深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
4921	2025-10-06	Detection of Helicobacter pylori Infection in Histopathological Gastric Biopsies Using Deep Learning Models 2025-Jul-07, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070226 PMID:40710613	研究论文	本研究使用深度学习模型在胃活检组织病理学图像中自动检测幽门螺杆菌感染	比较了多种预训练DCNN模型与AutoML方法在幽门螺杆菌检测中的性能，发现InceptionV3模型表现最优	外部验证准确率仅为78%，且不同病理学应用场景下模型性能存在变异性	开发自动检测胃活检样本中幽门螺杆菌感染的深度学习模型	胃活检组织病理学样本	数字病理学	幽门螺杆菌感染	H&E染色，免疫组织化学确认	CNN	全切片图像，图像块	100个H&E染色全切片图像，45,795个图像块	NA	InceptionV3, ResNet50, VGG16, BoostedNet, AutoKeras	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, MCC	NA
4922	2025-10-06	Development of Deep Learning Models for Real-Time Thoracic Ultrasound Image Interpretation 2025-Jul-05, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070222 PMID:40710609	研究论文	开发用于实时胸部超声图像解读的深度学习模型，以检测气胸或血胸损伤	使用MobileNetV3架构开发实时分类模型，在实时数据推理中准确率达到85%，比YOLOv8模型提升17%	研究基于动物实验数据（25头猪），需要进一步验证在人类患者中的应用效果	降低未来战场环境中即时超声诊断的技能门槛，提高胸部损伤检测效率	胸部超声图像中的气胸、血胸损伤分类	计算机视觉	胸部损伤	即时超声	CNN	超声图像	超过25头猪的动物实验数据	NA	MobileNetV3	准确率	NA
4923	2025-10-06	GRANet: a graph residual attention network for gene regulatory network inference 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf349 PMID:40708222	研究论文	提出一种名为GRANet的图残差注意力网络，用于基因调控网络推断	利用残差注意力机制自适应学习复杂基因调控关系，并整合多维生物特征进行更全面的推断	NA	改进单细胞水平基因调控网络推断的准确性	基因调控网络	机器学习	NA	单细胞RNA测序	图神经网络	基因表达数据	多个数据集	NA	图残差注意力网络	预测准确率	NA
4924	2025-10-06	A Unified YOLOv8 Approach for Point-of-Care Diagnostics of Salivary α-Amylase 2025-Jul-02, Biosensors DOI:10.3390/bios15070421 PMID:40710071	研究论文	开发了一种基于YOLOv8的便携式人工智能系统，用于通过比色图像分析自动分类唾液α-淀粉酶浓度	提出了一种统一的YOLOv8分割-分类模型，简化了处理流程并实现了实时设备端推理，相比传统方法显著提升了性能	研究仅基于1024张图像数据集，需要更大规模验证；系统在标准化光照条件下开发，实际环境适用性需进一步测试	开发便携式即时诊断系统，用于唾液α-淀粉酶的自动分类和量化	唾液α-淀粉酶(sAA)浓度	计算机视觉	应激相关疾病	比色图像分析	CNN,YOLO	图像	1024张图像，对应8种不同sAA浓度分类	NA	YOLOv4,YOLOv8	准确率	智能手机部署
4925	2025-10-06	Prostate MRI Using Deep Learning Reconstruction in Response to Cancer Screening Demands-A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Jul-02, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm15070284 PMID:40710401	系统综述与Meta分析	系统评估深度学习重建技术在提高前列腺MRI效率和图像质量方面的应用	首次系统评估深度学习重建技术在前列腺MRI中的应用潜力，特别关注其在癌症筛查背景下的时间节省和图像质量保持	研究间图像质量指标的异质性阻碍了定量合成分析，基于传统数据训练的AI模型在DLR图像上可能准确性较低	评估深度学习重建技术在前列腺MRI中的效果，特别是对采集时间、图像质量和诊断性能的影响	前列腺MRI研究，重点关注前列腺癌筛查和管理	医学影像分析	前列腺癌	MRI, 深度学习重建	深度学习模型	医学影像	33项研究	NA	NA	采集时间, 图像质量, 诊断性能, PI-RADS评分, 前列腺外扩展检测	NA
4926	2025-10-06	Regularized Gradient Statistics Improve Generative Deep Learning Models of Super Resolution Microscopy 2025-Jul, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202401900 PMID:40454902	研究论文	本文提出通过正则化信号梯度统计来改进超分辨率荧光显微镜深度学习模型的生成图像质量	在训练过程中正则化图像梯度统计，使训练数据的梯度和拉普拉斯统计更接近自然场景图像的预期统计特性	该正则化方法仅适用于先验合适的图像，在BioSR数据集中仅限于丝状结构图像	提高超分辨率显微镜深度学习模型的图像生成质量	超分辨率荧光显微镜图像	计算机视觉	NA	超分辨率荧光显微镜	Conditional Variational Diffusion Model (CVDM)	图像	BioSR数据集中的匹配对（衍射极限图像和超分辨率图像）	NA	Conditional Variational Diffusion Model	视觉细节清晰度，小尺度结构质量	NA
4927	2025-10-06	ICD lead and primary metal artifact detection and inpainting in cardiac CT images 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17947 PMID:40660812	研究论文	开发深度学习模型自动检测和修复心脏CT图像中的ICD导线金属伪影	提出结合2D U-Net伪影检测和3D图像修复的深度学习框架，专门针对已重建CT图像中的金属伪影问题	仅使用12名患者的真实数据，主要依赖合成数据集进行模型训练	减少心脏CT图像中ICD导线引起的金属伪影，恢复被伪影掩盖的解剖结构信息	接受心脏放射治疗的室性心动过速患者的心脏CT图像	医学影像处理	心血管疾病	心脏CT成像，ECG门控4DCT	U-Net, 图像修复模型	CT图像	12名患者的真实4DCT数据，148名患者无伪影CT数据生成的592个合成CT	NA	U-Net	Dice系数, 结构相似性指数, 豪斯多夫距离, 表面Dice分数	NA
4928	2025-10-06	From Industry 4.0 to 5.0: Exploring the Opportunity of Biodegradable Freshness Indicator Packaging 2025-Jul, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70242 PMID:40708461	综述	探讨从工业4.0到5.0转型背景下可生物降解新鲜度指示包装的发展机遇	提出数字技术与包装技术的跨学科融合，涵盖机器学习、区块链等新兴技术在食品包装领域的应用前景	NA	分析可生物降解材料与新鲜度指示包装在工业5.0背景下的发展机遇	食品包装行业与数字技术	机器学习	NA	机器学习, 大数据, 物联网, 3D打印, 深度学习, 区块链, 云边协同, 万物互联, 4D打印	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4929	2025-10-06	Detect+Track: robust and flexible software tools for improved tracking and behavioural analysis of fish 2025-Jul, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.242086 PMID:40708665	研究论文	提出一种结合深度学习检测器和模板跟踪器的视频处理方法，用于提高鱼类行为分析的准确性和鲁棒性	将深度学习目标检测与模板跟踪相结合，通过Voronoi镶嵌和平面同源性计算虚拟门，能够处理遮挡、光照变化和身体变形等挑战性条件	NA	开发改进的动物跟踪和行为分析软件工具	毕加索炮弹鱼在随机圆柱障碍物阵列中的导航行为	计算机视觉	NA	视频处理	深度学习对象检测器	视频	NA	NA	NA	准确性,鲁棒性	NA
4930	2025-10-06	VGG-EffAttnNet: Hybrid Deep Learning Model for Automated Chili Plant Disease Classification Using VGG16 and EfficientNetB0 With Attention Mechanism 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70653 PMID:40708782	研究论文	提出一种结合VGG16和EfficientNetB0的混合深度学习模型VGG-EffAttnNet，用于辣椒植物病害的自动分类	首次将VGG16和EfficientNetB0与注意力机制和蒙特卡洛Dropout结合，构建混合模型用于植物病害分类	仅使用公开数据集进行验证，未在真实田间环境中测试	开发高精度的辣椒植物病害自动分类系统	辣椒植物的叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN, 注意力机制	图像	5000张图像，涵盖5个类别：健康、卷叶病、叶斑病、粉虱病、黄化病	TensorFlow, Keras	VGG16, EfficientNetB0	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
4931	2025-10-06	Machine learning-assisted point-of-care diagnostics for cardiovascular healthcare 2025-Jul, Bioengineering & translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1002/btm2.70002 PMID:40708978	研究论文	本文探讨机器学习辅助的即时诊断设备在心血管医疗中的应用与挑战	将深度学习框架与即时诊断设备结合，实现异常检测自动化和专家级诊断	数据隐私问题和数据集代表性偏差阻碍临床整合	提升心血管疾病诊断的准确性和实时性	心血管疾病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习神经网络	医疗诊断数据	NA	NA	NA	NA	NA
4932	2025-10-06	An Interactive Human-in-the-Loop Framework for Skeleton-Based Posture Recognition in Model Education 2025-Jul-01, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10070431 PMID:40710243	研究论文	提出了一种基于骨架姿势识别的人机交互框架，用于支持模型训练和艺术教育	结合了姿势识别与视觉推荐模块的半自动化反馈循环系统，增强了教学互动性和效率	仅针对五种核心姿势类别进行评估，数据集规模相对有限	开发支持姿势分类和模型训练的交互式教育支持系统	人体骨架姿势	计算机视觉	NA	骨架特征提取	LSTM, Transformer, KNN, SVM, Random Forest	图像	4870张标注图像用于训练验证，500张图像用于测试	NA	Transformer, LSTM	准确率	NA
4933	2025-10-06	Deep Learning Approaches for Automated Prediction of Treatment Response in Non-Small-Cell Lung Cancer Patients Based on CT and PET Imaging 2025-Jun-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11070078 PMID:40710896	综述	本文综述了基于CT和PET影像使用深度学习方法自动预测非小细胞肺癌患者治疗响应的研究进展	系统整理并对比了基于CT和PET影像的深度学习策略在肺癌治疗响应评估中的应用	NA	探索深度学习在非小细胞肺癌治疗响应自动评估中的应用潜力	非小细胞肺癌患者的CT和PET影像数据	计算机视觉	肺癌	CT, PET	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4934	2025-10-06	Morphometric, Biomechanical and Macromolecular Performances of β-TCP Macro/Micro-Porous Lattice Scaffolds Fabricated via Lithography-Based Ceramic Manufacturing for Jawbone Engineering 2025-Jun-28, Journal of functional biomaterials IF:5.0Q2 DOI:10.3390/jfb16070237 PMID:40710452	研究论文	本研究开发并表征了一种新型光固化打印β-TCP陶瓷支架，用于颌骨组织工程	首次采用光固化陶瓷制造技术制备具有宏/微孔结构的β-TCP晶格支架，结合深度学习工具分析骨再生过程	研究主要聚焦于颌骨缺损模型，未涉及其他骨骼部位的验证	开发具有优化骨传导性和机械稳定性的颌骨组织工程支架	β-TCP陶瓷支架及其在颌骨再生中的应用效果	生物医学工程	颌骨缺损	光固化陶瓷制造、微计算机断层扫描、同步辐射成像、傅里叶变换红外成像、深度学习	深度学习模型	医学影像数据	未明确说明	NA	NA	孔隙率、承载能力、骨再生效果、支架吸收率、矿化组织形成	NA
4935	2025-10-06	The Robust Vessel Segmentation and Centerline Extraction: One-Stage Deep Learning Approach 2025-Jun-26, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070209 PMID:40710596	研究论文	提出一种用于血管分割和中心线提取的单阶段深度学习方法	集成卷积和图层的混合架构，通过任务特定损失函数同时处理血管分割和中心线提取，直接预测具有实值坐标的多段线中心线	仅在142例CT血管造影图像上验证，未在其他模态或更大规模数据上测试	开发同时实现血管分割和中心线提取的端到端深度学习方法	胸腹部血管的CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	多任务神经网络	医学图像	142例CT血管造影图像（来自LIDC-IDRI和AMOS数据集）	NA	卷积神经网络,图神经网络	Surface Dice（3mm阈值）, Surface Dice（1mm阈值）	NA
4936	2025-10-06	Artificial Intelligence-Driven Drug Toxicity Prediction: Advances, Challenges, and Future Directions 2025-Jun-23, Toxics IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxics13070525 PMID:40710970	综述	本文系统回顾了人工智能在药物毒性预测领域的应用进展、挑战与未来发展方向	重点关注深度学习与多模态数据融合策略在药物毒理学评估中的创新应用	作为综述文章未提出新的原创模型或算法	为药物研发中的毒性预测提供理论框架和技术策略	药物毒性预测相关的研究文献和方法	机器学习	NA	多模态数据融合	机器学习,深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
4937	2025-10-06	Optimizing Tumor Detection in Brain MRI with One-Class SVM and Convolutional Neural Network-Based Feature Extraction 2025-Jun-21, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070207 PMID:40710594	研究论文	本研究结合单类支持向量机和卷积神经网络特征提取优化脑部MRI中的肿瘤检测	使用仅基于健康脑MRI图像特征训练的单类支持向量机，结合多种CNN架构进行特征提取，无需标记的病理数据即可检测脑肿瘤异常	需要减少推理时间，扩展和多样化训练数据集，并整合可解释性工具	解决医学影像数据类别不平衡问题，提高脑肿瘤早期检测性能	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	OCSVM, CNN	图像	NA	NA	DenseNet121, VGG16, MobileNetV2, InceptionV3, ResNet50	准确率, 精确率, 敏感度	资源受限环境（基于MobileNetV2的评估）
4938	2025-10-06	RGB-to-Infrared Translation Using Ensemble Learning Applied to Driving Scenarios 2025-Jun-20, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070206 PMID:40710593	研究论文	提出一种基于集成学习的RGB到红外图像转换方法，用于增强自动驾驶场景中的多模态感知数据集	使用梯度提升决策树替代传统深度学习方法进行图像转换，在数据稀缺情况下表现更优	未明确说明方法在极端天气或复杂光照条件下的性能表现	解决红外数据稀缺问题，增强自动驾驶感知系统的传感器融合算法	RGB图像到近红外和热红外图像的转换	计算机视觉	NA	图像转换，传感器融合	梯度提升决策树	RGB图像，红外图像	MS2、EPFL和Freiburg数据集	NA	集成学习	R2, PSNR, SSIM, LPIPS	NA
4939	2025-10-06	Deep Learning-Enhanced Noninvasive Detection of Pulmonary Hypertension and Subtypes via Chest Radiographs, Validated by Catheterization 2025-Jun-18, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.06.008 PMID:40541737	研究论文	开发深度学习模型通过胸片无创检测肺动脉高压及其亚型	首次利用深度学习从常规胸片中同时检测肺动脉高压和先天性心脏病相关肺动脉高压亚型	需要更多样本人群验证以增强临床普适性	开发非侵入性、准确诊断肺动脉高压的工具	肺动脉高压患者，特别是先天性心脏病相关肺动脉高压亚型患者	医学影像分析	肺动脉高压	胸部X光摄影，右心导管检查，经胸超声心动图	深度学习	医学影像	4,576名患者（2,288名PH患者），包括内部测试集2,140人和外部验证集90人	NA	CXR-PH-Net, CXR-CHD-PAH-Net	AUC, 敏感度, 特异度	NA
4940	2025-10-06	A Fully Automated Artificial Intelligence-Based Approach to Predict Renal Function After Radical or Partial Nephrectomy 2025-06, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.01.073 PMID:39914676	研究论文	开发了一种基于人工智能的全自动方法预测肾切除术后肾功能	使用完全自动化的深度学习分割模型从术前CT图像中获取分肾功能，无需临床细节或医生干预	研究样本量相对较小（300例患者），且仅使用了单一数据集（KiTS19挑战赛数据）	比较人工智能模型与已验证临床模型在预测肾切除术后肾小球滤过率方面的准确性	接受肾切除术的肾肿瘤患者	数字病理	肾癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	300例肾肿瘤患者	NA	NA	相关系数, AUC	NA