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
421	2025-10-02	A review of AI-driven Google Earth Engine applications in surface water monitoring, assessment, and management 2025, Discover geoscience DOI:10.1007/s44288-025-00255-x PMID:41018550	综述	本文综述了人工智能与Google Earth Engine结合在水体监测与评估中的应用	系统总结了AI/ML/DL与GEE平台结合监测地表水的新方法，并包含内布拉斯加州湖泊的案例研究	揭示了当前方法的局限性并指出了改进机会	评估AI驱动方法在GEE平台上进行地表水监测、评估和管理的效果	地表水（湖泊和湿地）的数量和质量监测	遥感与地理信息系统	NA	多传感器遥感、人工智能、机器学习、深度学习	多种模型家族比较	遥感影像数据	包含内布拉斯加州三个湖泊的案例研究（2022-2023年）
422	2025-10-02	An artificial intelligence model for early-stage breast cancer classification from histopathological biopsy images 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1627876 PMID:41018739	研究论文	提出一种基于深度学习的模型，用于从组织病理学活检图像中分类早期乳腺癌	采用DenseNet121骨干网络结合多尺度特征融合策略，能够捕捉多个抽象层次的形态学特征	NA	开发人工智能模型用于乳腺癌的早期分类和亚型识别	乳腺癌组织病理学活检图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DenseNet121	图像	公开可用的BreaKHis数据集，采用5折交叉验证
423	2025-10-02	The Rise of Artificial Intelligence in Orthopedics: A Bibliometric and Visualization Analysis 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S536633 PMID:41019150	文献计量分析	通过文献计量和可视化分析研究人工智能在骨科领域的应用进展与研究热点	首次系统分析2010-2024年间人工智能在骨科领域的研究趋势和热点主题	仅基于PubMed数据库，国际合作频率相对有限	调查人工智能在骨科领域的应用进展和现状	骨科领域相关学术文献	医学信息学	骨科疾病	文献计量分析，R软件	NA	文献数据	112篇相关文章
424	2025-10-02	Reshaping Anesthesia with Artificial Intelligence: From Concept to Reality 2025, Anesthesia and critical care (Houston, Tex.) PMID:41019310	综述	本文综述人工智能在麻醉学领域的应用现状与发展前景	系统分析从早期规则系统到机器学习、深度学习模型的演进，展示AI在生理参数监测、精准麻醉给药和风险预测等方面的创新应用	面临伦理担忧、临床疑虑、医疗系统间可复现性不足以及缺乏深入数据支持等障碍	探讨人工智能技术在麻醉学领域的应用潜力与发展方向	麻醉临床实践与患者管理	医疗人工智能	NA	机器学习、深度学习、自然语言处理	NA	生理监测数据、脑电图、超声影像、临床文本	NA
425	2025-10-02	Explainable AI and mobile imaging for non-destructive avocado ripeness and internal quality assessment to reduce food waste 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101196 PMID:41019612	研究论文	本研究结合智能手机成像和深度学习技术，开发了一种非破坏性评估鳄梨成熟度和内部质量的方法	首次将可解释AI与移动成像结合用于鳄梨质量评估，采用CNN残差回归模型和LIME技术提供模型解释	研究仅针对鳄梨单一水果，样本量相对有限（1400张图像），存储条件固定为室温	开发非破坏性水果质量评估方法以减少食物浪费	鳄梨的成熟度和内部质量	计算机视觉	NA	智能手机成像、深度学习、LIME可解释性技术	CNN ResNetR、支持向量机回归、随机森林、视觉变换器	图像	1400张鳄梨图像，采集自8天存储期
426	2025-10-02	Multidimensional quality evaluation and traceability study of Fritillariae Cirrhosae Bulbus from different sources 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1648434 PMID:41019711	研究论文	本研究通过多维分析方法评估不同来源川贝母的质量差异并建立深度学习溯源模型	首次整合非靶向代谢组学、生物碱定量、矿质营养元素分析和高光谱成像特征，构建基于ResNet深度学习模型的川贝母溯源系统	外部验证准确率为86.67%，仍有提升空间；样本来源相对有限	建立川贝母多维质量评价体系和准确溯源方法	来自不同产地和栽培方式的川贝母样本（色卡乡野生、八美镇组织培养、川主寺镇野生、安宏乡人工栽培）	数字病理	NA	非靶向代谢组学、生物碱定量分析、矿质营养元素分析、高光谱成像	ResNet深度学习模型、PLS-DA	代谢组学数据、化学分析数据、高光谱图像	来自四个不同来源的川贝母样本
427	2025-10-02	Deep-broad learning network model for precision identification and diagnosis of grape leaf diseases 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1611301 PMID:41019747	研究论文	提出结合宽度学习与深度学习的ABLSS模型，用于葡萄叶片病害的精准识别与诊断	融合宽度学习网络与深度学习技术，引入LTM机制和SENet注意力机制，结合扩张空间金字塔池化和特征金字塔网络提升小病斑识别能力	NA	实现葡萄叶片病害的快速、精准、高效识别与诊断	葡萄叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习、宽度学习、图像分割	ABLSS（基于BLS优化的深度学习网络）、U-Net	图像	NA
428	2025-10-02	IMNM: integrated multi-network model for identifying pepper leaf diseases 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1558349 PMID:41019742	研究论文	提出一种集成多网络模型IMNM用于识别辣椒叶片病害	结合改进ResNet、动态卷积网络和渐进式原型网络构建集成模型，具备强大的跨作物泛化能力	NA	开发高效准确的作物叶片病害智能识别方法	辣椒叶片病害（健康、病毒病、叶枯病、褐斑病、叶点霉病）	计算机视觉	植物病害	深度学习	集成多网络模型（改进ResNet、DCN、PPN）	图像	五类典型辣椒叶片样本，并在苹果、小麦和水稻叶片上进行跨物种验证
429	2025-10-02	YOLO-LF: application of multi-scale information fusion and small target detection in agricultural disease detection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1609284 PMID:41019758	研究论文	提出改进的YOLO-LF模型用于农业病害检测，通过多尺度信息融合和小目标检测技术提升检测性能	引入CSPPA模块增强多尺度特征融合，SEA模块强化上下文和局部信息的注意力机制，LGCK模块提高对小病灶区域的敏感性	NA	提高农业病害检测中复杂背景下小目标检测的准确性和效率	农作物病害	计算机视觉	农业病害	深度学习	YOLO-LF（基于YOLO改进模型）	图像	Plant Pathology 2020 - FGVC7和Plant Pathology 2021 - FGVC8数据集
430	2025-10-02	Avoidance behaviours of farmed Atlantic salmon (Salmo salar L.) to artificial sound and light: a case study of net-pen mariculture in Norway 2025, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2025.1657567 PMID:41019777	研究论文	研究养殖大西洋鲑对人工声音和光照的回避行为，为水产养殖设备设计提供依据	首次系统研究商业网箱养殖环境下大西洋鲑对不同频率声音和不同深度光照强度的行为反应，并采用深度学习自动分析鱼群分布模式	仅针对挪威网箱养殖环境，未考虑其他养殖条件或鱼种	探究养殖大西洋鲑对人工声音和光照的行为反应，为水产养殖设备设计提供指导	养殖大西洋鲑（Salmo salar L）	水产养殖行为学	NA	声纳数据采集，深度学习图像处理	深度学习	声纳图像数据	商业网箱中的成年养殖大西洋鲑
431	2025-10-02	Evaluation of the impact of AI-driven personalized learning platform on medical students' learning performance 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1610012 PMID:41020237	研究论文	评估基于Coze平台的AI驱动个性化学习对医学生学习成效的影响	首次将动态学习路径优化、情感感知支持和BERT模型资源推荐整合应用于医学教育个性化学习平台	样本量较小（40人），缺乏长期效果验证，存在伦理风险需要进一步评估	评估AI个性化学习平台在医学教育中的应用价值，为教育数字化转型提供实证依据	40名全日制医学本科生	自然语言处理	NA	自然语言处理（NLP），BERT模型，情感计算	BERT	文本，平台日志，测试成绩，问卷调查	40名医学本科生（实验组20人，对照组20人）
432	2025-10-02	Automated segmentation of soft X-ray tomography: native cellular structure with sub-micron resolution at high throughput for whole-cell quantitative imaging in yeast 2024-Nov-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.31.621371 PMID:39554159	研究论文	开发基于深度学习的自动分割流程用于软X射线断层扫描数据的细胞结构分割	首次将深度学习自动分割应用于软X射线断层扫描，实现高通量全细胞定量成像分析	需要手动迭代优化来提高分割精度	开发高通量细胞结构自动分割方法，实现精确的3D形态学分析	酵母细胞的细胞体、细胞核、液泡和脂滴等细胞器	计算机视觉	NA	软X射线断层扫描(SXT)	深度学习	3D图像数据	数百个细胞，涵盖三种酵母菌株（野生型、VPH1-GFP等）
433	2025-10-02	Selective Classification Under Distribution Shifts 2024-Oct, Transactions on machine learning research PMID:41019465	研究论文	提出一种考虑分布偏移的选择性分类框架，用于在数据分布变化时提高分类器的可靠性	首次在选择性分类中系统考虑分布偏移问题，提出两种新的基于间隔的置信度评分函数	仅关注非训练基础的置信度评分函数，未涉及训练过程中的分布偏移适应	开发在分布偏移环境下更有效的选择性分类方法	深度学习分类器在分布偏移下的选择性分类性能	机器学习	NA	深度学习	深度学习分类器	NA	NA
434	2025-10-02	SVPath: A Deep Learning Tool for Analysis of Stria Vascularis from Histology Slides 2024-Aug, Journal of the Association for Research in Otolaryngology : JARO DOI:10.1007/s10162-024-00948-z PMID:38760547	研究论文	开发了一个名为SVPath的深度学习工具，用于从颞骨组织病理学切片中自动分析血管纹及其相关毛细血管床	首次将YOLOv8和nnUnet深度学习模型结合应用于血管纹的检测和分割，并开发了专门的SV分析工具(SVAT)进行定量测量	研究仅使用正常猕猴耳部样本，样本量相对有限(内部数据集203个切片，外部验证集10个切片)	开发自动化工具替代人工分割，提高血管纹分析的准确性和效率	猕猴颞骨组织切片中的血管纹结构和毛细血管床	数字病理学	耳科疾病	组织病理学染色(苏木精-伊红染色)	YOLOv8, nnUnet	图像	内部数据集203个数字化切片(来自正常猕猴耳)，外部验证集10个切片(来自另一正常猕猴耳)
435	2025-10-02	Predicting the Tumor Microenvironment Composition and Immunotherapy Response in Non-Small Cell Lung Cancer from Digital Histopathology Images 2024-Jun-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.11.24308696 PMID:41030932	研究论文	开发了一种名为HistoTME的弱监督深度学习方法，可从非小细胞肺癌组织病理学图像预测肿瘤微环境组成和免疫治疗反应	首次提出直接从组织病理学图像推断肿瘤微环境组成的弱监督深度学习方法，无需额外分子检测	研究基于特定患者队列，需要在更广泛人群中验证	预测非小细胞肺癌肿瘤微环境组成和免疫治疗反应	非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	弱监督深度学习	深度学习	全切片数字病理图像	外部临床队列652名患者
436	2025-10-02	Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373703 PMID:38507374	研究论文	提出一种使用对抗攻击预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化的框架	利用单步梯度对抗攻击寻找输入空间中的疾病进展方向，通过到决策边界的距离预测疾病转化	阿尔茨海默病研究可用数据集的规模不足以学习复杂模型	预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化	轻度认知障碍患者	机器学习	阿尔茨海默病	对抗攻击	浅层神经网络	医学数据	两个公开可用阿尔茨海默病研究数据集
437	2025-10-02	CONUNETR: A CONDITIONAL TRANSFORMER NETWORK FOR 3D MICRO-CT EMBRYONIC CARTILAGE SEGMENTATION 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635851 PMID:41018045	研究论文	提出一种基于Transformer的条件网络用于3D微CT胚胎软骨分割	通过条件机制改进生物先验知识，使单个模型能够准确预测多个年龄组的软骨形态	NA	解决胚胎软骨快速结构变化导致的深度学习模型泛化问题	小鼠胚胎软骨	计算机视觉	骨骼发育异常	微CT成像	Transformer	3D图像	多个小鼠软骨数据集（包含不同突变类型）
438	2025-10-02	High-throughput target trial emulation for Alzheimer's disease drug repurposing with real-world data 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43929-1 PMID:38081829	研究论文	使用真实世界数据模拟阿尔茨海默病药物再利用的靶向试验	提出了基于倾向评分模型的模型选择策略以改进基线协变量平衡，并发现深度学习模型在协变量平衡方面不一定优于逻辑回归方法	缺乏对现有方法的系统性评估	识别已批准药物对阿尔茨海默病的新适应症	170多万患者的临床记录	医学信息学	阿尔茨海默病	靶向试验模拟、逆概率加权	深度学习、逻辑回归	临床记录	超过1.7亿患者，覆盖10多年的临床数据
439	2025-10-02	Comprehensive tissue deconvolution of cell-free DNA by deep learning for disease diagnosis and monitoring 2023-07-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2305236120 PMID:37399400	研究论文	通过深度学习对血浆游离DNA进行组织溯源分析，用于疾病诊断和治疗监测	构建了基于521个非癌组织样本的高分辨率甲基化图谱，开发了基于深度学习的监督组织反卷积方法	NA	开发高灵敏度和准确度的组织来源cfDNA定量方法，用于疾病检测和治疗监测	血浆游离DNA(cfDNA)和组织特异性甲基化模式	数字病理	多种疾病	甲基化测序，深度学习	深度学习模型	甲基化数据，DNA片段数据	521个非癌组织样本，涵盖29种主要人体组织类型
440	2025-10-02	Application of Machine learning to predict RF heating of cardiac leads during magnetic resonance imaging at 1.5 T and 3 T: A simulation study 2023-04, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997) DOI:10.1016/j.jmr.2023.107384 PMID:36842429	研究论文	本研究应用深度学习预测心脏导联在1.5T和3T磁共振成像中的射频加热	首次将深度学习应用于预测位置和方向可变的导电导联在MRI中的射频加热	基于仿真研究，需要进一步实验验证	开发快速预测磁共振成像中植入物射频加热的方法	心脏导联模型	机器学习	心血管疾病	电磁仿真，深度学习	神经网络	仿真数据	600个具有临床相关轨迹的心脏导联模型