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
981	2025-06-10	Machine and deep learning models for accurate detection of ischemia and scar with myocardial blood flow positron emission tomography imaging 2024-02, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.101797 PMID:38185409	研究论文	比较传统统计方法、机器学习和深度学习技术在仅使用静息和应激心肌血流（MBF）值诊断冠状动脉疾病（CAD）中的能力	首次比较了多种机器学习和深度学习模型在心肌血流PET成像中检测缺血和瘢痕的准确性，并发现随机森林模型表现最佳	对于每血管定位缺血或瘢痕，机器学习模型的表现与传统统计模型相比没有显著差异	评估不同模型在心肌血流PET成像中检测和定位CAD的准确性	3245例静息和应激铷-82 PET研究及匹配的灌注报告诊断标签	机器学习	心血管疾病	PET成像	逻辑回归、Lasso逻辑回归、支持向量机、随机森林、多层感知机、密集U-Net	图像	3245例PET研究
982	2025-06-10	Deep learning-based weld defect classification using VGG16 transfer learning adaptive fine-tuning 2023-May-08, International journal on interactive design and manufacturing DOI:10.1007/s12008-023-01327-3 PMID:40478981	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的焊接缺陷分类方法，使用VGG16迁移学习和自适应微调技术	采用数据增强方法处理小规模X射线图像数据集，并比较了VGG16和ResNet50两种卷积神经网络架构的性能	数据集规模较小且类别分布不平衡，仅包含15个不同的类别	开发一种自动化焊接缺陷检测和分类系统	焊接缺陷的X射线图像	计算机视觉	NA	数据增强，迁移学习	CNN（VGG16和ResNet50）	图像	小规模X射线图像数据集，包含15个类别
983	2025-06-10	Artificial Intelligence and Economic Development: An Evolutionary Investigation and Systematic Review 2023-Mar-11, Journal of the knowledge economy IF:4.0Q1 DOI:10.1007/s13132-023-01183-2 PMID:40478928	系统综述	本文通过文献计量和定性内容分析方法，探讨人工智能（AI）在经济发展（ED）中的作用和地位	首次将研究聚焦于AI与经济开发的交叉领域，采用两步法方法论，结合文献计量和内容分析	研究基于文献分析，可能未涵盖所有实际应用案例	探讨AI技术对经济发展的影响及其在该领域中的角色	AI与经济发展交叉领域的研究文献	机器学习	NA	文献计量工具Bibliometrix，文献耦合算法	NA	文本	2211份文献
984	2025-06-10	A Large-Scale IoT-Based Scheme for Real-Time Prediction of Infectious Disease Symptoms 2023-Feb-02, Mobile networks and applications : MONET DOI:10.1007/s11036-023-02111-z PMID:40479340	研究论文	提出了一种基于物联网(IoT)的大规模实时监测方案，用于通过人们的行为和无线体域网(WBAN)预测传染病症状	利用IoT和WBAN技术实时监测人群行为，预测传染病症状及传播，弥补了以往研究依赖医疗设施内拍摄图像的局限性	需要构建强大的覆盖模型以确保实时监测，且性能评估依赖于模拟环境	开发实时预测传染病症状及传播的监测方案	人群行为及传染病症状	物联网与健康监测	传染病	IoT, WBAN, 深度学习	深度学习模型	图像、声音、视频	NA
985	2025-06-10	Generic image application using GANs (Generative Adversarial Networks): A Review 2022-Sep-30, Evolving systems IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12530-022-09464-y PMID:40479410	review	本文对生成对抗网络（GAN）进行了全面回顾，总结了GAN的理论基础、应用目的、模型变体及最新进展	提供了GAN在图像处理中的多种应用及其优缺点的详细概述	GAN的稳定训练仍是一个挑战	对GAN相关文献进行全面评估，总结现有知识	生成对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用	machine learning	NA	NA	GAN	image	NA
986	2025-06-10	Forecasting Directional Movement of Stock Prices using Deep Learning 2022-Aug-01, Annals of data science DOI:10.1007/s40745-022-00432-6 PMID:40479251	研究论文	本文提出了一种结合Word2Vec和LSTM的混合深度学习模型，用于预测股票价格的定向变动	结合了金融时间序列和新闻标题作为输入，考虑了大众媒体对公司股票和投资者行为的影响	仅评估了五个不同行业公司的股票价格预测准确性，样本范围有限	设计一个智能工具来预测股票市场价格的定向变动	股票市场价格	机器学习	NA	Word2Vec, LSTM	混合深度学习模型	金融时间序列, 新闻标题	五个不同行业的公司
987	2025-06-10	QSM reconstruction challenge 2.0: Design and report of results 2021-09, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28754 PMID:33783037	research paper	该论文介绍了第二次定量磁化率映射（QSM）重建挑战的设计和结果，旨在测试QSM偶极子反演算法在模拟脑数据中的准确性	采用两阶段设计，结合模拟数据和真实数据评估QSM算法的准确性和鲁棒性，并公开结果和分析流程供研究者比较新方法	挑战仅使用合成数据，未包含真实场景中的背景场和偶极子不相容相位贡献，未来需评估算法在更真实场景中的表现	测试QSM偶极子反演算法在模拟脑数据中的准确性	模拟脑数据和多回波梯度回波图像	医学影像处理	NA	定量磁化率映射（QSM）	迭代方法、深度学习和直接反演方法	模拟脑数据和多回波梯度回波图像	98个第一阶段重建和47个第二阶段提交
988	2025-06-09	Breast cancer early detection and molecular subtype prediction by combination of Raman spectroscopy with deep learning 2025-Nov-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126396 PMID:40412234	研究论文	结合拉曼光谱与深度学习技术，开发了一种高效的计算模型，用于乳腺癌的早期检测和分子亚型预测	提出了一种基于高效通道注意力机制和卷积神经网络的分类模型，显著减少了参数数量并提高了训练速度，同时在未知测试集上表现出优于传统模型和算法的性能	研究未提及模型在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力	开发一种无需复杂特征工程的端到端模型，用于乳腺癌的早期筛查和分子亚型预测	541名志愿者的血清样本，包括HER2阳性、HER2阴性、导管原位癌(DCIS)患者和健康个体	数字病理学	乳腺癌	拉曼光谱	基于注意力机制的CNN	光谱数据	541名志愿者（包括患者和健康个体）的血清样本
989	2025-06-09	Performance of multimodal prediction models for intracerebral hemorrhage outcomes using real-world data 2025-Oct, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105989 PMID:40412140	研究论文	开发并验证了结合CT图像、文本和表格临床数据的多模态模型，用于预测脑出血患者的功能不良结局和院内死亡率	整合了三维CT图像和非结构化数据，结合表格数据开发了L1正则化逻辑回归模型，为急诊环境中非专科医生提供决策支持	死亡率预测的校准需要改进，且需要增强真实世界数据基础设施以促进临床应用	预测脑出血患者的功能不良结局和院内死亡率，辅助急诊决策	527名脑出血患者	数字病理学	脑出血	深度学习	L1-regularized logistic regression	CT图像、文本、表格数据	527名患者
990	2025-06-09	HBUED: An EEG dataset for emotion recognition 2025-Sep-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119397 PMID:40368143	research paper	该研究提出了一个大规模EEG数据集HBUED，并开发了一种深度学习方法来提高基于EEG的情绪识别性能	提出了一个大规模EEG数据集HBUED，并设计了一种双输入网络架构和平行特征提取模块来提升情绪识别性能	未提及具体的数据集样本多样性或模型在其他数据集上的泛化能力	提高基于EEG的情绪识别性能	EEG信号和人类情绪识别	machine learning	NA	深度学习	双输入网络架构	EEG信号	大规模EEG数据集HBUED和公开DEAP数据集
991	2025-06-09	Deep learning-driven hyperspectral imaging for real-time monitoring and growth modeling of psychrophilic spoilage bacteria in chilled beef 2025-Aug-02, International journal of food microbiology IF:5.0Q1 DOI:10.1016/j.ijfoodmicro.2025.111254 PMID:40359768	研究论文	本研究利用深度学习驱动的高光谱成像技术，实时监测和建模冷藏牛肉中嗜冷腐败细菌的生长	结合高光谱成像和多种算法（如CARS、PLSR、SCN等）进行细菌含量预测，并应用Baranyi、Huang和Gompertz模型拟合细菌生长曲线	模型预测精度仍有提升空间，特别是对乳酸杆菌的预测效果相对较差	开发一种快速无损检测冷藏牛肉中细菌含量的方法，以解决食品安全问题	冷藏牛肉中的假单胞菌和乳酸杆菌	数字病理	NA	高光谱成像、平板计数法	PLSR、SCN、Time Convolution Network with Multihead Attention Mechanism	光谱数据	未明确说明样本数量
992	2025-06-09	Quantitative multislice and jointly optimized rapid CEST for in vivo whole-brain imaging 2025-Aug, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30488 PMID:40087839	研究论文	开发了一种定量多切片化学交换饱和转移（CEST）调度优化和脉冲序列，以减少多切片序列固有的灵敏度损失	提出了一个深度学习框架，用于同时优化扫描参数和切片顺序，提高了扫描效率和准确性	研究仅在三名健康受试者中进行了测试，样本量较小	开发一种定量多切片CEST调度优化和脉冲序列，以提高全脑成像的准确性和可重复性	健康受试者的全脑成像	医学影像	NA	化学交换饱和转移（CEST）	深度学习	医学影像数据	3名健康受试者
993	2025-06-09	DeepAssembly2: A Web Server for Protein Complex Structure Assembly Based on Domain-Domain Interactions 2025-Aug-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169128 PMID:40188941	research paper	介绍了一个名为DeepAssembly2的Web服务器，用于基于域-域相互作用自动组装蛋白质复合物结构	DeepAssembly2在新构建的链间域-域相互作用数据集上训练，并添加了多个重要特征，如界面残基倾向性和超快形状识别，同时引入了AlphaFold-Multimer模型的链间残基距离以进一步提高准确性	NA	准确预测蛋白质复合物结构，以理解其功能并促进药物发现	蛋白质复合物结构	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列和单体结构	NA
994	2025-06-09	AI-driven glomerular morphology quantification: a novel pipeline for assessing basement membrane thickness and podocyte foot process effacement in kidney diseases 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108842 PMID:40354728	research paper	本文开发了一种基于深度学习的管道，用于自动量化肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比，以提高肾脏疾病诊断的准确性和效率	提出了一种新型深度学习管道，首次实现了对肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比的自动量化，减少了人为误差并提高了测量一致性	研究样本量相对较小（196张EM图像），且需要进一步验证和改进AI方法以提升在肾病病理学中的诊断能力和标准化程度	开发一种自动化方法来准确测量肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比，以改善肾脏疾病的诊断	肾小球基底膜和足细胞足突	digital pathology	kidney diseases	electron microscopy (EM)	DeepLabV3+ and U-Net	image	196张电子显微镜图像（来自83名受试者的21种不同肾脏疾病）
995	2025-06-09	The impact of clinical history on the predictive performance of machine learning and deep learning models for renal complications of diabetes 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108812 PMID:40382871	研究论文	本研究探讨了患者临床病史对机器学习和深度学习模型预测糖尿病肾病并发症性能的影响	首次研究了多级别肾病严重程度下患者临床病史的预测作用，并开发了有效的预测模型	研究基于回顾性真实世界数据，可能存在数据偏差	开发有效的预测模型以早期识别高风险糖尿病肾病患者	2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病肾病	NA	逻辑回归、随机森林、Cox比例风险回归、RNN	临床数据	全国多中心回顾性真实世界研究数据
996	2025-06-09	Understanding deep learning models for Length of Stay prediction on critically ill patients through latent space visualization 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108832 PMID:40413882	研究论文	本文通过潜在空间可视化技术，探讨了深度学习模型在重症监护病房(ICU)患者住院时长(LoS)预测中的应用	首次将潜在空间分析应用于ICU住院时长预测模型，开发了交互式仪表板以直观展示模型学习过程	研究仅基于单一欧洲医疗中心的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发可解释的深度学习模型用于ICU患者住院时长预测，并探索其在临床决策支持系统中的应用	ICU重症患者	机器学习	重症监护	深度学习	LSTM, GRU, TCN, Transformer	临床时序数据	20,481次ICU住院记录的271个特征
997	2025-06-09	Investigating the interpretability of ChatGPT in mental health counseling: An analysis of artificial intelligence generated content differentiation 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108864 PMID:40424870	研究论文	研究评估ChatGPT在心理健康咨询中的效果和情感支持能力，并探讨如何区分AI生成内容与用户生成内容	首次从宏观和微观角度评估ChatGPT的心理咨询能力，并开发了区分AI生成内容与用户生成内容的可靠框架	未提及具体样本量，且仅评估了ChatGPT 3.5和4.0版本	评估ChatGPT在心理健康咨询中的效果和情感支持能力，并探讨AI生成内容的识别方法	ChatGPT生成的心理健康咨询内容与人类专家生成的内容	自然语言处理	心理健康问题	BERTopic算法、深度学习技术、LIME和SHAP解释方法	LLM（ChatGPT 3.5和4.0）、深度学习模型	文本	NA
998	2025-06-09	A robust automated segmentation method for white matter hyperintensity of vascular-origin 2025-Jul-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121279 PMID:40389145	research paper	开发并验证了一种基于transformer的深度学习方法，用于血管源性白质高信号（WMH）的自动分割	提出了一种基于transformer的自动分割方法，能够在不同MRI系统和采集设置下实现稳健的WMH分割	虽然在不同数据集上表现良好，但未涉及所有可能的临床场景和MRI系统	开发一种稳健的深度学习方法，用于血管源性WMH的自动分割	白质高信号（WMH）	digital pathology	cardiovascular disease	3D T1和3D T2-FLAIR图像	transformer-based method	image	126名参与者用于训练和测试，外加两个独立数据集（170名和70名受试者）用于外部验证
999	2025-06-09	Clinical microbiology and artificial intelligence: Different applications, challenges, and future prospects 2025-Jul, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107125 PMID:40188989	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的不同应用、挑战及未来前景	探讨了AI在临床微生物学中的最新应用，包括减少传统分析方法的时间和成本，以及预测新型抗菌剂	讨论了AI实施中的挑战，如伦理考虑、潜在的偏见和数据训练相关的错误	提供人工智能在临床微生物学中最新应用的概述，并鼓励临床实践者采用机器学习算法	临床微生物学中的数据处理和分析	人工智能	传染病	光谱分析（拉曼和MALDI-TOF光谱）、显微镜图像（革兰氏和抗酸染色）、基因组和蛋白质序列（全基因组测序（WGS）和蛋白质数据库（PDBs））	机器学习和深度学习算法	光谱数据、图像、序列数据	NA
1000	2025-06-09	Artificial intelligence in pediatric otolaryngology: A state-of-the-art review of opportunities and pitfalls 2025-Jul, International journal of pediatric otorhinolaryngology IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.ijporl.2025.112369 PMID:40334638	review	本文综述了人工智能在儿科耳鼻喉科中的应用现状、机遇与挑战	强调了针对儿童独特生理和发育特征定制AI应用的必要性，并指出了当前知识的空白	成人训练数据的泛化能力不足及儿科数据相对缺乏	探讨AI在儿科耳鼻喉科中的应用潜力及面临的挑战	儿科耳鼻喉科疾病及患者	machine learning	otitis media, adenoid hypertrophy, pediatric obstructive sleep apnea	deep learning-based image analysis, predictive modeling	deep learning models	image, clinical data	NA