深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
6821	2025-10-06	ChatGPT-Assisted Deep Learning Models for Influenza-Like Illness Prediction in Mainland China: Time Series Analysis 2025-Jun-27, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/74423 PMID:40577658	研究论文	本研究评估了五种深度学习模型在中国大陆流感样疾病预测中的表现，并探索了ChatGPT在辅助模型开发中的作用	首次系统评估ChatGPT辅助开发深度学习模型在流感预测中的应用，比较了五种时间序列模型的性能	在北方地区预测误差较大（MAPE>400%），存在显著的区域差异，模型在极端波动时期表现不稳定	评估深度学习模型对流感样疾病阳性率的预测性能，探索ChatGPT在辅助模型开发中的作用	中国大陆流感样疾病阳性率数据	机器学习	流感	时间序列分析	LSTM, N-BEATS, Transformer, TFT, TiDE	时间序列数据	2014-2024年中国国家流感中心数据库的ILI阳性率数据，使用2014-2023年数据训练，2024年（第1-39周）数据测试	NA	LSTM, N-BEATS, Transformer, Temporal Fusion Transformer, Time-series Dense Encoder	均方误差, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差	NA
6822	2025-10-06	Deep Learning for Detecting Dental Plaque and Gingivitis From Oral Photographs: A Systematic Review 2025-Jun-26, Community dentistry and oral epidemiology IF:1.8Q3 DOI:10.1111/cdoe.70001 PMID:40571994	系统性综述	评估深度学习模型在口腔RGB照片中检测牙菌斑和牙龈炎性能的系统性综述	首次系统评估深度学习在牙菌斑和牙龈炎检测中的性能，发现DL模型在未使用显色剂时优于牙医识别牙菌斑的能力	缺乏外部测试和多中心研究，报告一致性不足，影响实际应用可靠性	评估深度学习模型在口腔照片中检测牙菌斑和牙龈炎的诊断性能	牙菌斑和牙龈炎	计算机视觉	牙周病	RGB口腔摄影	深度学习模型	图像	23项符合纳入标准的研究（10项牙菌斑，11项牙龈炎，2项两者）	NA	NA	交并比(IoU)	NA
6823	2025-07-07	Uncovering the genetic basis of glioblastoma heterogeneity through multimodal analysis of whole slide images and RNA sequencing data 2025-Jun-26, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103191 PMID:40617061	研究论文	通过多模态深度学习分析全切片图像和RNA测序数据，揭示胶质母细胞瘤异质性的遗传基础	结合全切片图像和RNA测序数据，引入新方法编码RNA测序数据，识别与胶质母细胞瘤进展模式相关的特定遗传特征	NA	研究胶质母细胞瘤异质性的遗传机制	胶质母细胞瘤	数字病理学	胶质母细胞瘤	RNA-seq	多模态深度学习	图像、RNA测序数据	NA	NA	NA	NA	NA
6824	2025-07-07	AML diagnostics in the 21st century: Use of AI 2025-Jun-16, Seminars in hematology IF:5.0Q1 DOI:10.1053/j.seminhematol.2025.06.002 PMID:40617702	review	本文综述了人工智能（AI）在21世纪急性髓系白血病（AML）诊断中的关键作用，探讨了其进展、挑战及未来前景	AI技术如深度学习（DL）和机器学习（ML）正在革新复杂诊断数据的解读，包括使用DL分类器或自动核型分析等工具，以及大型语言模型（LLM）在高效数据处理和临床决策中的应用	AI驱动诊断需要透明度和可解释性，同时面临监管障碍、数据隐私问题及系统间互操作性等挑战	探讨AI在AML诊断中的应用及其潜力	急性髓系白血病（AML）的诊断方法	数字病理学	白血病	深度学习（DL）、机器学习（ML）、大型语言模型（LLM）	DL、ML、LLM	诊断数据	NA	NA	NA	NA	NA
6825	2025-10-06	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	研究论文	本研究通过深度学习分析街景图像，探讨美国女性居住区绿植覆盖率与抑郁症发病率的关联	首次使用全国范围的街景图像（3.5亿张）和深度学习分割模型来量化地面绿植暴露，相比传统卫星植被指数更精确	研究对象仅限于美国女性护士群体，可能限制结果的普适性	研究街景绿植指标与抑郁症发病的关联	美国护士健康研究II中的33,490名女性参与者	计算机视觉	抑郁症	街景图像分析	深度学习分割模型	图像	3.5亿张街景图像，33,490名参与者	NA	分割模型	风险比(HR)，置信区间(CI)	NA
6826	2025-10-06	Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning 2025-02-07, Biochemical Society transactions IF:3.8Q2 DOI:10.1042/BST20240784 PMID:39927816	综述	本文讨论冷冻电镜密度图中自动结构建模的演变与现状，重点关注深度学习在建模过程中的作用	系统分类冷冻电镜结构建模方法，并强调人工智能驱动方法在该领域的变革性作用	NA	综述冷冻电镜密度图自动结构建模方法的发展与现状	冷冻电镜密度图的结构建模方法	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度学习	冷冻电镜密度图	NA	NA	NA	NA	NA
6827	2025-10-06	Geometric deep learning improves generalizability of MHC-bound peptide predictions 2024-Dec-19, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-07292-1 PMID:39702482	研究论文	本研究利用几何深度学习改进MHC结合肽预测的泛化能力	提出基于结构的几何深度学习方法和三维自监督学习，显著提升对未知MHC等位基因的泛化能力	概念验证研究，需要进一步验证和扩展	改进MHC结合肽预测的泛化能力和数据效率	主要组织相容性复合体结合的肽段	机器学习	自身免疫病,传染病,肿瘤免疫	几何深度学习,自监督学习	几何深度学习模型	三维结构数据,序列数据	NA	NA	NA	泛化能力,数据效率	NA
6828	2025-10-06	CT-derived pectoralis composition and incident pneumonia hospitalization using fully automated deep-learning algorithm: multi-ethnic study of atherosclerosis 2024-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-10372-1 PMID:37951855	研究论文	本研究使用全自动深度学习算法从常规胸部CT中提取胸肌组成指标，并探讨其与肺炎住院事件的纵向关联	首次使用全自动深度学习算法(Mask R-CNN)从常规胸部CT中量化胸肌组成，并在COPD患者中发现其与肺炎住院风险的独立关联	研究仅在COPD患者亚组中发现显著关联，总体人群未见预测价值，样本量相对有限	开发自动化胸肌测量方法并评估其与肺炎住院风险的关联	动脉粥样硬化多种族研究(MESA)的2595名参与者	计算机视觉	慢性阻塞性肺疾病	胸部CT成像	CNN	医学影像	2595名参与者(51%女性，中位年龄68岁)，其中507名COPD患者	NA	Mask R-CNN, Faster R-CNN	风险比(HR), 95%置信区间, p值	NA
6829	2025-10-06	Automated detection and segmentation of thoracic lymph nodes from CT using 3D foveal fully convolutional neural networks 2021-04-13, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-021-00599-z PMID:33849483	研究论文	开发基于3D foveal全卷积神经网络的自动化工具，用于胸部CT扫描中淋巴结的检测和分割	首次采用基于3D foveal patches的全卷积神经网络进行淋巴结的自动3D检测和分割	对小尺寸淋巴结（短轴直径5-10mm）的检测率较低（62.2%），测试数据集规模较小（15个CT扫描）	开发自动检测和分割胸部淋巴结的工具，辅助临床诊断和影像组学研究	胸部CT扫描中的淋巴结	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	3D医学图像	训练集：89个增强CT扫描，4275个淋巴结；测试集：15个增强CT扫描	NA	3D Foveal Fully Convolutional Neural Network	检测率，假阳性率	NA
6830	2025-10-06	Deep learning methods for clinical workflow phase-based prediction of procedure duration: a benchmark study 2025-12, Computer assisted surgery (Abingdon, England) DOI:10.1080/24699322.2025.2466426 PMID:39992712	研究论文	本研究评估深度学习模型在心脏导管实验室手术结束时间预测中的性能	首次基于临床工作流程阶段进行手术持续时间预测的基准研究，仅使用视频分析得出的临床阶段作为算法输入	需要在不同手术环境中验证研究结果，训练时间优化方面有待改进	开发能够准确预测心脏导管实验室手术结束时间的深度学习模型	心脏导管实验室进行的手术流程	机器学习	心血管疾病	视频分析	CNN, LSTM, Transformer, 集成模型	时间序列数据	NA	NA	InceptionTime, LSTM-FCN, 带注意力机制的LSTM, 标准LSTM	平均绝对误差, 对称平均绝对百分比误差	NA
6831	2025-10-06	MLP-UNet: an algorithm for segmenting lesions in breast and thyroid ultrasound images 2025-12, Computer assisted surgery (Abingdon, England) DOI:10.1080/24699322.2025.2523266 PMID:40580163	研究论文	提出一种用于乳腺和甲状腺超声图像病灶分割的深度学习算法MLP-UNet	在U-Net编码器阶段集成基于MLP的MAP模块，并在跳跃连接中使用轻量级注意力模块增强特征表示	NA	开发用于超声图像病灶自动分割的深度学习模型以辅助临床活检和手术导航	乳腺肿瘤和甲状腺结节	计算机视觉	乳腺癌,甲状腺癌	超声成像	CNN	图像	BUSI和DDTI两个公开数据集	NA	U-Net	Dice系数,IoU,Recall	仅使用33.75M参数，保持低计算复杂度
6832	2025-10-06	AgCV: An Agentic framework for automating computer vision application 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103424 PMID:40612263	研究论文	提出了一种基于自主代理的计算机视觉框架AgCV，通过图形用户界面和自然语言命令自动化复杂的计算机视觉任务	结合LangGraph和检索增强生成技术，构建了用户驱动的自适应计算机视觉管道，通过自然语言交互降低技术门槛	NA	开发一个自动化计算机视觉应用的框架，使非专业用户能够通过自然语言命令创建和配置计算机视觉操作	计算机视觉任务自动化框架	计算机视觉	NA	自然语言处理, 深度学习, 数据科学	NA	图像	NA	LangGraph	NA	NA	NA
6833	2025-10-06	Automated material flow characterization of WEEE in sorting plants using deep learning and regression models on RGB data 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114904 PMID:40424857	研究论文	开发了一种基于RGB相机和深度学习的三步法自动材料流表征方法，用于电子废弃物分选厂的材料成分分析	首次将深度学习材料类型识别与回归模型粒子质量预测相结合，应用于粉碎电子废弃物的材料流表征	方法仅在试验规模分选厂验证，尚未在工业规模应用	优化电子废弃物回收过程中的材料流成分分析	粉碎后的电子废弃物材料流	计算机视觉	NA	RGB成像	CNN, 回归模型	图像	NA	NA	YOLO v11	mAP@0.5, 平均相对误差	NA
6834	2025-10-06	Pollen morphology, deep learning, phylogenetics, and the evolution of environmental adaptations in Podocarpus 2025-Aug, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70250 PMID:40458972	研究论文	本研究结合深度学习和系统发育分析探讨了Podocarpus花粉形态与环境适应性的演化关系	首次将深度学习量化的花粉形态特征与系统发育框架相结合，揭示了温度和紫外线辐射对花粉形态演化的驱动作用	研究仅分析了31个新热带区Podocarpidites化石样本，样本数量相对有限	探究Podocarpus花粉形态演化与环境因素的关系	Podocarpus花粉形态和31个新热带区Podocarpidites化石	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 系统发育分析, 性状-环境回归模型	深度学习模型	花粉形态图像数据	31个新热带区Podocarpidites化石样本	NA	NA	NA	NA
6835	2025-10-06	Generation of ultrasonic and audible sound waves for the automatic classification of packaging waste in reverse vending machines 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114934 PMID:40489934	研究论文	提出一种基于声学传感器的包装废弃物自动分类方法，用于逆向回收机	首次将超声波和可听声波结合用于废弃物分类，采用参数声阵列效应同时采集两种频段的声学数据	仅在受控环境下的缩比混响室中进行验证，尚未在实际逆向回收机环境中测试	开发低成本、高精度的废弃物自动分类技术	塑料、玻璃、纸板和金属罐四种可回收包装材料	机器学习	NA	指数正弦扫频技术、参数声阵列效应	经典机器学习,深度学习	声学脉冲响应数据	NA	NA	NA	准确率	NA
6836	2025-10-06	Develop intelligent waste bin prototype based on fusion feature recognition of sounds and RGB images 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114959 PMID:40554027	研究论文	开发基于声音和RGB图像融合特征识别的智能垃圾桶原型，用于城市固体废物自动分类	首次将多模态深度学习方法应用于城市固体废物识别，融合声音和图像特征开发智能垃圾桶原型	多模态融合的性能提升相对有限，RGB图像数据量不足	通过多模态数据融合提升城市固体废物分类的准确性和自动化程度	城市固体废物（MSW）	计算机视觉，多模态学习	NA	多模态深度学习，特征融合	CNN，LSTM	音频信号，RGB图像	包含音频和RGB图像的城市固体废物数据集	NA	ResNet-101，LSTM	准确率	NA
6837	2025-10-06	BengalDeltaFish: A local dataset for fish detection in Bangladeshi markets 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111764 PMID:40612467	研究论文	提出了一个用于孟加拉国市场鱼类检测的本地数据集BengalDeltaFish	在非受控真实市场环境中采集的多样化大规模鱼类图像数据集，包含传统数据集中不常见的稀有物种	仅包含孟加拉国当地市场的33种鱼类，可能不适用于其他地区的鱼类识别	开发能够在真实鱼类市场环境中可靠工作的鱼类检测和分类应用	孟加拉国当地市场中常见的33种鱼类	计算机视觉	NA	图像采集与标注	YOLO	图像	4560张标注图像	NA	YOLOv11s	mAP@50	NA
6838	2025-10-06	teaLeafBD: A comprehensive image dataset to classify the diseased tea leaf to automate the leaf selection process in Bangladesh 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111769 PMID:40612469	研究论文	构建了一个包含5278张病害和健康茶叶图像的综合数据集teaLeafBD，用于自动化茶叶病害分类	创建了首个针对孟加拉国茶叶病害的全面图像数据集，涵盖多种病害类型和不同环境条件	NA	通过构建高质量图像数据集改进茶叶病害识别，实现自动化叶片选择过程	茶叶叶片（病害和健康状态）	计算机视觉	植物病害	图像采集	深度学习模型	图像	5278张茶叶叶片图像	NA	NA	NA	NA
6839	2025-10-06	Assessment model of blast injury: A narrative review 2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112830 PMID:40612508	综述	本文系统总结了爆炸冲击波的生物学效应、传统评估模型的应用与局限，以及新兴的细胞/类器官模型和人工智能技术在爆炸伤评估中的应用	首次系统整合了冲击波细胞模型、人源类器官模型和人工智能模型在爆炸伤评估中的最新应用进展	作为叙述性综述，缺乏对原始研究数据的定量分析和统计比较	评估爆炸伤的生物学效应和开发新型评估模型	爆炸冲击波引起的颅脑和肺部损伤	医学研究	爆炸伤	数值模拟、动物模型、尸体替代品(PMHS)、细胞模型、类器官模型	机器学习,深度学习	实验数据、模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
6840	2025-10-06	Mutualistic Multi-Network Noisy Label Learning (MMNNLL) Method and Its Application to Transdiagnostic Classification of Bipolar Disorder and Schizophrenia 2025-Jul-04, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585880 PMID:40614156	研究论文	提出一种互惠多网络噪声标签学习方法，用于双相情感障碍和精神分裂症的跨诊断分类	通过多网络协作与竞争机制最大化网络间一致性，有效处理噪声标签数据	未明确说明方法在其他类型精神疾病或医学影像数据上的泛化能力	提高精神疾病诊断准确性，实现跨诊断分类	双相情感障碍和精神分裂症患者	机器学习	精神疾病	脑功能连接数据分析	DNN	神经影像数据	NA	NA	多网络架构	分类准确率	NA