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
4201	2025-03-28	Machine Learning Potential for Copper Hydride Clusters: A Neutron Diffraction-Independent Approach for Locating Hydrogen Positions 2025-Mar-26, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c02046 PMID:40088162	研究论文	本文提出了一种名为SSW-NN的创新策略，用于准确预测金属氢化物团簇中氢的位置，无需依赖中子衍射数据	提出了一种不依赖中子衍射数据的机器学习方法SSW-NN，能够准确预测氢的位置，适用于仅有X射线衍射数据或DFT预测的情况	虽然方法在铜氢化物团簇上验证有效，但对于其他金属氢化物系统的普适性仍需进一步验证	开发一种不依赖中子衍射的机器学习方法，用于确定金属氢化物团簇中氢的位置	铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（如银和合金氢化物）	机器学习	NA	SSW-NN（随机表面行走与神经网络结合的方法）	神经网络	X射线衍射数据、DFT预测数据	铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（具体数量未提及）
4202	2025-03-28	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Mar-26, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的应用，包括病原体检测、抗菌素耐药性预测和诊断成像的改进	探讨了AI在微生物学诊断中的创新应用，如COVID-19 RT-PCR优化和自动化菌落计数	需要解决数据异质性、模型可解释性和伦理问题	评估AI在临床微生物学中的应用及其对诊断精度和工作效率的提升	病原体检测、抗菌素耐药性预测和诊断成像	人工智能在医疗领域的应用	传染病	机器学习（ML）、深度学习（DL）、卷积神经网络（CNNs）	CNN	诊断图像、RT-PCR数据	NA
4203	2025-03-28	IR-GPT: AI Foundation Models to Optimize Interventional Radiology 2025-Mar-26, Cardiovascular and interventional radiology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00270-024-03945-0 PMID:40140092	研究论文	本文探讨了人工智能基础模型在介入放射学中的应用潜力，并提出了IR-GPT模型的设计构想	首次提出将AI基础模型定制化应用于介入放射学领域，并设计IR-GPT作为统一平台	尚未实际构建和验证IR-GPT模型，仅停留在概念设计阶段	优化介入放射学中的AI应用	介入放射学中的AI基础模型	数字病理学	NA	深度学习	GPT	文本、医学图像	NA
4204	2025-03-28	GraphDeep-hERG: Graph Neural Network PharmacoAnalytics for Assessing hERG-Related Cardiotoxicity 2025-Mar-26, Pharmaceutical research IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s11095-025-03848-w PMID:40140128	研究论文	提出了一种基于图神经网络（GNN）的新方法GraphDeep-hERG，用于评估与hERG相关的药物心脏毒性	开发了一种自动原子嵌入模型，与GNN结合，能够自动学习原子表示，而无需依赖手动定义的原子特征	模型在外部测试中的准确率为0.84，仍有提升空间	开发计算模型以加速hERG抑制剂的筛选，减少药物开发中的心脏毒性风险	hERG钾通道及其抑制剂	机器学习	心血管疾病	深度学习/图神经网络	GNN, DNN	分子结构数据	118,312个化合物（ZINC数据库）和7,909个ChEMBL化合物
4205	2025-03-28	The Current Research Landscape on the Machine Learning Application in Autism Spectrum Disorder: A Bibliometric Analysis From 1999 to 2023 2025-Mar-25, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X332833241222191422 PMID:40143686	研究论文	通过文献计量分析，研究了1999年至2023年间机器学习在自闭症谱系障碍(ASD)领域的应用现状和研究热点	利用文献计量学方法系统分析了机器学习在ASD领域的研究趋势和热点，并提出了未来发展方向	仅基于Web of Science核心合集的数据，可能未涵盖所有相关研究	分析机器学习在ASD领域的研究趋势和热点	1999-2023年间发表的关于机器学习和ASD的研究论文	机器学习	自闭症谱系障碍	文献计量分析	NA	文献数据	1357篇论文
4206	2025-03-28	Sparse-View CT Joint Reconstruction Strategy with Sparse Sampling Encoding Layer 2025-Mar-25, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056354972250221012822 PMID:40143696	research paper	提出了一种基于稀疏采样编码层的稀疏视角CT联合重建策略，旨在自动搜索有效的稀疏采样方案并提高重建质量	开发了一种端到端的稀疏角度CT重建方法，通过采样编码层自动搜索稀疏采样方案，并结合了基于Radon域和图像域绘制的联合重建策略	方法仅针对特定的剂量约束进行稀疏采样方案的搜索，可能不适用于所有剂量约束条件	开发一种能够自动搜索高效稀疏采样方案并提高CT图像重建质量的端到端方法	稀疏角度CT图像重建	machine learning	NA	deep learning	neural network	CT图像	基于公共CT数据集进行的实验
4207	2025-03-28	Image segmentation and coverage estimation of deep-sea polymetallic nodules based on lightweight deep learning model 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89952-8 PMID:40128230	研究论文	本文提出了一种名为YOLOv7-PMN的轻量级深度学习模型，用于深海多金属结核的图像分割和覆盖率估计	模型采用MobileNetV3-Small轻量级特征提取框架，并集成多级Squeeze-and-Excitation注意力机制，提高了检测精度和推理速度，同时减少了模型大小	未明确提及具体局限性	实时、准确、高效地计算深海多金属结核的覆盖率参数	深海多金属结核	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7-PMN（基于YOLOv7改进的轻量级模型）	海底视频数据	未明确提及具体样本数量
4208	2025-03-28	A deep learning-based hybrid method for PM2.5 prediction in central and western China 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95460-6 PMID:40128263	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的混合方法，用于预测中国中部和西部地区的PM2.5浓度	结合Transformer和LSTM架构，并通过粒子群优化（PSO）算法进行参数优化，利用LSTM的门控机制、Transformer的位置编码和自注意力机制以及PSO的优化能力，提升了PM预测的性能	未提及模型在其他地区或不同污染条件下的适用性	提高PM2.5预测的准确性和可靠性	中国中部和西部地区的PM2.5浓度数据	machine learning	NA	deep learning, PSO	Transformer, LSTM	时间序列数据	未明确提及样本数量，但涉及多个城市和不同时期的数据
4209	2025-03-28	Detection of cyber attacks in electric vehicle charging systems using a remaining useful life generative adversarial network 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92895-9 PMID:40128270	research paper	本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的剩余使用寿命（RUL）方法，用于检测电动汽车充电系统中的网络攻击	利用GAN结合RUL方法预测网络攻击的剩余时间，为网络安全策略带来革命性变化	研究仅针对电动汽车充电设备（EVSE）在空闲和充电状态下的网络和主机攻击场景进行了测试	提高电动汽车充电系统的网络安全，减少网络攻击带来的经济和声誉损失	电动汽车充电设备（EVSE）及其网络攻击	machine learning	NA	GAN, GRU, LSTM, RNN, CNN, MLP	GAN-GRU, GAN-LSTM, GAN-RNN, GAN-CNN, GAN-MLP, GAN-Dense Layer	网络攻击数据	NA
4210	2025-03-28	Two-tier nature inspired optimization-driven ensemble of deep learning models for effective autism spectrum disorder diagnosis in disabled persons 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93802-y PMID:40128287	研究论文	提出了一种基于两层级元启发式优化驱动的深度学习集成模型，用于有效诊断残疾人士中的自闭症谱系障碍	结合改进的蝴蝶优化算法进行特征选择，并采用包含AE、LSTM和DBN的深度学习集成方法，以及基于布朗运动和定向突变方案的COA算法进行超参数调优	仅使用了ASD-Toddler和ASD-Adult两个数据集进行验证，样本来源和多样性可能存在局限	分析和诊断残疾人士中不同阶段的自闭症谱系障碍	自闭症谱系障碍患者（特别是残疾人士）	机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习集成方法（AE、LSTM、DBN）	集成模型（AE+LSTM+DBN）	医学数据	ASD-Toddler和ASD-Adult数据集（具体数量未说明）
4211	2025-03-28	A deep learning model based on Mamba for automatic segmentation in cervical cancer brachytherapy 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94431-1 PMID:40128537	研究论文	本研究开发并评估了一种基于Mamba框架的自动分割模型（AM-UNet），用于宫颈癌近距离放射治疗中高风险临床靶区（HRCTV）和风险器官（OARs）的快速精确勾画	提出了基于Mamba框架的AM-UNet模型，在宫颈癌近距离放射治疗中实现了自动分割，性能优于其他四种模型	研究样本量相对有限（179例患者），且仅基于CT扫描数据	开发自动分割模型以改进宫颈癌近距离放射治疗的临床工作流程	宫颈癌患者的HRCTV和OARs（膀胱、直肠和乙状结肠）	数字病理	宫颈癌	CT扫描	AM-UNet（基于Mamba框架的改进UNet）	医学影像（CT）	179名宫颈癌患者的694次CT扫描
4212	2025-03-28	Intelligent detection and grading diagnosis of fresh rib fractures based on deep learning 2025-Mar-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01641-0 PMID:40128676	research paper	本文开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分级新鲜肋骨骨折	提出了一种改进的基于YOLO的深度学习模型，用于肋骨骨折的检测和分级，其性能优于不同经验水平的胸外科医生	研究仅基于回顾性数据，且外部测试集样本量较小（50例）	提高新鲜肋骨骨折的诊断准确性和效率	383例肋骨骨折患者的胸部CT图像	digital pathology	rib fractures	deep learning	modified YOLO	CT images	383 patients (306 for training, 77 for internal testing, plus 50 from RibFrac dataset for external testing)
4213	2025-03-28	Constructing an artificial intelligence-assisted system for the assessment of gastroesophageal valve function based on the hill classification (with video) 2025-Mar-24, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02973-1 PMID:40128700	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，用于辅助内镜医师进行胃食管瓣膜功能的Hill分类评估	结合CNN和Transformer架构的预训练模型进行迁移学习，实现了胃食管瓣膜形态的自动Hill分类，并通过多终端部署实现实时分类	模型在外部测试集上的准确率略低于资深内镜医师，且仍存在误分类情况	开发AI辅助系统以提升胃食管交界处功能评估的效率和准确性	胃食管瓣膜(GEFV)的形态学分类	digital pathology	gastroesophageal reflux disease (GERD)	endoscopy	EfficientNet-Hill (结合CNN和Transformer)	image, video	1143张GEFV图像和17段胃镜视频
4214	2025-03-28	Establishment of a deep-learning-assisted recurrent nasopharyngeal carcinoma detecting simultaneous tactic (DARNDEST) with high cost-effectiveness based on magnetic resonance images: a multicenter study in an endemic area 2025-Mar-24, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00853-5 PMID:40128777	研究论文	本研究探讨了使用非增强磁共振图像（MRI）检测局部复发性鼻咽癌（rNPC）的可行性，并基于深度学习模型优化了随访的分层管理策略	开发了一种基于3D DenseNet或ResNet框架的深度学习模型，用于检测局部rNPC，并优化了一种名为DARNDEST的深度学习辅助策略，该策略在特定人群中叠加了T1WIC模型和T1_T2模型	研究未提及样本的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	研究目的是探讨使用非增强MRI检测局部rNPC的可行性，并优化随访管理策略	研究对象为局部复发性鼻咽癌（rNPC）患者	数字病理	鼻咽癌	MRI	3D DenseNet, ResNet	磁共振图像	假设队列为1000名患者
4215	2025-03-28	High-speed threat detection in 5G SDN with particle swarm optimizer integrated GRU-driven generative adversarial network 2025-Mar-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95011-z PMID:40122918	研究论文	本文提出了一种结合粒子群优化器和GRU驱动的生成对抗网络的高效深度学习模型，用于5G软件定义网络中的威胁检测	创新点在于将粒子群优化器(PSO)与GRU驱动的生成对抗网络(GAN)相结合，优化网络权重并生成合成攻击数据，从而提高检测性能	NA	开发高效的深度学习模型以提高5G SDN环境中的攻击检测性能和响应能力	5G软件定义网络(SDN)中的网络流量数据	机器学习	NA	深度学习	PSO-GRUGAN-IDS（结合PSO、GRU和GAN的入侵检测系统分类器）	网络流量数据	使用InSDN数据集进行评估
4216	2025-03-28	Deep-ProBind: binding protein prediction with transformer-based deep learning model 2025-Mar-22, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06101-8 PMID:40121399	研究论文	本文提出了一种名为Deep-ProBind的深度学习模型，用于预测蛋白质结合位点	结合了序列和结构信息，采用transformer和进化注意力机制，以及SHAP算法进行特征选择，显著提高了预测准确性	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发一个高精度的蛋白质结合位点预测工具	蛋白质结合位点	生物信息学	NA	BERT, PsePSSM-DWT, SHAP, DNN	transformer, Deep Neural Network	序列数据, 结构数据	基准数据集和独立样本集
4217	2025-03-28	Machine learning-based radiomics using MRI to differentiate early-stage Duchenne and Becker muscular dystrophy in children 2025-Mar-22, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08538-7 PMID:40121488	研究论文	本研究利用MRI T2加权Dixon序列的放射组学特征，开发了一种机器学习分类模型，以提高早期杜氏肌营养不良症（DMD）和贝克肌营养不良症（BMD）的鉴别准确率	结合放射组学和机器学习方法，首次在早期阶段有效区分DMD和BMD	样本量相对较小（62例患者），且为回顾性研究	开发一种基于MRI和机器学习的早期DMD和BMD鉴别诊断工具	36-60月龄的肌营养不良症患儿（41例DMD，21例BMD）	数字病理学	肌营养不良症	MRI T2加权Dixon序列	机器学习算法（未指定具体模型）	MRI图像	62例患者（41例DMD，21例BMD）
4218	2025-03-28	Deformable image registration with strategic integration pyramid framework for brain MRI 2025-Mar-21, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110386 PMID:40122188	research paper	提出了一种基于金字塔结构的战略集成配准网络，用于脑部MRI的可变形图像配准	设计了一个CNN编码器和Transformer解码器，高效提取和增强全局与局部特征，并在金字塔结构的最低尺度引入渐进优化迭代以减少误差积累	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提高脑部MRI图像配准的准确性和鲁棒性	脑部MRI图像	digital pathology	NA	deep learning-based deformable registration	CNN, Transformer	image	多个脑部MRI数据集（未提及具体数量）
4219	2025-03-28	Global research trends and hotspots on imaging of bladder cancer: A bibliometric and visual analysis from 1981 to 2023 2025-Mar-21, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041907 PMID:40128048	研究论文	对1981年至2023年间膀胱癌影像学领域的文献进行全面的文献计量分析，揭示全球研究热点和未来趋势	首次对膀胱癌影像学领域进行文献计量分析，识别出最新的研究热点如'放射组学'、'深度学习'和'多参数MRI'	仅基于Web of Science Core Collection的数据，可能未涵盖所有相关文献	分析膀胱癌影像学领域的研究趋势和热点	4462篇关于膀胱癌影像学的文献	数字病理学	膀胱癌	文献计量分析工具VOSviewer, Bibliometrix, Citespace	NA	文献数据	4462篇文章
4220	2025-03-28	Identifying research activity on brain ultrasonography in craniocerebral diseases by bibliometric and visualized analysis of a 20-year journey of global publications 2025-Mar-21, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041927 PMID:40128044	研究论文	通过文献计量和可视化分析方法，研究过去20年全球关于脑超声在颅脑疾病中应用的研究趋势和未来方向	使用VOSviewer和CiteSpace工具对全球范围内的脑超声研究进行量化与可视化分析，揭示了核心国家、机构、作者及研究趋势	研究仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探讨脑超声在颅脑疾病中的应用趋势及未来研究方向	2004年至2024年间发表的关于脑超声的1251篇文献	医学影像	颅脑疾病	脑超声	NA	文献数据	1251篇文献，涉及5655位作者、1619家机构和84个国家/地区