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
481	2025-09-25	Better performance of cerebral blood volume images synthesized from arterial spin labeling and standard MRI in separating glioblastoma recurrence from treatment response than arterial spin labeling 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1647254 PMID:40978027	研究论文	本研究利用深度学习从动脉自旋标记和标准MRI序列合成脑血容量图，用于胶质母细胞瘤复发与治疗反应的鉴别诊断	开发了适用于不对称样本量的三维增量编码器-解码器网络，首次实现无需高注射速度的CBV图合成	回顾性单中心研究，样本量有限（364例患者）	验证合成CBV图在胶质母细胞瘤复发与治疗反应鉴别诊断中的价值	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	动脉自旋标记(ASL)、磁共振成像(MRI)	3D增量编码器-解码器网络(IEDN)	医学影像	364名患者的744次MRI扫描
482	2025-09-25	Who moved my scan? Early adopter experiences with pre- and post-market healthcare AI regulation challenges 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1651934 PMID:40978717	研究论文	探讨医疗AI在现实临床应用中面临的监管挑战及实施问题	从部署者视角分析生命周期监管与实施的差距，聚焦预警性监管、可解释AI和临床团队协作三个维度	NA	研究医疗AI在临床实践中的监管与实施矛盾	早期采用医疗AI的医疗机构及部署流程	医疗人工智能	NA	深度学习	NA	临床实践数据	NA
483	2025-09-25	Advances in intelligent recognition and diagnosis of skin scar images: concepts, methods, challenges, and future trends 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1667087 PMID:40978739	综述	本文系统综述了皮肤疤痕图像智能识别与诊断的概念、方法、挑战及未来趋势	对比传统机器学习与深度学习架构，系统分析多模态融合、注意力机制等先进算法在疤痕诊断中的应用	面临数据稀缺、领域偏移和隐私法规等关键挑战	为智能疤痕诊断系统的未来研究和临床转化提供路线图	皮肤疤痕图像	计算机视觉	皮肤疾病	机器学习、深度学习	CNN、自监督学习、生成模型	图像	基于公开皮肤病数据集（具体数量未提及）
484	2025-09-25	Innovative opportunities for gene editing technology in crop breeding: from the perspective of literature analysis 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1636024 PMID:40978781	研究论文	基于文献挖掘视角，利用自然语言处理和深度学习技术分析基因编辑技术在作物育种领域的创新机会	首次从文献内容挖掘角度构建基因编辑技术的文献技术图谱，识别技术空白点和技术组合创新机会	研究基于2020-2024年文献数据，时间范围有限；缺乏实验验证	识别基因编辑技术在作物育种领域的未来研究和创新机会	基因编辑技术在作物育种领域的相关学术文献	自然语言处理	NA	自然语言处理、深度学习、生成拓扑映射(GTM)	深度学习	文本	2020-2024年期间的相关文献数据
485	2025-09-25	Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1571445 PMID:40978790	研究论文	提出一种基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法	通过集成瓶颈模块和下采样技术优化传统残差块，结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层，提升分割精度	NA	解决传统深度学习模型在点云分割任务中参数过多、复杂度高和易过拟合的问题	番茄幼苗的茎和叶点云数据	计算机视觉	NA	3D点云技术	改进的ResNet架构（X-ResNet）	点云数据	NA
486	2025-09-25	Automatic differentiation of Parkinson's disease motor subtypes based on deep learning and radiomics 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1650985 PMID:40979208	研究论文	基于深度学习和影像组学技术建立帕金森病运动亚型自动分类方法	首次结合深度学习与影像组学技术，从8个深部脑核团提取2264个特征实现帕金森病运动亚型的全自动分类	样本量有限（135例患者），需更大规模数据验证模型泛化能力	建立帕金森病运动亚型的自动分类模型辅助临床诊断	135名帕金森病患者（43例PIGD亚型，92例TD亚型）的MRI影像数据	医学影像分析	帕金森病	影像组学分析、机器学习分类	BDT（Bagging Decision Tree）、AdaBoost、GP、LR、RF	MRI影像	135例帕金森病患者（来自PPMI数据库）
487	2025-09-25	Technical and clinical validation of a novel deep learning-based white matter hyperintensity segmentation tool 2025, Cerebral circulation - cognition and behavior DOI:10.1016/j.cccb.2025.100393 PMID:40979673	研究论文	开发并验证两种基于深度学习的新型白质高信号分割算法	采用MD-GRU和nnU-Net深度学习算法，在异质性数据集上训练，具备卓越的泛化能力和临床实用性	NA	解决现有白质高信号分割工具的局限性，开发更精准的分割算法	脑小血管疾病患者的白质高信号区域	医学影像分析	脑小血管疾病	深度学习，MRI影像分析	MD-GRU, nnU-Net	MRI影像数据	使用MarkVCID联盟、SWISS-AF和DiViNAS研究等多个数据集进行验证
488	2025-09-25	Exploration of chaos game representation and integrative deep learning approaches for whole-genome sequencing-based grapevine genetic testing 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf193 PMID:40980553	研究论文	本研究探索利用混沌游戏表示和深度学习进行全基因组测序的葡萄遗传鉴定	首次将混沌游戏表示与深度学习结合应用于葡萄全基因组测序数据，实现物种和品种的高精度分类	研究尚处于初步阶段，品种分类准确率（80%）有待提升，且仅针对有限样本量进行验证	开发基于全基因组测序的葡萄遗传鉴定新方法	葡萄的5个物种和41个栽培品种	生物信息学	NA	全基因组测序（WGS）、混沌游戏表示（CGR）	深度学习	基因组序列数据、图像数据（CGR表示）	涉及5个物种和41个栽培品种的基因组数据
489	2025-09-25	Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf186 PMID:40980549	研究论文	本研究开发了机器学习模型来解决糖蛋白质组学中核心岩藻糖鉴定的技术难题	首次联合使用半监督模型和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移现象，并利用10个核心相关特征离子的相对强度作为特征向量	研究主要基于小鼠脑组织数据，在人类样本中的应用仍需进一步验证	开发高可靠性、高准确性的核心岩藻糖鉴定方法	小鼠脑组织糖肽、人类IgG和人类血清样本	生物信息学	NA	质谱分析、糖蛋白质组学	半监督模型、自监督模型	质谱数据	FUT8敲除小鼠脑组织数据、野生型小鼠脑组织、人类IgG和血清样本
490	2025-09-25	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.9 PMID:40800831	研究论文	开发动态模型和物理驱动的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号	首次建立基于时变流速的fMRI流入信号动态模型，并开发物理驱动的深度学习反演框架实现流速直接估计	模型验证仅使用人体和幻影数据，需要进一步临床验证	量化fMRI脑脊液流动信号并实现物理可解释的流速估计	人脑脑脊液流动系统	医学影像分析	神经系统疾病	fMRI、深度学习	动态模型、物理驱动深度学习框架	fMRI影像数据	人体数据和幻影数据（具体样本量未明确说明）
491	2025-09-25	Multimodal data driven deep learning based seismic impedance inversion optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331952 PMID:40982555	研究论文	本研究采用深度学习模型优化地震波阻抗反演技术，提高地下属性预测精度	首次将LeNet、AlexNet等CNN架构应用于地震数据反演，通过CWT特征提取实现多模态数据融合	未提及模型在复杂地质条件下的泛化能力及实际钻井验证结果	提升地震波阻抗反演的分辨率和合成地震记录生成质量	地震数据和测井数据	地球物理	NA	连续小波变换(CWT)、深度学习	LeNet、AlexNet、CNN	地震数据、测井数据	NA
492	2025-09-25	An interpretable multi-transformer ensemble for text-based movie genre classification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2945 PMID:40989307	研究论文	提出一种基于电影剧情文本的多标签电影流派分类集成模型	首次将BERT、DistilBERT和ROBERTa三种Transformer模型通过加权软投票集成，并引入LIME解释方法增强模型可解释性	仅使用文本模态数据，未融合音频视觉等多模态信息	探索基于文本数据的多标签电影流派自动分类	电影剧情文本数据	自然语言处理	NA	Transformer集成、LIME可解释性分析	BERT、DistilBERT、ROBERTa集成模型	文本	Trailers12K和LMTD9两个基准数据集
493	2025-09-25	An End-to-End autonomous driving model based on visual perception for temporary roads 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3152 PMID:40989386	研究论文	提出一种基于视觉感知的端到端自动驾驶模型，专门用于临时道路场景下的移动机器人自主导航	首次将全局上下文视觉Transformer（GCViT）网络与Transformer、GRU网络结合，构建专门针对临时道路的端到端自动驾驶模型	仅针对低速车辆设计，未验证在高速场景下的适用性	解决临时道路环境下自动驾驶的技术挑战，提升无人地面车辆的自主导航能力	移动机器人和无人地面车辆	计算机视觉	NA	深度学习、视觉感知	GCViT、Transformer、GRU、端到端模型	图像	通过仿真测试和实地测试验证，具体样本量未明确说明
494	2025-09-25	A versatile attention-based neural network for chemical perturbation analysis and its potential to aid surgical treatment: an experimental study 2024-Dec-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001781 PMID:39017949	研究论文	提出一种基于注意力机制的神经网络ACTIN，用于化学扰动分析和辅助手术治疗药物发现	结合图卷积和Transformer机制，仅需少量训练数据即可实现最先进性能，并能识别特定元素药效基团对基因表达的影响	训练样本量较小（仅393个实例），尚未进行大规模临床验证	开发灵活高效的药物发现方法以辅助手术治疗	化学药效基团和基因表达数据	机器学习	COVID-19	转录组数据分析	图卷积网络(GCN)和Transformer	药物数据和转录组数据	393个训练实例，使用COVID-19患者肺组织转录组数据验证
495	2025-09-25	Generative AI in orthopedics: an explainable deep few-shot image augmentation pipeline for plain knee radiographs and Kellgren-Lawrence grading 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae246 PMID:39311859	研究论文	提出一种用于膝关节X光片生成和Kellgren-Lawrence分级的可解释深度少样本图像增强流程	首次提出深度少样本图像增强流程，能够利用有限训练样本生成高质量合成膝关节X光片	训练样本数量有限	解决骨科医学图像分析中大规模标准化标注数据缺乏的问题	膝关节X光片和Kellgren-Lawrence分级	医学图像分析	骨关节炎	深度少样本图像增强	深度学习模型	X光图像	生成86,000张合成膝关节X光片
496	2025-09-25	DL-EDOF: Novel Multi-Focus Image Data Set and Deep Learning-Based Approach for More Accurate and Specimen-Free Extended Depth of Focus 2024-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01076-z PMID:38528289	研究论文	本研究提出了一种基于无监督深度学习的扩展景深显微镜方法，并创建了新的多焦点图像数据集	首个基于无监督深度学习的EDOF方法，无需任何预处理或后处理技术，使用深度特征获取像素聚焦度	NA	开发更准确、无需特定样本的扩展景深显微镜方法	多焦点图像	计算机视觉	NA	深度学习	无监督深度学习模型	图像	包含9个图像集合的数据集（4个合成图像集和5个显微镜图像集）
497	2025-09-25	Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae307 PMID:38960409	综述	本文综述了深度学习在抗体设计领域的应用进展	将深度学习技术从传统小分子药物拓展至生物大分子（特别是抗体）的发现与开发	NA	探讨深度学习在抗体序列设计、结构优化和亲和力成熟等方面的应用	抗体分子	机器学习	NA	深度学习	深度学习	序列数据、结构数据	NA
498	2025-09-25	Multi-Class Deep Learning Model for Detecting Pediatric Distal Forearm Fractures Based on the AO/OTA Classification 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00968-4 PMID:38308069	研究论文	基于AO/OTA分类开发多类别深度学习模型用于检测儿童远端前臂骨折	首次将YOLOv4目标检测模型应用于儿童远端前臂骨折的多类别分类，并采用AO/OTA儿科骨折分类标准	测试集样本量较小（仅88张图像），未进行外部验证	开发自动检测儿童远端前臂骨折的深度学习模型以辅助临床治疗规划	儿童远端前臂骨折的X射线图像	计算机视觉	儿科骨折	深度学习	YOLOv4 CNN	X射线图像	7006张手腕X光图像（来自1809名患者），测试集88张图像（来自34名患者）
499	2025-09-25	Enhancing YOLO5 for the Assessment of Irregular Pelvic Radiographs with Multimodal Information 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00986-2 PMID:38315343	研究论文	本研究通过将年龄和性别信息融入YOLO5模型通道，提升深度学习模型在发育性髋关节发育不良诊断中的性能	首次将多模态信息（年龄和性别）融入YOLO5模型用于DDH诊断，考虑了骨盆在不同发育阶段和性别间的差异	NA	提高深度学习模型在发育性髋关节发育不良诊断中的准确性和有效性	骨盆X射线图像中的髋关节解剖标志点	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	深度学习	YOLO5	X射线图像	7750张骨盆X射线图像，覆盖4个月至16岁年龄段，包含畸形和术后等多种情况
500	2025-09-25	Development of Medical Imaging Data Standardization for Imaging-Based Observational Research: OMOP Common Data Model Extension 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00982-6 PMID:38315345	研究论文	提出医学影像数据模型扩展（MI-CDM），用于支持基于影像的观察性研究	首次将医学影像数据结构化整合到OMOP通用数据模型中，新增两个数据表和词汇表	NA	建立医学影像数据标准化框架以支持影像生物标志物研究	观察性医疗数据与医学影像数据	医学信息学	NA	DICOM标准、深度学习	数据模型扩展	医学影像数据、结构化医疗数据	NA