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
8281	2025-01-22	Automatic Vertical Root Fracture Detection on Intraoral Periapical Radiographs With Artificial Intelligence-Based Image Enhancement 2025-Jan-19, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/edt.13027 PMID:39829209	研究论文	本文探讨了使用迁移学习技术提高垂直根折（VRF）诊断准确性的方法，并评估了人工智能在图像增强方面的应用	结合迁移学习和深度学习图像增强技术，首次在口腔内根尖周X光片上实现了自动垂直根折检测	样本量相对较小（378张X光片），且未进行多中心验证	提高垂直根折（VRF）在X光片上的诊断准确性	口腔内根尖周X光片	计算机视觉	牙科疾病	迁移学习（TL），深度学习图像增强	DenseNet, ConvNext, Inception121, MobileNetV2	图像	378张口腔内根尖周X光片（195颗有骨折的牙齿和183颗无骨折的牙齿作为对照）
8282	2025-01-22	Can a novel computer vision-based framework detect head-on-head impacts during a rugby league tackle? 2025-Jan-19, Injury prevention : journal of the International Society for Child and Adolescent Injury Prevention IF:2.5Q2 DOI:10.1136/ip-2023-045129 PMID:39832883	研究论文	本研究开发并评估了一种基于计算机视觉的新框架，用于自动分类橄榄球比赛中的头对头撞击和非头对头撞击	首次将计算机视觉框架应用于橄榄球比赛中的头对头撞击检测，并进行了评估	未来研究应探索该框架在其他头部接触机制中的应用，以及实时识别潜在事件以进行临床评估的实用性	开发并评估一种基于计算机视觉的框架，用于自动检测橄榄球比赛中的头对头撞击	橄榄球比赛中的头对头撞击和非头对头撞击	计算机视觉	NA	深度学习网络、目标检测算法、三维卷积神经网络	CNN	视频	训练集341个视频片段，测试集670个视频片段
8283	2025-01-22	Integrating Deep Learning Derived Morphological Traits and Molecular Data for Total-Evidence Phylogenetics: Lessons from Digitized Collections 2025-Jan-18, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syae072 PMID:39826140	研究论文	本文探讨了将分子数据与从昆虫标本图像中通过深度学习提取的形态特征相结合，以生成全证据系统发育树，并揭示了其中的挑战	结合深度学习提取的形态特征与分子数据进行全证据系统发育分析，揭示了不同数据集划分和深度度量损失函数对结果的影响	深度学习提取的形态特征在单独使用时表现不如分子分析，且数据获取的资源需求较大	探索深度学习提取的形态特征与分子数据结合在全证据系统发育分析中的应用	昆虫标本图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
8284	2025-01-22	Prediction of tissue and clinical thrombectomy outcome in acute ischaemic stroke using deep learning 2025-Jan-18, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf013 PMID:39827468	研究论文	本研究引入了一种深度学习方法，用于预测急性缺血性卒中患者对血栓切除术的个体反应	提出了一个深度学习模型，能够预测血栓切除术后的组织和临床结果，包括成功和不成功再灌注两种情况下的模拟，量化了干预的潜在个体益处	当前成像方法可能无法完全捕捉脑缺血的动态特性，且缺乏对血栓切除术益处的患者特异性评估	开发预测模型以量化急性缺血性卒中患者对血栓切除术的个体反应	405名接受血栓切除术的缺血性卒中患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	多模态CT成像和临床特征	405名缺血性卒中患者（训练集304名，内部测试集50名，外部测试集51名）
8285	2025-01-22	A two-tier optimization strategy for feature selection in robust adversarial attack mitigation on internet of things network security 2025-Jan-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85878-3 PMID:39824955	研究论文	本文提出了一种用于物联网网络安全中鲁棒对抗攻击缓解的两层优化策略（TTOS-RAAM）模型	引入了结合CGWO和CVAE的两层优化策略，并采用ICAVO模型进行参数调整，以提高对抗攻击检测的准确性	未明确说明模型在其他数据集上的泛化能力	识别物联网中的对抗攻击行为，提高网络安全	物联网网络中的对抗攻击	机器学习	NA	深度学习	CVAE, CGWO, ICAVO	网络数据	RT-IoT2022数据集
8286	2025-01-22	Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection 2025-Jan-16, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2024.11341 PMID:39829118	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	引入了一种多尺度补丁残差网络（MPR），结合CNN和生成对抗网络，利用健康样本学习正常骨骼分布，减少对标记骨折数据的依赖	标记的儿童肱骨髁上骨折样本稀缺且难以获取	开发一种自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折的深度学习模型	儿童肱骨髁上骨折	计算机视觉	骨折	深度学习	CNN, 生成对抗网络	医学图像	来自两家不同医院的数据集，应用了数据增强技术
8287	2025-01-22	AxonFinder: Automated segmentation of tumor innervating neuronal fibers 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41209 PMID:39807499	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化轴突分割方法AxonFinder，用于前列腺肿瘤微环境中的轴突分割	利用U-Net模型与ResNet-101编码器结合的多重成像方法，实现了对不规则形态轴突的高精度自动化分割	研究依赖于手动标注的数据集，可能存在标注误差	开发一种自动化工具，用于前列腺肿瘤微环境中轴突的精确分割和分析	前列腺肿瘤微环境中的轴突	数字病理学	前列腺癌	多重成像	U-Net with ResNet-101 encoder	全片图像	来自低、中、高风险前列腺癌患者的全片图像数据集
8288	2025-01-22	Using image augmentation techniques and convolutional neural networks to identify insect infestations on tomatoes 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41480 PMID:39834448	研究论文	本研究旨在利用卷积神经网络和图像增强技术识别番茄上的昆虫侵扰	通过图像增强技术增加数据集规模，并利用卷积神经网络实现高精度的害虫识别	原始数据库规模较小，未增强图像时模型准确率较低（50-60%）	开发高精度的深度学习模型，用于检测影响作物的害虫，以帮助农民	番茄作物上的昆虫害虫图像	计算机视觉	NA	图像增强技术	卷积神经网络（CNN）	图像	5894张增强后的图像（80%训练，20%验证）
8289	2025-01-22	Assessment of different U-Net backbones in segmenting colorectal adenocarcinoma from H&E histopathology 2025-Jan-14, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.155820 PMID:39826493	研究论文	本文评估了不同U-Net架构在结直肠腺癌H&E组织病理学图像分割中的表现	比较了多种U-Net变体（包括Attention U-Net、U-Net与ResNet50、MobileNet-v2、EfficientNetB0、DenseNet121结合）在结直肠腺癌分割中的性能，发现DenseNet121和ResNet50作为U-Net的骨干网络表现最佳	未提及样本量是否足够大以支持结论的普适性，也未讨论模型在其他类型癌症或数据集上的泛化能力	开发自动化系统以准确识别结直肠区域的腺癌，通过二分类分割方法实现早期检测和诊断	结直肠腺癌的H&E组织病理学图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	U-Net及其变体（Attention U-Net、U-Net与ResNet50、MobileNet-v2、EfficientNetB0、DenseNet121结合）	图像	未明确提及具体样本数量
8290	2025-01-22	The regulatory landscape of 5' UTRs in translational control during zebrafish embryogenesis 2025-Jan-13, Developmental cell IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.devcel.2024.12.038 PMID:39818206	研究论文	本研究通过大规模并行报告实验和核糖体分析，揭示了斑马鱼胚胎发生早期5' UTR在翻译调控中的调控景观	首次提出了基于5' UTR的翻译调控定量模型，并开发了深度学习模型DaniO5P来预测母源和合子5' UTR异构体的活性	研究主要集中于斑马鱼胚胎发生早期，可能不适用于其他发育阶段或物种	研究5' UTR在斑马鱼胚胎发生早期翻译调控中的作用	斑马鱼胚胎发生早期的5' UTR序列	自然语言处理	NA	大规模并行报告实验、核糖体分析	深度学习模型DaniO5P	序列数据	18,154个序列
8291	2025-01-22	Multispectral imaging-based detection of apple bruises using segmentation network and classification model 2025-Jan, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70003 PMID:39832229	研究论文	本文提出了一种结合多光谱成像系统和深度学习的方法，用于准确检测苹果的损伤程度和损伤时间	提出了改进的DeepLabV3+模型，结合深度可分离卷积和高效通道注意力机制，并使用焦点损失函数，提高了损伤区域的提取精度	未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	准确检测苹果的损伤程度和损伤时间，以减少经济损失	苹果的损伤区域	计算机视觉	NA	多光谱成像	DeepLabV3+, EfficientNetV2, DenseNet121, ShuffleNetV2	图像	未提及具体样本数量
8292	2025-01-22	Knowledgebase-Driven Exploration and Experimental Verification of Simvastatin's Inhibitory Impact on P2X7/NLRP3 Inflammasome Pathway 2025-Jan, Chemical biology & drug design IF:3.2Q3 DOI:10.1111/cbdd.70048 PMID:39834043	研究论文	本研究通过知识库驱动的方法和实验验证，探讨了辛伐他汀对P2X7/NLRP3炎症小体通路的抑制作用及其在抑郁症模型中的抗抑郁效果	首次结合机器/深度学习方法预测辛伐他汀的潜在作用靶点，并通过实验验证其在抑郁症模型中的抗抑郁机制	研究仅基于大鼠模型，未涉及人类临床试验，结果的普适性有待进一步验证	阐明辛伐他汀通过抑制P2X7/NLRP3炎症小体通路发挥抗抑郁作用的机制	慢性轻度应激（CMS）诱导的抑郁症模型大鼠	机器学习	抑郁症	机器/深度学习方法	NA	行为数据、蛋白质和mRNA表达数据	抑郁症模型大鼠
8293	2025-01-22	End-to-end underwater acoustic transmission loss prediction with adaptive multi-scale dilated network 2025-Jan-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0034857 PMID:39835828	研究论文	本文提出了一种端到端的水下声学传输损失预测架构，利用深度学习方法有效建模物理现象，显著减少计算时间和成本	提出了一种名为MultiScale-DUNet的U-Net模型，集成了自适应多尺度扩张模块，能够快速准确地预测完整声场	研究仍处于初期阶段，尚未在实际应用中广泛验证	预测水下声学传输损失，以应用于水下探测和实时水下监测等领域	水下声学传播	机器学习	NA	深度学习	U-Net	声学数据	NA
8294	2025-01-22	LD-informed deep learning for Alzheimer's gene loci detection using WGS data 2024-Dec-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.19.24313993 PMID:39371140	研究论文	本研究介绍了一种名为Deep-Block的多阶段深度学习框架，用于从大规模全基因组测序数据中识别与阿尔茨海默病显著相关的遗传区域	Deep-Block框架结合了生物学知识，采用三阶段方法：基于连锁不平衡（LD）模式的基因组分割、使用稀疏注意力机制选择相关LD块、应用TabNet和随机森林算法量化单核苷酸多态性（SNP）特征重要性	研究主要针对非西班牙裔白人参与者，可能限制了结果的普适性	识别与阿尔茨海默病显著相关的遗传区域	7,416名非西班牙裔白人参与者（3,150名认知正常的老年人，4,266名阿尔茨海默病患者）	机器学习	阿尔茨海默病	全基因组测序（WGS）	TabNet, 随机森林	基因组数据	7,416名非西班牙裔白人参与者
8295	2025-01-22	Real-time CBCT Imaging and Motion Tracking via a Single Arbitrarily-angled X-ray Projection by a Joint Dynamic Reconstruction and Motion Estimation (DREME) Framework 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398221	研究论文	本文介绍了一种名为DREME的框架，用于实时CBCT成像和运动估计，无需依赖患者特定的先验知识	DREME框架通过结合深度学习实时CBCT成像和运动估计方法，解决了传统方法中因先验信息过时而导致的成像和运动跟踪准确性问题	虽然DREME在数字幻影模拟和真实患者研究中表现出色，但其在更广泛临床环境中的应用仍需进一步验证	开发一种实时CBCT成像和运动估计框架，以改善放疗中的图像引导和在线治疗适应	CBCT成像和呼吸引起的解剖运动	医学影像	NA	深度学习，卷积神经网络	CNN	X射线投影图像	数字幻影模拟和真实患者研究
8296	2025-01-22	AxonFinder: Automated segmentation of tumor innervating neuronal fibers 2024-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.03.611089 PMID:39282317	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化轴突分割方法AxonFinder，用于前列腺肿瘤微环境中的轴突分割	利用U-Net模型与ResNet-101编码器结合的多重成像方法，实现了对不规则形态轴突的自动化分割	研究依赖于手动标注的轴突数据进行模型训练，可能存在标注误差	研究目的是通过自动化分割轴突，探索肿瘤神经支配与癌症进展之间的相关性	前列腺肿瘤微环境中的轴突	数字病理学	前列腺癌	多重成像	U-Net与ResNet-101编码器	全切片图像	来自低、中、高风险前列腺癌患者的全切片图像数据集
8297	2025-01-22	Linking disease activity with optical coherence tomography angiography in neovascular age related macular degeneration using artificial intelligence 2024-08-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70234-8 PMID:39164449	研究论文	本研究利用人工智能技术探讨了新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者疾病活动性与光学相干断层扫描血管成像（OCTA）参数之间的定量关联	首次使用深度学习算法（RetInSight）检测和量化SD-OCT上的黄斑液体，并评估其与OCTA参数的相关性	样本量相对较小（230例患者），且部分相关性未达到统计学显著性	探讨nAMD患者疾病活动性与OCTA参数之间的定量关联，以优化抗VEGF治疗策略	接受抗VEGF治疗的nAMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习算法（RetInSight）	图像	230例患者
8298	2025-01-22	The diagnostic performance of AI-based algorithms to discriminate between NMOSD and MS using MRI features: A systematic review and meta-analysis 2024-Jul, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2024.105682 PMID:38781885	系统综述和荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了基于MRI特征的AI算法在区分视神经脊髓炎谱系障碍（NMOSD）和多发性硬化症（MS）中的诊断性能	首次系统评估了AI模型在区分NMOSD和MS中的表现，并提供了基于MRI特征的诊断准确率、敏感性和特异性	研究结果受到MR成像、模型评估和报告性能指标的异质性影响，需要多中心数据集、标准化成像和评估协议以及详细透明的结果报告来优化性能	评估基于MRI特征的AI算法在区分NMOSD和MS中的诊断性能	NMOSD和MS患者	数字病理学	视神经脊髓炎谱系障碍和多发性硬化症	MRI	机器学习和深度学习	图像	1,362名MS患者和1,118名NMOSD患者
8299	2025-01-22	Sensing technologies and machine learning methods for emotion recognition in autism: Systematic review 2024-Jul, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105469 PMID:38723429	系统综述	本文综述了自闭症情感识别中使用的传感技术和机器学习方法，识别现有障碍和未来可能的研究方向	专注于自闭症患者的情感识别，结合传感技术和机器学习方法，填补了该领域的研究空白	研究主要集中在广泛的自闭症谱系上，对更具体的谱系障碍关注较少，隐私和安全问题讨论不足	评估自闭症情感识别中传感技术和机器学习方法的应用现状，识别现有障碍和未来研究方向	自闭症儿童、青少年和成人	机器学习	自闭症	面部表情识别技术、生理传感器	经典监督学习技术、无监督方法、深度学习模型	视频、生理数据	65篇符合标准的出版物
8300	2025-01-22	Small-Molecule Inhibitors of TIPE3 Protein Identified through Deep Learning Suppress Cancer Cell Growth In Vitro 2024-04-30, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells13090771 PMID:38727307	研究论文	本文通过深度学习方法识别出TIPE3蛋白的小分子抑制剂，并在体外实验中验证了其对癌细胞生长的抑制作用	结合深度学习和分子动力学模拟进行虚拟药物筛选，成功识别出具有显著抗癌活性的TIPE3抑制剂	研究仅限于体外实验，尚未进行体内实验验证	开发针对TIPE3蛋白的抗癌药物	TIPE3蛋白及其小分子抑制剂	机器学习	癌症	DFCNN, Autodock Vina docking, DeepBindBC, MD, metadynamics	DFCNN	化合物数据集	ZINC化合物数据集中的六个候选化合物