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
14721	2025-03-29	Review of applications of deep learning in veterinary diagnostics and animal health 2025, Frontiers in veterinary science IF:2.6Q1 DOI:10.3389/fvets.2025.1511522 PMID:40144529	review	本文综述了深度学习在兽医诊断和动物健康领域的应用	系统性地回顾了深度学习在兽医医学中的多种诊断应用，并分析了其发展趋势和潜在影响	需要更大更多样的数据集，存在可解释性问题，需专家参与模型开发以确保有效性	探讨深度学习在兽医诊断领域的应用及其未来发展方向	兽医诊断和动物健康	machine learning	NA	deep learning	NA	radiography, cytology, health record, MRI, environmental data, photo/video imaging, ultrasound	39篇主要研究文章	NA	NA	NA	NA
14722	2025-03-29	YO-AFD: an improved YOLOv8-based deep learning approach for rapid and accurate apple flower detection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1541266 PMID:40144752	研究论文	提出了一种基于YOLOv8改进的YO-AFD深度学习方法，用于快速准确地检测苹果花	设计了新的注意力模块ISAT，结合了IRMB和SCSA模块，并引入了基于FIoU的回归损失函数，以提高模型对不同尺度特征的关注和关键特征的提取能力	未提及具体的数据集规模或多样性限制，可能影响模型的泛化能力	提高苹果花的检测准确性和速度，以评估果树生长状态、预测花期和早期产量估计	苹果花	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, ISAT, C2f-IS	图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
14723	2025-03-29	Feasibility study of single-image super-resolution scanning system based on deep learning for pathological diagnosis of oral epithelial dysplasia 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1550512 PMID:40144879	研究论文	本研究评估了基于深度学习的超分辨率扫描系统在口腔上皮异常增生（OED）数字扫描和诊断中的可行性	结合深度学习和超分辨率扫描技术，提高了口腔上皮组织病理切片的成像清晰度，解决了现有数字扫描仪成像速度慢、数据量大等问题	研究样本量较小，仅使用了40张病理切片进行模型训练	评估基于深度学习的超分辨率数字切片扫描系统在OED病理诊断中的可行性	口腔上皮异常增生（OED）的病理切片	数字病理	口腔潜在恶性疾病	深度学习	NA	图像	40张口腔上皮组织病理切片和200张确诊OED的切片	NA	NA	NA	NA
14724	2025-10-07	Multiplex Detection of Foodborne Pathogens using 3D Nanostructure Swab and Deep Learning-Based Classification of Raman Spectra 2024-08, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202308317 PMID:38564785	研究论文	提出了一种结合3D纳米结构拭子和深度学习拉曼信号分类的多重食源性病原体检测方法	首次将3D纳米结构拭子捕获技术与便携式拉曼仪器及深度学习分类算法相结合，实现快速准确的多种食源性细菌检测	NA	开发简单、快速、灵敏的食源性病原体检测方法以支持食品安全监测	食源性细菌	机器学习	食源性疾病	拉曼光谱技术	CNN	光谱数据	NA	NA	1D卷积神经网络	准确率	NA
14725	2025-10-07	Variants in tubule epithelial regulatory elements mediate most heritable differences in human kidney function 2024-Jun-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.18.599625 PMID:38948875	研究论文	通过GWAS和单细胞染色质可及性分析揭示肾小管上皮细胞调控元件中的遗传变异是人类肾功能遗传差异的主要决定因素	开发了ChromKid深度学习模型预测肾脏细胞类型特异性染色质可及性，并首次系统性地将肾功能遗传变异定位到特定细胞类型的调控元件	研究主要关注常见遗传变异，可能未涵盖罕见变异的影响；功能验证实验仅在体外细胞模型中进行	识别影响肾功能的遗传变异及其作用的细胞类型和分子机制	人类肾功能相关的遗传变异和肾脏细胞类型特异性调控元件	基因组学	肾脏疾病	GWAS, scATAC-seq, 深度学习, CRISPRi, 增强子检测	深度学习模型	基因组数据, 表观基因组数据, 单细胞测序数据	NA	NA	ChromKid	NA	NA
14726	2025-10-07	Enhancing Global Estimation of Fine Particulate Matter Concentrations by Including Geophysical a Priori Information in Deep Learning 2024-May-10, ACS ES&T air DOI:10.1021/acsestair.3c00054 PMID:38751607	研究论文	通过将地球物理先验信息融入深度学习模型，改进全球细颗粒物浓度估算	开发了包含地球物理估计的损失函数，引入空气质量空间交叉验证新方法，通过整合地球物理PM解决监测稀少区域性能下降问题	模型性能仍依赖于地面监测站密度，在监测站极稀疏区域估算精度可能受限	提高全球细颗粒物浓度分布的估算精度	1998-2019年全球月度PM2.5浓度数据	机器学习	NA	卫星遥感、数值模拟、地面监测	CNN	卫星数据、模拟数据、监测数据	1998-2019年全球月度PM2.5浓度数据	NA	卷积神经网络	决定系数(R²)	NA
14727	2025-10-07	MA-PEP: A novel anticancer peptide prediction framework with multimodal feature fusion based on attention mechanism 2024-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.4966 PMID:38532681	研究论文	提出一种基于注意力机制的多模态特征融合抗癌肽预测框架MA-PEP	利用多重注意力机制进行特征增强和融合，整合分子级化学特征和序列信息	未明确说明模型在未见数据上的泛化能力及计算复杂度	提高抗癌肽预测性能	抗癌肽（ACPs）	机器学习	癌症	多模态特征融合	深度学习	序列数据，化学特征	多个基准数据集（未指定具体样本量）	NA	基于注意力机制的融合架构	预测性能（未指定具体指标）	NA
14728	2025-10-07	Deep learning from latent spatiotemporal information of the heart: Identifying advanced bioimaging markers from echocardiograms 2024-Mar, Biophysics reviews IF:2.9Q2 DOI:10.1063/5.0176850 PMID:38559589	研究论文	利用深度学习从超声心动图的潜在时空信息中提取先进生物成像标记物	开发新型时空深度学习模型，基于未标记像素数据构建个性化4D心脏网格并提取潜在时间成像特征	依赖于手动和主观的人工追踪，存在异质性问题	改善超声心动图的采集、处理和数据分析流程标准化	心脏时空成像数据和心血管疾病	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习	超声心动图视频序列	NA	NA	时空深度学习模型	NA	NA
14729	2025-10-07	Taxonomy of hybridly polarized Stokes vortex beams 2024-Feb-26, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.512409 PMID:38439421	研究论文	提出结合深度学习与衍射斯托克斯偏振测量法的高效识别混合偏振斯托克斯涡旋光束方法	首次将深度学习与广义衍射斯托克斯偏振测量法相结合，解决复杂偏振结构光束的简并识别难题	实验噪声因素（相对相位、振幅和偏振差异）与光束波动会增加识别过程的复杂性	开发高效识别混合偏振斯托克斯涡旋光束的分类方法	15类基于斯托克斯奇点类型及模式指数的光束	光学	NA	斯托克斯偏振测量法，衍射技术	深度神经网络	光束强度图像（总强度与偏振分量强度）	15类斯托克斯奇点光束	NA	深度神经网络	分类准确率（98.67%）	NA
14730	2025-03-29	"UDE DIATOMS in the Wild 2024": a new image dataset of freshwater diatoms for training deep learning models 2024-Jan-02, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae087 PMID:39607983	research paper	该研究介绍了迄今为止最大的淡水硅藻图像数据集，旨在促进深度学习在硅藻识别问题上的应用和基准测试	提出了最大的硅藻图像数据集，并展示了两种创新分析方法，包括处理视觉异质性类别的子聚类、分布外样本检测和半监督学习	硅藻的高类内变异性和小类间差异、显微镜载玻片上标本视觉外观的差异以及硅藻专家注释的有限可用性	促进深度学习在淡水硅藻识别问题上的应用和基准测试	淡水硅藻	computer vision	NA	light microscopy	deep learning	image	83,570张图像，涵盖611种硅藻类群，其中101种类群每种至少有100个样本，144种类群每种至少有50个样本	NA	NA	NA	NA
14731	2025-10-07	Convolutional Neural Networks for Segmentation of Malignant Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance) 2023-Nov-30, ArXiv PMID:38076518	研究论文	评估概率图阈值对卷积神经网络分割恶性胸膜间皮瘤肿瘤的影响	首次系统分析CNN概率图阈值对MPM肿瘤分割体积和空间重叠度的影响	CNN在特定疾病表现（如严重胸腔积液或胸膜裂隙疾病）存在分割缺陷，未找到同时优化肿瘤体积和DSC的最佳单一阈值	评估深度学习自动分割方法在恶性胸膜间皮瘤肿瘤测量中的可靠性	恶性胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	医学图像	21名MPM患者的88次CT扫描	NA	VGG16,U-Net	Dice相似系数,体积百分比差异	NA
14732	2025-10-07	Transport-based morphometry of nuclear structures of digital pathology images in cancers 2023-Feb-02, ArXiv PMID:36776820	研究论文	提出一种基于最优传输理论的核结构形态测量新方法，用于分析癌症数字病理图像中的核染色质结构	开发了基于最优传输理论的形态测量框架，可直接从成像数据建模核染色质结构信息内容，无需依赖传统特征提取方法	NA	开发定量核形态测量方法以区分良恶性肿瘤	癌症数字病理图像中的细胞核结构	数字病理学	癌症	数字病理成像	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
14733	2025-10-07	Real-time risk prediction of colorectal surgery-related post-surgical complications using GRU-D model 2022-11, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2022.104202 PMID:36162805	研究论文	本研究使用GRU-D深度学习模型开发结直肠手术后并发症的实时风险预测系统	首次将GRU-D模型应用于结直肠手术后并发症的实时风险预测，并展示了其临床实用性	复杂架构（堆叠层、多模态）相比单层GRU-D未见明显优势，模型在某些并发症类型预测上表现不如逻辑回归	开发结直肠手术后并发症的风险预测模型，用于针对性预防干预	结直肠手术患者	机器学习	结直肠疾病	电子健康记录数据分析	GRU-D	电子健康记录	3,535例结直肠手术患者	NA	单层GRU-D, 堆叠层GRU-D, 多模态GRU-D	AUROC	NA
14734	2025-03-28	Classifying Alzheimer's Disease Using a Finite Basis Physics Neural Network 2025-Apr, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24727 PMID:39704389	research paper	提出了一种基于有限基物理神经网络（FBPINN）的分类方法CAD-FBPINN，用于阿尔茨海默病（AD）的分类	结合了海马优化算法（SHOA）优化FBPINN，提高了AD分类的准确性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种可靠的AD分类方法，以支持临床治疗应用	阿尔茨海默病患者的功能性磁共振成像（MRI）数据	digital pathology	geriatric disease	functional magnetic resonance imaging (MRI), Newton-time-extracting wavelet transform (NTEWT)	FBPINN, SHOA	image	数据来自AD Neuroimaging Initiative (ADNI)数据集，但未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
14735	2025-03-28	Deep learning analysis for rheumatologic imaging: current trends, future directions, and the role of human 2025-Apr-01, Journal of rheumatic diseases IF:2.2Q3 DOI:10.4078/jrd.2024.0128 PMID:40134548	review	本文综述了深度学习在风湿病影像分析中的应用、当前趋势、未来方向及人类角色的重要性	深度学习在风湿病影像分析中的应用展示了超越人类表现的潜力，特别是在关节损伤评估和疾病进展监测方面	深度学习面临数据偏见、解释性有限以及需要大量标注数据集等挑战	探讨深度学习在风湿病影像分析中的应用及其对未来诊断、治疗决策和个性化医疗的潜在影响	风湿病影像数据，包括类风湿性关节炎(RA)、骨关节炎(OA)和脊柱关节炎(SpA)患者的影像	digital pathology	rheumatoid arthritis, osteoarthritis, spondyloarthritis	深度学习(DL)	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
14736	2025-03-28	Machine Learning Potential for Copper Hydride Clusters: A Neutron Diffraction-Independent Approach for Locating Hydrogen Positions 2025-Mar-26, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c02046 PMID:40088162	研究论文	本文提出了一种名为SSW-NN的创新策略，用于准确预测金属氢化物团簇中氢的位置，无需依赖中子衍射数据	提出了一种不依赖中子衍射数据的机器学习方法SSW-NN，能够准确预测氢的位置，适用于仅有X射线衍射数据或DFT预测的情况	虽然方法在铜氢化物团簇上验证有效，但对于其他金属氢化物系统的普适性仍需进一步验证	开发一种不依赖中子衍射的机器学习方法，用于确定金属氢化物团簇中氢的位置	铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（如银和合金氢化物）	机器学习	NA	SSW-NN（随机表面行走与神经网络结合的方法）	神经网络	X射线衍射数据、DFT预测数据	铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
14737	2025-03-28	Sparse-View CT Joint Reconstruction Strategy with Sparse Sampling Encoding Layer 2025-Mar-25, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056354972250221012822 PMID:40143696	research paper	提出了一种基于稀疏采样编码层的稀疏视角CT联合重建策略，旨在自动搜索有效的稀疏采样方案并提高重建质量	开发了一种端到端的稀疏角度CT重建方法，通过采样编码层自动搜索稀疏采样方案，并结合了基于Radon域和图像域绘制的联合重建策略	方法仅针对特定的剂量约束进行稀疏采样方案的搜索，可能不适用于所有剂量约束条件	开发一种能够自动搜索高效稀疏采样方案并提高CT图像重建质量的端到端方法	稀疏角度CT图像重建	machine learning	NA	deep learning	neural network	CT图像	基于公共CT数据集进行的实验	NA	NA	NA	NA
14738	2025-03-28	Image segmentation and coverage estimation of deep-sea polymetallic nodules based on lightweight deep learning model 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89952-8 PMID:40128230	研究论文	本文提出了一种名为YOLOv7-PMN的轻量级深度学习模型，用于深海多金属结核的图像分割和覆盖率估计	模型采用MobileNetV3-Small轻量级特征提取框架，并集成多级Squeeze-and-Excitation注意力机制，提高了检测精度和推理速度，同时减少了模型大小	未明确提及具体局限性	实时、准确、高效地计算深海多金属结核的覆盖率参数	深海多金属结核	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7-PMN（基于YOLOv7改进的轻量级模型）	海底视频数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
14739	2025-03-28	A deep learning-based hybrid method for PM2.5 prediction in central and western China 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95460-6 PMID:40128263	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的混合方法，用于预测中国中部和西部地区的PM2.5浓度	结合Transformer和LSTM架构，并通过粒子群优化（PSO）算法进行参数优化，利用LSTM的门控机制、Transformer的位置编码和自注意力机制以及PSO的优化能力，提升了PM预测的性能	未提及模型在其他地区或不同污染条件下的适用性	提高PM2.5预测的准确性和可靠性	中国中部和西部地区的PM2.5浓度数据	machine learning	NA	deep learning, PSO	Transformer, LSTM	时间序列数据	未明确提及样本数量，但涉及多个城市和不同时期的数据	NA	NA	NA	NA
14740	2025-03-28	Detection of cyber attacks in electric vehicle charging systems using a remaining useful life generative adversarial network 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92895-9 PMID:40128270	research paper	本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的剩余使用寿命（RUL）方法，用于检测电动汽车充电系统中的网络攻击	利用GAN结合RUL方法预测网络攻击的剩余时间，为网络安全策略带来革命性变化	研究仅针对电动汽车充电设备（EVSE）在空闲和充电状态下的网络和主机攻击场景进行了测试	提高电动汽车充电系统的网络安全，减少网络攻击带来的经济和声誉损失	电动汽车充电设备（EVSE）及其网络攻击	machine learning	NA	GAN, GRU, LSTM, RNN, CNN, MLP	GAN-GRU, GAN-LSTM, GAN-RNN, GAN-CNN, GAN-MLP, GAN-Dense Layer	网络攻击数据	NA	NA	NA	NA	NA