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	2025-08-10	Stochastic-based learning for image classification in chest X-ray diagnosis 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251361745 PMID:40771770	研究论文	本文介绍了一种基于随机深度学习的胸部X光图像分类方法，旨在提高肺炎等肺部疾病的检测精度	采用随机深度学习方法优化卷积神经网络架构，结合dropout正则化和数据增强技术，显著提高了分类性能和模型鲁棒性	需要在更多样化的大规模数据集上进行验证，并整合到临床决策支持系统中才能广泛应用	提高胸部X光图像中肺部疾病（特别是肺炎）的诊断精度	胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	随机深度学习	CNN	图像	NA
122	2025-08-10	CDFA: Calibrated deep feature aggregation for screening synergistic drug combinations 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1608832 PMID:40771923	research paper	提出了一种名为CDFA的校准深度特征聚合框架，用于筛选协同药物组合	利用基于蛋白质信息和基因表达的新型细胞系表示，以及基于Transformer的特征聚合网络，通过多头注意力机制建模药物对和细胞系之间的复杂相互作用，并引入不确定性校准方法	NA	开发一种计算工具，用于高效可靠地筛选协同药物组合	药物组合和细胞系	machine learning	NA	deep learning	Transformer	protein information, gene expression	NA
123	2025-08-10	Emerging trends and knowledge networks in pan-cancer sorafenib resistance: a 20-year bibliometric investigation 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1581820 PMID:40771926	研究论文	本研究通过文献计量学方法分析了20年来关于索拉非尼耐药性的研究趋势和知识网络	首次采用系统性文献计量学方法对索拉非尼耐药性进行跨癌种分析，揭示了关键耐药机制和研究热点	研究仅基于Web of Science数据库的文献，可能遗漏其他数据库的重要研究	阐明索拉非尼耐药的潜在机制并识别研究趋势和空白	索拉非尼耐药相关研究文献	医学文献计量学	肝癌、肾细胞癌、甲状腺癌	文献计量分析、VOSviewer、CiteSpace	NA	文献数据	1484篇符合条件的出版物
124	2025-08-10	Federated knee injury diagnosis using few shot learning 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1589358 PMID:40771942	研究论文	本文提出了一种结合少样本学习和联邦学习的混合方法，用于通过MRI扫描诊断膝关节损伤	整合了少样本学习和联邦学习，采用3DResNet50架构增强特征提取和嵌入表示，解决了标注数据稀缺和隐私问题	冠状面视图性能较低，复杂架构导致计算需求高	提高膝关节损伤的诊断准确性和患者数据隐私保护	膝关节损伤（如前交叉韧带撕裂和半月板撕裂）的MRI扫描	计算机视觉	膝关节损伤	MRI扫描	3DResNet50, Prototypical Networks	MRI图像	MRNet数据集
125	2025-08-10	A comparative study of bone density in elderly people measured with AI and QCT 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1582960 PMID:40771941	research paper	本研究比较了AI和QCT在老年人骨密度测量中的效果，验证了AI模型在骨质疏松诊断中的临床效用	首次采用双验证框架验证基于深度学习的BMD预测算法，并证明AI驱动的BMD量化在诊断准确性上不劣于QCT	研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	验证AI在骨密度测量中的诊断等效性，评估其在骨质疏松分类中的临床效用	702名患者的CT/QCT配对数据集	digital pathology	geriatric disease	AI, QCT, CT	深度学习模型	医学影像	702名患者(2019-2022年)
126	2025-08-10	Artificial intelligence in neurodegenerative diseases research: a bibliometric analysis since 2000 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1607924 PMID:40771972	综述	本文通过文献计量学方法分析了2000年至2025年3月16日间人工智能在神经退行性疾病研究中的应用和发展趋势	利用VOSviewer、CiteSpace和Bibliometrix R等工具，首次全面绘制了该领域的合作网络、关键词趋势和知识轨迹	数据仅来源于Web of Science核心合集，可能未涵盖所有相关研究	探索人工智能在神经退行性疾病研究中的发展历程和应用现状	1402篇出版物（1159篇文章和243篇综述）	人工智能	神经退行性疾病	文献计量分析	CNN	文献数据	1402篇出版物
127	2025-08-10	Domain adaptive deep possibilistic clustering for EEG-based emotion recognition 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1592070 PMID:40772260	研究论文	提出一种名为DADPc的新框架，结合深度域不变特征学习和可能性聚类，用于基于EEG的情感识别	将最大均值差异（MMD）重新表述为模糊熵正则化框架下的单中心聚类任务，并引入自适应加权损失和记忆库策略以提高伪标签和跨域对齐的可靠性	未明确提及具体局限性	克服传统域适应方法在EEG情感识别中的泛化能力不足问题	基于EEG的情感识别	机器学习	NA	深度域不变特征学习、可能性聚类、最大均值差异（MMD）	DADPc框架	EEG信号	三个基准数据集（SEED、SEED-IV和DEAP）
128	2025-08-10	EPI-DynFusion: enhancer-promoter interaction prediction model based on sequence features and dynamic fusion mechanisms 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1614222 PMID:40772277	research paper	提出了一种基于序列特征和动态融合机制的增强子-启动子相互作用预测模型EPI-DynFusion	结合了Transformer和BiGRU架构的动态特征融合机制，以及CBAM注意力模块，显著提升了模型性能	模型性能依赖于预训练的DNA嵌入和特定细胞系数据的微调	开发高效的计算模型来预测增强子-启动子相互作用	增强子-启动子相互作用	machine learning	NA	DNA序列编码、CNN、Transformer、BiGRU、CBAM	EPI-DynFusion (包含CNN、Transformer、BiGRU和CBAM)	DNA序列数据	六个基准细胞系的数据
129	2025-08-10	Advancing smart communities with a deep learning framework for sustainable resource management 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329492 PMID:40773471	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于优化智能社区的可持续资源管理	结合LSTM、CNN和自编码器，实现了时间序列数据预测、空间分析和异常检测的综合优化	研究仅基于阿姆斯特丹和新加坡的开放数据，可能在其他地区的适用性有限	优化智能社区的资源管理系统，提高可持续性	智能社区的能源、水资源和废物管理系统	机器学习	NA	深度学习	LSTM, CNN, 自编码器	时空数据	阿姆斯特丹开放数据平台和新加坡政府开放数据门户的数据，以及FixMyStreet和OneService众包平台的数据
130	2025-08-10	FCMI-YOLO: An efficient deep learning-based algorithm for real-time fire detection on edge devices 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329555 PMID:40773480	研究论文	提出了一种名为FCMI-YOLO的高效深度学习算法，用于边缘设备上的实时火灾检测	引入了FasterNext模块、跨尺度特征融合模块(CCFM)和混合局部通道注意力机制(MLCA)，并提出了Inner-DIoU损失函数来优化边界框回归	未提及算法在极端环境下的表现或与其他先进算法的全面比较	解决在硬件资源受限条件下，视觉火灾检测算法精度与推理速度之间的权衡问题	边缘设备上的实时火灾检测	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	自定义火灾数据集（具体数量未提及）
131	2025-08-10	GNN-RMNet: Leveraging graph neural networks and GPS analytics for driver behavior and route optimization in logistics 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328899 PMID:40773479	research paper	提出了一种结合GNN、ResNet和MobileNet的混合深度学习系统GNN-RMNet，用于实时监控驾驶员行为和路线异常检测	结合GNN、ResNet和MobileNet，实现了可解释、可扩展且高效的驾驶员行为分析和路线异常检测	未来部署需考虑网络安全、数据隐私和多模态传感器集成等问题	开发智能系统以监控驾驶员行为和识别路线异常，优化物流运输	物流运输中的驾驶员行为和路线数据	machine learning	NA	GNN, ResNet, MobileNet	GNN, ResNet, MobileNet	GPS轨迹和车辆传感器数据	真实世界的GPS-车辆传感器数据集
132	2025-08-10	Study on the effect of light distribution on the greenhouse environment in Chinese solar greenhouse 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328302 PMID:40773526	研究论文	研究光分布对中国日光温室内部环境的影响	结合实验测量与深度学习模型（LSTM）研究日光温室内的光热环境，提供了调控温室光温环境的数据和理论基础	研究未涉及不同作物对光热环境的具体需求差异，且实验范围限定在特定高度和距离内	探究日光温室内光环境对内部条件的影响	日光温室内的光热环境	农业工程	NA	深度学习	LSTM	环境测量数据（温度、光照强度）	NA
133	2025-08-10	Robust skeletal motion tracking using temporal and spatial synchronization of two video streams 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328969 PMID:40773500	研究论文	提出一种结合时间和空间同步的双视频流三维人体骨骼跟踪系统，用于上肢康复活动的精确运动追踪	通过90°辅助摄像头补偿单摄像头系统的深度预测误差，并结合线性回归深度误差校正模型和卡尔曼滤波框架提升跟踪精度	未明确说明系统在复杂动态场景或多肢体交互情况下的性能表现	开发适用于家庭康复的低成本可靠骨骼运动追踪系统	上肢康复活动中的肘关节和腕关节运动	计算机视觉	NA	双摄像头空间同步、线性回归模型、卡尔曼滤波	NA	视频流	NA（未提及具体受试者数量）
134	2025-08-10	Liver MRI proton density fat fraction inference from contrast enhanced CT images using deep learning: A proof-of-concept study 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328867 PMID:40779568	研究论文	本研究探讨了利用深度学习从对比增强CT图像推断肝脏MRI质子密度脂肪分数的可行性	首次使用深度学习模型从CECT图像预测MRI-PDFF值，为肝脏脂肪定量提供了一种更经济、更易获取的方法	在从CECT图像精确推断MRI-PDFF值方面能力有限	探索从对比增强CT图像推断肝脏MRI质子密度脂肪分数的可行性，以改善代谢功能障碍相关脂肪性肝病的诊断	活体肝移植候选者的CECT和MRI-PDFF图像数据	数字病理	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	深度学习	3D U-Net	医学影像	94名患者
135	2025-08-10	Advancing dermoscopy through a synthetic hair benchmark dataset and deep learning-based hair removal 2024-11, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.11.116003 PMID:39564076	研究论文	本文通过合成毛发基准数据集和基于深度学习的毛发去除方法，提升皮肤镜图像在黑色素瘤检测中的诊断准确性	开发了一个新颖的合成毛发皮肤镜图像数据集，并设计了一个专注于毛发去除同时保留病变完整性的CNN模型	NA	提升皮肤镜图像在黑色素瘤早期检测中的诊断准确性	皮肤镜图像中的毛发干扰	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	CNN	图像	NA
136	2025-08-10	An end-to-end recurrent compressed sensing method to denoise, detect and demix calcium imaging data 2024-Sep, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-024-00892-w PMID:40771998	研究论文	本文介绍了一种名为DeepCaImX的端到端深度学习方法，用于钙成像数据的去噪、检测和解混	首次提出了一种能够同时生成准确神经元足迹和提取干净神经元活动轨迹的神经网络	NA	开发一个自动化、高速度的钙成像数据分析流程	钙成像数据中的神经元活动	计算机视觉	NA	双光子钙成像	LSTM神经网络	图像	模拟数据集和体内实验数据
137	2025-08-10	Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for elderly at-risk persons 2024-Sep, Smart health (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.smhl.2024.100498 PMID:40777999	研究论文	开发了一种无线、可穿戴、低功耗的跌倒检测传感器（FDS），用于预测和检测老年高危人群的跌倒	利用先进的低功耗FPGA实现固定功能神经网络，结合CNN模型进行跌倒检测，并发布了一个包含预定义日常活动和跌倒的3D加速度计和陀螺仪测量数据集	NA	提高老年人的安全性和福祉，通过及时准确的跌倒检测和预测	老年高危人群	机器学习	老年疾病	FPGA, CNN	CNN	3D加速度计和陀螺仪测量数据	志愿者人类受试者
138	2025-08-10	Enhanced Partial Fourier MRI With Zero-Shot Deep Untrained Priors 2024, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2024.3508761 PMID:40766109	研究论文	提出了一种基于零样本无监督深度学习的部分傅里叶重建新方法	将传统的相位约束与零样本深度学习技术相结合，无需训练数据即可实现图像重建和先验学习	未提及具体局限性	提高部分傅里叶重建的质量和鲁棒性	MRI图像	医学影像处理	NA	零样本深度学习、虚拟共轭线圈(VCC)相位约束	无训练生成先验的神经网络	MRI图像数据	fastMRI数据集、QALAS多对比数据集和低场数据集
139	2025-04-24	Geneformer: a deep learning model for exploring gene networks 2023-12, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-023-2431-x PMID:37672186	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
140	2025-08-10	Advances in High-Speed Structured Illumination Microscopy 2021-May, Frontiers in physics IF:1.9Q2 DOI:10.3389/fphy.2021.672555 PMID:40771414	review	本文回顾了高速结构照明显微镜(SIM)的最新进展，旨在提高其整体速度，包括硬件和软件的改进	总结了减少原始图像数量、GPU加速、深度学习和空间域重建等多种方法，以提高SIM的速度	未具体提及SIM技术在特定应用中的性能限制或不足	提高结构照明显微镜(SIM)的成像采集和重建速度，以满足活细胞成像的需求	结构照明显微镜(SIM)技术及其在活细胞成像中的应用	显微镜技术	NA	结构照明显微镜(SIM)，GPU加速，深度学习	NA	图像	NA