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
7701	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
7702	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
7703	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
7704	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
7705	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
7706	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）
7707	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）
7708	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
7709	2025-02-19	Artificial intelligence applied to diabetes complications: a bibliometric analysis 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1455341 PMID:39959916	研究论文	本文通过文献计量学方法分析了人工智能在糖尿病并发症领域的应用研究趋势和热点	利用CiteSpace、Vosviewer和bibliometix等工具构建知识图谱，可视化文献信息，揭示研究趋势和热点	仅基于PubMed数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探索人工智能在糖尿病并发症领域的应用研究趋势和前沿热点	1988年至2024年间发表的关于人工智能在糖尿病并发症中应用的科学文章	机器学习	糖尿病	文献计量分析	NA	文本	935篇符合条件的文章
7710	2024-11-23	Large language modeling and deep learning shed light on RNA structure prediction 2024-Dec, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02488-z PMID:39572717	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7711	2025-02-19	A comprehensive dataset of rice field weed detection from Bangladesh 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110981 PMID:39957731	研究论文	本文介绍了一个包含3632张高分辨率RGB图像的全面数据集，用于检测孟加拉国稻田中的杂草	开发了一个包含11种常见稻田杂草的高分辨率图像数据集，适用于全球不同农业环境	数据集主要来自孟加拉国，可能在其他地区的适用性有限	通过提供高质量数据集，支持深度学习与机器学习在稻田杂草检测中的应用	稻田中的杂草	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	3632张高分辨率RGB图像
7712	2025-02-19	Mine 4.0-mineCareerDB: A high-resolution image dataset for mining career segmentation and object detection 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110976 PMID:39957730	研究论文	本文介绍了Mine 4.0-MineCareerDB，一个公开的高分辨率图像数据集，专门用于分析采矿职业	提供了一个专门为采矿行业设计的高分辨率图像数据集，支持计算机视觉应用	数据集仅包含373张图像，可能不足以覆盖所有采矿场景	推动计算机视觉在采矿行业中的应用，如设备识别、安全分析和自动化研究	采矿操作和活动的图像	计算机视觉	NA	无人机摄影	NA	图像	373张采矿活动图像
7713	2025-02-19	A dataset of mammography images with area-based breast density values, breast area, and dense tissue segmentation masks 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110980 PMID:39957743	研究论文	本文介绍了一个新的数据集，旨在推动自动乳腺密度估计的研究，这是乳腺X光片解读中的一个关键因素	该数据集基于公开的VinDr-Mammo数据集，提供了745张乳腺X光片图像及专家放射科医生对整个乳房和致密组织区域的注释，为自动乳腺密度分析提供了新的资源	数据集的样本量相对较小，可能限制了模型的泛化能力	推动自动乳腺密度估计的研究，以改进乳腺癌筛查	乳腺X光片图像	数字病理学	乳腺癌	乳腺X光摄影	深度学习模型	图像	745张乳腺X光片图像
7714	2025-02-19	Single unit electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.13.612676 PMID:39345497	研究论文	本文通过单单位电生理记录和计算模型预测章鱼手臂运动	利用机器学习和统计分析的计算模型，揭示了章鱼简化神经系统中运动回路的原理，并提高了脑机接口设备的潜力	研究仅限于章鱼前神经索的电生理记录，可能不适用于其他生物或神经系统	研究章鱼简化神经系统中的运动回路原理，并改进脑机接口设备	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
7715	2025-02-19	Deep Learning Evaluation of Glaucoma Detection Using Fundus Photographs in Highly Myopic Populations 2024-06-23, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12071394 PMID:39061968	研究论文	本研究旨在使用深度学习技术通过眼底照片识别高度近视人群中的青光眼和正常眼	利用卷积块注意力模块（CBAM）增强卷积神经网络（CNN）性能，提高青光眼检测的准确性	研究仅包括高度近视患者，排除了病理性近视患者，可能限制了结果的普遍性	识别高度近视人群中的青光眼	高度近视患者的眼底照片	计算机视觉	青光眼	深度学习	CNN, ConvNeXt_Base+CBAM	图像	3088张眼底照片（1540张青光眼组，1548张高度近视组）
7716	2025-02-19	Differential diagnosis of frontotemporal dementia subtypes with explainable deep learning on structural MRI 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1331677 PMID:38384484	研究论文	本研究旨在通过训练深度神经网络，基于结构性MRI自动区分三种临床表型的额颞叶痴呆（FTD）患者	提出了一种可解释的深度学习并行特征嵌入和可视化框架，用于区分FTD的三种临床亚型	样本量相对较小，且来自多个站点，可能存在数据异质性	自动区分额颞叶痴呆（FTD）的三种临床表型，以帮助早期和精确诊断	277名FTD患者（包括173名行为变异型FTD、63名非流利型原发性进行性失语和41名语义型原发性进行性失语）	数字病理学	老年疾病	结构性MRI	深度神经网络（DNN）	图像	277名FTD患者
7717	2025-02-19	Integrating deep learning, threading alignments, and a multi-MSA strategy for high-quality protein monomer and complex structure prediction in CASP15 2023-12, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26585 PMID:37650367	研究论文	本文报告了UM-TBM和Zheng团队在CASP15中蛋白质单体和复合物结构预测的结果，使用了D-I-TASSER和DMFold-Multimer算法	D-I-TASSER在CASP15中引入了四个新特性，包括多源MSA搜索、基于注意力网络的空间约束、多域模块和优化的I-TASSER折叠模拟系统，显著提高了预测精度	未来在病毒蛋白质建模和复合物模型排名方面仍有改进空间	提高蛋白质单体和复合物结构预测的准确性	蛋白质单体和复合物	生物信息学	NA	多序列比对（MSA）、深度学习、蒙特卡罗模拟	D-I-TASSER、DMFold-Multimer、AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	47个自由建模目标和38个复合物目标
7718	2025-02-19	Prediction of lung malignancy progression and survival with machine learning based on pre-treatment FDG-PET/CT 2022-Aug, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2022.104127 PMID:35810561	研究论文	本研究利用机器学习分析治疗前的FDG-PET/CT扫描，预测肺癌的进展和总体生存率	结合卷积神经网络（CNN）和随机生存森林（RSF）模型，利用FDG-PET/CT数据进行肺癌进展和生存率预测，并与传统放射组学方法进行比较	研究为回顾性分析，可能存在选择偏差，且样本量有限	预测肺癌的进展和总体生存率，以指导治疗决策和改善患者护理	肺癌患者	数字病理学	肺癌	FDG-PET/CT扫描	CNN, RSF	图像	1168个结节（来自965名患者）
7719	2025-02-19	Automatic information extraction from childhood cancer pathology reports 2022-Jul, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooac049 PMID:35721398	研究论文	本文开发了基于深度学习的模型，用于从儿童癌症病理报告中自动提取信息并进行ICCC分类	首次开发了用于ICCC分类的机器学习模型，并比较了直接ICCC分类模型与基于ICD-O-3编码标准的模型的性能	模型在14.8%的模糊病理报告上无法足够自信地分配代码	开发自动信息提取模型以补充州癌症登记处的人工注释者	儿童癌症病理报告	自然语言处理	儿童癌症	深度学习	深度学习模型	文本	29,206份来自6个州癌症登记处的报告
7720	2025-02-18	Artificial Intelligence-Based Classification of Renal Oncocytic Neoplasms: Advancing From a 2-Class Model of Renal Oncocytoma and Low-Grade Oncocytic Tumor to a 3-Class Model Including Chromophobe Renal Cell Carcinoma 2025-Feb-17, Archives of pathology & laboratory medicine IF:3.7Q1 DOI:10.5858/arpa.2024-0374-OA PMID:39957180	研究论文	本文开发了一种基于人工智能的计算分类器，用于将活检和切除标本的全切片图像分为肾嗜酸细胞瘤（RO）和低级别嗜酸细胞肿瘤（LOT）两类，并进一步扩展到包括嗜色性肾细胞癌（ChRCC）的三类模型	本文的创新点在于从两分类模型（RO和LOT）扩展到三分类模型（包括ChRCC），并采用弱监督注意力机制的多实例学习深度学习模型进行自动分类	模型的性能仍有提升空间，5折交叉验证的平均测试准确率为84%，独立验证集的准确率为83%	开发一种自动计算分类器，用于区分肾嗜酸细胞肿瘤的不同类型，以解决病理学家在诊断中遇到的挑战	肾嗜酸细胞肿瘤，包括肾嗜酸细胞瘤（RO）、低级别嗜酸细胞肿瘤（LOT）和嗜色性肾细胞癌（ChRCC）	数字病理学	肾癌	深度学习	弱监督注意力机制的多实例学习深度学习模型	图像	来自6个机构的125个病例的269张全切片图像