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
5521	2025-03-04	AI-luminating Artificial Intelligence in Inflammatory Bowel Diseases: A Narrative Review on the Role of AI in Endoscopy, Histology, and Imaging for IBD 2024-12-05, Inflammatory bowel diseases IF:4.5Q1 DOI:10.1093/ibd/izae030 PMID:38452040	综述	本文综述了人工智能（AI）在炎症性肠病（IBD）内窥镜、组织学和影像学中的应用，探讨了AI在IBD检测、诊断、表征、表型分析和预后中的潜力	本文首次系统性地回顾了AI在IBD内窥镜、组织学和影像学中的应用，并指出了现有研究的局限性和知识空白	现有文献存在固有的局限性和知识空白，需要进一步研究以解决这些问题，使AI能够成为IBD的主流临床工具	探讨AI在IBD内窥镜、组织学和影像学中的应用，以提升诊断效率和临床决策	炎症性肠病（IBD）	数字病理学	炎症性肠病	深度学习、放射组学	NA	图像	NA
5522	2025-03-04	Estimating the distribution of numerosity and non-numerical visual magnitudes in natural scenes using computer vision 2024-Dec-03, Psychological research DOI:10.1007/s00426-024-02064-2 PMID:39625570	研究论文	本文利用计算机视觉算法设计并实现了一个原始流程，用于估计包含数千张日常生活场景中物体图像的大规模数据集中数量和非数量视觉幅度的分布	利用最新的计算机视觉算法，设计了一个能够估计自然场景中数量和非数量视觉幅度分布的流程，揭示了不同数量出现的频率遵循幂律分布，并展示了数量与连续幅度之间的相关性结构在不同数据集和场景类型中的稳定性	神经网络模型通常使用合成数据集进行训练，这些数据集可能无法准确反映自然环境的统计结构	研究自然场景中数量和非数量视觉幅度的分布，以理解非数量视觉线索对数量判断的影响	包含数千张日常生活场景中物体图像的大规模数据集	计算机视觉	NA	计算机视觉算法	神经网络	图像	数千张日常生活场景中的物体图像
5523	2025-03-04	Identification of diabetic retinopathy classification using machine learning algorithms on clinical data and optical coherence tomography angiography 2024-Oct, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03173-3 PMID:38871934	研究论文	本研究应用机器学习算法，结合临床数据和光学相干断层扫描血管成像（OCTA）进行糖尿病视网膜病变（DR）的多分类	创新点在于结合了临床数据和OCTA参数，使用多种机器学习算法进行DR的多分类，并进行了独立的外部验证	研究样本量相对较小，仅包括203名糖尿病患者用于模型建立和169名用于外部验证	研究目的是通过机器学习算法提高糖尿病视网膜病变的分类准确性，以辅助筛查、转诊和管理DR患者	研究对象为203名糖尿病患者的临床数据和OCTA参数	机器学习	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	随机森林、梯度提升机（GBM）、深度学习、逻辑回归	临床数据和OCTA图像	203名糖尿病患者（203只眼）用于模型建立，169名糖尿病患者（169只眼）用于外部验证
5524	2025-03-04	Spatiotemporal profiling defines persistence and resistance dynamics during targeted treatment of melanoma 2024-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.02.577085 PMID:38370717	研究论文	本文通过空间转录组学和深度学习技术，研究了BRAF突变黑色素瘤在靶向治疗中的持久性和耐药性动态	利用空间转录组学捕捉克隆谱系演化，结合深度学习分析组织病理学切片，揭示了黑色素瘤治疗中的状态变化和谱系选择	研究主要基于患者来源的异种移植模型，可能无法完全反映人体内的复杂环境	研究BRAF突变黑色素瘤在靶向治疗中的持久性和耐药性机制	BRAF突变黑色素瘤细胞	数字病理学	黑色素瘤	空间转录组学，深度学习	深度学习	转录组数据，组织病理学图像	患者来源的异种移植模型
5525	2025-03-04	Assessment of Protein-Protein Docking Models Using Deep Learning 2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_10 PMID:38987469	综述	本文回顾了蛋白质对接模型评估方法的进展，特别关注了将深度学习应用于多种网络架构的最新发展	本文的创新点在于将深度学习技术应用于蛋白质对接模型的评估，以提高模型选择的准确性	本文主要关注深度学习在蛋白质对接模型评估中的应用，未涉及其他可能的评估方法或技术的比较	研究目的是提高蛋白质对接模型评估的准确性，以更好地理解蛋白质-蛋白质相互作用的机制	研究对象是蛋白质对接模型，特别是通过计算方法生成的蛋白质复合物结构模型	机器学习	NA	深度学习	多种网络架构	蛋白质复合物结构模型	NA
5526	2025-03-04	Refinement of Docked Protein-Protein Complexes Using Repulsive Scaling Replica Exchange Simulations 2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_15 PMID:38987474	研究论文	本文介绍了一种基于排斥偏置的副本交换模拟方法（RS-REMD），用于改进蛋白质-蛋白质复合物结构的预测和评估	提出了一种新的副本交换模拟方法，通过在不同副本模拟中应用不同水平的排斥偏置来改进蛋白质-蛋白质复合物结构的预测和自由能评分	标准分子动力学模拟耗时且通常无法改进对接解决方案，而RS-REMD方法的具体应用效果需要进一步验证	改进蛋白质-蛋白质复合物结构的预测和评估	蛋白质-蛋白质复合物结构	分子动力学模拟	NA	副本交换模拟（RS-REMD）	NA	蛋白质结构数据	两个示例应用
5527	2025-03-04	Exploiting the Role of Features for Antigens-Antibodies Interaction Site Prediction 2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_16 PMID:38987475	研究论文	本文提出了一种混合方法HSS-PPI，用于预测抗体与抗原相互作用界面位点，通过层次化表示蛋白质并使用图卷积网络对氨基酸进行分类	采用HSS-PPI混合方法，结合层次化表示和图卷积网络，创新性地预测抗体与抗原的相互作用界面位点	未明确提及具体局限性	预测抗体与抗原相互作用界面位点，以支持药物和疫苗设计	抗体与抗原的相互作用界面位点	生物信息学	NA	图卷积网络	HSS-PPI, SVM	蛋白质序列和结构数据	未明确提及样本数量
5528	2025-03-04	[The 30-Year History of the Japan-Korea Joint Meeting on Medical Physics] 2024, Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics DOI:10.11323/jjmp.44.3_40 PMID:40024769	评论	本文回顾了日本-韩国医学物理联合会议30年的历史，探讨了会议对两国医学物理学家交流与合作的贡献	详细记录了日本-韩国医学物理联合会议的30年发展历程，并分析了会议对医学物理领域的推动作用	文章主要关注日本和韩国的医学物理合作，未涉及其他国家的类似合作	回顾日本-韩国医学物理联合会议的历史，探讨其对医学物理领域的贡献	日本和韩国的医学物理学家及其合作	医学物理	NA	NA	NA	NA	NA
5529	2025-03-04	Speech exemplar and evaluation database (SEED) for clinical training in articulatory phonetics and speech science 2020-09-01, Clinical linguistics & phonetics IF:0.8Q4 DOI:10.1080/02699206.2020.1743761 PMID:32200647	研究论文	本文介绍了一个公开可用的语音录音数据库，旨在为语音学、言语科学和临床言语障碍课程的教学提供典型和障碍语音的比较示例	开发了一个公开可用的语音录音数据库，填补了典型和障碍语音比较示例的空白	数据库可能受限于特定的IRB协议，无法完全覆盖所有障碍人群	改善从业者和科学家对语音学科学基础的理解，并提高培养临床科学家和年轻研究者的能力	成人和儿童的语音录音，包括有和没有言语障碍的个体	语音学	言语障碍	高质量设备下的受控录音	NA	语音录音	成人和儿童的语音录音样本
5530	2025-03-03	Deep learning enabled open-set bacteria recognition using surface-enhanced Raman spectroscopy 2025-May-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117245 PMID:39965415	研究论文	本文提出了一种基于transformer的神经网络模型，用于开放集细菌识别，利用表面增强拉曼光谱（SERS）数据	提出了一种结合分类和重建任务的transformer模型，通过分析重建误差来拒绝未知细菌种类，提高了开放集识别的准确性	模型在训练集外的细菌种类识别上仍有局限性，需要进一步验证其在更广泛场景下的适用性	提高细菌识别的准确性和效率，特别是在开放集场景下	细菌种类	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	transformer	光谱数据	NA
5531	2025-03-03	Thermo-responsive and phase-separated hydrogels for cardiac arrhythmia diagnosis with deep learning algorithms 2025-May-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117262 PMID:39965416	研究论文	开发了一种基于水凝胶的皮肤界面电极，用于心脏心律失常的诊断，结合深度学习算法实现实时诊断	通过温度介导的可切换氢键相互作用，实现了水凝胶电极在皮肤上的按需可编程粘附和剥离，显著提高了粘附能量的开关比	未提及具体的水凝胶材料在长期使用中的生物相容性和稳定性	开发一种可穿戴的心脏心律失常智能诊断系统，实现实时心电图监测和诊断	心脏心律失常患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习算法	NA	心电图信号	八种常见心律失常患者
5532	2025-03-03	COS-DeformDeep: Adaptive 2T2D spectral feature extraction method for improving the component identification performance in mixtures based on handheld Raman technology 2025-Apr-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343773 PMID:40021327	研究论文	提出了一种名为COS-DeformDeep的新方法，用于增强和提取手持拉曼光谱混合物成分识别中的光谱特征	结合同步双迹二维相关光谱（2T2D-COS）和可变形卷积（DCNs），提高了深度学习模型在相关峰区域几何变形适应性，从而增强了2T2D-COS中的光谱特征提取能力	NA	提高手持拉曼光谱技术在混合物成分识别中的性能	乙醇、双丙酮醇和组氨酸三种物质，体积重量比范围为2%到20%	光谱分析	NA	拉曼光谱	可变形卷积（DCNs）	光谱数据	三个混合物数据集
5533	2025-03-03	A three-dimensional marine plastic litter real-time detection embedded system based on deep learning 2025-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117603 PMID:39889545	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的三维海洋塑料垃圾实时检测嵌入式系统（3D-MPLRD），旨在解决海洋塑料污染问题	该系统结合了图像质量评估与增强技术，以应对水下恶劣环境对图像质量的影响，并通过压缩和量化YOLOv5模型，使其适用于嵌入式设备	未提及具体的数据集规模或实验环境的多样性限制	开发实时清理海洋塑料垃圾的智能系统	海洋塑料垃圾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	图像	未提及具体样本数量
5534	2025-03-02	Detecting living microalgae in ship ballast water based on stained microscopic images and deep learning 2025-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117608 PMID:39893717	研究论文	本研究旨在通过染色显微图像和深度学习模型快速检测船舶压载水中的活微藻细胞	利用中性红染料对活细胞的染色选择性，结合深度学习模型进行微藻活细胞的检测	对活微藻细胞的检测精度略低于总体微藻细胞的检测精度	快速检测船舶压载水中的活微藻细胞	船舶压载水中的微藻细胞	计算机视觉	NA	染色显微图像处理	深度学习模型	图像	Platymonas helgolandica tsingtaoensis 和 Alexandrium catenella 的显微图像
5535	2025-03-03	Utilising artificial intelligence in developing education of health sciences higher education: An umbrella review of reviews 2025-Apr, Nurse education today IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.nedt.2025.106600 PMID:39904286	综述	本文通过综述综述的方式，综合了当前关于人工智能在健康科学教育中应用的证据	本文通过综述综述的方式，综合了多个领域（如机器人技术、机器学习和深度学习、大数据、沉浸式技术和自然语言处理）在健康科学教育中的应用，提供了全面的视角	本文的局限性在于仅分析了2019年至2023年间发表的七篇综述，可能无法涵盖所有相关研究	研究目的是综合当前关于人工智能在健康科学教育中应用的证据	研究对象是健康科学教育中的人工智能应用	自然语言处理	NA	NA	NA	NA	6304篇出版物中筛选出201篇综述，最终分析了7篇综述
5536	2025-03-03	Physics-informed neural networks for enhanced reference evapotranspiration estimation in Morocco: Balancing semi-physical models and deep learning 2025-Apr, Chemosphere IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.chemosphere.2025.144238 PMID:39983624	研究论文	本文探讨了在摩洛哥利用物理信息神经网络（PINNs）增强参考蒸散量（ETo）估计的方法，平衡了半物理模型和深度学习	本文的创新点在于将半物理模型整合到神经网络的损失函数中，通过θ参数实现数据驱动损失和半物理模型损失的凸组合，从而提高了ETo估计的准确性和可靠性	研究的局限性在于仅使用了摩洛哥Tensift流域四个自动气象站的数据，可能限制了模型的普适性	研究目的是通过物理信息神经网络提高参考蒸散量的估计精度，以改善农业水资源管理	研究对象为摩洛哥Tensift流域的四个自动气象站收集的气象数据，包括气温、太阳辐射、相对湿度和风速	机器学习	NA	物理信息神经网络（PINNs）	神经网络	气象数据	四个自动气象站的数据
5537	2025-03-03	Role of Artificial Intelligence in the Detection and Management of Premalignant and Malignant Lesions of the Esophagus and Stomach 2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2024.10.003 PMID:40021232	review	本文综述了人工智能（AI）技术在食管和胃的癌前病变及恶性肿瘤检测和管理中的应用	AI技术，特别是卷积神经网络，在提高病变检测（计算机辅助检测 [CADe]）和特征化（计算机辅助诊断 [CADx]）方面优于内镜医师，并在临床实践中展示了改善的结果	NA	探讨AI技术在食管鳞状细胞癌、Barrett食管相关肿瘤和胃癌筛查中的应用	食管和胃的癌前病变及恶性肿瘤	digital pathology	esophageal cancer, gastric cancer	deep learning, convolutional neural networks	CNN	image	NA
5538	2025-03-03	Past, Present, and Future: A History Lesson in Artificial Intelligence 2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2024.09.003 PMID:40021228	review	本文回顾了过去50年人工智能（AI）的发展历程，并探讨了其在医学领域，特别是胃肠病学中的应用和未来前景	本文系统地总结了AI在胃肠病学中的应用，包括计算机辅助检测和诊断系统在内科镜、成像和病理检测中的革命性影响，并展望了未来的发展方向	文章提到AI在透明度、责任和伦理问题方面面临的挑战，需要进一步解决	回顾AI的发展历史，探讨其在医学领域的应用及未来发展方向	人工智能在医学领域的应用，特别是胃肠病学	machine learning	NA	NA	NA	NA	NA
5539	2025-03-03	Role of Artificial Intelligence for Endoscopic Ultrasound 2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2024.10.007 PMID:40021237	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在内镜超声（EUS）中的应用，特别是在病变检测和特征分析方面的潜力	AI算法通过分析EUS图像，能够辅助病变检测和特征分析，提高诊断准确性并提供更快的诊断	EUS是一种高度依赖操作者的技术，AI的应用可能仍受限于操作者的经验和技能	研究AI在内镜超声中的应用，以提高诊断准确性和效率	胆胰和胃肠道疾病	计算机视觉	胆胰疾病, 胃肠道疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
5540	2025-03-03	A systematic review of deep learning in MRI-based cerebral vascular occlusion-based brain diseases 2025-Mar-05, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.01.020 PMID:39805420	综述	本文系统回顾了2020年至2024年间发表的61项基于MRI的研究，探讨深度学习在诊断脑血管闭塞相关疾病中的作用	通过比较基于卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的方法，揭示了各自的优势和局限性，并强调了U-Net变体和基于变换器的模型在提高临床应用可靠性方面的潜力	研究中存在数据集充分性和多样性不足的问题，以及数据隐私和算法可解释性等挑战	探讨深度学习在MRI诊断脑血管闭塞相关疾病中的应用及其对改善患者预后的潜力	脑血管闭塞相关疾病	医学影像	脑血管疾病	MRI	CNN, ViT, U-Net变体	图像	61项研究