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
541	2025-04-26	Air quality index prediction with optimisation enabled deep learning model in IoT application 2025-Apr, Environmental technology IF:2.2Q3 DOI:10.1080/09593330.2024.2409993 PMID:39467096	研究论文	本文开发了一种基于物联网（IoT）的深度学习（DL）技术，用于预测空气质量指数（AQI）	提出了Tangent Two-Stage Algorithm (TTSA)用于路由机制，以及Fractional Tangent Two-Stage Optimisation (FTTSA)用于DFNN的训练过程	未提及具体的数据来源或实验环境的局限性	预测空气质量指数（AQI）以应对空气污染问题	空气质量数据	物联网与深度学习	NA	深度学习（DL）、物联网（IoT）、Z-score标准化、特征指标提取	Deep Feedforward Neural Network (DFNN)	时间序列数据	未提及具体样本数量
542	2025-04-26	Advancements in early detection of pancreatic cancer: the role of artificial intelligence and novel imaging techniques 2025-Apr, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04644-7 PMID:39467913	综述	本文综述了人工智能和新型成像技术在胰腺癌早期检测中的进展	重点关注深度学习方法和新型成像技术在胰腺导管腺癌早期检测中的应用	NA	提高胰腺导管腺癌的早期检测率和生存率	胰腺导管腺癌（PDA）	数字病理学	胰腺癌	新型成像技术	深度学习	影像数据	NA
543	2025-04-26	Artificial intelligence in abdominal and pelvic ultrasound imaging: current applications 2025-Apr, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04640-x PMID:39487919	综述	本文综述了人工智能在腹部和盆腔超声成像中的当前应用	提供了关于AI在腹部和盆腔超声成像中最新应用的全面概述	研究存在高偏倚风险，因为很少有应用经过前瞻性验证或多中心研究，或获得FDA批准	探讨AI技术在腹部和盆腔超声成像中的应用现状	腹部和盆腔超声成像	医学影像	多器官疾病	深度学习、机器学习、自然语言处理、机器人技术	NA	超声图像	57篇文献被纳入最终综述
544	2025-04-26	Detection of Macular Neovascularization in Eyes Presenting with Macular Edema using OCT Angiography and a Deep Learning Model 2025-Apr, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2024.10.017 PMID:39461425	研究论文	本文测试了一种人工智能算法在使用OCT和OCTA检测和分割黄斑水肿眼中黄斑新生血管（MNV）的诊断性能	开发了一种新型的混合多任务卷积神经网络（aiMNV），用于在黄斑水肿眼中准确检测和分割MNV	6×6-mm扫描的MNV检测灵敏度低于3×3-mm扫描，由于扫描采样密度较低	测试人工智能算法在检测和分割黄斑水肿眼中MNV的诊断性能	黄斑水肿患者，包括未经治疗的渗出性年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病性黄斑水肿（DME）或视网膜静脉阻塞（RVO）患者	数字病理学	黄斑变性	OCT和OCTA成像	混合多任务卷积神经网络（aiMNV）	图像	114只眼（来自112名研究参与者）
545	2025-04-26	Multi-Omics Graph Knowledge Representation for Pneumonia Prognostic Prediction 2025-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3488735 PMID:39475733	研究论文	本文提出了一种多组学图知识表示方法，用于预测肺炎患者的院内预后	引入了多组学图知识表示方法，结合CT影像和三种非影像组学信息，利用知识图谱建模多组学关系以增强信息表示	未明确提及具体局限性	提高肺炎患者早期预后预测的准确性	肺炎患者	数字病理学	肺炎	多组学分析（CT影像、实验室指标、微生物指标、临床指标）	GCN（图卷积网络）、多通道金字塔递归MLP、Longformer-based 3D深度学习模块	影像数据（CT）、非影像数据（实验室、微生物、临床指标）	未明确提及样本数量
546	2025-04-26	Supra-second tracking and live-cell karyotyping reveal principles of mitotic chromosome dynamics 2025-04, Nature cell biology IF:17.3Q1 DOI:10.1038/s41556-025-01637-6 PMID:40185948	研究论文	介绍了一种名为FAST CHIMP的新方法，结合延时超分辨率显微镜和深度学习，用于研究有丝分裂中染色体的动态变化	开发了FAST CHIMP方法，能够以8秒的分辨率追踪人类染色体从前期到末期的动态变化，并揭示了中心体运动依赖的流动对染色体位置的影响	NA	研究有丝分裂中染色体的动态变化及其对基因组三维组织的影响	人类染色体	数字病理学	NA	延时超分辨率显微镜，深度学习	深度学习	图像	NA
547	2025-04-26	A novel data-driven screening method of antidepressants stability in wastewater and the guidance of environmental regulations 2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109427 PMID:40188602	研究论文	本研究提出了一种基于数据驱动的抗抑郁药物在废水中稳定性的筛选方法，并构建了MSSL-RealFormer分类模型以预测其稳定性	首次构建了基于理化性质的抗抑郁药物废水稳定性评估框架和MSSL-RealFormer分类模型，预测精度显著高于传统方法	研究仅针对66种抗抑郁药物，样本量相对有限	开发一种快速筛选抗抑郁药物在废水中稳定性的方法，并为环境法规提供指导	66种抗抑郁药物及其在废水中的稳定性	环境科学	NA	密度泛函理论、SHapley Additive exPlanation方法、Ecological Structure Activity Relationships模型	MSSL-RealFormer分类模型	理化性质数据、分子结构数据	66种抗抑郁药物
548	2025-04-26	Greenspace and depression incidence in the US-based nationwide Nurses' Health Study II: A deep learning analysis of street-view imagery 2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109429 PMID:40209395	research paper	该研究利用深度学习分析街景图像，探讨了美国女性中绿地暴露与抑郁症发病率之间的关系	首次使用街景图像而非卫星植被指数来测量绿地暴露，提高了暴露分类的准确性并增强了政策相关性	研究仅针对美国女性护士群体，可能无法推广到其他人群	研究绿地暴露与抑郁症发病率之间的关联	美国女性护士健康研究II的参与者（N=33,490）	computer vision	depression	deep learning segmentation models	CNN	image	350 million US street-view images, 33,490 participants
549	2025-04-26	Toward a unified benchmark and framework for deep learning-based prediction of nuclear magnetic resonance chemical shifts 2025-Apr, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00783-z PMID:40155533	研究论文	本文介绍了NMRNet，一个基于SE(3) Transformer的深度学习框架，用于预测核磁共振化学位移	提出了NMRNet框架，采用SE(3) Transformer进行原子环境建模，并通过预训练和微调范式提升性能	未明确提及具体局限性	推动深度学习在分析和结构化学中的应用	核磁共振化学位移预测模型	机器学习	NA	核磁共振(NMR)	SE(3) Transformer	分子结构数据	基于先前研究和数据库的多样化化学系统数据集
550	2025-04-26	Deep Learning Model for Diagnosing and Classifying Subtypes of Chronic Pulmonary Aspergillosis in Chest CT 2025-Apr, Mycoses IF:4.1Q2 DOI:10.1111/myc.70061 PMID:40277031	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于在胸部CT图像中诊断和分类慢性肺曲霉病（CPA）及其亚型	利用人工智能生成技术和半监督学习增强模型性能，特别是在小样本、分布偏斜和多类特征的数据集上	数据集虽然来自多中心，但样本量仍相对较小，且外部测试集的样本数量有限	探索人工智能技术在慢性肺曲霉病诊断和亚型分类中的应用	慢性肺曲霉病（CPA）患者及其CT图像	数字病理学	肺曲霉病	深度学习	多分类模型	CT图像	660名患者的39,387张胸部CT图像用于训练、验证和内部测试，外加11名患者的3,337张CT图像作为外部测试集1，以及其他研究的120张图像作为外部测试集2
551	2025-04-26	Unsupervised Deep Learning of Electronic Health Records to Characterize Heterogeneity Across Alzheimer Disease and Related Dementias: Cross-Sectional Study 2025-Mar-31, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/65178 PMID:40163031	研究论文	使用无监督深度学习技术分析电子健康记录，以识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的异质性亚型	结合非ADRD诊断代码的预训练嵌入和大型语言模型（LLM）生成的临床记录嵌入，识别出具有性别特异性共病和临床表现的ADRD亚型	研究仅基于单一记忆诊所的患者数据，可能无法推广到更广泛的人群	通过无监督学习技术识别ADRD的临床亚型，为精准医疗提供依据	3454名来自马萨诸塞州总医院记忆诊所的ADRD患者	自然语言处理	老年病	无监督学习、大型语言模型（LLM）	预训练嵌入模型、LLM	电子健康记录（EHRs）	3454名ADRD患者
552	2025-04-26	Cleavage-stage embryo segmentation using SAM-based dual branch pipeline: development and evaluation with the CleavageEmbryo dataset 2025-Mar-29, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae617 PMID:39423150	研究论文	本文提出了一种基于SAM的双分支分割管道，用于自动分割分裂期胚胎的卵裂球，并构建了首个带有碎片信息像素级标注的人类分裂期胚胎数据集CleavageEmbryo	利用SAM的强大分割能力，设计了实例分支和语义分支分别进行卵裂球实例分割和碎片语义分割，填补了分裂期胚胎分割方法的空白	缺乏公开可用的分裂期胚胎数据集，需自行构建标注数据集	开发自动化分割分裂期胚胎的方法以提高体外受精过程中胚胎选择的准确性	人类分裂期胚胎的卵裂球和碎片	数字病理	生殖医学	SAM（Segment Anything Model）	双分支分割管道（实例分割+语义分割）	胚胎图像	自行构建的CleavageEmbryo数据集（具体样本量未提及）
553	2025-04-26	Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI 2025-Mar-25, ArXiv PMID:40196141	研究论文	本文提出了一种基于磁敏感对比增强MRI的新方法，用于无创成像脑内体素内血管大小分布（VSD），以更全面和定量评估血管重塑	开发了一种新的磁敏感对比增强MRI方法，结合深度学习模型预测脑血容量（CBV）和血管大小分布（VSD）	需要进一步验证以确认其在临床前和临床应用中的有效性	开发一种非侵入性成像技术，用于评估血管重塑在多种疾病中的作用	啮齿类动物脑部血管系统	医学影像	癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病	磁敏感对比增强MRI、高分辨率光片荧光显微镜、深度学习	深度学习模型	MRI信号、显微镜图像	NA
554	2025-04-26	Deep learning-based normative database of anterior chamber dimensions for angle closure assessment: the Singapore Chinese Eye Study 2025-Mar-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-325602 PMID:39486884	研究论文	本研究通过深度学习算法建立了新加坡华人眼前房尺寸的规范数据库，用于评估闭角型青光眼	首次使用深度学习算法建立眼前房尺寸的规范数据库，并提出ACD 20th和LV 85th百分位数作为闭角型青光眼的检测标准	研究仅针对新加坡华人群体，可能不适用于其他种族	建立眼前房尺寸的规范数据库并评估其在闭角型青光眼诊断中的应用	新加坡华人眼病研究中的2157只眼睛（1853只开角眼，304只闭角眼）	数字病理学	青光眼	ASOCT（前段光学相干断层扫描）	深度学习算法	图像	2157只眼睛（1853只开角眼，304只闭角眼）
555	2025-04-26	Continuous and discrete decoding of overt speech with scalp electroencephalography (EEG) 2025-Mar-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad8d0a PMID:39476487	研究论文	本研究探讨了使用非侵入性脑电图（EEG）解码语音特征的可行性，为基于EEG的语音脑机接口（BCI）开发奠定基础	展示了从EEG信号中解码离散和连续语音特征的可行性，即使在存在EMG伪迹的情况下，并优化了深度学习模型用于语音解码	评估的通道选择方法未显著提高性能，表明语音信息在EEG信号中呈分布式编码	开发更自然的语音脑机接口，改善神经系统疾病患者的沟通方式	9名神经系统完好的参与者	脑机接口	神经系统疾病	EEG	CNN, RNN（带和不带注意力模块）	EEG信号	9名神经系统完好的参与者
556	2025-04-26	Intelligent Inter- and Intra-Row Early Weed Detection in Commercial Maize Crops 2025-Mar-11, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14060881 PMID:40265804	研究论文	本研究评估了Faster R-CNN、RT-DETR和YOLOv11等先进深度学习架构在商业玉米田中杂草和作物准确识别中的效果	首次比较了多种深度学习模型在玉米田杂草检测中的性能，并确定了YOLOv11为最优模型	研究仅针对三种主要杂草物种，可能不适用于其他杂草类型	提高商业玉米田中杂草检测的准确性和效率	商业玉米田中的杂草和作物	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN, RT-DETR, YOLOv11	图像	包含多种田间条件下采集的综合数据集
557	2025-04-26	Electrocardiogram-based deep learning to predict mortality in paediatric and adult congenital heart disease 2025-Mar-03, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae651 PMID:39387652	研究论文	本研究利用基于心电图（ECG）的深度学习模型预测儿童和成人先天性心脏病（CHD）患者的死亡率	开发了一种人工智能增强的心电图工具，用于跨生命周期的CHD患者风险分层，并在大型多样化队列中验证其性能	模型在精确召回曲线下的面积较低（0.17），表明在高风险个体识别上仍有改进空间	解决CHD患者缺乏稳健且便捷的风险分层工具的问题	儿童和成人先天性心脏病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图信号	225,379份心电图（来自39,784名患者，年龄范围0-92岁）
558	2025-04-26	Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows 2025-Mar-02, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12030218 PMID:40266900	研究论文	提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法	整合DeepLabCut工具提取关键点特征，并结合时间数据构建跛行评分模型，实现实时检测	未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性	改进奶牛跛行的自动化检测技术	奶牛	计算机视觉	NA	DeepLabCut关键点跟踪	深度学习模型（未指定具体类型）	视频	未明确提及具体样本数量
559	2025-04-26	Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review 2025-Mar, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31809 PMID:39352072	系统综述	本文系统综述了人工智能在颞骨影像学中的应用现状	全面评估了AI在颞骨影像学中的潜在作用，并指出了现有研究的异质性和质量问题	现有研究存在异质性和质量不一的问题，需要更标准化的方法学来确保数据的一致性和可靠性	探讨人工智能在颞骨影像学中的当前作用	颞骨影像学	医学影像	前庭神经鞘瘤	CT	CNN	影像	72项研究
560	2025-04-26	Deep Learning-Based Synthetic Computed Tomography for Low-Field Brain Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy 2025-Mar-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.046 PMID:39357787	研究论文	本研究开发了一种基于条件生成对抗网络的模型，用于从低场磁共振成像生成高保真合成计算机断层扫描图像，以支持脑部磁共振引导的放射治疗	使用条件生成对抗网络从低场磁共振成像生成合成CT图像，解决了MR引导放射治疗中剂量计算的需求	模型对术后异常表现的处理能力有限	开发高保真合成CT图像生成方法以支持MR引导的放射治疗	脑部磁共振成像数据	数字病理	神经胶质瘤	条件生成对抗网络	GAN	医学影像	12名神经胶质瘤患者的MR-CT配对数据，外加9名患者进行二次验证