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
61	2025-06-17	Respiratory rate detection of dairy cows based on infrared thermography in head movement scenarios 2025-May, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104154 PMID:40472703	研究论文	本研究开发了一种基于低分辨率热成像和曲线融合策略的奶牛呼吸频率检测方法，以应对头部运动带来的异常呼吸曲线波动问题	结合YOLOv8n-Pose网络和随机森林算法，提出了一种适用于低分辨率热成像的呼吸频率检测方法，并通过双鼻孔温度曲线融合策略解决了头部运动导致的异常波动问题	需要构建奶牛面部热视频数据集，且方法性能可能受环境因素影响	开发一种适用于奶牛养殖环境的自动呼吸频率检测方法	奶牛的呼吸频率	计算机视觉	NA	红外热成像技术(YOLOv8n-Pose网络,随机森林算法)	YOLOv8n-Pose,随机森林	热成像视频	246段奶牛面部热视频
62	2025-06-17	MultiPep-DLCL: recognition of multifunctional therapeutic peptides through deep learning with label-sequence contrastive learning 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf274 PMID:40518951	research paper	提出了一种名为MultiPep-DLCL的多标签分类方法，用于识别多功能治疗肽（MFTP）	通过深度学习模型架构和标签-序列对比学习，增强了肽序列与标签嵌入之间的对应关系，并整合了多标签焦点骰子损失函数以解决数据集不平衡问题	未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性	识别多功能治疗肽（MFTP）	多功能治疗肽（MFTP）	machine learning	NA	deep learning, label-sequence contrastive learning	Label-Sequence Fusion Transformer	peptide sequences	NA
63	2025-06-17	VirulentHunter: deep learning-based virulence factor predictor illuminates pathogenicity in diverse microbial contexts 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf271 PMID:40518950	研究论文	介绍了一种基于深度学习的毒力因子预测工具VirulentHunter，能够直接从蛋白质序列中识别和分类毒力因子	通过微调预训练的蛋白质语言模型，VirulentHunter能够同时识别和分类毒力因子，特别是在识别缺乏可检测同源物的毒力因子方面表现优异	NA	开发一种能够准确识别和分类毒力因子的深度学习框架，以增强对细菌致病性的理解	细菌毒力因子	自然语言处理	细菌感染	深度学习	蛋白质语言模型	蛋白质序列	整合了多种公共资源并扩展了毒力因子类别注释的数据库
64	2025-06-17	Artificial Intelligence-Driven Telehealth Framework for Detecting Nystagmus 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.84036 PMID:40519455	研究论文	本研究实现了一个基于人工智能的临床决策支持系统，用于检测眼球震颤，展示了其在远程医疗平台中的整合潜力	开发了一个基于云计算的深度学习框架，实时追踪眼球运动并检测468个面部特征点	概念验证性试点研究，样本量较小，需要更大样本量的进一步研究	开发人工智能驱动的远程医疗框架，用于检测眼球震颤	眼球震颤患者	数字病理	NA	深度学习，视频眼震图(VNG)	深度学习模型	视频	10名受试者
65	2025-06-17	Automatic detection of trapping events of postnatal piglets in loose housing pen: comparison of YOLO versions 4, 5, and 8 2025-May, Journal of animal science and technology IF:2.7Q1 DOI:10.5187/jast.2024.e106 PMID:40519615	研究论文	比较不同版本的YOLO算法在检测产后仔猪在散养栏中的被困事件中的性能	首次比较了YOLOv4-Tiny、YOLOv5s和YOLOv8s在检测仔猪被困事件中的性能，并基于性能和实用性选择了最优模型	研究仅使用了编辑后的短视频片段进行训练和测试，可能无法完全反映实际应用中的复杂场景	寻找最优的AIoT系统来监测仔猪被困事件，以提高动物福利和生产效率	产后仔猪在散养栏中的被困事件	计算机视觉	NA	数据增强（旋转、翻转、饱和度和对比度调整）	YOLOv4-Tiny, YOLOv5s, YOLOv8s	视频	从记录的产仔栏视频中提取的相关片段，编辑成2-3分钟的剪辑
66	2025-06-17	MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting 2025-Apr-26, ArXiv PMID:40093364	research paper	本研究提出了一种基于扩散概率模型和残差偏移机制的MRI超分辨率重建方法，显著减少了采样步骤并保持了关键解剖细节	引入残差误差偏移机制，显著减少采样步骤同时保持解剖细节，加速MRI重建	NA	提高MRI超分辨率重建的效率和图像质量	超高场脑T1 MP2RAGE图和T2加权前列腺图像	medical imaging	prostate cancer	diffusion-based deep learning	Res-SRDiff	MRI图像	NA
67	2025-06-17	Deep learning and machine learning in CT-based COPD diagnosis: Systematic review and meta-analysis 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105812 PMID:39891985	meta-analysis	本研究通过系统综述和荟萃分析评估了基于CT图像的深度学习和机器学习模型在慢性阻塞性肺疾病(COPD)诊断中的性能	首次对AI模型在COPD CT诊断中的表现进行定量分析，并比较了不同模型类型的诊断效能	纳入研究存在异质性，且MIL机制对DL模型的改善效果未达到统计学显著性	评估AI模型在COPD CT诊断中的性能并促进相关研究发展	COPD患者的CT图像	digital pathology	lung disease	CT imaging	DL, ML, MIL	medical image	22,817名患者
68	2025-06-17	From Visualization to Automation: A Narrative Review of Deep Learning's Impact on Ultrasound-based Median Nerve Assessment 2025 Apr-Jun, Journal of medical ultrasound IF:0.9Q4 DOI:10.4103/jmu.JMU-D-25-00010 PMID:40521317	review	本文综述了深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用，特别是对腕管综合征中正中神经分割的影响	探讨了深度学习与超声技术结合在提高诊断准确性和效率方面的潜力	讨论了医学影像数据集利用中的挑战	旨在弥合技术进步与临床实践之间的差距，推动外周神经疾病的诊断和治疗	外周神经疾病，特别是腕管综合征中的正中神经	digital pathology	peripheral nerve disorders	ultrasound imaging	deep learning	image	NA
69	2025-06-17	A multi-modal dental dataset for semi-supervised deep learning image segmentation 2025-Jan-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04306-9 PMID:39833232	research paper	本文介绍了一个用于半监督深度学习图像分割的多模态牙科数据集STS-Tooth，包含二维和三维牙科影像数据	首个结合牙科全景X射线(PXI)和锥形束计算机断层扫描(CBCT)的多模态数据集，也是目前最大的牙齿分割数据集	未提及数据集的多样性或可能存在的标注偏差	解决公开牙科影像数据稀缺问题，推动牙齿分割技术的发展	牙齿分割任务	digital pathology	dental disease	deep learning	semi-supervised learning	image	STS-2D-Tooth包含4,000张图像和900个标注掩膜；STS-3D-Tooth包含148,400个未标注扫描和8,800个标注掩膜
70	2025-06-17	A novel dataset for nuclei and tissue segmentation in melanoma with baseline nuclei segmentation and tissue segmentation benchmarks 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf011 PMID:39970004	research paper	该研究创建了一个名为PUMA的数据集，用于开发黑色素瘤特异性细胞核和组织分割模型，并评估了几种最先进的深度学习模型的性能	PUMA数据集是首个可用于开发黑色素瘤特异性细胞核和组织分割模型的数据集，并展示了如何通过启发式后处理进一步提高模型性能	当前深度学习模型在公开可访问性或性能方面存在不足，且手动TIL评估易受观察者间变异性的影响	开发能够一致性地评估TILs和其他免疫细胞亚群的深度学习模型，以提高预后和预测价值	黑色素瘤组织中的细胞核和组织	digital pathology	melanoma	deep learning	Hover-NeXt	image	155个原发性和155个转移性黑色素瘤的H&E染色区域
71	2025-06-17	Automatic pituitary adenoma segmentation and identification of cavernous sinus invasion via multitask learning 2025-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.106756 PMID:39689622	research paper	本研究开发了一种多任务深度学习模型，用于垂体大腺瘤分割和海绵窦侵袭识别	提出了一种结合分割和分类任务的多任务多轴注意力UNet框架（MTMAU-Net），在分割和分类任务中均表现优于单任务模型和Knosp分级系统	研究样本主要来自两个机构，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于垂体大腺瘤分割和海绵窦侵袭识别	垂体大腺瘤患者	digital pathology	pituitary adenoma	deep learning	MTMAU-Net	image	926例垂体大腺瘤患者（816例来自机构1用于模型训练，110例来自机构2用于模型验证）
72	2025-06-17	Anisotropic Spherical Gaussians Lighting Priors for Indoor Environment Map Estimation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3575902 PMID:40489269	研究论文	提出了一种利用各向异性球面高斯（ASG）作为先验，从单张标准图像估计室内高动态范围（HDR）环境光照图的新方法	使用ASG模型捕捉复杂光照的各向异性特性，并提出了基于transformer的网络和两阶段训练方案，以及一种新的生成投影器来合成高频纹理的环境图	NA	从单张标准图像估计室内HDR环境光照图，以支持增强现实和视觉编辑应用	室内环境的光照分布	计算机视觉	NA	深度学习，各向异性球面高斯（ASG）建模	transformer-based网络	图像	NA
73	2025-06-17	[Evaluation of Low-contrast Detectability of Different Reconstruction Algorithms and Noise Reduction Intensities in the Upper Abdominal Pseudo-human Phantom] 2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1507 PMID:40518302	research paper	研究比较了不同重建算法和降噪强度在上腹部伪人体模中的低对比度检测性能	首次在腹部CT检查中比较了FBP、混合IR和基于深度学习的重建方法（DLR for body, DLR for body sharp）的低对比度检测性能	研究使用的是伪人体模而非真实患者数据，且仅评估了低频噪声抑制的局限性	评估重建算法和降噪强度对腹部CT低对比度检测性能的影响	上腹部伪人体模	医学影像	NA	CT扫描	DLR（基于深度学习的重建方法）	医学影像	四种辐射剂量条件和三种降噪强度下的伪人体模数据
74	2025-06-17	Deep learning-driven approach for cataract management: towards precise identification and predictive analytics 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1611216 PMID:40519269	research paper	本文探讨了深度学习在白内障诊断和治疗全过程中的应用，包括自动识别、分级、手术优化及并发症预测	利用CNN等深度学习算法，实现白内障的自动识别与分级，诊断准确率接近或超越人类专家水平，并在手术过程中实时分析视频、优化流程	数据标准化不足、模型的'黑箱'特性以及隐私伦理问题仍是临床应用中的瓶颈	推动白内障管理的智能化和普及化	白内障患者	digital pathology	geriatric disease	深度学习	CNN	image, video	NA
75	2025-06-17	Graph-based analysis of histopathological images for lung cancer classification using GLCM features and enhanced graph 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1546635 PMID:40519303	研究论文	本文提出了一种新颖的增强型GraphSAGE（E-GraphSAGE）框架，结合基于图的深度学习和传统图像处理技术，用于从H&E染色的全切片图像中分类肺癌亚型	提出了E-GraphSAGE框架，优化了邻域聚合，结合了dropout正则化和PCA降维，显著提高了分类性能	模型虽然在特定数据集上表现优异，但未提及在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力	开发一种高效、可扩展的肺癌亚型分类方法	肺癌亚型（腺癌、鳞状细胞癌和良性组织）以及淋巴癌亚型（DLBCL、FL和SLL）	数字病理学	肺癌	GLCM特征提取、Sparse Cosine Similarity Matrix构建、DeepWalk嵌入	E-GraphSAGE（基于GNN的模型）	图像（H&E染色的全切片图像）	未明确提及具体样本数量，但涉及多种癌症亚型的分类
76	2025-06-17	Comprehensive plant health monitoring: expert-level assessment with spatio-temporal image data 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1511651 PMID:40519596	研究论文	提出一种基于深度学习的框架，利用时序RGB图像进行专家级别的植物健康评估	结合CNN和transformer架构，实现高精度的阶段性健康预测，并生成动态种植地图以支持数据驱动的作物管理	研究仅针对番茄植物，未涉及其他作物	通过自动化植物健康监测推进精准农业	番茄植物的健康状况	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, transformer	图像	200株番茄植物的12,119张标注图像
77	2025-06-17	Revealing new depths of information with indentation mapping of microstructures 2025, MRS bulletin IF:4.1Q2 DOI:10.1557/s43577-025-00919-6 PMID:40519751	research paper	本文探讨了纳米压痕映射在材料科学中的应用，通过高速纳米压痕映射技术，实现了大范围、高分辨率的机械性能图谱绘制	将纳米压痕技术从局部测量发展为类似扫描探针的方法，能够快速生成包含超过20万次压痕的机械性能图谱	需要与互补分析技术的数据关联，且处理多维数据集需要先进的统计和机器学习方法	研究材料微观结构的机械性能及其与结构、处理和性能之间的复杂关系	材料的微观结构	材料科学	NA	高速纳米压痕映射	机器学习，深度学习	机械性能图谱	超过200,000次压痕
78	2025-06-17	Longitudinal analysis of coal workers' pneumoconiosis using enhanced resolution-computed tomography images: unveiling patterns in lung structure, function, and clinical correlations 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1578058 PMID:40519785	研究论文	通过增强分辨率的计算机断层扫描图像对煤矿工人尘肺病进行纵向分析，揭示肺部结构、功能和临床相关性的模式	使用深度学习超分辨率模型增强qCT图像，并采用非刚性图像配准技术量化区域变形，揭示了尘肺病患者肺部结构和功能的纵向变化	样本量较小（仅31名前煤矿工人），研究时间较短（仅1年）	评估尘肺病患者肺部结构和功能的纵向变化	31名前煤矿工人尘肺病患者	数字病理学	尘肺病	定量计算机断层扫描（qCT）、深度学习超分辨率模型、非刚性图像配准	深度学习超分辨率模型	CT图像	31名前煤矿工人尘肺病患者，为期1年的纵向研究
79	2025-06-17	Smart wearable sensor-based model for monitoring medication adherence using sheep flock optimization algorithm-attention-based bidirectional long short-term memory (SFOA-Bi-LSTM) 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251349692 PMID:40520140	研究论文	本文提出了一种基于智能穿戴传感器和深度学习技术的手势识别系统，用于监测药物依从性	结合羊群优化算法和注意力机制的双向长短期记忆网络（SFOA-Bi-LSTM）进行超参数优化和特征表示，提高了模型性能	NA	利用智能穿戴传感器和深度学习技术监测和预测患者的药物依从性行为	患者的手势行为数据	机器学习	NA	深度学习	SFOA-Bi-LSTM	传感器数据（加速度计和陀螺仪）	NA
80	2025-06-17	Physical and mental health management for the older adult using XGBoost algorithm supported by new media technology: developing personalized health intervention plans using healthcare data from the CLHLS database 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1535056 PMID:40520309	研究论文	本研究提出了一种结合新媒体技术的综合数字健康管理平台，旨在为老年人提供个性化的身心健康管理方案	结合LDA主题建模、ResNet50图像特征提取和XGBoost算法，构建多模态健康风险评估模型，并整合区块链技术确保数据安全	研究基于CLHLS数据库，可能受限于该数据库的样本覆盖范围和数据类型	开发精准智能的老年人健康管理解决方案，提升慢性病预防和生活质量	老年人群体	数字病理学	老年疾病	LDA主题建模、ResNet50图像特征提取、XGBoost算法、区块链技术	XGBoost、ResNet50	多模态数据（文本、图像）	中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据库数据