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
8881	2025-03-05	A Region and Category Confidence-Based Multi-Task Network for Carotid Ultrasound Image Segmentation and Classification 2025-Jan-14, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3529483 PMID:40031080	研究论文	本文提出了一种基于区域和类别置信度的多任务网络（RCCM-Net），用于颈动脉超声图像的分割和分类	该网络通过区域置信模块（RCM）和样本类别置信模块（CCM）利用分割和分类任务之间的相关性，提高了性能	NA	提高颈动脉斑块超声图像的分割和分类性能，以辅助动脉粥样硬化的治疗和中风风险评估	颈动脉斑块的超声图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	多任务学习框架（RCCM-Net）	2D超声图像	1270张颈动脉斑块的2D超声图像
8882	2025-03-05	Non-invasive Detection of Adenoid Hypertrophy Using Deep Learning Based on Heart-Lung Sounds 2025-Jan-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3527403 PMID:40030964	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的心肺音非侵入性检测方法，用于诊断儿童腺样体肥大	首次利用心肺音数据结合深度学习模型进行腺样体肥大的非侵入性检测，提供了一种新的诊断方法	未提及样本的具体数量及多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种非侵入性的腺样体肥大检测方法，以替代现有的侵入性或辐射性诊断技术	儿童腺样体肥大患者	数字病理	上呼吸道疾病	深度学习	CNN, LSTM, GAN	声音数据	NA
8883	2025-03-05	Adaptive Neural Message Passing for Inductive Learning on Hypergraphs 2025-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3434483 PMID:39058615	研究论文	本文提出了一种新的超图学习框架HyperMSG，采用模块化的两级神经消息传递策略，在超边内和超边间准确高效地传播信息	HyperMSG框架通过自适应学习节点度中心性的注意力权重，量化节点的局部和全局重要性，捕捉超图的结构特性，且具有归纳性，能在未见过的节点上进行推理	NA	解决现有超图学习方法将超图结构转换为图结构导致的信息丢失和次优利用问题，提升超图学习的表达能力和效率	超图结构数据	机器学习	NA	神经消息传递	HyperMSG	图数据	多种任务和数据集
8884	2025-03-05	SurroFlow: A Flow-Based Surrogate Model for Parameter Space Exploration and Uncertainty Quantification 2025-Jan, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3456372 PMID:39250378	研究论文	本文介绍了一种基于归一化流的代理模型SurroFlow，用于学习仿真参数与仿真输出之间的可逆变换，支持不确定性量化和高效参数空间探索	提出了一种新的基于归一化流的代理模型SurroFlow，支持不确定性量化、高效参数空间探索和逆向预测	未提及具体局限性	提高科学代理模型的可靠性和探索能力，同时降低计算成本	仿真参数与仿真输出之间的关系	机器学习	NA	归一化流	SurroFlow	仿真数据	未提及具体样本数量
8885	2025-03-05	Interactive Design-of-Experiments: Optimizing a Cooling System 2025-Jan, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3456356 PMID:39250379	研究论文	本文提出了一种交互式视觉优化方法，用于优化冷却系统，特别是在电动汽车的座舱和电池冷却中的应用	结合深度学习模型和数值模拟，通过交互式p-h图引导迭代优化过程，提供了一种新的半自动优化方法	深度学习模型仅作为冷却系统逆过程的近似，且目标特性可能根据不同的竞争目标选择，可能导致优化过程复杂化	优化冷却系统，特别是在电动汽车中的应用	冷却系统，特别是电动汽车的座舱和电池冷却系统	机器学习	NA	深度学习（DL）模型，数值模拟	深度学习模型	模拟数据	NA
8886	2025-03-05	ParamsDrag: Interactive Parameter Space Exploration via Image-Space Dragging 2025-Jan, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3456338 PMID:39250408	研究论文	本文介绍了ParamsDrag模型，通过直接与可视化交互来探索参数空间，以提高数值模拟中参数调整的效率和直观性	提出了一种新的交互式参数空间探索方法，通过直接拖动可视化中的结构相关特征来直观调整和优化参数	未提及具体局限性	提高数值模拟中参数调整的效率和直观性	数值模拟中的参数空间	计算机视觉	NA	深度学习	ParamsDrag	图像	NA
8887	2025-03-05	Dynamic Routing and Knowledge Re-Learning for Data-Free Black-Box Attack 2025-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3469952 PMID:39331554	研究论文	本文提出了一种新的动态路由和知识再学习框架（DraKe），用于数据自由的黑盒攻击，通过动态生成替代模型结构并重新学习困难样本，有效提高了攻击效果	提出了动态路由和知识再学习框架（DraKe），通过动态生成替代模型结构和重新学习困难样本，解决了现有方法在静态替代模型结构、一次性使用硬合成样本以及依赖目标模型数据统计的局限性	在线数据生成只能学习一次，存在固有的局限性	研究数据自由的黑盒攻击方法，提高对目标模型的攻击效果	深度学习模型	机器学习	NA	NA	动态替代模型结构	图像	四个公共图像分类数据集和一个面部识别基准
8888	2025-03-05	Understanding Episode Hardness in Few-Shot Learning 2025-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3476075 PMID:39378258	研究论文	本文探讨了少样本学习中的“情节硬度”问题，并提出了一种新的预采样硬度评估技术IFDR	首次对影响情节硬度的关键因素进行了代数分析，并提出了高效的预采样硬度评估技术IFDR，以及两种采样方案CL和CPL	NA	研究少样本学习中情节硬度的影响因素及其评估方法	少样本学习中的情节	机器学习	NA	IFDR（逆费舍尔判别比）	NA	NA	NA
8889	2025-03-05	Latent Diffusion Enhanced Rectangle Transformer for Hyperspectral Image Restoration 2025-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3475249 PMID:39383081	研究论文	本文提出了一种潜在扩散增强的矩形Transformer方法，用于高光谱图像（HSI）的恢复，解决了现有方法在探索HSI空间非局部自相似性和光谱低秩特性方面的挑战	引入了多形状空间矩形自注意力模块和光谱潜在扩散增强模块，分别用于捕捉非局部空间相似性和生成图像特定的潜在字典以提取低秩向量	未明确提及具体限制，但可能包括计算复杂度高或对特定类型HSI的适应性有限	提高高光谱图像恢复的效果，包括去噪、超分辨率、重建和修复	高光谱图像	计算机视觉	NA	潜在扩散模型	Transformer	图像	在四个常见的高光谱图像恢复任务上进行了实验
8890	2025-03-05	Image Copy-Move Forgery Detection via Deep PatchMatch and Pairwise Ranking Learning 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3482191 PMID:39453802	研究论文	本文提出了一种新颖的端到端图像复制-移动伪造检测框架，结合了传统方法和深度学习的优势	提出了一种深度跨尺度PatchMatch方法和成对排序学习框架，用于精确定位复制-移动区域并区分源区域和目标区域	尽管在多种复制-移动场景中表现出色，但未提及在极端复杂背景下的性能	提高图像复制-移动伪造检测的准确性和泛化能力	图像中的复制-移动伪造区域	计算机视觉	NA	深度学习	深度跨尺度PatchMatch, 成对排序学习框架	图像	未明确提及样本数量
8891	2025-03-05	Widespread use of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical students in Uganda: A cross-sectional study 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313776 PMID:39787055	研究论文	本文评估了乌干达医学生对ChatGPT及其他AI工具的使用情况	首次在乌干达医学生中评估了ChatGPT及其他AI工具的广泛使用情况，并探讨了其使用目的和影响因素	研究仅限于乌干达的四所公立大学，可能无法推广到其他地区或国家	评估乌干达医学生对ChatGPT及其他AI工具的使用情况及其影响因素	乌干达四所公立大学的医学生	自然语言处理	NA	描述性横断面研究	ChatGPT	问卷调查数据	564名医学生
8892	2025-03-05	The classification of absence seizures using power-to-power cross-frequency coupling analysis with a deep learning network 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1513661 PMID:39995596	研究论文	本文提出了一种基于功率-功率跨频耦合分析和深度学习网络的失神发作分类方法	首次在癫痫分类文献中探索了功率-功率耦合（PPC）的应用，并结合堆叠稀疏自编码器（SSAE）进行自动分类	样本量较小，仅包含12名患者的94次失神发作	开发一种自动分类失神发作的方法	失神发作的脑电图（EEG）数据	机器学习	癫痫	功率-功率跨频耦合分析	堆叠稀疏自编码器（SSAE）	脑电图（EEG）	12名患者的94次失神发作
8893	2025-03-05	Deep Learning Models for Predicting the Recurrence of Idiopathic Granulomatous Mastitis 2025, Journal of inflammation research IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JIR.S499512 PMID:40026307	研究论文	本研究评估并比较了不同机器学习模型在预测特发性肉芽肿性乳腺炎（IGM）复发中的表现	首次比较了逻辑回归、随机森林和神经网络在预测IGM复发中的性能，并发现神经网络模型表现最佳	研究基于回顾性数据，可能存在选择偏差，且样本量相对较小	评估不同机器学习模型在预测IGM复发中的性能	212名被诊断为IGM的患者	机器学习	乳腺疾病	机器学习	逻辑回归、随机森林、神经网络	患者数据（包括血清学标志物、肿瘤特征和治疗历史）	212名患者
8894	2025-03-05	Multiomics-Based Deep Learning Prediction of Prognosis and Therapeutic Response in Patients With Extensive-Stage Small Cell Lung Cancer Receiving Chemoimmunotherapy: A Retrospective Cohort Study 2025, International journal of general medicine IF:2.1Q2 DOI:10.2147/IJGM.S506485 PMID:40026810	研究论文	本研究旨在开发一个临床早期预警预测模型，以评估广泛期小细胞肺癌（ES-SCLC）患者的预后和对化疗免疫治疗的反应，从而指导临床决策	利用多组学数据和深度学习技术，开发了一个预测模型，用于评估ES-SCLC患者的治疗反应和预后，特别是随机森林模型在预测准确性和预后风险评估方面表现出色	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本量相对较小，需要进一步的前瞻性研究验证	评估广泛期小细胞肺癌患者的预后和对化疗免疫治疗的反应	309名在包头肿瘤医院住院的广泛期小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	机器学习算法（包括随机森林、决策树、人工神经网络和广义线性回归）	随机森林、决策树、人工神经网络、广义线性回归	临床数据和放射组学参数	309名广泛期小细胞肺癌患者
8895	2025-03-05	A Comparison of Transfer Learning Metaphyseal Sign Diagnostic Models for Kashin-Beck Disease Based on X-rays of Children's Hands 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.78235 PMID:40027020	研究论文	本研究比较了五种深度学习模型在基于儿童手部X光片的Kashin-Beck病（KBD）诊断中的应用，旨在提高诊断精度和效率	首次将深度学习模型应用于KBD的诊断，特别是KBV16模型在验证集和测试集上表现出色，准确率分别达到0.9563和0.9535	研究未涉及模型在临床环境中的实际应用和整合，未来研究需关注模型的临床适用性和在医疗资源匮乏地区的推广	开发并比较深度学习模型，以提高KBD的诊断精度和效率	儿童手部X光片	计算机视觉	Kashin-Beck病	深度学习	KBV16, KBX, KBV19, KBIn, KBM2	图像	22,366张图像，包括阳性组和对照组
8896	2025-03-05	PEDI: Towards Efficient Pathway Enrichment and Data Integration in Bioinformatics for Healthcare Using Deep Learning Optimisation 2025, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972251321684 PMID:40027281	研究论文	本文提出了一种利用生物信息学数据和深度学习优化的增强识别程序，旨在解决医疗操作中的关键问题	结合深度学习优化技术，包括数据归一化和混合学习方法，有效管理大规模数据，实现个性化医疗解决方案	NA	通过优化技术解决医疗操作中的关键困难，提升生物信息学在医疗中的应用效率	生物信息学数据和医疗操作	生物信息学	NA	深度学习优化	NA	生物信息学数据	4个场景和2个案例研究
8897	2025-03-05	Application of artificial intelligence in Alzheimer's disease: a bibliometric analysis 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1511350 PMID:40027465	研究论文	本文通过文献计量分析，探讨了人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用热点和趋势	首次对2004年至2023年间人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用进行了全面的文献计量分析，揭示了该领域的研究热点和发展趋势	研究仅基于SCI和SSCI数据库，可能未涵盖所有相关文献	识别过去20年人工智能在阿尔茨海默病研究中的关键研究热点和趋势	人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用	自然语言处理	老年病	文献计量分析	深度学习	文献数据	2,316篇论文
8898	2025-03-05	Deep learning for accurate classification of conifer pollen grains: enhancing species identification in palynology 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1507036 PMID:40027520	研究论文	本研究利用深度学习技术，特别是迁移学习模型，来提高针叶树花粉粒的准确分类，从而增强物种识别能力	首次应用多种迁移学习架构（如DenseNet201、EfficientNetV2S等）于针叶树花粉粒的分类，显著提高了分类准确率	研究依赖于博物馆标本的图像数据，可能无法完全代表自然环境中花粉粒的多样性	提高针叶树花粉粒的分类准确性，以支持生态研究和环境变化监测	针叶树花粉粒，包括冷杉、云杉和松树	计算机视觉	NA	迁移学习	DenseNet201, EfficientNetV2S, InceptionV3, MobileNetV2, ResNet101, ResNet50, VGG16, VGG19, Xception	图像	博物馆标本的花粉粒图像数据集
8899	2025-03-05	The application of artificial intelligence in stroke research: A bibliometric analysis 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251323833 PMID:40027591	研究论文	本文通过文献计量分析总结了人工智能在卒中研究中应用的研究现状和热点变化	首次通过文献计量学方法系统分析了过去20年人工智能在卒中研究中的应用趋势和热点	仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	总结和阐明人工智能在卒中研究中应用的研究现状和热点变化	卒中研究领域的人工智能应用	自然语言处理	心血管疾病	文献计量分析	NA	文本	4437篇文献
8900	2025-03-05	Isfahan Artificial Intelligence Event 2023: Macular Pathology Detection Competition 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_47_24 PMID:40028045	研究论文	本文介绍了2023年伊斯法罕人工智能事件中的黄斑病理检测竞赛，旨在评估当前基于AI的分类方法在黄斑病理检测中的应用	通过竞赛形式评估多种AI-CAD工具，展示了深度学习在病理图像特征学习中的潜力	在处理不平衡的小数据集时，选择和调整合适的模型需要特别注意	评估和改进基于AI的黄斑病理检测技术	黄斑疾病患者和正常受试者的OCT图像	计算机视觉	黄斑疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	包括正常受试者、糖尿病性黄斑水肿患者和其他黄斑疾病患者的OCT图像数据集