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
7561	2025-02-19	Deep learning for retinal vessel segmentation: a systematic review of techniques and applications 2025-Feb-18, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03324-y PMID:39964659	系统综述	本文系统回顾了2020年至2024年间发表的79项关于基于深度学习的视网膜血管分割的研究，重点关注数据集、分割模型、评估指标和新兴趋势	本文首次系统性地总结了U-Net和Transformer架构在视网膜血管分割中的应用，并提出了结合U-Net、Transformers和GANs的混合模型作为未来研究方向	尽管深度学习方法在视网膜血管分割中取得了显著成果，但仍存在挑战，如需要进一步提高分割精度	探讨深度学习在视网膜血管分割中的应用及其技术进展	视网膜血管	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	U-Net, Transformer, GAN	图像	79项研究
7562	2025-02-19	3D Deep Learning for Virtual Orbital Defect Reconstruction: A Precise and Automated Approach 2025-Feb-17, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000011143 PMID:39960444	研究论文	本研究介绍了一种改进的3D U-Net+++架构，用于眼眶缺损的虚拟重建，旨在提高精度和自动化水平	提出了一种改进的3D U-Net+++架构，特别适用于涉及中线两侧的眼眶缺损，相比传统方法具有更高的精度和自动化水平	研究样本量较小，仅包含300个合成缺损和15个临床病例，需要进一步的大规模验证	开发一种精确且高度自动化的眼眶缺损虚拟重建方法，以辅助术前规划	眼眶缺损的虚拟重建	计算机视觉	眼眶骨折	3D深度学习	3D U-Net+++	3D CT扫描图像	300个合成缺损和15个临床病例
7563	2025-02-19	World's first real-time artificial intelligence-assisted mechanical thrombectomy for acute ischemic stroke 2025-Feb-17, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8704 PMID:39961616	研究论文	本文介绍了在急性缺血性卒中（AIS）机械取栓术（MT）中使用实时人工智能（AI）辅助的初步经验	首次在急性缺血性卒中的机械取栓术中应用实时AI辅助系统，并评估其效果、准确性和安全性	研究样本量较小（16例患者），需要更大规模的研究来验证其对手术流程和临床结果的影响	评估实时AI辅助系统在急性缺血性卒中机械取栓术中的有效性和安全性	16例急性缺血性卒中患者	医疗人工智能	急性缺血性卒中	深度学习	NA	视频记录	16例患者
7564	2025-02-19	Multimodal deep learning: tumor and visceral fat impact on colorectal cancer occult peritoneal metastasis 2025-Feb-17, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11450-2 PMID:39961863	研究论文	本研究提出了一种多模态深度学习方法，用于研究肿瘤和内脏脂肪对结直肠癌隐匿性腹膜转移的影响	基于ResNet18构建的多尺度特征融合网络（MSFF-Net）能够利用CT图像中的肿瘤和内脏脂肪特征来检测结直肠癌的隐匿性腹膜转移	研究主要依赖于术前CT扫描数据，可能无法涵盖所有相关临床信息	研究结直肠癌患者中肿瘤和内脏脂肪对隐匿性腹膜转移的影响	结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	CT扫描	ResNet18, 随机森林分类器	图像	内部和外部测试集的结直肠癌患者
7565	2025-02-19	Precise dental caries segmentation in X-rays with an attention and edge dual-decoder network 2025-Feb-17, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03318-w PMID:39961911	研究论文	本文提出了一种名为AEDD-Net的新型网络，结合注意力机制和双解码器结构，以提高龋齿边界分割的性能	AEDD-Net集成了空洞空间金字塔池化和交叉坐标注意力机制，有效融合全局和多尺度特征，并引入了专门的边界生成模块和创新边界损失函数	NA	提高龋齿边界分割的准确性	龋齿的X射线图像	计算机视觉	龋齿	深度学习	AEDD-Net	图像	NA
7566	2025-02-19	Rapid wall shear stress prediction for aortic aneurysms using deep learning: a fast alternative to CFD 2025-Feb-17, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03311-3 PMID:39961912	研究论文	本文提出了一种使用深度学习快速预测主动脉瘤壁面剪应力的方法，作为计算流体动力学的快速替代方案	提出了一种名为MultiViewUNet的深度学习替代模型，采用领域转换技术将复杂的主动脉几何形状转换为与先进神经网络兼容的表示，以快速预测时间平均壁面剪应力分布	未提及具体局限性	开发一种快速且准确的主动脉瘤壁面剪应力预测方法，以支持临床决策	腹主动脉瘤（AAA）	机器学习	心血管疾病	深度学习	MultiViewUNet	几何数据	真实和合成的AAA几何数据
7567	2025-02-19	Single Cell Inference of Cancer Drug Response Using Pathway-Based Transformer Network 2025-Feb-17, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202400991 PMID:39962810	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型scPDS，用于从单细胞RNA测序数据中预测癌症药物敏感性	开发了scPDS模型，通过通路激活转换从单细胞RNA测序数据中预测药物敏感性，整合了大批量RNA测序数据以提高准确性和计算效率	未明确提及具体局限性	提高癌症药物反应的预测准确性，优化个性化治疗方案	乳腺癌细胞	机器学习	乳腺癌	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	Transformer	RNA测序数据	未明确提及具体样本数量
7568	2025-02-19	Harnessing the synergy of statistics and deep learning for BCI competition 4 dataset 4: a novel approach 2025-Feb-15, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00250-5 PMID:39954182	研究论文	本文提出了一种结合统计分析和深度学习的创新方法，用于处理BCI竞赛4数据集4中的ECoG信号，以识别手指运动模式	结合统计分析预处理数据，并设计了一个新的神经网络模型BC4D4，该模型在BCI竞赛4数据集4上取得了优于现有技术的性能	NA	提高从ECoG信号中识别手指运动模式的准确性和效率	BCI竞赛4数据集4中的ECoG信号	机器学习	NA	ECoG信号处理	CNN（卷积神经网络）和Dense神经网络	ECoG信号	BCI竞赛4数据集4
7569	2025-02-19	DeepFlood for Inundated Vegetation High-Resolution Dataset for Accurate Flood Mapping and Segmentation 2025-Feb-15, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04554-3 PMID:39955285	研究论文	本文介绍了DeepFlood，一个用于洪水映射和分割的高分辨率数据集，旨在提高洪水范围的快速准确评估	DeepFlood是一个包含高分辨率载人和无人机航拍图像以及合成孔径雷达（SAR）图像的新数据集，特别标注了淹没植被，这是洪水映射中最具挑战性的区域之一	NA	提高洪水范围的快速准确评估，以支持有效的灾害响应、减灾规划和资源分配	洪水映射和分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	NA
7570	2025-02-19	Exploration of contemporary modernization in UWSNs in the context of localization including opportunities for future research in machine learning and deep learning 2025-Feb-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89916-y PMID:39955359	综述	本文探讨了水下无线传感器网络（UWSNs）中的定位技术现代化，包括机器学习与深度学习在未来研究中的机遇	本文不仅回顾了UWSNs定位技术的基础与挑战，还探讨了机器学习和深度学习在提升定位过程中的潜在贡献，并提出了未来研究方向	本文主要基于理论分析和模拟评估，缺乏实际应用场景的验证	提升水下无线传感器网络中的定位技术，以支持环境监测、灾害管理、军事监视等应用	水下无线传感器网络（UWSNs）中的节点定位	机器学习	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	模拟数据	NA
7571	2025-02-19	Enhancing pediatric congenital heart disease detection using customized 1D CNN algorithm and phonocardiogram signals 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42257 PMID:39959496	研究论文	本研究提出了一种定制的1D卷积神经网络（1D-CNN），用于将心音图（PCG）信号分类为正常或异常，为先天性心脏病（CHD）的诊断提供了一种自动化且高效的解决方案	结合现代信号处理与深度学习，提出了一种定制的1D-CNN模型，用于CHD的自动检测，显著提高了诊断的准确性和可靠性	数据集变异性和噪声问题仍然存在，未来需要扩展到多类分类并评估在更广泛医疗问题上的表现	提高先天性心脏病的早期检测效率，提供一种自动化诊断方法	心音图（PCG）信号	数字病理	先天性心脏病	低通和高通滤波（60-650 Hz）、重采样、降噪、数据增强技术（分块、填充、音高变换）	1D-CNN	信号	本地儿科PCG信号和公开可访问的数据集
7572	2025-02-19	In vivo electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement 2025-Feb-14, Bioelectronic medicine DOI:10.1186/s42234-025-00166-9 PMID:39948616	研究论文	本文通过体内电生理记录和计算模型预测章鱼手臂运动	首次使用碳电极阵列进行单单位电生理记录，结合机器学习模型预测章鱼手臂运动类型	研究仅限于章鱼前神经索，未涉及其他神经回路或更复杂的运动模式	揭示运动回路和控制原理，预测行为	章鱼前神经索和手臂运动	机器学习	NA	单单位电生理记录	深度学习模型	电生理数据	NA
7573	2025-02-19	Optimal surface defect detector design based on deep learning for 3D geometry 2025-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88112-2 PMID:39952973	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的3D几何表面缺陷检测器设计方法，用于钢铁制造环境中的自动检测	通过几何变换生成数据集，并提出了基于性能的模型优化算法，解决了现有方法中图像数据曲率问题和2D产品的局限性	研究仅针对3D几何产品，未涉及其他类型的钢铁产品	开发一种适用于钢铁制造环境的自动表面缺陷检测方法	钢铁制造环境中的3D几何产品	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
7574	2025-02-19	Model-constrained deep learning for online fault diagnosis in Li-ion batteries over stochastic conditions 2025-Feb-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56832-8 PMID:39952987	研究论文	本文采用深度学习方法开发了一种适用于锂离子电池在不可预测条件下运行的在线故障诊断网络	网络集成了电池模型约束，并采用了一个框架来管理随机系统的演化，从而实现故障的实时确定	NA	探索深度学习在电池实时预测和诊断中的应用，以提高电池安全性和经济效益	锂离子电池	机器学习	NA	深度学习	NA	电池运行数据	来自515辆车的1820万条有效数据
7575	2025-02-19	Multi-step ahead forecasting of daily streamflow based on the transform-based deep learning model under different scenarios 2025-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89837-w PMID:39953056	研究论文	本文介绍了一种基于相对位置编码增强的Informer模型（Rel-Informer），用于多步径流预测，并与标准Informer、Transformer和LSTM模型进行比较	提出了相对位置编码增强的Informer模型（Rel-Informer），并在不同情景下验证其多步径流预测能力	区域建模的精度低于个体建模，尽管通过微调有所改善	研究多步径流预测的深度学习模型在不同情景下的表现	径流预测	机器学习	NA	深度学习	Rel-Informer, Informer, Transformer, LSTM	径流数据	使用公开的CAMELS数据集进行训练和验证
7576	2025-02-19	MultiT2: A Tool Connecting the Multimodal Data for Bacterial Aromatic Polyketide Natural Products 2025-Feb-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c11266 PMID:39959056	研究论文	本文介绍了一种名为MultiT2的算法，用于整合细菌芳香聚酮类天然产物的多模态数据	首次在天然产物领域应用多模态算法整合生物学相关但数学上不同的数据集，以重组知识图谱	由于天然产物数据的高度碎片化，整合多模态数据具有挑战性	提高天然产物科学的研究效率，特别是在克服繁琐和耗时的过程方面	细菌芳香聚酮类天然产物	机器学习	NA	深度学习	NA	多模态数据	NA
7577	2025-02-19	Development and validation of a deep learning model for morphological assessment of myeloproliferative neoplasms using clinical data and digital pathology 2025-Feb, British journal of haematology IF:5.1Q1 DOI:10.1111/bjh.19938 PMID:39658953	研究论文	本文开发并验证了一种结合临床数据和数字病理学的深度学习模型，用于骨髓增生性肿瘤的形态学评估	提出了一种融合模型，结合了骨髓全切片图像的深度学习模型和临床参数模型，提高了骨髓增生性肿瘤的诊断准确性	模型在外部验证队列中的表现可能受到数据来源和质量的限制	提高骨髓增生性肿瘤的病理评估准确性	骨髓增生性肿瘤（MPNs）患者	数字病理学	骨髓增生性肿瘤	深度学习	融合模型（深度学习模型+临床模型）	图像（骨髓全切片图像）和临床数据	1051名MPN和非MPN患者
7578	2025-02-19	Deep learning-based lung cancer risk assessment using chest computed tomography images without pulmonary nodules ≥8 mm 2025-Jan-24, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-24-882 PMID:39958220	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的无标签肺癌风险预测模型，使用低剂量胸部CT图像，针对无大于8毫米非钙化实性肺结节的个体进行验证	该研究创新地使用无结节检测的LDCT图像，通过分析肺实质来预测肺癌风险，避免了传统方法对结节的依赖	需要进一步的前瞻性研究来确定其临床效用和对筛查方案的影响，并在更大、更多样化的人群中进行验证以确保普适性	开发并验证一种基于深度学习的无标签肺癌风险预测模型，以提高低剂量胸部CT筛查的效率	无大于8毫米非钙化实性肺结节的个体	计算机视觉	肺癌	低剂量胸部CT（LDCT）	3D卷积神经网络（3D-CNN, MobileNet v2, SEResNet18, EfficientNet-B0）	图像	训练数据集包括1,064例LDCT扫描（380例肺癌患者和684例对照组），测试数据集包括1,306例LDCT扫描（1,254例低风险个体和52例高风险个体）
7579	2025-02-19	A deep learning algorithm to generate synthetic computed tomography images for brain treatments from 0.35 T magnetic resonance imaging 2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100708 PMID:39958708	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，用于从低场强磁共振成像（MRI）快速生成合成CT（sCT）图像，应用于脑部治疗	首次探索了在低场强MRI下生成脑部sCT图像的深度学习算法，为MRI-only放疗提供了新的可能性	研究样本量较小（56名患者），且仅针对脑部治疗，未涉及其他部位	开发一种快速生成脑部sCT图像的深度学习算法，以支持MRI-only放疗工作流程	脑部MRI图像及其对应的sCT图像	医学影像处理	脑部疾病	深度学习，条件生成对抗网络（cGAN）	cGAN	MRI图像	56名患者（32名训练，8名验证，16名测试）
7580	2025-02-19	Detection of Body Packs in Abdominal CT scans Through Artificial Intelligence; Developing a Machine Learning-based Model 2025, Archives of academic emergency medicine IF:2.9Q1 DOI:10.22037/aaemj.v13i1.2479 PMID:39958959	研究论文	本研究旨在开发一种基于人工智能的新诊断方法，用于实时检测腹部CT扫描中的体内藏毒包	提出了一种改进的RetinaNet模型，通过使用角度边界框（angled Bbox）来提高检测体内藏毒包的准确性	需要由领域专家精心策划定制数据集以确保成功训练	开发一种基于人工智能的实时检测体内藏毒包的方法	腹部CT扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	RetinaNet	图像	888张腹部CT扫描图像