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
6961	2025-03-19	Evaluation of a Low-Cost Amplifier With System Optimization in Thermoacoustic Tomography: Characterization and Imaging of Ex-Vivo and In-Vivo Samples 2025-Mar-14, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3551260 PMID:40085469	研究论文	本文介绍了一种低成本放大器在微波诱导热声成像（TAT）系统中的应用及其优化，通过实验验证了其在离体和在体样本成像中的性能	开发了一种使用低成本放大器的旋转单元素热声成像系统，并通过微波信号脉冲宽度和天线位置的优化，结合信号平均、高级信号处理和深度学习计算核心，成功生成了高质量的图像	尽管系统在离体和在体样本中表现良好，但尚未在广泛的临床环境中进行验证，且低成本放大器的性能可能在高功率系统中存在限制	评估低成本放大器在热声成像系统中的性能，并优化系统以提高成像质量和可及性	离体样本和在体样本	医学成像	NA	微波诱导热声成像（TAT）	深度学习	图像	组织样模型、离体样本和在体成像样本
6962	2025-03-19	A theory and data-driven method for rapid bottom hole pressure calculation in UGS 2025-Mar-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93337-2 PMID:40087345	研究论文	本文提出了一种新的理论和数据驱动的方法，用于快速计算地下储气库（UGS）的井底压力	创新性地结合了井筒流动理论和神经网络模型，开发了一种理论和数据驱动的神经网络模型（TDDNN），显著提高了计算效率和精度	方法在样本有限的环境中的应用仍需进一步验证	提高地下储气库（UGS）井底压力计算的准确性和效率，以优化气井的动态分析和生产管理	地下储气库（UGS）的井底压力	机器学习	NA	神经网络模型	TDDNN（理论和数据驱动的神经网络模型）	理论模型生成的样本和真实样本	NA
6963	2025-03-19	Integrating numerical models with deep learning techniques for flood risk assessment 2025-Mar-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93465-9 PMID:40087490	研究论文	本研究结合数值模型与深度学习技术，用于洪水风险评估，特别是通过LSTM模型进行未来20年的流量预测，并生成洪水区域图和灾害图	将LSTM模型与HEC-RAS软件结合，用于洪水风险评估，并通过多种统计和图形分析方法评估模型性能	研究仅针对伊朗Nesa河的40年日流量数据，可能无法直接推广到其他河流或地区	通过LSTM模型预测流量，并结合HEC-RAS软件生成洪水区域图和灾害图，以提高洪水预警系统的效率	伊朗Nesa河的日流量数据	机器学习	NA	LSTM, HEC-RAS	LSTM	时间序列数据	40年的日流量数据
6964	2025-03-19	Optimized attention-enhanced U-Net for autism detection and region localization in MRI 2025-Mar-14, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.111970 PMID:40096789	研究论文	本研究提出了一种利用优化深度学习方法和注意力机制进行自闭症检测及区域定位的框架	结合了Symmetric Structured MobileNet with Attention Mechanism (SSM-AM)和Refreshing Awareness-aided Election-Based Optimization (RA-EBO)进行自闭症分类，并利用Multiscale Dilated Attention-based Adaptive U-Net (MDA-AUnet)进行异常区域定位	NA	通过MRI图像进行自闭症的早期检测和区域定位，以改善干预效果	自闭症谱系障碍（ASD）患者	计算机视觉	自闭症	MRI图像处理	Symmetric Structured MobileNet with Attention Mechanism (SSM-AM), Multiscale Dilated Attention-based Adaptive U-Net (MDA-AUnet)	MRI图像	公开数据集ABIDE
6965	2025-03-19	An optimal federated learning-based intrusion detection for IoT environment 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93501-8 PMID:40082567	研究论文	本文提出了一种基于联邦学习的最优入侵检测方法，用于物联网环境中的网络安全	采用联邦学习训练深度学习分类器，结合Chimp优化算法选择最优特征，提高了入侵检测的准确率	未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性	提高物联网网络中入侵检测的准确性和效率	物联网网络中的入侵检测系统	机器学习	NA	联邦学习, Chimp优化算法	深度学习分类器	网络数据	使用MQTT基准数据集进行实验
6966	2025-03-19	Multilabel classification for defect prediction in software engineering 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93242-8 PMID:40082581	研究论文	本文探讨了在软件工程中使用多标签分类进行缺陷预测的方法	将缺陷预测从传统的多类分类问题转变为多标签分类问题，考虑了缺陷可能同时属于多个类别的情况	未提及具体的数据集大小或来源，可能影响结果的普适性	提高软件缺陷预测的准确性和效率	软件缺陷报告	机器学习	NA	机器学习、深度学习	Multinomial Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forest, MLP, CNN	文本	NA
6967	2025-03-19	A dual branch model for predicting microseismic magnitude time series named DTFNet 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93272-2 PMID:40082632	研究论文	本文提出了一种名为DTFNet的双分支模型，用于预测微震震级时间序列，以提高煤矿岩爆的智能预警准确性	DTFNet模型结合了时间序列分解和深度学习，通过二次分解和双分支结构有效建模微震时间序列数据，并深度提取微震震级数据的特征	未明确提及具体局限性	提高煤矿岩爆的智能预警准确性	微震震级时间序列数据	机器学习	NA	互补集合经验模态分解、排列熵、变分模态分解	DTFNet（双分支时间序列预测模型）	时间序列数据	多个工作面的微震监测目录
6968	2025-03-19	Exploring the significance of the frontal lobe for diagnosis of schizophrenia using explainable artificial intelligence and group level analysis 2025-Mar-13, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.111969 PMID:40096788	研究论文	本文通过可解释的人工智能和群体水平分析，探讨了额叶在精神分裂症诊断中的重要性	使用可解释的深度学习方法（Grad-CAM）和群体水平分析，识别精神分裂症患者的重要脑区，并在额叶中发现了显著的分类特征	未提及样本的具体数量或多样性，可能影响结果的普适性	研究精神分裂症诊断中额叶的作用，并帮助临床医生制定治疗方案	精神分裂症患者和健康对照组（CN）	数字病理学	精神分裂症	功能性磁共振成像（fMRI）、结构性磁共振成像（sMRI）	深度学习（Grad-CAM）	MRI图像（sMRI和fMRI）	NA
6969	2025-03-19	Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT: Clinical Validation, Repeatability, and Associations with Adverse Clinical Outcomes in COPD 2025-Mar-12, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1847OC PMID:40072247	研究论文	本文开发了一种基于生成式AI的模型，用于从单一的吸气CT扫描中评估小气道疾病，并与双体积参数响应映射方法进行了比较	通过生成式AI模型从单一吸气CT扫描中评估小气道疾病，无需额外的呼气CT扫描，提高了临床适用性	研究结果在COPDGene研究中的验证样本量相对较小（n = 458），可能影响结果的普适性	评估AI模型在慢性阻塞性肺疾病（COPD）中从小气道疾病（fSAD）的吸气CT扫描中估计fSADTLC的能力，并验证其临床关联性和重复性	来自SPIROMICS研究的2513名参与者和COPDGene研究的458名参与者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	生成式AI模型	生成式模型	CT图像	SPIROMICS研究中的2513名参与者和COPDGene研究中的458名参与者
6970	2025-03-19	Deep Learning for Odor Prediction on Aroma-Chemical Blends 2025-Mar-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c07078 PMID:40092758	研究论文	本文探讨了深度学习技术在预测香气化学混合物嗅觉品质方面的应用	提出了图神经网络模型，用于准确预测香气化学混合物的嗅觉品质，并分析了模型架构变化对预测性能的显著影响	研究主要集中于分子对的预测，未涉及更复杂的混合物	探索深度学习在预测香气化学混合物嗅觉品质中的应用	香气化学混合物	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	分子对数据	NA
6971	2025-03-19	DeepEpiIL13: Deep Learning for Rapid and Accurate Prediction of IL-13-Inducing Epitopes Using Pretrained Language Models and Multiwindow Convolutional Neural Networks 2025-Mar-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10960 PMID:40092768	研究论文	本文介绍了一种名为DeepEpilL13的新型深度学习框架，用于快速准确地预测IL-13诱导的表位	DeepEpilL13结合了预训练语言模型和多窗口卷积神经网络（CNN），能够从蛋白质序列中有效探索与IL-13诱导相关的局部和全局序列模式	NA	提高IL-13诱导表位预测的效率和准确性，以推动针对过敏性炎症、COVID-19相关细胞因子风暴及相关疾病的靶向治疗	IL-13诱导的表位	自然语言处理	COVID-19	深度学习	预训练语言模型和多窗口卷积神经网络（CNN）	蛋白质序列	基准数据集和独立的SARS-CoV-2数据集
6972	2025-03-19	Deep Learning-Assisted Triboelectric Sensor for Complex Gesture Recognition 2025-Mar-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10150 PMID:40092790	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的手势识别系统，结合摩擦电传感器、Arduino信号处理模块和深度学习模块，用于复杂手势识别	将摩擦电技术与深度学习相结合，特别是使用一维卷积神经网络（CNN），实现了超过95%的12种不同手势识别准确率	未提及具体样本量或实验场景的局限性	开发一种灵活、高效且准确的手势识别系统，以满足物联网和5G技术的需求	手势识别系统	机器学习	NA	摩擦电传感器技术	一维卷积神经网络（CNN）	传感器信号	NA
6973	2025-03-19	DDCSR: A Novel End-to-End Deep Learning Framework for Cortical Surface Reconstruction from Diffusion MRI 2025-Mar-05, ArXiv PMID:40093365	研究论文	本文提出了一种名为DDCSR的端到端深度学习框架，用于从扩散MRI数据直接进行皮质表面重建	首次实现了直接从扩散MRI数据进行皮质表面重建，克服了传统方法依赖T1加权数据和跨模态配准的局限性	未提及具体的样本量或数据来源的多样性限制	提高从扩散MRI数据进行皮质表面重建的准确性和效率	扩散MRI数据	数字病理学	NA	扩散MRI	深度学习框架	MRI图像	NA
6974	2025-03-19	Measurement noise scaling laws for cellular representation learning 2025-Mar-04, ArXiv PMID:40093368	研究论文	本文探讨了测量噪声对深度学习模型性能的影响，并提出了一个信息论指标来评估细胞表示模型的质量	首次将测量噪声作为性能扩展轴，并发现其遵循独特的对数规律，同时提出了一个通用的信息论指标来评估模型质量	研究主要基于生物单细胞基因组数据，虽然结果在图像分类模型中也有体现，但尚未广泛验证于其他领域	研究测量噪声对深度学习模型性能的影响，并探索其在数据生成和整理中的指导作用	生物单细胞基因组数据和图像分类模型	机器学习	NA	单细胞基因组学	表示学习模型	基因组数据和图像数据	多个数据集，具体样本数量未明确
6975	2025-03-19	BMSMM-Net: A Bone Metastasis Segmentation Framework Based on Mamba and Multiperspective Extraction 2025-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.018 PMID:39617656	研究论文	本文提出了一种基于Mamba和多视角提取的骨转移分割框架BMSMM-Net，旨在提高骨转移的快速、精确分割	BMSMM-Net框架集成了新提出的Bottleneck Gating Mamba层（BGM）、Skip-Mamba（SKM）模块和多视角提取（MPE）模块，增强了长程依赖性和多尺度特征融合能力	NA	提高骨转移的自动分割精度，以改善患者预后和生存率	骨转移病灶	计算机视觉	骨转移	深度学习	BMSMM-Net	医学图像	BM-Seg数据集
6976	2025-03-19	CryoSamba: Self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data 2025-Mar, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2024.108163 PMID:39710216	研究论文	本文介绍了CryoSamba，一种基于自监督深度学习的模型，用于去噪冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像	CryoSamba通过深度学习插值平均运动补偿的邻近平面，增强单连续2D平面，模仿增加曝光，从而增强相干信号并减少高频噪声，显著提高断层扫描对比度和信噪比	NA	提高冷冻电子断层扫描图像的信噪比和对比度，以便更好地进行3D断层扫描视觉解释	冷冻电子断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	自监督深度学习模型	3D体积数据	NA
6977	2025-03-19	Real-time quantification of activated sludge concentration and viscosity through deep learning of microscopic images 2025-Mar, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2025.100527 PMID:40083746	研究论文	本文介绍了一种通过深度学习分析显微镜图像实时量化活性污泥浓度和粘度的系统	创新点在于使用Xception卷积神经网络架构，从显微镜图像中实时定量识别活性污泥的混合液悬浮固体（MLSS）和表观粘度	研究仅在实验室规模的序批式反应器中进行，尚未在实际废水处理厂中验证	研究目的是开发一种实时在线测量活性污泥参数的方法，以支持未来智能废水处理厂的运行	研究对象是活性污泥的混合液悬浮固体（MLSS）和表观粘度	计算机视觉	NA	深度学习	Xception卷积神经网络	显微镜图像	41482张高质量图像
6978	2025-03-19	Using a fully automated, quantitative fissure integrity score extracted from chest CT scans of emphysema patients to predict endobronchial valve response 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024501 PMID:40093557	研究论文	本文旨在开发和验证一个预测模型，使用从治疗前CT图像中提取的完全自动化的定量裂隙完整性评分（FIS）来识别适合进行支气管内瓣膜（EBV）治疗的患者	创新点在于使用完全自动化的深度学习方法来定量评估裂隙完整性，并以此作为预测EBV治疗效果的生物标志物	研究的局限性在于样本量相对较小（96例），且为回顾性研究，可能影响模型的泛化能力	研究目的是开发一个预测模型，用于识别适合进行EBV治疗的肺气肿患者	研究对象为中度至重度肺气肿患者，这些患者接受了EBV治疗	数字病理学	肺气肿	深度学习	逻辑回归模型	CT图像	96例患者的治疗前后胸部CT检查
6979	2025-03-19	Explainable deep learning algorithm for identifying cerebral venous sinus thrombosis-related hemorrhage (CVST-ICH) from spontaneous intracerebral hemorrhage using computed tomography 2025-Mar, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103128 PMID:40093990	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习模型，用于基于非增强计算机断层扫描（NCCT）快速识别由脑静脉窦血栓形成（CVST）引起的脑出血（ICH）	提出了一种基于迁移学习的3D U-Net模型，结合分割和分类，仅使用入院时的平扫CT进行CVST-ICH的识别，并采用多种可解释性方法（如Grad-CAM++、SHAP、IG和遮挡）来理解模型的注意力	需要更大样本量的前瞻性验证	开发一种可解释的深度学习模型，用于快速识别CVST-ICH与自发性脑出血（sICH）	CVST-ICH患者和自发性脑出血（sICH）患者	数字病理学	脑静脉窦血栓形成（CVST）	非增强计算机断层扫描（NCCT）	3D U-Net	CT图像	内部数据集包括102名CVST-ICH患者和306名sICH患者，外部数据集包括38名CVST-ICH患者和119名sICH患者
6980	2025-03-19	Deep learning-based model for prediction of early recurrence and therapy response on whole slide images in non-muscle-invasive bladder cancer: a retrospective, multicentre study 2025-Mar, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103125 PMID:40093987	研究论文	本研究旨在开发和验证基于深度学习的早期复发预测模型（ERPM）和治疗反应预测模型（TRPM），以辅助非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者的临床决策	首次在NMIBC患者中开发并验证了基于全切片图像的深度学习模型，用于预测早期复发和治疗反应	研究为回顾性研究，需要进一步的前瞻性验证	开发并验证基于深度学习的预测模型，以辅助NMIBC患者的临床决策	非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者	数字病理学	膀胱癌	深度学习	多实例学习和集成学习模型	全切片图像（H&E染色和免疫组化染色）	1275名患者的4395张全切片图像