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
341	2025-07-17	ADHD detection based on human action recognition 2024, Neuroscience applied DOI:10.1016/j.nsa.2024.104093 PMID:40656101	研究论文	本文介绍了一种基于人类动作识别的ADHD检测系统，通过捕捉ADHD特征并记录真实的多模态ADHD数据集（M-ADHD）来检测ADHD症状	首次提出基于人类动作识别的ADHD检测系统，设计了一种新型的多动测试来捕捉ADHD特征，并首次记录了真实的多模态ADHD数据集（M-ADHD）	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种成本效益高且易于操作的ADHD检测系统，用于远程筛查ADHD	ADHD患者的行为特征	计算机视觉	神经发育障碍	深度学习	未提及具体模型类型	视频	未提及具体样本数量
342	2025-07-17	Investigating mental workload caused by NDRTs in highly automated driving with deep learning 2024, Traffic injury prevention IF:1.6Q4 DOI:10.1080/15389588.2023.2276657 PMID:38240567	研究论文	本研究探讨了高度自动驾驶场景中非驾驶相关任务(NDRTs)对驾驶员心理负荷的影响，并开发了一种基于深度学习的脑电图(EEG)信号分类模型	利用LSTM和BLSTM深度学习模型对EEG信号进行分类，以评估心理负荷，并发现特定频段与心理负荷的线性相关性	样本量较小(28名参与者)，且实验环境为模拟驾驶，可能无法完全反映真实驾驶场景	评估高度自动驾驶中NDRTs对驾驶员心理负荷的影响，并开发高精度的EEG信号分类模型	驾驶员在高度自动驾驶场景中的心理负荷	机器学习	NA	EEG信号分析，NASA Task Load Index (NASA-TLX)评分	LSTM, BLSTM	EEG信号	28名参与者
343	2025-07-16	Venomics AI: a computational exploration of global venoms for antibiotic discovery 2024-Dec-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628923 PMID:39764027	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习技术从全球毒液数据集中挖掘潜在的抗菌肽，以应对抗生素耐药性问题	首次将深度学习模型APEX应用于毒液衍生肽的抗菌活性预测，发现了386种结构功能新颖的抗菌肽候选物	实验验证阶段仅测试了58种候选肽中的53种，样本量相对有限	开发新型抗生素以解决日益严重的抗生素耐药性问题	毒液蛋白质及其衍生的加密肽(VEPs)	机器学习	细菌感染	深度学习	APEX(结合肽序列编码器和神经网络的深度学习模型)	蛋白质序列数据	16,123种毒液蛋白质生成的40,626,260个VEPs，其中58个进入实验验证
344	2025-07-16	ANTIPASTI: Interpretable prediction of antibody binding affinity exploiting normal modes and deep learning 2024-12-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.001 PMID:39461331	研究论文	提出了一种名为ANTIPASTI的卷积神经网络模型，用于预测抗体结合亲和力，并利用弹性网络模型生成的正常模式相关图作为输入	ANTIPASTI模型在预测抗体结合亲和力方面达到了最先进的性能，并且其学习到的表示具有可解释性，能够揭示针对相同抗原类型的抗体之间的结合模式相似性	NA	预测抗体结合亲和力，以增强对免疫反应的理解并改进抗体在研究和治疗工具中的应用	抗体-抗原结构	机器学习	NA	弹性网络模型	CNN	结构数据	NA
345	2025-07-16	GeoNet enables the accurate prediction of protein-ligand binding sites through interpretable geometric deep learning 2024-12-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.011 PMID:39488202	研究论文	GeoNet通过可解释的几何深度学习模型准确预测蛋白质-配体结合位点	引入无坐标几何表示来表征局部残基分布，并生成特征空间来描述局部交互生物物理环境，同时捕获残基空间分布和交互生物物理环境信息	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	准确预测DNA、RNA和蛋白质结合位点，以理解蛋白质在体内的功能	蛋白质结合残基	机器学习	NA	几何深度学习	GeoNet	蛋白质结构数据	NA
346	2025-07-16	Predicting protein interactions of the kinase Lck critical to T cell modulation 2024-11-07, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.09.010 PMID:39368461	research paper	利用深度学习预测与T细胞调节关键激酶Lck相关的蛋白质相互作用	使用AF2Complex深度学习方法预测Lck的蛋白质相互作用，揭示了Lck与特定蛋白质如棕榈酰转移酶和CD45的新型相互作用机制	研究仅针对约1,000种免疫相关蛋白进行筛选，可能未涵盖所有潜在相互作用	探索T细胞调节中关键激酶Lck的蛋白质相互作用及其分子机制	非受体酪氨酸蛋白激酶Lck及其相互作用蛋白	生物信息学	免疫相关疾病	AF2Complex	深度学习	蛋白质序列和结构数据	约1,000种免疫相关蛋白
347	2025-07-16	ARID3C Acts as a Regulator of Monocyte-to-Macrophage Differentiation Interacting with NPM1 2024-08-02, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00509 PMID:38231884	研究论文	本研究揭示了ARID3C通过与NPM1相互作用，调控单核细胞向巨噬细胞分化的分子机制	首次发现ARID3C作为转录因子调控单核细胞分化，并阐明其与NPM1相互作用的分子机制	未在动物模型中验证ARID3C-NPM1互作的生理功能	阐明ARID3C的生物学功能及其在单核细胞分化中的作用机制	ARID3C蛋白及其互作蛋白NPM1	分子生物学	NA	LC-MS/MS, 深度学习, AlphaFold2预测	深度学习	蛋白质互作数据	NA
348	2025-07-16	Deep learning-based NT-proBNP prediction from the ECG for risk assessment in the community 2024-03-25, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2023-0743 PMID:37982681	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的模型，通过心电图预测血清NT-proBNP水平，以识别心血管疾病风险个体	首次使用深度学习模型从心电图预测NT-proBNP水平，为心血管疾病风险筛查提供了一种高效方法	研究仅基于特定人群队列，可能无法完全推广到其他人群	开发一种高效的心血管疾病风险识别方法	社区人群的心电图数据和NT-proBNP水平	machine learning	cardiovascular disease	深度学习	CNN	ECG数据	HCHS队列8,253人，SHIP-START队列3,002人，SHIP-TREND队列3,819人
349	2025-07-16	Identification of Neural Crest and Neural Crest-Derived Cancer Cell Invasion and Migration Genes Using High-throughput Screening and Deep Attention Networks 2024-Mar-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.07.583913 PMID:38496683	研究论文	通过高通量筛选和深度注意力网络识别神经嵴及神经嵴来源的癌细胞侵袭和迁移基因	结合高通量siRNA筛选与深度学习注意力网络分析，快速筛选出对黑色素瘤细胞侵袭至关重要的基因子集	研究仅针对c8161黑色素瘤细胞和HT1080纤维肉瘤细胞，未涵盖其他癌症类型	识别神经嵴及神经嵴来源癌细胞侵袭和迁移的关键基因	神经嵴细胞、c8161黑色素瘤细胞、HT1080纤维肉瘤细胞	机器学习	黑色素瘤	高通量siRNA筛选、深度学习注意力网络分析	深度注意力网络	基因表达数据	45个基因面板中的14个基因在c8161黑色素瘤细胞中被验证
350	2025-07-15	Unveiling the stochastic nature of human heteropolymer ferritin self-assembly mechanism 2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5104 PMID:38995055	研究论文	本研究揭示了人类异聚体铁蛋白自组装机制的随机性	通过独特设计的质粒合成特定H与L亚基比例的异聚体铁蛋白，结合高分辨率冷冻电镜分析和基于深度学习的氨基酸建模，揭示了异聚体铁蛋白自组装过程中的独特结构特征和H-L异源二聚体的显著偏好性	对铁蛋白微异质性在组织特异性适应过程中的生理意义仍需进一步研究	理解H和L亚基的结构复杂性如何影响它们与细胞机器的相互作用	异聚体铁蛋白	结构生物学	NA	高分辨率冷冻电镜分析、深度学习建模	深度学习	蛋白质结构数据	特定H与L亚基比例的异聚体铁蛋白样本
351	2025-07-15	A week in the life of the human brain: stable states punctuated by chaotic transitions 2024-Jan-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2752903/v3 PMID:37034705	research paper	研究人类大脑在自然行为中的神经动力学，揭示大脑网络形成稳定状态及其与行为和生理的关系	利用深度学习与动态系统方法，首次揭示了大脑网络在自然行为中形成稳定状态并通过混沌过渡探索新状态的机制	研究样本量较小（20人），且仅基于颅内电极记录，可能无法完全代表所有人群	探索人类大脑在自然行为中的神经动力学及其与行为和生理的关系	20名人类受试者在自然行为（社交、使用数字设备、睡眠等）中的大脑活动	神经科学	NA	多电极颅内记录	深度学习	神经电生理数据	20名人类受试者，连续3-12天的记录
352	2025-07-15	Review of Deep Learning Performance in Wireless Capsule Endoscopy Images for GI Disease Classification 2024, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.145950.2 PMID:39464781	review	本文综述了深度学习在无线胶囊内窥镜图像中用于胃肠道疾病分类的性能	总结了深度学习在无线胶囊内窥镜图像分析中的最新进展，包括迁移学习、注意力机制、多模态学习等	指出了当前深度学习方法在无线胶囊内窥镜图像分析中的挑战和局限性	探讨深度学习在无线胶囊内窥镜图像分析中的研究趋势和未来方向	无线胶囊内窥镜图像	digital pathology	gastrointestinal disease	deep learning	NA	image	NA
353	2025-07-15	Utilisation of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical faculty in Uganda: a cross-sectional study 2024, MedEdPublish (2016) DOI:10.12688/mep.20554.3 PMID:39911314	研究论文	评估乌干达医学院教师对ChatGPT及其他AI工具的使用情况	首次在乌干达医学院教师中调查ChatGPT及其他AI工具的使用情况，揭示了年龄与AI工具使用之间的关系	研究仅限于乌干达四所公立大学的医学院教师，样本量较小（224人），可能无法代表更广泛的人群	评估医学院教师对AI工具的使用情况及其影响因素	乌干达四所公立大学的医学院教师	自然语言处理	NA	问卷调查	NA	调查数据	224名医学院教师
354	2025-07-14	Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review 2024-09-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae031 PMID:38995816	系统综述	本文评估了深度学习在上颌窦疾病检测、分类和分割中的性能	系统综述了深度学习在上颌窦疾病诊断中的应用，涵盖了多种任务类型和模型组合	仅纳入了截至2024年2月7日发表的英文论文，可能存在发表偏倚	评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能	上颌窦疾病	数字病理	上颌窦疾病	深度学习	多种DL模型组合	放射影像	14项符合纳入标准的研究（共1167项初步检索结果）
355	2025-07-13	Quantification of myocardial oxygen extraction fraction on noncontrast MRI enabled by deep learning 2024-Nov, Radiology advances DOI:10.1093/radadv/umae026 PMID:40641627	研究论文	开发了一种基于深度学习的非对比心血管磁共振(CMR)方法，用于体内心肌氧提取分数(mOEF)和心肌血容量(MBV)的量化	首次利用深度学习和非对比CMR技术实现mOEF和MBV的体内量化	样本量较小(20名健康志愿者和10名慢性心肌梗死患者)，且仅在3T MRI系统上验证	开发一种无需对比剂的心肌氧提取分数和血容量量化方法	健康志愿者和慢性心肌梗死患者	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振(CMR)	UNet	MRI图像	20名健康志愿者和10名慢性心肌梗死患者
356	2025-07-12	Optimization-Based Image Reconstruction Regularized with Inter-Spectral Structural Similarity for Limited-Angle Dual-Energy Cone-Beam CT 2024-Dec-18, ArXiv PMID:39764397	研究论文	本文提出了一种基于优化和光谱间结构相似性正则化的图像重建方法，用于有限角度双能锥束CT成像	该方法无需X射线光谱测量或配对数据集进行模型训练，实现了准确的图像重建	研究仅使用了物理和数字体模进行评估，未涉及真实临床数据	促进快速低剂量双能锥束CT的临床应用	有限角度双能锥束CT图像重建	计算机视觉	NA	锥束CT	优化方法	CT图像	4个物理体模和3个数字体模
357	2025-07-12	The Current Application and Future Potential of Artificial Intelligence in Renal Cancer 2024-11, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2024.07.010 PMID:39029807	综述	本文综述了人工智能在肾癌评估、管理和预后预测中的应用现状及未来潜力	探讨了AI在肾癌研究中的多种应用，包括影像学、组织病理学和预后预测，并展望了AI在未来临床决策中的整合	仅基于PubMed数据库的文献进行叙述性综述，可能未涵盖所有相关研究	评估人工智能在肾癌领域的应用现状及未来潜力	肾癌的评估、管理和预后预测	数字病理学	肾癌	监督/无监督机器学习、深度学习、自然语言处理、神经网络、放射组学、病理组学	NA	影像学数据、组织病理学数据	72项临床相关且有影响的研究
358	2025-07-12	An Automated Multi-scale Feature Fusion Network for Spine Fracture Segmentation Using Computed Tomography Images 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01091-0 PMID:38622384	研究论文	本文提出了一种新颖的多尺度特征融合深度学习模型，用于自动化脊柱骨折分割	提出了一种包含六个模块的多尺度特征融合深度学习模型，用于改进脊柱骨折的自动分割	未提及具体的数据集大小或实验的临床验证范围	提高脊柱骨折在CT图像中的自动分割准确性	脊柱骨折	计算机视觉	脊柱骨折	深度学习	多尺度特征融合网络	CT图像	NA
359	2025-07-12	Improved Dementia Prediction in Cerebral Small Vessel Disease Using Deep Learning-Derived Diffusion Scalar Maps From T1 2024-09, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.124.047449 PMID:39145386	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从T1图像合成扩散张量成像（DTI）衍生的标量图（FA和MD），以提高脑小血管病中痴呆的预测准确性	提出了一种快速且可推广的方法，从常规T1图像合成FA/MD图，无需获取耗时的DTI数据，从而提高了痴呆预测的准确性	在SCANS数据集上的合成FA图的结构相似性指数较低（>0.80），可能影响预测效果	提高脑小血管病中痴呆的预测准确性	脑小血管病患者及正常对照	数字病理学	脑小血管病	深度学习、扩散张量成像（DTI）	深度学习模型	医学影像（T1图像、FA/MD图）	训练集：4998名UK Biobank参与者；外部验证集：SCANS（n=120）、RUN DMC（n=502）、PRESERVE（n=105）、NETWORKS（n=26）及1000名正常对照
360	2025-07-12	Greater benefits of deep learning-based computer-aided detection systems for finding small signals in 3D volumetric medical images 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.045501 PMID:38988989	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的计算机辅助检测系统在3D医学影像中检测小信号的优越性	研究发现CNN-CADe系统在3D搜索小信号时比2D搜索带来更大的性能提升，减少了因数据探索不足导致的错误	研究仅使用了数字乳腺断层合成(DBT)体模数据，未涉及真实患者数据	评估基于CNN的计算机辅助检测系统在3D和2D医学影像搜索中的性能差异	数字乳腺断层合成(DBT)体模中的微钙化小信号和大肿块信号	计算机视觉	乳腺癌	CNN-based CADe系统	CNN	3D/2D医学影像	16名非专业观察者