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
1481	2025-06-02	Accelerated proton resonance frequency-based magnetic resonance thermometry by optimized deep learning method 2025-May-31, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17909 PMID:40450352	research paper	本研究通过优化的深度学习方法提升基于质子共振频率的磁共振测温技术的时间分辨率，以支持聚焦超声治疗中的实时监测	提出了一种结合预训练/训练阶段数据增强、知识蒸馏和新型振幅-相位解耦损失函数的深度学习方法，显著提高了MR测温的准确性和效率	在4倍欠采样情况下，评估指标显示准确性降低了约10%	提升动态MR温度图重建的时间分辨率，支持聚焦超声治疗中的实时监测	子宫肌瘤患者的临床数据集以及体模和离体组织加热实验数据	medical imaging	uterine fibroids	proton resonance frequency-based magnetic resonance thermometry	ResUNet	MRI images	phantom and ex vivo tissue heating experiments, clinical dataset from patients with uterine fibroids
1482	2025-06-02	Unified estimation of rice canopy leaf area index over multiple periods based on UAV multispectral imagery and deep learning 2025-May-30, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01398-1 PMID:40442795	研究论文	本研究利用无人机多光谱遥感技术和深度学习模型，实现了水稻冠层叶面积指数(LAI)的多时期统一估算	结合无人机多光谱遥感和CNN技术，提出了一种高效准确的水稻LAI多时期估算方法，并通过特征筛选提高了模型精度	未来可进一步探索更多特征提取和变量筛选方法，通过优化模型结构提高精度和稳定性	开发高效准确的水稻生长监测方法	水稻冠层叶面积指数(LAI)	农业遥感	NA	无人机多光谱遥感	MLP, CNN	多光谱图像	NA
1483	2025-06-02	DeepUSPS: Deep Learning-Empowered Unconstrained-Structural Protein Sequence Design 2025-May-30, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26847 PMID:40448386	research paper	提出了一种名为DeepUSPS的深度学习模型，用于解决无约束结构蛋白质序列设计中的优化效率低、生成蛋白质与天然蛋白质相似性高及热稳定性差的问题	采用了创新的Inverted Dense Residual Network (IDRNet)解决热稳定性不足问题，构建了Sequence-Pairwise Features Extraction Synthetic Network (SPFESN)降低设计蛋白质的相似性，并引入了Warm Restart AngularGrad (WRA)优化器优化3D Position-Specific Scoring Matrix (3Dpssm)	研究主要基于计算机模拟实验，未涉及实际生物实验验证	提高无约束结构蛋白质序列设计的效率和生成蛋白质的质量	无约束结构蛋白质序列	machine learning	NA	深度学习	IDRNet, SPFESN	蛋白质序列数据	1000个理想化(IDE)蛋白质序列
1484	2025-06-02	Intergenerational inequity from hydrological drought in a warming world 2025-May-30, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125988 PMID:40449421	research paper	该研究通过构建干旱模拟模型链，量化了不同世代人群面临的水文干旱风险，揭示了气候变化导致的代际不公平问题	首次构建了混合陆地模型链来量化水文干旱的代际暴露差异，并预测了未来极端干旱事件对年轻世代的严重影响	研究基于SSP5-85情景和有限数量的GCM输出，可能无法涵盖所有气候不确定性	量化气候变化背景下不同世代人群面临的水文干旱风险差异	全球4091个流域和不同出生年份的人群（1960年和2020年出生群体）	气候建模	NA	混合陆地模型链、深度学习方法	深度学习模型	气候模型输出、水文数据	4091个流域的模拟数据
1485	2025-06-02	Evaluation of machine learning and deep learning algorithms for fire prediction in Southeast Asia 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00628-9 PMID:40442135	研究论文	评估机器学习和深度学习算法在东南亚火灾预测中的应用	比较了六种不同的ML和DL模型在东南亚火灾预测中的表现，并针对不同地区的时空动态特点推荐了最优模型	未提及模型在其他地区或不同时间尺度上的泛化能力	提高东南亚地区火灾预测的准确性以支持火灾管理决策	东南亚地区的植被火灾	机器学习	NA	VIIRS卫星数据	MLP, CNN, LSTM, CNN-LSTM, ConvLSTM	卫星图像数据	东南亚多国（文莱、印尼、马来西亚等）的火灾数据
1486	2025-06-02	An efficient dual-branch framework via implicit self-texture enhancement for arbitrary-scale histopathology image super-resolution 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02503-z PMID:40442141	research paper	提出了一种基于隐式自纹理增强的双分支框架（ISTE），用于任意尺度病理图像超分辨率	ISTE框架通过特征聚合分支和纹理学习分支，结合两阶段纹理增强策略，有效提升病理图像超分辨率的局部细节和高频纹理细节	未明确提及具体局限性	解决病理图像任意尺度超分辨率问题，提升图像质量以支持下游病理分析任务	病理图像	digital pathology	lung cancer	deep learning-based single-image super-resolution (SISR), implicit neural representation (INR)	dual-branch framework (ISTE)	image	公开数据集（TMA、HistoSR和TCGA肺癌数据集）
1487	2025-06-02	A deep learning model for prediction of lysine crotonylation sites by fusing multi-features based on multi-head self-attention mechanism 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04058-5 PMID:40442183	研究论文	提出了一种基于多头自注意力机制的深度学习模型DeepMM-Kcr，用于预测赖氨酸巴豆酰化位点	融合了自然语言处理特征和手工特征，并采用多头自注意力机制进行特征融合，构建了基于CNN、双向GRU和多层感知机的深度学习框架	NA	快速准确地识别赖氨酸巴豆酰化修饰位点，以研究其生物学效应	赖氨酸巴豆酰化位点	机器学习	NA	深度学习	CNN, 双向GRU, 多层感知机	蛋白质序列数据	NA
1488	2025-06-02	Evaluating statistical consistency for the ocean component of earth system models using physics informed convolutional autoencoder 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03092-7 PMID:40442217	研究论文	本文提出了一种基于物理信息卷积自编码器（PIConvAE）的深度学习方法O-ESM-DCT，用于评估地球系统模型（ESMs）海洋组分的统计一致性	O-ESM-DCT采用物理信息卷积自编码器模型，在少量模拟数据下实现快速收敛，并通过数据保真度和物理驱动损失作为一致性评估指标	传统深度学习方法在小数据环境下缺乏鲁棒性且难以保证收敛	开发一种高效评估地球系统模型海洋组分统计一致性的方法	地球系统模型（ESMs）的海洋组分	机器学习	NA	深度学习	卷积自编码器（PIConvAE）	模型模拟数据	少量模拟数据
1489	2025-06-02	Hierarchical Information-guided robotic grasp detection 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03313-z PMID:40442259	研究论文	提出了一种名为GraspFormer的新型机器人抓取检测方法，通过独特的编码器-解码器框架和Grasp Transformer Block来解决复杂环境中抓取检测的挑战	引入了层次信息引导的自注意力机制(HIGSA)和自适应深度通道调制器(DCM)，以增强特征交互和竞争，同时建模长距离依赖关系	未提及具体的实验环境限制或数据集的局限性	提高机器人在复杂动态环境中的抓取准确性和效率	机器人抓取检测	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	未提及具体样本数量
1490	2025-06-02	Gaussian random fields as an abstract representation of patient metadata for multimodal medical image segmentation 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03393-x PMID:40442267	research paper	提出了一种新颖的多模态分割方法，将患者元数据以高斯随机场的形式引入训练流程，用于慢性伤口的检测和监测	首次将患者数据整合到慢性伤口分割工作流中，通过高斯随机场表达患者元数据，并使用特定元数据类别训练个体模型后通过距离变换平均合并预测掩码	未提及方法在其他类型伤口或医学图像分割任务中的泛化能力	开发创新的深度学习方法以减少慢性伤口对患者和临床医生的影响	糖尿病患者的慢性伤口	digital pathology	diabetes	deep learning	multimodal segmentation model	multimodal medical image	Diabetic Foot Ulcer Challenge 2022测试集
1491	2025-06-02	Mild to moderate COPD, vitamin D deficiency, and longitudinal bone loss: The MESA study 2025-May-29, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2025.117550 PMID:40449861	research paper	该研究探讨了轻度至中度慢性阻塞性肺疾病（COPD）与维生素D缺乏对骨密度（BMD）纵向下降的影响	研究发现轻度至中度COPD仅在维生素D缺乏的参与者中与椎骨BMD的纵向下降显著相关，揭示了维生素D缺乏在COPD患者骨丢失中的关键作用	研究样本中轻度至中度COPD患者数量相对较少（173人），可能影响结果的普遍性	探究轻度至中度COPD与维生素D缺乏对骨密度下降的联合影响	1226名参与者，其中173名轻度至中度COPD患者和1053名无COPD的对照者	医学研究	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	胸部CT扫描和深度学习算法进行椎体自动分割	深度学习算法	医学影像（CT扫描）和临床数据	1226名参与者，包括173名轻度至中度COPD患者
1492	2025-06-02	Recent advances in antibody optimization based on deep learning methods 2025-May-28, Journal of Zhejiang University. Science. B DOI:10.1631/jzus.B2400387 PMID:40436639	review	本文综述了基于深度学习的抗体优化方法的最新进展	探讨了人工智能算法，特别是深度学习方法在抗体优化中的应用及其潜在解决方案	讨论了当前通用深度学习算法在抗体优化中面临的挑战	优化抗体的性质以加速抗体药物的开发	抗体	machine learning	NA	deep learning	NA	NA	NA
1493	2025-06-02	Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver 2025-May-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05201-7 PMID:40436863	research paper	该研究介绍了CirrMRI600+数据集，包含628个高分辨率腹部MRI扫描，用于肝硬化肝脏的自动分割和分析	首次提供了大规模、专家标注的肝硬化肝脏MRI数据集，并提供了11种最先进深度学习模型的基准结果	数据集虽然规模较大，但可能仍不足以覆盖所有肝硬化病例的形态学变异	开发自动化肝硬化肝脏分析的计算方法，加速肝硬化视觉分期和个性化治疗规划的进展	肝硬化患者的肝脏MRI图像	digital pathology	liver cirrhosis	MRI	deep learning	image	628个高分辨率腹部MRI扫描（310个T1加权和318个T2加权序列，近40,000个标注切片）
1494	2025-06-02	Operationalizing postmortem pathology-MRI association studies in Alzheimer's disease and related disorders with MRI-guided histology sampling 2025-May-28, Acta neuropathologica communications IF:6.2Q1 DOI:10.1186/s40478-025-02030-y PMID:40437594	research paper	开发了一种结合7T MRI引导的组织病理学采样和全切片数字成像的综合方案，用于阿尔茨海默病及相关疾病的死后病理-MRI关联研究	提出了一个结合患者特异性3D打印模具和半自动化MRI到组织学配准流程的创新方法，以及使用弱监督深度学习的定量病理评分系统	研究仅针对29个大脑样本进行了验证，样本量相对较小	开发一个可扩展且可重复的方法，用于研究死后脑病理学，以促进阿尔茨海默病及相关疾病的诊断和治疗策略	阿尔茨海默病及相关疾病患者的死后大脑组织	digital pathology	Alzheimer's disease	7T MRI, whole-slide digital imaging, weakly supervised deep learning	deep learning	MRI images, histopathological images	29 brains with diagnosis on the AD spectrum
1495	2025-06-02	Artificial Intelligence Tools for Preconception Cardiomyopathy Screening Among Women of Reproductive Age 2025-May-27, Annals of family medicine IF:4.4Q1 DOI:10.1370/afm.230627 PMID:40300816	研究论文	评估人工智能工具在育龄妇女中检测左心室收缩功能障碍的诊断性能	使用深度学习方法从12导联心电图和数字听诊器记录中预测左心室收缩功能障碍，展示了较高的诊断准确性	研究样本量较小（两个队列各100名参与者），且主要在非西班牙裔白人女性中进行，可能限制结果的普遍性	评估人工智能工具在育龄妇女中检测左心室收缩功能障碍的诊断性能	育龄妇女（18-49岁）	数字病理学	心血管疾病	12导联心电图、数字听诊器记录（单导联心电图+心音图）、深度学习	深度学习模型	心电图、心音图	两个队列各100名参与者（总计200名）
1496	2025-06-02	A hybrid explainable federated-based vision transformer framework for breast cancer prediction via risk factors 2025-May-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96527-0 PMID:40419634	research paper	提出了一种可解释的联邦学习框架，结合Vision Transformer和CNN，用于乳腺癌预测	结合了联邦学习、Vision Transformer和CNN的混合模型，并引入可解释AI技术提高模型透明度	未提及具体的数据集规模和多样性限制	开发一个隐私保护且准确的乳腺癌预测框架	乳腺癌预测	digital pathology	breast cancer	federated learning, XAI	Vision Transformer (ViT), CNN	image, risk factors data	NA
1497	2025-06-02	Structure from motion-convolutional neural network model (SfM-CNN) achieved accurate portable Chinese dietary chemical composition estimation for dietary recall 2025-May-27, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144908 PMID:40449202	研究论文	该研究开发了一种结合运动结构（SfM）和卷积神经网络（CNN）的AI模型，用于自动化分析中国食物的化学成分	首次将SfM技术与CNN结合，应用于中国复杂多样的饮食化学成分分析，准确率误差小于4%	研究仅基于新开发的中国菜肴数据集ChineseDish-100，可能无法涵盖所有中国饮食种类	开发高效、准确且文化相关的饮食分析工具，用于健康和营养管理	中国食物的化学成分	计算机视觉	NA	SIFT算法、3D重建技术	SfM-CNN、SIFT-ResNet50	图像	ChineseDish-100数据集
1498	2025-06-02	Accuracy and time efficiency of deep learning-based three-dimensional crown segmentation on intraoral scanning: a systematic review and meta-analysis 2025-May-23, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105842 PMID:40414275	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于深度学习的三维牙冠分割在口腔内扫描中的准确性和时间效率	首次系统评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的性能，并比较其与传统手动方法的时间效率	存在数据选择和指标测试的异质性，且需要进一步优化算法以实现精确的牙龈边界分割	评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效率	口腔内扫描图像中的牙冠分割	数字病理	NA	深度学习	NA	三维图像	44项符合纳入标准的研究（来自1220项初步筛选研究）
1499	2025-06-02	Deep learning dosiomics for the pretreatment prediction of radiation dermatitis in nasopharyngeal carcinoma patients treated with radiotherapy 2025-May-22, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110951 PMID:40412532	research paper	本研究开发了一种结合剂量组学和深度学习（DL）的模型，用于预测鼻咽癌（NPC）患者放疗后≥2级放射性皮炎（RD）的发生	首次将剂量组学特征与深度学习特征结合，构建端到端模型预测放射性皮炎，并通过整合临床因素进一步提高预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（290例患者），且仅来自两个医疗中心	预测鼻咽癌患者放疗后放射性皮炎的发生风险	接受放疗的鼻咽癌患者	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	dosiomics, deep learning	XGBoost, ResNet-34	radiation dose distribution	290名鼻咽癌患者（训练集167例，内部验证集72例，外部验证集51例）
1500	2025-06-02	Neurophysiological Approaches to Lie Detection: A Systematic Review 2025-May-18, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15050519 PMID:40426690	系统综述	本文系统评估了2017-2024年间基于EEG和ERP P300反应的测谎研究，总结了常用的EEG信号处理技术、特征提取方法和分类算法	首次系统比较了不同EEG信号处理技术和分类算法在测谎任务中的表现，并指出混合模型和深度学习模型的优势	仅限于2017-2024年的英文文献，且主要关注面部识别任务中的ERP P300反应	评估EEG基于ERP P300反应的测谎技术效果，并识别最优方法	使用EEG进行测谎的研究	神经科学	NA	EEG, ERP P300	SVM, LDA, CNN	神经生理信号	NA