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
8861	2025-01-26	CERVIXNET: An Efficient Approach for the Detection and Classifications of the Cervigram Images Using Modified Deep Learning Architecture 2025-Jan-23, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056343690250116020310 PMID:39851104	研究论文	本文提出了一种新颖的方法，通过改进的深度学习架构CervixNet来检测和分类宫颈图像，以区分健康与异常宫颈图像，并分割异常图像中的癌症区域	提出了改进的深度学习架构CervixNet，提高了宫颈癌的检测率，并在IMODT和Guanacaste数据库上进行了性能评估	未提及具体的数据集规模或模型在其他数据集上的泛化能力	通过深度学习技术提高宫颈癌的早期检测和分类准确性	宫颈图像（健康与异常）	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	改进的深度学习架构CervixNet	图像	IMODT和Guanacaste数据库中的宫颈图像
8862	2025-01-26	Artificial Intelligence Revolution in Pharmaceutical Sciences: Advancements, Clinical Impacts, and Applications 2025-Jan-23, Current pharmaceutical biotechnology IF:2.2Q3 DOI:10.2174/0113892010356115241224104018 PMID:39851128	综述	本文综述了人工智能在药物科学领域的革命性进展、临床影响及应用	探讨了AI在药物发现、开发过程中的应用，特别是在固体剂型开发中的创新，以及3D打印技术在个性化治疗中的应用	未具体提及研究的局限性	探讨人工智能在药物科学和医疗保健中的应用及其对提高生产效率和个性化医疗的贡献	药物发现与开发过程、个性化治疗、疾病诊断与预测	机器学习	NA	深度学习、神经网络	NA	复杂生物数据	NA
8863	2025-01-26	Research on the improvement method of imbalance of ground penetrating radar image data 2025-Jan-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87123-3 PMID:39843521	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的损伤数据扩展方法，以提高地面穿透雷达（GPR）图像数据的分类准确性	提出了一种新的损伤数据扩展方法，通过改进生成器和判别器以及新增编码器，稳定生成损伤样本，从而提高分类网络的准确性	未提及具体的数据集大小和实验环境，可能影响结果的普适性	提高地面穿透雷达图像数据的分类准确性，降低现场数据收集成本	地面穿透雷达图像数据	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	未提及具体样本数量
8864	2025-01-26	Enhanced streamflow forecasting using hybrid modelling integrating glacio-hydrological outputs, deep learning and wavelet transformation 2025-Jan-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87187-1 PMID:39843529	研究论文	本研究提出了一种结合冰川水文模型输出、深度学习和小波变换的混合建模方法，以提高河流流量预测的准确性	结合冰川水文模型输出与深度学习方法，利用小波变换进行多尺度分析，显著提升了高流量事件的预测精度	缺乏直接测量数据	提高河流流量预测的准确性，以支持洪水风险评估和水资源管理	高山区河流流域的冰雪融化和径流动态	机器学习	NA	深度学习、小波变换	CNN-LSTM	气象数据、冰川水文模型输出	NA
8865	2025-01-26	An efficient and lightweight detection method for stranded elastic needle defects in complex industrial environments using VEE-YOLO 2025-Jan-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85721-9 PMID:39843892	研究论文	本文提出了一种名为VEE-YOLO的高效轻量级检测方法，用于复杂工业环境中的弹性针缺陷检测	引入YOLOv8-n作为核心网络，提出VEE-YOLO模型，通过GSConv增强特征提取，改进特征提取质量，并使用EIoU Loss替代CIoU Loss以提高检测性能	未提及具体局限性	提高复杂工业环境中小尺寸、密集排列零件的缺陷检测性能	弹性针缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8-n, VEE-YOLO	图像	未提及具体样本数量
8866	2025-01-26	Memristor-based feature learning for pattern classification 2025-Jan-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56286-y PMID:39837872	研究论文	本文提出了一种基于忆阻器漂移扩散动力学的特征学习技术，用于模式分类任务	利用单个忆阻器的动态响应来学习特征，显著减少了模型参数和计算操作，相比深度模型分别减少了2和4个数量级	需要进一步验证在不同应用场景下的通用性和稳定性	通过半导体物理直接实现特征学习，以减少模型与硬件之间的差异	忆阻器芯片	机器学习	NA	忆阻器漂移扩散动力学	NA	NA	180纳米忆阻器芯片
8867	2025-01-26	Design of an integrated model with temporal graph attention and transformer-augmented RNNs for enhanced anomaly detection 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85822-5 PMID:39837915	研究论文	本文提出了一种集成模型，结合时间图注意力和Transformer增强的RNNs，用于增强复杂环境中摄像头监控系统的异常检测	结合RNNs与GATs有效建模跨摄像头的长期依赖关系，采用Transformer-Augmented RNN通过自注意力机制改进时间建模，使用多模态变分自编码器融合视频、音频和运动传感器信息，并应用原型网络进行少样本学习	未明确提及具体限制	提高复杂环境中摄像头监控系统的异常检测效率和准确性	摄像头监控系统中的异常检测	计算机视觉	NA	深度学习模型，包括RNNs、GATs、Transformer-Augmented RNN、多模态变分自编码器、原型网络	RNNs、GATs、Transformer-Augmented RNN、多模态变分自编码器、原型网络	视频、音频、运动传感器数据	未明确提及具体样本数量
8868	2025-01-26	Research on credit risk of listed companies: a hybrid model based on TCN and DilateFormer 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86371-7 PMID:39837952	研究论文	本文提出了一种基于TCN和DilateFormer的混合模型，用于提高上市公司信用风险评估的准确性	结合Transformer和CNN的概念，提出了一种新的混合模型TCN-DilateFormer，以增强对长时间金融数据的捕捉能力并解决高维金融数据的挑战	未提及具体局限性	提高上市公司信用风险评估的准确性	上市公司的信用风险	机器学习	NA	NA	TCN-DilateFormer	金融数据	未提及具体样本数量
8869	2025-01-26	College students' entrepreneurship education path and management strategy of start-up enterprises using causal attribution theory 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86797-z PMID:39837953	研究论文	本研究旨在通过因果归因理论提升大学生创业教育的有效性，并提高初创企业的安全系数	结合深度学习和人工智能技术分析初创企业的风险影响因素，并提出基于因果归因理论的教育路径和管理策略	未提及具体样本量或数据来源的局限性	提升大学生创业教育的效果和初创企业的管理策略	大学生创业教育和初创企业	机器学习	NA	深度学习（DL）和人工智能（AI）	NA	问卷数据和文献数据	未提及具体样本量
8870	2025-01-26	A comparative study on different machine learning approaches with periodic items for the forecasting of GPS satellites clock bias 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87328-6 PMID:39838080	研究论文	本文比较了四种考虑周期性变化的机器学习模型在预测GPS卫星时钟偏差方面的效果	本文创新性地将周期性变化因素纳入机器学习模型，以提高GPS卫星时钟偏差的预测精度	研究仅基于国际GNSS服务预报实验的精确卫星时钟偏差数据，未涉及其他数据源或实际应用场景	提高GPS卫星时钟偏差的预测精度，以增强实时定位的准确性	GPS卫星时钟偏差	机器学习	NA	NA	BPNN, WNN, LSTM, GRU	时间序列数据	国际GNSS服务预报实验的精确卫星时钟偏差数据
8871	2025-01-26	A multi-modal deep learning model for prediction of Ki-67 for meningiomas using pretreatment MR images 2025-Jan-21, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00811-1 PMID:39838113	研究论文	本研究开发并验证了一种基于基线磁共振成像（MRI）的深度学习网络，用于预测脑膜瘤患者的Ki-67状态	利用多模态深度学习模型预测Ki-67状态，并通过Kaplan-Meier生存分析探讨模型在肿瘤生长预测中的应用	研究为回顾性设计，可能存在选择偏差	开发一种有效的工具，用于早期预测Ki-67和肿瘤体积增长，以辅助个体化患者管理	脑膜瘤患者	数字病理	脑膜瘤	深度学习	多模态深度学习模型	MRI图像	1239名患者，来自三家医院
8872	2025-01-22	Publisher Correction: Speech-based personality prediction using deep learning with acoustic and linguistic embeddings 2025-Jan-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86466-1 PMID:39833270	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8873	2025-01-26	Energy consumption prediction using modified deep CNN-Bi LSTM with attention mechanism 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41507 PMID:39850437	研究论文	本文提出了一种改进的深度CNN-Bi LSTM模型，结合注意力机制，用于家庭能源消耗预测	结合了深度CNN和Bi-LSTM模型，并引入注意力机制，以提高时间序列数据的预测准确性	未提及模型在其他数据集或实际应用中的泛化能力	提高家庭能源消耗预测的准确性，以优化能源生成和存储	家庭能源消耗数据	机器学习	NA	深度学习	CNN-Bi LSTM	时间序列数据	NA
8874	2025-01-26	Challenges and applications of artificial intelligence in infectious diseases and antimicrobial resistance 2025-Jan-07, npj antimicrobials and resistance DOI:10.1038/s44259-024-00068-x PMID:39843587	综述	本文探讨了人工智能在传染病和抗菌药物耐药性领域的应用及其挑战	强调了人工智能在病原体检测、耐药性预测和药物发现中的创新应用	指出了人工智能在该领域应用中仍需改进的地方	研究人工智能在传染病控制和抗菌药物耐药性中的应用	传染病和抗菌药物耐药性	机器学习	传染病	机器学习和深度学习	NA	NA	NA
8875	2025-01-26	The value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-based radiomics in non-small cell lung cancer 2025 Jan-Mar, Tzu chi medical journal IF:1.4Q2 DOI:10.4103/tcmj.tcmj_124_24 PMID:39850392	综述	本文综述了基于18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（F-FDG PET）的放射组学在非小细胞肺癌（NSCLC）中的应用及其价值	总结了F-FDG PET放射组学在NSCLC中的应用，包括转移检测、组织病理学分型、驱动突变表征、治疗反应评估和生存结果评估，并探讨了基于F-FDG PET的深度学习的价值	当前研究缺乏对F-FDG PET放射组学潜在生物学意义的深入基础研究，且临床应用的重复性有待验证	探讨F-FDG PET放射组学在NSCLC精准医学中的应用价值	非小细胞肺癌（NSCLC）	数字病理学	肺癌	F-FDG PET	深度学习	医学影像	NA
8876	2025-01-26	Artificial Intelligence in Diagnosis and Management of Nail Disorders: A Narrative Review 2025 Jan-Feb, Indian dermatology online journal IF:1.9Q3 DOI:10.4103/idoj.idoj_460_24 PMID:39850679	综述	本文综述了人工智能在甲病诊断和管理中的应用，包括其在诊断甲真菌病、甲下黑色素瘤、甲银屑病、甲襞毛细血管镜及系统性疾病的甲表现中的作用	本文首次全面回顾了人工智能在甲病学领域的应用，特别是深度学习卷积神经网络在甲图像解读中的高敏感性和特异性	数据稀缺、图像异质性、可解释性问题、法规遵从性和工作流程整合不良等问题阻碍了人工智能在甲病学实践中的无缝应用	探讨人工智能在甲病诊断和管理中的应用及其潜力	甲病，包括甲真菌病、甲下黑色素瘤、甲银屑病、甲襞毛细血管镜及系统性疾病的甲表现	数字病理	NA	深度学习卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	NA
8877	2025-01-26	Optimizing predictions of environmental variables and species distributions on tidal flats by combining Sentinel-2 images and their deep-learning features with OBIA 2025, International journal of remote sensing IF:3.0Q2 DOI:10.1080/01431161.2024.2423909 PMID:39850715	研究论文	本研究结合Sentinel-2影像及其深度学习特征与基于对象的图像分析（OBIA），优化了潮滩环境变量和物种分布的预测	首次将深度学习特征与OBIA结合，显著提高了潮滩环境变量和物种分布的预测精度	光谱对比度有限，且预测精度仍有提升空间	优化潮滩环境变量和物种分布的预测	潮滩沉积物特性和大型底栖动物	计算机视觉	NA	深度学习，基于对象的图像分析（OBIA）	卷积自编码器，随机森林	图像	2018至2020年荷兰瓦登海的Pinkegat和Zoutkamperlaag潮盆数据
8878	2025-01-26	Characterization of saffron from different origins by HS-GC-IMS and authenticity identification combined with deep learning 2024-Dec-30, Food chemistry: X DOI:10.1016/j.fochx.2024.101981 PMID:39850938	研究论文	本文开发了一种结合顶空气相色谱-离子迁移谱（HS-GC-IMS）和卷积神经网络（CNN）的方法，用于快速识别藏红花的来源和掺假	首次将HS-GC-IMS与CNN结合，用于藏红花的来源和掺假识别，实现了高准确率的预测	未提及样本的具体来源和数量，可能影响模型的泛化能力	开发一种快速可靠的策略，用于识别藏红花的来源和掺假	藏红花	机器学习	NA	HS-GC-IMS	CNN	图像	NA
8879	2025-01-26	Accurate size-based protein localization from cryo-ET tomograms 2024-Dec, Journal of structural biology: X DOI:10.1016/j.yjsbx.2024.100104 PMID:39044770	研究论文	本文提出了一种基于大小的蛋白质定位方法，用于从冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像中快速准确地挑选蛋白质颗粒	该方法不需要外部模板或用户提供的标签，且计算效率高，适用于非专用CPU硬件	未提及具体局限性	提高冷冻电子断层扫描图像分析中蛋白质颗粒挑选的准确性和效率	冷冻电子断层扫描图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描（cryo-ET）和子断层图平均（STA）	NA	3D图像	不同类型的样本的断层图
8880	2025-01-26	Evolutionary Strategies AI Addresses Multiple Technical Challenges in Deep Learning Deployment: Proof-of-Principle Demonstration for Neuroblastoma Brain Metastasis Detection 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01165-z PMID:38886289	研究论文	本文探讨了深度神经进化（DNE）在解决放射学AI中的过拟合和泛化性问题上的应用，特别是在神经母细胞瘤脑转移检测中的表现	展示了DNE在多样化外部验证集上的泛化能力，证明了其在小数据集上的准确预测能力	DNE的泛化能力尚未在其他疾病或更大规模的数据集上得到验证	解决放射学AI中的过拟合和泛化性问题，提升AI在临床实践中的应用	神经母细胞瘤脑转移的MRI图像	计算机视觉	神经母细胞瘤	深度神经进化（DNE）	卷积神经网络（CNN）	图像	60张MRI图像用于训练，超过50个机构的多样化图像用于测试