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
4821	2025-04-14	Comparative Analysis of nnUNet and MedNeXt for Head and Neck Tumor Segmentation in MRI-Guided Radiotherapy 2025, Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications : First MICCAI Challenge, HNTS-MRG 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 17, 2024, proceedings DOI:10.1007/978-3-031-83274-1_10 PMID:40213035	research paper	该研究比较了nnUNet和MedNeXt在MRI引导放疗中头颈部肿瘤分割的性能	在HNTS-MRG24 MICCAI挑战赛中提出了一种自动化分割方法，结合了两种先进的深度学习模型，并在测试阶段取得了优异的成绩	研究仅基于特定的HNTS-MRG2024数据集，可能在其他数据集上的泛化能力有限	开发自动化分割方法以改进头颈部肿瘤在MRI引导放疗中的分割效率	头颈部肿瘤（HNC）的原发肿瘤体积（GTVp）和转移淋巴结肿瘤体积（GTVn）	digital pathology	head and neck cancer	MRI	nnUNet, MedNeXt	MRI图像	150例头颈部癌症患者的MRI扫描
4822	2025-04-14	Improving fishing ground estimation with weak supervision and meta-learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0321116 PMID:40215460	研究论文	本研究提出了一种结合弱监督和元学习的训练策略，用于改进基于海面温度模式的渔场估计	采用弱监督和元学习相结合的方法，利用部分标注或噪声数据（如轨迹数据）进行预训练，再通过元学习器在预训练过程中减轻标签噪声，从而提高模型性能	模型训练仍需要一定量的捕捞数据进行标注，且轨迹数据提供的渔场表示不够精确	改进渔场估计方法，提高渔业生产效率	渔场位置估计	机器学习	NA	深度学习	关键点检测器	海面温度模式数据、捕捞数据、轨迹数据	NA
4823	2025-04-14	A deep learning-based approach for the detection of cucumber diseases 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320764 PMID:40215456	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的黄瓜病害检测方法，利用VGG19架构和创新的迁移学习方法进行病害分类	采用创新的迁移学习方法，相比传统方法在未见测试数据上实现了更高的平衡准确率（97.66% vs 93.87%）	未提及具体数据集的规模限制或模型在其他作物上的泛化能力	提高黄瓜病害检测的准确性，以保障作物质量和食品安全	黄瓜植株及其病害（炭疽病、细菌性枯萎病、肚腐病、霜霉病、健康黄瓜、健康叶片、腐霉果腐病、茎腐病等）	计算机视觉	植物病害	迁移学习	VGG19	图像	未明确提及具体样本数量
4824	2025-04-14	CWMS-GAN: A small-sample bearing fault diagnosis method based on continuous wavelet transform and multi-size kernel attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319202 PMID:40215467	研究论文	提出了一种基于连续小波变换和多尺寸核注意力机制的小样本轴承故障诊断方法CWMS-GAN	采用连续小波卷积策略(CWCL)替代传统GAN中的卷积操作以捕获信号的频域特征，并设计了多尺寸核注意力机制(MSKAM)从不同尺度提取特征并自适应选择重要特征以提高生成信号的准确性和真实性	未提及具体样本量限制或实际工业应用中的潜在挑战	解决小样本条件下轴承故障诊断性能下降的问题	轴承振动信号	故障诊断	NA	连续小波变换(CWT), 生成对抗网络(GAN)	CWMS-GAN (基于GAN的改进模型)	振动信号(时域和频域)	在CWRU和MFPT数据集上进行实验(未明确样本数量)
4825	2025-04-14	Deep Learning-Based Image Restoration and Super-Resolution for Fluorescence Microscopy: Overview and Resources 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4414-0_3 PMID:40220224	review	本文综述了深度学习方法在荧光显微镜图像恢复和超分辨率中的应用，并提供了相关资源和工具	提供了深度学习方法在荧光显微镜图像处理中的最新进展和资源，包括开源数据库和代码库	未提及具体方法的性能比较或实际应用中的具体限制	综述深度学习方法在荧光显微镜图像处理中的应用，促进该领域的研究参与	荧光显微镜图像	computer vision	NA	deep learning	NA	image	NA
4826	2025-04-14	Calculating Protein-Ligand Residence Times through State Predictive Information Bottleneck Based Enhanced Sampling 2024-Jul-23, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00503 PMID:38991145	研究论文	本文提出了一种半自动化协议，用于计算蛋白质-配体停留时间，跨越12个数量级的时间尺度	整合了基于深度学习的state predictive information bottleneck (SPIB)方法学习近似反应坐标，并指导增强采样方法metadynamics	仅应用于六种不同的蛋白质-配体复合物，样本量有限	提高药物疗效和理解生物化学中的目标识别	蛋白质-配体复合物	计算生物学	癌症	分子动力学(MD)模拟, metadynamics, SPIB	深度学习	分子模拟数据	六种不同的蛋白质-配体复合物，包括抗癌药物Imatinib (Gleevec)与野生型Abl激酶及耐药突变体的解离
4827	2025-04-14	Enhancing the Diagnostic Utility of ASL Imaging in Temporal Lobe Epilepsy through FlowGAN: An ASL to PET Image Translation Framework 2024-May-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.28.24308027 PMID:38853910	研究论文	本研究开发了一个名为FlowGAN的深度学习框架，用于从ASL和结构MRI输入合成类似FDG-PET的图像，以提高ASL在颞叶癫痫诊断中的性能	提出FlowGAN框架，通过生成对抗网络从ASL和MRI合成FDG-PET样图像，显著提升了ASL在癫痫诊断中的性能	样本量相对较小（68例患者），且仅针对颞叶癫痫患者进行研究	提高动脉自旋标记（ASL）成像在颞叶癫痫诊断中的性能	68例癫痫患者（其中36例为明确侧化的颞叶癫痫）	数字病理	颞叶癫痫	ASL成像、FDG-PET成像、MRI	GAN	医学影像	68例癫痫患者（36例明确侧化的颞叶癫痫）
4828	2025-04-13	Advancements in artificial intelligence for atopic dermatitis: diagnosis, treatment, and patient management 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2484665 PMID:40200717	综述	本文综述了人工智能在特应性皮炎诊断、治疗和患者管理中的最新进展	首次全面回顾人工智能在特应性皮炎疾病过程中的应用，强调其在医学诊断、治疗监测和患者护理中的显著优势	面临数据隐私和模型透明度的挑战	推动人工智能在皮肤健康护理中的进步，提升特应性皮炎的临床诊疗水平	特应性皮炎患者	数字病理学	特应性皮炎	深度学习	深度学习算法	皮肤图像	NA
4829	2025-04-13	The association between sports social capital and cognitive health: A longitudinal study of middle-aged and elderly adults in China 2025-Jun, SSM - population health DOI:10.1016/j.ssmph.2025.101778 PMID:40212736	研究论文	本研究探讨了中国中老年人体育社会资本与认知健康之间的关联	研究发现教育水平增强了体育社会资本对认知健康的益处，揭示了体育社会资本通过社交参与在维持认知功能中的独特作用，并表明其可作为吸烟等行为认知风险的缓冲	研究依赖于纵向数据，可能存在未测量的混杂因素	探索体育社会资本与认知健康的关系及其潜在干预价值	中国中老年人	公共卫生	老年疾病	深度学习	NA	纵向调查数据	中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据
4830	2025-04-13	Nature's best vs. bruised: A veggie edibility evaluation database 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111483 PMID:40213046	research paper	本文介绍了一个用于评估蔬菜新鲜度的自动化方法数据库	开发了一个专门用于蔬菜新鲜度评估的数据库，填补了现有数据集的不足	数据库的适用性依赖于训练和验证数据的质量，目前缺乏合适的数据集	评估蔬菜新鲜度以支持食品行业的自动化分类	蔬菜的外部形态、质地和颜色	computer vision	NA	deep learning	NA	image	NA
4831	2025-04-13	Uncertainty-Aware Deep Learning Characterization of Knee Radiographs for Large-Scale Registry Creation 2025-May, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2024.10.103 PMID:39477040	research paper	本文介绍了一个自动化膝关节X光图像处理流程，用于大规模注册表的创建，结合了多标签图像语义分类器、基于保形预测的不确定性量化和膝关节硬件物体检测模型	提出了一种结合不确定性量化的多标签分类器和物体检测模型，用于膝关节X光片的自动化分析，增强了模型在不确定情况下的透明度	研究仅针对膝关节X光片，未涉及其他关节或影像类型	开发自动化膝关节X光图像分析系统，用于大规模医学影像注册表创建	膝关节X光影像	digital pathology	geriatric disease	deep learning, conformal prediction	EfficientNet, object detection model	image	26,000张膝关节影像（其中11,841张有手术构造位置标注）
4832	2025-04-13	Detection of Ocular Surface Squamous Neoplasia Using Artificial Intelligence With Anterior Segment Optical Coherence Tomography 2025-May, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.02.019 PMID:39983942	research paper	开发并验证了一种深度学习模型，用于通过高分辨率前段光学相干断层扫描（AS-OCT）区分眼表鳞状上皮瘤（OSSN）与翼状胬肉和结膜黄斑	使用深度学习模型结合自编码器和Vision Transformer监督模型，提高了OSSN的诊断准确性	研究为单中心回顾性研究，样本量有限，需要进一步研究验证模型的泛化能力	开发一种基于AS-OCT的深度学习模型，用于准确区分OSSN与非OSSN病变	眼表鳞状上皮瘤（OSSN）、翼状胬肉和结膜黄斑患者	digital pathology	ocular surface squamous neoplasia	AS-OCT	masked autoencoder, Vision Transformer	image	105,859 AS-OCT images of 5746 eyes for training, 2022 AS-OCT images from 523 eyes (427 patients) for validation, 566 scans (62 eyes, 48 patients) for testing
4833	2025-04-13	Evaluating the dosimetric and positioning accuracy of a deep learning based synthetic-CT model for liver radiotherapy treatment planning 2025-Apr-11, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adc818 PMID:40174606	research paper	评估基于深度学习的合成CT模型在肝脏放射治疗计划中的剂量和定位准确性	首次验证了合成CT模型在肝癌治疗中的剂量学和患者定位准确性，展示了仅使用MRI工作流程的可行性	样本量较小（11例患者），且模型目前仅适用于研究版本，尚未完全开发为临床解决方案	评估深度学习生成的合成CT在肝脏放射治疗中的剂量计算和患者定位准确性	肝癌患者的合成CT图像	digital pathology	liver cancer	CycleGAN算法	CycleGAN	image	11例患者
4834	2025-04-13	Domain Shift Analysis in Chest Radiographs Classification in a Veterans Healthcare Administration Population 2025-Apr-11, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01494-7 PMID:40216674	研究论文	本研究评估了领域偏移对胸部X光分类准确性的影响，并分析了真实标签质量和人口统计学因素（如年龄组、性别和研究年份）的影响	揭示了在未见过的VA数据集中领域偏移最小，除了“扩大的心脏纵隔”标签，并强调了考虑领域偏移和人口统计学因素在胸部X光分类任务中的重要性	研究主要关注VA-CXR和MIMIC-CXR数据集，可能不适用于其他医疗数据集	评估领域偏移对胸部X光分类准确性的影响，并分析人口统计学因素的影响	退伍军人医疗管理系统的胸部X光数据集（VA-CXR）和MIMIC-CXR数据集	医学影像	NA	深度学习，NLP提取工具（CheXpert和CheXbert Labeler）	DenseNet121	胸部X光图像和放射学报告文本	VA-CXR和MIMIC-CXR数据集
4835	2025-04-13	Development and validation of multimodal deep learning algorithms for detecting pulmonary hypertension 2025-Apr-10, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01593-3 PMID:40205021	research paper	开发并验证了一种多模态融合模型（MMF-PH），用于提高肺动脉高压（PH）的筛查准确性	提出了一种多模态融合模型，显著提高了肺动脉高压的检测准确性，并在不同患者群体和临床环境中表现出稳健性	未提及模型在更广泛人群中的适用性或潜在的临床实施障碍	提高肺动脉高压的筛查准确性	肺动脉高压患者	digital pathology	cardiovascular disease	multimodal deep learning	multimodal fusion model (MMF-PH)	medical imaging (TTE), clinical data	2451名接受右心导管检查的患者，477名前瞻性数据集患者，以及外部数据集
4836	2025-04-13	Semi-supervised temporal attention network for lung 4D CT ventilation estimation 2025-Apr-10, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102551 PMID:40215885	研究论文	提出了一种半监督时间注意力网络（STA），用于肺部4D CT通气估计，以提高估计准确性并充分利用4D CT图像的时间特性	结合半监督学习框架和时间注意力架构，利用未标记的4D CT图像生成伪标签，并有效捕捉4D CT图像序列中的时间关系	依赖于4D CT图像的质量，且伪标签的准确性可能影响模型性能	提高肺部4D CT通气估计的准确性，以支持功能性避免放射治疗计划的设计和治疗反应评估	肺部4D CT图像	数字病理学	肺癌	4D CT成像	半监督时间注意力网络（STA）	4D CT图像序列	三个公开可用的胸部4D CT数据集
4837	2025-04-13	Comprehensive evaluation of U-Net based transcranial magnetic stimulation electric field estimations 2025-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95767-4 PMID:40204769	research paper	该研究开发了一个基于U-Net的深度学习框架，用于直接从解剖MRI和TMS线圈参数估计TMS诱导的电场，并与有限元方法（FEM）进行了全面比较	首次系统地评估了U-Net在大数据集和全头刺激条件下对TMS电场的估计性能，并展示了其在计算效率上的显著优势	深度学习方法的精度需要针对特定的TMS应用进行评估，目前尚未达到FEM的精确度	评估深度学习在TMS电场估计中的性能，以加速电场建模过程	TMS诱导的电场	machine learning	NA	deep learning, FEM	U-Net	MRI图像	100个MRI扫描（来自Human Connectome Project的多样化人口统计数据）
4838	2025-04-13	Tri-band vehicle and vessel dataset for artificial intelligence research 2025-Apr-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04945-6 PMID:40204792	research paper	介绍了一个用于目标检测和多波段图像融合的三波段（可见光、短波红外、长波红外）车辆和船只数据集	该数据集是首个公开可用的三波段光学图像数据集，具有时间同步和视场一致性特征	仅60%的数据集进行了手动标注，可能影响模型的训练效果	为人工智能研究提供多波段车辆和船只数据集，支持目标检测和图像融合应用	车辆和船只	computer vision	NA	多波段图像融合	YOLOv8, SSD	image	数千张JPG和PNG格式的图像
4839	2025-04-13	A lightweight deep learning model for multi-plant biotic stress classification and detection for sustainable agriculture 2025-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90487-1 PMID:40204810	研究论文	本文提出了一种轻量级深度学习模型AgarwoodNet，用于多植物生物胁迫分类和检测，以支持可持续农业	提出了一种轻量级深度学习模型AgarwoodNet，解决了现有重型模型在计算资源、内存限制、接口延迟、部署扩展性、训练时间、数据需求和灵活性方面的不足	NA	开发一种轻量级深度学习模型，用于精确分类和检测植物病害，以支持可持续农业	Agarwood植物和六种其他植物的叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	APDD数据集包含5,472张Agarwood叶片图像（14个类别），TPPD数据集包含4,447张六种植物的叶片图像（15个类别）
4840	2025-04-13	Integration of graph neural networks and transcriptomics analysis identify key pathways and gene signature for immunotherapy response and prognosis of skin melanoma 2025-Apr-09, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13611-4 PMID:40205338	research paper	本研究利用图神经网络（GNNs）和转录组学分析，识别了皮肤黑色素瘤免疫治疗反应和预后的关键通路及基因特征	开发了基于GNNs的预测模型和名为responseScore的基因特征，用于精确预测免疫治疗反应和患者预后，并深入研究了PSMB6的生物学效应	未提及样本量的具体细节，且实验验证仅限于PSMB6基因	提高皮肤黑色素瘤免疫治疗反应和预后的预测精度	皮肤黑色素瘤患者及其基因表达数据	digital pathology	skin melanoma	transcriptomics analysis, multi-omics bioinformatics methods, ELISA	GNNs	gene expression data	NA