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
1161	2025-07-25	A Comprehensive Survey on 3D Single-View Object Reconstruction 2025-Jul-23, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3591770 PMID:40699970	综述	本文全面调查了基于单视图的3D物体重建（SVOR）领域的最新进展，特别是与基于新视角合成（NVS）方法相关的进展，并提出了一种更全面的评估方法以准确反映人类视觉感知	提出了一种考虑部分显著性的加权评估方法，并引入了一种自动感知重建差异的新技术，有效提高了评估的准确性和一致性	现有质量评估指标与人类视觉感知之间存在差异，且关键物体部分在评估中常被忽视	填补SVOR领域现有综述未全面涵盖基于NVS方法快速发展的空白，并提升评估方法的准确性	单视图3D物体重建（SVOR）方法及其评估技术	计算机视觉	NA	深度学习（DL），新视角合成（NVS）	NA	图像	NA
1162	2025-07-25	Progressive Training for Learning From Label Proportions 2025-Jul-23, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3590131 PMID:40699973	研究论文	提出了一种名为PT-LLP的渐进式训练方法，用于解决基于标签比例学习（LLP）中的比例约束问题	通过渐进式训练方法从袋级别到实例级别逐步满足比例约束，结合知识蒸馏和最优传输算法优化分类器性能	未明确提及具体的数据集规模或计算资源需求限制	改进基于标签比例学习的分类器性能，确保比例约束得到满足	基于标签比例的机器学习分类问题	机器学习	NA	最优传输（OT）算法、知识蒸馏	深度学习模型（具体模型未提及）	分组训练数据	NA
1163	2025-07-25	Implementation of convolutional neural networks for microbial colony recognition 2025-Jul-23, Microbiology spectrum IF:3.7Q2 DOI:10.1128/spectrum.02885-24 PMID:40700097	研究论文	本文应用深度学习技术进行微生物菌落识别，以辅助临床分类	首次将八种不同的CNN模型应用于微生物菌落识别，并比较了它们的性能	数据集中仅包含五种微生物类别，可能无法涵盖所有临床相关菌种	开发基于深度学习的微生物菌落自动识别系统	临床分离的微生物菌落	计算机视觉	NA	深度学习	CNN（包括AlexNet、GoogLeNet、MobileNet和ShuffleNet等）	图像	每个类别1000张图像（共5个类别，总计5000张图像）
1164	2025-07-25	Deep Learning for Bidirectional Translation between Molecular Structures and Vibrational Spectra 2025-Jul-23, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c05010 PMID:40700648	研究论文	开发了两种深度学习模型TranSpec和SpecGNN，用于建立分子振动光谱与简化分子输入行条目系统(SMILES)表示之间的双向映射	提出了一个双向映射框架，能够高效准确地在分子结构和光谱之间进行转换，并展示了在功能基团识别和异构体区分方面的能力	TranSpec在实验IR数据集上的初始准确率较低(11%)，虽然通过多种方法提升到了53.6%，但仍存在改进空间	建立一个AI驱动的框架来解释分子结构和光谱，推动光谱学和化学信息学的应用	分子振动光谱和分子结构	机器学习	NA	深度学习	TranSpec, SpecGNN	光谱数据, 分子结构数据	量子化学计算IR和拉曼光谱数据集，NIST实验IR数据集
1165	2025-07-25	Deep learning-based prognosis of major adverse cardiac events in patients with acute myocardial infarction: a retrospective observational study in the Republic of Korea 2025-Jul-23, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2025.0120 PMID:40701813	研究论文	本研究开发了深度神经网络模型，用于准确分类急性心肌梗死患者出院后的主要不良心脏事件	使用DNN模型预测急性心肌梗死患者出院后的主要不良心脏事件，并在1、6和12个月的随访期内表现出优于传统机器学习方法的预测性能	研究为回顾性观察研究，可能存在数据偏差	开发能够准确预测急性心肌梗死患者出院后主要不良心脏事件的模型	急性心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	DNN	深度神经网络	临床数据	NA
1166	2025-07-25	Dynamic Early Survival Prediction Model for Hepatocellular Carcinoma Patients Treated With Atezolizumab and Bevacizumab: A Longitudinal Deep Learning Analysis 2025-Jul-23, Hepatology research : the official journal of the Japan Society of Hepatology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/hepr.70005 PMID:40702678	研究论文	本研究开发了一种动态早期生存预测模型（DynSurv-HCC），用于预测接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗的肝细胞癌患者的总生存期	使用随机生存森林（RSF）方法的DynSurv-HCC模型在动态生存预测中表现优于其他深度学习方法，且在不同病因和基线AFP水平下均显示出稳健的预测准确性	研究样本量相对较小（415例患者），且仅基于两项临床试验的数据	提高对接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗的不可切除肝细胞癌（uHCC）患者早期总生存期（OS）的预测准确性	不可切除肝细胞癌（uHCC）患者	数字病理学	肝细胞癌	纵向生存分析	随机生存森林（RSF）	临床试验数据	415例不可切除肝细胞癌患者（291例训练集，124例验证集）
1167	2025-07-25	Anatomically Based Multitask Deep Learning Radiomics Nomogram Predicts the Implant Failure Risk in Sinus Floor Elevation 2025-Jul-23, Clinical oral implants research IF:4.8Q2 DOI:10.1111/clr.70011 PMID:40702787	研究论文	开发并评估了一种基于解剖学的多任务深度学习放射组学列线图系统（AMDRN），用于在上颌窦底提升术（MSFE）前预测种植体失败风险，同时整合关键解剖结构的自动分割	结合深度学习模型和放射组学模型，开发了AMDRN系统，实现了术前种植体失败风险的预测和关键解剖结构的自动分割	研究为回顾性设计，可能受到数据选择和偏倚的影响	预测上颌窦底提升术中的种植体失败风险，支持个性化治疗规划和临床风险管理	患者的术前锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像和电子病历（EMRs）	数字病理	牙科疾病	CBCT扫描	nn-UNet v2, 3D-Attention-ResNet, logistic regression (LR)	图像, 电子病历	未明确提及具体样本数量
1168	2025-07-25	2D Materials for Emerging Neuromorphic Vision: From Devices to In-Sensor Computing 2025-Jul-23, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202503717 PMID:40702832	综述	本文综述了二维材料在神经形态视觉领域的最新进展，从器件到传感器内计算的应用	探讨了二维材料在克服冯·诺依曼架构限制方面的潜力，特别是在能效和实时视觉处理方面的创新	未提及具体的实验验证或实际应用案例	推动传感器内计算的发展，以解决边缘应用中能效和实时视觉处理的挑战	二维材料系统，包括铁电二维材料、拓扑绝缘体和扭曲系统	神经形态工程	NA	NA	深度学习算法架构	NA	NA
1169	2025-07-25	Complete AI-Enabled Echocardiography Interpretation With Multitask Deep Learning 2025-Jul-22, JAMA DOI:10.1001/jama.2025.8731 PMID:40549400	研究论文	本研究开发并评估了一个名为PanEcho的AI系统，用于自动解读超声心动图，涵盖39个标签和测量	提出了一个基于多任务深度学习的AI系统PanEcho，能够自动解读超声心动图，并在完整和有限的研究中保持高准确性	研究为回顾性分析，需在前瞻性临床工作流程中进一步评估	开发并评估AI系统在超声心动图解读中的准确性	超声心动图视频	数字病理学	心血管疾病	多任务深度学习	深度学习模型	视频	1.2百万个超声心动图视频，来自24,405名患者的32,265次TTE研究
1170	2025-07-25	Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11413-z PMID:40695914	研究论文	本文提出了一种利用音频谱图变换器自动检测狼嚎的方法	开发了两种基于音频谱图变换器架构的深度学习模型，显著提高了狼嚎检测的效率和准确性	未提及模型在野外复杂环境中的表现	提高狼嚎检测的效率和准确性，支持生态监测和研究	灰狼的嚎叫声音	机器学习	NA	音频谱图变换器	Audio Spectrogram Transformer	音频	未提及具体样本数量
1171	2025-07-25	Semi-supervised motion flow and myocardial strain estimation in cardiac videos using distance maps and memory networks 2025-Jul-22, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110739 PMID:40701021	研究论文	提出了一种新的半监督运动估计算法，用于心脏视频中的心肌应变估计	利用心脏序列的所有帧进行运动估计，并使用从舒张末期分割标签生成的距离图来加权损失函数	仅使用了内部数据集进行测试，未在其他公开数据集上验证	提高心脏视频中心肌运动估计的准确性	心脏MRI序列中的心肌运动	数字病理	心血管疾病	cine MRI	memory networks	视频	271名患者
1172	2025-07-25	Evaluation of Deep Learning for Caries Detection With Fine-Grained Classification and Postprocessing Improvements 2025-Jul-22, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100898 PMID:40701111	研究论文	本研究利用深度学习模型改进龋齿检测，通过细粒度分类和后处理提升检测精度	提出两种结合背景知识的校正方法，改进现有算法框架，并实现基于牙齿实例的龋齿检测及ICDAS细粒度分类	在复杂场景下可能存在不稳定性，且FPS略有下降	提升龋齿检测的精度和鲁棒性，促进人工智能在牙科的应用	口腔内图像中的牙齿及龋齿病变	计算机视觉	龋齿	数据增强技术	YOLO-v8, YOLO-v9, YOLO-NAS	图像	1200张高质量口腔内图像，经数据增强扩展至8754张
1173	2025-07-25	Sequencing validates deep learning models for EHR-based detection of Noonan syndrome in pediatric patients 2025-Jul-21, NPJ genomic medicine IF:4.7Q1 DOI:10.1038/s41525-025-00512-5 PMID:40691161	研究论文	本研究评估了深度学习模型在利用电子健康记录（EHR）数据识别努南综合征（NS）潜在病例的实际表现，并通过基因测序和临床评估进行了验证	使用深度学习模型结合EHR数据进行罕见遗传病的早期筛查，并通过基因测序验证模型性能	模型的精确度（2.92%）低于之前的验证结果（33.3%），反映了疾病流行率的差异	评估深度学习模型在识别努南综合征（NS）潜在病例中的实际应用效果	92,428名儿科患者	数字病理学	努南综合征	基因测序	深度学习模型	电子健康记录（EHR）数据	92,428名患者，其中171名高风险个体接受了全面审查
1174	2025-07-25	Advancements in predicting soil liquefaction susceptibility: a comprehensive analysis of ensemble and deep learning approaches 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04280-1 PMID:40691180	研究论文	本文详细研究了集成学习和深度学习模型在评估土壤液化敏感性方面的有效性	比较了多种深度学习模型（如BI-LSTM、LSTM）和集成学习模型（如XGBoost、RF）在土壤液化预测中的表现，并发现BI-LSTM具有最高的准确性和泛化能力	研究依赖于历史地震数据，可能无法涵盖所有可能的液化情况	开发评估土壤液化潜力的可靠工具，以增强地震风险缓解策略	土壤液化敏感性	机器学习	NA	深度学习，集成学习	BI-LSTM, LSTM, XGBoost, RF	结构化表格数据	大型数据库，包含锥贯入试验（CPT）测量和历史地震的现场液化性能观测数据
1175	2025-07-25	Deep learning models to predict CO2 solubility in imidazolium-based ionic liquids 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12004-8 PMID:40691294	研究论文	本研究利用深度学习模型预测CO2在咪唑基离子液体中的溶解度	采用多种深度学习模型（如BNN、DNN、GrowNet等）预测CO2溶解度，并优于传统的PC-SAFT模型	NA	预测CO2在咪唑基离子液体中的溶解度	咪唑基离子液体	机器学习	NA	深度学习	BNN, DNN, GrowNet, TabNet, RF, SVR	数值数据	NA
1176	2025-07-25	Sub-regional radiomics combining multichannel 2-dimensional or 3-dimensional deep learning for predicting neoadjuvant chemo-immunotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma: a multicenter study 2025-Jul-21, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01047-9 PMID:40691312	研究论文	本研究开发并比较了结合亚区域放射组学与多通道2D和3D深度学习的融合模型，用于预测接受新辅助化疗免疫治疗的局部晚期食管鳞状细胞癌患者的病理完全缓解	结合亚区域放射组学与多通道2D和3D深度学习，开发了DLRad1模型，其在预测性能上表现最佳	研究样本量相对较小（271例患者），且来自三个医院，可能存在选择偏差	预测局部晚期食管鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解	局部晚期食管鳞状细胞癌患者	数字病理学	食管鳞状细胞癌	放射组学分析，K-means聚类，深度学习	2D CNN, 3D CNN	医学影像	271例患者（来自三个医院）
1177	2025-07-25	Deep learning using nasal endoscopy and T2-weighted MRI for prediction of sinonasal inverted papilloma-associated squamous cell carcinoma: an exploratory study 2025-Jul-21, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00610-0 PMID:40691342	研究论文	本研究探索了利用深度学习和鼻内窥镜及T2加权MRI自动预测鼻窦内翻性乳头状瘤相关鳞状细胞癌的价值	首次将鼻内窥镜和T2加权MRI结合深度学习用于SIP-SCC的自动预测，并开发了双模态DL列线图	样本量较小(n=174)，且为回顾性研究	开发自动化工具预测鼻窦内翻性乳头状瘤恶变为鳞状细胞癌	174例被诊断为鼻窦内翻性乳头状瘤的患者	数字病理	鼻窦癌	深度学习	DenseNet121, FCN_ResNet101, VNet	内窥镜图像, MRI图像	174例患者(训练组121例，测试组53例)
1178	2025-07-25	Multi-scale feature fusion keypoint detection network for ship draft line localization 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10594-x PMID:40691468	research paper	提出了一种多尺度特征融合关键点检测网络（MFFKD），用于精确高效地检测船舶吃水线	结合了多尺度特征提取、特征增强和多尺度特征加权融合模块，采用双阶段训练策略提高模型适应性	未提及在不同天气条件下的性能表现	提高船舶吃水线检测的准确性和效率	船舶吃水线	computer vision	NA	深度学习	MFFKD（基于关键点检测的CNN网络）	图像	未明确提及具体样本数量
1179	2025-07-25	Hare escape optimization algorithm with applications in engineering and deep learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10289-3 PMID:40691471	研究论文	本文提出了一种受野兔逃避捕食者行为启发的新型元启发式算法——Hare Escape Optimization (HEO)，并在工程设计和深度学习领域验证了其有效性	HEO算法整合了Levy飞行动态和自适应方向转换，改进了探索与开发的平衡，提高了逃离局部最优和高效收敛的能力	NA	开发一种新型元启发式优化算法并验证其在工程设计和深度学习中的应用效果	优化算法及其在工程设计和CNN超参数优化中的应用	机器学习	NA	Levy飞行动态，自适应方向转换	CNN	NA	43个基准测试函数（来自CEC 2015和CEC 2020测试集），4个复杂约束工程设计问题
1180	2025-07-25	A novel framework GRCornShot for corn disease detection using few shot learning with prototypical network 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10870-w PMID:40691480	研究论文	提出了一种名为GRCornShot的新框架，利用小样本学习和原型网络进行玉米病害检测	结合小样本学习和原型网络，解决了深度学习需要大量数据的问题，并引入Gabor滤波器增强特征提取	未提及在实际农田环境中的测试效果	提高玉米病害检测的精确性和及时性，以减少作物损失并维护全球粮食安全	玉米病害	计算机视觉	植物病害	小样本学习、Gabor滤波器	Prototypical Networks、ResNet-50	图像	使用4-way 2-shot、3-shot、4-shot和5-shot学习策略