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
881	2025-07-03	An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA) 2025-Jun-20, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1 PMID:40585236	研究论文	介绍了一个基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA，用于自动化分析听觉脑干反应（ABR）波形	ABRA利用卷积神经网络（CNN）自动化并标准化ABR波形分析，显著减少分析时间并提高跨实验室数据集的重复性	未明确提及具体局限性	开发一个自动化工具，以改进听觉脑干反应（ABR）的分析，促进听觉功能研究	听觉脑干反应（ABR）波形	机器学习	听力损失	深度学习	CNN	电生理记录数据	来自多个实验环境的多样化数据集
882	2025-07-03	A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems 2025-Jun-20, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124059 PMID:40591990	研究论文	本研究开发了一种模块化深度学习替代模型，用于模拟复杂过程系统中的有害藻华现象	通过模块化深度学习替代模型显著提高了计算效率和预测准确性，并结合概率参数优化增强了模型性能	研究主要针对韩国大青湖的应用案例，可能在其他水域系统的适用性需要进一步验证	开发高效的有害藻华模拟工具，用于水资源管理和生态预测	韩国大青湖的水动力、水质和浮游植物动态过程	机器学习	NA	深度学习	模块化深度学习替代模型	环境观测数据	2022年校准期和2023年验证期的观测数据
883	2025-07-03	Ultra-wide-field fundus photography and AI-based screening and referral for multiple ocular fundus diseases 2025-Jun-17, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102187 PMID:40499544	研究论文	开发了三种基于深度学习算法的模型，用于眼底疾病的全面筛查和转诊建议	结合超广角眼底摄影和跨域协作学习技术，显著提高了周边视网膜异常检测能力	未提及模型在临床实践中的实际应用效果验证	解决眼底疾病全面筛查的困难	25种眼底疾病	计算机视觉	眼底疾病	超广角眼底摄影	Swin Transformer, 跨域协作学习(CdCL)	图像	59,475张超广角眼底图像
884	2025-07-03	Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning 2025-Jun-17, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008 PMID:40592670	系统综述	本文系统综述了深度学习模型在基于CT成像的眶骨骨折检测和重建中的效果，评估了其诊断准确性、处理时间及在手术规划中的作用	深度学习模型（如U-Net、GAN-based方法和SPAK-guided架构）在骨折检测和重建中表现出高准确性，并显著减少了处理时间	需要进一步的比较研究来标准化方法并验证临床适用性	评估深度学习模型在眶骨骨折检测和重建中的效果	基于CT成像的眶骨骨折	计算机视觉	眶骨骨折	CT成像	U-Net, GAN, SPAK-guided, DenseNet	医学影像	五项研究符合纳入标准
885	2025-07-03	Oil Palm Fruits Dataset in Plantations for Harvest Estimation Using Digital Census and Smartphone 2025-Jun-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05227-x PMID:40494879	research paper	本文介绍了一个来自印度尼西亚中加里曼丹商业种植园的油棕鲜果串(FFBs)图像数据集，专注于五个成熟阶段：未熟、半熟、成熟、开花和异常	数据集通过智能手机视频记录多角度、多条件下的未收获树木，并采用计算机视觉标注工具(CVAT)进行专家标注，支持油棕鲜果串的检测与分类	图像存在部分可见性、低对比度、遮挡和模糊等现实世界中的复杂情况	支持深度学习模型开发，用于油棕鲜果串的检测与分类，特别是收获时间监控、产量预测和种植园资源优化	油棕鲜果串(FFBs)	computer vision	NA	智能手机视频记录、数据增强	deep learning models	image	训练集10,207张图像，验证集2,896张，测试集1,400张
886	2025-07-03	Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram 2025-Jun-02, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf073 PMID:40157386	研究论文	利用深度学习模型通过单导联动态心电图预测短期内持续室性心律失常的风险	开发了一种新型深度学习模型，能够通过单导联动态心电图准确识别短期内室性心律失常风险，并揭示了早期去极化模式作为潜在预测因子	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发一种能够准确预测短期内持续室性心律失常的AI模型	247254份来自六个国家的14天动态心电图记录	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	247254份动态心电图记录（开发集183177份，内部验证集43580份，外部验证集20497份）
887	2025-07-03	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2025-Jun-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009 PMID:40327364	研究论文	本文介绍了一种结合微流控培养、生命周期阶段特异性图像分割和基于深度学习的视频帧插值细胞追踪算法FIEST，用于直接和连续研究真核微生物的完整生命周期	提出了一种新的细胞追踪算法FIEST，能够连续研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的定量成像	研究仅针对特定微生物，可能不适用于所有真核微生物	研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的动态过程	真核微生物的生命周期	计算机视觉	NA	微流控培养、深度学习视频帧插值	深度学习	图像	三个有性繁殖世代的微生物
888	2025-07-03	A Data-Centric Approach to Deep Learning for Brain Metastasis Analysis at MRI 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242416 PMID:40552999	研究论文	本研究开发了一种基于数据中心的深度学习方法，用于MRI中脑转移瘤的检测、分割和纵向追踪	采用数据中心的方法改进深度学习模型，提高了对小病灶的检测能力并增强了模型的泛化性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	开发一个可泛化的深度学习系统，用于MRI中各种大小脑转移瘤的检测、分割和追踪	脑转移瘤患者和非脑转移瘤癌症患者的MRI扫描数据	数字病理	脑转移瘤	MRI	改进的nnU-Net框架	MRI图像	1623名患者的1985次扫描，包含5552个脑转移瘤
889	2025-07-03	Spatiotemporal predictions of toxic urban plumes using deep learning 2025-Jun, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf198 PMID:40583909	研究论文	本文提出了一种名为ST-GasNet的深度学习模型，用于快速预测城市中有毒烟羽的时空演变	ST-GasNet模型受烟羽扩散数学方程的启发，能够从有限的时间序列数据中学习时空依赖性，并在测试数据上达到至少90%的预测准确率	模型依赖于高分辨率大涡模拟模型生成的数据，可能在实际应用中受到数据获取的限制	开发一种快速预测城市有毒烟羽时空演变的替代方法，以应对紧急响应情况	城市中有毒烟羽的时空演变	机器学习	NA	深度学习	ST-GasNet	时间序列数据	由高分辨率大涡模拟模型生成的地面有毒烟羽时间序列数据
890	2025-07-03	Human Embryo Quality Assessment with Deep Learning Models 2025-Jun, Journal of obstetrics and gynaecology of India DOI:10.1007/s13224-025-02109-5 PMID:40584797	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在人类胚胎质量评估中的应用，旨在通过客观和可重复的评估提高辅助生殖技术的成功率	首次将深度学习模型（特别是EfficientNetV2）应用于胚胎质量评估，实现了高准确性和一致性，超越了传统主观视觉评估方法	研究仅使用了来自单一医院的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一种客观、可重复的胚胎质量评估方法，以提高辅助生殖技术的成功率	人类胚胎图像	计算机视觉	生殖健康	深度学习	CNN（包括VGG-19、ResNet-50、InceptionV3和EfficientNetV2）	图像	来自胡志明市Hung Vuong医院的数据集（具体样本数量未提及）
891	2025-07-03	Racial disparities in continuous glucose monitoring-based 60-min glucose predictions among people with type 1 diabetes 2025-Jun, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000918 PMID:40587474	研究论文	本研究评估了基于连续血糖监测（CGM）的60分钟血糖预测模型在白人和黑人1型糖尿病患者中的算法公平性	揭示了训练数据种族比例对模型性能的影响，并展示了迁移学习在减少预测偏差方面的潜在价值	样本量相对较小（共205名参与者），且仅比较了白人和黑人两个种族群体	评估糖尿病技术中机器学习模型的算法公平性	1型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	连续血糖监测（CGM）	LSTM	时间序列数据	205名参与者（101名白人和104名黑人）
892	2025-07-03	Deep operator network models for predicting post-burn contraction 2025-May-19, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106558 PMID:40592205	研究论文	本研究探讨了使用深度算子网络作为有限元模拟的替代模型，用于预测烧伤后伤口收缩	首次将深度算子网络应用于烧伤后伤口收缩的预测，通过结合初始伤口形状信息和应用正弦增强来强化边界条件	研究仅基于三种初始伤口形状进行训练，可能限制了模型的泛化能力	开发一种快速准确的预测烧伤后伤口收缩的方法，以辅助医疗治疗规划	烧伤后伤口收缩的预测	机器学习	烧伤	深度算子网络	神经算子	模拟数据	基于三种初始伤口形状的训练集和测试集
893	2025-07-03	Pose estimation and tracking dataset for multi-animal behavior analysis on the China Space Station 2025-May-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05111-8 PMID:40348756	研究论文	介绍了一个用于中国空间站多动物行为分析的姿态估计与跟踪数据集	提出了首个多任务、专家验证的复杂场景下多动物行为分析数据集，并提供了深度学习模型的评估代码	太空动物图像数据有限，且缺乏公开可用的带真实标注的数据集	推动太空动物行为分析领域AI技术的创新	模型生物如秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	多种模型生物（秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼）
894	2025-07-03	Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection 2025-May-08, 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多尺度补丁残差网络（MPR），用于自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	结合CNN和多尺度生成对抗网络，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	自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	儿童肱骨髁上骨折	数字病理学	骨折	深度学习	CNN, GAN	医学影像	来自两家不同医院的数据集，应用了数据增强技术
895	2025-07-03	iGTP: learning interpretable cellular embedding for inferring biological mechanisms underlying single-cell transcriptomics 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf296 PMID:40551620	研究论文	本文提出了一种名为iGTP的新型可解释生成转录程序框架，用于从单细胞转录组数据中推断生物学机制	iGTP框架能够建模转录程序空间和蛋白质-蛋白质相互作用的重要性，提供生物意义明确的潜在空间表示	NA	开发可解释的深度学习模型，用于从单细胞转录组数据中推断生物学机制	单细胞转录组数据	生物信息学	NA	单细胞转录组测序	变分自编码器(VAE), 图神经网络(GNN), 潜在扩散模型	基因表达数据	NA
896	2025-07-03	Artificial Intelligence Tools in Dentistry: A Systematic Review on Their Application and Outcomes 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.85062 PMID:40585609	系统综述	本文系统综述了人工智能在牙科中的应用及其效果	深入探讨了AI在牙科诊断准确性、治疗规划和操作效率方面的具体影响	仅涵盖了2019年至2024年的文献，可能未包含最新的研究进展	研究人工智能技术在牙科实践中的整合及其效果	牙科领域的AI应用	数字病理	牙科疾病	深度学习	NA	图像	39篇全文文章，初始342篇文章
897	2025-07-03	Establishment and Reliability of an Automatic Measurement Method of Pectus Excavatum Indices Using a Deep Learning Model 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.84976 PMID:40585612	研究论文	本研究通过比较基于U-Net的自动分割与手动测量，评估了漏斗胸（PE）指数评估的一致性和准确性，旨在减少观察者间的变异并标准化PE严重性评估的临床工作流程	利用U-Net架构开发自动测量模型，显著减少观察者依赖性变异，提高临床工作效率	需要多中心验证以支持更广泛的放射学应用	评估漏斗胸指数评估的一致性和准确性，减少观察者间的变异并标准化临床工作流程	漏斗胸（PE）患者	数字病理	漏斗胸	深度学习	U-Net	CT扫描图像	550例胸部CT扫描（来自94名患者）用于训练，164例独立扫描用于验证
898	2025-07-03	Predicting the hypoxic volume of head and neck tumors from fluorodeoxyglucose positron emission tomography images using artificial intelligence 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100769 PMID:40584457	研究论文	使用人工智能从氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描图像预测头颈部肿瘤的缺氧体积	提出了一种基于生成对抗网络的AI模型，能够从常规获取的18F-FDG PET图像合成类似18F-FMISO的图像，以预测肿瘤或转移淋巴结的缺氧体积	需要在更大的机构和多机构队列中进行测试以确立普适性	预测头颈部肿瘤的缺氧体积，以辅助放疗剂量选择	头颈部癌患者	数字病理	头颈部肿瘤	18F-FDG PET/CT和18F-FMISO动态PET/CT	基于pix2pix架构的生成对抗网络	图像	134名头颈部癌患者（训练=84，验证=13，测试=21，额外测试=16）
899	2025-07-03	PhysioEx: a new Python library for explainable sleep staging through deep learning 2025-Feb-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adaf73 PMID:39874654	研究论文	介绍了一个名为PhysioEx的Python库，用于通过深度学习和可解释AI进行睡眠分期分析	PhysioEx是一个新颖的Python库，结合了深度学习和可解释AI技术，提供了标准化的睡眠分期分析流程，并支持多种配置和自定义数据集	未明确提及具体限制，但可能依赖于特定数据集（如Sleep Heart Health Study数据集）的预训练模型	开发一个标准化且易于访问的平台，用于睡眠分期分析，结合深度学习和可解释AI技术	睡眠分期的生理信号数据	机器学习	睡眠障碍	深度学习（DL）、可解释AI（XAI）	预训练模型（具体类型未明确提及）	生理信号数据（如EEG、EOG、EMG）	基于Sleep Heart Health Study数据集的预训练模型，具体样本量未提及
900	2025-07-03	A two-branch framework for blood pressure estimation using photoplethysmography signals with deep learning and clinical prior physiological knowledge 2025-Feb-07, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adae50 PMID:39854841	研究论文	提出了一种结合深度学习和临床先验知识的双分支框架，用于通过光电容积描记（PPG）信号无袖带估计血压	结合深度学习和临床先验知识，考虑不同时间段（早晨、下午和晚上）的血压变化，构建特定的收缩压和舒张压估计模型	NA	开发一种准确可靠的无创血压监测技术，适用于连续健康监测和心血管疾病预防	光电容积描记（PPG）信号	数字病理	心血管疾病	PPG信号处理	MobileViTv2, Vgg19	信号数据	人类静息状态PPG和血压数据集（HRSD）和MIMIC-IV数据集