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
861	2025-07-19	Automated Detection of Gibbon Calls From Passive Acoustic Monitoring Data Using Convolutional Neural Networks in the "Torch for R" Ecosystem 2025-Jul, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.71678 PMID:40666685	研究论文	本文提出了一种使用R环境中的'Torch for R'生态系统和卷积神经网络（CNNs）从被动声学监测数据中自动检测长臂猿叫声的方法	首次在R编程环境中实现了基于深度学习的声学信号自动检测方法，并比较了六种CNN架构在两种长臂猿叫声检测上的性能	不同架构的性能表现依赖于物种和测试数据集，没有统一的最高性能模型	开发一种可在R环境中运行的自动声学信号检测方法，用于生态监测	两种长臂猿的叫声（北部灰长臂猿和南部黄颊冠长臂猿的雌性叫声）	机器学习	NA	被动声学监测（PAM）	CNN	音频	来自马来西亚丹浓谷保护区和柬埔寨Keo Seima野生动物保护区的两个自主录音单元网格的数据
862	2025-07-19	Classification of Biscuit Quality With Deep Learning Algorithms 2025-Jul, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70379 PMID:40676924	研究论文	本研究旨在通过使用深度学习模型检测缺陷产品，减少饼干生产质量控制过程中的时间、成本和人为错误	采用深度学习模型（如EfficientNet、ResNet）进行饼干质量分类，并在工业食品生产中实现高效精确的质量控制	未提及数据集的具体规模或多样性，可能影响模型的泛化能力	减少饼干生产质量控制过程中的时间、成本和人为错误	饼干的质量分类（缺陷与无缺陷，以及多类别分类如过熟、纹理缺陷和不完整）	计算机视觉	NA	深度学习	EfficientNet, ResNet, XceptionNet, MobileNet	图像	两个数据集（一个用于二分类，一个用于多分类），具体样本数量未提及
863	2025-07-19	Deep Learning-Based MRI Analysis Reveals Lewy Body Co-Pathology Accelerates Brain Aging in Alzheimer's Disease 2025-Jun-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6874970/v1 PMID:40678251	研究论文	本研究利用深度学习分析MRI扫描，揭示了路易体共病理加速阿尔茨海默病患者脑老化	首次结合脑脊液α-突触核蛋白种子扩增实验和深度学习MRI分析，量化路易体共病理对阿尔茨海默病神经退行性变的影响	研究样本主要来自认知障碍患者，可能无法完全代表疾病早期变化	探究路易体病理与阿尔茨海默病共存的协同效应对脑老化的影响	4,355名认知正常个体和803名认知障碍患者的MRI数据	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI扫描和脑脊液α-突触核蛋白种子扩增实验(SAA)	深度学习模型	MRI图像	4,355名认知正常个体用于模型训练，803名认知障碍患者用于应用分析
864	2025-07-19	FIR-LSTM: An Explainable Deep Learning Framework for Predicting Iatrogenic Withdrawal Syndrome in Pediatric Intensive Care Units 2025-Jun-25, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6787167/v1 PMID:40678213	研究论文	开发了一种可解释的深度学习框架FIR-LSTM，用于预测儿科重症监护病房中的医源性戒断综合征	结合单向多层LSTM网络和层间相关性传播（LRP）技术，提高了模型的解释性和预测性能	研究仅基于电子健康记录（EHRs），未考虑其他可能的临床因素	早期预测儿科ICU患者医源性戒断综合征（IWS）风险，以促进及时干预	儿科重症监护病房患者	机器学习	医源性戒断综合征	层间相关性传播（LRP）	LSTM	电子健康记录（EHRs）	NA
865	2025-07-19	AVN: A Deep Learning Approach for the Analysis of Birdsong 2025-Jun-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.10.593561 PMID:39229184	研究论文	本文介绍了一种名为AVN的深度学习行为分析流程，用于斑胸草雀等鸣禽学习发声的分析	开发了无需额外训练数据即可跨多个动物群体高精度注释鸣声的深度学习流程，并生成可解释的特征集来描述鸣声的语法、时间和声学特性	NA	通过标准化表型和学习结果的映射，促进和加速对发声行为的研究，从而更好地将行为与潜在的神经过程联系起来	斑胸草雀的鸣声	深度学习	NA	深度学习	NA	音频数据	多个研究小组和实验中的斑胸草雀鸣声数据
866	2025-07-19	Development and validation of a deep learning-based automatic classification algorithm for the medial temporal lobe atrophy score using a multimodality cascade transformer 2025-Jun-17, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106993 PMID:40675115	research paper	开发并验证了一种基于深度学习的自动分类算法，用于认知障碍患者内侧颞叶萎缩（MTA）评分的分类	使用多模态级联Transformer开发深度学习模型，自动化MTA评分分类	模型性能在深度学习和机器学习方法之间相似，未显示出显著优势	开发并验证自动分类算法以评估认知障碍患者的MTA评分	认知障碍患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning, machine learning	Transformer	image	训练数据集1694名患者，内部测试数据集297名患者，外部测试数据集400名患者
867	2025-07-19	Regulatory risk loci link disrupted androgen response to pathophysiology of Polycystic Ovary Syndrome 2025-Jun-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.26.25324630 PMID:40196246	研究论文	本研究整合分子和表观基因组注释，利用深度学习框架预测多囊卵巢综合征（PCOS）风险变异的细胞类型特异性调控效应	使用深度学习模型预测PCOS风险变异的调控效应，揭示这些变异如何影响关键转录因子结合位点，从而调控促性腺激素信号、卵泡生成和类固醇生成	研究主要基于预测模型，需要进一步的实验验证来确认这些调控效应的生物学意义	解析PCOS的复杂遗传景观，揭示易感位点如何驱动分子机制	多囊卵巢综合征（PCOS）风险变异及其在脑和内分泌细胞类型中的调控效应	机器学习	多囊卵巢综合征	深度学习（DL）	深度学习模型	表观基因组数据	NA
868	2025-07-19	Current State of Artificial Intelligence Model Development in Obstetrics 2025-Jun-05, Obstetrics and gynecology IF:5.7Q1 DOI:10.1097/AOG.0000000000005944 PMID:40472381	综述	本文回顾了最近关于人工智能在产科应用的相关文献，描述了AI在特定产科问题中的应用趋势，并评估了AI对产科护理的潜在影响	总结了AI在产科领域的最新应用趋势，并指出了未来可能影响产科护理的AI技术	大多数研究的人群与美国人口差异较大，其普遍适用性不确定，且很少有模型真正部署到产科实践中	评估人工智能在产科领域的应用现状及其对产科护理的潜在影响	产科领域的人工智能应用	数字病理学	产科疾病	机器学习, 深度学习, 神经网络	NA	NA	研究样本量从10到953,909不等
869	2025-07-19	Deep learning model for differentiating thyroid eye disease and orbital myositis on computed tomography (CT) imaging 2025-Jun-03, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2510587 PMID:40459922	research paper	开发一种深度学习模型，利用眼眶CT成像准确区分甲状腺眼病和眼眶肌炎	使用深度学习模型通过单一冠状位眼眶CT图像高精度区分甲状腺眼病和眼眶肌炎，并识别除眼外肌增大外的其他显著特征	单中心回顾性研究，样本量相对较小	开发一种能够准确区分甲状腺眼病和眼眶肌炎的深度学习模型	甲状腺眼病和眼眶肌炎患者及正常对照	digital pathology	thyroid eye disease, orbital myositis	orbital computed tomography (CT) imaging	Visual Geometry Group-16 network	image	1628张图像来自192名患者（110名甲状腺眼病，51名眼眶肌炎，31名对照）
870	2025-07-19	An innovative ensemble approach of deep learning models with soft computing techniques for GIS-based drought-zonation mapping in Rarh Region, West Bengal 2025-Jun, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36634-7 PMID:40560313	research paper	本研究提出了一种创新的深度学习集成方法，结合软计算技术，用于基于GIS的西孟加拉邦Rarh地区干旱分区制图	采用Hybrid Deep Learning Ensemble模型进行干旱分区制图，相比传统MLP NN和DenseNet神经网络具有更高精度	研究仅针对西孟加拉邦Rarh地区，可能无法直接推广到其他地理区域	开发高精度的干旱分区制图方法，以支持干旱风险管理和可持续发展战略	西孟加拉邦Rarh地区的Birbhum和Purba Bardhhaman地区	machine learning	NA	GIS, 深度学习集成方法	MLP NN, DenseNet, Hybrid Deep Learning Ensemble	地理空间数据, 气象数据, 农业数据, 水文数据, 社会经济数据	27个干旱评估因子，覆盖Birbhum和Purba Bardhhaman地区
871	2025-07-19	Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models 2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025059 PMID:40676987	研究论文	本研究探讨了在具有恒定感染和恢复率的SIR模型中实现最短根除时间的最优疫苗接种计划	提出了一种基于物理信息神经网络的网格自由框架来近似解决HJB方程，并通过动态规划原理高效获得最优疫苗接种控制	研究假设感染和恢复率为恒定值，可能限制了模型在更复杂流行病场景中的应用	解决流行病建模中的最优控制问题及其对应的HJB方程	SIR流行病模型中的最优疫苗接种计划	机器学习	NA	物理信息神经网络(PINN)	神经网络	数值数据	NA
872	2025-07-19	Accuracy of deep learning-based upper airway segmentation 2025-03, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102048 PMID:39244033	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动模型和半自动方法在上气道分割中的准确性，并与金标准手动方法进行了比较	使用MONAI Label框架训练自动分割模型，并与开源程序ITK-SNAP的半自动分割方法进行比较，验证了两种方法在临床中的可接受性	研究仅针对CBCT图像，未涉及其他影像模态	评估自动和半自动上气道分割方法的准确性，以辅助正畸治疗中的诊断和规划	上气道的体积和形态	数字病理	NA	CBCT	深度学习	图像	NA
873	2025-07-19	[Artificial intelligence in healthcare] 2025-Mar, Klinicka mikrobiologie a infekcni lekarstvi PMID:40678962	综述	本文简要概述了人工智能在医疗领域的历史、工作原理及具体应用	探讨了AI在医疗影像技术、医学文档分析和临床决策支持中的创新应用	面临潜在错误、伦理困境和滥用风险等挑战	概述人工智能在医疗领域的应用及其挑战	人工智能在医疗领域的应用	医疗信息学	NA	机器学习、深度学习、神经网络	NA	医疗影像、医学文档、临床数据	NA
874	2025-07-19	Invited commentary: deep learning-methods to amplify epidemiologic data collection and analyses 2025-Feb-05, American journal of epidemiology IF:5.0Q1 DOI:10.1093/aje/kwae215 PMID:39013794	comments	本文是一篇受邀评论，探讨了深度学习在流行病学数据收集和分析中的应用及其潜力	强调了深度学习为流行病学研究带来的新机遇，包括扩大研究的地理范围、增加研究对象数量以及处理大规模或高维数据	指出深度学习工具对流行病学家而言不如传统回归方法那样直接和普及，需要与深度学习专家进行跨学科合作	探讨深度学习如何扩展和增强流行病学研究的数据收集和分析能力	流行病学研究中的数据收集和分析方法	machine learning	NA	深度学习	neural networks, attention algorithms	text, audio, images, video	NA
875	2025-07-19	Deep Learning-Based Segmentation of Cervical Posterior Longitudinal Ligament Ossification in Computed Tomography Images and Assessment of Spinal Cord Compression: A Two-Center Study 2025-02, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.123567 PMID:39694139	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习模型，用于自动分割后纵韧带骨化病灶并测量骨化物质厚度及计算颈椎脊髓压迫系数	首次提出全自动CT深度学习模型用于后纵韧带骨化分割及脊髓压迫评估，采用3D U-Net框架实现高精度分割	外部测试集Dice系数较低(0.71)，模型泛化能力有待提升，样本来自两个中心可能限制普适性	开发自动化工具辅助诊断后纵韧带骨化疾病	307例后纵韧带骨化患者的CT影像	数字病理	脊柱疾病	CT成像	3D U-Net	医学影像	307例患者(260例来自上海长征医院，47例来自西南医科大学附属中医医院)
876	2025-07-19	Critical factors influencing live birth rates in fresh embryo transfer for IVF: insights from cluster ensemble algorithms 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88210-1 PMID:39881210	研究论文	本研究通过一种新型的NMF-based Ensemble算法（NMFE）分析影响新鲜胚胎移植成功的关键临床因素	提出了一种结合NMF、AMU-NMF和GDLC算法的NMFE集成算法，用于分析IVF-ET数据集	研究仅基于2238个周期的数据，可能无法涵盖所有临床情况	识别影响新鲜胚胎移植成功的关键临床因素	体外受精（IVF）的新鲜胚胎移植	机器学习	不孕不育	Non-negative Matrix Factorization (NMF), accelerated multiplicative updates for non-negative matrix factorization (AMU-NMF), generalized deep learning clustering (GDLC)	NMFE	临床数据	2238个IVF周期和85个独立临床特征
877	2025-07-19	Deep learning-based malaria parasite detection: convolutional neural networks model for accurate species identification of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax 2025-01-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87979-5 PMID:39885248	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于从厚血涂片中准确分类被恶性疟原虫、间日疟原虫感染的红细胞及未感染的白细胞	该模型采用七通道输入，显著提高了疟原虫种类识别的准确性，解决了以往模型难以区分不同疟原虫种类的问题	当前模型尚未在真实世界质量图像上全面测试，且需要进一步开发以适应偏远地区的实际应用	开发一种自动化工具以提高疟疾诊断的准确性和效率，特别是在缺乏训练有素的显微镜技师的偏远地区	被恶性疟原虫（P. falciparum）和间日疟原虫（P. vivax）感染的红细胞及未感染的白细胞	数字病理学	疟疾	深度学习	CNN	图像	12,954例（验证集）+ 64,126例（交叉验证）厚血涂片样本
878	2025-07-19	Investigating the performance of multivariate LSTM models to predict the occurrence of Distributed Denial of Service (DDoS) attack 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313930 PMID:39823417	研究论文	本文探讨了使用多元LSTM模型预测分布式拒绝服务（DDoS）攻击的性能	通过比较多种深度学习模型和机器学习模型，证明了LSTM网络在预测DDoS攻击中的优越性	无法完全避免服务器遭受DDoS攻击，只能在一定程度上预防	评估不同模型在预测DDoS攻击中的性能，寻找最优预测方法	DDoS攻击的网络流量数据	机器学习	NA	深度学习、机器学习	LSTM, DNN, Random Forest, AdaBoost, Gaussian Naive Bayes	网络流量数据	使用CICDDoS2019基准数据集，包含88个特征，从中提取22个特征
879	2025-07-19	Artificial intelligence in ophthalmology: a bibliometric analysis of the 5-year trends in literature 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1580583 PMID:40665980	研究论文	通过文献计量学方法分析过去5年（2020-2024年）人工智能在眼科领域应用的文献，揭示该领域的最新发展趋势	超越单个领域提供更全面的见解，涵盖2022年后的文献，填补了先前文献计量学研究的空白	仅基于Web of Science核心合集的数据，可能未涵盖所有相关文献	阐明人工智能在眼科领域应用的最新观点和发展趋势	人工智能在眼科领域的应用文献	数字病理	年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变、青光眼等眼科疾病	文献计量学方法	深度学习、机器学习、CNN	文献数据	21,725篇文献，来自134个国家和7,126个机构
880	2025-07-19	Dual-stage segmentation and classification framework for skin lesion analysis using deep neural network 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251351858 PMID:40666627	研究论文	本研究开发了一个双阶段深度学习框架，用于皮肤病变的分割和分类，以解决数据不平衡、病变变异性和低对比度等挑战	提出了一个结合U-Net与VGG16编码器的精确实例分割阶段，以及使用EfficientFormer和SwiftFormer网络的分类阶段的双阶段框架	未明确提及具体限制，但可能包括对非皮肤镜数据（如SLICE-3D）的适应性仍需进一步验证	开发一个高精度和鲁棒性的双阶段深度学习框架，用于皮肤病变的分割和分类	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	U-Net, VGG16, EfficientFormer, SwiftFormer, XGBoost, ResNet	图像, 表格数据	三个基准数据集：HAM10000（10,000张训练图像）、ISIC 2018和ISIC 2024 SLICE-3D数据集