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
381	2025-06-05	Multibranch CNN With MLP-Mixer-Based Feature Exploration for High-Performance Disease Diagnosis 2024-06, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3250490 PMID:37028335	研究论文	提出了一种名为ME-Mixer的新型特征探索网络，结合监督和非监督特征用于疾病诊断	利用流形嵌入多层感知器（MLP）混合器（ME-Mixer）进行特征探索，结合监督和非监督特征提升诊断性能	仅在两个医学数据集上进行了评估，可能需要更多数据验证其泛化能力	优化深度神经网络设计以实现高性能疾病诊断	医学图像数据	数字病理	NA	深度学习	CNN, MLP-Mixer	图像	两个医学数据集（未明确样本数量）
382	2025-06-05	Deep learning-based workflow for automatic extraction of atria and epicardial adipose tissue on cardiac computed tomography in atrial fibrillation 2024-May-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000001076 PMID:38380919	research paper	本文提出了一种基于深度学习的自动化工作流程，用于在心脏计算机断层扫描中自动提取心房和心外膜脂肪组织	使用3D U-Net模型开发了一个自动化分割流程，用于心房、心包和心外膜脂肪组织的分割，这在心房颤动管理中具有潜在应用价值	研究样本仅来自单一医疗中心，且样本量相对较小（157名患者）	设计一个可靠的自动化分割工作流程，用于心房颤动患者的心房和心外膜脂肪组织的分割	心房颤动患者的心脏计算机断层扫描图像	digital pathology	cardiovascular disease	CT成像	3D U-Net	3D医学影像	157名心房颤动患者
383	2025-06-05	Prediction of Biliary Complications After Human Liver Transplantation Using Hyperspectral Imaging and Convolutional Neural Networks: A Proof-of-concept Study 2024-02-01, Transplantation IF:5.3Q1 DOI:10.1097/TP.0000000000004757 PMID:37592397	研究论文	本研究探讨了利用高光谱成像（HSI）和卷积神经网络（CNN）预测人类肝移植术后胆道并发症（BCs）的新方法	首次将HSI与CNN结合用于预测肝移植术后胆道并发症，提供了一种非侵入性技术	样本量较小（14例患者作为验证队列），且为概念验证研究，需要更大规模的验证	开发一种非侵入性技术以预测肝移植术后胆道并发症	肝移植患者的胆道组织	数字病理学	肝病	高光谱成像（HSI）、免疫组化、实时共聚焦显微镜	CNN	图像	136张HSI肝脏图像，14例肝移植患者作为验证队列
384	2025-06-05	Performance of ChatGPT on the pharmacist licensing examination in Taiwan 2023-07-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000942 PMID:37227901	research paper	评估ChatGPT在台湾药师执照考试中的表现及其在药学教育中的潜在作用	首次评估ChatGPT在台湾药师执照考试中的表现，探讨其在药学教育中的应用潜力	排除了图形问题、化学公式和表格，仅评估了文本问题，且使用的是ChatGPT 3.5版本	评估ChatGPT在药师执照考试中的准确性并探讨其在药学教育中的潜在作用	台湾药师执照考试的题目	natural language processing	NA	ChatGPT 3.5	ChatGPT	text	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段题目
385	2025-06-04	Robust evaluation of tissue-specific radiomic features for classifying breast tissue density grades 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22010 PMID:40453545	研究论文	本研究评估了一种用于分类乳腺组织密度等级的特征选择方法（RFE-SHAP）的鲁棒性，并探讨了其在乳腺密度自动评估中的应用	结合传统和可解释AI方法（RFE-SHAP）进行特征选择，提高了模型的可解释性和预测性能	模型在外部验证中对某些密度等级的AUC值较低（如D级0.673），可能存在泛化能力限制	开发鲁棒的乳腺组织密度自动评估方法以改善乳腺癌风险评估	数字乳腺断层合成筛查的原始中央投影图像	数字病理	乳腺癌	RFE-SHAP特征选择方法	逻辑回归（LR）	医学影像	751例（651例训练集，100例验证集）
386	2025-06-04	Detection and classification of supraspinatus pathologies on shoulder magnetic resonance images using a code-free deep learning application 2025-Oct, Asia-Pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology DOI:10.1016/j.asmart.2025.04.005 PMID:40454208	research paper	评估无代码深度学习应用在肩部磁共振成像中诊断冈上肌腱病变的性能	使用无代码深度学习应用LobeAI和ResNet-50 V2模型进行冈上肌腱病变的分类和检测	当前迭代的无代码深度学习应用在临床实践中的可靠性有待提高	评估无代码深度学习应用在诊断冈上肌腱病变中的性能	肩部磁共振成像中的冈上肌腱病变（部分撕裂、全层撕裂和肌腱病）	digital pathology	supraspinatus pathologies	MRI	ResNet-50 V2	image	患者肩部MRI图像，包括正常、部分撕裂、全层撕裂和肌腱病
387	2025-06-04	Temporal and spatial feature extraction using graph neural networks for multi-point water quality prediction in river network areas 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123561 PMID:40184707	研究论文	提出了一种时空特征图神经网络（STF-GNN），用于河流网络区域多点水质预测，整合了图卷积网络、门控循环单元和自注意力机制	首次整合GCN、GRU和自注意力机制，显式建模分布式监测站之间的多尺度时空依赖关系	未提及模型在极端天气或突发事件下的预测性能	提高河流网络区域多点水质预测的准确性	河流网络中的分布式监测站	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）、门控循环单元（GRU）、自注意力机制	STF-GNN（时空特征图神经网络）	多元时间序列数据	未明确提及具体样本数量，但涉及多个监测站的跨流域验证
388	2025-06-04	Ultrasound-based deep learning to differentiate salivary gland tumors 2025-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.014 PMID:40379502	研究论文	本研究开发了一种基于超声成像的深度学习模型DeepSGT，用于准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤	使用多种CNN模型处理超声图像，并采用Focal Loss微调ResNet50d模型以解决类别不平衡问题，模型性能显著超过超声医师的诊断	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	开发一种准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤的深度学习模型，以辅助临床决策	唾液腺肿瘤患者的超声图像	计算机视觉	唾液腺肿瘤	超声成像	CNN（包括Inception v3、ResNet101d、EfficientNet、DenseNet、Vision Transformer和ResNet50d）	图像	315例经手术切除后病理证实的唾液腺肿瘤患者
389	2025-06-04	Video-Based Lifting Action Recognition Using Rank-Altered Kinematic Feature Pairs 2025-Jul, Human factors IF:2.9Q2 DOI:10.1177/00187208241309748 PMID:39723832	研究论文	该研究提出了一种基于视频的举重动作识别方法，通过鲁棒的类别预测和简化的流程实现实时监控	使用基于计算机视觉的运动学特征对和集成分类器，实现了高效且准确的举重动作识别与计数	未明确提及方法在不同光照条件或复杂背景下的泛化能力	开发一种能够在有限硬件资源上实时监控举重任务的方法	视频中的举重动作	计算机视觉	职业性腰背损伤	BlazePose姿态估计模型	集成分类器	视频	NA
390	2025-06-04	A Deep Learning Survival Model for Evaluating the Survival Prognosis of Papillary Thyroid Cancer: A Population-Based Cohort Study 2025-Jul, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17290-0 PMID:40254654	研究论文	本研究构建了一个基于临床风险因素的深度学习模型，用于预测甲状腺乳头状癌患者的生存预后	首次在甲状腺乳头状癌（PTC）中探索深度学习生存模型的性能，并利用DeepSurv模型对患者进行风险分层	研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏倚	评估深度学习模型在甲状腺乳头状癌患者生存预后预测中的性能	甲状腺乳头状癌患者	数字病理学	甲状腺癌	深度学习	DeepSurv（基于Cox比例风险的深度神经网络）	临床数据	来自17个美国SEER癌症登记处（2000-2020年）的连续PTC患者，以及MDACC和TCGA两个外部测试数据集
391	2025-06-04	Temporal insights into ecological community: Advancing waterbird monitoring with dome camera and deep learning 2025-Jul, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125769 PMID:40403671	研究论文	本研究通过整合半球形摄像头和级联神经网络（CNNs），开发了一个自动化观测系统，用于监测中国西南部滇池半封闭湿地的水鸟群落动态	提出了一种结合半球形摄像头和级联神经网络（CNNs）的自动化观测系统，实现了对水鸟群落的高精度、高频率、连续和长期监测	研究仅在一个半封闭湿地（滇池）进行，可能无法代表其他类型湿地的水鸟群落动态	开发一个自动化观测系统，用于高效监测水鸟群落的动态，以支持物种保护和栖息地管理策略的制定	滇池半封闭湿地的水鸟群落	计算机视觉	NA	级联神经网络（CNNs）	CNN	图像	595个监测时段，识别出5目6科17种鸟类
392	2025-06-04	Empirical analysis on retinal segmentation using PSO-based thresholding in diabetic retinopathy grading 2025-Jun-26, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0299 PMID:39754503	研究论文	本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的自动阈值算法，用于糖尿病视网膜病变分级中的视网膜分割，以提高特征提取和分级的准确性	提出了一种基于PSO的自动阈值算法，减少背景像素对特征提取的负面影响，并通过可解释AI（XAI）分析视网膜分割的重要性	数据量有限，可能影响模型的泛化能力	提高糖尿病视网膜病变（DR）分级的准确性和效率	糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	PSO-based thresholding, Explainable AI (XAI)	ResNet50	图像	IDRiD眼底数据集（具体数量未提及）
393	2025-06-04	Deep Learning-Assisted Multiplexed Electrochemical Fingerprinting for Chinese Tea Identification 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06651 PMID:40207593	research paper	开发了一种结合多重电化学指纹技术和1D-CNN的激光雕刻传感器阵列，用于快速精确检测三种茶多酚并区分24种中国茶	利用深度学习辅助的多重电化学指纹技术，相比其他机器学习方法，提高了茶叶识别的准确性	NA	提高复杂基质中相似化学结构天然成分的选择性差异识别能力	三种茶多酚和24种中国茶	machine learning	NA	multiplex electrochemical fingerprinting technology	1D-CNN	electrochemical fingerprints	24 distinct types of Chinese teas
394	2025-06-04	Multiplexing and Sensing with Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy Empowered by Phasor U-Net 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02028 PMID:40378347	research paper	提出了一种名为Phasor U-Net的深度学习方法，用于快速准确的荧光寿命成像显微镜(FLIM)成像	Phasor U-Net通过两个轻量级U-Net子网络进行去噪和解卷积，提高了寿命估计的准确性并减少了数据处理时间	方法仅在计算机生成的数据集上进行训练，未使用大规模实验数据集	开发一种快速准确的FLIM成像方法，用于前沿领域的多重成像和传感	荧光寿命成像显微镜(FLIM)数据	计算机视觉	NA	荧光寿命成像显微镜(FLIM)	U-Net	图像	小鼠小肠样本标记的两种荧光染料
395	2025-06-04	Deep Learning-Assisted Sensor Array Based on Host-Guest Chemistry for Accurate Fluorescent Visual Identification of Multiple Explosives 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01326 PMID:40380950	研究论文	本文提出了一种基于主客体化学的深度学习辅助传感器阵列，用于高精度荧光视觉识别多种爆炸物	结合环糊精保护的多色荧光金纳米团簇和DenseNet算法，实现了对七种爆炸物的高精度识别	NA	开发一种快速准确识别多种爆炸物的方法	七种爆炸物	机器视觉	NA	荧光传感器阵列	DenseNet	图像	NA
396	2025-06-04	The Application of Anisotropically Collapsing Gels, Deep Learning, and Optical Microscopy for Chemical Characterization of Nanoparticles and Nanoplastics 2025-Jun-03, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c00769 PMID:40387864	研究论文	本文提出了一种结合各向异性塌陷凝胶、深度学习和光学显微镜的方法，用于纳米颗粒和纳米塑料的化学表征	结合各向异性塌陷琼脂糖凝胶、荧光显微镜和酸碱滴定法，精确量化每个纳米颗粒上的羧基数量	纳米颗粒浓度和滴定条件对检测性能有重要影响，荧光标记的纳米颗粒需要额外的染色步骤	精确表征纳米材料的表面化学性质，研究其结构与功能的关系	聚丙烯酸涂层的上转换纳米颗粒（UCNPs）和荧光标记的聚苯乙烯纳米颗粒（PNs）	纳米材料表征	NA	各向异性塌陷凝胶、荧光显微镜、酸碱滴定	NA	光学显微镜图像	UCNPs和PNs两种纳米颗粒
397	2025-06-04	Analysis of the Evolutionary Process of Spatial Microdamage Propagation in Silicon Nitride Bearings Using Deep Learning-Driven Molecular Dynamics 2025-Jun-03, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c00466 PMID:40389365	研究论文	本研究提出了一种基于3D点云重建和机器学习势函数的分子动力学建模方法，用于揭示氮化硅轴承表面空间微损伤的动态演化机制	首次揭示了氮化硅轴承中微损伤扩展与弹塑性变形之间的动态耦合机制，阐明了损伤闭合行为的区域变异性	NA	揭示氮化硅轴承表面空间微损伤的动态演化机制，为陶瓷轴承的寿命预测和抗损伤设计提供原子尺度理论支持	氮化硅轴承表面的空间微损伤	分子动力学模拟	NA	3D点云重建、机器学习势函数、深度势原子相互作用模型	深度势原子相互作用模型	3D点云数据	NA
398	2025-06-04	Unveiling Spectrum-Structure Correlation in Vibrational Spectroscopy: Task-Driven Deep Learning Classification Balancing Global Fusion and Local Extraction 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05842 PMID:40399767	研究论文	本文开发了两种基于CNN的算法，分别针对混合物分类和功能基团识别任务，通过多尺度卷积和注意力机制提升光谱-结构关联分析的效率和准确性	针对光谱数据中全局和局部信息关注度的差异，设计了两种任务导向的CNN算法（CNN-Peak和ResNet-ResPeak），实现了特征融合与局部提取的平衡	算法性能可能受限于光谱数据固有的特征丰富度和数据量不足的问题	提升光谱-结构关联分析在混合物分类和功能基团识别任务中的准确性和泛化能力	振动光谱数据	机器学习	NA	多尺度卷积、注意力机制	CNN、ResNet	光谱数据	NA
399	2025-06-04	An interpretable deep learning approach for autism spectrum disorder detection in children using NASNet-mobile 2025-Jun-03, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/addbe7 PMID:40403743	research paper	该研究提出了一种可解释的深度学习方法，用于儿童自闭症谱系障碍（ASD）的检测，结合了NASNet-Mobile模型和LIME技术以提高分类的透明度	结合NASNet-Mobile模型和LIME技术，提高了ASD分类的可解释性，同时取得了优于现有模型的性能	研究仅基于ABIDE-I数据集中的sMRI图像，可能无法涵盖所有ASD病例的多样性	提高自闭症谱系障碍（ASD）的早期检测和诊断准确性	儿童自闭症谱系障碍（ASD）患者	digital pathology	autism spectrum disorder	sMRI	NASNet-Mobile, LIME	image	ABIDE-I数据集中的两个年龄组（2-11岁和12-18岁）的sMRI图像
400	2025-06-04	Unsupervised Adaptive Deep Learning Framework for Video Denoising in Light Scattering Imaging 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06905 PMID:40405330	研究论文	提出了一种基于深度学习的自适应去噪框架，用于光散射成像视频中的噪声处理	该框架是无监督且自学习的，能够利用时间信息进行去噪，并包含噪声分布图、视频去噪和去噪效果判别三个阶段	未提及具体的数据集规模或实验条件的限制	为光散射成像提供一种自动化的去噪方法，以提高信号质量和应用准确性	光散射成像视频	计算机视觉	NA	光散射成像	FastDVDNet	视频	未提及具体样本数量，但涉及纳米颗粒分析和单细胞无标记识别两种应用场景