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
6801	2025-02-14	Monkeypox genome mutation analysis using a timeseries model based on long short-term memory 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0290045 PMID:37611023	研究论文	本研究使用基于长短期记忆（LSTM）的时间序列模型分析猴痘病毒基因组突变率，并与门控循环单元（GRU）模型进行比较	首次使用深度学习模型预测猴痘病毒基因组突变率，并提供了关于猴痘基因突变的新报告	数据集的大小和可用性可能限制了模型的泛化能力	分析猴痘病毒的基因突变率，并预测未来的突变趋势	猴痘病毒基因组	机器学习	猴痘	LSTM, GRU	LSTM, GRU	基因组数据	来自NCBI的最新猴痘数据集，包括加拿大、德国和世界其他地区的样本
6802	2025-02-14	Resting state network mapping in individuals using deep learning 2022, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2022.1055437 PMID:36712434	研究论文	本文介绍了一种使用深度3D卷积神经网络（3DCNN）进行静息态网络（RSN）体素映射的新方法	使用深度3D卷积神经网络进行RSN体素映射，能够在个体水平上生成RSN定位图，且对噪声数据和较少的RS-fMRI时间点具有高度抵抗力	需要大量高质量数据进行训练，这在临床或研究环境中并不总是可用	开发一种能够在个体水平上生成静息态网络定位图的方法，以支持临床应用	健康参与者（n = 2010）的静息态功能MRI数据	计算机视觉	NA	功能MRI（RS-fMRI）	3D卷积神经网络（3DCNN）	图像	2010名健康参与者
6803	2025-02-13	A comprehensive hog plum leaf disease dataset for enhanced detection and classification 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111311 PMID:39931093	研究论文	本文介绍了一个全面的Hog plum叶片病害数据集，旨在增强病害的检测和分类	创建了一个全面的Hog plum叶片病害数据集，并通过数据增强技术扩展了数据集，提高了深度学习模型的训练效果	数据集仅包含来自孟加拉国不同地区的图像，可能无法完全代表其他地区的病害情况	开发一个用于早期检测和分类Hog plum叶片病害的机器学习模型，以减少对人工检查的依赖	Hog plum叶片病害	计算机视觉	植物病害	数据增强技术（翻转、旋转、缩放、平移、裁剪、添加噪声、调整亮度、调整对比度、缩放）	深度学习模型	图像	原始数据集包含3782张图像，通过数据增强扩展到20000张图像
6804	2025-02-13	Active learning for extracting rare adverse events from electronic health records: A study in pediatric cardiology 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105761 PMID:39689449	研究论文	本文研究了如何从电子健康记录中自动化提取罕见的不良事件，特别是在儿科心脏病学领域	使用主动学习过程来注释数据，并训练深度学习文本分类器以准确识别经历过严重不良事件的患者	由于不良事件的罕见性，初始预筛选步骤获得的数据集不平衡，包含大量假阳性	自动化从电子病历文本中提取与心脏导管插入术相关的不良事件	因心脏导管插入术住院的患者的电子健康记录	自然语言处理	心血管疾病	主动学习，深度学习	深度学习文本分类器	文本	2,980名患者
6805	2025-02-13	AtSubP-2.0: An integrated web server for the annotation of Arabidopsis proteome subcellular localization using deep learning 2025-Mar, The plant genome DOI:10.1002/tpg2.20536 PMID:39924294	研究论文	本文介绍了AtSubP-2.0，一个基于深度学习的集成网络服务器，用于注释拟南芥蛋白质组的亚细胞定位	AtSubP-2.0是AtSubP v1.0的扩展版本，采用四阶段策略进行精确的蛋白质亚细胞定位预测，并提供了一个基于网络的预测服务器	NA	提高对拟南芥蛋白质亚细胞定位的理解，以应用于作物改良和生物技术	拟南芥蛋白质组	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质序列数据	NA
6806	2025-02-13	Deep Imbalanced Regression Model for Predicting Refractive Error from Retinal Photos 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100659 PMID:39931359	研究论文	本研究旨在通过整合深度不平衡回归（DIR）技术到ResNet和Vision Transformer模型中，从视网膜照片预测屈光不正	首次将深度不平衡回归（DIR）技术整合到ResNet和Vision Transformer模型中，以解决数据集不平衡问题，并进行了外部验证	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	预测屈光不正	视网膜照片	计算机视觉	眼科疾病	深度不平衡回归（DIR）	ResNet34, SwinV2 (Swin Transformer)	图像	总计124,514张视网膜图像（新加坡眼病流行病学研究、英国生物银行、新加坡前瞻性研究和北京眼研究）
6807	2025-02-13	PortNet: Achieving lightweight architecture and high accuracy in lung cancer cell classification 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41850 PMID:39931476	研究论文	本研究开发了一种名为PortNet的深度学习模型，旨在为肺癌细胞的病理类型提供高效、准确且经济的辅助诊断	PortNet模型通过结合1×1卷积块和深度可分离卷积架构，显著减少了模型参数数量，同时通过集成Squeeze-and-Excitation自注意力模块增强了特征表示，实现了轻量化和高精度的平衡	未提及模型在实际临床环境中的验证情况，以及是否适用于其他类型的癌症细胞分类	开发一种轻量化的深度学习模型，用于肺癌细胞分类的辅助诊断	肺癌细胞	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	图像	未明确提及样本数量
6808	2025-02-13	Deep learning-based quick MLC sequencing for MRI-guided online adaptive radiotherapy: a feasibility study for pancreatic cancer patients 2025-Feb-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adb099 PMID:39883962	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的快速MLC序列生成方法，用于MRI引导的在线自适应放疗，旨在加速胰腺癌患者的治疗计划适应过程	使用递归条件生成对抗网络模型从通量图预测MLC段形状，并结合线性矩阵方程模块优化段的监测单位权重，显著减少了治疗计划的执行时间	研究仅针对腹部癌症患者，且样本量相对较小（49名患者，242个每日分数）	加速MRI引导的在线自适应放疗的每日在线重新计划过程	胰腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	深度学习	递归条件生成对抗网络（RCGAN）	MRI图像	49名腹部癌症患者的242个每日分数
6809	2025-02-13	Enhancing U-Net-based Pseudo-CT generation from MRI using CT-guided bone segmentation for radiation treatment planning in head & neck cancer patients 2025-Feb-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adb124 PMID:39898433	研究论文	本研究探讨了不同训练协议对提高头颈癌患者仅使用MRI生成伪CT的精度的影响，特别是在区分骨骼和空气方面的挑战	通过结合水相、脂肪相和提取的骨骼图像，提高了伪CT中骨骼表示的准确性，从而增强了基于MRI的放射治疗计划的可行性	研究样本量较小，仅包括25名患者	提高头颈癌患者仅使用MRI生成伪CT的精度，以用于放射治疗计划和适应	头颈癌患者	数字病理	头颈癌	Dixon梯度回波(GRE)技术	3D U-Net	MRI和CT图像	25名患者，其中5例用于测试，20例用于模型训练和验证
6810	2025-02-13	A novel method for online sex sorting of silkworm pupae (Bombyx mori) using computer vision combined with deep learning 2025-Feb-12, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.14177 PMID:39936219	研究论文	本文提出了一种基于计算机视觉和深度学习的蚕蛹性别在线分选新方法	开发了一种结合级联空间通道注意力（CSCA）和G-GhostNet的实时蚕蛹性别识别模型，并提出了一种新的损失函数以减少模型复杂性和避免过拟合	NA	提高蚕蛹性别分选的效率和生产力	蚕蛹（Bombyx mori）	计算机视觉	NA	深度学习	CSCA, G-GhostNet	图像	NA
6811	2025-02-13	Association of visceral fat obesity with structural change in abdominal organs: fully automated three-dimensional volumetric computed tomography measurement using deep learning 2025-Feb-12, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04834-x PMID:39937214	研究论文	本研究探讨了腹部器官结构变化与内脏脂肪肥胖（VFO）之间的关联，采用基于深度学习算法的全自动三维体积CT测量方法	首次使用全自动三维体积CT测量方法结合深度学习算法，研究腹部器官结构变化与内脏脂肪肥胖的关联	样本量相对较小，且仅基于CT测量，未涉及其他影像学或生物学指标	探讨腹部器官结构变化与内脏脂肪肥胖的关联	610名患者（295名男性和315名女性，平均年龄68.4岁）	数字病理学	代谢相关疾病	全自动三维体积CT测量	深度学习算法	CT图像	610名患者
6812	2025-02-13	Forensic dental age estimation with deep learning: a modified xception model for panoramic X-Ray images 2025-Feb-12, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-00962-4 PMID:39937388	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型改进法医年龄估计方法，特别关注于区分12岁以下和12岁及以上的个体	引入了新的多边形面积度量（PAM）来处理法医应用中常见的不平衡数据集，并开发了基于Xception的'Forensic Xception'模型，该模型在年龄分类任务中表现出色	研究仅使用了1941名儿科患者的数据，未来研究需要探索更多数据集并解决伦理和法律问题	开发一种改进的法医年龄估计方法，特别关注于区分12岁以下和12岁及以上的个体	1941名5至15岁的儿科患者的正畸全景X射线图像	计算机视觉	NA	深度学习	Xception, ResNet, ShuffleNet, InceptionV3, DarkNet, NasNet, DenseNet, EfficientNet, MobileNet, ResNet18, GoogleNet, SqueezeNet, AlexNet	图像	1941名儿科患者
6813	2025-02-13	Deep learning-based segmentation of the mandibular canals in cone beam computed tomography reaches human level performance 2025-Feb-11, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae069 PMID:39932925	研究论文	本研究评估了基于深度学习的下颌管分割技术在CBCT数据中的准确性和可靠性，旨在为牙种植治疗规划提供可靠且高效的支持工具	开发了一种基于分层卷积神经网络架构的深度学习模型，用于下颌管的分割，并达到了与人类水平相当的性能	数据集相对较小，训练集为69个样本，验证集为1个样本，测试集为20个样本，可能影响模型的泛化能力	评估深度学习技术在下颌管分割中的准确性和可靠性，以支持牙种植治疗规划	90个CBCT扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	分层卷积神经网络	CBCT图像	90个CBCT扫描数据（训练集69个，验证集1个，测试集20个）
6814	2025-02-13	In vivo confocal microscopy in ophthalmology: research trends from a bibliometric analysis 2025-Feb-11, Clinical & experimental optometry DOI:10.1080/08164622.2025.2459345 PMID:39933698	研究论文	本文通过文献计量分析探讨了活体共聚焦显微镜（IVCM）在眼科领域的研究趋势	首次对IVCM在眼科领域的全球研究进行了文献计量分析，填补了该领域的空白	研究仅基于Web of Science核心合集数据库，可能未涵盖所有相关文献	识别IVCM研究中的有影响力的文章、作者、机构和新兴趋势	眼科领域的IVCM研究文献	数字病理	眼科疾病	活体共聚焦显微镜（IVCM）	NA	文献数据	1,389篇文章，其中600篇发表于过去十年
6815	2025-02-13	Beam's eye view to fluence maps 3D network for ultra fast VMAT radiotherapy planning 2025-Feb-11, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17673 PMID:39935217	研究论文	本文提出了一种深度学习方法来加速VMAT放疗计划中的通量图生成	通过直接从患者数据预测通量图，显著减少了传统方法中的复杂和迭代过程	需要进一步验证在不同数据集和临床环境中的泛化能力	加速VMAT治疗计划中的通量图生成	VMAT放疗计划中的通量图	医学影像处理	癌症	深度学习	3D网络	3D剂量图	超过2000个VMAT计划
6816	2025-02-13	A deep learning-based peer review method for radiotherapy planning 2025-Feb-11, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17686 PMID:39935240	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的放疗计划同行评审方法，利用患者解剖信息和深度学习剂量预测模型进行个性化质量控制	结合深度学习剂量预测模型和统计模型，提出了一种新的个性化放疗计划质量控制方法	研究样本量较小，仅针对鼻咽癌患者，未涵盖其他类型的癌症	开发一种基于深度学习的放疗计划同行评审方法，以提高放疗计划的质量	鼻咽癌患者的放疗计划	数字病理学	鼻咽癌	深度学习剂量预测	UNet	3D剂量分布数据	139名鼻咽癌患者（95名用于训练，20名用于验证，24名用于测试），另外29个临床治疗计划用于同行评审
6817	2025-02-13	Automatic bone marrow segmentation for precise [177Lu]Lu-PSMA-617 dosimetry 2025-Feb-11, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17684 PMID:39935268	研究论文	本文开发了一种基于图像的自动分割方法，用于[177Lu]Lu-PSMA-617治疗中的个性化骨髓剂量测定	使用X-means聚类方法对CT图像进行骨髓分割，相比传统方法具有更高的准确性和更低的误差	样本量较小（10名患者，30个治疗周期），可能影响结果的普遍性	开发一种自动图像分割方法，用于[177Lu]Lu-PSMA-617治疗中的骨髓剂量测定	转移性去势抵抗性前列腺癌患者的骨髓	数字病理学	前列腺癌	SPECT/CT成像，X-means聚类	深度学习	图像	10名患者，30个治疗周期
6818	2025-02-13	Frontier molecular orbital weighted model based networks for revealing organic delayed fluorescence efficiency 2025-Feb-10, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01713-w PMID:39924488	研究论文	本文提出了一种基于前沿分子轨道加权模型的网络，用于揭示有机延迟荧光效率	开发了电子结构注入网络（ESIN），用于TADF发射体的筛选，能够基于分子几何和轨道信息准确预测TADF分子的光致发光量子产率（PLQYs）	数据驱动的材料筛选方法在访问TADF发射体的激发态特性方面仍然非常困难且未得到充分解决	预测TADF发射体的功能，以替代金属基磷光材料，并作为新一代发射体用于OLED显示的大规模生产	具有热激活延迟荧光（TADF）特性的有机分子	机器学习	NA	深度学习（DL）	电子结构注入网络（ESIN）	分子几何和轨道信息	NA
6819	2025-02-13	An automatic control system based on machine vision and deep learning for car windscreen clean 2025-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88688-9 PMID:39924520	研究论文	本文介绍了一种基于机器视觉和深度学习的实时雨滴检测系统和创新的雨刷控制方法，用于汽车挡风玻璃清洁	使用改进的YOLOv8模型构建了一个全天候雨滴检测模型，并提出了根据降雨强度自动调整检测频率和雨刷操作速度的控制方法	未提及具体的数据集大小和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高雨天驾驶的安全性，通过自动控制雨刷系统保持挡风玻璃清晰	汽车挡风玻璃上的雨滴	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, YOLOv8	图像	未提及具体样本数量
6820	2025-02-13	Response to Letter to the Editor regarding, "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis" 2025-Feb-10, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.01.020 PMID:39934030	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA