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
8921	2025-02-02	Near-lifespan longitudinal tracking of brain microvascular morphology, topology, and flow in male mice 2023-05-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-38609-z PMID:37221202	研究论文	本文介绍了一套方法，用于在超过七个月的时间内测量小鼠大脑血管的动态和解剖结构，利用光学相干断层扫描（OCT）和深度学习图像处理算法的进步	开发了一种能够在同一视野内长期跟踪大脑微血管形态、拓扑和血流的方法，结合了OCT和深度学习技术	研究仅限于雄性小鼠，未涉及雌性或其他模型系统	研究目的是开发一种能够长期跟踪大脑微血管变化的技术，以研究年龄相关的神经退行性疾病和正常衰老过程中的血管变化	雄性小鼠（包括野生型和3xTg模型）	数字病理学	老年疾病	光学相干断层扫描（OCT），深度学习图像处理算法	深度学习	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及野生型和3xTg雄性小鼠
8922	2025-02-02	Digital staining facilitates biomedical microscopy 2023, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2023.1243663 PMID:37564725	研究论文	本文探讨了使用深度学习技术进行数字染色以简化生物医学显微镜中的染色过程	提出了使用深度学习技术进行虚拟染色的方法，避免了传统染色方法的耗时、费力、昂贵和样本损伤等问题	未提及具体的技术局限或实验结果的限制	旨在改进生物医学显微镜中的样本制备和成像过程	生物样本的显微镜成像	数字病理学	NA	深度学习	神经网络	图像	NA
8923	2024-11-24	[Ecological sustainability of deep learning in pathology : A modeling study] 2025-Feb, Pathologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00292-024-01382-x PMID:39578266	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8924	2025-02-01	Development of multistage crop yield estimation model using machine learning and deep learning techniques 2025-Feb, International journal of biometeorology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00484-024-02829-9 PMID:39643782	研究论文	本研究应用机器学习和深度学习技术，基于多元气象时间序列数据，开发了用于估计旁遮普五个地区小麦产量的多阶段模型	创新点在于结合了多种机器学习模型（SMLR、ANN、SVR、RF和DNN）和多阶段作物生长数据，进行小麦产量估计	研究仅限于旁遮普五个地区的小麦产量估计，可能无法直接推广到其他地区或作物	研究目的是开发一个多阶段小麦产量估计模型，以提高产量预测的准确性	研究对象是旁遮普五个地区的小麦产量和气象数据	机器学习	NA	多元气象时间序列数据分析	SMLR, ANN, SVR, RF, DNN	时间序列数据	34年的小麦产量和气象数据
8925	2025-02-01	Let it shine: Autofluorescence of Papanicolaou-stain improves AI-based cytological oral cancer detection 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109498 PMID:39662319	研究论文	本研究通过多模态成像和深度多模态信息融合，改进基于AI的口腔癌细胞学检测	引入荧光成像和多模态信息融合策略，提升细胞学样本的诊断信息量和分类性能	详细的细胞级注释不可行，限制了模型性能的评估和结果解释	改进基于AI的口腔癌早期检测方法	健康人群和癌症患者的刷检细胞学样本	数字病理学	口腔癌	多模态成像（亮场和荧光显微镜成像）	弱监督深度学习，Co-Attention Fusion Network (CAFNet)	图像	健康人群和癌症患者的刷检细胞学样本
8926	2025-02-01	Predicting the Price of Molecules Using Their Predicted Synthetic Pathways 2025-Feb, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202400039 PMID:39887833	研究论文	本文介绍了一种名为RetroPriceNet的深度学习模型，用于通过预测的合成路径来预测分子的价格	首次提出了一种考虑起始材料的可用性和价格来估算新型虚拟分子价格的函数	未提及具体的局限性	研究目的是通过预测分子的合成路径来预测其价格，以加速与成本相关的决策过程	虚拟分子及其合成路径	机器学习	NA	深度学习	RetroPriceNet	分子数据	未提及具体样本数量
8927	2025-02-01	Metaproteomics Beyond Databases: Addressing the Challenges and Potentials of De Novo Sequencing 2025-Jan-31, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.202400321 PMID:39888246	观点文章	本文探讨了在宏蛋白质组学中，从头测序技术的演变、优势、局限性和未来机遇	本文强调了从头测序技术在检测未测序物种和提供微生物群落功能洞察方面的潜力，并介绍了从手动注释到基于图、标签和深度学习的先进方法的演变	从头测序技术仍面临复杂微生物组分析中的挑战，且依赖于现有的蛋白质数据库可能限制了其应用	探讨从头测序在宏蛋白质组学中的应用及其对微生物群落研究的贡献	微生物群落蛋白质	宏蛋白质组学	NA	从头测序	基于图、标签和深度学习的方法	质谱数据	NA
8928	2025-02-01	Smart home-assisted anomaly detection system for older adults: a deep learning approach with a comprehensive set of daily activities 2025-Jan-31, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03308-y PMID:39888470	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能家居辅助异常检测系统，用于监测老年人的日常活动，以改善健康结果和增加独立性	本文的创新点在于使用深度学习技术对人群行为进行建模，并检测显著偏差（即异常），同时考虑了全部日常活动（41种）	当前方法仅考虑了有限的日常活动，并未结合个体数据	研究目的是通过智能家居技术远程监测老年人的健康和福祉	研究对象为老年人的日常活动	机器学习	老年疾病	深度学习	RNN（循环神经网络）	日常活动数据	涉及41种日常活动
8929	2025-02-01	Deep learning MRI models for the differential diagnosis of tumefactive demyelination versus IDH-wildtype glioblastoma 2025-Jan-30, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8645 PMID:39788628	研究论文	本文探讨了使用深度学习模型基于MRI图像区分肿瘤性脱髓鞘与IDH野生型胶质母细胞瘤的诊断方法	首次应用3D DenseNet121架构结合T1C和T2 MRI图像进行肿瘤性脱髓鞘与IDH野生型胶质母细胞瘤的鉴别诊断	需要进一步验证模型在不同机构、患者群体和技术间的泛化能力，并评估最佳分类阈值	开发非侵入性方法以准确诊断脑部病变，优化治疗方案并降低医源性发病率和死亡率	肿瘤性脱髓鞘患者（n=144）和IDH野生型胶质母细胞瘤患者（n=455）	数字病理学	脑部疾病	深度学习	3D DenseNet121	MRI图像	599名患者（144名肿瘤性脱髓鞘患者和455名IDH野生型胶质母细胞瘤患者）
8930	2025-02-01	Bayesian deep learning applied to diabetic retinopathy with uncertainty quantification 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41802 PMID:39882466	研究论文	本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的糖尿病视网膜病变分类方法，并通过不确定性量化提高了诊断的准确性和可靠性	使用贝叶斯卷积神经网络（CNN）结合变分推断（VI）和蒙特卡洛dropout（MC-dropout）方法，量化模型预测的不确定性	未提及具体局限性	提高糖尿病视网膜病变分类的准确性和可靠性	糖尿病视网膜病变（DR）	医学影像分析	糖尿病视网膜病变	贝叶斯深度学习	CNN, BCNN-VI, BCNN-MC-dropout	图像	APTOS 2019和Messidor-2两个基准数据集
8931	2025-02-01	Predictors and Implications of Myocardial Injury in Intracerebral Hemorrhage 2025-Jan-30, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01498-4 PMID:39884976	研究论文	本研究旨在评估脑出血（ICH）患者中心肌损伤的频率、预测因素及其影响	首次系统性地研究了脑出血患者中心肌损伤的发生及其与预后的关系，特别是通过深度学习算法对3D脑扫描进行定量分析	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本量相对较小	评估脑出血患者中心肌损伤的频率、预测因素及其对预后的影响	322名脑出血患者	数字病理学	脑出血	深度学习算法、Voxel-based Lesion-Symptom Mapping (VLSM)	深度学习算法	3D脑扫描图像	322名脑出血患者
8932	2025-02-01	Automatic Identification of Adenoid Hypertrophy via Ensemble Deep Learning Models Employing X-ray Adenoid Images 2025-Jan-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01423-8 PMID:39885079	研究论文	本研究采用集成深度学习方法，通过X射线腺样体图像自动识别腺样体肥大	使用集成深度学习模型对腺样体肥大进行分类，并比较了不同卷积神经网络模型在掩码和非掩码X射线图像上的性能	研究仅使用了来自单一医院的数据集，可能限制了模型的泛化能力	优化深度学习模型用于医学图像分类，特别是腺样体肥大的自动检测	腺样体肥大的X射线图像	计算机视觉	腺样体肥大	深度学习	CNN（包括EfficientNet, MobileNet, ResNet50, ResNet152, VGG16, Xception）	图像	来自Batman Training and Research Hospital的X射线图像数据集
8933	2025-02-01	Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs 2025-Jan-30, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15269 PMID:39888112	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过全景X光片自动标注解剖结构并分类牙周炎的放射骨丢失阶段	采用深度学习模型自动标注解剖结构并分类牙周炎的放射骨丢失阶段，提高了诊断和分类的效率	模型在预测与真实值差异为10像素时的mAP为0.88，仍有改进空间	提高牙周炎诊断和分类的效率	558张全景X光片，裁剪为7359颗单独牙齿的图像	计算机视觉	牙周炎	深度学习	目标检测模型	图像	558张全景X光片，裁剪为7359颗单独牙齿的图像
8934	2025-02-01	Re-locative guided search optimized self-sparse attention enabled deep learning decoder for quantum error correction 2025-Jan-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87782-2 PMID:39875564	研究论文	本文提出了一种结合重定位引导搜索优化的自稀疏注意力机制的深度学习解码器（RlGS2-DCNTM），用于量子纠错码中的有效纠错	该研究首次将自稀疏注意力机制与卷积神经网络和长短期记忆网络结合，用于量子纠错码的解码，并通过重定位引导搜索算法优化模型，提高了模型的收敛速度和纠错效果	尽管模型在量子纠错码解码任务中表现出色，但其在更广泛的量子计算应用中的通用性和适应性仍需进一步验证	研究目标是开发一种高效的量子纠错码解码器，以解决量子计算中的泄漏错误和量子比特碰撞问题	研究对象是量子纠错码，特别是重六边形编码	量子计算	NA	自稀疏注意力机制、卷积神经网络、长短期记忆网络、重定位引导搜索算法	RlGS2-DCNTM	量子纠错码	NA
8935	2025-02-01	Whole slide image based deep learning refines prognosis and therapeutic response evaluation in lung adenocarcinoma 2025-Jan-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01470-z PMID:39875799	研究论文	本研究开发了一种基于组织病理学图像的深度学习模型，用于预测肺腺癌患者的复发风险，并在独立的多中心队列中评估了模型的效率	该模型成功定义了高风险和低风险组，能够有效分层整个队列的预后，并且结合TNM分期有助于识别可能从辅助化疗中获益的高风险II期和III期患者	NA	改进现有的肺腺癌患者预后评估模型，并评估其作为辅助治疗选择的生物标志物的价值	肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习	深度学习模型	图像	多中心队列
8936	2025-02-01	Virtual biopsy for non-invasive identification of follicular lymphoma histologic transformation using radiomics-based imaging biomarker from PET/CT 2025-Jan-29, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-03893-7 PMID:39875864	研究论文	本研究旨在构建基于放射组学的影像生物标志物，用于通过PET/CT图像无创识别转化型滤泡性淋巴瘤（t-FL）	利用无监督EMFusion方法融合PET和CT图像，并结合深度学习和手工放射组学特征构建放射组学签名（R-signature），进一步结合临床参数和SUVmax开发t-FL评分系统	NA	无创识别转化型滤泡性淋巴瘤（t-FL）	784名滤泡性淋巴瘤（FL）、弥漫性大B细胞淋巴瘤和t-FL患者	数字病理学	淋巴瘤	PET/CT成像	ResNet18	图像	784名患者来自5个独立医疗中心
8937	2025-02-01	Dataset for developing deep learning models to assess crack width and self-healing progress in concrete 2025-Jan-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04485-z PMID:39875392	研究论文	本文介绍了一个用于开发深度学习模型以评估混凝土裂缝宽度和自修复进展的数据集	数据集包含大量亮度剖面和手动参考测量数据，适合开发基于图像的深度CNN模型或分析算法	技术验证研究仅探讨了影响裂缝测量的三个因素：试样位置、表面湿度水平和操作员手动测量	开发深度学习模型以评估混凝土裂缝宽度和自修复进展	高强度混凝土的自修复和裂缝宽度评估	计算机视觉	NA	高分辨率扫描和尺度不变图像处理	CNN	图像	19,098条亮度剖面、参考测量和基准测量记录
8938	2025-02-01	Superpixel guided spectral-spatial feature extraction and weighted feature fusion for hyperspectral image classification with limited training samples 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87030-7 PMID:39875499	研究论文	本文提出了一种基于超像素引导的光谱-空间特征提取和加权特征融合模型，用于有限训练样本下的高光谱图像分类	提出了一种新的超像素引导的光谱-空间特征提取和加权特征融合模型，能够从多个角度和阶段充分利用高光谱图像中的未开发特征	在每类仅有五个训练样本的情况下进行实验，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	解决高光谱图像分类在有限训练样本下的过拟合问题，并提高分类精度	高光谱图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, GCN	图像	每类五个训练样本，三个广泛使用的数据集
8939	2025-02-01	Leveraging synthetic data to improve regional sea level predictions 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88078-1 PMID:39875524	研究论文	本研究提出了一种结合TimesGAN和ConvLSTM的深度学习方法，利用更广泛可用的卫星测高数据来提高区域海平面预测的准确性	通过TimesGAN生成合成训练数据，显著提高了ConvLSTM模型的预测准确性	研究主要关注特定区域（上海、纽约、里斯本、利比里亚、加蓬和索马里），可能无法完全代表全球其他地区的海平面变化	提高区域海平面预测的准确性，特别是在潮汐计稀疏的发展中国家	上海、纽约、里斯本、利比里亚、加蓬和索马里的海平面数据	机器学习	NA	TimesGAN, ConvLSTM	ConvLSTM	卫星测高数据	六个区域（上海、纽约、里斯本、利比里亚、加蓬和索马里）的海平面数据
8940	2025-02-01	A novel arc detection and identification method in pantograph-catenary system based on deep learning 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88109-x PMID:39875621	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的弓网系统电弧检测与识别方法，称为ArcMSD，通过改进Inception V3模型来提高检测精度和效率	本文的创新点在于改进了Inception V3模型，引入了引导锚机制、注意力机制和上采样技术，以优化电弧检测性能	本文未明确提及方法的局限性	研究目的是提高弓网系统中电弧检测的准确性和效率，以确保电力系统的安全运行	研究对象是弓网系统中的电弧现象	计算机视觉	NA	深度学习	改进的Inception V3模型	图像	从综合监控系统（ISCS）视频中截取的连续帧图像