心脏病	利用12导联心电图图像进行多种结构性心脏病的自动化检测和预测，提出了一种集成XGBoost模型PRESENT-SHD	研究依赖于特定医院和人群的数据，可能在其他人群中表现不同	开发一种自动化工具，用于结构性心脏病的早期筛查和风险分层	结构性心脏病患者的心电图图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN, XGBoost	图像	261,228份心电图来自93,693名患者，并在11,023名个体中进行了验证
357	2025-07-25	Enhancing the diagnostic capacity of [18F]PSMA-1007 PET/MRI in primary prostate cancer staging with artificial intelligence and semi-quantitative DCE: an exploratory study 2024-Nov-08, EJNMMI reports DOI:10.1186/s41824-024-00225-5 PMID:39510993	研究论文	探讨基于人工智能和半定量动态对比增强MRI在[18F]-PSMA-1007 PET/MRI中区分前列腺良恶性组织的能力	结合人工智能和半定量DCE分析提高前列腺癌诊断准确性	样本量较小（仅7例患者），需进一步验证	提高[18F]PSMA-1007 PET/MRI在前列腺癌原发灶分期中的诊断能力	原发性前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	PET/MRI, 动态对比增强MRI (DCE-MRI), 深度学习	深度学习管道 (DL pipeline)	医学影像 (PET/MRI图像)	7例前列腺癌患者
358	2025-07-25	Multimodal Artificial Intelligence in Medicine 2024-Nov-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000556 PMID:39167446	研究论文	本文探讨了多模态人工智能在医学中的应用及其挑战	介绍了多模态Transformer模型在医疗领域的应用，能够处理文本、图像和结构化数据等多种数据形式	多模态深度学习模型的整合需要考虑伴随的伦理和环境挑战	研究多模态人工智能在医学诊断和治疗中的适用性和挑战	多模态医疗数据（如文本、图像和结构化数据）	人工智能	NA	多模态Transformer模型	Transformer	多模态数据（文本、图像、结构化数据）	NA
359	2025-07-25	Bone scintigraphy based on deep learning model and modified growth optimizer 2024-10-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73991-8 PMID:39465262	研究论文	提出一种基于深度学习和改进生长优化器的骨闪烁扫描技术，用于自动分析全身骨扫描图像	结合MobileViT模型和改进的Growth Optimizer算法进行特征提取和选择，提出名为GOAOA的新特征选择算法	仅使用了2800张骨扫描图像进行验证，样本量相对有限	开发自动分析全身骨扫描图像的机器学习方法，减轻医生工作负担	骨扫描图像	医学影像分析	骨转移癌	深度学习	MobileViT, GOAOA	医学图像	2800张骨扫描图像（1400正常，1400异常）
360	2025-07-25	Halted medical education in Korea amid Nobel Prizes in deep learning and machine learning research, tribute to a leader of Ewha Womans University College of Medicine, and highlights from this issue 2024-Oct, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e71 PMID:40703983	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA