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	2025-06-12	TRENDY: gene regulatory network inference enhanced by transformer 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf314 PMID:40408160	research paper	介绍了一种名为TRENDY的新型基因调控网络推断方法，该方法整合了transformer模型以增强基于机制的WENDY方法	TRENDY方法首次将transformer模型整合到基因调控网络推断中，提升了现有方法的性能	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在限制	开发一种更高效的基因调控网络推断方法	基因调控网络（GRNs）	生物信息学	NA	transformer模型	transformer	基因表达数据	NA
42	2025-06-12	A deep learning-based method for predicting the frequency classes of drug side effects based on multi-source similarity fusion 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf319 PMID:40424358	research paper	开发了一种基于多源相似性融合的深度学习模型MSSF，用于预测药物副作用的频率类别	利用多源特征融合模块和自注意力机制深入探索药物与副作用之间的关系，并采用贝叶斯变分推断更准确地预测药物副作用的频率类别	现有方法通常在五个频率类别上构建回归模型，容易对训练集过拟合，导致边界处理问题和过拟合风险	预测药物副作用在人群中的频率类别，以指导患者用药和药物开发	药物副作用	machine learning	NA	深度学习	MSSF (multi-source similarity fusion)	多源数据	NA
43	2025-06-12	AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis 2025-Jun, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102195 PMID:40127777	research paper	提出了一种基于深度学习的全自动流程，用于通过CT衰减图分割心脏腔室来量化[18F]FDG PET活动，以检测心脏结节病	开发了一种全自动的深度学习分割方法，用于从CT衰减扫描中分割心脏腔室，并自动将CT定义的解剖区域应用于[18F]FDG PET图像，以量化目标与背景比(TBR)、炎症体积(VOI)和心脏代谢活动(CMA)	样本量较小（69例患者），且心脏结节病的阳性率为42%，可能影响模型的泛化能力	开发并评估一种全自动的量化方法，用于检测心脏结节病	接受[18F]FDG PET/CT检查的疑似心脏结节病患者	digital pathology	cardiac sarcoidosis	PET/CT, deep learning	DL (deep learning)	image	69例患者
44	2025-06-12	Automated Deep Learning Phenotyping of Tricuspid Regurgitation in Echocardiography 2025-Jun-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2025.0498 PMID:40238103	研究论文	开发了一种深度学习计算机视觉工作流程，用于识别彩色多普勒超声心动图视频并表征三尖瓣反流（TR）的严重程度	首次设计了一个自动化深度学习工作流程，用于从大量超声心动图视频中识别和评估TR严重程度	研究仅基于两个医疗中心的数据，可能无法代表所有人群	开发自动化工具以准确评估三尖瓣反流（TR）的严重程度	超声心动图视频中的三尖瓣反流（TR）	计算机视觉	心血管疾病	深度学习计算机视觉	深度学习模型	视频	CSMC训练和验证队列包含31,708名患者的数据（2011-2021年），CSMC测试队列包含2,170名患者的数据（2022年），SHC测试队列包含5,014名患者的数据
45	2025-06-12	OrgaMeas: A pipeline that integrates all the processes of organelle image analysis 2025-06, Biochimica et biophysica acta. Molecular cell research DOI:10.1016/j.bbamcr.2025.119964 PMID:40268058	研究论文	介绍了一个名为OrgaMeas的高通量图像分析流程，用于精确测量细胞器的形态和动态	整合了两个基于深度学习的工具OrgaSegNet和DIC2Cells，实现了细胞器的精确分割和单个细胞水平的ROI自动设置，降低了成本并减少了编码需求	未提及具体的性能比较或与其他方法的对比结果	开发一个低成本、易用的图像分析流程，用于研究细胞器的形态和动态	细胞器的形态和动态	数字病理	NA	深度学习	CNN	图像	NA
46	2025-06-12	InclusiViz : Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation 2025-Jun, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567117 PMID:40327496	research paper	介绍了一个名为InclusiViz的可视化分析系统，用于多层次分析城市隔离现象，并促进数据驱动的干预措施	提出了一个结合深度学习和可解释AI的视觉分析系统，用于分析城市隔离模式，并评估城市规划干预措施	未明确提及研究的局限性	理解和缓解城市隔离现象	人类移动数据和城市隔离模式	visual analytics	NA	deep learning, explainable AI	deep learning model	human mobility data	未明确提及样本量
47	2025-06-12	An overview of artificial intelligence and machine learning in shoulder surgery 2025-Jun, Clinics in shoulder and elbow IF:1.8Q2 DOI:10.5397/cise.2025.00185 PMID:40405638	综述	本文综述了人工智能和机器学习在肩部手术中的应用及其对临床实践的变革	探讨了机器学习在肩关节置换术和肩袖撕裂治疗中的创新应用，包括预测术后结果、并发症及植入物选择	面临数据变异性、模型可解释性以及临床工作流程整合等挑战	探索机器学习在肩部手术中的应用及其对个性化治疗和手术结果优化的潜力	肩关节置换术和肩袖撕裂（RCTs）的治疗	机器学习	肩部疾病	监督学习、无监督学习、强化学习、XGBoost、神经网络、生成对抗网络	XGBoost、神经网络、GAN	磁共振成像（MRI）、超声波数据	NA
48	2025-06-12	Classifying fungi biodiversity using hybrid transformer models 2025-Jun-01, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107155 PMID:40460919	research paper	该研究提出了一种混合深度学习技术，结合Vision Transformer和Swin Transformer模型以及迁移学习框架，用于真菌多类分类	创新点在于结合了Vision Transformer和Swin Transformer模型，并采用迁移学习框架，提高了真菌分类的准确性和泛化能力	研究中使用了公开数据集，可能无法涵盖所有真菌物种的多样性，且样本量有限	研究目的是通过深度学习技术提高真菌分类的准确性，以促进真菌生物多样性的管理和理解	研究对象为五种真菌物种的9115张图像	computer vision	NA	深度学习、迁移学习	Vision Transformer、Swin Transformer、MobileNetV2、DenseNet121、EfficientNetB0	image	9115张图像
49	2025-06-12	A comprehensive image dataset of plum leaf and fruit for disease classification 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111625 PMID:40486236	research paper	该研究创建了一个全面的李树叶和果实图像数据集，用于疾病分类和果实质量评估	开发了一个全面的李树叶和果实图像数据集，填补了农业研究与计算机视觉之间的空白，支持自动化疾病检测和果实质量评估	数据收集时间较短（2024年12月至2025年2月），可能无法涵盖所有季节的疾病变化	通过机器学习技术推进农业研究，实现有效的疾病管理系统	李树的叶子和果实	computer vision	植物疾病	图像采集与增强	deep learning	image	3,554张原始图像，相同数量的处理图像和18,000张增强图像，共分为六个类别
50	2025-06-12	Predictive modeling for metastasis in oncology: current methods and future directions 2025-Jun, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000003279 PMID:40486555	综述	本文综述了肿瘤学中转移预测模型的当前方法及未来发展方向	整合了机器学习、基因组学和影像学技术，探索了多组学数据和人工智能在个性化转移预测中的应用	面临数据异质性、模型可解释性不足以及需要更大规模高质量数据集进行验证等挑战	提高转移预测的准确性，为临床提供早期检测和个性化治疗策略的见解	肿瘤转移预测模型	机器学习	肿瘤学	基因组分析、液体活检、放射组学	逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络	临床、病理和分子数据	NA
51	2025-06-12	Bridging surgical oncology and personalized medicine: the role of artificial intelligence and machine learning in thoracic surgery 2025-Jun, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000003302 PMID:40486596	综述	本文探讨了人工智能和机器学习在胸外科手术和肿瘤学中的应用及其对个性化医疗的潜在影响	整合AI和ML技术以优化肺癌的早期检测、治疗精准度和手术决策，推动个性化癌症护理	临床实践中广泛应用AI面临数据标准化、伦理问题和需要稳健验证等挑战	探索AI和ML如何通过改善早期检测、提高手术精准度和实现个性化护理来优化胸外科肿瘤学	肺癌患者	数字病理学	肺癌	基因组分析、低剂量CT扫描	深度学习算法、预测模型	医学影像、临床数据	NA
52	2025-06-12	Do Transformers and CNNs Learn Different Concepts of Brain Age? 2025-Jun-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70243 PMID:40489428	研究论文	比较Transformer和CNN在预测脑年龄方面的性能及其捕捉的脑老化效应差异	首次在脑年龄预测领域比较Transformer和CNN的性能，并探讨它们是否捕捉不同的脑老化效应概念	仅使用了UK Biobank的数据，可能无法完全代表其他人群	探索不同深度学习架构在脑年龄预测中的表现差异及其临床意义	脑年龄预测模型	计算机视觉	神经精神疾病	T1加权脑磁共振成像	Transformer (sViT, SwinT), CNN (ResNet50)	图像	46,381张T1加权结构MR图像
53	2025-06-12	HEDL: Deep learning multiple approaches for early detection of depression using sarcastic text 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103370 PMID:40491515	研究论文	本文提出了一种混合集成深度学习模型（HEDL），用于通过讽刺文本来早期检测抑郁迹象	HEDL模型独特地整合了CNN、LSTM和GRU架构，以捕捉更复杂的特征表示模式，提高了准确性和鲁棒性	实验仅在新闻标题数据集上进行测试，未涉及其他类型的数据	开发一种更准确和可靠的讽刺检测方法，用于心理健康监测和情感分析	讽刺文本数据	自然语言处理	抑郁症	深度学习	CNN, LSTM, GRU	文本	新闻标题数据集（具体数量未提及）
54	2025-06-12	Detection of Undiagnosed Liver Cirrhosis via Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiogram (DULCE): Rationale and design of a pragmatic cluster randomized clinical trial 2025-Jun, Contemporary clinical trials communications IF:1.4Q4 DOI:10.1016/j.conctc.2025.101494 PMID:40491662	研究论文	该研究通过人工智能心电图（ECG）检测未诊断的肝硬化，设计了一项实用的集群随机临床试验	利用ECG支持的深度学习模型筛查晚期慢性肝病（CLD），在初级保健中展示了潜在的应用前景	研究仅在梅奥诊所的45个初级保健实践中进行，样本量和地域范围有限	评估ECG支持的人工智能模型在初级保健中筛查晚期CLD的有效性	初级保健患者，特别是那些在研究期间接受ECG检查的患者	数字病理学	肝硬化	深度学习	深度学习模型	ECG数据	45个梅奥诊所初级保健实践的患者
55	2025-06-12	Deep Learning in Digital Breast Tomosynthesis: Current Status, Challenges, and Future Trends 2025-Jun, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70247 PMID:40491967	review	本文综述了深度学习在数字乳腺断层合成（DBT）乳腺癌筛查中的应用与展望	总结了深度学习在DBT中的三大应用类别，并提出了未来研究方向如大语言模型和多源域迁移	缺乏公开数据集和模型训练问题是当前主要挑战	探讨深度学习如何提升DBT图像处理效率和诊断准确性	数字乳腺断层合成（DBT）图像	digital pathology	breast cancer	deep learning	NA	3D medical images	NA
56	2025-06-12	AI-powered remote monitoring of brain responses to clear and incomprehensible speech via speckle pattern analysis 2025-Jun, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.6.067001 PMID:40492267	研究论文	本文介绍了一种基于激光散斑图案分析和深度学习的远程无接触脑皮层活动监测技术	提出了一种远程、无接触、低成本的脑皮层活动监测方法，克服了传统功能磁共振成像和接触式监测技术的局限性	目前仅针对Wernicke区对清晰和不可理解语音的反应进行了测试，尚未验证在其他脑区的适用性	开发一种远程光子技术，通过深度学习分析激光散斑图案视频来检测人脑皮层活动	人脑Wernicke区对语音刺激的反应	神经影像技术	NA	激光散斑图案成像技术	卷积长短期记忆深度神经网络(CNN-LSTM)	视频	未明确提及具体样本量
57	2025-06-12	Segmentation of Leukoaraiosis on Noncontrast Head CT Using CT-MRI Paired Data Without Human Annotation 2025-Jun, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.70602 PMID:40495458	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的方法，用于在非对比头部CT上分割白质疏松症（LA），无需人工标注	利用CT-MRI配对数据生成伪真实标签，通过深度学习算法实现LA的自动分割，填补了CT和MRI评估之间的差距	尽管在多个数据集中验证了算法性能，但分割的准确性可能仍受限于图像配准的质量和伪真实标签的准确性	开发一种无需人工标注的自动化方法，用于在非对比头部CT上准确分割LA	白质疏松症（LA）患者	数字病理	缺血性中风	深度学习，图像配准	2D nnU-Net	CT和MRI图像	多中心韩国注册数据集和美国数据集，独立临床队列（n=867）
58	2025-06-12	TIGPR: A multi-view ground penetrating radar detection data for damage assessment of transportation infrastructure 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111665 PMID:40496733	research paper	介绍了一个名为TIGPR的高质量地面穿透雷达(GPR)图像数据集，用于交通基础设施损坏的检测与评估	提供了涵盖多种交通基础设施损坏类型的高质量GPR图像数据集，支持深度学习在无损检测和自动化基础设施评估中的应用	数据采集地点局限于中国贵州、金华和南京，可能影响模型的泛化能力	推动智能损坏检测技术的发展，支持交通基础设施监测的机器学习模型开发	交通基础设施（道路、桥梁、隧道和机场）的结构损坏	computer vision	NA	2D和3D GPR系统（IDS-FastWave, MALA GX750, GeoScope 3D-Radar）	NA	image	数据集包含来自贵州、金华和南京的高速公路、市政道路和桥梁结构的GPR图像
59	2025-06-12	UrduSER: A comprehensive dataset for speech emotion recognition in Urdu language 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111627 PMID:40496743	research paper	该研究开发了一个全面的乌尔都语语音情感识别数据集UrduSER，填补了该语言在语音情感识别研究中的空白	开发了首个全面的乌尔都语语音情感识别数据集，包含多样化的对话内容和专业演员的语音样本，不同于现有数据集的重复性实验室样本	数据集虽然全面，但仍可能无法覆盖所有实际应用场景中的语音情感变化	填补乌尔都语在语音情感识别研究中的数据集空白，推动该语言在SER领域的研究	乌尔都语语音信号	natural language processing	NA	machine learning, deep learning	NA	speech signal	3500个语音信号，来自10名专业演员（男女比例均衡，年龄多样），每个情感类别500个样本
60	2025-06-12	Ripen banana dataset: A comprehensive resource for carbide detection and ripening stage analysis to enhance food quality and agricultural efficiency 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111659 PMID:40496751	research paper	介绍了一个名为'Ripen Banana'的数据集，用于碳化物检测和香蕉成熟阶段分析，以提升食品质量和农业效率	新开发的香蕉数据集包含碳化和非碳化两类香蕉图像，覆盖从生到熟的各个阶段，并提供了大量增强图像	数据集仅来自孟加拉国Sirajganj地区，可能不具有全球代表性	提升农业实践、食品质量和安全，以及食品供应链的保护	香蕉的成熟阶段和碳化处理	computer vision	NA	图像采集和增强	machine learning和deep learning模型	image	1404张原始图像和6410张增强图像，总计7814张图像