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
17041	2025-10-07	Design and developing a robot-assisted cell batch microinjection system for zebrafish embryo 2025-Feb-20, Microsystems & nanoengineering IF:7.3Q1 DOI:10.1038/s41378-024-00809-y PMID:39979250	研究论文	开发了一种用于斑马鱼胚胎细胞批量微注射的机器人辅助自动化系统	首次提出具有微力感知的微注射器并集成在封闭式微流控芯片中，结合深度学习模型精确定位注射位置	NA	提高斑马鱼胚胎细胞微注射的效率和精度	斑马鱼胚胎细胞	生物医学工程	NA	微流控技术，微注射技术	深度学习	图像	NA	NA	NA	注射效率，穿刺成功率，细胞存活率	NA
17042	2025-10-07	High throughput analysis of rare nanoparticles with deep-enhanced sensitivity via unsupervised denoising 2025-Feb-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56812-y PMID:39979247	研究论文	开发了一种结合无监督深度学习去噪方法和纳米颗粒检测光流控装置的高通量纳米颗粒分析技术	提出了名为“深度纳米测量”(DNM)的新方法，通过无监督深度学习去噪与专用光流控装置结合，同时实现高可扩展性、高通量和高灵敏度	NA	开发能够同时实现高可扩展性、高通量和高灵敏度的纳米颗粒分析技术	纳米颗粒，包括聚苯乙烯微珠和细胞外囊泡(EVs)	机器学习	结直肠癌	光流控技术，无监督深度学习去噪	深度学习	纳米颗粒检测信号	1,214,392个总颗粒，稀有目标细胞外囊泡占比最低0.002%	NA	NA	检测限(30nm)，通量(超过100,000事件/秒)，稀有颗粒检测能力	NA
17043	2025-10-07	FaultSeg: A Dataset for Train Wheel Defect Detection 2025-Feb-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04557-0 PMID:39979297	研究论文	本文提出了用于火车车轮缺陷检测的FaultSeg数据集，并评估了YOLOv9实例分割算法在该数据集上的性能	开发了首个专门用于火车车轮缺陷检测的标注数据集，包含三种缺陷类型的人工标注	数据集规模相对较小（仅829张图像），模型准确率有待进一步提升	开发自动化的火车车轮缺陷检测系统，确保铁路运输安全	火车车轮的缺陷检测	计算机视觉	NA	路旁数据采集系统	YOLO	图像	829张人工标注的缺陷车轮图像	NA	YOLOv9	准确率	NA
17044	2025-10-07	Application of deep learning for fruit defect recognition in Psidium guajava L 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88936-y PMID:39979339	研究论文	本研究应用深度学习技术对番石榴果实的外观缺陷进行识别检测	首次将YOLO v4模型应用于番石榴果实缺陷识别，实现了对13种不同缺陷类型的高精度检测	样本数量相对有限（189个果实，1701张图像），可能影响模型的泛化能力	开发基于深度学习的番石榴果实外观缺陷自动检测系统	番石榴果实及其外观缺陷（包括病虫害和人为损伤）	计算机视觉	植物病害	深度学习，图像识别	CNN	图像	189个番石榴果实，1701张图像	NA	YOLO v4	假阳性率，假阴性率，准确率，FPS	NA
17045	2025-10-07	Design of tomato picking robot detection and localization system based on deep learning neural networks algorithm of Yolov5 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90080-6 PMID:39979369	研究论文	提出了一种基于YOLOv5深度学习算法和SGBM算法的番茄检测与定位系统，用于复杂环境下的番茄识别和三维定位	将YOLOv5深度学习算法与SGBM立体匹配算法相结合，实现了番茄的检测与三维定位一体化	仅在温室环境下测试，样本量相对较小（640张图像）	提高现代农业中番茄采摘的检测精度和定位准确性	温室环境中的番茄果实	计算机视觉	NA	深度学习，立体视觉	YOLOv5	图像	640张番茄图像，分为无遮挡、叶片遮挡和枝条遮挡三类	NA	YOLOv5	检测准确率，距离测量误差	NA
17046	2025-10-07	IoT-driven smart assistive communication system for the hearing impaired with hybrid deep learning models for sign language recognition 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89975-1 PMID:39979401	研究论文	提出一种基于物联网和混合深度学习的手语识别智能辅助通信系统，用于帮助听力受损人群	结合改进的MobileNetV3特征提取、CNN-BiGRU-A分类器和AROA超参数优化算法构建混合深度学习框架	仅在印度手语数据集上进行验证，未测试其他地区手语变体	开发智能手语识别系统以改善听力受损人群的沟通能力	听力受损人群的手语交流	计算机视觉,自然语言处理	听力障碍	图像处理,深度学习	CNN,BiGRU,注意力机制	图像	印度手语数据集	NA	改进的MobileNetV3,CNN-BiGRU-A	准确率	NA
17047	2025-10-07	Advanced predictive machine and deep learning models for round-ended CFST column 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90648-2 PMID:39979519	研究论文	本研究开发了机器学习和深度学习模型来预测圆端CFST柱的轴向承载能力	首次系统比较多种机器学习和深度学习模型在CFST柱承载力预测中的性能，并开发了用户友好的Python界面	仅基于200个CFST短柱试验数据，数据规模有限；LSTM模型表现明显不佳	开发准确的数据驱动方法来预测圆端CFST柱的轴向承载力	圆端混凝土填充钢管柱	机器学习	NA	NA	LightGBM, XGBoost, CatBoost, DNN, CNN, LSTM	结构工程试验数据	200个CFST短柱试验	Python	深度神经网络, 卷积神经网络, 长短期记忆网络	RMSE, R	NA
17048	2025-02-22	Author Correction: Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90514-1 PMID:39979555	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17049	2025-10-07	Pathology-based deep learning features for predicting basal and luminal subtypes in bladder cancer 2025-Feb-20, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13688-x PMID:39979837	研究论文	本研究开发了基于H&E染色全切片图像的深度学习特征来预测膀胱癌基底和管腔亚型的机器学习模型	首次使用基于RetCCL模型从肿瘤斑块中提取的深度学习特征，结合传统机器学习方法预测膀胱癌分子亚型	外部验证集性能存在差异（AUC从0.64到0.81），模型在部分数据集上表现有待提升	开发基于病理图像的机器学习模型来预测膀胱癌分子亚型	膀胱癌患者的H&E染色全切片图像和分子亚型数据	数字病理	膀胱癌	RNA测序，H&E染色，全切片图像分析	CNN，SVM，RF，LR	图像，临床数据	来自TCGA、GEO数据集、IMvigor210C队列、上海第十人民医院、广东第二人民医院的多个膀胱癌数据集	NA	ResNet50，RetCCL	AUC，准确率，敏感性，特异性	NA
17050	2025-10-07	stDyer enables spatial domain clustering with dynamic graph embedding 2025-Feb-20, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03503-y PMID:39980033	研究论文	提出了一种名为stDyer的端到端深度学习框架，用于空间转录组数据的空间域聚类	结合高斯混合变分自编码器与图注意力网络，通过动态图自适应连接单元，改进了聚类效果并产生更平滑的域边界	NA	开发有效的空间转录组数据空间域聚类方法	空间转录组数据	机器学习	NA	空间转录组技术	变分自编码器,图注意力网络	空间转录组数据	NA	PyTorch,TensorFlow	高斯混合变分自编码器,图注意力网络	聚类性能,多切片分析能力,大规模数据集处理能力	多GPU支持
17051	2025-10-07	Plantar Thermogram Analysis Using Deep Learning for Diabetic Foot Risk Classification 2025-Feb-20, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968251316563 PMID:39980256	研究论文	本研究利用热成像技术和深度学习对糖尿病患者进行足部溃疡风险分层	首次将热成像技术与深度学习相结合用于糖尿病足风险分类	样本量较小（153张热图像），模型特异性相对较低（64.0%）	开发基于热成像和深度学习的糖尿病足溃疡风险筛查方法	接受糖尿病足筛查的成年糖尿病患者	计算机视觉	糖尿病足	热成像技术	深度学习	热图像	153张足底热图像（训练集98张，测试集55张）	NA	神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性, Matthews相关系数	NA
17052	2025-02-24	Increasing angular sampling for dedicated cardiac SPECT scanner: Implementation with Deep Learning and Validation with human data 2025-Feb-20, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102168 PMID:39986346	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17053	2025-10-07	UAS-based MT-YOLO model for detecting missed tassels in hybrid maize detasseling 2025-Feb-19, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01341-4 PMID:39972352	研究论文	本研究提出基于无人机系统和深度学习的MT-YOLO模型，用于杂交玉米去雄过程中遗漏雄穗的精准检测	针对早期雄穗被叶片部分包裹的检测难点构建专用数据集，开发了在检测精度和速度上均优于现有主流模型的MT-YOLO模型	未明确说明模型在不同环境条件下的泛化能力及长期稳定性	提升杂交玉米种子生产中去雄作业的效率和纯度	杂交玉米去雄过程中遗漏的雄穗	计算机视觉	NA	无人机航拍，深度学习	YOLO	图像	包含不同光照条件、种植密度和生长阶段的多样化雄穗图像数据集	NA	MT-YOLO, YOLO v5s, Faster R-CNN, SSD	平均精度，精确率，召回率，F1分数，漏检率，检测速度	NA
17054	2025-10-07	A deep learning approach: physics-informed neural networks for solving a nonlinear telegraph equation with different boundary conditions 2025-Feb-19, BMC research notes IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s13104-025-07142-1 PMID:39972356	研究论文	提出一种基于物理信息神经网络的深度学习方法求解具有不同边界条件的非线性电报方程	使用物理信息神经网络解决具有Dirichlet、Neumann和周期性边界条件的双曲非线性电报方程	需要大量超参数调优来选择最佳模型配置	开发有效的计算方法解决具有不同边界条件的非线性物理问题	非线性电报方程	机器学习	NA	物理信息神经网络	前馈深度神经网络	数值模拟数据	三个计算示例	Python	密集连接神经网络	相对误差分析, 统计性能度量分析	NA
17055	2025-10-07	A novel generative model for brain tumor detection using magnetic resonance imaging 2025-Feb-19, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102498 PMID:39985841	研究论文	提出一种结合YOLOv8框架、智能计算单元和大语言模型的脑肿瘤检测与分割新方法	结合智能计算单元进行精细分割，采用数据融合技术整合多个数据集，并引入大语言模型生成预诊断	NA	开发基于人工智能的脑肿瘤计算机辅助诊断方法	脑部磁共振成像图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN, LLM	图像	NA	YOLOv8	YOLOv8	准确率, 分割时间	NA
17056	2025-10-07	Electrocardiographic-Driven artificial intelligence Model: A new approach to predicting One-Year mortality in heart failure with reduced ejection fraction patients 2025-Feb-19, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105843 PMID:39986123	研究论文	开发并验证一种基于心电图数据的深度学习人工智能模型，用于预测射血分数降低型心力衰竭患者的一年死亡率	首次利用大规模心电图数据开发深度学习AI模型预测HFrEF患者一年死亡率	研究仅基于两家医院的数据，需要外部验证	开发人工智能模型预测心力衰竭患者死亡率	射血分数降低型心力衰竭患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图数据	3,894名HFrEF患者，包含16,228份独立心电图	NA	NA	AUROC, 敏感性, 阳性预测值, 阴性预测值, 风险比	NA
17057	2025-10-07	Structure-Based Deep Learning Framework for Modeling Human-Gut Bacterial Protein Interactions 2025-Feb-17, Proteomes IF:4.0Q2 DOI:10.3390/proteomes13010010 PMID:39982320	研究论文	提出基于结构的深度学习框架预测人类与肠道细菌蛋白质相互作用	结合图结构蛋白质表示与变分自编码器，采用双向交叉注意力模块进行特征融合，并利用焦点损失解决类别不平衡问题	实验数据稀疏，蛋白质相互作用数据有限	预测人类与肠道细菌蛋白质相互作用网络	人类宿主蛋白质与肠道细菌蛋白质	机器学习	肠道微生物相关疾病	蛋白质结构分析	VAE, 深度学习	蛋白质结构数据	NA	NA	变分自编码器, 双向交叉注意力模块	精确率, 召回率	NA
17058	2025-10-07	Specific glycomacropeptide detection via polyacrylamide gel electrophoresis with dual imaging and signal-fusion deep learning 2025-Feb-12, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143293 PMID:39986063	研究论文	开发了一种结合双成像和信号融合深度学习的SDS-PAGE方法，用于特异性检测牛奶样品中的糖巨肽	采用双成像（固有荧光成像和银染）产生互补检测信号，并结合信号融合深度学习模型提高定量分析性能	仅适用于具有独特固有荧光特性的蛋白质/肽的分析	开发特异性检测和定量分析糖巨肽的方法	牛奶样品中的糖巨肽和β-乳球蛋白	计算机视觉	NA	SDS-PAGE, 固有荧光成像, 银染	深度学习	图像	NA	NA	信号融合深度学习模型	分类准确率	NA
17059	2025-10-07	Advancing Privacy-Preserving Health Care Analytics and Implementation of the Personal Health Train: Federated Deep Learning Study 2025-Feb-06, JMIR AI DOI:10.2196/60847 PMID:39912580	研究论文	本研究提出并验证了一种名为个人健康列车(PHT)的联邦学习基础设施，用于在保护隐私的前提下实现跨机构的医疗数据分析	开发了包含安全聚合服务器的PHT联邦学习框架，能够在不可信环境中进行模型平均，防止数据泄露	仅进行了概念验证研究，需要进一步在实际临床环境中验证	开发保护隐私的联邦学习基础设施，促进医疗领域深度学习的广泛应用	肺癌患者的胸部CT图像中的肿瘤体积分割	数字病理	肺癌	联邦学习，深度学习	深度学习神经网络	CT医学影像	来自8个国家12家医院的跨机构数据	Vantage6	NA	NA	分布式计算基础设施
17060	2025-10-07	Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Feb-01, JAMA oncology IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamaoncol.2024.5356 PMID:39724105	研究论文	开发基于深度学习的免疫检查点抑制剂治疗反应预测模型，用于晚期非小细胞肺癌患者	首次利用全切片H&E染色图像开发深度学习模型预测NSCLC患者免疫治疗反应，并在多中心队列中验证其独立预测价值	回顾性研究设计，样本主要来自欧美中心，缺乏其他种族人群验证	开发并验证深度学习模型以预测晚期非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂的治疗反应	接受免疫检查点抑制剂单药治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	全切片H&E染色图像分析	深度学习	病理图像	958名患者（美国614名，欧盟344名），共295,581个图像块	NA	NA	AUC, 特异性, 风险比, 客观缓解率	NA