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
21	2025-04-27	AI-Cirrhosis-ECG (ACE) score for predicting decompensation and liver outcomes 2025-May, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101356 PMID:40276480	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的AI-Cirrhosis-ECG (ACE)评分，用于预测肝硬化患者的失代偿和肝脏相关结局	利用深度学习从广泛可用的心电图中提取特征，开发了一种非侵入性工具来预测肝硬化患者的临床结局	需要在更多样化的人群中进行进一步验证，并与其它已建立的预测因子整合	提高肝硬化患者的疾病严重程度和预后预测准确性	肝硬化患者	digital pathology	liver disease	deep learning	NA	ECG	472名患者的2,166份心电图（回顾性队列）、420名患者（前瞻性队列）和341名患者（外部验证队列）
22	2025-04-08	Development and external validation of a deep learning electrocardiogram model for risk stratification of coronary revascularization need in the emergency department 2025-Apr-26, European heart journal. Acute cardiovascular care DOI:10.1093/ehjacc/zuaf058 PMID:40192550	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
23	2025-04-27	Vision transformer and deep learning based weighted ensemble model for automated spine fracture type identification with GAN generated CT images 2025-Apr-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98518-7 PMID:40274849	研究论文	本文提出了一种基于Vision Transformer和深度学习的加权集成模型，用于自动识别脊柱骨折类型，并利用GAN生成的CT图像进行数据增强	开发了一种新颖的ViT和最佳性能DL模型的集成模型，并采用加权平均技术融合模型，同时使用扩展的DCGAN和PGGAN进行数据增强	研究可能受到样本来源单一的限制，仅使用了来自一家三级医院的CT扫描数据	解决脊柱骨折类型识别中的观察者间变异性问题，实现自动化准确识别	颈椎、胸椎和腰椎（C3-L5）区域的脊柱骨折	计算机视觉	脊柱骨折	CT扫描、DCGAN、PGGAN	Vision Transformer (ViT)、VGG16、ResNet50、DenseNet121、集成模型	CT图像	来自一家三级医院的CT扫描数据
24	2025-04-27	Monitoring Amphetamine and Methamphetamine Mixtures Based on Deep Learning Involves Colorimetric Sensing 2025-Apr-25, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00915 PMID:40279188	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的比色传感策略，用于监测安非他命和甲基安非他命的混合物	通过调节探针结构影响反应产物的聚集行为，成功区分了仅有一个甲基结构差异的安非他命和甲基安非他命，并首次实现了混合物中掺杂比例的判断	NA	开发一种高精度的比色传感策略，用于识别和区分结构高度相似的安非他命和甲基安非他命	安非他命(AMP)和甲基安非他命(MA)	深度学习	NA	比色传感	深度学习算法	比色响应数据	NA
25	2025-04-27	Migration of Deep Learning Models Across Ultrasound Scanners 2025-Apr-25, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3564567 PMID:40279236	研究论文	本文开发了一种在定量超声（QUS）中，将深度学习模型功能从一台超声机器迁移到另一台的黑盒方法	提出了一种结合传递函数方法和迭代模式的黑盒无监督域适应技术，无需模型内部信息，仅依赖输入输出接口即可实现模型功能迁移	方法依赖于测试机器的未标记数据的可用性，且突显了在临床环境中部署此类模型的安全风险	研究深度学习模型在不同超声机器间的迁移能力，以促进模型在临床环境中的部署	超声机器（SonixOne和Verasonics）及其采集的定量超声数据	医学影像分析	NA	定量超声（QUS）	深度学习模型	超声图像数据	使用了SonixOne和Verasonics两台机器采集的数据，具体样本量未明确说明
26	2025-04-27	Uncertainty Quantification and Quality Control for Heatmap-based Landmark Detection Models 2025-Apr-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564267 PMID:40279223	研究论文	本文提出了一种针对基于热图的解剖标志检测模型的端到端不确定性量化方法，旨在提高临床应用的解释性和可控性	利用Dempster-Shafer理论和主观逻辑理论，通过单次前向传递实现概率分配和不确定性量化，同时引入证据图和不确定性图来改进标志检测精度和不确定性量化效果	NA	提高基于热图的解剖标志检测模型的不确定性量化和质量控制能力	解剖标志检测模型	医学影像分析	NA	Dempster-Shafer理论, 主观逻辑理论	基于热图的深度学习模型	医学影像	NA
27	2025-04-27	Robust Unsupervised Deep Learning for Nonblind Image Deconvolution With Inaccurate Kernels 2025-Apr-25, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556867 PMID:40279234	research paper	提出了一种完全无监督的深度学习方法，用于处理带有不准确核的非盲图像去卷积问题	采用无监督的端到端训练过程，提出自重建损失函数处理测量噪声，引入自集成损失函数和集成推理方案处理核误差	未明确提及具体局限性	解决非盲图像去卷积中核不准确和测量噪声的问题	模糊图像及其去卷积后的清晰图像	computer vision	NA	deep learning	unsupervised DL model	image	未明确提及具体样本数量
28	2025-04-27	Deep Learning-Augmented Sleep Spindle Detection for Acute Disorders of Consciousness: Integrating CNN and Decision Tree Validation 2025-Apr-25, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3562067 PMID:40279237	研究论文	提出了一种结合CNN和决策树验证的深度学习增强算法，用于急性意识障碍患者的自动睡眠纺锤波检测	结合卷积神经网络与决策树辅助验证，利用小波变换原理提高检测准确性和灵敏度，特别是针对ADOC患者常见的慢速纺锤波	样本量相对较小（MASS SS2 n=19，自录数据集n=24），且仅在特定患者群体中验证	开发自动睡眠纺锤波检测算法以预测急性意识障碍患者的临床结果	急性意识障碍(ADOC)患者	数字病理学	急性意识障碍	小波变换	CNN与决策树结合	睡眠脑电图数据	MASS SS2数据集19例，自录ADOC患者数据集24例
29	2025-04-27	Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation 2025-Apr-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564458 PMID:40279227	research paper	该论文提出了一种基于少样本学习的注释高效细胞核实例分割方法，旨在利用外部数据集辅助目标数据集的细胞核分割	提出了结构引导的广义少样本实例分割（SGFSIS）框架，解决了细胞核分割中的相邻细胞接触和细胞异质性等固有挑战	需要依赖外部完全注释的数据集，且目标数据集的注释量非常有限	开发一种注释高效的细胞核实例分割方法，减少对专家注释的依赖	组织病理学图像中的细胞核实例	digital pathology	NA	meta-learning based few-shot learning	SGFSIS	image	多个公开可用的数据集
30	2025-04-27	JAX-RNAfold: Scalable Differentiable Folding 2025-Apr-25, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf203 PMID:40279486	research paper	介绍了一个名为JAX-RNAfold的开源软件包，用于改进的可微分RNA折叠算法，能够扩展到1,250个核苷酸	提出了一个显著改进的可微分折叠算法，能够在单个GPU上扩展到1,250个核苷酸，并允许将可微分折叠作为深度学习管道中的一个模块	未明确提及具体限制，但暗示之前的算法仅能扩展到≤50个核苷酸	优化RNA设计中的可微分折叠算法，提高其可扩展性和实用性	RNA序列的可微分折叠	computational biology	NA	differentiable folding, gradient descent	NA	RNA sequence	NA
31	2025-04-27	Ultrafast Ratiometric Fluorescent Probe and Deep Learning-Assisted On-Site Detection Platform for BAs and Meat Freshness Based on Molecular Engineering 2025-Apr-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00490 PMID:40279659	研究论文	本文提出了一种结合荧光探针分子工程与便携式检测平台的策略，用于生物胺（BAs）和肉类新鲜度的快速、可视化、现场定量评估	通过分子工程设计出四种具有可调分子内电荷转移（ICT）特性的比率荧光探针，并结合智能手机和深度卷积神经网络（DCNN）构建便携式检测平台	未提及具体样本量或实验范围的局限性	开发高性能比率荧光探针和智能检测平台，用于食品质量评估中的生物胺和肉类新鲜度检测	生物胺（BAs）和肉类新鲜度	分子工程与智能检测	NA	荧光探针分子工程、智能手机检测平台、深度卷积神经网络（DCNN）	深度卷积神经网络（DCNN）	荧光信号、图像数据	未明确提及具体样本量
32	2025-04-27	Functional impact of splicing variants in the elaboration of complex traits in cattle 2025-Apr-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58970-5 PMID:40274775	research paper	该研究通过整合GWAS、高通量报告基因检测和深度学习算法，分析了牛基因组中可能影响RNA剪接的变异，并鉴定了38个与牛复杂性状相关的剪接破坏变异	首次在牛基因组中系统性地鉴定了剪接破坏变异，并验证了人类剪接预测工具在牛基因组中的适用性	仅鉴定出3个明确的因果变异，大部分变异的功能仍需进一步验证	探究剪接变异在牛复杂性状形成中的功能影响	牛基因组中的剪接变异	基因组学	NA	GWAS、高通量报告基因检测、深度学习	深度学习算法	基因组序列数据	NA
33	2025-04-27	Chemical imaging delineates Aβ plaque polymorphism across the Alzheimer's disease spectrum 2025-Apr-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59085-7 PMID:40274785	research paper	本研究通过化学成像技术结合深度学习，描绘了阿尔茨海默病（AD）谱系中Aβ斑块的多态性	整合功能淀粉样蛋白显微镜与质谱成像技术，首次在AD中观察到一种独特的致密核心斑块亚型——粗粒斑块	样本量较小（散发性AD n=12，家族性AD n=6，非痴呆淀粉样蛋白阳性个体 n=5）	探究Aβ斑块多态性与AD发病机制和进展的关联	阿尔茨海默病患者（散发性AD和家族性AD）和非痴呆但淀粉样蛋白阳性的个体	digital pathology	geriatric disease	功能淀粉样蛋白显微镜、质谱成像、深度学习	NA	化学成像数据	散发性AD患者12例，家族性AD患者6例，非痴呆淀粉样蛋白阳性个体5例
34	2025-04-27	Comparative analysis of automated foul detection in football using deep learning architectures 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96945-0 PMID:40274843	research paper	该研究对八种先进的深度学习架构在足球比赛中自动犯规检测任务上的性能进行了全面比较评估	首次对多种深度学习架构在足球犯规检测任务上的性能进行全面比较，并强调了模型可解释性的重要性	测试集的完美平衡受到类别分布限制，且仅使用静态图像数据可能无法完全捕捉犯规的动态特性	评估不同深度学习架构在足球自动犯规检测任务上的性能	足球比赛中的犯规行为	computer vision	NA	深度学习	EfficientNetV2, ResNet50, VGG16, Xception, InceptionV3, MobileNetV2, InceptionResNetV2, DenseNet121	image	7000张图像（4900张训练，1400张验证，700张测试）
35	2025-04-27	Multimodal representations of transfer learning with snake optimization algorithm on bone marrow cell classification using biomedical histopathological images 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89529-5 PMID:40274862	research paper	该研究提出了一种基于多模态迁移学习和蛇优化算法的骨髓细胞分类技术，旨在通过生物医学组织病理学图像提高骨髓细胞识别的准确性和效率	结合多模态特征提取（InceptionV3、Deep SqueezeNet和SE-DenseNet模型）与蛇优化算法（SOA）优化混合核极限学习机（HKELM）参数，实现高精度骨髓细胞分类	未提及方法在临床环境中的实际应用效果及对其他类型医学图像的泛化能力	开发自动化的骨髓细胞分类系统以辅助血液学诊断	骨髓细胞（红骨髓和黄骨髓）	digital pathology	hematologic disorders	multimodal transfer learning, snake optimization algorithm	InceptionV3, Deep SqueezeNet, SE-DenseNet, HKELM	biomedical histopathological images	BM Cell Classification dataset（具体样本量未说明）
36	2025-04-27	A multi-filter deep transfer learning framework for image-based autism spectrum disorder detection 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97708-7 PMID:40274878	research paper	提出了一种基于多滤波器深度迁移学习的框架，用于通过图像检测自闭症谱系障碍（ASD）	整合了数据增强、多滤波程序、直方图均衡化和两阶段降维过程，以丰富预训练和冻结的深度学习神经网络模型在图像模式识别中的表示	需要进一步验证框架在不同数据集和实际临床环境中的泛化能力	提高自闭症谱系障碍（ASD）的自动检测准确率，以辅助早期和更准确的诊断	自闭症和非自闭症个体的面部图像数据	computer vision	geriatric disease	数据增强、多滤波、直方图均衡化、降维	ResNet-50, ViTSwin	image	一个文献中已建立的自闭症和非自闭症个体面部数据集
37	2025-04-27	Combined dynamical-deep learning ENSO forecasts 2025-Apr-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59173-8 PMID:40274886	research paper	该研究通过结合动力学模型和深度学习模型，提高了厄尔尼诺-南方振荡（ENSO）的预测能力	提出了一种结合动力学模型和深度学习模型的预测方法，显著提高了ENSO的预测能力	未具体提及样本量或数据集的详细情况，可能影响结果的普适性	提高厄尔尼诺-南方振荡（ENSO）的预测能力	厄尔尼诺-南方振荡（ENSO）	machine learning	NA	深度学习（DL）和动力学模型	CNN, 3D-Geoformer	气候数据	NA
38	2025-04-27	Ambulance route optimization in a mobile ambulance dispatch system using deep neural network (DNN) 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95048-0 PMID:40274919	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的移动救护车调度系统，用于优化救护车路线	结合决策树、支持向量机和卷积神经网络，实现了救护车需求预测、资源分配和实时路线优化的全流程优化	未提及系统在不同城市或复杂交通环境下的泛化能力	提高紧急医疗服务的响应效率，减少救护车到达时间	救护车调度系统	机器学习	NA	决策树、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)	DNN、CNN	历史数据、实时交通数据	NA
39	2025-04-27	An enhanced CNN with ResNet50 and LSTM deep learning forecasting model for climate change decision making 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97401-9 PMID:40274930	research paper	本文提出了一种结合CNN、ResNet50和LSTM的深度学习混合模型CNN-ResNet50-LSTM，用于预测气候变化中的温度和风能	开发了一种新型混合深度学习模型CNN-ResNet50-LSTM，整合了CNN、ResNet50和LSTM的优势，提高了气候变化预测的准确性	未提及模型在不同地理区域或极端气候条件下的泛化能力	提高气候变化中温度和风能预测的准确性，以支持风能系统的稳定运行和电力系统规划	温度和风能	machine learning	NA	深度学习	CNN-ResNet50-LSTM	时间序列数据	三个公开数据集：Wind Turbine Scada (Scada) Dataset、Saudi Arabia Weather history (SA) dataset和Wind Power Generation Data for 4 locations (WPG) dataset
40	2025-04-27	Variational mode directed deep learning framework for breast lesion classification using ultrasound imaging 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99009-5 PMID:40274985	research paper	提出了一种基于超声的乳腺病变分类框架，利用二维变分模态分解（2D-VMD）为卷积神经网络（CNN）提供可解释的特征	结合2D-VMD和CNN，无需分割病变即可实现高精度分类，同时提高了计算效率和分类性能	在内部数据集上的准确率略低于公共数据集	提高乳腺病变分类的准确性和可解释性	乳腺病变的超声图像	digital pathology	breast cancer	2D-VMD, CNN	CNN	image	两个公共乳腺超声数据集和一个内部数据集