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
11081	2025-10-07	Deactivated Cas9-Engineered Magnetic Micromotors toward a Point-of-Care Digital Viral RNA Assay 2025-03-11, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c14913 PMID:40017424	研究论文	开发了一种基于dCas9工程化磁性微马达的数字病毒RNA检测系统dCRISTOR，用于HIV-1的即时检测	首次将dCas9工程化微马达与无提取LAMP扩增、明场显微镜和深度学习图像处理相结合，创建了无需荧光读数的数字核酸检测系统	样本量较小（21个加标血浆样本和9个临床患者样本），需要外部磁场控制	开发一种适用于即时检测的高灵敏度数字病毒RNA检测方法	人类免疫缺陷病毒-1（HIV-1）RNA	数字病理学	HIV/AIDS	无提取环介导等温扩增（LAMP），数字核酸检测，磁控微马达技术	CNN	图像	21个加标血浆样本和9个临床患者样本	NA	卷积神经网络	灵敏度，特异性，检测限，相关性	NA
11082	2025-05-13	A review of urban heat island mapping approaches with a special emphasis on the Indian region 2025-Mar-08, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13810-3 PMID:40055272	综述	本文对全球城市热岛（UHI）测绘方法进行了批判性回顾，特别关注印度地区及基于AI的方法	特别强调印度地区及AI方法在城市热岛测绘中的应用	主要关注印度地区，可能缺乏对其他地区的深入分析	提高城市热岛效应测绘和监测的准确性，以改善生活质量	城市热岛效应及其测绘方法	机器学习	NA	机器学习和深度学习算法	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11083	2025-05-13	A prediction model for the risk of developing mild cognitive impairment in older adults with sarcopenia: evidence from the CHARLS 2025-Mar-08, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-025-02980-2 PMID:40055290	research paper	开发了一种深度学习模型，用于预测患有肌肉减少症的老年人发生轻度认知障碍的风险	利用机器学习和深度学习技术，结合CHARLS数据，构建了一个预测模型，并开发了在线工具	样本量相对较小，且仅基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的数据	开发一个准确的预测模型，用于筛查肌肉减少症患者的轻度认知障碍风险	570名患有肌肉减少症的患者	machine learning	geriatric disease	machine learning, deep learning	deep learning	clinical data	570 patients with sarcopenia from CHARLS	NA	NA	NA	NA
11084	2025-05-13	Development and validation of computer-aided detection for colorectal neoplasms using deep learning incorporated with computed tomography colonography 2025-Mar-08, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-025-03742-0 PMID:40055612	研究论文	本研究开发并验证了结合深度学习与CT结肠造影的计算机辅助检测系统，用于结直肠肿瘤的诊断	采用基于faster R-CNN的神经网络结构检测结直肠病变，并通过整合两个位置的评估提高了AI算法的敏感性	外部验证数据量相对较小（137例患者），且未详细说明不同机构间数据质量的差异性	提升CT结肠造影图像中结直肠肿瘤病变的检测敏感性	结直肠肿瘤病变	数字病理	结直肠癌	CT结肠造影	faster R-CNN	医学影像	训练及内部验证数据453例患者（来自日本多中心试验），外部验证数据137例患者（来自其他两家机构）	NA	NA	NA	NA
11085	2025-05-13	Leveraging YOLO deep learning models to enhance plant disease identification 2025-Mar-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92143-0 PMID:40055410	research paper	利用YOLO深度学习模型增强植物病害识别	引入YOLOv3和YOLOv4模型进行水果植物病害识别，YOLOv4表现出更低的复杂度、更快的速度和更高的精确度	数据不平衡、症状变异性、实时性能和高昂的标注成本可能影响准确性和采用率	提高植物病害早期识别的准确性和效率，以支持精准农业保护	健康的桃子和草莓叶子，以及受细菌性斑点病影响的桃子叶子和受焦枯病影响的草莓叶子	computer vision	plant disease	YOLO deep learning model	YOLOv3, YOLOv4	image	来自公开可访问的Plant Village数据集的数据	NA	NA	NA	NA
11086	2025-05-13	Hybrid neural network method for damage localization in structural health monitoring 2025-Mar-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92396-9 PMID:40055427	研究论文	本文提出了一种基于数值数据的混合RNN-CNN模型，用于结构健康监测中的损伤定位	创新性地将RNN层与CNN结合，降低了模型复杂性和参数数量，同时保留了空间信息	准确率78.9%，略低于传统CNN模型	探索更高效的结构损伤检测方法	大型结构中的裂缝	机器学习	NA	混合神经网络	RNN-CNN混合模型	数值数据	NA	NA	NA	NA	NA
11087	2025-10-07	Prediction of malnutrition in kids by integrating ResNet-50-based deep learning technique using facial images 2025-Mar-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91825-z PMID:40050339	研究论文	本研究使用基于ResNet-50的深度学习技术，通过面部图像预测儿童营养不良	利用ResNet-50内置的快捷连接解决基于图像的梯度消失问题，实现高效的图像分割任务	未提及研究样本的具体来源和多样性，可能缺乏对不同种族、光照条件下模型的泛化能力验证	通过深度学习模型简化儿童营养不良预测流程，减少人工诊断测试需求	儿童面部图像	计算机视觉	营养不良	图像分割技术	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50	准确率	NA
11088	2025-10-07	Creating a retinal image database to develop an automated screening tool for diabetic retinopathy in India 2025-Mar-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91941-w PMID:40050377	研究论文	本文介绍在印度建立视网膜图像数据库并开发基于人工智能的糖尿病视网膜病变自动筛查工具的方法	创建印度首个大规模视网膜图像数据库，并开发成本效益高且稳健的AI诊断工具	未提及具体样本规模和技术实现细节	开发自动化的糖尿病视网膜病变筛查工具以应对全球筛查挑战	糖尿病患者视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	视网膜摄影	深度学习	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
11089	2025-10-07	Hybrid feature optimized CNN for rice crop disease prediction 2025-Mar-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92646-w PMID:40050403	研究论文	提出一种混合特征优化的CNN模型用于水稻作物病害预测	提出混合WOA_APSO生物启发算法，结合自适应粒子群优化和鲸鱼优化算法优化特征选择	NA	提高水稻作物病害识别的准确性和可靠性	水稻作物病害	计算机视觉	水稻病害	图像分析	CNN	图像	基准数据集Plantvillage	NA	CNN	准确率, 敏感度, 特异性	NA
11090	2025-10-07	Deep learning-driven pulmonary artery and vein segmentation reveals demography-associated vasculature anatomical differences 2025-Mar-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56505-6 PMID:40050617	研究论文	提出一种名为HiPaS的深度学习模型，能够在非对比CT和CTPA上实现精确的肺动脉和肺静脉分割	首次实现非对比CT的肺动脉-静脉分割，通过空间标准化和迭代分割策略整合低级别血管分割结果作为高级别分割的先验知识	未明确说明模型在特定病理条件下的泛化能力	开发无需对比剂的肺动脉和肺静脉分割方法，支持疾病诊断和手术规划	肺动脉和肺静脉血管系统	数字病理	肺血管疾病	计算机断层扫描(CT)	深度学习	CT图像	训练集：1,073个CT体积；验证集：11,784名参与者	NA	HiPaS	Dice系数, 敏感度	NA
11091	2025-05-13	Leveraging swin transformer with ensemble of deep learning model for cervical cancer screening using colposcopy images 2025-Mar-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90415-3 PMID:40050635	研究论文	本文提出了一种结合Swin Transformer和深度学习集成模型的宫颈癌筛查技术，用于阴道镜图像的分类和检测	结合Swin Transformer和三种深度学习模型（AE、BiGRU、DBN）的集成学习，并使用POA算法进行超参数调优	未提及具体的数据集来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	提高宫颈癌筛查的准确性和效率	阴道镜图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	Swin Transformer, AE, BiGRU, DBN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
11092	2025-05-13	Knowledge-guided diffusion model for 3D ligand-pharmacophore mapping 2025-Mar-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-57485-3 PMID:40050649	研究论文	本文提出了一种名为DiffPhore的知识引导扩散框架，用于实时3D配体-药效团映射，旨在推动AI辅助的药效团引导药物发现技术	DiffPhore利用配体-药效团匹配知识引导配体构象生成，并通过校准采样减轻迭代构象搜索过程的暴露偏差，实现了在预测配体结合构象方面的最先进性能	NA	推动AI辅助的药效团引导药物发现技术	3D配体-药效团对	药物发现	NA	扩散模型	DiffPhore	3D配体-药效团对	两个自建数据集	NA	NA	NA	NA
11093	2025-05-13	Automatic detecting multiple bone metastases in breast cancer using deep learning based on low-resolution bone scan images 2025-Mar-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92594-5 PMID:40050676	研究论文	提出了一种基于低分辨率骨扫描图像的深度学习框架，用于自动检测乳腺癌多发性骨转移	首次针对乳腺癌低分辨率骨扫描图像的特点，设计了插件式位置辅助提取模块、特征融合模块和基于自注意力变换器的目标检测头	研究为回顾性研究，且仅在特定医院的私有数据集和公开数据集上验证	开发一个统一的框架，用于检测基于低分辨率全身骨扫描图像的多发性密集骨转移	乳腺癌骨转移患者的全身骨扫描图像	数字病理	乳腺癌	深度学习	基于自注意力变换器的目标检测头	图像	512名乳腺癌骨转移患者（来自北京协和医院）和公开数据集BS-80K（来自华西医院）	NA	NA	NA	NA
11094	2025-05-13	A novel hybrid CNN-transformer model for arrhythmia detection without R-peak identification using stockwell transform 2025-Mar-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92582-9 PMID:40050678	research paper	提出了一种新型混合CNN-transformer模型，用于无需R峰识别的心律失常检测	该模型结合了CNN和transformer架构，无需R峰检测即可进行心律失常分类，并在准确性和效率上表现出色	NA	提高基于心电图的心律失常诊断准确性，适用于实时监测系统	心电图信号	machine learning	cardiovascular disease	stockwell变换	CNN-transformer混合模型	时间序列数据	Icentia11k数据集（四种心律失常类别）和MIT-BIH数据集（五种心律失常类别）	NA	NA	NA	NA
11095	2025-05-13	LoG-staging: a rectal cancer staging method with LoG operator based on maximization of mutual information 2025-Mar-06, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01610-7 PMID:40050741	research paper	提出了一种基于LoG算子和互信息最大化的直肠癌分期方法LoG-staging	使用LoG滤波器增强MRI图像的纹理细节，并利用互信息最大化机制提出新的特征聚类方法	正确标记的图像不足，且数据增强引入了尺度不变性和旋转一致性问题	提高直肠癌T分期的预测准确性	直肠癌患者的MRI图像	digital pathology	rectal cancer	Laplace of Gaussian (LoG) filter, maximization of mutual information (MMI)	neural network	image	NA	NA	NA	NA	NA
11096	2025-05-13	UGS-M3F: unified gated swin transformer with multi-feature fully fusion for retinal blood vessel segmentation 2025-Mar-06, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01616-1 PMID:40050753	研究论文	提出了一种名为UGS-M3F的统一门控Swin Transformer模型，用于视网膜血管分割，以提升眼科疾病的非侵入性诊断	结合了统一多上下文特征融合(UM2F)和门控边界感知Swin Transformer(GBS-T)模块，有效捕捉不同层次的上下文信息，提升小血管检测和大血管覆盖	未提及模型在临床实际应用中的验证情况或计算资源需求	提高视网膜血管分割的准确性，以更精确地识别和管理眼部疾病	视网膜血管	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	Swin Transformer	图像	公开数据集FIVES、DRIVE、STARE和CHAS_DB1	NA	NA	NA	NA
11097	2025-05-13	Deep learning-based classification of dementia using image representation of subcortical signals 2025-Mar-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02924-w PMID:40050853	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的痴呆分类系统，通过分析来自深部脑区的EEG信号来区分阿尔茨海默病和额颞叶痴呆	利用连续小波变换将时间序列信号转换为图像表示，并结合DenseNet模型架构进行分类，提高了痴呆分类的准确性	样本量相对较小，且在不同数据集上的准确率存在差异	开发一种早期和准确诊断痴呆（AD和FTD）的深度学习方法	阿尔茨海默病（AD）、额颞叶痴呆（FTD）和轻度认知障碍（MCI）患者以及健康对照（HC）	数字病理学	老年疾病	EEG, sLORETA, 连续小波变换（CWT）	DenseNet	图像	BrainLat数据集（16 AD, 13 FTD, 19 HC），IITD-AIIA数据集（10 AD, 9 MCI, 8 HC）	NA	NA	NA	NA
11098	2025-10-07	D-GET: Group-Enhanced Transformer for Diabetic Retinopathy Severity Classification in Fundus Fluorescein Angiography 2025-Mar-06, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-025-02165-4 PMID:40045093	研究论文	提出一种基于分组增强Transformer的深度学习模型D-GET，用于眼底荧光血管造影图像中的糖尿病视网膜病变严重程度分类	引入全尺度Transformer模块，其中分组焦点模块可捕获从精细细节到宏观模式的多尺度特征信息，并自适应整合上下文信息，增强小尺度病变检测能力	仅在自定义数据集上进行验证，未提及在其他公共数据集上的泛化性能	开发基于深度学习技术的糖尿病视网膜病变自动分类模型	眼底荧光血管造影图像中的糖尿病视网膜病变病变	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底荧光血管造影	Transformer	图像	NA	NA	Group-Enhanced Transformer, Full-Scale Transformer Block, Channel Adaptive Attention Module	NA	NA
11099	2025-10-07	Advancing methodologies for assessing the impact of land use changes on water quality: a comprehensive review and recommendations 2025-Mar-05, Environmental geochemistry and health IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10653-025-02413-z PMID:40042544	综述	本文系统评估了土地利用变化对水质影响的研究方法，分析现有方法的局限性并提出改进建议	强调研究方法的空间异质性问题，提出整合自动化监测系统、物联网技术和深度学习算法的方法论创新	现有方法在解决区域差异、非线性相互作用和实时监测复杂性方面存在局限	评估土地利用变化对水质影响的研究方法，提出方法论改进方向	土地利用变化与水质关系的相关研究文献	环境科学	NA	遥感技术、物联网技术、自动化监测系统	深度学习算法	水质数据、土地利用数据	NA	NA	NA	NA	NA
11100	2025-10-07	A deep learning framework for automated and generalized synaptic event analysis 2025-Mar-05, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.98485 PMID:40042890	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化突触事件分析方法miniML	开发了首个能够通用化处理多种突触制备、记录技术和动物物种的深度学习突触事件分析框架	NA	实现自发突触事件的精确分类和自动检测	突触传递事件	机器学习	NA	电生理记录技术、光学记录技术	深度学习	电生理记录数据	NA	NA	NA	精确率、召回率	NA