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
16201	2025-10-07	Unlocking the power of AI for phenotyping fruit morphology in Arabidopsis 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae123 PMID:39937596	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的实例分割模型和流程，用于自动化表型拟南芥果实形态	首次将深度学习应用于多亲本高级世代杂交群体的果实形态表型分析，实现了大规模自动化表型测量	分割任务的精确度相对较低（55.9%），器官水平性状表型的精确性和适应性仍需进一步验证	评估深度学习在植物果实形态表型分析中的有效性，建立表型与基因型关联	拟南芥果实形态	计算机视觉	NA	图像表型分析	实例分割模型	图像	332,194个单独果实	NA	NA	平均精确度,检测精确度,分割精确度	NA
16202	2025-10-07	Deep learning in gonarthrosis classification: a comparative study of model architectures and single vs. multi-model methods 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1413820 PMID:39974355	研究论文	本研究比较了单模型和多模型深度学习方法在膝关节骨关节炎KL分级分类中的性能	首次系统比较单模型与多模型方法在KL分级中的效果，并评估七种CNN架构在四种不同任务中的表现	需要临床验证，未来应探索集成建模和更先进的数据增强技术	比较单模型和多模型深度学习方法在膝关节骨关节炎KL分级分类中的性能	膝关节前后位X射线图像	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像，CLAHE对比度增强	CNN	图像	14,607张来自三家医院的标注膝关节X射线图像	YOLOv5	NfNet-F0/F1, EfficientNet-B0/B3, Inception-ResNet-v2, VGG16	F1-score, 准确率	NA
16203	2025-10-07	Dynamic Visualization of Computer-Aided Peptide Design for Cancer Therapeutics 2025, Drug design, development and therapy DOI:10.2147/DDDT.S497126 PMID:39974609	综述	通过文献计量学分析探讨计算机辅助肽设计在癌症治疗领域的研究现状、热点和未来趋势	首次采用文献计量学方法系统分析计算机辅助抗癌肽设计领域的发展脉络和研究热点	仅基于Web of Science数据库的1547篇文献，可能存在收录范围限制	探索计算机辅助肽设计在癌症治疗领域的研究现状和发展趋势	2006-2024年间计算机辅助抗癌肽设计相关的研究文献	生物信息学	癌症	文献计量分析,分子动力学模拟,分子对接,深度学习	NA	文献数据	1547篇相关出版物	CiteSpace,VOSviewer,Bibliometrix,Origin	NA	NA	NA
16204	2025-10-07	Research trends in livestock facial identification: a review 2025-Jan, Journal of animal science and technology IF:2.7Q1 DOI:10.5187/jast.2025.e4 PMID:39974780	综述	本文综述了基于视频处理和卷积神经网络的动物面部识别技术在精准畜牧业中的应用	整合视频处理与CNN深度学习技术，实现动物生长估计、个体识别和行为监测的自动化	NA	探讨视频处理和CNN深度学习在畜牧业面部识别中的研究趋势和应用	牲畜动物	计算机视觉	NA	视频处理, 深度学习	CNN	视频数据	NA	NA	NA	NA	NA
16205	2025-10-07	Research progress of MRI-based radiomics in hepatocellular carcinoma 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1420599 PMID:39980543	综述	本文系统评估基于MRI影像组学在肝细胞癌诊疗中的研究进展与应用价值	首次系统综述2018-2025年间MRI影像组学在肝细胞癌多维度临床应用的最新进展	领域内方法可解释性不足，需要进一步验证研究	评估影像组学方法学并阐述MRI影像组学在肝细胞癌诊疗中的临床进展	肝细胞癌患者	数字病理	肝癌	MRI影像组学	深度学习, 机器学习	医学影像	93篇文献的系统分析	NA	NA	NA	NA
16206	2025-10-07	A pelvis MR transformer-based deep learning model for predicting lung metastases risk in patients with rectal cancer 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1496820 PMID:39980546	研究论文	开发基于骨盆MR图像和临床特征的Transformer深度学习模型，用于预测直肠癌患者肺转移风险	首次将Transformer架构应用于直肠癌肺转移预测，并整合骨盆MR图像与临床特征	样本量相对有限（819例患者），仅使用单一医疗中心数据	开发准确预测直肠癌肺转移风险的深度学习模型	经组织学确认的直肠癌患者	计算机视觉	直肠癌	磁共振成像（MRI）	Transformer, CNN	医学图像（T2WI和DWI MR图像）	819例直肠癌患者	NA	Transformer, ResNet18, EfficientNetb0, MobileNet, ShuffleNet, DenseNet	AUC, 灵敏度, 特异度, 准确率	NA
16207	2025-10-07	Machine learning-based myocardial infarction bibliometric analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1477351 PMID:39981082	文献计量分析	通过文献计量学方法分析2008-2024年机器学习在心肌梗死领域的研究趋势和热点	首次系统分析机器学习在心肌梗死领域的文献计量特征，识别新兴研究方向和国际合作模式	仅基于Web of Science数据库的1036篇文献，可能存在收录偏差	探索机器学习在心肌梗死领域的研究趋势、热点和未来发展方向	2008-2024年间心肌梗死与机器学习相关的1036篇学术文献	机器学习	心肌梗死	文献计量分析	NA	文献元数据	1036篇出版物	CiteSpace, Bibliometrix, VOSviewer	NA	发文量、影响因子、被引频次	NA
16208	2025-10-07	Development and validation of a deep learning-enhanced prediction model for the likelihood of pulmonary embolism 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1506363 PMID:39981086	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的肺栓塞风险预测模型PE-Mind	使用卷积神经网络结合三个定制模块增强预测性能，开发了实时临床操作的Web服务器PulmoRiskAI	未明确说明样本来源和数据收集的时间范围	开发精确高效的肺栓塞风险预测模型以改进现有临床工具的局限性	急性深静脉血栓形成患者	机器学习	肺栓塞	临床数据分析	CNN	临床特征数据	NA	NA	卷积神经网络,残差模块	准确率,AUC	NA
16209	2025-10-07	Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76639-9 PMID:39448760	研究论文	提出基于咳嗽音频信号的COVID-19检测框架Cough2COVID-19，采用多层集成深度学习方法和特征选择算法	开发了多层集成深度学习框架和CoughFeatureRanker特征选择算法，首次实现从15个咳嗽音频特征中自动选择最具判别性的特征用于COVID-19检测	NA	开发低成本、非侵入式且易于获取的COVID-19检测方法	咳嗽音频信号	机器学习	COVID-19	音频信号分析	集成深度学习	音频	NA	NA	多层集成深度学习框架	特异性, 灵敏度, 准确率, AUC	NA
16210	2025-10-07	Deep learning improves physician accuracy in the comprehensive detection of abnormalities on chest X-rays 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76608-2 PMID:39448764	研究论文	开发了一种FDA批准的AI系统，通过深度学习算法辅助医生全面检测和定位胸部X光片异常	FDA批准的AI系统能显著提高医生检测胸部X光片异常的准确性，特别是使非放射科医生达到放射科医生的诊断水平	NA	评估AI系统在辅助医生检测胸部X光片异常方面的效果	胸部X光片异常检测	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	深度学习算法	医学影像	大型数据集和公开可用数据	NA	NA	AUC	NA
16211	2025-10-07	Generating multi-pathological and multi-modal images and labels for brain MRI 2024-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103278 PMID:39059240	研究论文	提出一种两阶段生成模型，能够生成脑部MRI的多病理多模态图像及对应的语义标签图	首次结合潜在扩散模型和VAE-GAN生成配对的2D/3D语义标签图和多模态图像，支持多种分割任务	未明确说明生成图像的质量评估标准和计算资源需求	开发能够生成配对图像和分割标签的生成模型，用于下游监督分割任务	脑部MRI图像及其语义分割标签	医学影像分析	脑部疾病	MRI	潜在扩散模型, VAE-GAN	2D/3D医学图像, 分割标签	NA	NA	潜在扩散模型, VAE-GAN	分割性能	NA
16212	2025-10-07	Automated vessel-specific coronary artery calcification quantification with deep learning in a large multi-centre registry 2024-Jun-28, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae045 PMID:38376471	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化血管特异性冠状动脉钙化量化方法，并在大型多中心注册研究中验证了其准确性和预后价值	首次在大型多中心注册研究中验证深度学习模型在门控CT和非门控衰减校正CT上自动量化血管特异性冠状动脉钙化的能力	研究仅基于观察性数据，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习模型在自动量化血管特异性冠状动脉钙化方面的准确性和预后意义	冠状动脉及其主要分支（左主干/左前降支、左回旋支、右冠状动脉）	数字病理	心血管疾病	心电图门控计算机断层扫描、衰减校正计算机断层扫描	深度学习	CT图像	训练集3000例门控CT，测试集2094例门控CT和5969例非门控AC CT	NA	NA	Cohen's Kappa系数, 风险比, 置信区间	NA
16213	2025-10-07	Quantifying the spatial patterns of retinal ganglion cell loss and progression in optic neuropathy by applying a deep learning variational autoencoder approach to optical coherence tomography 2024, Frontiers in ophthalmology DOI:10.3389/fopht.2024.1497848 PMID:39963427	研究论文	本研究提出一种增强型变分自编码器方法，用于量化视网膜神经节细胞损失的空间模式并追踪其在视神经病变中的进展	开发了包含编码器、显示解码器和增强解码器的bVAE架构，能够分解GCL厚度图为显示潜变量和增强潜变量，首次实现对视神经损伤空间模式的动态追踪和病因分类	仅使用光学相干断层扫描数据，未来需要整合其他影像模态提升诊断能力	开发深度学习模型以可视化和量化视神经病变中视网膜神经节细胞变薄的空间模式	822名受试者的10,701个OCT黄斑扫描数据	计算机视觉	视神经病变	光学相干断层扫描	变分自编码器,XGBoost	医学影像	10,701个OCT扫描来自822名受试者	NA	增强型变分自编码器	RMSE,SSIM,AUC	NA
16214	2025-10-07	Adaptive spatial-channel feature fusion and self-calibrated convolution for early maize seedlings counting in UAV images 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1496801 PMID:39980762	研究论文	提出基于DINO的RC-Dino深度学习方法，通过自适应空间特征融合和自校准卷积提升无人机图像中早期玉米幼苗计数精度	提出新型自校准卷积层RSCconv和自适应空间特征融合模块ASCFF，增强特征表示能力和判别能力	未明确说明方法在其他作物或复杂环境下的泛化能力	提高无人机图像中早期玉米幼苗计数的准确性和鲁棒性	早期玉米幼苗	计算机视觉	NA	无人机成像技术	基于DINO的目标检测模型	无人机图像	1,233张标注图像，包含83,404个个体标注	PyTorch（基于DINO实现推断）	DINO, Faster R-CNN, RetinaNet, YOLOX, Deformable DETR	平均精度(AP), 召回率(Recall), 决定系数(R²)	NA
16215	2025-10-07	Efficient and accurate identification of maize rust disease using deep learning model 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1490026 PMID:39980760	研究论文	开发了一种基于深度学习的玉米锈病识别模型，能够高效准确地区分普通玉米锈病和南方玉米锈病	在YOLOv8s主干网络中集成SimAM模块和BiFPN进行尺度融合，并使用DWConv实现简化检测	NA	实现玉米锈病的准确识别和分类，支持田间大规模锈病爆发的有效检测和管理	玉米锈病图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	YOLOv8s, SimAM, BiFPN, DWConv	准确率, 平均准确率, 召回率, F1值, 帧率	移动手机部署
16216	2025-10-07	Automated classification of fat-infiltrated axillary lymph nodes on screening mammograms 2023-Nov, The British journal of radiology DOI:10.1259/bjr.20220835 PMID:37751215	研究论文	开发基于深度学习的自动化流程对筛查性乳腺X线摄影中的脂肪浸润腋窝淋巴结进行分类	首次使用自动化深度学习方法对脂肪浸润淋巴结进行分类	标记数据稀缺可能限制模型泛化能力	开发快速可推广的工具辅助数据标注，支持大规模研究	筛查性乳腺X线摄影中的脂肪浸润腋窝淋巴结	计算机视觉	肥胖相关疾病	乳腺X线摄影	深度学习	医学影像	886张内部机构乳腺X线片和外部数据库子集	NA	两阶段深度学习模型	准确率, AUC	NA
16217	2025-10-07	Using ensembles and distillation to optimize the deployment of deep learning models for the classification of electronic cancer pathology reports 2022-Oct, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooac075 PMID:36110150	研究论文	通过集成学习和知识蒸馏优化电子癌症病理报告分类深度学习模型的部署	将1000个多任务卷积神经网络的集成知识蒸馏到单一模型中，减少过拟合和模型过度自信	在极端类别不平衡和噪声数据集上的应用仍有局限	优化癌症病理报告分类模型的部署效果	电子癌症病理报告	自然语言处理	癌症	知识蒸馏	CNN	文本	NA	NA	多任务卷积神经网络(MtCNN)	准确率,弃权率	低计算资源环境
16218	2025-10-07	Deep learning on resting electrocardiogram to identify impaired heart rate recovery 2022-Aug, Cardiovascular digital health journal IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.cvdhj.2022.06.001 PMID:36046430	研究论文	本研究开发了一种基于静息心电图的深度学习模型来预测心率恢复能力，并验证其与心血管疾病风险的关联	首次使用静息心电图通过深度学习模型预测运动后心率恢复能力，无需实际运动测试	研究人群主要为英国生物银行参与者，需要进一步验证在其他人群中的适用性	探索基于静息心电图的心率恢复能力预测及其与心血管疾病风险的关联	英国生物银行参与者的静息心电图数据和临床结局	机器学习	心血管疾病	心电图	CNN	心电图波形	56,793名个体（平均年龄57岁，51%女性）	NA	卷积神经网络	相关系数, 风险比, 置信区间	NA
16219	2025-10-07	Deep learning based analysis of dynamic video ultrasonography for predicting cervical lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma 2025-Mar, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-024-04091-w PMID:39556263	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的动态视频超声分析模型，用于预测甲状腺乳头状癌患者的颈淋巴结转移风险	首次将深度学习应用于动态超声视频分析来预测颈淋巴结转移，相比传统静态图像方法具有更高准确性和鲁棒性	研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限（388例患者），需要多中心前瞻性验证	开发深度学习模型辅助临床医生更准确预测甲状腺乳头状癌患者的颈淋巴结转移风险	甲状腺乳头状癌患者及其甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	CNN	视频,图像	388例患者的717个甲状腺结节	NA	DenseNet121	AUROC,敏感性,特异性	NA
16220	2025-10-07	Early-Stage Melanoma Cancer Diagnosis Framework for Imbalanced Data From Dermoscopic Images 2025-Mar, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24736 PMID:39573895	研究论文	提出一种用于皮肤镜图像中早期黑色素瘤诊断的深度学习框架，解决数据不平衡问题	结合CNN、DenseNet、批量归一化层、最大池化和ReLU激活函数的新型框架，有效解决过拟合问题	NA	开发自动化的黑色素瘤早期诊断方法	皮肤镜图像中的黑色素瘤病变	计算机视觉	黑色素瘤皮肤癌	皮肤镜成像	CNN, DenseNet	图像	ISIC-2019数据集和HAM-10000数据集的大量样本	NA	CNN, DenseNet	准确率, 微平均准确率	NA