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
1301	2025-07-25	EDSRNet: An Enhanced Decoder Semantic Recovery Network for 2D Medical Image Segmentation 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3504829 PMID:40030272	研究论文	本文提出了一种增强型解码器语义恢复网络（EDSRNet），用于解决2D医学图像分割中的语义信息差距和全局局部信息交互问题	引入了多级语义融合（MLSF）模块、多尺度空间注意力（MSSA）和交叉卷积通道注意力（CCCA）模块，以及全局-局部语义恢复（GLSR）模块，显著提升了语义恢复效果	未提及具体计算复杂度或实时性表现，且仅在特定公开数据集上验证	提升2D医学图像分割的精度和语义恢复能力	2D医学图像	数字病理	NA	深度学习	EDSRNet（基于encoder-decoder架构的CNN变体）	医学图像	BUSI、CVC-ClinicDB和Kvasir-SEG公开数据集（未提具体样本数）
1302	2025-07-25	WaveSleepNet: An Interpretable Network for Expert-Like Sleep Staging 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3498871 PMID:40030379	研究论文	提出了一种名为WaveSleepNet的可解释神经网络，用于模拟睡眠临床专家的方式进行睡眠分期	利用潜在空间表示识别不同睡眠阶段的特征波原型，并通过量化这些原型与输入信号的接近程度来进行睡眠分期，提高了模型的可解释性	未提及具体的技术限制或数据集局限性	开发一种可解释的深度学习模型，用于自动睡眠分期，以提高临床应用的接受度	睡眠信号数据	机器学习	NA	深度学习	WaveSleepNet（基于CNN的神经网络）	信号数据	三个公共数据集（未提及具体样本数量）
1303	2025-07-25	Artificial Intelligence in Cancer Diagnosis: A Game-changer in Healthcare 2025, Current pharmaceutical biotechnology IF:2.2Q3 DOI:10.2174/0113892010298852240528123911 PMID:38847160	综述	本文综述了人工智能在癌症早期诊断中的潜在应用及其对医疗保健的影响	强调深度学习算法在识别复杂模式和提升癌症诊断精度方面的潜力，并探讨了AI在患者筛选、风险分层及诊断复发的应用	讨论了AI在医疗应用中面临的伦理问题、数据质量、资源需求及报告一致性的挑战	探讨人工智能在癌症早期诊断中的应用及其临床潜力	无症状患者的恶性肿瘤风险筛查、有症状患者的调查与优先级排序、癌症复发的精确诊断	数字病理学	癌症	深度学习、神经网络、逻辑回归	深度学习算法	影像数据（如CT、乳腺X光）、病理切片、外周血分析数据	NA
1304	2025-07-25	Prognostic Value Of Deep Learning Based RCA PCAT and Plaque Volume Beyond CT-FFR In Patients With Stent Implantation 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056335065250426150739 PMID:40357785	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的RCA PCAT和斑块体积在冠状动脉CT血管造影（CTA）衍生的血流储备分数（CT-FFR）之外对经皮冠状动脉介入治疗（PCI）患者的预后价值	首次将基于深度学习的RCA PCAT和斑块体积与CT-FFR进行比较，发现其在预测主要不良心血管事件（MACE）方面具有更强的关联性	研究为回顾性设计，样本量较小（183例患者），且随访时间有限	评估基于深度学习的PCAT和斑块体积在PCI患者中的预后价值	183例接受PCI并进行了冠状动脉CTA的患者	数字病理学	心血管疾病	冠状动脉CTA、深度学习	深度学习	医学影像	183例PCI患者
1305	2025-07-25	Hybrid deep learning optimization for smart agriculture: Dipper throated optimization and polar rose search applied to water quality prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327230 PMID:40690512	research paper	本研究提出了一种新颖的混合元启发式框架，结合了Dipper Throated Optimization (DTO)和Polar Rose Search (PRS)，用于提升深度学习模型在水质预测中的性能	结合了生物启发的DTO算法和PRS算法，提出了一种混合优化框架，用于处理高维数据集并提升预测准确性	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在限制	提升智能农业中的水质预测精度，支持可持续农业灌溉决策	水质数据，特别是与土豆种植相关的高质量灌溉水	machine learning	NA	Dipper Throated Optimization (DTO), Polar Rose Search (PRS), Radial Basis Function Network (RBFN)	RBFN	水质数据	NA
1306	2025-07-25	Evolution from the physical process-based approaches to machine learning approaches to predicting urban floods: a literature review 2025, Environmental systems research DOI:10.1186/s40068-025-00409-3 PMID:40692624	review	本文综述了过去二十年来城市洪水预测方法的演变，从传统的基于物理过程的方法到AI和机器学习方法	聚焦AI驱动的实时和社区集成方法在洪水预测中的最新进展	许多城市缺乏使用这些工具所需的数据、传感器或系统，且许多模型未与城市规划或社区工作相结合	探讨城市洪水预测方法的演变及其改进	城市洪水预测方法	machine learning	NA	GIS, LiDAR, 卫星图像, 深度学习, 混合模型	AI, 机器学习, 深度学习, 混合模型	天气信息, 传感器数据, 社交媒体数据	NA
1307	2025-07-25	High-throughput end-to-end aphid honeydew excretion behavior recognition method based on rapid adaptive motion-feature fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1609222 PMID:40692669	研究论文	提出一种基于快速自适应运动特征融合的端到端蚜虫蜜露排泄行为识别方法，用于提高检测精度和操作效率	首次建立了包含蚜虫爬行、腿部弹动和蜜露排泄行为的细粒度数据集，开发了快速自适应运动特征融合算法，并优化了RT-DETR检测模型	未提及具体的数据集规模或在实际农业环境中的适用性测试	提高蚜虫蜜露排泄行为的检测效率和准确性，以研究其摄食活动和评估植物抗性水平	蚜虫的蜜露排泄行为	计算机视觉	NA	深度学习	RT-DETR, ResNet50	视频	未明确提及具体样本数量
1308	2025-07-25	Classifying office workers with and without cervicogenic headache or neck and shoulder pain using posture-based deep learning models: a multicenter retrospective study 2025, Frontiers in pain research (Lausanne, Switzerland) DOI:10.3389/fpain.2025.1614143 PMID:40692757	研究论文	开发并评估基于习惯性坐姿图像的深度学习模型，用于分类有或无颈源性头痛或颈肩痛的办公室员工	首次使用深度学习模型从习惯性坐姿图像中分类颈源性头痛和颈肩痛，并利用CAM技术可视化模型关注区域	静态姿势与肌肉骨骼疼痛之间的复杂关系需要临床实践中采用多模式评估方法	开发用于肌肉骨骼疾病早期检测的自动化分类工具	531名办公室员工(135名CH患者，365名NSP患者，108名CH+NSP患者和139名对照组)	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	深度学习	VGG19, ResNet50, EfficientNet B5	图像	531名办公室员工的904张习惯性坐姿图像
1309	2025-07-25	Deep learning for enhancement of low-resolution and noisy scanning probe microscopy images 2025, Beilstein journal of nanotechnology IF:2.6Q2 DOI:10.3762/bjnano.16.83 PMID:40692894	研究论文	本研究使用传统方法和深度学习模型提升低分辨率AFM图像的质量和分辨率	深度学习模型在超分辨率任务中表现优于传统方法，并能完全消除AFM图像中的常见伪影	研究中未提及深度学习模型的具体计算资源需求或训练时间	提升原子力显微镜(AFM)图像的分辨率和质量	低分辨率和含噪声的AFM图像	计算机视觉	NA	AFM扫描	深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
1310	2025-07-25	Multidisciplinary Evaluation of an AI-Based Pneumothorax Detection Model: Clinical Comparison with Physicians in Edge and Cloud Environments 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S535405 PMID:40693169	研究论文	本研究评估了一种基于Google Cloud Vertex AI的深度学习模型在气胸检测中的诊断准确性，并与不同经验水平的医生进行了比较	该研究首次在云端和边缘部署环境中评估AI模型的气胸检测性能，并特别关注了微小气胸病例的检测能力	研究样本量较小（152例），且来自单一中心，可能影响结果的普遍性	评估AI模型在气胸检测中的诊断准确性及其临床应用潜力	胸部X光片中的气胸检测	数字病理	肺病	AutoML Vision	深度学习模型	医学影像	152例匿名胸部X光片（76例气胸，76例正常）
1311	2025-07-25	MSPO: A machine learning hyperparameter optimization method for enhanced breast cancer image classification 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251361603 PMID:40693252	研究论文	本文提出了一种多策略鹦鹉优化器（MSPO）用于乳腺癌图像分类任务，以提高深度学习模型的超参数优化效率和分类性能	在原始鹦鹉优化器基础上整合了Sobol序列初始化、非线性递减惯性权重和混沌参数等策略，增强了全局探索能力和收敛稳定性	仅在BreaKHis乳腺癌图像数据集上进行了验证，需要更多数据集测试其泛化能力	提高乳腺癌图像分类的准确性和效率	乳腺癌图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	ResNet18	图像	BreaKHis数据集
1312	2025-07-25	An Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2024-Dec-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.06.24314939 PMID:39417095	研究论文	开发了一种名为PRESENT-SHD的集成深度学习算法，用于通过心电图图像自动检测和预测结构性心脏病	利用12导联心电图图像进行多种结构性心脏病的自动化检测和预测，提出了一种集成XGBoost模型PRESENT-SHD	研究依赖于特定医院和人群的数据，可能在其他人群中表现不同	开发一种自动化工具，用于结构性心脏病的早期筛查和风险分层	结构性心脏病患者的心电图图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN, XGBoost	图像	261,228份心电图来自93,693名患者，并在11,023名个体中进行了验证
1313	2025-07-25	Enhancing the diagnostic capacity of [18F]PSMA-1007 PET/MRI in primary prostate cancer staging with artificial intelligence and semi-quantitative DCE: an exploratory study 2024-Nov-08, EJNMMI reports DOI:10.1186/s41824-024-00225-5 PMID:39510993	研究论文	探讨基于人工智能和半定量动态对比增强MRI在[18F]-PSMA-1007 PET/MRI中区分前列腺良恶性组织的能力	结合人工智能和半定量DCE分析提高前列腺癌诊断准确性	样本量较小（仅7例患者），需进一步验证	提高[18F]PSMA-1007 PET/MRI在前列腺癌原发灶分期中的诊断能力	原发性前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	PET/MRI, 动态对比增强MRI (DCE-MRI), 深度学习	深度学习管道 (DL pipeline)	医学影像 (PET/MRI图像)	7例前列腺癌患者
1314	2025-07-25	Multimodal Artificial Intelligence in Medicine 2024-Nov-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000556 PMID:39167446	研究论文	本文探讨了多模态人工智能在医学中的应用及其挑战	介绍了多模态Transformer模型在医疗领域的应用，能够处理文本、图像和结构化数据等多种数据形式	多模态深度学习模型的整合需要考虑伴随的伦理和环境挑战	研究多模态人工智能在医学诊断和治疗中的适用性和挑战	多模态医疗数据（如文本、图像和结构化数据）	人工智能	NA	多模态Transformer模型	Transformer	多模态数据（文本、图像、结构化数据）	NA
1315	2025-07-25	Bone scintigraphy based on deep learning model and modified growth optimizer 2024-10-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73991-8 PMID:39465262	研究论文	提出一种基于深度学习和改进生长优化器的骨闪烁扫描技术，用于自动分析全身骨扫描图像	结合MobileViT模型和改进的Growth Optimizer算法进行特征提取和选择，提出名为GOAOA的新特征选择算法	仅使用了2800张骨扫描图像进行验证，样本量相对有限	开发自动分析全身骨扫描图像的机器学习方法，减轻医生工作负担	骨扫描图像	医学影像分析	骨转移癌	深度学习	MobileViT, GOAOA	医学图像	2800张骨扫描图像（1400正常，1400异常）
1316	2025-07-25	Calculating Protein-Ligand Residence Times through State Predictive Information Bottleneck Based Enhanced Sampling 2024-Jul-23, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00503 PMID:38991145	研究论文	本文提出了一种半自动化协议，用于计算蛋白质-配体停留时间，跨越12个数量级的时间尺度	结合深度学习方法和增强采样技术，首次实现了在原子水平上定量预测蛋白质-配体停留时间	方法仅在6种蛋白质-配体复合物上进行了验证，需要更广泛的测试	提高药物疗效和理解生物化学中的靶标识别	蛋白质-配体复合物	计算生物化学	癌症	分子动力学模拟(MD)、状态预测信息瓶颈(SPIB)、元动力学	深度学习	分子模拟数据	6种不同的蛋白质-配体复合物
1317	2025-07-25	qMAP enabled microanatomical mapping of human skin aging 2024-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.03.588011 PMID:39005293	研究论文	本研究开发了一种名为qMAP的组织图像分析工作流程，用于定量分析人类皮肤衰老的微解剖变化	首次利用深度学习和机器视觉技术全面标记组织切片中的组织和细胞区室，建立了可解释的特征集来定量分析衰老相关的微解剖变化	研究仅针对皮肤组织，未涉及其他组织类型的衰老特征	识别与衰老相关的组织水平特征，发现新型衰老生物标志物	人类皮肤组织	数字病理学	老年疾病	深度学习	NA	图像	99名年龄在14至92岁之间的捐赠者
1318	2025-07-25	Enhancing Molecular Property Prediction through Task-Oriented Transfer Learning: Integrating Universal Structural Insights and Domain-Specific Knowledge 2024-06-13, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00692 PMID:38748846	research paper	提出了一种基于BERT的双层次预训练框架TOML-BERT，用于分子属性预测，结合了结构模式和领域知识	引入了双层次预训练框架TOML-BERT，结合了分子结构模式和领域知识，提升了分子属性预测性能	未提及具体的数据稀缺性如何影响模型性能，以及在不同分子类型上的泛化能力	提升分子属性预测的准确性，以支持药物发现	分子属性预测	machine learning	NA	BERT, 自监督预训练	TOML-BERT	分子结构数据	10个药物数据集
1319	2025-07-25	Advancements and Applications of Artificial Intelligence in Pharmaceutical Sciences: A Comprehensive Review 2024 Jan-Dec, Iranian journal of pharmaceutical research : IJPR IF:1.8Q3 DOI:10.5812/ijpr-150510 PMID:39895671	综述	本文全面回顾了人工智能在药物科学中的进展与应用	详细探讨了AI在药物发现、开发及个性化患者护理中的多种应用及其潜力	未提及具体的技术实施细节或案例研究的局限性	阐明AI在药物科学各领域的实际应用及其潜力	药物科学的多个子领域，包括药物化学、药剂学、药理学与毒理学等	药物科学	NA	机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人自动化	NA	NA	NA
1320	2025-07-25	PeakDetective: A Semisupervised Deep Learning-Based Approach for Peak Curation in Untargeted Metabolomics 2023-06-27, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.3c00764 PMID:37314824	研究论文	提出了一种基于半监督深度学习的峰检测方法PeakDetective，用于非靶向代谢组学中的峰筛选	结合无监督自编码器和主动学习分类器，快速训练并适应不同LC/MS方法和样本类型	需要用户标注少量峰样本进行训练	解决非靶向代谢组学数据处理中峰检测的准确性问题	代谢组学数据中的峰信号	机器学习	NA	LC/MS	自编码器+主动学习分类器	代谢组学数据	五个不同的LC/MS数据集，包括SARS-CoV-2数据集