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
9741	2025-05-27	Training a deep learning model to predict the anatomy irradiated in fluoroscopic x-ray images 2025-May-26, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03422-0 PMID:40418509	研究论文	开发一种深度学习算法，用于从荧光X射线图像中预测受辐照的解剖区域，以提高患者剂量估计的精确性	提出了一种结合ResNet架构和元数据处理的方法，能够有效整合患者特定信息（年龄和性别），实现从2D图像到特定解剖坐标的精确转换	在婴儿体模的Z坐标预测中存在较大误差，主要由于训练数据中这些区域的代表性不足	提高荧光引导干预（FGI）中患者剂量估计的准确性	荧光X射线图像和计算体模中的解剖区域	计算机视觉	NA	DeepDRR模拟和ResNet深度学习	ResNet	图像	多样化的模拟荧光图像数据集，涵盖不同区域和视野大小	NA	NA	NA	NA
9742	2025-10-07	Design optimization of university ideological and political education system based on deep learning 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02991-z PMID:40413276	研究论文	基于深度学习技术优化大学思想政治教育系统的设计与效果	首次将CNN-LSTM混合模型应用于思想政治教育领域，实现个性化学习路径推荐	未提及模型在不同类型高校的泛化能力及长期应用效果验证	提升大学思想政治教育的有效性和学生参与度	大学生思想政治教育过程数据	教育技术	NA	深度学习	CNN, LSTM	多通道教育相关数据	未明确说明具体样本数量	未明确说明	CNN-LSTM混合架构	准确率, 召回率, F1分数	高性能服务器
9743	2025-10-07	Performance of machine learning models for predicting high-severity symptoms in multiple sclerosis 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63888-x PMID:40414922	研究论文	本研究开发并评估了机器学习和深度学习模型，用于提前三个月预测多发性硬化症患者的高严重程度症状	首次通过名为MS Mosaic的观察性研究，利用移动应用持续收集多发性硬化症患者的纵向数据，并开发预测模型	研究依赖于移动应用收集的数据，可能存在数据完整性和用户依从性问题	开发能够准确持续预测多发性硬化症高严重程度症状的预测模型	美国多发性硬化症患者	机器学习	多发性硬化症	移动技术数据收集	经典机器学习方法,深度学习模型	纵向移动应用收集数据	为期3年研究的多发性硬化症患者队列	NA	NA	NA	NA
9744	2025-10-07	Prediction of reproductive and developmental toxicity using an attention and gate augmented graph convolutional network 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02590-y PMID:40415056	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制和门控跳跃连接的图卷积网络模型，用于预测化学物质的生殖和发育毒性	采用无分子描述符的深度学习方法，通过多头注意力和门控跳跃连接增强图卷积网络，并整合与毒性直接相关的结构警报	NA	预测化学物质的生殖和发育毒性	4,514种多样化的化合物，包括有机和无机物质	机器学习	生殖和发育毒性	图卷积网络	GCN	分子结构数据	4,514种化合物	NA	图卷积网络,多头注意力,门控跳跃连接	准确率	NA
9745	2025-10-07	MobNas ensembled model for breast cancer prediction 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01920-4 PMID:40415060	研究论文	提出一种基于MobileNetV2和NASNetLarge的集成模型MobNAS，用于乳腺癌超声图像分类	结合轻量级MobileNetV2和高性能NASNetLarge的集成方法，平衡计算效率与诊断精度	仅使用单一公开数据集（1578张图像），未进行外部验证	开发高精度、低计算需求的乳腺癌早期诊断方法	乳腺癌超声图像	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, 集成学习	图像	1578张超声图像（891良性，421恶性，266正常）	NA	MobileNetV2, NASNetLarge	准确率, 平均绝对误差, 马修斯相关系数	NA
9746	2025-10-07	Bio inspired optimization techniques for disease detection in deep learning systems 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02846-7 PMID:40415068	研究论文	探讨生物启发优化技术在深度学习疾病检测系统中的应用与效果	将生物启发优化技术（遗传算法、粒子群优化等）与深度学习模型结合，解决医疗数据特征选择和高维度问题	在数据有限或特征空间复杂的情况下实现高性能仍具挑战性	通过生物启发优化技术提升深度学习模型在疾病诊断中的效率和公平性	医疗图像数据集和高维生物医学数据	机器学习	NA	生物启发优化技术	深度学习模型	医疗图像	NA	NA	NA	NA	需要大量计算资源
9747	2025-10-07	Exploring treatment effects and fluid resuscitation strategies in septic shock: a deep learning-based causal inference approach 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03141-1 PMID:40415107	研究论文	通过深度学习因果推断方法比较不同液体复苏策略对脓毒症休克患者预后的影响	首次将深度学习因果推断模型应用于脓毒症休克液体复苏策略的疗效比较，并识别影响治疗效果的患者特征	基于回顾性数据库分析，可能存在未测量的混杂因素	比较不同液体复苏策略对脓毒症休克患者预后的影响并识别获益人群特征	脓毒症休克患者	机器学习	脓毒症休克	深度学习因果推断	深度学习因果推断模型	电子健康记录	13,527例脓毒症休克患者	NA	NA	院内死亡率、肾脏结局（肌酐倍增或肾脏替代治疗）	NA
9748	2025-10-07	An advanced three stage lightweight model for underwater human detection 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03677-2 PMID:40415110	研究论文	提出了一种名为StarEye的轻量级深度学习模型，用于水下人体检测	包含全面的水下数据集构建方法、基于StarBlock的主干结构、上下文锚点注意力机制和共享卷积批量归一化检测头	NA	解决复杂水下环境中的人体检测挑战	水下人体	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	StarBlock, Context Anchor Attention, Shared Convolution Batch Normalization	精确率, 召回率, mAP50	移动设备
9749	2025-10-07	Advancing e-waste classification with customizable YOLO based deep learning models 2025-May-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94772-x PMID:40415121	研究论文	本研究通过对比分析YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8三种目标检测模型在电子废物分类中的性能	首次系统比较三种先进YOLO架构在电子废物分类任务中的表现，并创建了包含七类电子废物的专用图像数据集	在目标方向检测方面存在挑战，需要未来进一步改进	开发高效精确的电子废物分类技术以支持回收和再利用	电子废物图像数据	计算机视觉	NA	深度学习目标检测	YOLO	图像	包含七个不同电子废物类别的专用图像数据集	PyTorch	YOLOv5,YOLOv7,YOLOv8,CSPDarknet53,PANet	精确率,召回率,速度,训练效率	Tesla T4 GPU,Google Colab
9750	2025-10-07	Deep learning-based identification of vertebral fracture and osteoporosis in lateral spine radiographs and DXA vertebral fracture assessment to predict incident fracture 2025-May-24, Journal of bone and mineral research : the official journal of the American Society for Bone and Mineral Research IF:5.1Q1 DOI:10.1093/jbmr/zjaf050 PMID:40167218	研究论文	开发深度学习模型用于识别侧位脊柱X光片和DXA椎体骨折评估图像中的椎体骨折和骨质疏松症，以预测老年人骨折风险	首次在侧位脊柱X光片和DXA VFA图像中同时开发深度学习模型检测椎体骨折和骨质疏松症，并验证其预测新发骨折的能力	研究基于单一三级医疗机构数据，需要外部验证	提高老年人骨折风险评估的准确性	老年人脊柱影像数据	医学影像分析	骨质疏松症, 椎体骨折	深度学习, 影像分析	深度学习模型	侧位脊柱X光片, DXA VFA图像	VERTE-X队列: 9276名个体的26299张侧位脊柱X光片; KURE队列: DXA VFA数据集	NA	预训练深度学习模型	AUROC, 风险比	NA
9751	2025-10-07	Explainable deep learning for age and gender estimation in dental CBCT scans using attention mechanisms and multi task learning 2025-May-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03305-z PMID:40413203	研究论文	开发用于牙科CBCT扫描中年龄估计和性别分类的可解释深度学习框架	结合注意力机制和多任务学习，使用CBAM和Grad-CAM增强模型可解释性，并采用全景切片替代完整3D CBCT体积降低计算成本	研究对象年龄范围有限（7-23岁），样本量相对较小	提高基于CBCT的年龄估计和性别分类的准确性和可解释性	牙科CBCT扫描中的年龄和性别识别	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习，多任务学习	医学影像（CBCT扫描）	2,426个CBCT图像，年龄范围7-23岁	NA	卷积块注意力模块（CBAM），Grad-CAM	平均绝对误差（MAE），准确率	NA
9752	2025-10-07	MAVSD: A Multi-Angle View Segmentation Dataset for Detection of Solidago Canadensis L 2025-May-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05199-y PMID:40413199	研究论文	本文提出了专门用于检测加拿大一枝黄花的多角度视图分割数据集MAVSD，并通过实验验证其有效性	首次创建包含四个拍摄角度（30°、45°、60°、90°）的高分辨率入侵植物分割数据集，多角度训练使mIoU提升最高达11%	NA	开发用于入侵植物监测的计算机视觉数据集和方法	加拿大一枝黄花（Solidago canadensis L）	计算机视觉	NA	无人机航拍技术	NA	图像	NA	NA	NA	mIoU	NA
9753	2025-10-07	A Comprehensive Video Dataset for Surgical Laparoscopic Action Analysis 2025-May-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05093-7 PMID:40413211	研究论文	本文介绍了用于腹腔镜手术动作分析的综合视频数据集SLAM	开发了规模更大、手术类型更多样、标注质量更一致的腹腔镜手术动作数据集	NA	解决现有腹腔镜手术数据集规模小、同质化高、标注不一致的问题，推动手术动作识别技术发展	腹腔镜手术视频数据	计算机视觉	NA	视频分析	Transformer	视频	4,097个视频片段	NA	ViViT	分类准确率	NA
9754	2025-10-07	Image guided construction of a common coordinate framework for spatial transcriptome data 2025-May-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01862-x PMID:40413226	研究论文	提出深度学习算法STaCker，通过图像配准构建空间转录组数据的统一坐标系框架	开发首个通过整合组织图像和基因表达数据构建合成训练数据的深度学习方法，解决切片间坐标不统一问题	依赖合成数据进行训练，在真实数据上的泛化能力需进一步验证	解决空间转录组切片间因切割和位移变异导致的坐标框架不统一问题	空间转录组切片数据	数字病理学	NA	空间转录组学	深度学习	图像,基因表达数据	多个基准测试数据集和真实空间转录组数据集	NA	NA	空间一致性	NA
9755	2025-10-07	Enhanced wheat yield prediction through integrated climate and satellite data using advanced AI techniques 2025-May-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02700-w PMID:40413272	研究论文	本研究通过整合气候和卫星数据，利用先进AI技术提升巴基斯坦小麦产量预测精度	将作物周期分为四个关键阶段的多阶段预测方法，结合卫星影像、季节天气变量和土壤信息的多源数据融合	未明确说明具体的数据采集区域范围和样本数量细节	开发准确的小麦产量预测框架以支持粮食安全和农业规划	巴基斯坦小麦作物	机器学习	NA	卫星遥感、气象数据采集	机器学习、深度学习	卫星影像、气象数据、土壤信息	2017-2022年数据	Google Earth Engine	NA	R值	Google Earth Engine平台
9756	2025-10-07	Research on prediction method of well logging reservoir parameters based on Multi-TransFKAN model 2025-May-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96112-5 PMID:40413356	研究论文	提出基于Transformer架构和改进KAN框架的Multi-TransFKAN模型，用于测井储层参数预测和可解释性分析	将傅里叶函数集成到KAN框架中替代B样条函数，结合蒙特卡洛Dropout和SHAP框架，有效捕捉复杂周期性和非线性特征	未明确说明模型在更广泛地质条件下的泛化能力	提高储层参数预测精度和模型可解释性	测井储层参数（孔隙度、泥质含量、含水饱和度）	机器学习	NA	测井技术	Transformer, KAN	测井数据	NA	NA	Multi-TransFKAN	RMSE, R	NA
9757	2025-10-07	Deep learning-based histopathologic segmentation of peritubular capillaries in kidney transplant biopsies 2025-May-24, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110395 PMID:40413895	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的肾移植活检中肾小管周围毛细血管的组织病理学分割方法	首次在具有形态学异常的移植活检样本上训练模型，仅需PAS染色肾活检和CD34免疫组化确认真实标签	显著的间质炎症和纤维化会使PTCs难以识别，以及存在模拟PTCs的结构（如萎缩肾小管）是模型面临的主要挑战	自动化评估肾移植活检中肾小管周围毛细血管炎症程度	肾移植活检样本中的肾小管周围毛细血管	数字病理学	肾脏移植排斥	PAS染色，CD34免疫组化	CNN	全切片图像	69例肾移植活检，约28,000个PTCs	NA	U-Net	Dice得分，Jaccard指数，标准化表面Dice，精确率，召回率	NA
9758	2025-10-07	Modeling enteric methane emission from dairy cows using deep learning approach 2025-May-24, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179713 PMID:40414055	研究论文	本研究应用深度学习模型预测奶牛肠道发酵产生的甲烷排放量	首次将深度学习模型应用于奶牛甲烷排放预测，并通过不同数据可用性场景评估模型性能	样本量较小（最多52头奶牛），研究时间范围有限（2022年10月至2023年12月）	开发准确预测奶牛肠道甲烷排放的深度学习模型	奶牛及其甲烷排放数据	机器学习	NA	嗅探技术、自动化挤奶和饲喂系统、行为传感器	LSTM, CNN, CNN-LSTM混合模型	性能数据、饲喂数据、行为数据、天气数据	最多52头奶牛	NA	LSTM, CNN, CNN-LSTM	R平方, 平均偏差误差(MBE)	NA
9759	2025-10-07	Deep learning and iterative image reconstruction for head CT: Impact on image quality and radiation dose reduction-Comparative study 2025-May-23, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251345108 PMID:40406852	研究论文	评估深度学习图像重建算法在头颈部CT中改善图像质量和降低辐射剂量的能力	首次系统比较深度学习图像重建算法与标准迭代重建算法在头颈部CT中的性能表现	样本量较小（35例患者），宽探测器扫描仪缺乏机架角度调整功能	评估深度学习重建算法在头颈部CT中的图像质量和辐射剂量优化效果	163例连续无增强头颈部CT扫描（最终纳入35例患者）	医学影像	头颈部疾病	CT扫描，深度学习图像重建	深度学习模型	CT图像	35例患者	NA	DLIR（深度学习图像重建）	信噪比，对比噪声比，剂量长度乘积，CTDIvol	NA
9760	2025-10-07	Mondragon Unibertsitatea face-milling dataset for smart tool condition monitoring 2025-May-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05168-5 PMID:40410157	研究论文	本文介绍了用于智能刀具状态监测的端面铣削实验数据集	提供了包含机器内部原始信号和外部传感器数据的综合铣削数据集，支持仅使用内部CNC信号的工业解决方案开发	NA	推进智能刀具状态监测技术发展，缩小研究与工业应用之间的差距	端面铣削过程中的刀具磨损监测	机器学习	NA	传感器数据采集	NA	传感器信号（切削力、振动信号、声发射信号）	在变化切削条件下进行的端面铣削实验数据集	Python	NA	NA	NA