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
5741	2025-03-16	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	研究论文	本研究通过深度学习结合蒙特卡罗模拟，揭示了苹果泥中光传播的基本规律，以监测不同品种、储存期和加热时间对苹果泥质量的影响	结合深度学习和蒙特卡罗模拟，首次系统地研究了苹果泥在不同条件下的光传播特性，并提出了基于光学参数的质量监测策略	研究仅针对苹果泥，未涉及其他水果或食品基质的光传播特性	研究苹果泥在不同条件下的光传播特性，以监测其化学、结构和流变学参数的变化	苹果泥	机器学习	NA	蒙特卡罗模拟	反向传播神经网络	光学数据	不同品种、储存期和加热时间的苹果泥样本
5742	2025-03-16	NiSNN-A: Noniterative Spiking Neural Network With Attention With Application to Motor Imagery EEG Classification 2025-Mar-14, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3538335 PMID:40085464	研究论文	本文提出了一种结合注意力机制的非迭代脉冲神经网络（NiSNN-A），用于运动想象（MI）脑电图（EEG）分类，旨在提高精度并降低能耗	提出了一种非迭代漏积分发放（NiLIF）神经元模型，解决了传统SNN在长时间步中使用迭代LIF神经元的梯度问题，并引入了基于序列的注意力机制来优化特征图	尽管NiSNN-A在精度和能效上有所提升，但其在EEG分类任务中的表现仍需进一步验证和优化	提高运动想象（MI）脑电图（EEG）分类的精度并降低能耗	运动想象（MI）脑电图（EEG）数据	机器学习	NA	NA	非迭代脉冲神经网络（NiSNN-A）	脑电图（EEG）数据	两个MI EEG数据集（OpenBMI和BCIC IV 2a）
5743	2025-03-16	Fast and reliable probabilistic reflectometry inversion with prior-amortized neural posterior estimation 2025-Mar-14, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr9668 PMID:40085716	研究论文	本文提出了一种新的概率深度学习方法，用于快速可靠地从X射线或中子散射测量中重建薄膜和多层结构	提出了一种名为PANPE（先验摊销神经后验估计）的新方法，结合了基于模拟的推理和自适应先验，能够在几秒钟内识别所有现实结构	未明确提及具体限制	提高从反射测量数据中重建薄膜和多层结构的可靠性和计算效率	薄膜和多层结构	物理学	NA	反射测量	PANPE（先验摊销神经后验估计）	X射线或中子散射测量数据	未明确提及具体样本数量
5744	2025-03-16	A deep learning-based clinical-radiomics model predicting the treatment response of immune checkpoint inhibitors (ICIs)-based conversion therapy in potentially convertible hepatocelluar carcinoma patients: a tumour marker prognostic study 2025-Mar-14, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002322 PMID:40085751	研究论文	本文开发了一种基于CT的临床-放射组学模型，用于预测潜在可转化肝细胞癌患者对免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗的持久临床获益（DCB）	结合放射组学特征、深度学习模型和临床变量，构建了一个综合模型，能够有效预测ICIs治疗的DCB，并揭示与免疫相关机制的关联	模型的预测能力在训练集和测试集之间存在一定差异，且需要进一步验证其在不同人群中的适用性	开发一种预测模型，用于评估潜在可转化肝细胞癌患者对ICIs治疗的响应	潜在可转化肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	CT成像、放射组学分析、RNA和DNA测序	深度学习模型	CT图像、临床数据、RNA和DNA测序数据	未明确提及具体样本数量
5745	2025-03-16	The effect of cryopreservation on enamel microcracks - A μCT analysis using a deep learning algorithm 2025-Mar-13, Cryobiology IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.cryobiol.2025.105207 PMID:39929328	研究论文	本研究通过μCT分析和深度学习算法，探讨了冷冻保存对牙釉质微裂纹的影响	首次使用深度学习算法对冷冻保存引起的牙釉质裂纹进行直接评估，并提出了可扩展且精确的量化方法	研究样本量较小，仅涉及5颗牙齿，且未探讨裂纹对牙齿功能的具体影响	研究冷冻保存对牙釉质微裂纹的影响	牙釉质微裂纹	计算机视觉	NA	μCT分析	U-Net	图像	5颗牙齿
5746	2025-03-16	Deep learning models in classifying primary bone tumors and bone infections based on radiographs 2025-Mar-13, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00855-3 PMID:40074845	研究论文	本研究开发了一种集成深度学习框架，用于基于X光片准确区分原发性骨肿瘤和骨感染	提出了一种集成深度学习框架，结合多中心X光片和广泛的临床特征，提高了诊断准确性	研究依赖于特定数据集，可能无法完全推广到其他医疗环境	提高原发性骨肿瘤和骨感染的诊断精度	原发性骨肿瘤和骨感染	计算机视觉	骨肿瘤	深度学习	EfficientNet B3, EfficientNet B4, Vision Transformer, Swin Transformers	X光片	外部数据集423例，内部数据集1044例（训练集）、354例（测试集）、171例（验证集）
5747	2025-03-16	Enhancing parkinson disease detection through feature based deep learning with autoencoders and neural networks 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88293-w PMID:40075106	研究论文	本研究提出了一种通过音频波分析识别帕金森病的创新方法，利用基于特征的深度神经网络（FB-DNN）技术	结合自编码器和深度神经网络（DNN）进行特征提取和分类，提高了帕金森病诊断的准确性和及时性	研究仅基于音频数据，未考虑其他类型的生物标志物或临床数据	开发一种自动且非侵入性的帕金森病检测方法	帕金森病患者的音频数据	机器学习	帕金森病	基于特征的深度神经网络（FB-DNN）	自编码器（Autoencoder）和深度神经网络（DNN）	音频数据	未明确提及样本数量
5748	2025-03-16	Exploring the repository of de novo-designed bifunctional antimicrobial peptides through deep learning 2025-Mar-13, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.97330 PMID:40079572	研究论文	本文通过深度学习探索了从头设计的双功能抗菌肽库，旨在发现具有抗菌和抗病毒活性的新型肽	建立了一个结合深度生成模块和图编码活性回归器的从头设计抗菌肽框架，成功发现了16种双功能抗菌肽并进行了实验验证	研究主要基于体外和动物模型实验，尚未进行临床试验	发现具有抗菌和抗病毒活性的新型抗菌肽，以应对抗生素耐药性问题	抗菌肽（AMPs）	机器学习	NA	深度学习	深度生成模块、图编码活性回归器	肽序列数据	16种双功能抗菌肽
5749	2025-03-16	Disease detection on exterior surfaces of buildings using deep learning in China 2025-Mar-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92112-7 PMID:40074790	研究论文	本研究探讨了在中国城市环境中应用深度学习技术准确检测建筑物外表面病害的方法，以提高检测效率和准确性，并提供可广泛实施的基础设施健康管理实时监控解决方案	通过集成DenseNet块和Swin-Transformer预测头，改进了特征提取和准确性，显著优于传统方法	数据集仅包含289张高分辨率图像，可能限制了模型的泛化能力	提高建筑物外表面病害检测的效率和准确性，提供实时监控解决方案	建筑物外表面病害	计算机视觉	NA	深度学习	DenseNet, Swin-Transformer	图像	289张高分辨率图像
5750	2025-03-16	AI in Histopathology Explorer for comprehensive analysis of the evolving AI landscape in histopathology 2025-Mar-12, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01524-2 PMID:40074858	研究论文	本文介绍了AI在组织病理学中的应用探索器（HistoPathExplorer），一个实时在线资源，用于评估AI在特定临床任务中的应用现状、分析其性能并探索影响其转化为实践的因素	开发了一个交互式仪表板HistoPathExplorer，提供了一个实时在线资源，用于评估AI在组织病理学中的应用现状，并定义了一个质量指数来评估已发表AI方法的全面性	未明确提及具体的研究限制	深入了解应用于组织病理学数据的深度学习算法方法，并评估其在不同任务中的表现，以开发下一代AI技术	组织病理学数据	数字病理学	癌症	深度学习算法	NA	组织病理学数据	NA
5751	2025-03-16	Mapping variants in thyroid hormone transporter MCT8 to disease severity by genomic, phenotypic, functional, structural and deep learning integration 2025-Mar-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56628-w PMID:40075072	研究论文	本文通过整合基因组、表型、功能、结构数据和深度学习技术，研究了甲状腺激素转运蛋白MCT8的变异与疾病严重程度的关系	结合深度表型数据、功能测试、计算测试和人群队列结果，提出了一个可推广的方法来推进罕见遗传病的多维度研究	研究主要针对男性患者，且样本量相对较小，可能限制了结果的普遍性	预测和量化罕见遗传病中基因变异对表型的影响，特别是甲状腺激素转运蛋白MCT8的变异	甲状腺激素转运蛋白MCT8的变异及其与疾病严重程度的关系	基因组学	神经发育障碍	深度学习	NA	基因组数据、表型数据、功能数据、结构数据	约400,000名个体
5752	2025-03-16	Lung cancer detection with machine learning classifiers with multi-attribute decision-making system and deep learning model 2025-Mar-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88188-w PMID:40075131	研究论文	本文旨在通过机器学习和深度学习模型对肺部X光片进行分类，以区分良性或恶性疾病，并识别具体疾病类型	结合多属性决策方法TOPSIS对分类器进行排序，并提出了深度学习模型Inception v3，实现了97.05%的准确率，比传统机器学习方法提高了11.8%	未提及样本的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	通过分析医学图像实现肺部疾病的早期检测和分类	肺部X光片	计算机视觉	肺癌	机器学习与深度学习	Inception v3, SVM with RBF	图像	未明确提及样本数量
5753	2025-03-16	Deep learning-based evaluation of panoramic radiographs for osteoporosis screening: a systematic review and meta-analysis 2025-Mar-12, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01626-z PMID:40075328	系统综述与元分析	本文通过系统综述和元分析评估了深度学习模型在利用全景X光片预测骨质疏松症中的准确性	首次系统评估深度学习模型在全景X光片上预测骨质疏松症的准确性，为临床使用提供证据	需要更多多中心研究来验证模型在高风险群体中的有效性	评估深度学习模型在全景X光片上预测骨质疏松症的准确性	骨质疏松症患者	数字病理学	骨质疏松症	深度学习	AlexNet, ResNet	图像	7项研究
5754	2025-03-16	Deep learning radiomics for the prediction of epidermal growth factor receptor mutation status based on MRI in brain metastasis from lung adenocarcinoma patients 2025-Mar-12, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13823-8 PMID:40075375	研究论文	本研究开发了一种基于多序列MRI的深度学习放射组学模型，用于预测非小细胞肺癌脑转移患者的表皮生长因子受体（EGFR）突变状态	结合放射组学特征和深度学习技术，提供了一种非侵入性且准确的方法来确定EGFR突变状态	研究为回顾性设计，可能受到样本选择和偏倚的影响	开发一种深度学习放射组学模型，用于预测非小细胞肺癌脑转移患者的EGFR突变状态	非小细胞肺癌脑转移患者	数字病理学	肺癌	MRI	ResNet34	图像	288名非小细胞肺癌脑转移患者（106名EGFR突变型，182名EGFR野生型）
5755	2025-03-16	Exploring the impact of myoelectric prosthesis controllers on visuomotor behavior 2025-Mar-12, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01604-0 PMID:40075405	研究论文	本研究探讨了肌电假肢控制器对视觉运动行为的影响，比较了标准控制策略与位置感知控制策略在模拟肌电假肢操作中的效果	首次研究了位置感知控制策略对视觉运动行为的影响，特别是对注视行为的改变	研究仅针对无肢体差异的参与者，未涉及实际假肢使用者	探索不同控制策略对视觉运动行为的影响，评估位置感知控制策略的有效性	无肢体差异的参与者	机器学习和人机交互	NA	眼动追踪和运动捕捉	深度学习	眼动数据和运动数据	未明确提及样本数量
5756	2025-03-16	Image classification-driven speech disorder detection using deep learning technique 2025-Mar-06, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100261 PMID:40057233	研究论文	本文提出了一种基于图像分类的自动语音障碍检测模型，通过Mel-Spectrogram分类来识别多种语音障碍	使用增强的LEVIT变换器进行特征提取，并采用集成学习方法进行分类，同时利用量化感知训练减少计算资源，提供模型可解释性	模型在多语言和多方言环境下的应用需要进一步研究，以提升实时临床和远程医疗部署的适应性	开发一种自动化的语音障碍检测模型，以提高诊断的准确性和效率	语音障碍患者	自然语言处理	语音障碍	小波变换（WT）杂交技术，量化感知训练（QAT）	LEVIT变换器，集成学习（EL）	语音样本生成的Mel-Spectrogram图像	使用了VOICED和LANNA数据集
5757	2025-03-16	Advanced NLP-driven predictive modeling for tailored treatment strategies in gastrointestinal cancer 2025-Mar-06, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100264 PMID:40057234	研究论文	本研究旨在开发一种基于自然语言处理（NLP）的预测建模框架，用于胃肠道癌症的个性化治疗策略	提出了Resilient Adam Algorithm驱动的Versatile Long-Short Term Memory (RAA-VLSTM)模型，用于分析临床数据，并通过RAA优化算法提高训练效率	研究依赖于电子健康记录（EHRs）的质量和完整性，可能受到数据偏差的影响	开发一种先进的NLP驱动的预测建模框架，以改善胃肠道癌症的个性化治疗策略	胃肠道癌症患者	自然语言处理	胃肠道癌症	自然语言处理（NLP），深度学习	RAA-VLSTM	电子健康记录（EHRs）	来自多个医疗中心的广泛电子健康记录（EHRs）
5758	2025-03-16	Fine-Tuned Machine Learning Classifiers for Diagnosing Parkinson's Disease Using Vocal Characteristics: A Comparative Analysis 2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050645 PMID:40075891	研究论文	本文通过优化机器学习算法，利用声音特征对帕金森病进行分类，旨在提供一种非侵入性且易于访问的诊断工具	结合先进的特征选择技术和超参数优化策略，提升基于声音特征的机器学习诊断帕金森病的性能，特别是堆叠模型通过网格搜索调优表现出最佳性能	未来研究可关注深度学习方法和时间特征整合，以进一步提高诊断准确性和临床应用的扩展性	评估优化后的机器学习算法在基于声音特征分类帕金森病中的有效性	188名帕金森病患者和64名对照者的声音样本	机器学习	帕金森病	贝叶斯优化、网格搜索、随机搜索	SVM、k-NN、DT、NN、集成模型、堆叠模型	声音数据	252人（188名患者和64名对照者）
5759	2025-03-16	Secure Hybrid Deep Learning for MRI-Based Brain Tumor Detection in Smart Medical IoT Systems 2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050639 PMID:40075886	研究论文	本文提出了一种结合混沌和Arnold加密技术与混合深度学习模型的自动化MRI图像分类系统，用于智能医疗物联网系统中的脑肿瘤检测	结合混沌和Arnold加密技术，确保MRI图像的机密性，同时不降低脑肿瘤分类的准确性	未提及具体的研究局限性	开发一种安全且自动化的MRI图像分类系统，用于脑肿瘤检测	MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	混沌加密、Arnold加密	VGG16、深度神经网络（DNN）	图像	未提及具体样本数量
5760	2025-03-16	Exploring the Role of Artificial Intelligence (AI)-Driven Training in Laparoscopic Suturing: A Systematic Review of Skills Mastery, Retention, and Clinical Performance in Surgical Education 2025-Mar-06, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13050571 PMID:40077133	系统综述	本文系统综述了人工智能（AI）驱动的培训系统在腹腔镜缝合技能掌握、长期保持和临床表现方面的作用	本文创新性地评估了AI在腹腔镜缝合培训中的应用，特别是深度学习、动作捕捉和视频分割等机器学习技术的优势和局限性	AI在准确性、可扩展性和集成方面仍存在局限性，需要进一步的大规模高质量研究来完善这些工具	评估AI在腹腔镜缝合技能获取、长期保持和临床表现方面的影响	腹腔镜缝合培训中的机器学习技术	机器学习	NA	深度学习、动作捕捉、视频分割	NA	视频、动作数据	33项研究符合纳入标准