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
41	2025-05-02	A deep learning based framework for enhanced reference evapotranspiration estimation: evaluating accuracy and forecasting strategies 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99713-2 PMID:40307385	研究论文	本研究评估了三种深度学习序列模型（LSTM、N-BEATS和TCN）在预测具有时间特征的日参考蒸散发（ET）中的性能，并进一步利用表现最佳的TCN模型评估了两种ET预测策略	首次比较了三种深度学习序列模型在ET预测中的性能，并提出了递归策略以提高数据稀缺情况下的预测准确性	未提及具体的数据来源和样本量，可能影响模型泛化能力	优化农业水资源管理，提高参考蒸散发（ET）预测的准确性	参考蒸散发（ET）的时间序列数据	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, N-BEATS, TCN	时间序列数据	NA
42	2025-05-02	Targeted molecular generation with latent reinforcement learning 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99785-0 PMID:40307420	research paper	提出了一种利用强化学习在预训练生成模型的潜在空间中优化分子的新方法	采用近端策略优化（PPO）在生成模型的潜在空间中高效优化分子，无需显式定义化学规则	未提及具体应用中的分子生成效率或计算资源需求	开发计算辅助药物发现的分子生成方法	具有特定理化性质或生物活性的分子	machine learning	NA	reinforcement learning, proximal policy optimization (PPO)	autoencoder	molecular data	NA
43	2025-05-02	Deep learning-based classification of coronary arteries and left ventricle using multimodal data for autonomous protocol selection or adjustment in angiography 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99651-z PMID:40307429	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的算法，用于自主检测冠状动脉和左心室，以优化血管造影中的成像参数选择	提出了一种结合图像数据和角度数据的多模态深度学习模型，能够在无血管结构可见的X射线单帧图像中准确分类心脏解剖结构	研究仅使用了275个放射序列进行训练和验证，样本量相对有限	优化血管造影中的成像参数选择，提高图像质量并减少辐射暴露	左冠状动脉(LCA)、右冠状动脉(RCA)和左心室(LV)	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	ResNet-50, MLP, 多模态模型	X射线图像和C臂角度数据	275个放射序列用于训练和验证，146个独立测试序列用于评估
44	2025-05-02	Evaluation of deliverable artificial intelligence-based automated volumetric arc radiation therapy planning for whole pelvic radiation in gynecologic cancer 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99717-y PMID:40307456	research paper	本研究旨在开发一种基于深度学习的可交付全盆腔容积弧形放射治疗计划，用于妇科癌症患者，并评估其临床有效性	使用名为RatoGuide的原型深度学习自动计划支持系统，开发可交付的全盆腔容积弧形放射治疗计划，减少医院间计划质量的差异	样本量较小（n=10测试数据），且仅在特定医院进行验证	开发并评估基于深度学习的自动放射治疗计划系统在妇科癌症全盆腔放射治疗中的临床有效性	妇科癌症患者	digital pathology	gynecologic cancer	volumetric arc radiation therapy (VMAT)	deep learning (DL)	dose distribution and structure data	110名妇科癌症患者（100名训练，10名测试）
45	2025-05-02	Improved Image Quality of Virtual Monochromatic Images with Deep Learning Image Reconstruction Algorithm on Dual-Energy CT in Patients with Pancreatic Ductal Adenocarcinoma 2025-Apr-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01514-6 PMID:40307592	研究论文	本研究旨在评估使用深度学习图像重建（DLIR）算法在双能CT（DECT）上重建的虚拟单色图像（VMIs）在胰腺导管腺癌（PDAC）诊断中的图像质量	首次在DECT上应用DLIR算法重建VMIs，显著提高了图像质量，特别是在低keV水平下	研究样本量较小（50例患者），且为回顾性分析	评估DLIR算法在DECT上重建VMIs的图像质量，以改善PDAC的诊断	50例经组织学确认的PDAC患者	数字病理	胰腺癌	双能CT（DECT）	深度学习图像重建（DLIR）	医学影像	50例PDAC患者
46	2025-05-02	Improving the accuracy of prediction models for small datasets of Cytochrome P450 inhibition with deep learning 2025-Apr-30, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01015-2 PMID:40307863	研究论文	本研究探讨了深度学习技术在细胞色素P450（CYP）抑制预测中的应用，特别是在CYP2B6和CYP2C8亚型数据有限的情况下	利用多任务深度学习和数据填补技术，显著提高了在有限数据条件下对CYP抑制预测的准确性	研究主要针对CYP2B6和CYP2C8亚型，其他CYP亚型的适用性尚待验证	提高在有限数据集条件下对CYP抑制的预测准确性，以支持安全的药物管理	细胞色素P450（CYP）超家族，特别是CYP2B6和CYP2C8亚型	机器学习	NA	深度学习，数据填补	图卷积网络（GCN）	化合物IC50值	12,369种针对7种CYP亚型的化合物，1,808种已批准药物
47	2025-05-02	MSRP-TODNet: a multi-scale reinforced region wise analyser for tiny object detection 2025-Apr-30, BMC research notes IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s13104-025-07263-7 PMID:40307915	research paper	提出了一种名为MSRP-TODNet的多尺度强化区域分析器，用于微小物体检测	结合了多尺度区域像素分析、生成对抗网络（GAN）和多智能体强化学习（MARL）算法，以提高微小物体检测的准确性和实时性	未提及具体局限性	提高无人机监控和航拍图像中微小物体检测的准确性和实时性	微小物体检测	computer vision	NA	Improved Wiener Filter (IWF), Adjusted Contrast Enhancement Method (ACEM), Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), Enhanced Feature Pyramid Network (EFPN), Generative Adversarial Network (GAN)	GAN, MARL, EFPN	image	VisDrone VID 2019和MS-COCO数据集
48	2025-05-02	Real-time morphological and dosimetric adaptation in nasopharyngeal carcinoma radiotherapy: insights from autosegmented fractional fan-beam CT 2025-Apr-30, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-025-02643-6 PMID:40307931	研究论文	通过自动分割的扇形束CT量化鼻咽癌放疗中的形态和剂量变化，为自适应放疗的决策提供依据	开发了四种基于深度学习的自动分割模型，用于评估风险器官和靶区的体积、Dice相似系数及剂量变化	研究为回顾性分析，样本量较小（23名患者），且自动分割的准确性需人工修正	量化鼻咽癌放疗中的形态和剂量变化，优化自适应放疗的时机和目标	23名鼻咽癌患者的681次扇形束CT扫描	数字病理	鼻咽癌	扇形束CT（FBCT）	深度学习模型	CT图像	23名患者的681次FBCT扫描
49	2025-05-02	Deep learning for quality assessment of axial T2-weighted prostate MRI: a tool to reduce unnecessary rescanning 2025-Apr-29, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00584-z PMID:40299162	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动评估前列腺MRI中T2加权图像的质量，以减少不必要的重复扫描	首次将深度学习模型应用于前列腺MRI T2加权图像的质量评估，能够准确模拟放射科专家的评分	研究为回顾性研究，模型性能需在前瞻性研究中进一步验证	开发自动评估前列腺MRI图像质量的工具，减少不必要的重复扫描	前列腺MRI中的T2加权图像	digital pathology	prostate cancer	MRI	3D-DenseNet_169	image	1,412例轴向T2加权前列腺扫描
50	2025-05-02	Piezotronic Sensor for Bimodal Monitoring of Achilles Tendon Behavior 2025-Apr-29, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01757-6 PMID:40299192	研究论文	本文开发了一种基于Y离子掺杂ZnO的压电双模传感器（BPS），用于同时监测静态和动态力，并在跟腱行为监测中进行了概念验证	利用Y离子掺杂ZnO的独特压电效应开发了结构简化且灵敏度增强的双模压电传感器，显著优于传统压电传感器性能	未明确说明传感器在长期使用中的稳定性或生物相容性测试结果	开发高性能双模力传感器用于医疗检测和生物机器人领域	跟腱在混合动态和静态负载条件下的行为	可穿戴电子	NA	压电效应、有限元模拟	深度学习算法	力信号数据	未明确说明样本量（概念验证阶段）
51	2025-05-02	Real-time and universal network for volumetric imaging from microscale to macroscale at high resolution 2025-Apr-29, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-025-01842-w PMID:40301329	research paper	提出了一种实时通用的网络RTU-Net，用于从微观到宏观尺度的高分辨率光场图像重建	RTU-Net是首个适用于多尺度光场图像重建的网络，采用基于生成对抗理论的自适应损失函数，具有强大的泛化能力	未明确提及具体限制	开发一种通用的高分辨率光场图像重建算法，适用于微观、中观和宏观尺度	光场图像，包括微观尺度的微管蛋白和线粒体数据集、中观尺度的合成小鼠神经数据集和宏观尺度的光场粒子图像测速数据集	computer vision	NA	光场成像	RTU-Net (基于GAN)	图像	体积范围从300μm×300μm×12μm到25mm×25mm×25mm的多尺度光场图像
52	2025-05-02	MetaStackD A robust meta learning based deep ensemble model for prediction of sensors battery life in IoE environment 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97720-x PMID:40301394	研究论文	提出了一种基于元学习的深度集成模型MetaStackD，用于预测IoE环境中传感器的电池寿命	整合了预处理、标准化、编码方案和预测建模，提出了RFRImpute和MetaStackD两种算法，采用元学习深度集成方法分析功耗、环境条件、操作频率和工作负载模式等因素	NA	优化IoE环境中传感器电池寿命预测，以提升网络性能和确保数据可靠性	IoE设备中的传感器	机器学习	NA	元学习、深度集成	Random Forest, Gradient Boosting, Light Gradient Boosting, Categorical Boosting, Extreme Gradient Boosting	传感器数据	真实世界的芝加哥公园区海滩水IoE数据集
53	2025-05-02	A simple yet effective approach for predicting disease spread using mathematically-inspired diffusion-informed neural networks 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98398-x PMID:40301427	研究论文	提出一种结合传统数学模型与深度学习的创新方法，用于预测疾病传播	整合传统数学模型与深度学习，特别是使用图卷积神经网络（GCN）捕捉相邻区域间的传播关系	模型仅在西班牙的COVID-19数据上进行了验证，可能在其他地区或疾病上的适用性有待验证	提高疾病传播预测的准确性并简化参数估计	COVID-19在西班牙的传播情况	机器学习	COVID-19	深度学习	ANN和GCN	疫情数据	西班牙的COVID-19发病率数据
54	2025-05-02	High accuracy indoor positioning system using Galois field-based cryptography and hybrid deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97715-8 PMID:40301441	research paper	提出了一种结合Galois域加密和混合深度学习的室内定位系统，以提高准确性、鲁棒性和安全性	结合了ECC加密方法、Deep-STAN混合模型以及区块链技术，显著提升了室内定位系统的性能和安全性	未提及系统在极端环境下的表现或大规模部署的可行性	开发高精度、高安全性的室内定位系统	室内定位系统在智能制造和物流等环境中的应用	machine learning	NA	Wi-Fi, Bluetooth, magnetometers, ECC加密, 区块链	CNN, ViT, LSTM, Deep-STAN	signal strength measurements, contextual data	NA
55	2025-05-02	Real-time airway monitoring system using binary classification model based on respiratory sounds of rabbits with a tracheostomy tube 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98546-3 PMID:40301485	研究论文	开发了一种基于兔子气管切开术后呼吸音的实时气道监测系统，使用深度学习模型进行二元分类	首次使用深度学习评估气管切开兔子的气道状况，并开发了基于物联网的实时远程数据传输设备	研究使用的是兔子模型，而非人类数据，可能限制了结果在人类中的直接应用	开发一种连续、标准化的实时气道评估系统	气管切开术后的兔子	数字病理学	NA	深度学习	CNN	呼吸音	29只新西兰兔，共记录1,443个呼吸周期（402个4秒呼吸音片段）
56	2025-05-02	The data analysis of sports training by ID3 decision tree algorithm and deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99996-5 PMID:40301591	研究论文	本文提出了一种结合ID3决策树算法和深度学习模型的优化分析模型，以提高体育训练数据分析的准确性和效率	结合ID3决策树算法和深度学习模型，优化体育训练数据分析模型，显著提高了特征提取和预测能力	未提及具体的数据集规模或实验环境的限制	提高体育训练数据分析的准确性和效率，为运动员和教练提供决策支持	体育训练数据	机器学习	NA	ID3决策树算法、深度学习	ID3、XGBoost、CapsNets	体育训练数据	NA
57	2025-05-02	Automated radiography assessment of ankle joint instability using deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99620-6 PMID:40301608	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的系统，用于自动测量负重踝关节X光片中的距骨倾斜和前距骨平移，这些是诊断踝关节不稳定的关键参数	开发了一种基于深度学习的自动化系统，用于客观且可重复地测量踝关节不稳定的关键参数	排除了接受关节融合、骨移植或关节置换的患者，可能限制了结果的普遍性	开发一种自动化系统以支持临床对踝关节不稳定的诊断	踝关节X光片中的距骨倾斜和前距骨平移	计算机视觉	踝关节不稳定	深度学习	DL	X光图像	1,452张前后位X光片和2,984张侧位X光片，来自4,000名患者
58	2025-05-02	Brain tumor detection empowered with ensemble deep learning approaches from MRI scan images 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99576-7 PMID:40301625	研究论文	本研究提出了一种结合两种深度学习模型的AI技术，用于从MRI扫描图像中检测和分类脑肿瘤	结合InceptionV3和Xception两种深度学习模型，提高了脑肿瘤检测的准确性和可靠性	未提及具体的数据集来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	提高脑肿瘤检测的准确性和可靠性，以辅助早期诊断和治疗	脑MRI扫描图像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	InceptionV3 + Xception	图像	未提及具体样本数量
59	2025-05-02	Application of deep learning reconstruction combined with time-resolved post-processing method to improve image quality in CTA derived from low-dose cerebral CT perfusion data 2025-Apr-29, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01623-2 PMID:40301751	研究论文	评估深度学习重建（DLR）与时间分辨最大强度投影（tMIP）或时间分辨平均（tAve）后处理方法结合对低剂量脑CT灌注数据衍生的CTA图像质量的影响	结合DLR与tMIP或tAve后处理方法，在降低辐射剂量的同时提升CTA图像质量	研究样本量较小（仅60例患者），且为回顾性研究	提升低剂量脑CT灌注数据衍生的CTA图像质量	低剂量脑CT灌注数据衍生的CTA图像	医学影像处理	脑血管疾病	深度学习重建（DLR）、时间分辨最大强度投影（tMIP）、时间分辨平均（tAve）	深度学习	医学影像	60例患者（30例常规剂量组，30例低剂量组）
60	2025-05-02	PPI-Graphomer: enhanced protein-protein affinity prediction using pretrained and graph transformer models 2025-Apr-29, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06123-2 PMID:40301762	研究论文	提出PPI-Graphomer模块，通过整合预训练特征和分子交互信息，增强蛋白质结合界面的表征能力	结合大规模语言模型和逆折叠模型的预训练特征，通过定义边关系和界面掩码来增强蛋白质结合界面的表征	未明确提及具体局限性	提高蛋白质-蛋白质亲和力预测的准确性	蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）及其结合界面	生物信息学	NA	预训练模型、图变换器模型	PPI-Graphomer（结合预训练模型和图变换器）	蛋白质序列和结构数据	多个基准数据集（未明确提及具体样本数量）