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	2025-05-12	Sugarcane leaf disease classification using deep neural network approach 2025-Mar-04, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-06289-0 PMID:40033192	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的可靠模型，用于准确诊断甘蔗叶片病害	使用EfficientNet架构及其他知名CNN模型（如DenseNet201、ResNetV2等）进行甘蔗叶片病害分类，并验证了模型在不同数据集划分中的一致性和可靠性	未发现模型复杂度、深度与准确率之间的直接相关性，表明最佳性能不仅依赖于模型架构或深度，还依赖于其对数据集的适应性	开发一种可靠的深度学习模型，以准确诊断甘蔗叶片病害，提高病害控制和甘蔗产量	甘蔗叶片	计算机视觉	植物病害	深度学习	EfficientNet, DenseNet201, ResNetV2, InceptionV4, MobileNetV3, RegNetX	图像	6748张健康与病害叶片图像，涵盖11种病害类别
382	2025-05-12	An Efficient Approach for Detection of Various Epileptic Waves Having Diverse Forms in Long Term EEG Based on Deep Learning 2025-Mar-04, Brain topography IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s10548-025-01111-4 PMID:40035961	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的有效方法，用于检测长期脑电图（EEG）中多种形式的癫痫波	利用YOLO网络（特别是YOLO-V4）进行癫痫波检测，展示了高灵敏度、特异性和准确性	需要专家癫痫学家的指导进行数据标注，且样本量较小（20名患者）	开发一种快速、高效的癫痫波检测方法，以辅助癫痫学家进行长期EEG监测	长期EEG监测数据中的多种癫痫波形式	数字病理学	癫痫	深度学习	YOLO（V3、V4和V7）	EEG信号	20名患者的EEG数据
383	2025-05-12	CryoTEN: efficiently enhancing cryo-EM density maps using transformers 2025-Mar-04, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf092 PMID:40036588	研究论文	本文介绍了一种名为CryoTEN的3D UNETR++风格transformer，用于有效提升冷冻电镜密度图的质量	提出了一种基于transformer的新型深度学习模型CryoTEN，其在提升冷冻电镜密度图质量方面表现优异，且运行速度比现有最优方法快10倍以上，GPU内存需求更低	NA	提升冷冻电镜密度图的质量，以更好地构建蛋白质结构	冷冻电镜密度图	计算机视觉	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	3D UNETR++ transformer	3D冷冻电镜密度图	训练集包含1295个冷冻电镜图，独立测试集包含150个图
384	2025-05-12	Evolution of AI enabled healthcare systems using textual data with a pretrained BERT deep learning model 2025-Mar-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91622-8 PMID:40038367	research paper	该研究利用文本挖掘和深度学习算法，特别是BERT模型，分析了2018年至2022年间科学论文和专利信息，以揭示AI在医疗保健领域的未来趋势	首次在医疗保健AI领域引入深度学习自监督模型（BERT），显著提高了分析的准确性和效率	研究主要依赖于2018年至2022年的数据，可能无法完全反映最新的技术发展	揭示AI在医疗保健领域的新兴趋势和潜在未来路径	科学论文（1587篇）和专利信息（1314项）	natural language processing	NA	text mining, BERT	BERT	text	科学论文1587篇，专利信息1314项
385	2025-05-12	Precision diagnosis of burn injuries using imaging and predictive modeling for clinical applications 2025-Mar-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92096-4 PMID:40038450	研究论文	本文提出了一种结合先进医学成像和预测模型的方法，用于改进烧伤评估	结合ACICA和TBSA方法与深度学习技术，实现烧伤深度和总身体表面积的高精度估计	NA	提高烧伤诊断的精确度和治疗规划	烧伤患者	数字病理学	烧伤	DCE-LUV成像	RNN	医学图像	NA
386	2025-05-12	Automated classification of chest X-rays: a deep learning approach with attention mechanisms 2025-Mar-04, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01604-5 PMID:40038588	研究论文	本文提出了一种结合Vision Transformer和DenseNet201的深度学习模型，用于自动分类胸部X光片，以诊断COVID-19、肺炎和肺部不透明等肺部疾病	创新性地结合了Vision Transformer（用于捕捉长距离依赖关系）、DenseNet201（用于强大的特征提取）和全局平均池化（用于保留关键空间细节），构建了一个鲁棒的分类系统	未提及模型在临床环境中的实际应用效果或泛化能力	开发一种自动化的深度学习模型，用于准确诊断肺部疾病	胸部X光片（CXR）	计算机视觉	肺部疾病（COVID-19、肺炎、肺部不透明）	深度学习	Vision Transformer (ViT)、DenseNet201	图像	21,165张胸部X光片
387	2025-05-12	Development of model for identifying homologous recombination deficiency (HRD) status of ovarian cancer with deep learning on whole slide images 2025-Mar-04, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06234-7 PMID:40038690	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从全切片图像中识别卵巢癌的同源重组缺陷状态	使用深度学习模型UNet++和集成模型Ensemble Model来识别肿瘤区域并预测HRD状态，创新性地将HRP患者分为三个子集以优化模型训练	样本量相对较小（205例），且仅来自两个机构，可能影响模型的泛化能力	构建一个深度学习分类器，用于识别卵巢癌患者的HRD状态	卵巢癌患者的全切片图像	数字病理学	卵巢癌	深度学习	UNet++和Ensemble Model	图像	205例卵巢癌患者的H&E染色切片
388	2025-05-12	A deep learning model for radiological measurement of adolescent idiopathic scoliosis using biplanar radiographs 2025-Mar-04, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-025-05620-7 PMID:40038733	research paper	开发了一种深度学习模型，用于自动测量青少年特发性脊柱侧弯（AIS）的双平面X光片中的脊柱对齐参数	该模型不仅测量冠状面Cobb角，还评估矢状面，这是之前AI模型忽略的	研究样本仅来自单一医院，可能影响模型的泛化能力	提高青少年特发性脊柱侧弯的诊断效率和准确性	青少年特发性脊柱侧弯患者的脊柱对齐参数	digital pathology	adolescent idiopathic scoliosis	biplanar radiographs	ResNet34	image	600 biplane radiographs
389	2025-05-12	Computational histology reveals that concomitant application of insect repellent with sunscreen impairs UV protection in an ex vivo human skin model 2025-Mar-04, Parasites & vectors IF:3.0Q1 DOI:10.1186/s13071-025-06712-3 PMID:40038831	research paper	该研究通过计算组织学方法评估了防晒霜与驱虫剂联合使用对人体皮肤模型的紫外线防护效果的影响	首次使用离体人体皮肤样本评估防晒霜与驱虫剂联合使用的潜在毒性，并开发了基于深度学习的自动化核形态分析流程NoxiScore	研究使用的是离体皮肤模型，可能与活体皮肤存在差异，且样本来源局限于法国蒙彼利埃地区	评估防晒霜与驱虫剂联合使用的安全性和有效性	人体皮肤活检组织	digital pathology	skin injury	hematoxylin and eosin staining, hematoxylin-eosin saffron staining	deep learning	histology images	来自多个捐赠者的人体皮肤活检样本
390	2025-05-12	Explainable handcrafted features for mitotic event detection and classification 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87180-8 PMID:40025100	研究论文	开发了一种全自动有丝分裂事件检测方法，以减少处理时间并提高细胞群体增殖率估计的准确性	结合传统图像处理和机器学习方法，提取可解释的特征以减少假阳性检测	未明确说明方法在极端高细胞密度下的性能	提高细胞有丝分裂事件检测的准确性和效率	细胞群体的有丝分裂事件	数字病理学	癌症研究	相位对比成像和无透镜成像	决策树和随机森林分类器	图像	两个大型数据集（一个公共相位对比图像数据集和一个无透镜图像数据集）
391	2025-05-12	Graphene-based FETs for advanced biocatalytic profiling: investigating heme peroxidase activity with machine learning insights 2025-Mar-03, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-06955-y PMID:40029395	research paper	本研究利用石墨烯场效应晶体管(GFETs)系统探索辣根过氧化物酶(HRP)和血红素分子的过氧化物酶活性，并通过机器学习算法提升酶行为预测的准确性	结合GFETs的高灵敏度和机器学习算法，实现了对酶活性的精确监测和预测	研究仅针对HRP和血红素分子，未涉及其他酶系统	评估GFETs在分析过氧化物酶活性中的有效性，并提升酶行为预测的准确性	辣根过氧化物酶(HRP)和血红素分子	生物传感器与机器学习	NA	石墨烯场效应晶体管(GFETs)和机器学习	多层感知机(MLP)	电化学信号数据	NA
392	2025-05-12	Modifying the severity and appearance of psoriasis using deep learning to simulate anticipated improvements during treatment 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91238-y PMID:40032873	research paper	使用深度学习模拟银屑病治疗过程中的预期改善效果，修改病情的严重程度和外观	通过神经网络生成银屑病斑块的合成图像，并识别潜在向量以调整病情严重程度和斑块大小，展示了减轻训练数据偏见的潜力	需要适当的训练数据，且目前仅在临床环境中进行初步测试	开发一种方法，帮助患者在临床环境中观察不同治疗和时间段后皮肤状况的预测效果，以便做出数据驱动的治疗决策	银屑病患者	digital pathology	银屑病	深度学习	神经网络	image	375张临床环境下的银屑病患者照片
393	2025-05-12	Predicting disease progression from the rate of bodyweight change in nasopharyngeal carcinoma patient during radiotherapy 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88810-x PMID:40032903	research paper	该研究通过建模鼻咽癌患者在放疗期间的体重变化记录，开发了一种新的疾病进展预测指标PPP，以替代传统的百分比体重损失(pWL)	利用深度学习引导的微分方程解决方案，结合患者年龄、性别、身高和每周体重记录，开发了预测进展概率(PPP)这一新型预测指标	研究为回顾性设计，可能受到数据完整性和记录质量的限制	开发更可靠的预测指标来评估鼻咽癌患者在放疗后的疾病进展风险	624名接受放疗的鼻咽癌患者	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	deep learning-guided differential equation solution	深度学习模型	临床记录数据(体重变化)	624名患者(训练队列257人，测试队列367人)
394	2025-05-12	Synergistic transfer learning and adversarial networks for breast cancer diagnosis: benign vs. invasive classification 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90288-6 PMID:40032913	研究论文	提出一种结合生成对抗网络（GANs）和迁移学习的深度学习框架，用于乳腺癌的良性与浸润性分类	采用条件Wasserstein GAN（cWGAN）进行数据增强，并结合多尺度迁移学习技术，显著提高了分类准确率	未来需要将该框架推广到临床数据集并整合到诊断工作流程中	解决当前乳腺癌诊断方法的高成本、耗时和观察者间差异等问题	乳腺癌图像数据	计算机视觉	乳腺癌	GANs, 迁移学习	CNN, cWGAN, DenseNet-201, NasNetMobile, ResNet-101	图像	BreakHis数据集
395	2025-05-12	Geometry-encoded molecular dynamics enables deep learning insights into P450 regiospecificity control 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91155-0 PMID:40032954	研究论文	通过几何编码分子动力学和深度学习技术，研究细胞色素P450 1A2在咖啡因氧化过程中的区域选择性控制机制	结合分子动力学和几何编码轨迹的维度缩减与差分机器学习，揭示了P450 1A2区域选择性的局部决定因素与亚位点相互作用的结合机制	研究仅针对咖啡因这一特定底物，可能无法推广到其他底物的氧化过程	解析细胞色素P450 1A2酶在催化过程中产生多种代谢产物的分子机制	细胞色素P450 1A2酶及其催化咖啡因氧化的过程	计算生物学	NA	分子动力学模拟，机器学习	差分机器学习	分子动力学轨迹数据	NA
396	2025-05-12	Initial findings creating a temperature prediction model using vibroacoustic signals originating from tissue needle interactions 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92202-6 PMID:40032997	研究论文	研究通过分析组织与针头交互产生的振动声学信号，开发了一种温度预测模型	利用近端安装的MEMS音频传感器采集振动声学信号，提取温度信息，为热疗应用提供了一种新的微创温度监测方法	目前仅在实验室条件下使用水饱和泡沫进行测试，预测误差约为3°C，需要进一步优化	开发一种微创温度监测方法，用于医疗应用中的热疗	组织与针头交互产生的振动声学信号	生物医学工程	NA	信号处理技术和深度学习算法	深度学习模型	振动声学信号	水饱和泡沫，温度范围25至55°C，以5°C为间隔
397	2025-05-12	Quantitative analysis and evaluation of winter and summer landscape colors in the Yangzhou ancient Canal utilizing deep learning 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91483-1 PMID:40033036	研究论文	利用深度学习算法对扬州古运河冬夏景观色彩进行定量分析与评价	首次采用深度学习场景解析算法对运河景观色彩进行量化分析，并探讨色彩特征与景观美感的关系	仅选取了五个重要站点进行分析，样本量有限	研究运河景观色彩特征及其与景观美感的关系	扬州古运河五个重要站点的冬夏景观色彩	计算机视觉	NA	深度学习场景解析算法	DL	图像	五个重要站点（Site1:DGGD, Site2:GMS, Site3:GZGD, Site5:YZJGD）的冬夏景观图像
398	2025-05-12	Improving accuracy for inferior alveolar nerve segmentation with multi-label of anatomical adjacent structures using active learning in cone-beam computed tomography 2025-Mar-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91725-2 PMID:40033040	research paper	本研究利用主动学习和多标签策略，结合3D nnU-net模型，提高了锥形束计算机断层扫描（CBCT）中牙科解剖结构的分割精度	采用主动学习和多标签策略，结合3D nnU-net模型，显著提高了牙科解剖结构的分割精度，特别是在下牙槽神经（IAN）的分割上	研究仅使用了60个CBCT扫描样本进行内部验证，样本量相对较小	提高牙科解剖结构在CBCT扫描中的自动分割精度，以辅助种植牙规划	上颌窦、上颌骨、下颌骨和下牙槽神经（IAN）	digital pathology	NA	cone-beam computed tomography (CBCT)	3D nnU-net	3D medical image	60个CBCT扫描样本来自Kooalldam Dental Hospital，并使用首尔国立大学牙科医院的数据进行外部验证
399	2025-05-12	Development and validation of a deep learning algorithm for prediction of pediatric recurrent intussusception in ultrasound images and radiographs 2025-Mar-03, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01582-8 PMID:40033220	research paper	开发并验证了一种基于腹部超声图像和腹部X光片的深度学习算法，用于预测小儿复发性肠套叠	使用多模态医学影像（超声和X光片）结合深度学习模型预测复发性肠套叠，并比较了不同模型和融合方法的性能	研究为回顾性设计，可能存在选择偏差，且未在外部数据集上验证模型的泛化能力	开发预测小儿复发性肠套叠的深度学习模型	3665例肠套叠患者的腹部超声图像和腹部X光片	digital pathology	pediatric disease	深度学习	VGG11, ResNet18, LightGBM	image	3665例肠套叠病例
400	2025-05-12	Machine learning for the rElapse risk eValuation in acute biliary pancreatitis: The deep learning MINERVA study protocol 2025-Mar-03, World journal of emergency surgery : WJES IF:6.0Q1 DOI:10.1186/s13017-025-00594-7 PMID:40033414	研究论文	该研究旨在开发和验证一种机器学习模型，用于预测轻度急性胆源性胰腺炎患者的复发风险	利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和风险预测，结合空间变量转换和图像化数据处理方法	研究排除了非胆源性病因、重症胰腺炎及无法提供知情同意的患者，可能影响模型的泛化能力	开发预测工具以改善轻度急性胆源性胰腺炎患者的临床决策	符合修订版亚特兰大标准的轻度急性胆源性胰腺炎成年患者	机器学习	胰腺炎	卷积神经网络（CNN）、核主成分分析（kPCA）	CNN	临床和人口统计学数据	来自意大利多家学术和社区医院的回顾性和前瞻性数据（具体数量未明确说明）