深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
9401	2025-10-06	Role of Artificial Intelligence in Musculoskeletal Interventions 2025-May-10, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17101615 PMID:40427114	综述	探讨人工智能在肌肉骨骼介入放射学中的关键作用和应用前景	系统整合AI在肌肉骨骼介入治疗全流程中的应用，包括实时反馈系统、剂量优化协议和联邦学习模型的创新性融合	面临数据标准化不足、监管障碍和临床推广困难等挑战	研究人工智能如何优化肌肉骨骼介入诊疗流程并改善患者预后	肌肉骨骼介入放射学中的影像引导手术和康复治疗	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	机器学习，深度学习	NA	医学影像数据（超声、CT、荧光透视），可穿戴设备数据，基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
9402	2025-10-06	Real-Time Intraoperative Decision-Making in Head and Neck Tumor Surgery: A Histopathologically Grounded Hyperspectral Imaging and Deep Learning Approach 2025-May-10, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17101617 PMID:40427116	研究论文	开发并评估一种结合高光谱成像和深度学习的新型工作流程，用于头颈部鳞状细胞癌的实时术中肿瘤边界划定	首次将高光谱成像与三维肿瘤建模和深度学习相结合，实现无标记的实时术中肿瘤边界评估	研究基于离体样本，尚未在真实手术环境中验证	开发实时术中肿瘤边界评估系统以提高手术精确度	头颈部鳞状细胞癌新鲜切除样本	计算机视觉	头颈部鳞状细胞癌	高光谱成像，组织学染色	深度学习模型	高光谱图像，三维组织学重建数据	712个数据立方体	NA	NA	准确率，肿瘤灵敏度	NA
9403	2025-10-06	StructureNet: Physics-Informed Hybridized Deep Learning Framework for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction 2025-May-10, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12050505 PMID:40428123	研究论文	开发了一种基于结构的图神经网络模型StructureNet，用于预测蛋白质-配体结合亲和力	完全专注于结构描述符以减轻序列和相互作用数据引起的数据记忆问题，采用几何和拓扑描述符改进蛋白质-配体复合物的结构表示	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性，支持药物发现过程	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	分子动力学模拟	图神经网络	结构数据，图数据	PDBBind v.2020 Refined Set和DUDE-Z数据集	NA	GNN-based ensemble deep learning model	PCC, AUC	NA
9404	2025-06-01	Exploring Burnt Area Delineation with Cross-Resolution Mapping: A Case Study of Very High and Medium-Resolution Data 2025-May-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25103009 PMID:40431804	research paper	本研究探讨了利用超高分辨率（VHR）和中分辨率卫星数据结合深度学习算法进行火烧区域划分的方法，并以印度卡纳塔克邦的班迪普尔森林为例进行了案例分析	结合超高分辨率和中分辨率卫星数据，使用UNET和GRU深度学习算法提高火烧区域划分的准确性	使用PlanetScope标签时性能略有下降，但高召回率显示了其在识别阳性实例方面的潜力	提高利用遥感数据进行火烧区域划分的准确性	印度卡纳塔克邦的班迪普尔森林	remote sensing	NA	deep learning	UNET, GRU	satellite imagery	NA	NA	NA	NA	NA
9405	2025-06-01	Using Masked Image Modelling Transformer Architecture for Laparoscopic Surgical Tool Classification and Localization 2025-May-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25103017 PMID:40431812	研究论文	本文提出了一种基于自监督学习和弱监督学习的深度学习新方法，用于腹腔镜手术中手术工具的分类和定位	利用BEiT模型进行手术工具分类，并通过多头部注意力层生成的热图进行工具定位，无需显式定位标注，同时采用类别权重解决手术工具使用频率不均导致的类别不平衡问题	复杂手术场景和有限标注数据可能限制模型性能	开发AI辅助腹腔镜手术系统，提高手术工具检测和阶段识别的准确性	腹腔镜手术中的手术工具	计算机视觉	NA	自监督学习、弱监督学习	BEiT	图像	Cholec80基准数据集	NA	NA	NA	NA
9406	2025-10-06	Deep Learning to Enhance Diagnosis and Management of Intrahepatic Cholangiocarcinoma 2025-May-09, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17101604 PMID:40427103	综述	本文批判性评估深度学习在肝内胆管癌诊断和管理中的应用研究进展	首次全面综合评估深度学习在肝内胆管癌多方面的应用，包括影像诊断、病理特征预测和疗效预测	未提及具体数据集的样本量限制和模型泛化能力问题	评估深度学习在肝内胆管癌诊疗中的应用价值和发展方向	肝内胆管癌患者	计算机视觉	肝内胆管癌	医学影像分析	深度学习模型	医学影像、病理图像	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
9407	2025-10-06	Advancing Meibography Assessment and Automated Meibomian Gland Detection Using Gray Value Profiles 2025-May-09, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15101199 PMID:40428192	研究论文	本文提出了一种基于灰度值分布轮廓的自动化检测和量化睑板腺形态的新方法	引入了灰度值分布轮廓分析方法和新型参数'萎缩指数'，首次实现单腺体和多腺体形态的仪器测量	研究样本仅包含100名干眼症患者，年龄范围有限	开发自动化睑板腺检测和量化方法，改善睑板腺功能障碍相关干眼症的管理	干眼症患者的睑板腺形态	医学图像分析	干眼症	红外线睑板腺成像	NA	红外图像	100名志愿者（平均年龄40±16岁，范围18-85岁）	NA	NA	NA	NA
9408	2025-10-06	Research on Storage Grain Temperature Prediction Method Based on FTA-CNN-SE-LSTM with Dual-Domain Data Augmentation and Deep Learning 2025-May-09, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14101671 PMID:40428452	研究论文	提出一种基于双域数据增强和深度学习的储粮温度预测方法FTA-CNN-SE-LSTM	结合时域和频域的双域数据增强方法，以及在LSTM网络中集成卷积层和SENet模块的特征增强机制	实际储粮场景中数据采集存在限制，样本量较小	提高储粮温度预测精度，预防粮堆温度异常问题	储粮温度数据	机器学习	NA	数据增强，快速傅里叶变换(FFT)	LSTM, CNN	时间序列数据	小样本储粮温度数据	NA	LSTM, CNN, SENet, FTA-CNN-SE-LSTM	MAE, RMSE	NA
9409	2025-06-01	Are Wearable ECG Devices Ready for Hospital at Home Application? 2025-May-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25102982 PMID:40431777	research paper	本文探讨了具有心电图（ECG）功能的可穿戴设备在持续心脏监测中的作用，评估其在医院家庭（HaH）和远程患者监测（RPM）计划中的适用性	提出ABCD指南（准确性、益处、兼容性和数据治理）来评估可穿戴技术的功能，并探讨了智能手表在心律失常检测之外的更广泛诊断能力	信号质量问题和在老年人及医院家庭环境中广泛采用需要进一步验证	评估可穿戴ECG设备在医院家庭应用中的有效性和潜力	具有ECG功能的可穿戴设备	医疗健康监测	心血管疾病	ECG监测、机器学习和深度学习	NA	ECG信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
9410	2025-10-06	Deep Learning for Automated Ventricle and Periventricular Space Segmentation on CT and T1CE MRI in Neuro-Oncology Patients 2025-May-08, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17101598 PMID:40427097	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化脑室及脑室周围空间分割模型，用于神经肿瘤患者的CT和T1CE MRI影像分析	首次基于2021 EPTN神经肿瘤图谱指南开发针对脑室及脑室周围空间的分割模型，并在CT和T1CE MRI多模态影像上验证性能	样本量相对有限（78例患者），外部测试集上部分指标未显示显著差异	开发能够准确分割脑室及脑室周围空间的深度学习模型，以优化放射治疗规划流程	神经肿瘤患者的CT和T1CE MRI影像	医学影像分析	神经肿瘤	MRI, CT	深度学习	医学影像	78例患者（训练集），内部测试集18例，外部测试集18例	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 表面DSC, 附加路径长度, 4点Likert量表评分	NA
9411	2025-10-06	Real-Time Coronary Artery Dominance Classification from Angiographic Images Using Advanced Deep Video Architectures 2025-May-08, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15101186 PMID:40428179	研究论文	开发基于视频的深度学习框架用于冠状动脉优势型分类	提出无需区分左右冠状动脉造影的集成视频分类方法，消除传统预处理中的动脉分支分离步骤	未提及模型在临床环境中的实时性能验证和泛化能力测试	开发自动冠状动脉优势型分类系统以辅助临床决策	冠状动脉造影视频序列	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉造影	深度学习	视频	来自公开来源的大规模数据集（具体数量未提及）	MMAction2	Temporal Segment Networks, Video Swin Transformer, VideoMAEv2	准确率	NA
9412	2025-10-06	Deep Learning-Assisted Diagnostic System: Implant Brand Detection Using Improved IB-YOLOv10 in Periapical Radiographs 2025-May-08, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15101194 PMID:40428187	研究论文	本研究开发了一种基于改进IB-YOLOv10的深度学习辅助诊断系统，用于根尖片中牙种植体品牌的自动检测	提出了创新的种植体品牌特征提取方法和PA分辨率增强技术，结合暗通道先验和Lanczos插值进行图像分辨率提升	NA	利用深度学习技术辅助牙科种植体分类，为牙医提供高效可靠的种植体品牌检测工具	根尖片中的牙种植体	计算机视觉	牙科疾病	图像增强技术，分辨率增强技术	YOLO	医学影像	NA	NA	IB-YOLOv10	准确率	NA
9413	2025-10-06	Research on Beef Marbling Grading Algorithm Based on Improved YOLOv8x 2025-May-08, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14101664 PMID:40428444	研究论文	本研究提出了一种基于改进YOLOv8x模型的牛肉大理石花纹分级算法，用于自动化牛肉质量评估	在YOLOv8x模型中集成了改进的注意力机制和损失函数，并结合ROI预处理算法	NA	开发自动化牛肉大理石花纹分级算法以提高分级效率和准确性	牛肉样本图像中的大理石花纹特征	计算机视觉	NA	深度学习，图像处理	CNN, YOLO	图像	1300张牛肉样本图像（训练集与测试集按8:2比例划分）	NA	YOLOv8x	验证准确率，实际分级准确率，检测时间	NA
9414	2025-10-06	Artificial Intelligence in Glaucoma: Advances in Diagnosis, Progression Forecasting, and Surgical Outcome Prediction 2025-May-08, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26104473 PMID:40429619	综述	本文综述人工智能在青光眼早期诊断、疾病进展预测和手术结果预测中的应用进展	整合多模态数据和组学分析，提出透明可解释、通用性强的AI模型发展方向	模型可解释性不足、异质数据整合困难、缺乏个性化手术时机指导	推动青光眼精准医疗发展	青光眼患者	数字病理	青光眼	转录组学、代谢组学	CNN, RNN, Transformer, GAN, Autoencoder	眼底摄影、OCT图像、电子健康记录、分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
9415	2025-06-01	Robust Line Feature Matching via Point-Line Invariants and Geometric Constraints 2025-May-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25102980 PMID:40431775	研究论文	本文提出了一种基于点线不变性和几何约束的鲁棒线特征匹配方法	通过空间不变关系构建点线不变量，提出双不变量用于线匹配，并结合几何约束提高匹配的准确性和鲁棒性	未提及具体计算复杂度或实时性能的分析	提高线特征匹配的鲁棒性和泛化能力	图像中的线特征	计算机视觉	NA	点线不变量和几何约束	NA	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
9416	2025-10-06	Cross-Subject Motor Imagery Electroencephalogram Decoding with Domain Generalization 2025-May-07, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12050495 PMID:40428114	研究论文	提出一种基于深度学习的跨被试运动想象脑电信号解码模型，通过提取域不变特征实现领域泛化	采用知识蒸馏框架融合频谱特征获取内部不变表示，并通过相关对齐方法和距离正则化增强泛化能力	未明确说明模型对个体差异的适应极限和计算复杂度	实现运动想象脑机接口的即插即用功能，减少目标被试的校准时间和模型训练	运动想象脑电信号	脑机接口	运动功能障碍	脑电信号采集	深度学习神经网络	脑电信号	BCI Competition IV 2a和韩国大学数据集	NA	知识蒸馏框架	准确率	NA
9417	2025-10-06	The Role of Artificial Intelligence in Identifying NF1 Gene Variants and Improving Diagnosis 2025-May-07, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16050560 PMID:40428382	综述	探讨人工智能在NF1基因变异识别和诊断改善中的新兴作用	系统评估AI技术在NF1基因变异检测、分类和解读中的应用，包括特异性模型和结构建模平台的整合	存在算法偏差、数据多样性有限以及需要功能验证等关键挑战	提升NF1诊断精度，实现早期干预和支持个性化医疗方法	NF1基因变异、神经纤维瘤蛋白结构和功能、相关肿瘤分类	自然语言处理	神经纤维瘤病1型	NGS, 结构建模	深度学习, LTC神经网络	基因序列数据, 结构数据	NA	NA	NA	准确率	NA
9418	2025-06-01	Role of Artificial Intelligence and Personalized Medicine in Enhancing HIV Management and Treatment Outcomes 2025-May-06, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15050745 PMID:40430173	review	本文探讨了人工智能和个性化医学在HIV管理中的应用及其对治疗效果的提升	结合机器学习和多组学数据分析，实现精准预测和个性化抗逆转录病毒治疗	面临数据隐私、算法偏见和临床验证需求等挑战	提升HIV的诊断、治疗优化和疾病监测	HIV患者	machine learning	HIV	machine learning, deep neural networks, multi-omics data analysis	deep learning	genomic, proteomic, clinical datasets	NA	NA	NA	NA	NA
9419	2025-10-06	The Detection of Gait Events Based on Smartphones and Deep Learning 2025-May-04, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12050491 PMID:40428110	研究论文	本研究通过智能手机结合深度学习技术检测步态事件，并在老年人群和脑小血管病患者中评估该方法的远程效果和临床意义	提出基于BiTCN-BiGRU-CrossAttention的深度学习模型，首次在智能手机平台上实现多场景步态事件检测	样本规模有限，仅包含150名健康个体和83名特殊人群，未涵盖更广泛的疾病类型	开发基于智能手机的步态事件检测方法并验证其临床适用性	健康成年人、老年人、轻度认知障碍患者、帕金森病患者和脑小血管病患者	机器学习	脑小血管病	智能手机运动传感，鞋垫压力传感器	深度学习	运动传感器数据	150名健康个体，48名老年人（25名健康，12名轻度认知障碍，11名帕金森病），35名脑小血管病患者	NA	BiTCN-BiGRU-CrossAttention, TCN-GRU, BiTCN-BiGRU	MAE	NA
9420	2025-10-06	MambaPhase: deep learning for liquid-liquid phase separation protein classification 2025-May-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf230 PMID:40421658	研究论文	开发基于Mamba架构的深度学习模型用于液相分离蛋白质分类	首次将Mamba架构与对比学习结合，同时整合分离概率、蛋白质类型和实验条件进行多维度分类	模型在特定实验条件下的分类能力仍需进一步验证	准确识别液相分离蛋白质以理解和控制细胞过程	液相分离蛋白质（支架蛋白和客户蛋白）	机器学习	NA	深度学习，对比学习	Mamba	蛋白质数据	NA	NA	Mamba	准确率，ROCAUC	NA