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
101	2025-05-04	Automatic visual detection of activated sludge microorganisms based on microscopic phase contrast image optimisation and deep learning 2025-Apr, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13385 PMID:39846854	研究论文	本文提出了一种基于显微相差图像优化和深度学习的污泥微生物检测方法	提出了基于融合方差的相差图像质量优化算法、轻量级YOLOv8n-SimAM模型和新的损失函数IW-IoU	NA	提高污水处理系统中微生物的快速准确检测能力	活性污泥中的八种微生物	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n-SimAM	显微相差图像	包含八种微生物的数据集
102	2025-05-04	Multiscale feature enhanced gating network for atrial fibrillation detection 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108606 PMID:39847993	research paper	提出了一种新型多尺度特征增强门控网络（MFEG Net）用于心房颤动（AF）的自动检测	结合多尺度卷积、自适应特征增强和动态时间处理，提高了模型在噪声环境下的鲁棒性和准确性	未提及具体在哪些噪声类型或环境下表现不佳	提升基于心电图的心房颤动自动诊断的准确性和鲁棒性	心电图信号	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	MFEG Net（结合多尺度卷积、SE模块等）	ECG信号	PhysioNet Challenge 2017数据集、CinC2017数据库、CPSC2018数据库和AFDB数据库
103	2025-05-04	SAF-IS: A spatial annotation free framework for instance segmentation of surgical tools 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103471 PMID:39854817	research paper	提出了一种无需空间标注的手术工具实例分割框架SAF-IS	开发了一种不依赖空间标注的训练框架，仅需二元工具掩码和工具存在标签	需要依赖二元工具掩码的准确性，且人工标注的实例数量较少	解决手术工具实例分割问题，推动计算机辅助手术应用的发展	手术工具	computer vision	NA	深度学习	instance segmentation model	image	EndoVis 2017和2018分割数据集
104	2025-05-04	Fine extraction of multi-crop planting area based on deep learning with Sentinel- 2 time-series data 2025-Apr, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36405-4 PMID:40257731	研究论文	本研究基于深度学习和Sentinel-2时间序列数据，提出了一种有效的多作物分类模型	设计了基于CNN-LSTM和Bi-LSTM的深度学习模型，用于高分辨率遥感时间序列数据的多作物分类	研究仅针对山东省的西北、西南和东部地区，可能不适用于其他地理区域	为可持续农业发展和粮食安全提供准确及时的多作物空间分布信息	山东省西北部、西南部和东部地区的多作物种植面积	计算机视觉	NA	归一化植被指数(NDVI)时间序列分析	CNN-LSTM, Bi-LSTM	高分辨率遥感时间序列数据	山东省西北部、西南部和东部地区的Sentinel-2数据
105	2025-05-04	Automated Detection of Oral Malignant Lesions Using Deep Learning: Scoping Review and Meta-Analysis 2025-Apr, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15188 PMID:39489724	meta-analysis	通过范围综述和荟萃分析，概述了使用深度学习自动检测口腔恶性病变的进展和成就	首次对使用深度学习自动检测口腔恶性病变的研究进行范围综述和荟萃分析	仅纳入过去5年的研究，且荟萃分析仅包含3项研究	评估深度学习在口腔恶性病变自动检测中的应用效果	口腔恶性病变	digital pathology	oral cancer	deep learning	DL algorithms	clinical images	14项研究（荟萃分析包含3项）
106	2025-05-04	Review of the Current State of Artificial Intelligence in Pediatric Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging 2025-Mar-26, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12040416 PMID:40310065	综述	本文综述了人工智能在儿科心血管磁共振成像中的当前应用状态	探讨了AI技术在提高CMR效率、图像质量和减少错误方面的潜力	未提及具体的技术限制或研究不足	评估AI技术在改善先天性心脏病心血管磁共振成像中的应用	儿科心血管磁共振成像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	NA	图像	NA
107	2025-05-04	Spike rate inference from mouse spinal cord calcium imaging data 2025-Mar-24, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience DOI:10.1523/JNEUROSCI.1187-24.2025 PMID:40127941	research paper	该研究通过钙成像和电生理记录相结合的方法，优化了脊髓神经元中尖峰率的推断算法	首次在脊髓神经元中获得了谷氨酸能和GABA能体感神经元的真实数据，并验证了CASCADE和OASIS算法在脊髓神经元中的适用性	研究仅针对脊髓背角浅层的神经元，未涵盖其他中枢神经系统区域和神经元类型	优化钙成像数据中尖峰率的推断算法，提高脊髓神经元活动记录的准确性	小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能体感神经元	神经科学	NA	钙成像和电生理记录	CASCADE（基于监督深度学习）和OASIS（基于非负解卷积）	钙成像数据和电生理数据	未明确提及具体样本数量，但涉及两性小鼠的脊髓神经元
108	2025-05-04	Deep Learning-Based Techniques in Glioma Brain Tumor Segmentation Using Multi-Parametric MRI: A Review on Clinical Applications and Future Outlooks 2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29543 PMID:39074952	review	本文全面综述了深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的作用及其临床应用	探讨了从早期CNN模型到注意力机制和Transformer模型的最新进展，并提出了未来研究方向	讨论了数据质量、梯度消失和模型可解释性等挑战	研究深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的应用及其临床价值	胶质瘤的多参数MRI数据	digital pathology	glioma	multiparametric MRI	CNN, attention mechanisms, transformer models	MRI图像	NA
109	2025-05-04	Clinical applications of deep learning in neuroinflammatory diseases: A scoping review 2025-Mar, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2024.04.004 PMID:38772806	综述	本文综述了深度学习在神经炎症性疾病临床应用中的研究进展	提供了深度学习技术在神经炎症性疾病临床转化应用中的全面概述，并量化分析了不同临床应用和数据模态的使用情况	研究存在努力分布不均的问题，某些领域如影像分割和计算机辅助诊断过度集中	理解深度学习技术在神经炎症性疾病临床转化中的应用现状	神经炎症性疾病	机器学习	神经炎症性疾病	深度学习	多种不同架构的模型	图像、文本、时间序列信号	148篇文献和5个商业算法
110	2025-05-04	An in-depth review of AI-powered advancements in cancer drug discovery 2025-Mar, Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease DOI:10.1016/j.bbadis.2025.167680 PMID:39837431	review	本文综述了人工智能在癌症药物发现中的最新进展及其在个性化治疗中的应用	探讨了AI技术如深度学习和高级数据分析在药物发现关键阶段的变革性作用，包括靶点识别、药物设计、临床试验优化和药物反应预测	面临大规模基因组数据管理和AI在医疗保健中部署的伦理问题等挑战	研究人工智能如何加速癌症药物发现过程并推动个性化治疗策略的发展	癌症药物发现过程中的AI技术应用	machine learning	cancer	deep learning, advanced data analytics	DrugnomeAI, PandaOmics, AlphaFold	genomic datasets	NA
111	2025-05-04	Utilizing deep learning for automatic segmentation of the cochleae in temporal bone computed tomography 2025-Mar, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241307333 PMID:39840644	研究论文	利用深度学习在颞骨计算机断层扫描中自动分割耳蜗	比较了三种深度学习模型（3D U-Net、UNETR和SegResNet）在耳蜗自动分割中的性能，并发现SegResNet表现最佳	样本量相对较小，仅包含231个样本，且仅测试了三种CT类型	评估深度学习在颞骨CT中自动分割耳蜗的实用性，以区分异常和正常图像	颞骨CT图像中的耳蜗	计算机视觉	NA	CT扫描	3D U-Net, UNETR, SegResNet	图像	231个样本（77个正常和154个异常）
112	2025-05-04	Deep learning-based image classification reveals heterogeneous execution of cell death fates during viral infection 2025-Mar-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-10-0438 PMID:39841552	研究论文	本研究利用基于深度学习的图像分类技术，分析了单纯疱疹病毒1型（HSV-1）感染的单细胞中程序性细胞死亡（PCD）的异质性执行情况	采用深度学习图像分类技术揭示病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行，弥补了分子信号模糊时的细胞命运判定难题	研究仅针对HSV-1感染的细胞，未涵盖其他病毒或条件	探究病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行机制	HSV-1感染的单个细胞	数字病理学	病毒感染	深度学习图像分类	CNN	图像	NA
113	2025-05-04	Image quality assessment and white matter hyperintensity quantification in two accelerated high-resolution 3D FLAIR techniques: Wave-CAIPI and deep learning-based SPACE 2025-Mar, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.106783 PMID:39842179	research paper	比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术（DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR）在脑部成像中的图像质量	首次比较了DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR技术在图像质量、信噪比和对比噪声比方面的表现	研究为回顾性分析，样本量相对较小（123名参与者）	评估和比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术的图像质量	脑部成像中的白质高信号（WMH）	数字病理	神经系统疾病	3D FLAIR成像技术	deep learning-reconstruction	医学影像	123名参与者
114	2025-05-04	A novel hybrid ViT-LSTM model with explainable AI for brain stroke detection and classification in CT images: A case study of Rajshahi region 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109711 PMID:39847947	研究论文	提出了一种结合ViT和LSTM的混合模型，用于CT图像中脑卒中的检测和分类，并通过可解释AI方法提高预测的可靠性	首次将Vision Transformer (ViT)和LSTM结合用于脑卒中检测，并引入可解释AI方法增强模型的可信度	研究主要基于Rajshahi地区的数据，可能在其他地区的泛化性有待验证	开发自动化解决方案以提高脑卒中CT图像诊断的准确性和及时性	CT图像中的脑卒中特征	计算机视觉	脑卒中	深度学习	ViT-LSTM混合模型	CT图像	BrSCTHD-2023数据集（来源：Rajshahi Medical College Hospital）和Kaggle脑卒中数据集
115	2025-05-04	Interpretable COVID-19 chest X-ray detection based on handcrafted feature analysis and sequential neural network 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109659 PMID:39847942	research paper	该研究提出两种新算法DC-GLM和CAMSGNeT，用于提高COVID-19胸部X光检测的可解释性和准确性	引入了动态共现灰度矩阵(DC-GLM)和上下文自适应多尺度Gabor网络(CAMSGNeT)，以增强纹理特征提取和模型可解释性	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发更可解释、精确且资源高效的COVID-19胸部X光检测方法	COVID-19患者的胸部X光图像	digital pathology	COVID-19	DC-GLM, CAMSGNeT	sequential neural network	image	两个数据集（具体数量未提及）
116	2025-05-04	A multimodal deep learning model for cervical pre-cancers and cancers prediction: Development and internal validation study 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109710 PMID:39847948	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测宫颈癌前病变和癌症	结合临床数据和阴道镜图像的多模态深度学习模型，在预测CIN2+状态方面表现优于单独使用图像或临床数据的模型及临床医生的阴道镜印象	需要外部验证研究以评估模型的泛化能力	开发一种能够提高宫颈癌筛查和诊断客观性和可重复性的深度学习模型	6356例LEEP锥切/锥活检病例（金标准诊断）	数字病理	宫颈癌	深度学习	多模态深度学习模型	临床数据和阴道镜图像	6356例病例
117	2025-05-04	Structural and functional alterations in hypothalamic subregions in male patients with alcohol use disorder 2025-Mar-01, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.drugalcdep.2025.112554 PMID:39848134	研究论文	本研究探讨了酒精使用障碍（AUD）男性患者下丘脑亚区的结构和功能变化	首次使用深度学习算法对下丘脑进行亚区分割，并研究了AUD患者下丘脑亚区的体积和功能连接变化	样本量较小（24名患者和24名对照），且仅包括男性患者	研究酒精使用障碍对下丘脑亚区结构和功能的影响	男性酒精使用障碍患者和健康男性对照	神经影像学	酒精使用障碍	结构磁共振成像和静息态功能磁共振成像	深度学习算法	MRI图像	24名男性AUD患者和24名健康男性对照
118	2025-05-04	DenseSeg: joint learning for semantic segmentation and landmark detection using dense image-to-shape representation 2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03315-8 PMID:39849288	研究论文	提出了一种密集图像到形状表示方法，用于联合学习语义分割和标志点检测	通过密集图像到形状表示实现标志点检测和语义分割的联合学习，无需对标志点进行显式训练即可添加新标志点	在胸部X光设置中与基线方法性能相近，未显著超越	改进医学图像处理中的语义分割和标志点检测任务	胸部X光中的肺、心脏和锁骨，以及儿科手腕中的17种不同骨骼	计算机视觉	NA	全卷积架构	CNN	医学图像	两个医学数据集（胸部X光和儿科手腕图像）
119	2025-05-04	Scanner-based real-time three-dimensional brain + body slice-to-volume reconstruction for T2-weighted 0.55-T low-field fetal magnetic resonance imaging 2025-Mar, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06165-x PMID:39853394	research paper	开发了一种基于深度学习的自动化流程，用于0.55-T低场胎儿MRI的T2加权三维脑部和身体重建，并通过Gadgetron框架直接集成到扫描过程中	首次将自动化SVR运动校正方法直接集成到0.55-T低场胎儿MRI扫描过程中，实现了实时三维重建	研究样本量较小（前瞻性测试12例），且仅针对0.55-T低场MRI	开发并集成自动化SVR运动校正方法，以改进低场胎儿MRI的三维重建	胎儿脑部和身体的T2加权MRI图像	数字病理	胎儿发育	MRI，深度学习	深度学习管道	MRI图像	前瞻性测试12例（22-40周孕龄），回顾性测试83个0.55-T数据集
120	2025-05-04	Opportunistic AI for enhanced cardiovascular disease risk stratification using abdominal CT scans 2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102493 PMID:39854859	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的DL-CVDi评分，用于通过常规腹部CT扫描预测心血管疾病风险	利用常规腹部CT扫描中的机会性生物标志物，通过深度生存学习预测心血管疾病风险，提高了现有基线模型的预测一致性	未来研究需要在多民族队列中验证结果，并探索其在合并症患者中的效用	开发一种新型生物标志物，用于心血管疾病风险分层	心血管疾病风险预测	数字病理学	心血管疾病	CT扫描	深度学习	图像	NA