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
9641	2025-01-23	Intelligent identification of foodborne pathogenic bacteria by self-transfer deep learning and ensemble prediction based on single-cell Raman spectrum 2025-Apr-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.127268 PMID:39644671	研究论文	本研究提出了一种基于单细胞拉曼光谱的AI模型，用于精确识别食源性致病菌	结合自迁移深度学习和集成预测算法，显著提高了训练效率和预测性能	未提及模型在实际应用中的具体限制	提高食源性疾病的准确检测，预防疾病传播	食源性致病菌	机器学习	食源性疾病	单细胞拉曼光谱	自迁移深度学习，集成预测	光谱数据	未提及具体样本数量
9642	2025-01-23	A novel particle size distribution correction method based on image processing and deep learning for coal quality analysis using NIRS-XRF 2025-Apr-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.127427 PMID:39709828	研究论文	本研究提出了一种基于图像处理和深度学习的颗粒尺寸分布校正方法，用于提高NIRS-XRF在煤质分析中的准确性和重复性	创新性地结合图像处理和深度学习技术，提出了一种颗粒尺寸校正方法，显著提高了NIRS-XRF测量的重复性和准确性	研究仅针对煤质分析，未涉及其他材料或应用场景	提高NIRS-XRF在煤质分析中的准确性和重复性	煤样品	机器学习和图像处理	NA	NIRS, XRF	Segment Anything Model (SAM), Spatial Transformer Network (STN), Convolutional Neural Network (CNN)	图像	56个煤样品（48个用于标准灰分预测模型，8个用于校正）
9643	2025-01-23	A hybrid deep learning model based on signal decomposition and dynamic feature selection for forecasting the influent parameters of wastewater treatment plants 2025-Feb-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.120615 PMID:39674247	研究论文	本文提出了一种结合信号分解和深度学习的混合模型，用于预测污水处理厂的进水参数，如化学需氧量（COD）和五日生化需氧量（BOD）	引入了新的动态特征选择（DFS）机制，以实时优化特征选择，减少模型冗余并提高预测稳定性	NA	提高污水处理厂进水参数（如COD和BOD）的预测准确性，以优化污水处理过程、提高效率并降低成本	污水处理厂的进水参数（COD和BOD）	机器学习	NA	信号分解和深度学习	混合深度学习模型	时间序列数据	两个污水处理厂的数据
9644	2025-01-23	One-core neuron deep learning for time series prediction 2025-Feb, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwae441 PMID:39830389	研究论文	本文提出了一种仅包含单个核心神经元的可解释'小模型'框架，即单核心神经元系统（OCNS），用于时间序列预测，旨在显著减少参数数量同时保持与现有'大模型'相当的性能	提出了一种仅包含单个核心神经元的深度学习框架，通过多延迟反馈设计，能够将输入特征向量/状态转换为一维时间序列/序列，理论上确保完全表示观测动态系统的状态	未提及具体的时间序列预测任务或数据集，可能限制了结果的普适性验证	探索在时间序列预测任务中构建参数少、性能优的深度学习框架	时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	单核心神经元系统（OCNS）	时间序列数据	NA
9645	2025-01-23	BananaImageBD: A comprehensive banana image dataset for classification of banana varieties and detection of ripeness stages in Bangladesh 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111239 PMID:39830620	研究论文	本文介绍了一个全面的香蕉图像数据集BananaImageBD，用于分类香蕉品种和检测成熟度阶段	该数据集包含了孟加拉国四种常见香蕉品种和四个关键成熟阶段的详细图像，具有推动精准农业、食品加工和供应链管理等领域自动化和高效流程发展的潜力	数据集仅限于孟加拉国的香蕉品种和成熟阶段，可能不适用于其他地区或品种	开发自动化和高效的香蕉品种分类和成熟度检测系统	孟加拉国的四种常见香蕉品种及其四个成熟阶段	计算机视觉	NA	NA	机器学习和深度学习模型	图像	2471张不同香蕉品种的原始图像和820张不同成熟阶段的原始图像，增强后的数据集分别包含7413张和2457张图像
9646	2025-01-23	Mfgnn: Multi-Scale Feature-Attentive Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction 2025-Jan-30, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70011 PMID:39840745	研究论文	本文提出了一种多尺度特征注意力图神经网络（MfGNN），用于分子属性预测，通过结合片段级表示来增强传统的基于原子的分子图表示	MfGNN不仅有效捕捉分子结构和功能基团特征，还特别关注片段之间的潜在关系，探索它们如何共同影响分子属性	NA	提高分子属性预测的准确性，特别是在药物发现领域	分子结构和功能基团	机器学习	NA	图神经网络（GNN）	MfGNN	分子图数据	NA
9647	2025-01-23	Performance of the automated digital cell image analyzer UIMD PBIA in white blood cell classification: a comparative study with sysmex DI-60 2025-Jan-23, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2024-1323 PMID:39837502	研究论文	本研究评估了使用深度学习的自动化数字形态分析仪PBIA在白细胞分类中的性能，并与广泛使用的DI-60进行了比较	首次将深度学习技术应用于自动化数字形态分析仪PBIA，并与传统方法DI-60进行性能比较	需要进一步的多中心研究以进行全面验证	评估PBIA在白细胞分类中的性能，并与DI-60进行比较	461张外周血涂片	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	461张外周血涂片
9648	2025-01-23	Two-Dimensional Transition Metal Dichalcogenides: A Theory and Simulation Perspective 2025-Jan-22, Chemical reviews IF:51.4Q1 DOI:10.1021/acs.chemrev.4c00628 PMID:39746214	综述	本文综述了二维过渡金属二硫化物（2D TMDs）在理论模拟方面的研究进展及其在电子学、催化、量子技术和能源领域的应用	强调了理论模拟在理解2D TMDs物理性质、发现新材料、阐明合成过程及设计新型器件中的关键作用	尽管2D TMDs展示了潜力并已制造出原型器件，但仍需解决一些挑战以实现其商业应用	探讨理论模拟如何推动2D TMDs研究，特别是在理解扭曲moire基TMDs性质、预测TMD单层和异质结构中的奇异量子相、理解TMD合成中的成核和生长过程以及理解基于TMD异质结构的潜在器件中的电子传输和接触特性方面	二维过渡金属二硫化物（2D TMDs）	材料科学	NA	理论模拟、深度学习、分子动力学、高通量计算、多尺度方法	NA	NA	NA
9649	2025-01-23	Automatic skeletal maturity grading from pelvis radiographs by deep learning for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Jan-22, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03283-4 PMID:39838221	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多任务学习方法，用于从骨盆X光片中自动评估青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者的骨骼成熟度	提出了一种改进的Swin Transformer模型，结合空间和通道重建卷积Swin块，用于Risser阶段的自动评估，提高了评估精度	未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者骨骼成熟度评估的准确性和自动化水平	青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者的骨盆X光片	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧弯	深度学习	改进的Swin Transformer	图像	未提及具体样本数量
9650	2025-01-23	Gait patterns in unstable older patients related with vestibular hypofunction. Preliminary results in assessment with time-frequency analysis 2025-Jan-22, Acta oto-laryngologica IF:1.2Q3 DOI:10.1080/00016489.2025.2450221 PMID:39840938	研究论文	本文通过单传感器收集的数据图像表示，寻找老年人与前庭功能减退相关的步态不稳定模式	使用连续小波变换生成步态信号的图像表示，并通过灰度共生矩阵度量作为特征进行分析，利用支持向量机（SVM）算法进行受试者分类	样本量较小，仅包含13名老年人和19名成年人，且为初步结果，需要更大样本和深度学习方法的进一步探索	寻找老年人步态不稳定的模式，以早期诊断步态障碍	13名71-85岁的前庭功能减退导致不稳定的老年人和19名21-75岁无不稳定且前庭功能正常的成年人	数字病理学	老年疾病	连续小波变换，灰度共生矩阵度量	支持向量机（SVM）	图像	32名受试者（13名老年人和19名成年人）
9651	2025-01-23	Enhanced accuracy and stability in automated intra-pancreatic fat deposition monitoring of type 2 diabetes mellitus using Dixon MRI and deep learning 2025-Jan-22, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04804-3 PMID:39841227	研究论文	本文旨在开发一种准确且自动化的方法，通过多回波Dixon MRI评估2型糖尿病（T2DM）患者的胰腺内脂肪沉积（IPFD）	结合深度学习和放射组学特征，开发了深度学习放射组学（DLR）模型，用于区分T2DM、糖尿病前期和非糖尿病患者，并展示了优于放射科医生的性能	由于糖尿病前期患者数量有限，未进行区分糖尿病前期和非糖尿病的测试	开发一种准确且自动化的方法，用于评估2型糖尿病患者的胰腺内脂肪沉积	534名接受上腹部MRI检查的患者	数字病理学	2型糖尿病	多回波Dixon MRI	nnU-Net, 支持向量机	MRI图像	534名患者
9652	2025-01-23	CTCNet: a fine-grained classification network for fluorescence images of circulating tumor cells 2025-Jan-22, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03297-y PMID:39841310	研究论文	本文介绍了一种名为CTCNet的细粒度分类网络，用于循环肿瘤细胞（CTCs）荧光图像的分类	提出了CTCDet数据集和CTCNet混合架构，结合了CNN和Transformer的优势，并引入了Parallel Token mixer和Deformable Large Kernel Attention模块，以提高分类精度	未明确提及具体限制	解决循环肿瘤细胞（CTCs）分类的挑战，推动深度学习技术在肿瘤研究中的应用	循环肿瘤细胞（CTCs）	计算机视觉	癌症	深度学习	CNN, Transformer	图像	CTCDet数据集
9653	2025-01-23	PBCS-ConvNeXt: Convolutional Network-Based Automatic Diagnosis of Non-alcoholic Fatty Liver in Abdominal Ultrasound Images 2025-Jan-22, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01394-w PMID:39841370	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的计算机辅助诊断模型PBCS-ConvNeXt，用于自动分类非酒精性脂肪肝病的腹部超声图像	提出了PBCS-ConvNeXt模型，结合了potent stem cell模块、增强的ConvNeXt Blocks和boosting block，用于从超声数据中提取有效信息	模型的准确率、敏感性和特异性分别为82%、81%和83%，仍有提升空间	开发一种自动化的非酒精性脂肪肝病分类系统，以辅助早期诊断和临床管理	非酒精性脂肪肝病（NAFLD）的腹部超声图像	计算机视觉	非酒精性脂肪肝病	深度学习	PBCS-ConvNeXt	图像	使用5折交叉验证进行评估，具体样本数量未明确
9654	2025-01-23	Deep learning-based detection of incisal translucency patterns 2025-Jan-20, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2024.11.018 PMID:39837680	研究论文	本研究评估了深度学习模型在预测前牙透明度模式中的准确性，采用YOLOv5、Vision Transformers (ViT)和U-Net三种模型进行检测、分类和分割	首次将YOLOv5、Vision Transformers (ViT)和U-Net三种深度学习模型结合，用于前牙透明度模式的检测、分类和分割，提供了一种全面的解决方案	研究样本量较小，仅包含240张前牙图像，且所有图像均来自18岁以上的参与者，可能限制了模型的泛化能力	评估深度学习模型在前牙透明度模式检测中的准确性，以辅助牙医在修复牙科实践中的决策	前牙的透明度模式	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5, Vision Transformers (ViT), U-Net	图像	240张前牙JPEG图像
9655	2025-01-23	Secure channel estimation model for cognitive radio network physical layer security using two-level shared key authentication 2025-Jan-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86165-x PMID:39828744	研究论文	本文提出了一种使用信道状态信息（CSI）和深度学习（DL）的安全信道估计模型（SCEM），以提高认知无线电网络（CRN）中的物理层安全性（PLS）	该模型通过两级共享密钥认证和深度学习算法，提高了信道容量利用率和安全性，减少了干扰率	未明确提及具体限制	提高认知无线电网络中的物理层安全性	认知无线电网络中的用户和设备	机器学习	NA	深度学习	深度学习算法	信道状态信息（CSI）	未明确提及样本数量
9656	2025-01-23	A small underwater object detection model with enhanced feature extraction and fusion 2025-Jan-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85961-9 PMID:39827179	研究论文	本文提出了一种高效的小型水下物体检测模型，通过增强特征提取和融合来解决水下环境中小物体检测的挑战	引入了CSPSL模块增强特征保留，提出了VKConv动态调整卷积核大小，以及SPPFMS方法更有效地保留小物体特征	未提及模型在更复杂或不同水下环境中的泛化能力	提高水下环境中小物体检测的准确性和计算效率	水下环境中的小物体	计算机视觉	NA	深度学习	深度卷积网络	图像	UDD和DUO数据集
9657	2025-01-23	The first geospatial dataset of irrigated fields (2020-2024) in Vojvodina (Serbia) 2025-Jan-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04443-9 PMID:39827194	研究论文	本文创建了一个关于塞尔维亚伏伊伏丁那地区2020-2024年灌溉田地的地理空间数据集，旨在支持可持续水资源管理、农业发展和环境保护	首次创建了包含地理位置、作物类型和灌溉设备信息的区域灌溉田地数据集，为机器学习模型提供高质量训练数据	数据收集成本高且劳动密集，数据集仅覆盖伏伊伏丁那地区	提供可访问的灌溉田地数据集，用于构建或微调机器学习和深度学习模型，以自动检测灌溉田地	伏伊伏丁那地区的灌溉田地	地理信息系统	NA	卫星影像分析	机器学习和深度学习模型	地理空间数据	1256块田地
9658	2025-01-23	Multiscale wildfire and smoke detection in complex drone forest environments based on YOLOv8 2025-Jan-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86239-w PMID:39827308	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv8的模型，用于复杂无人机森林环境中的多尺度野火和烟雾检测	在C2F模块中使用局部卷积代替全卷积，并集成EMA模块以增强特征通道交互建模能力和上下文信息利用，同时在Backbone中引入AgentAttention模块优化特征提取，设计BiFormer模块自适应融合全局和局部特征，显著提升模型的多尺度和多角度检测能力	未提及具体局限性	提高森林火灾和烟雾检测的准确性和效率，支持森林火灾预警、应急响应和损失减少	森林火灾和烟雾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	未提及具体样本数量
9659	2025-01-23	Fusing multispectral information for retinal layer segmentation 2025-Jan-17, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01446-z PMID:39825030	研究论文	本文研究了多光谱信息（MSI）对视网膜层分割（RLS）的影响，并展示了将MSI整合到RLS方法中如何显著提高分割精度	首次研究了多光谱信息对视网膜层分割的影响，并展示了其在提高分割精度方面的潜力	研究主要依赖于光学相干断层扫描（OCT）图像，未涉及其他类型的医学影像	探索多光谱信息对视网膜层分割的影响，并提高分割精度	视网膜层光学相干断层扫描（OCT）图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习（DL）	图像	NA
9660	2025-01-23	Assessing greenspace and cardiovascular health through deep-learning analysis of street-view imagery in a cohort of US children 2025-Jan-15, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.120459 PMID:39603586	研究论文	本研究通过深度学习分析美国儿童的街景图像，评估绿地与心血管健康之间的关系	利用深度学习分割算法从街景图像中提取绿地指标，并结合儿童成长阶段的心血管健康数据进行关联分析	未发现绿地指标与儿童心血管健康之间的显著纵向关联，且影响可能随儿童成长阶段变化	评估街景绿地与儿童心血管健康之间的关系	美国儿童	计算机视觉	心血管疾病	深度学习分割算法	NA	图像	Project Viva队列中的儿童，从2007年至2021年跟踪