深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1381	2025-10-05	Innovative opportunities for gene editing technology in crop breeding: from the perspective of literature analysis 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1636024 PMID:40978781	研究论文	通过文献挖掘视角分析基因编辑技术在作物育种中的应用与创新机会	首次从文献内容挖掘角度系统分析基因编辑技术在作物育种中的技术组合与创新机会	研究基于2020-2024年文献数据，时间跨度有限；缺乏实验验证	识别基因编辑技术在作物育种领域的技术空白点和创新机会	基因编辑技术在作物育种领域的相关文献	自然语言处理,机器学习	NA	自然语言处理,生成拓扑映射(GTM)	深度学习	文本	2020-2024年期间的相关文献数据	NA	NA	NA	NA
1382	2025-10-05	Automatic differentiation of Parkinson's disease motor subtypes based on deep learning and radiomics 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1650985 PMID:40979208	研究论文	基于深度学习和影像组学技术开发帕金森病运动亚型自动分类方法	首次结合深度学习和影像组学技术，从8个深部脑核团提取2264个影像特征，构建全自动帕金森病运动亚型分类模型	样本量相对有限（135例患者），仅使用单一数据库（PPMI）数据	建立帕金森病运动亚型的自动分类方法以辅助临床诊断和治疗规划	帕金森病患者，包括姿势不稳/步态障碍亚型（43例）和震颤主导亚型（92例）	医学影像分析	帕金森病	MRI影像组学分析	集成学习, 传统机器学习	医学影像（MRI）	135例帕金森病患者	Scikit-learn	Bagging Decision Tree, AdaBoost, Gaussian Process, Logistic Regression, Random Forest	AUC	NA
1383	2025-10-05	Technical and clinical validation of a novel deep learning-based white matter hyperintensity segmentation tool 2025, Cerebral circulation - cognition and behavior DOI:10.1016/j.cccb.2025.100393 PMID:40979673	研究论文	开发并验证基于深度学习的新型白质高信号分割工具	使用MD-GRU和nnU-Net算法开发新型WMH分割工具，在异质性数据集上训练并展示优异的泛化能力	未明确说明训练数据的具体样本量	开发、验证和推广新型白质高信号分割算法以解决现有工具的局限性	脑小血管疾病患者的白质高信号	医学影像分析	脑小血管疾病	MRI	MD-GRU, nnU-Net	医学影像	使用MarkVCID联盟、SWISS-AF和DiViNAS研究的数据集	NA	MD-GRU, nnU-Net	偏差, 精密度, 可重复性, 再现性, 统计功效	NA
1384	2025-10-05	Exploration of chaos game representation and integrative deep learning approaches for whole-genome sequencing-based grapevine genetic testing 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf193 PMID:40980553	研究论文	本研究探索使用混沌游戏表示和深度学习方法进行基于全基因组测序的葡萄遗传测试	首次将混沌游戏表示(CGR)与深度学习相结合用于葡萄物种和品种鉴定，克服传统微卫星标记方法的局限性	初步研究阶段，品种分类准确率(80%)仍有提升空间，仅测试了5个物种和41个品种	开发基于全基因组测序的葡萄物种和品种鉴定方法	葡萄物种和栽培品种	生物信息学	NA	全基因组测序(WGS)	深度学习	基因组序列数据，CGR图像	5个物种和41个栽培品种	NA	NA	平衡准确率	NA
1385	2025-10-05	Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf186 PMID:40980549	研究论文	本研究开发机器学习方法解决糖蛋白组学中核心岩藻糖迁移现象导致的鉴定难题	首次联合使用半监督模型和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移问题，并利用FUT8敲除小鼠模型构建可靠的数据标签	研究主要基于小鼠脑组织数据，在人类样本中的泛化能力需进一步验证	开发可靠的核心岩藻糖鉴定方法以解决质谱分析中的岩藻糖迁移问题	小鼠脑组织糖肽、人类IgG和人类血清样本	生物信息学	NA	质谱分析、糖蛋白组学	半监督模型,自监督模型	质谱数据	FUT8敲除小鼠脑组织、正常小鼠脑组织、人类IgG、人类血清	NA	NA	鉴定准确率	NA
1386	2025-10-05	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.9 PMID:40800831	研究论文	开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号	首次开发了模拟时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了基于物理的深度学习框架来反演模型	未提及具体样本量限制或模型适用范围	量化fMRI中的脑脊液流动效应，使流动信号具有物理可解释性	人类数据和体模数据中的脑脊液流动	医学影像分析	脑部疾病	fMRI, 流动敏感fMRI	深度学习	fMRI影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
1387	2025-10-05	Multimodal data driven deep learning based seismic impedance inversion optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331952 PMID:40982555	研究论文	本研究采用深度学习方法来优化地震波阻抗反演，提高地震数据分辨率和合成地震记录生成质量	首次将LeNet、AlexNet和传统CNN架构应用于地震波阻抗反演，通过连续小波变换进行特征提取，显著提升了反演精度	方法在复杂地质区域的适用性仍需进一步验证，且依赖于合成地震记录进行训练	优化地震波阻抗反演技术，提高地下结构表征精度	地震数据和测井数据	地球物理数据分析	NA	连续小波变换(CWT)	CNN, LeNet, AlexNet	地震数据，测井数据	NA	NA	LeNet, AlexNet, 传统CNN	MSE, RMSE, MAE, R2分数	NA
1388	2025-10-05	An interpretable multi-transformer ensemble for text-based movie genre classification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2945 PMID:40989307	研究论文	提出一种基于电影情节文本的多标签电影类型分类的可解释集成模型	首次将BERT、DistilBERT和ROBERTa三种Transformer模型通过加权软投票集成，并引入LIME方法增强模型可解释性	仅使用文本模态数据，未结合音频视觉等多模态信息	开发基于文本的自动化电影类型分类系统	电影情节文本数据	自然语言处理	NA	文本挖掘	Transformer,BERT,DistilBERT,ROBERTa	文本	Trailers12K和LMTD9两个基准数据集	NA	BERT,DistilBERT,ROBERTa	微平均精确率	NA
1389	2025-10-05	An End-to-End autonomous driving model based on visual perception for temporary roads 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3152 PMID:40989386	研究论文	提出一种基于视觉感知的端到端自动驾驶模型，专门用于临时道路环境下移动机器人的自主导航	首次将全局上下文视觉Transformer(GCViT)网络与Transformer网络、门控循环单元(GRU)网络相结合，用于临时道路的端到端自动驾驶	仅针对低速车辆设计，未测试高速场景下的性能表现	开发适用于临时道路环境的端到端自动驾驶模型	移动机器人和无人地面车辆	计算机视觉	NA	视觉感知	Transformer, GRU	图像	NA	NA	Global Context Vision Transformer (GCViT), Transformer, GRU	轨迹规划时间, 平均轨迹偏差	NA
1390	2025-10-05	A versatile attention-based neural network for chemical perturbation analysis and its potential to aid surgical treatment: an experimental study 2024-Dec-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001781 PMID:39017949	研究论文	提出一种基于注意力机制的神经网络ACTIN，用于化学扰动分析并辅助外科治疗	结合图卷积和Transformer机制，仅需少量训练数据即可实现最先进性能，通过化学元素嵌入差异和注意力机制识别可能干扰特定细胞系的药效团	仅使用393个训练实例进行验证，样本量相对较小	开发灵活高效的药物发现方法以辅助外科治疗	化学药效团和基因表达数据	机器学习	COVID-19	转录组数据分析	图卷积网络,Transformer	药物数据,转录组数据	393个训练实例	NA	ACTIN（基于注意力机制的卷积转置融合网络）	NA	NA
1391	2025-10-05	Generative AI in orthopedics: an explainable deep few-shot image augmentation pipeline for plain knee radiographs and Kellgren-Lawrence grading 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae246 PMID:39311859	研究论文	提出一种用于膝关节X光片生成和Kellgren-Lawrence分级的可解释深度少样本图像增强流程	首次提出深度少样本图像增强流程，能够在训练样本有限的情况下生成高质量合成膝关节X光片	训练数据集规模受限	解决骨科医学图像分析中大规模标准化标注数据缺乏的问题	膝关节X光片和Kellgren-Lawrence分级	医学图像分析	骨关节炎	深度少样本图像生成	生成模型	X光图像	86,000张合成膝关节X光片	NA	NA	Frechet Inception Distance, Cohen's Kappa, 准确率	NA
1392	2025-10-05	DL-EDOF: Novel Multi-Focus Image Data Set and Deep Learning-Based Approach for More Accurate and Specimen-Free Extended Depth of Focus 2024-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01076-z PMID:38528289	研究论文	本研究提出了一种基于无监督深度学习的扩展景深显微镜方法，并创建了新的多焦点图像数据集	首个基于无监督深度学习的EDOF方法，无需任何预处理或后处理技术，使用深度特征获取像素聚焦度	NA	开发更准确且无需特定样本的扩展景深显微镜方法	多焦点图像	计算机视觉	NA	显微镜成像	深度学习	图像	包含9个图像集（4个合成图像集和5个显微镜图像集）的多焦点图像数据集	NA	NA	RMSE, PSNR, UQI, CC, PIQE, BRISQUE, UQIN, NIQE	NA
1393	2025-10-05	Multi-Class Deep Learning Model for Detecting Pediatric Distal Forearm Fractures Based on the AO/OTA Classification 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00968-4 PMID:38308069	研究论文	开发基于AO/OTA分类的多类深度学习模型用于检测儿童远端前臂骨折	首次将YOLOv4目标检测模型应用于儿童远端前臂骨折的多类分类，并基于儿科AO/OTA分类系统进行骨折类型细分	测试集样本量较小（仅88张图像），未进行外部验证	开发自动检测儿童远端前臂骨折的深度学习模型以辅助临床治疗规划	儿童远端前臂腕部X射线图像	计算机视觉	儿科骨折	X射线成像	CNN	图像	7006张图像来自1809名患者（训练集80%，验证集20%），测试集88张图像来自34名患者	NA	YOLOv4	平均精度, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
1394	2025-10-05	Enhancing YOLO5 for the Assessment of Irregular Pelvic Radiographs with Multimodal Information 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00986-2 PMID:38315343	研究论文	本研究提出通过整合年龄和性别多模态信息增强YOLO5模型，用于发育性髋关节发育不良的骨盆X光片评估	首次在DDH诊断中引入多模态信息（年龄和性别），通过将此类信息整合到通道中提升深度学习模型性能	未明确说明模型在不同年龄段和性别群体中的泛化能力验证细节	提高深度学习模型在发育性髋关节发育不良诊断中的准确性和效果	骨盆X光片中的髋关节解剖标志点	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	X射线成像	YOLO5	图像	7750张骨盆X光片，覆盖4个月至16岁年龄段，包含畸形和术后等多种情况	NA	YOLO5	mAP, 诊断准确率, F1-score	NA
1395	2025-10-05	Development of Medical Imaging Data Standardization for Imaging-Based Observational Research: OMOP Common Data Model Extension 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00982-6 PMID:38315345	研究论文	本研究提出医学影像通用数据模型扩展，为基于影像的观察性研究提供数据标准化框架	首次将医学影像数据纳入OMOP通用数据模型，通过新增两个表和两个词汇表解决影像数据的结构和语义需求	未提及具体实施案例或验证研究	开发支持影像研究的医学影像数据标准化方法	观察性医疗数据和医学影像数据	医学影像信息学	NA	DICOM标准，人工智能，深度学习	NA	医学影像数据，观察性医疗数据	NA	NA	NA	NA	NA
1396	2025-10-05	Development and Validation of Deep Learning-Based Automated Detection of Cervical Lymphadenopathy in Patients with Lymphoma for Treatment Response Assessment: A Bi-institutional Feasibility Study 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00966-6 PMID:38316667	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动检测淋巴瘤患者颈部淋巴结病变的模型，用于治疗反应评估	首次使用3D SegResNet模型对淋巴瘤患者颈部异常淋巴结进行自动检测和分割，并评估其在治疗反应评估中的临床效用	模型分割性能中等（DSC 0.39），样本量相对有限，为回顾性研究	开发深度学习模型用于淋巴瘤患者颈部淋巴结病变的自动检测和治疗反应评估	淋巴瘤患者的颈部异常淋巴结	数字病理	淋巴瘤	对比增强CT扫描	深度学习	3D医学图像	开发队列76例，内部测试1队列27例，内部测试2队列87例，外部测试队列26例	NA	3D SegResNet	Dice相似系数, 精确率, 召回率, Bland-Altman图	NA
1397	2025-10-05	Deep Learning-Assisted Diffusion Tensor Imaging for Evaluation of the Physis and Metaphysis 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00993-3 PMID:38321313	研究论文	本研究开发了一种基于UNETR的深度学习模型，用于自动分割骨骺和干骺端的扩散张量成像，以预测儿童身高变化	首次将UNETR模型应用于骨骺和干骺端的DTI图像自动分割，相比传统UNET模型性能显著提升	研究采用回顾性数据，样本量相对有限（385个DTI扫描来自191名受试者）	开发自动分割骨骺和干骺端DTI图像的方法，替代耗时的手动分割流程	儿童骨骺和干骺端的扩散张量成像数据	医学影像分析	儿科生长发育	扩散张量成像	UNETR, UNET	医学影像	385个DTI扫描来自191名平均年龄12.6±2.01岁的受试者	NA	UNETR, UNET	Dice相关系数, 组内相关系数	NA
1398	2025-10-05	Automated Quantification of Total Cerebral Blood Flow from Phase-Contrast MRI and Deep Learning 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00948-0 PMID:38343224	研究论文	开发基于深度学习的自动量化全脑血流量方法，通过相位对比MRI实现脑血管分割和血流计算	提出预处理步骤将PC MRI的幅度和相位图像多次相乘以增强深度学习对动脉血管的分割性能	样本量相对有限（训练集218张图像，测试集40张，外部验证20个数据集）	开发自动化的全脑血流量量化技术，减少人工操作的主观性和时间消耗	脑供血动脉血管	医学影像分析	脑血管疾病	相位对比磁共振成像	深度学习	医学影像	训练集218张图像，内部测试40张图像，外部验证20个数据集	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 决定系数R, 组内相关系数ICC, t检验, Bland-Altman分析	NA
1399	2025-10-05	Deep Learning-based Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis on Chest X-ray in the Emergency Department: A Retrospective Study 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00952-4 PMID:38343228	研究论文	开发基于深度学习的算法用于急诊科胸部X光片中的肺结核检测	使用EfficientNetV2架构并结合半监督学习，利用公共数据库进行伪标签训练	回顾性研究，数据来源于单一医疗机构	开发深度学习算法以快速准确检测肺结核	胸部X光片图像	计算机视觉	肺结核	胸部X光成像	CNN	图像	3498张NTUH医院CXRs，112,120张NIH ChestX-ray14图像，138张Montgomery County图像，662张Shenzhen图像	NA	EfficientNetV2	AUC, 95% CI	NA
1400	2025-10-05	MRI-Based Machine Learning Fusion Models to Distinguish Encephalitis and Gliomas 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00957-z PMID:38343248	研究论文	本研究比较经典机器学习和深度学习模型在区分非典型脑炎与胶质瘤中的性能，并评估融合放射组学的有效性	首次将经典机器学习与深度学习放射组学特征融合，构建深度学习放射组学列线图和在线计算器辅助临床决策	样本量相对有限（116例患者），仅使用轴向FLAIR图像	开发机器学习模型区分非典型脑炎和胶质瘤	116例经病理确诊的胶质瘤和临床诊断为脑炎的患者	医学影像分析	神经系统疾病	MRI成像	LR, SVM, MLP, CNN	医学影像	116例患者	NA	DenseNet121, ResNet50, ResNet18	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率, 阴性预测值, 阳性预测值	NA