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
7181	2025-02-09	Assessment of hard tissue changes after horizontal guided bone regeneration with the aid of deep learning CBCT segmentation 2025-Jan-13, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-06136-w PMID:39804427	研究论文	本文研究了基于深度学习的CBCT分割模型在评估下颌水平引导骨再生前后硬组织变化中的表现	使用SegResNet深度学习模型进行CBCT扫描的分割，以评估下颌水平引导骨再生前后的硬组织变化	训练数据库需要进一步扩大以增加模型的鲁棒性	评估深度学习模型在CBCT扫描分割中的性能，以评估下颌水平引导骨再生后的硬组织变化	下颌水平引导骨再生前后的CBCT扫描	数字病理	NA	CBCT扫描	SegResNet	图像	70个CBCT扫描用于训练，10对术前和术后CBCT扫描用于测试
7182	2025-02-09	Deep learning predicts DNA methylation regulatory variants in specific brain cell types and enhances fine mapping for brain disorders 2025-Jan-03, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adn1870 PMID:39742481	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer的深度学习模型INTERACT，用于预测影响特定脑细胞类型DNA甲基化水平的调控变异	利用现有的单核DNA甲基化数据，INTERACT模型能够准确预测细胞类型特异的DNA甲基化谱，并增强对脑部疾病的精细定位	NA	研究旨在通过深度学习模型预测DNA甲基化调控变异，以增强对脑部疾病遗传基础的理解	特定脑细胞类型的DNA甲基化调控变异	机器学习	脑部疾病	单核DNA甲基化测序	Transformer	DNA甲基化数据	NA
7183	2025-02-09	Temporomandibular joint assessment in MRI images using artificial intelligence tools: where are we now? A systematic review 2025-Jan-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae055 PMID:39563454	系统综述	本文总结了人工智能（AI）算法在磁共振成像（MRI）图像中用于颞下颌关节（TMJ）盘评估和TMJ内部紊乱诊断的性能的当前证据	本文首次系统综述了AI在TMJ MRI图像中的应用，特别是深度学习在TMJ结构分割和盘位置分类中的表现	研究之间存在高度异质性，特别是在患者选择方面，且需要更多多样性和多中心数据以提高模型的有效性和普适性	评估AI算法在TMJ MRI图像中用于诊断内部紊乱的性能	颞下颌关节（TMJ）的MRI图像	数字病理学	颞下颌关节紊乱	MRI	CNN	图像	13项研究
7184	2025-02-09	An intelligent spam detection framework using fusion of spammer behavior and linguistic 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313628 PMID:39913432	研究论文	本文提出了一种结合垃圾邮件发送者行为和语言特征的智能垃圾邮件检测框架，旨在提高垃圾邮件检测的准确性	提出了一种新的垃圾邮件检测框架SD-FSL-CLSTM，该框架融合了垃圾邮件发送者行为特征和语言特征，能够自动学习特征之间的交互关系，从而捕捉复杂的特征依赖关系	现有方法在处理大量特征集时容易导致模型过拟合和计算成本高的问题，且缺乏综合模型来有效整合语言和行为特征	设计一个高效的垃圾邮件检测模型，解决特征选择和垃圾邮件发送者行为及语言特征演变的挑战	垃圾邮件检测	自然语言处理	NA	深度学习	CLSTM	文本	NA
7185	2025-02-09	A hybrid approach for intrusion detection in vehicular networks using feature selection and dimensionality reduction with optimized deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312752 PMID:39913503	研究论文	本文提出了一种混合方法，用于车辆网络中的入侵检测，结合了特征选择和降维技术以及优化的深度学习	提出了一种结合相关特征选择（CFS）和主成分分析（PCA）降维的混合方法，用于车辆网络中的恶意流量识别，并通过后训练模型权重量化进一步优化模型大小	NA	提高车辆网络中恶意流量识别的分类性能并优化模型大小	车辆网络中的恶意流量	机器学习	NA	相关特征选择（CFS）、主成分分析（PCA）	深度学习	网络流量数据	使用CICIDS2017数据集进行实验
7186	2025-02-09	Physical-aware model accuracy estimation for protein complex using deep learning method 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.01.017 PMID:39916698	研究论文	本文提出了一种物理感知的深度学习方法DeepUMQA-PA，用于评估蛋白质复合物模型的残基质量	DeepUMQA-PA方法结合了Voronoi镶嵌、几何特征、蛋白质语言模型嵌入表示和基于知识的统计势特征，通过融合图神经网络和ResNet网络来估计残基模型精度	NA	准确评估蛋白质复合物模型的质量分数，独立于使用的预测方法	蛋白质复合物模型	生物信息学	NA	深度学习	图神经网络, ResNet	蛋白质结构数据	CASP15测试集
7187	2025-02-09	Vision transformer distillation for enhanced gastrointestinal abnormality recognition in wireless capsule endoscopy images 2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014505 PMID:39916992	研究论文	本文提出了一种利用卷积神经网络（CNN）教师模型向视觉变换器（ViT）学生模型进行知识蒸馏的深度学习方法，用于无线胶囊内窥镜（WCE）图像中的胃肠道异常识别	通过知识蒸馏（KD）从CNN教师模型到ViT学生模型，提高了胃肠道异常识别的准确性和计算效率	未提及具体的数据集局限性或模型在特定条件下的表现	开发计算机视觉辅助系统，以帮助医生更高效地诊断胃肠道异常	无线胶囊内窥镜（WCE）图像	计算机视觉	胃肠道疾病	知识蒸馏（KD）	CNN, ViT	图像	Kvasir和KID数据集
7188	2025-02-09	The Role and Limitations of Artificial Intelligence in Combating Infectious Disease Outbreaks 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.77070 PMID:39917100	review	本文探讨了人工智能在传染病爆发管理中的多重应用及其局限性	本文综合分析了AI在疾病预测、诊断、药物发现和疫苗开发中的创新应用，并提出了克服当前局限性的途径	AI在疫情管理中的部署面临数据隐私、模型透明性和需要不断更新以适应新兴病原体等关键限制	研究AI在传染病爆发管理中的作用及其局限性	传染病爆发管理	machine learning	infectious disease	deep learning, reinforcement learning	NA	NA	NA
7189	2025-02-09	Role of Artificial Intelligence in the Assessment of Postoperative Pain in the Pediatric Population: A Systematic Review 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.77074 PMID:39917118	系统综述	本文系统综述了人工智能在评估儿童术后疼痛中的作用	首次系统性地评估了人工智能在儿童术后疼痛管理中的应用，填补了该领域的数据空白	现有研究多关注单一参数，且文献异质性较大，无法进行荟萃分析	探讨人工智能在预测和评估儿童术后疼痛中的应用	儿童术后疼痛	机器学习	儿科疾病	深度学习、机器学习	深度学习、机器学习	疼痛测量数据	4,470名儿科患者
7190	2025-02-09	De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins 2024-May-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4402792/v1 PMID:38798548	研究论文	本文利用深度学习方法设计蛋白质，以中和致命的蛇毒毒素	使用深度学习设计蛋白质，有效中和三指毒素（3FTx）家族的短链和长链α-神经毒素及细胞毒素，并展示了高热稳定性、高结合亲和力以及与计算模型的近原子级别一致性	实验筛选有限，需要进一步验证其广泛适用性和长期效果	开发新一代抗蛇毒疗法，以应对蛇咬伤这一被忽视的热带疾病	三指毒素（3FTx）家族的短链和长链α-神经毒素及细胞毒素	机器学习	蛇咬伤	深度学习	NA	蛋白质结构数据	小鼠模型
7191	2025-02-09	Longitudinal single-cell transcriptional dynamics throughout neurodegeneration in SCA1 2024-Feb-07, Neuron IF:14.7Q1 DOI:10.1016/j.neuron.2023.10.039 PMID:38016472	研究论文	本文通过纵向单核RNA测序技术，研究了小鼠和人类脊髓小脑共济失调1型（SCA1）小脑组织中各细胞群在神经退行过程中的动态变化	首次定义了在Purkinje细胞丢失之前的精确转录变化，并识别了单极刷细胞和少突胶质细胞中的早期转录失调	NA	研究神经退行性疾病中不同细胞类型在疾病发生和进展中的作用	小鼠和人类SCA1小脑组织	数字病理学	神经退行性疾病	单核RNA测序	深度学习	RNA测序数据	NA
7192	2025-02-09	Ensemble Deep Learning Object Detection Fusion for Cell Tracking, Mitosis, and Lineage 2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2023.3288470 PMID:39906165	研究论文	本文提出了一种新的基于深度学习的细胞检测、跟踪和运动分析方法EDNet，用于细胞追踪、有丝分裂和谱系分析	EDNet采用集成方法进行2D细胞检测，其性能超越了单模型YOLO和FasterRCNN卷积神经网络，并在CTMCv1数据集上达到了最先进的性能	NA	提高细胞追踪和运动分析的准确性和效率，以促进生物医学研究和医学诊断的进展	细胞追踪、有丝分裂和细胞谱系	计算机视觉	NA	深度学习	EDNet, YOLO, FasterRCNN	图像	CTMCv1数据集
7193	2025-02-09	Deep learning in microbiome analysis: a comprehensive review of neural network models 2024, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2024.1516667 PMID:39911715	综述	本文综述了深度学习在微生物组分析中的应用，探讨了不同神经网络模型的优势、实际用途及对未来研究的影响	深度学习在微生物组研究中的创新应用，特别是在模式识别、特征提取和预测建模方面的显著能力	深度学习在微生物组研究中面临生物数据变异性的挑战，需要定制化方法以确保结果的稳健性和普适性	探讨深度学习在微生物组研究中的应用及其对健康、疾病和环境的影响	微生物组数据，包括不同类型的组学数据集	机器学习	NA	深度学习	神经网络	组学数据	NA
7194	2025-02-09	Artificial intelligence in dentistry and dental biomaterials 2024, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2024.1525505 PMID:39917699	综述	本文综述了人工智能（AI）在牙科和牙科生物材料中的应用，特别是修复牙科和修复学领域	介绍了AI在牙科诊断、治疗计划、结果预测和以患者为中心的护理中的互补作用，以及AI与数字成像和3D打印的整合	NA	概述AI及其在生物医学、牙科和牙科生物材料中的应用	牙科和牙科生物材料，特别是修复牙科和修复学	自然语言处理	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络（NNs）	深度学习	图像	NA
7195	2025-02-09	Novel breath biomarkers identification for early detection of hepatocellular carcinoma and cirrhosis using ML tools and GCMS 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0287465 PMID:37967076	研究论文	本研究利用机器学习工具和GCMS技术，识别用于早期检测肝细胞癌和肝硬化的新型呼吸生物标志物	结合GCMS-SPME技术和创新的机器学习模型，自动从原始数据中发现挥发性有机化合物（VOCs），无需人工干预	使用气相色谱-质谱法（GC-MS）量化挥发性有机化合物（VOCs）耗时且容易出错，需要专家操作	提高肝细胞癌和肝硬化的早期诊断、治疗和生存率	肝细胞癌（HCC）、肝硬化患者和健康对照组的呼吸样本	机器学习	肝细胞癌	气相色谱-质谱法（GCMS）和固相微萃取（SPME）	深度学习模式识别	呼吸样本	35例HCC患者、35例肝硬化患者和30例健康对照组的呼吸样本
7196	2025-02-09	Learning with Context Encoding for Single-Stage Cranial Bone Labeling and Landmark Localization 2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-16452-1_28 PMID:39911317	研究论文	本文提出了一种新颖的上下文编码约束神经网络，用于单阶段颅骨标记和地标定位	设计并引入了一种新的上下文编码模块到U-Net架构中，并引入了一个新的辅助任务来建模不同解剖地标的相对空间配置	NA	提高颅骨分割和地标检测的准确性和效率	颅骨和颅骨地标	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	3D CT图像	274名儿童的3D CT图像数据集
7197	2025-02-09	Evolving the pulmonary nodules diagnosis from classical approaches to deep learning-aided decision support: three decades' development course and future prospect 2020-Jan, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-019-03098-5 PMID:31786740	综述	本文综述了过去三十年计算机辅助肺结节诊断技术的发展，从传统方法到深度学习辅助决策支持的演变	首次对过去30年计算机辅助肺结节诊断技术的发展进行文献综述，并识别了挑战和未来研究方向	缺乏对技术发展的全面审查，特别是从传统方法到机器学习辅助决策支持的演变	提供计算机辅助肺结节检测和良恶性分类技术的全面最新综述，并识别未来研究方向	肺结节的计算机辅助诊断	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	NA
7198	2025-02-08	Attention-enhanced corn disease diagnosis using few-shot learning and VGG16 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103172 PMID:39911906	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制和少样本学习的玉米病害诊断方法，使用预训练的VGG16卷积神经网络进行微调，并在玉米病害数据集上实现了98.25%的分类准确率	结合注意力机制和少样本学习，减少了模型对大规模标注数据的依赖，适用于实际农业应用	未提及模型在其他作物病害上的泛化能力	开发一种高效且准确的玉米病害早期诊断方法	玉米病害	计算机视觉	植物病害	少样本学习	VGG16	图像	未明确提及样本数量
7199	2025-02-08	Using deep learning for ultrasound images to diagnose chronic lateral ankle instability with high accuracy 2025-Apr, Asia-Pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology DOI:10.1016/j.asmart.2025.01.001 PMID:39911312	研究论文	本研究旨在通过深度学习技术，利用超声图像对慢性外侧踝关节不稳（CLAI）进行高精度诊断	首次将深度学习应用于超声图像，用于慢性外侧踝关节不稳的诊断，并展示了高准确率和AUC值	样本量较小，仅包括60个踝关节（30个对照组和30个损伤组）	计算慢性外侧踝关节不稳的诊断准确率	慢性外侧踝关节不稳患者和无踝关节扭伤史的对照组	计算机视觉	踝关节疾病	深度学习	预训练深度学习模型	超声图像	60个踝关节（30个对照组和30个损伤组），共4000张图像
7200	2024-08-07	Editorial for "Deep Learning Assisted Classification of T1ρ-MR Based Intervertebral Disc Degeneration Phases" 2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29509 PMID:39016471	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA