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
7941	2025-01-25	Smartphone image dataset for radish plant leaf disease classification from Bangladesh 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111263 PMID:39850369	研究论文	本文介绍了一个用于萝卜叶病分类的智能手机图像数据集，旨在通过深度学习模型准确识别叶病，促进萝卜的健康生长	创建了一个包含2801张萝卜叶图像的全面数据集，涵盖健康叶片和四种病害叶片，为深度学习模型训练提供了基础	数据集仅来自孟加拉国的蔬菜田，可能限制了模型的泛化能力	精确识别萝卜叶病，以促进萝卜的健康生长和农业的可持续发展	萝卜叶	计算机视觉	植物病害	深度学习	NA	图像	2801张萝卜叶图像
7942	2024-12-19	Correction to "Rapid Identification of Drug Mechanisms with Deep Learning-Based Multichannel Surface-Enhanced Raman Spectroscopy" 2025-Jan-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03526 PMID:39693047	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7943	2025-01-25	Performance of Radiomics-based machine learning and deep learning-based methods in the prediction of tumor grade in meningioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-24, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03236-3 PMID:39849257	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了基于机器学习和深度学习的放射组学方法在预测脑膜瘤WHO分级中的表现	首次系统评估了机器学习和深度学习方法在预测脑膜瘤WHO分级中的表现，并进行了荟萃分析	需要进一步研究深度学习算法在更大数据集上的表现，并进行外部验证	评估机器学习和深度学习模型在预测脑膜瘤WHO分级中的性能	脑膜瘤患者	digital pathology	脑膜瘤	机器学习（ML）和深度学习（DL）	NA	影像数据	32项研究，15,365名患者
7944	2025-01-25	Deep Learning-Based Multi-View Projection Synthesis Approach for Improving the Quality of Sparse-View CBCT in Image-Guided Radiotherapy 2025-Jan-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01390-0 PMID:39849201	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多视图投影合成方法（DLMPS），用于提高图像引导放射治疗中稀疏视图CBCT图像的质量	DLMPS方法通过结合动态卷积层和残差学习技术改进的2D U-Net模型，有效合成了缺失的投影，显著提高了稀疏视图CBCT图像的质量	研究仅基于163名患者的CBCT数据进行训练和测试，样本量可能不足以全面验证方法的普适性	提高图像引导放射治疗中稀疏视图CBCT图像的质量，以减少患者的辐射剂量	稀疏视图低剂量CBCT图像	计算机视觉	NA	深度学习	2D U-Net	图像	163名患者的CBCT数据用于训练，30名用于验证，30名用于测试
7945	2025-01-25	Wound Segmentation with U-Net Using a Dual Attention Mechanism and Transfer Learning 2025-Jan-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01386-w PMID:39849203	研究论文	本文介绍了一种新颖的双注意力U-Net模型，用于精确的伤口分割	结合了VGG16和U-Net两种深度学习模型，并引入了双注意力机制以聚焦于伤口区域的相关部分	NA	通过图像分析实现精确的伤口分割，以辅助皮肤病的诊断和治疗	糖尿病足溃疡图像以及急性和慢性伤口图像	计算机视觉	皮肤病	深度学习	U-Net, VGG16	图像	NA
7946	2025-01-25	KanCell: dissecting cellular heterogeneity in biological tissues through integrated single-cell and spatial transcriptomics 2025-Jan-22, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2024.11.009 PMID:39577768	研究论文	KanCell是一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的深度学习模型，旨在通过整合单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）数据来增强细胞异质性分析	KanCell通过KAN有效捕捉非线性关系并优化计算效率，提供了一种准确且高效的工具用于空间转录组学分析	NA	增强细胞异质性分析，揭示疾病微环境并识别治疗靶点	人类淋巴结、心脏、黑色素瘤、乳腺癌、背外侧前额叶皮层和小鼠胚胎大脑	数字病理学	乳腺癌	单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学（ST）	Kolmogorov-Arnold网络（KAN）	基因表达数据	模拟和真实数据集，包括STARmap、Slide-seq、Visium和Spatial Transcriptomics技术的数据
7947	2025-01-25	Deep learning for the classification of atrial fibrillation using wavelet transform-based visual images 2025-Jan-21, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02872-5 PMID:39838437	研究论文	本研究探讨了使用Morse连续小波变换（MsCWT）从ECG信号中提取特征，并基于这些特征图像训练深度学习模型以分类心房颤动（AF）	利用MsCWT将ECG信号转换为图像，并基于这些图像训练深度学习模型进行AF分类，展示了优于现有研究的表现	尽管信号转换为小波形式可能显著改善结果，但这种方法的应用仍处于初级阶段，未来需要进一步验证和优化	开发一种基于MsCWT图像和深度学习的心房颤动分类方法	ECG信号	计算机视觉	心血管疾病	Morse连续小波变换（MsCWT）	深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
7948	2025-01-25	A systematic review of progress test as longitudinal assessment in Saudi Arabia 2025-Jan-21, BMC medical education IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s12909-025-06671-4 PMID:39838466	系统综述	本文系统综述了沙特阿拉伯本科医学教育中的进展测试作为纵向评估方法的现状、效用、优势和劣势	强调了进展测试在促进深度学习和个性化学习体验方面的创新性，以及其在早期识别知识差距和持续改进中的作用	未提及具体的研究局限性	探索沙特阿拉伯本科医学教育中的纵向评估实践，特别是进展测试的效用	沙特阿拉伯本科医学教育中的进展测试	医学教育	NA	系统综述方法	NA	文献数据	NA
7949	2025-01-25	Comparative analysis of deep learning and radiomic signatures for overall survival prediction in recurrent high-grade glioma treated with immunotherapy 2025-Jan-21, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-024-00818-0 PMID:39838503	研究论文	本文比较了深度学习和放射组学特征在预测接受免疫治疗的复发性高级别胶质瘤患者总生存期中的应用	比较了手动分割和卷积神经网络自动分割的放射组学特征在预测总生存期中的表现，并探讨了端到端CNN预后模型的潜力	端到端黑箱模型的解释性较低，且自动分割的放射组学特征表现不如手动分割	比较深度学习和放射组学特征在预测复发性高级别胶质瘤患者总生存期中的效果	复发性高级别胶质瘤患者	数字病理学	脑肿瘤	放射组学分析，深度学习	CNN, SVM	医学影像	154例复发性高级别胶质瘤病例
7950	2025-01-25	Investigation of 3D iris morphology early alteration after implantable collamer lens implantation by using SS-OCT 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41542 PMID:39844973	研究论文	本研究使用全自动多任务深度学习方法，通过SS-OCT技术研究了植入式晶状体（ICL）手术前后虹膜形态的三维变化	首次使用全自动多任务深度学习方法同时进行SS-OCT图像分割和三维虹膜形态的定量测量	样本量较小，仅包括46只眼睛的27名患者	研究ICL手术前后虹膜形态的三维变化	接受ICL手术的患者	数字病理学	NA	SS-OCT	多任务深度学习网络	图像	46只眼睛的27名患者
7951	2025-01-25	Deep learning-based assessment of missense variants in the COG4 gene presented with bilateral congenital cataract 2025-Jan-14, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2024-001906 PMID:39809522	研究论文	本研究首次使用AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN比较了COG4基因的临床相关变异体的蛋白质结构和致病性	首次结合使用AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN对COG4基因的临床相关变异体进行蛋白质结构和致病性评估	尽管使用了多种深度学习算法，但COG4变体的致病性仍不能完全排除，需要进一步研究	评估COG4基因中临床相关错义变异体的蛋白质结构和致病性	COG4基因的临床相关错义变异体	生物信息学	先天性白内障	AlphaFold2, Alpha Missense, ThermoMPNN, 主成分分析(PCA)	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	14915个可能的Cog4错义变异体
7952	2025-01-25	Artificial intelligence-based cardiovascular/stroke risk stratification in women affected by autoimmune disorders: a narrative survey 2025-Jan-02, Rheumatology international IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s00296-024-05756-5 PMID:39745536	研究论文	本文探讨了基于人工智能的心血管/中风风险分层在患有自身免疫性疾病的女性中的应用	使用人工智能系统结合自身免疫性疾病生物标志物和颈动脉超声数据进行心血管疾病风险预测，超越了传统方法	研究主要针对女性，可能不适用于男性患者	研究自身免疫性疾病与心血管疾病/中风标志物之间的关系，探索自动化风险识别方法	患有自身免疫性疾病的女性	机器学习	心血管疾病	颈动脉超声	机器学习和深度学习	生物标志物数据、颈动脉超声成像、临床参数、自身抗体谱、维生素D水平	NA
7953	2025-01-25	Utilizing InVEST ecosystem services model combined with deep learning and fallback bargaining for effective sediment retention in Northern Iran 2025-Jan, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-35712-6 PMID:39673030	研究论文	本研究旨在将博弈论和深度学习算法与InVEST生态系统服务模型结合，用于伊朗Kasilian流域的沉积物保留建模	结合博弈论和深度学习算法进行沉积物保留建模，并利用Fallback讨价还价算法进行子流域优先排序	研究仅针对Kasilian流域，结果可能不适用于其他地区	优化沉积物保留建模，提高流域管理效率	Kasilian流域的19个子流域	机器学习	NA	深度学习算法（CNN, LSTM, RNN）	CNN, LSTM, RNN	地理环境数据	19个子流域
7954	2025-01-25	International multicenter validation of AI-driven ultrasound detection of ovarian cancer 2025-Jan, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03329-4 PMID:39747679	研究论文	本研究开发并验证了基于transformer的神经网络模型，用于超声图像中卵巢癌的检测，并在国际多中心数据集上进行了测试	首次在国际多中心数据集上验证了基于transformer的神经网络模型在卵巢癌超声检测中的性能，并展示了其超越人类专家的诊断准确性	研究为回顾性研究，缺乏前瞻性验证	验证AI驱动的超声检测卵巢癌的准确性和泛化能力	卵巢病变的超声图像	计算机视觉	卵巢癌	深度学习	transformer-based神经网络	超声图像	17,119张超声图像，来自3,652名患者，涵盖20个中心的8个国家
7955	2025-01-25	ELW-CNN: An extremely lightweight convolutional neural network for enhancing interoperability in colon and lung cancer identification using explainable AI 2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters IF:2.8Q3 DOI:10.1049/htl2.12122 PMID:39845172	研究论文	本文提出了一种极轻量级的卷积神经网络（ELW-CNN），用于增强结肠癌和肺癌识别的互操作性，并利用可解释AI提高模型的透明度	提出了一种极轻量级的卷积神经网络模型，仅使用7万个参数，在大型肺和结肠数据集上达到了98.16%的准确率，并在肺癌和结肠癌的单独测试中分别达到了99.02%和99.40%的准确率	数据集规模较小、数据质量较差、肺鳞状细胞癌和腺癌之间的类间变化、移动设备部署困难以及缺乏图像和个体级别的准确性测试	开发一种自动化且准确的结肠癌和肺癌检测方法	结肠癌和肺癌	计算机视觉	肺癌, 结肠癌	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	大型肺和结肠数据集
7956	2025-01-25	Artificial Intelligence in Pediatric Epilepsy Detection: Balancing Effectiveness With Ethical Considerations for Welfare 2025-Jan, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70372 PMID:39846037	综述	本文评估了人工智能在儿童癫痫检测中的有效性，并探讨了其实施过程中的伦理问题	结合人工智能在儿童癫痫诊断和管理中的应用，同时深入探讨了相关的伦理问题	伦理问题如隐私、数据安全和模型偏差仍需解决	评估人工智能在儿童癫痫检测中的有效性，并探讨其实施中的伦理问题	儿童癫痫患者	机器学习	癫痫	EEG, rs-fMRI, DTI	CNN-LSTM	EEG数据, 神经影像数据, 视频数据	NA
7957	2025-01-25	Machine learning based prediction models for cardiovascular disease risk using electronic health records data: systematic review and meta-analysis 2025-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae080 PMID:39846062	系统综述与元分析	本文通过系统综述和元分析评估了基于机器学习的模型在利用电子健康记录数据预测心血管疾病风险方面的效能，并与传统风险评分模型进行了比较	首次系统评估和比较了机器学习模型与传统心血管疾病风险预测算法在中长期（5-10年）风险预测中的表现，并发现机器学习模型（特别是随机森林和深度学习）在性能上显著优于传统模型	研究存在显著的异质性（I² > 99%）和潜在的发表偏倚，且方法学上的问题限制了这些模型在临床中的当前应用	评估和比较机器学习模型与传统心血管疾病风险预测算法在中长期风险预测中的效能	心血管疾病风险预测模型	机器学习	心血管疾病	机器学习	随机森林, 深度学习	电子健康记录数据	20项研究中的32个机器学习模型和26个传统统计模型
7958	2025-01-25	CardiacField: computational echocardiography for automated heart function estimation using two-dimensional echocardiography probes 2025-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae072 PMID:39846074	研究论文	本文介绍了一种名为CardiacField的计算心脏超声系统，使用二维超声探头自动估计左心室和右心室的射血分数，旨在为非心血管专业的医疗从业者提供易于使用的心脏功能评估工具	CardiacField系统通过隐式神经表示网络从二维超声图像重建三维心脏体积，并自动分割左心室和右心室区域以计算射血分数，显著提高了心脏功能评估的准确性和易用性	研究样本量相对较小（127名患者），且未涵盖所有类型的超声设备，可能影响结果的普适性	开发一种自动、精确的心脏功能评估系统，以改善心血管疾病的检测和监测	左心室和右心室的射血分数	数字病理学	心血管疾病	二维超声成像	隐式神经表示网络	图像	127名患者
7959	2025-01-25	Dissecting AlphaFold2's capabilities with limited sequence information 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae187 PMID:39846081	研究论文	本研究探讨了AlphaFold2在主要依赖高质量模板结构而非多序列比对（MSAs）提供额外信息时的蛋白质结构预测能力	通过设计实验探究AlphaFold2对局部和全局结构的理解，揭示了其对特定特征的依赖及其处理缺失信息的能力	AlphaFold2学习到的生物物理能量函数在局部相互作用中最为有效，但在全局结构预测上可能存在局限	研究AlphaFold2在有限序列信息下的蛋白质结构预测能力	蛋白质的三维结构	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	NA
7960	2025-01-25	A hyperparameter optimization-assisted deep learning method towards thermal error modeling of spindles 2025-Jan, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2024.11.001 PMID:39516098	研究论文	本研究提出了一种结合贝叶斯优化和扩张卷积神经网络的模型，用于主轴热误差建模	通过扩张卷积增强传统CNN模型，并使用基于高斯过程的贝叶斯算法优化关键超参数，提高了模型的泛化能力和性能	未提及具体的数据集大小和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高主轴热误差建模的精度	主轴热误差	机器学习	NA	贝叶斯优化，扩张卷积神经网络	DCNN	热误差数据	未提及具体样本数量