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
17921	2025-10-07	A Fine-grained Hemispheric Asymmetry Network for accurate and interpretable EEG-based emotion classification 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107127 PMID:39809039	研究论文	提出一种基于脑电图信号的细粒度半球不对称网络，用于准确且可解释的情绪分类	首次在2Hz窄频带内利用半球不对称特征进行情绪分类，并设计三阶段训练流程增强模型性能	仅在两个公开数据集上进行验证，需要更多样化的数据验证泛化能力	开发基于脑电图的准确可解释情绪分类方法	人类情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)	深度学习	脑电图信号	SEED和SEED-IV两个公开数据集	NA	FG-HANet	准确率	NA
17922	2025-10-07	Using deep learning for ultrasound images to diagnose chronic lateral ankle instability with high accuracy 2025-Apr, Asia-Pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology DOI:10.1016/j.asmart.2025.01.001 PMID:39911312	研究论文	本研究使用深度学习分析踝关节超声图像，实现慢性外侧踝关节不稳的高精度诊断	首次将深度学习应用于超声图像诊断慢性外侧踝关节不稳，并采用遮挡敏感性方法可视化模型关注的关键区域	样本量较小（仅60个踝关节），需更大规模研究验证	评估深度学习在超声图像上诊断慢性外侧踝关节不稳的准确性	慢性外侧踝关节不稳患者的距腓前韧带	计算机视觉	运动系统疾病	超声成像	深度学习	图像	60个踝关节（30个对照组，30个损伤组），共4000张图像	NA	三种预训练深度学习模型	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUC	NA
17923	2025-10-07	Deep Learning-Based Artificial Intelligence Can Differentiate Treatment-Resistant and Responsive Depression Cases with High Accuracy 2025-Mar, Clinical EEG and neuroscience IF:1.6Q3 DOI:10.1177/15500594241273181 PMID:39251228	研究论文	本研究使用基于GoogleNet卷积神经网络的深度学习方法和EEG信号数据，实现了对治疗抵抗性抑郁症与治疗敏感性抑郁症的高精度分类	首次将深度学习方法和EEG信号结合用于治疗抵抗性抑郁症的检测，并采用类激活映射技术识别分类的关键脑区特征	临床样本量有限且研究为回顾性设计	开发能够区分治疗抵抗性抑郁症和治疗敏感性抑郁症的人工智能系统	77名治疗抵抗性抑郁症患者、43名非治疗抵抗性抑郁症患者和40名健康对照者	机器学习	抑郁症	EEG信号分析	CNN	EEG信号	160名参与者（77名TRD患者、43名非TRD患者、40名健康对照）	NA	GoogleNet	准确率	NA
17924	2025-10-07	Artificial intelligence for left ventricular hypertrophy detection and differentiation on echocardiography, cardiac magnetic resonance and cardiac computed tomography: A systematic review 2025-Mar-01, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.132979 PMID:39798885	系统性综述	本文系统综述了人工智能在心脏影像中检测和鉴别左心室肥厚的诊断性能	首次系统评估AI在三种心脏影像技术（超声心动图、心脏磁共振、心脏CT）中检测和鉴别左心室肥厚的应用现状	纳入研究数量有限（30项），缺乏真实世界验证和成本效益分析	评估AI模型在诊断左心室肥厚及其常见病因方面的诊断性能	心脏影像数据（超声心动图、心脏磁共振、心脏CT）	医学影像分析	心血管疾病	心脏影像技术（超声心动图、心脏磁共振、心脏CT）	深度学习,传统机器学习,CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
17925	2025-10-07	Evaluation of GPT-4 concordance with north American spine society guidelines for lumbar fusion surgery 2025-Mar, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100580 PMID:39911377	研究论文	评估GPT-4与北美脊柱协会腰椎融合手术指南的一致性	首次系统评估GPT-4在脊柱外科临床决策中与循证医学指南的符合程度	仅使用17个临床案例，样本量有限；仅针对腰椎融合手术单一术式	评估人工智能模型在脊柱外科临床决策中遵循循证医学指南的能力	GPT-4模型对腰椎融合手术适应证的判断	自然语言处理	脊柱疾病	深度学习	GPT-4	文本临床案例	17个经过验证的临床案例	NA	Transformer	卡方检验, Fleiss' Kappa统计量	NA
17926	2025-10-07	Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes 2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190 PMID:39847609	研究论文	通过全原子模拟研究抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制	首次阐明PGLa C端尾部结构柔性在肽插入和寡聚化过程中的关键作用	研究基于特定脂质组成的模型膜体系，与实际生物膜存在差异	揭示抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制	抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜的相互作用	计算生物学	细菌感染	全原子分子动力学模拟	深度学习	分子模拟轨迹数据	NA	NA	NA	NA	NA
17927	2025-10-07	Comparison of data augmentation and classification algorithms based on plastic spectroscopy 2025-Feb-06, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01759e PMID:39817628	研究论文	本文提出基于条件生成对抗网络的塑料光谱生成模型，并通过数据增强系统比较了多种分类算法在塑料光谱识别中的性能	提出基于C-GAN的塑料光谱生成模型解决样本不足问题，并首次系统比较传统机器学习与深度学习算法在不同数据条件下的分类性能	研究仅基于公开数据集，未涉及实际现场采集数据的验证	解决塑料光谱数据样本不足问题并比较不同分类算法的性能	塑料光谱数据	机器学习	NA	傅里叶变换红外光谱(FTIR), 拉曼光谱(RAMAN), 激光诱导击穿光谱(LIBS)	C-GAN, SVM, BP神经网络, KNN, 随机森林, 决策树, GoogleNet, ResNet	光谱数据	NA	NA	GoogleNet, ResNet, 1D-ResNet	准确率, MMD, t-SNE, PCA可视化, Grad-CAM可视化	NA
17928	2025-10-07	Advancing Optical Coherence Tomography Diagnostic Capabilities: Machine Learning Approaches to Detect Autoimmune Inflammatory Diseases 2025-Feb-06, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002322 PMID:39910704	研究论文	本研究利用机器学习方法分析光学相干断层扫描图像，以区分不同自身免疫性炎症疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照	首次将支持向量机模型应用于OCT测量的视网膜层参数，用于区分多种自身免疫性炎症疾病	样本量相对有限，特别是其他眼部疾病组样本较少；MS与NMOSD区分准确率较低	探索机器学习分析OCT测量参数在区分自身免疫性炎症疾病中的可行性	多发性硬化症、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照	机器学习	自身免疫性炎症疾病	光学相干断层扫描	SVM	图像测量参数	283名患者（MS 99人，NMOSD 40人，MOGAD 74人，其他眼部疾病16人，健康对照54人）	Scikit-learn	支持向量机	准确率，AUC	NA
17929	2025-10-07	Automating Prostate Cancer Grading: A Novel Deep Learning Framework for Automatic Prostate Cancer Grade Assessment using Classification and Segmentation 2025-Feb-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01429-2 PMID:39913023	研究论文	提出一种基于深度学习的三阶段框架，用于自动评估前列腺癌分级	采用基于Self-ONN的DeepLabV3架构增强分割性能，结合分类和分割结果通过机器学习分类器预测最终ISUP分级	需要进一步评估框架在不同临床场景中的适应性和有效性	开发自动化前列腺癌分级系统以提高诊断精度	前列腺癌组织样本	数字病理学	前列腺癌	全切片图像分析	DNN, CNN	病理图像	2699个可用病例（从初始5160个病例经过数据清理后）	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet_b0, DeepLabV3, Self-ONN	F1-score, Dice Similarity Coefficient, quadratic weighted kappa	NA
17930	2025-10-07	Automatic Identification of Fetal Abdominal Planes from Ultrasound Images Based on Deep Learning 2025-Feb-05, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01409-6 PMID:39909994	研究论文	本研究基于深度学习技术开发自动识别胎儿腹部超声标准扫描平面的方法	首次将Xception和MobileNetV3Large等六种深度学习网络应用于胎儿腹部超声平面自动识别，并采用OCR技术预处理图像	数据集分布非正态，需要依赖中心极限定理进行统计分析，且需要进一步与传统方法比较验证	探索人工智能在自动识别胎儿腹部标准扫描平面和结构方面的潜力	胎儿腹部超声图像	计算机视觉	妇产科疾病	超声成像,光学字符识别	CNN	图像	包含9个类别的超声图像数据集	Keras-OCR,CV2	Xception,MobileNetV3Large,EfficientV2S	准确率	NA
17931	2025-10-07	MtCro: multi-task deep learning framework improves multi-trait genomic prediction of crops 2025-Feb-05, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-024-01321-0 PMID:39910577	研究论文	提出一种多任务深度学习框架MtCro，用于改进作物的多性状基因组预测	首次将多任务学习应用于作物基因组预测，通过共享参数空间同时捕获不同植物表型间的互相关关系	NA	提高作物多性状基因组预测的准确性和效率	小麦和玉米作物	机器学习	NA	基因组选择	深度学习,多任务学习	基因组标记数据,表型数据	Wheat2000数据集,Wheat599数据集,Maize8652数据集	NA	MtCro	预测准确率	NA
17932	2025-10-07	VisionMD: an open-source tool for video-based analysis of motor function in movement disorders 2025-Feb-04, NPJ Parkinson's disease DOI:10.1038/s41531-025-00876-6 PMID:39900649	研究论文	介绍VisionMD——一款用于运动障碍患者运动功能视频分析的开源软件工具	开发了首个开源、基于视频的自动化MDS-UPDRS Part III运动任务分析工具，无需专用硬件即可实现精确、客观的运动症状评估	NA	开发用于运动障碍患者运动症状客观评估和纵向监测的自动化工具	帕金森病和其他运动障碍患者	计算机视觉	帕金森病, 运动障碍	视频分析	深度学习	视频	NA	NA	NA	NA	NA
17933	2025-10-07	Enabling high-throughput quantitative wood anatomy through a dedicated pipeline 2025-Feb-04, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01330-7 PMID:39905535	研究论文	开发了一个半自动高通量管道，用于木材样品制备、十亿像素成像和木材解剖结构分析	整合协作机器人进行样品制备、定制开源机器人进行十亿像素成像，以及基于深度学习的自动化分析，实现了木材解剖结构分析的全流程自动化	目前仅展示了山毛榉木材的分析，需要验证在其他树种上的适用性	开发高通量定量木材解剖学分析方法	木材横切面（圆盘和生长锥样本）	计算机视觉	NA	十亿像素成像、深度学习分析	YOLOv8	图像	山毛榉圆盘（直径30-35厘米）和5个30厘米长的山毛榉生长锥	Python	YOLOv8	导管数量量化（高达1300万）、射线数量量化、导管密度剖面	NA
17934	2025-10-07	Annotation-free deep learning for predicting gene mutations from whole slide images of acute myeloid leukemia 2025-Feb-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00804-0 PMID:39900774	研究论文	提出基于多示例学习和集成技术的深度学习模型，从急性髓系白血病全切片图像中预测基因突变	无需手动标注即可从全切片图像预测基因突变，采用多示例学习和集成技术	NA	从急性髓系白血病全切片图像中预测NPM1和FLT3-ITD基因突变	急性髓系白血病患者	数字病理学	急性髓系白血病	全切片图像分析	多示例学习	全切片图像	572个全切片图像	NA	多示例学习	AUC	NA
17935	2025-10-07	A novel early stage drip irrigation system cost estimation model based on management and environmental variables 2025-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88446-x PMID:39900997	研究论文	本研究开发了一种基于管理和环境变量的滴灌系统早期成本估算模型	首次结合多种特征选择算法和机器学习模型对滴灌系统早期成本进行建模分析	研究基于515个项目的数据集，样本来源和规模可能存在局限性	建立滴灌系统早期成本估算模型	滴灌系统成本数据（包括泵站、田间设备、安装运营和总成本）	机器学习	NA	成本估算建模	Multivariate Linear Regression, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks, Gene Expression Programming, Genetic Algorithms, Deep Learning, Decision Trees	结构化数据	515个滴灌项目	NA	SVM with RBF Kernel, ANN(MLP)	RMSE, R, VE	NA
17936	2025-10-07	AI-driven video summarization for optimizing content retrieval and management through deep learning techniques 2025-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87824-9 PMID:39901035	研究论文	提出一种基于深度学习的视频摘要方法，用于优化大型媒体档案的内容检索和管理	结合卷积神经网络和长短期记忆网络提取帧级和时序视频特征，集成ResNet50增强内容表示，采用双帧视频流提升系统性能	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力	解决大型异构媒体档案中视频内容的组织和检索挑战	视频内容	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频	YouTube、EPFL和TVSum数据集	NA	ResNet50	精确率, 召回率, F1分数	NA
17937	2025-10-07	Achieving high accuracy in meniscus tear detection using advanced deep learning models with a relatively small data set 2025-Feb, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12369 PMID:39015056	研究论文	本研究评估了YOLOv8和EfficientNetV2深度学习模型在相对小规模数据集上检测半月板撕裂的有效性	在相对小规模数据集（642个膝盖）上结合YOLOv8和EfficientNetV2模型实现高精度的半月板定位和撕裂检测	数据集规模相对较小，证据等级为III级	评估先进深度学习模型在MRI图像中检测半月板撕裂的性能	642个膝盖的MRI研究图像	计算机视觉	骨科疾病	磁共振成像（MRI）	CNN	医学图像	642个膝盖的MRI扫描	NA	YOLOv8, EfficientNetV2	mAP@50, AUC	NA
17938	2025-10-07	Multiparametric ultrasound evaluation of thyroid nodules 2025-Feb, Ultraschall in der Medizin (Stuttgart, Germany : 1980) DOI:10.1055/a-2329-2866 PMID:39242086	综述	本文探讨多参数超声评估在甲状腺结节诊断中的应用价值及挑战	系统整合超声弹性成像、超声造影与人工智能技术，提出多参数超声评估体系	缺乏标准化TIRADS系统，超声弹性成像临床应用标准不统一，AI技术整合临床流程存在挑战	优化甲状腺结节诊断流程，减少不必要的有创操作	甲状腺结节患者	医学影像	甲状腺疾病	多参数超声评估（包括超声弹性成像、超声造影）	机器学习,深度学习	超声影像	NA	NA	NA	NA	NA
17939	2025-10-07	Deep Learning Model of Diastolic Dysfunction Risk Stratifies the Progression of Early-Stage Aortic Stenosis 2025-Feb, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2024.07.017 PMID:39297852	研究论文	本研究利用深度学习模型评估舒张功能障碍，对早期主动脉瓣狭窄的进展风险进行分层预测	首次将已验证的基于超声心动图的深度学习舒张功能障碍评估模型应用于主动脉瓣狭窄进展的风险分层	样本量相对有限，需要在更大队列中进一步验证	研究深度学习评估舒张功能障碍能否识别主动脉瓣狭窄发展和进展的潜在风险	主动脉瓣硬化患者和轻度至中度主动脉瓣狭窄患者	数字病理	心血管疾病	超声心动图, 心脏磁共振成像, PET/CT成像	深度学习	医学影像	ARIC队列898名参与者 + CMR队列50名患者 + PET/CT队列18名患者	NA	NA	C-index, 风险比, 相关系数	NA
17940	2025-10-07	Accelerating FLAIR imaging via deep learning reconstruction: potential for evaluating white matter hyperintensities 2025-Feb, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01666-5 PMID:39316286	研究论文	通过深度学习重建加速FLAIR成像，评估其在白质高信号评估中的潜力	使用深度学习从欠采样数据重建FLAIR图像，显著缩短扫描时间同时保持图像质量	样本量较小（仅30名患者），需更大规模研究验证	评估深度学习重建FLAIR图像在白质高信号评估中的可行性和效果	30名白质高信号患者	医学影像分析	白质高信号相关疾病	磁共振FLAIR成像，深度学习重建	深度学习模型	医学影像数据	30名患者，100个高信号病灶子集	NA	NA	SSIM, 区域SSIM, NRMSE, 区域NRMSE, 图像质量评分	NA