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
121	2025-07-04	Identification of non-glandular trichome hairs in cannabis using vision-based deep learning methods 2025-Jul, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70058 PMID:40249026	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的计算机视觉方法，用于识别大麻中的非腺毛状体毛发	首次将深度学习技术应用于大麻非腺毛状体毛发的识别，准确率超过97%	需要依赖大量标注的显微镜图像数据集	开发一种高效准确的大麻识别方法以支持司法程序和打击毒品犯罪	大麻植物材料中的非腺毛状体毛发	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	数千张标注的显微镜图像
122	2025-07-04	A Contrast-Enhanced Ultrasound Cine-Based Deep Learning Model for Predicting the Response of Advanced Hepatocellular Carcinoma to Hepatic Arterial Infusion Chemotherapy Combined With Systemic Therapies 2025-Jul, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.70089 PMID:40302359	研究论文	本研究开发了一种基于对比增强超声视频的深度学习模型，用于预测晚期肝细胞癌对肝动脉灌注化疗联合系统疗法的治疗反应	创新性地结合了时空注意力模块以增强动态特征提取能力	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	预测晚期肝细胞癌患者对联合治疗方案的疗效反应	晚期肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强超声(CEUS)	AE-3DNet, 3DNet	视频	326名患者(内部验证队列243名，外部验证队列83名)
123	2025-07-04	Artificial Olfactory System Enabled by Ultralow Chemical Sensing Variations of 1D SnO2 Nanoarchitectures 2025-Jul, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202501293 PMID:40318170	研究论文	本研究开发了一种高可靠的传感器平台，通过一维SnO纳米网络功能化金和钯纳米催化剂，提升气体传感的标准化和深度学习性能	通过系统沉积过程制备功能化纳米催化剂，显著提升气体扩散和反应动力学，并通过控制老化过程将变异系数降至5%以下	研究仅针对七种目标气体进行测试，未涵盖更广泛的气体种类	开发高可靠的传感器平台，以标准化气体传感并提升深度学习在气体识别中的应用	七种目标气体（丙酮、氢气、乙醇、一氧化碳、丙烷、异戊二烯和甲苯）	传感器技术	NA	系统沉积过程、控制老化过程	残差网络模型	气体传感数据	七种目标气体
124	2025-07-04	KEVS: enhancing segmentation of visceral adipose tissue in pre-cystectomy CT with Gaussian kernel density estimation 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03380-7 PMID:40343641	研究论文	本文提出了一种名为KEVS的新方法，用于在膀胱切除术前CT中自动预测内脏脂肪组织（VAT）的分布，无需真实标注的VAT掩模进行训练	KEVS结合了深度学习语义分割模型和高斯核密度估计分析，实现了无需真实VAT掩模的自动化预测，克服了现有方法的局限性	研究仅在20例膀胱切除术前CT扫描数据集上进行验证，样本量较小	开发一种自动化方法，准确预测膀胱切除术前CT中的内脏脂肪组织分布	膀胱切除术前CT扫描中的内脏脂肪组织	数字病理	膀胱癌	CT扫描、高斯核密度估计	深度学习语义分割模型	CT图像	20例膀胱切除术前CT扫描
125	2025-07-04	Shortcut learning leads to sex bias in deep learning models for photoacoustic tomography 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03370-9 PMID:40343639	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在光声断层扫描中因捷径学习导致的性别偏见问题	首次在光声断层扫描领域研究了捷径学习导致的性别偏见及其对疾病诊断的影响	样本量较小（147人），且仅针对外周动脉疾病进行研究	探究深度学习模型在医学影像中因捷径学习导致的性别偏见问题	光声断层扫描图像中的性别分类和疾病诊断	医学影像人工智能	外周动脉疾病	光声断层扫描(PAT)	CNN	图像	147名个体的小腿肌肉PAT图像
126	2025-07-04	A deep learning-based approach to automated rib fracture detection and CWIS classification 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03390-5 PMID:40377883	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于检测CT扫描中的肋骨骨折并进行CWIS分类	首次提出结合肋骨骨折检测与CWIS分类的自动化方法，并采用nnU-Net进行肋骨编号标注	训练集中罕见和代表性不足的类别分类效果有待提升	开发自动化肋骨骨折检测与分类方法以辅助临床决策	CT扫描中的肋骨骨折	数字病理学	创伤性损伤	CT扫描	nnU-Net	医学影像	198例CT扫描（170例训练/内部验证，28例外部验证）
127	2025-07-04	Uncertainty estimation for trust attribution to speed-of-sound reconstruction with variational networks 2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03402-4 PMID:40495100	研究论文	本文提出了一种基于不确定性估计的方法，用于选择超声采集中最可信的帧以提高速度-声音（SoS）重建的准确性	首次将不确定性估计应用于超声SoS重建中的帧选择，以提高诊断决策的准确性	研究样本量较小（21个病灶），且仅针对BI-RADS 4分类的乳腺病变进行评估	提高超声速度-声音重建的准确性，以支持乳腺癌的鉴别诊断	乳腺病变（良性纤维腺瘤和恶性癌）的超声采集数据	医学影像处理	乳腺癌	蒙特卡洛Dropout和贝叶斯变分推理	变分网络	超声图像	21个被分类为BI-RADS 4的乳腺病变
128	2025-07-04	Construction of prognostic scoring model for ovarian cancer based on deep learning algorithm 2025-Jul-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03011-2 PMID:40591194	研究论文	本研究基于深度学习算法构建了卵巢癌的预后评分模型，旨在通过病理图像准确预测卵巢癌患者的预后	利用CLAM框架构建预后模型，并结合患者的临床特征和转录组数据进行综合分析，展示了模型在临床转化中的潜力	外部验证的AUC值较低（0.70），可能表明模型在不同数据集上的泛化能力有限	开发卵巢癌的预后预测模型，以改善患者治疗效果	卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	Macenko染色归一化算法、CLAM框架	深度学习	病理图像、临床特征、转录组数据	158例内部病理切片和105例TCGA-OV病理切片
129	2025-07-04	18F-FDG dose reduction using deep learning-based PET reconstruction 2025-Jul-01, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-025-01269-9 PMID:40591189	研究论文	本研究评估了基于深度学习的PET重建算法在减少18F-FDG剂量同时保持诊断质量方面的效果	开发了一种能够减少统计噪声的深度学习图像重建算法，并验证其在降低18F-FDG剂量方面的潜力	对于体重75公斤或以上的患者，需要进一步优化DLR算法以保持相当的诊断准确性	评估深度学习重建算法在PET/CT成像中减少18F-FDG剂量的可行性	90名接受18F-FDG PET/CT检查的肿瘤患者	数字病理	肿瘤	PET/CT成像	深度学习	医学影像	90名肿瘤患者（分为3组，每组30人）
130	2025-07-04	Enhancing ultrasonographic detection of hepatocellular carcinoma with artificial intelligence: current applications, challenges and future directions 2025-Jul-01, BMJ open gastroenterology IF:3.3Q2 DOI:10.1136/bmjgast-2025-001832 PMID:40592728	综述	本文综述了人工智能在肝细胞癌超声检测中的当前应用、挑战及未来发展方向	探讨了AI在超声影像中提升肝细胞癌早期检测的潜力，特别是深度学习方法的创新应用	数据异质性、缺乏标准化、模型可解释性问题、监管限制以及临床实际应用中的障碍	提升肝细胞癌的早期检测和监测，改善患者预后	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理学	肝癌	深度学习驱动的医学影像分析	CNN	超声影像	NA
131	2025-07-04	Accurate single-shot full-Stokes detection enabled by heterogeneous grain orientations in polycrystalline films 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60914-y PMID:40592865	研究论文	介绍了一种名为GOStokes的方法，利用溶液处理的金属卤化物半导体中的异质晶粒取向，实现单次测量中提取斯托克斯参数	通过开发具有强固有圆二色性和线性二色性的多晶薄膜，利用随机取向的晶粒在空间域产生不同的偏振选择性，结合深度学习实现高精度偏振态检测	未提及具体的技术限制或应用场景限制	开发一种低成本、可扩展的单次全斯托克斯偏振检测方法	金属卤化物半导体多晶薄膜	光学传感	NA	深度学习	NA	光学图像	未提及具体样本数量
132	2025-07-04	Language models learn to represent antigenic properties of human influenza A(H3) virus 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03275-2 PMID:40592976	研究论文	本研究比较了多种机器学习方法，用于从流感A(H3N2)病毒的HA1蛋白序列重建抗原图谱坐标，并识别具有新抗原特性的变异体	使用深度学习语言模型（BiLSTM和ProtBERT）预测流感病毒的抗原特性，并在单氨基酸驱动的抗原变化和深度突变扫描实验中表现优于传统方法	研究主要针对流感A(H3N2)病毒的HA1蛋白序列，可能不适用于其他病毒或蛋白	评估从流感病毒基因组信息中可靠预测抗原特性的可能性	流感A(H3N2)病毒的HA1蛋白序列	自然语言处理	流感	深度学习语言模型（BiLSTM和ProtBERT）	BiLSTM, ProtBERT	基因组序列	已验证的流感病毒基因组和湿实验室实验结果的链接数据集
133	2025-07-04	Anterior cruciate ligament tear detection based on Res2Net modified by improved Lévy flight distribution 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05777-5 PMID:40592990	研究论文	本研究提出了一种结合改进的Lévy飞行分布（ILFD）和Res2Net深度学习架构的新方法，用于提高膝关节MRI图像中前交叉韧带（ACL）撕裂的检测准确性	通过将Res2Net与改进的Lévy飞行分布算法结合，优化了模型性能，显著提高了ACL撕裂的诊断效率	研究仅基于两个标准数据集进行验证，可能需要更多数据以进一步验证模型的泛化能力	提高前交叉韧带撕裂的诊断准确性和效率	膝关节MRI图像中的前交叉韧带撕裂	计算机视觉	运动损伤	深度学习	Res2Net	MRI图像	两个标准数据集（斯坦福大学医学中心和里耶卡临床医院中心）
134	2025-07-04	Lessons learned from RadiologyNET foundation models for transfer learning in medical radiology 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05009-w PMID:40593000	研究论文	本文探讨了在医学放射学中使用RadiologyNET基础模型进行迁移学习的经验与教训	提出了基于RadiologyNET数据集预训练的多种流行架构，并比较了其与ImageNet预训练模型在多个公开医学数据集上的性能	预训练数据的模态多样性对模型性能的影响在不同任务中表现不一，强调了预训练数据与下游应用对齐的重要性	研究基础模型在医学放射学中的应用效果	医学放射学图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet18, ResNet34, ResNet50, VGG16, EfficientNetB3, EfficientNetB4, InceptionV3, DenseNet121, MobileNetV3Small, MobileNetV3Large	图像	1,902,414张医学图像
135	2025-07-04	Predictive model of ulcerative colitis syndrome with ensemble learning and interpretability methods 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04824-5 PMID:40593010	研究论文	提出了一种结合集成学习和可解释性方法的溃疡性结肠炎综合征预测模型	首次在溃疡性结肠炎中医证候分类中引入SHAP和LIME可解释性方法，并构建集成预测模型	研究数据仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	提高溃疡性结肠炎中医证候分类的准确性和可解释性	溃疡性结肠炎患者的中医证候	机器学习	溃疡性结肠炎	SHAP，LIME	集成学习（Gradient Boosting）	电子医疗记录	8078份来自北京中医药大学东方医院的电子病历（2006-2019年）
136	2025-07-04	Deep learning-based single-shot computational spectrometer using multilayer thin films 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06691-6 PMID:40593028	研究论文	本研究展示了一种基于深度学习的单次计算光谱仪，能够通过多层薄膜滤光片阵列恢复窄带和宽带光谱	采用深度学习架构（密集层和带有残差连接的U-Net主干）进行光谱重建，并结合多层薄膜滤光片阵列和CMOS图像传感器实现紧凑设计	研究仅针对500至850 nm波长范围内的光谱进行验证，未涉及其他波长范围	开发一种紧凑、快速、高精度的计算光谱仪，适用于移动应用和商业化	多层薄膜滤光片阵列和CMOS图像传感器	计算机视觉	NA	深度学习、晶圆级模板光刻技术	U-Net	图像	3,223个光谱（包括宽带和窄带光谱）
137	2025-07-04	Research and optimization of a multilevel fire detection framework based on deep learning and classical pattern recognition techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06721-3 PMID:40593038	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和经典模式识别技术的多层次火灾检测框架FFDNet，旨在提高火焰检测的准确性和降低误报率	结合了改进的RT-DETR模型和VQGAN技术，并引入了新型损失函数InnMPD-IoU，以及使用CLBP技术进行纹理特征提取	未提及在极端环境条件下的性能表现	开发一个强大、高效且广泛适用的火焰检测工具，为火灾预防和响应提供技术支持	火焰及类火焰现象	计算机视觉	NA	RT-DETR, VQGAN, CLBP	RT-DETR, VQGAN	图像	Dataset for Fire and Smoke Detection (DFS)
138	2025-07-04	Cuff-less blood pressure monitoring via PPG signals using a hybrid CNN-BiLSTM deep learning model with attention mechanism 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07087-2 PMID:40593051	研究论文	本文提出了一种基于PPG信号的无袖带血压监测方法，采用混合CNN-BiLSTM深度学习模型与注意力机制	结合CNN、BiLSTM和注意力机制的混合架构，优化了空间和时间特征提取，提高了血压估计的准确性	虽然模型在MIMIC-II数据库上表现良好，但未提及在其他数据集上的泛化能力测试	开发一种精确、无创的血压监测方法，以支持可穿戴健康技术和实时应用	2064名来自MIMIC-II数据库的患者	机器学习	心血管疾病	PPG信号处理	CNN-BiLSTM	信号数据	2064名患者
139	2025-07-04	Research on dimension measurement algorithm for parcel boxes in high-speed sorting system 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07730-y PMID:40593050	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的矩形包装箱三维定位算法，并设计了一个轻量级的包裹箱检测模型EODNet，旨在解决传统手动分拣效率低、自动化水平低及成本增加的问题	设计了EODNet模型，采用线性注意力机制实现高效特征选择，并通过高-低层特征融合结构和C2f-GhostCondConv实现不同层次输入特征的选择性融合	NA	提高包裹箱分拣系统的自动化水平和效率，降低部署成本	矩形包装箱的尺寸测量和检测	计算机视觉	NA	深度学习	Efficient Object detection Network (EODNet)	图像	包装箱数据集和公共数据集
140	2025-07-04	Different prefrontal cortex activity patterns in bipolar and unipolar depression during verbal fluency tasks based on functional near infrared spectroscopy study 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05896-z PMID:40593067	研究论文	本研究利用功能性近红外光谱（fNIRS）在言语流畅性任务（VFT）中调查了单相抑郁（UD）和双相抑郁（BD）患者前额叶皮层的功能活动差异，并评估了fNIRS作为认知评估诊断工具的可靠性	通过fNIRS技术结合深度学习（一维卷积网络）方法，识别了UD和BD患者在前额叶皮层的不同活动模式，并提出了潜在的生物标志物区域	样本量相对较小（UD 73例，BD 59例，HC 40例），且仅基于VFT任务下的fNIRS数据	探究单相抑郁与双相抑郁患者前额叶皮层功能差异及fNIRS的诊断潜力	单相抑郁（UD）患者、双相抑郁（BD）患者及健康对照（HC）人群	神经影像学	精神疾病（抑郁障碍）	功能性近红外光谱（fNIRS）、一维卷积网络（深度学习）	CNN	血红蛋白浓度变化信号	172人（73 UD患者 + 59 BD患者 + 40 HC）