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
10641	2025-04-23	Examining the development, effectiveness, and limitations of computer-aided diagnosis systems for retained surgical items detection: a systematic review 2025-Apr-10, Ergonomics IF:2.0Q3 DOI:10.1080/00140139.2025.2487558 PMID:40208001	系统综述	本文系统综述了计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性	总结了计算机辅助检测系统的特性，评估了其发展、有效性和局限性，并提出了改进机会	大多数研究使用合成的RSI放射照片开发CAD系统，这引发了普遍性问题，且深度学习为基础的CAD系统未纳入可解释的人工智能技术以确保决策透明度	评估计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性	计算机辅助诊断系统	数字病理	NA	计算机辅助检测(CAD)	深度学习	放射照片	11项研究
10642	2025-04-23	Automated segmentation of dental restorations using deep learning: exploring data augmentation techniques 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00794-y PMID:39652261	research paper	该研究利用深度学习模型自动分割全景牙科X光片中的种植体、假体和填充物，并探索数据增强技术对模型性能的影响	研究了9种不同的深度学习分割模型和8种数据增强技术对牙科修复体分割性能的影响	未提及模型在临床环境中的实际应用效果	提高牙科X光片中修复体的自动分割精度	牙科全景X光片中的种植体、假体和填充物	digital pathology	NA	深度学习	9种不同的深度学习分割模型	image	未明确说明样本数量
10643	2025-04-23	Evaluation of the mandibular canal and the third mandibular molar relationship by CBCT with a deep learning approach 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00793-z PMID:39658743	研究论文	本研究利用CBCT和深度学习技术评估下颌管与第三磨牙的关系，并自动分割下颌阻生第三磨牙、下颌管、颏孔和下颌孔	采用nnU-NetV2架构开发深度学习模型，自动分割和评估下颌管与第三磨牙的关系，为诊断和手术规划提供支持	样本量较小（300例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估下颌管与第三磨牙的关系，提高手术规划和并发症预测的准确性	下颌管（MC）和下颌第三磨牙（MM3）	数字病理	牙科疾病	CBCT	nnU-NetV2	图像	300例患者的CBCT数据
10644	2025-04-23	Evaluation of the effectiveness of panoramic radiography in impacted mandibular third molars on deep learning models developed with findings obtained with cone beam computed tomography 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00799-7 PMID:39729224	研究论文	本研究评估了基于CBCT训练的深度学习模型在PR图像中识别下颌第三磨牙与下颌管接触关系和位置的有效性	首次比较了不同深度学习架构在两种感兴趣区域上解决四个问题的性能	样本量相对有限（546颗牙齿），且仅评估了三种深度学习架构	评估深度学习模型在口腔影像学中识别牙齿与神经管关系的准确性	290名患者的546颗阻生下颌第三磨牙	数字病理	口腔疾病	深度学习，锥形束计算机断层扫描（CBCT），全景放射摄影（PR）	SqueezeNet, GoogLeNet, Inception-v3	医学影像	290名患者的546颗牙齿
10645	2025-04-23	Deep learning-based MVIT-MLKA model for accurate classification of pancreatic lesions: a multicenter retrospective cohort study 2025-Apr, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-01949-5 PMID:39832039	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的MVIT-MLKA模型，用于准确分类胰腺病变	提出了一种新型混合模型MVIT-MLKA，结合了CNN和Transformer架构，用于胰腺病变分类，并在多中心数据上验证了其性能	研究为回顾性设计，可能存在选择偏差	开发并验证一种深度学习模型，用于准确区分良性和恶性胰腺病变	胰腺病变患者	数字病理	胰腺癌	CT成像	MVIT-MLKA（结合CNN和Transformer的混合模型）	图像	864名患者（来自三个医疗中心）
10646	2025-04-23	Physical Considerations in Memory and Information Storage 2025-Apr, Annual review of physical chemistry IF:11.7Q1 DOI:10.1146/annurev-physchem-083122-010308 PMID:39952633	review	本文从能量学、动力学和统计力学的角度回顾了信息存储和检索的原理	探讨了Hopfield联想记忆模型的物理实现及其与深度学习中的能量基神经网络的联系	未提及具体实验验证或实际应用案例	理解稳健信息处理的物理原理	信息存储和检索的物理系统	machine learning	NA	NA	Hopfield model, energy-based neural networks	NA	NA
10647	2025-04-23	Deep learning-based design and screening of benzimidazole-pyrazine derivatives as adenosine A2B receptor antagonists 2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2295974 PMID:38133953	research paper	本研究利用深度学习生成模型和多层虚拟筛选技术，设计并筛选苯并咪唑-吡嗪衍生物作为潜在的腺苷A2B受体选择性拮抗剂	开发了一种基于支架的协议，结合深度生成模型和多层虚拟筛选技术，用于设计具有选择性的A2B受体拮抗剂	未提及实验验证结果，仅基于计算分析	设计并筛选具有选择性的腺苷A2B受体拮抗剂，用于癌症免疫治疗	苯并咪唑-吡嗪衍生物	machine learning	cancer	deep generative model, multilayer virtual screening	generative model	chemical compounds	NA
10648	2025-04-23	An energy-aware heart disease prediction system using ESMO and optimal deep learning model for healthcare monitoring in IoT 2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2298736 PMID:38165748	研究论文	提出了一种基于增强蜘蛛猴优化（ESMO）和权重优化神经网络的能量感知心脏病预测系统，用于物联网（IoT）医疗环境	结合ESMO和EAWO-DNN模型，优化能量消耗并提高心脏病预测准确率	未提及具体样本量或数据集来源，可能影响模型泛化能力	开发高效的心脏病预测系统以改善物联网医疗监控	心脏病患者数据	机器学习	心血管疾病	ESMO优化算法、EAWO-DNN模型	DNN	医疗数据	NA
10649	2025-04-23	Revolutionizing Breast Cancer Care: AI-Enhanced Diagnosis and Patient History 2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2300681 PMID:38178694	研究论文	本研究提出了一种结合人工智能和机器学习的方法，用于提高乳腺癌诊断的准确性和简化医疗历史记录	整合了SVM、KNN和模糊逻辑三种算法，并利用深度学习模型提高预测准确性，同时采用AI驱动的动态问诊系统	未提及具体样本量或临床验证结果	提升乳腺癌诊断准确性和医疗历史记录效率	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	机器学习、深度学习	SVM、KNN、Fuzzy Logic、GPT-3.5	医疗历史数据	NA
10650	2025-04-23	A pooling convolution model for multi-classification of ECG and PCG signals 2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2299697 PMID:38193152	research paper	提出了一种用于ECG和PCG信号多分类的池化卷积模型	设计了一系列简单有效的池化卷积模型，包括堆叠块(MCM)及其变体，以及残差块(REC)，能够处理不同采样率的ECG和PCG数据	未明确提及模型的局限性	提高心血管疾病检测的效率	ECG和PCG信号	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	CNN	signal	多个ECG和PCG数据集，包括一个同步的ECG-PCG数据集，分为七个不同疲劳等级
10651	2025-04-23	Development and validation of a semi-automatic radiomics ensemble model for preoperative evaluation of breast masses in mammotome-assisted minimally invasive resection 2025-Mar-31, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-24-440 PMID:40256481	研究论文	开发并验证了一种基于超声的半自动分割集成模型，用于在乳腺微创旋切术前评估乳腺肿块	提出了一种基于半自动分割的集成学习模型，减少了手动勾画的主观性和时间消耗，提高了术前评估的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；模型性能在测试队列中的AUC相对训练队列有所下降	提高乳腺肿块术前评估的准确性，指导个体化治疗策略	773例患者的术前超声图像（543例肿瘤，230例非肿瘤）	数字病理	乳腺癌	超声成像，深度迁移学习（DTL）	DeepLabv3_ResNet50, FCN_ResNet50, 集成模型	超声图像	773例患者（543例肿瘤，230例非肿瘤）
10652	2025-04-23	Evaluating the Impact of Attention Mechanisms on a Fine-Tuned Neural Network for Magnetic Resonance Imaging Tumor Classification: A Comparative Analysis 2025-Mar, Cureus DOI:10.7759/cureus.80872 PMID:40255713	研究论文	本研究评估了不同注意力机制对基于ResNet50V2的MRI肿瘤分类模型的影响	比较了五种注意力机制在MRI肿瘤分类中的效果，发现SE机制表现最佳	未探索混合注意力机制（如基于Transformer的模型）的应用	评估注意力机制对MRI肿瘤分类模型性能的影响	脑部MRI扫描中的脑膜瘤、胶质瘤、垂体瘤和无肿瘤病例	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	ResNet50V2, SE, CBAM, SA, AGNet	MRI图像	3,096个标注的MRI扫描
10653	2025-04-23	Discovering effect of intuitionistic fuzzy transformation in multi-layer perceptron for heart disease prediction: a study 2025-Feb, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2284095 PMID:38013456	research paper	该研究探讨了直觉模糊变换在多感知层神经网络（MLP）中对心脏病预测的影响	论文的创新点在于从特征转换到深度学习的整个过程，特别是使用直觉模糊集（IFS）考虑成员度和非成员度两种不确定性	NA	减少心脏病的风险，通过先进的深度学习算法帮助医生早期诊断	心脏病预测	machine learning	cardiovascular disease	直觉模糊变换和模糊参数转换	MLP	临床参数	NA
10654	2025-04-23	Enhancing drug discovery in schizophrenia: a deep learning approach for accurate drug-target interaction prediction - DrugSchizoNet 2025-Feb, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2282951 PMID:38375638	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的模型DrugSchizoNet，用于精神分裂症药物靶点相互作用的准确预测	采用LSTM层捕捉药物相互作用的序列特性，并结合OB-MOA优化进行超参数调优，显著提高了预测准确率至98.70%	模型性能依赖于DrugBank和repoDB数据库的数据质量，可能受限于数据覆盖范围	提升精神分裂症药物发现的效率和准确性	药物靶点相互作用数据	机器学习	精神分裂症	深度学习	LSTM	药物相关数据	来自DrugBank和repoDB数据库的药物数据
10655	2025-04-23	DeepCompoundNet: enhancing compound-protein interaction prediction with multimodal convolutional neural networks 2025-Feb, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2291829 PMID:38084744	研究论文	本文提出了一种名为DeepCompoundNet的多模态卷积神经网络模型，用于增强化合物-蛋白质相互作用的预测	整合了蛋白质特征、药物属性和多种相互作用数据，超越了仅依赖氨基酸序列同源性和化学结构相似性的现有方法	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	提升化合物-蛋白质相互作用的预测准确率	化合物与蛋白质的相互作用	机器学习	NA	多模态卷积神经网络	CNN	分子结构数据、相互作用网络数据	未明确提及具体样本数量
10656	2025-04-23	A fine-tuning deep residual convolutional neural network for emotion recognition based on frequency-channel matrices representation of one-dimensional electroencephalography 2025-Feb, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2286918 PMID:38017703	研究论文	本研究提出了一种基于一维脑电图（EEG）信号的频率-通道矩阵（FCM）表示的深度残差卷积神经网络模型，用于情感识别（ER）	结合预训练的深度残差卷积神经网络和迁移学习技术，利用二维数据的FCM表示来自动学习多通道EEG数据的潜在内在特征	未提及具体的数据集局限性或模型泛化能力的讨论	提高基于EEG信号的情感识别系统的自动化和准确性	多通道EEG数据	机器学习	NA	Welch功率谱密度估计，t-SNE策略	深度残差卷积神经网络（ResNet）	一维EEG信号	DEAP数据集上的5折交叉验证
10657	2025-04-23	Neurosurgery inpatient outcome prediction for discharge planning with deep learning and transfer learning 2025-Feb, British journal of neurosurgery IF:1.0Q3 DOI:10.1080/02688697.2022.2151565 PMID:36458628	research paper	本研究探讨了深度学习和迁移学习在预测神经外科住院患者出院时间和出院目的地等住院结果中的应用	使用迁移学习和人工神经网络对自由文本医疗数据进行预测，提高了预测准确性	研究仅基于15个月的数据，样本量相对有限	预测神经外科住院患者的住院结果以辅助出院规划	神经外科住院患者	machine learning	neurosurgery	deep learning, transfer learning	artificial neural network	text	1341例住院患者
10658	2025-04-23	EnsembleSE: identification of super-enhancers based on ensemble learning 2025-Jan-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf003 PMID:40251827	research paper	提出了一种基于集成学习的超增强子识别方法EnsembleSE，用于更有效地识别基因调控网络中的超增强子	集成不同模型的优势，提出基于集成策略的模型，增强模型的泛化能力，并设计了一种结合局部结构和全局信息的多角度特征表示方法	需要大量标记数据进行训练，限制了其在生物数据中的进一步应用	提高超增强子识别的准确性和效率，以支持基因调控网络和疾病机制的研究	超增强子（SEs）	machine learning	NA	ensemble learning	ensemble model	sequence data	在小鼠和人类数据集上进行了评估
10659	2025-04-23	All-atom RNA structure determination from cryo-EM maps 2025-Jan, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02149-8 PMID:38396075	research paper	开发了一种名为EMRNA的方法，用于从冷冻电镜图中准确自动地确定全原子RNA结构	EMRNA整合了基于深度学习的核苷酸检测、三维骨架追踪与评分以及考虑序列和二级结构信息的全原子RNA结构构建	NA	解决从冷冻电镜图中确定RNA结构的挑战	RNA结构	结构生物学	NA	冷冻电镜（cryo-EM）	深度学习	冷冻电镜图	140个不同的RNA图，长度从37到423个核苷酸，分辨率为2.0-6.0Å
10660	2025-04-23	Integrative deep learning framework predicts lipidomics-based investigation of preservatives on meat nutritional biomarkers and metabolic pathways 2025, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2023.2295016 PMID:38127336	review	本文综述了防腐剂对肉制品代谢途径和营养生物标志物的影响，并探讨了深度学习在脂质组学预测中的应用	利用深度循环网络和迁移学习的DisoLipPred模型预测蛋白质序列无序区域中氨基酸的脂质结合趋势，为肉制品的代谢途径分析提供了新的方法	传统的肉制品质量评估工具无法阐明防腐剂影响的内在机制和途径	研究防腐剂对肉制品营养和代谢途径的影响，并探索深度学习在食品分析中的应用	肉制品及其营养生物标志物和代谢途径	machine learning	NA	脂质组学、代谢组学、蛋白质组学	深度循环网络、迁移学习、深度神经网络、卷积神经网络、人工神经网络	蛋白质序列、代谢数据	NA