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
1161	2025-03-19	Grand canonical Monte Carlo and deep learning assisted enhanced sampling to characterize the distribution of Mg2+ and influence of the Drude polarizable force field on the stability of folded states of the twister ribozyme 2024-Dec-14, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0241246 PMID:39665326	研究论文	本研究结合大正则蒙特卡洛模拟和深度学习辅助的增强采样方法，探讨了Mg2+分布及Drude极化力场对twister核酶折叠状态稳定性的影响	首次将振荡化学势大正则蒙特卡洛与机器学习方法结合，用于研究Mg2+分布及电子极化对RNA稳定性的影响	研究局限于twister核酶，未涉及其他RNA结构	探索Mg2+分布及电子极化对RNA稳定性的影响	twister核酶	分子动力学模拟	NA	大正则蒙特卡洛模拟、机器学习、元动力学模拟	NA	分子动力学模拟数据	NA
1162	2025-03-19	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2024-Dec-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.07.627102 PMID:39713468	研究论文	本文开发了基于深度迁移学习的模型，用于筛选针对A类GPCRs的更安全药物	通过迁移学习和神经网络结合自然语言处理技术，预训练模型并微调以预测低效化合物或偏向性激动剂，实现了对A类GPCRs的大规模虚拟筛选	高质量数据的有限可用性仍然是开发可靠预测GPCR配体生物活性的深度学习模型的主要挑战	开发能够预测A类GPCRs低效化合物或偏向性激动剂的深度学习模型，以推进药物开发	A类GPCRs及其配体	自然语言处理	NA	迁移学习, 自然语言处理	神经网络	序列数据, 配体数据集	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
1163	2025-03-19	Deep learning prediction of error and skill in robotic prostatectomy suturing 2024-Dec, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11341-5 PMID:39433583	研究论文	本研究旨在验证机器人辅助前列腺切除术缝合中的手术技能评分和错误注释，以指导AI模型的开发和评估	首次在真实机器人手术视频中应用详细的错误检测方法和深度学习模型	错误预测的最佳模型平均绝对精度为37.14%，曲线下面积为65.10%，Macro-F1为58.97%，仍有提升空间	验证手术技能评分和错误注释，以指导AI模型的开发和评估	机器人辅助前列腺切除术（RARP）缝合视频	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	深度学习模型	视频	54个RARP视频（266分钟）
1164	2025-03-19	Prediction of Ischemic Stroke Functional Outcomes from Acute-Phase Noncontrast CT and Clinical Information 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240137 PMID:39404632	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的模型，结合急性期非增强CT和临床信息预测缺血性卒中90天后的改良Rankin量表（mRS）评分	创新点在于融合了非增强CT和临床信息的深度学习模型，相比仅使用影像或临床信息的模型，预测效果更优	研究为回顾性研究，可能存在数据偏差，且样本量相对有限	预测缺血性卒中患者90天后的功能结局，以辅助医疗资源规划、临床试验设计和患者期望管理	缺血性卒中患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	影像数据（非增强CT）和临床数据	1335名患者（中位年龄71岁，674名女性），分为训练集、验证集和测试集
1165	2025-03-19	Acupuncture indication knowledge bases: meridian entity recognition and classification based on ACUBERT 2024-08-30, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baae083 PMID:39213389	研究论文	本研究探讨了使用ACUBERT模型在针灸适应症中经络实体识别和分类的有效性及其差异原因	开发了具有中医特色的针灸适应症知识库（ACU-IKD）和ACUBERT模型，基于八纲辨证和脏腑辨证作为基础标签训练经络辨证模型	研究中未明确提及样本的多样性和模型的泛化能力	提高针灸适应症数据库中经络归类的分类效果	54,593个不同实体，选自82本针灸医学书籍	自然语言处理	NA	BERT模型	ACUBERT, 支持向量机, 随机森林	文本	54,593个实体
1166	2025-03-19	Integrating deep learning architectures for enhanced biomedical relation extraction: a pipeline approach 2024-08-28, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baae079 PMID:39197056	研究论文	本文提出了一种增强的端到端管道方法，用于生物医学关系提取和新颖性检测，有效利用现有数据集并整合最先进的深度学习方法	提出了一种结合BERT模型和卷积神经网络的混合方法，用于生物医学关系提取和新颖性检测，显著提高了模型性能	尽管NER和EL模型的性能较高，但在文档级别的关系提取和新颖性检测任务仍然具有挑战性	提高生物医学关系提取和新颖性检测的准确性和效率	生物医学科学出版物中的实体和关系	自然语言处理	NA	BERT, 卷积神经网络	BERT, CNN	文本	使用BioRED基准语料库进行训练
1167	2025-03-19	Dataset of miRNA-disease relations extracted from textual data using transformer-based neural networks 2024-08-05, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baae066 PMID:39104284	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的文本挖掘方法，从生物医学文献中提取标准化的miRNA-疾病关联	利用基于transformer的神经网络从文本数据中提取miRNA-疾病关系，构建了一个新的训练语料库，并通过远程监督扩展了该语料库	未提及具体的数据集大小或模型的具体架构细节	自动化地从生物医学文献中提取miRNA-疾病关联，以减少手动检索的工作量	miRNA与疾病之间的关联	自然语言处理	神经退行性疾病	深度学习	transformer-based neural networks	文本	未提及具体样本数量
1168	2025-03-19	Artificial intelligence systems in dental shade-matching: A systematic review 2024-Jul, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists DOI:10.1111/jopr.13805 PMID:37986239	系统综述	本文系统回顾和评估了人工智能在牙科颜色匹配中的应用及其准确性	首次系统性地回顾和评估了人工智能在牙科颜色匹配中的应用	仅包括2008年至2023年3月发表的英文研究，且排除了非AI基础和非牙科相关的研究	评估人工智能在修复牙科中预测牙齿颜色的准确性	牙科颜色匹配	人工智能	NA	NA	模糊逻辑、遗传算法与反向传播神经网络、卷积神经网络、人工神经网络、支持向量机、K近邻与决策树和随机森林、深度学习、YOLO、XG Boost	NA	15篇符合纳入标准的文章
1169	2025-03-18	A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling 2024-Nov-06, ArXiv PMID:38495563	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和进化策略的新框架，用于从磁共振图像中估计脑肿瘤细胞浓度	提出了一种结合深度学习和进化策略的协同框架，显著提高了逆问题求解的效率和精度	未明确提及具体局限性	提高从磁共振图像中估计脑肿瘤细胞浓度的效率和精度	脑肿瘤细胞浓度	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习算法与高精度进化策略	深度学习集成模型	磁共振图像	未明确提及样本数量
1170	2025-03-18	Biophysical neural adaptation mechanisms enable artificial neural networks to capture dynamic retinal computation 2024-Jul-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-50114-5 PMID:39009568	研究论文	本文开发了一种新的深度学习模型，该模型在传统卷积神经网络（CNN）前端结合了光感受器适应的生物物理学，以改进对动态输入条件下视网膜神经节细胞（RGC）响应的预测	在传统CNN模型中嵌入神经适应机制，特别是光感受器适应层，以提高对动态自然刺激下RGC响应的预测能力	NA	探索在人工神经网络（ANN）中嵌入神经适应机制是否能提高其在动态输入条件下预测神经输出的能力	灵长类和鼠类的视网膜神经节细胞（RGC）	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	自然刺激数据	NA
1171	2025-03-18	Automated detection of incidental abdominal aortic aneurysms on computed tomography 2024-02, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-023-04119-1 PMID:38091064	研究论文	本文开发了一种全自动深度学习软件，用于在无症状成年患者群体中检测和评估CT扫描中的腹主动脉瘤	使用全自动深度学习模型进行腹主动脉瘤的检测和评估，并在大规模无症状患者群体中进行了外部验证	研究仅基于CT结肠造影扫描数据，未涉及其他类型的CT扫描	开发并验证一种全自动深度学习软件，用于检测和评估腹主动脉瘤	无症状成年患者群体	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	CT扫描图像	9172名无症状门诊患者
1172	2025-03-17	DeepSeeded: Volumetric Segmentation of Dense Cell Populations with a Cascade of Deep Neural Networks in Bacterial Biofilm Applications 2024-Mar-15, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2023.122094 PMID:38646063	研究论文	本文提出了一种名为DeepSeeded的新型3D细胞分割方法，通过级联深度学习架构估计种子，用于经典的种子区域生长分割	DeepSeeded方法通过级联深度学习架构增强细胞内部和边界信息，并使用欧几里得距离变换进行体素级分类，从而在密集且强度不均匀的显微镜图像体积中分割接触的细胞实例	尽管在密集细胞群的分割上表现出色，但该方法在低信噪比和高细胞密度的显微镜图像上可能仍存在挑战	开发一种能够准确分割密集细胞群的3D显微镜图像的方法，以量化细胞属性并促进生物医学研究的新发现	细菌生物膜中的密集细胞群	计算机视觉	NA	深度学习	级联深度神经网络	3D显微镜图像	合成数据集和两个真实生物膜数据集
1173	2025-03-16	Natural Language Processing of Clinical Documentation to Assess Functional Status in Patients With Heart Failure 2024-Nov-04, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.43925 PMID:39509128	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习自然语言处理（NLP）策略，用于从非结构化的临床文档中提取心力衰竭（HF）患者的功能状态评估	利用深度学习NLP技术从非结构化临床文档中提取功能状态评估，显著提高了对患者功能状态的跟踪能力，并有助于识别适合临床试验的患者	研究依赖于电子健康记录数据，可能存在数据质量和完整性的问题	开发并验证一种NLP策略，用于从临床文档中提取心力衰竭患者的功能状态评估	心力衰竭患者	自然语言处理	心血管疾病	NLP	深度学习模型	文本	34,070名心力衰竭患者
1174	2025-03-16	An artificial intelligence-driven scoring system to measure histological disease activity in ulcerative colitis 2024-10, United European gastroenterology journal IF:5.8Q1 DOI:10.1002/ueg2.12562 PMID:38590110	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的评分系统，用于测量溃疡性结肠炎的组织学疾病活动	使用先进的图像处理和机器学习算法开发了一种新型AI算法，用于自动测量基于Nancy指数的组织学疾病活动	研究仅使用了200张组织学图像，样本量相对较小	研究目的是开发一种AI系统，用于自动评估溃疡性结肠炎的组织学疾病活动	溃疡性结肠炎患者的组织学图像	数字病理学	溃疡性结肠炎	图像处理和机器学习算法	深度学习	图像	200张组织学图像
1175	2025-03-16	Deep-learning generated B-line score mirrors clinical progression of disease for patients with heart failure 2024-Sep-16, The ultrasound journal DOI:10.1186/s13089-024-00391-4 PMID:39283362	研究论文	本研究探讨了深度学习算法生成的B线严重程度评分与肺充血和疾病严重程度之间的关系，并评估了治疗过程中评分的变化	利用深度学习算法生成B线评分，为临床提供了一种客观评估肺充血和疾病严重程度的方法	B线评分与Rothman指数无显著关联，可能限制了其在某些临床评估中的应用	确定深度学习生成的B线评分是否与肺充血和疾病严重程度相关，并评估治疗过程中的评分变化	疑似充血性心力衰竭的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声图像	110名独特受试者（3379个超声片段）
1176	2025-03-16	Deep network and multi-atlas segmentation fusion for delineation of thigh muscle groups in three-dimensional water-fat separated MRI 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054003 PMID:39234425	研究论文	本文提出了一种多方法和多图谱的自动化分割方法，用于三维大腿磁共振图像中功能性肌肉群的分割	结合多图谱分割（MAS）和深度学习模型，提出了一种融合多种解剖映射的框架，以提高分割精度	研究样本量较小，仅包括15名健康受试者和4名患者	开发一种自动化分割方法，用于三维大腿磁共振图像中功能性肌肉群的分割，以支持衰老和代谢疾病的研究及成像生物标志物的开发	大腿的四个主要功能性肌肉群：股薄肌、腘绳肌、股四头肌和缝匠肌	计算机视觉	NA	化学位移编码水脂磁共振成像（CSE-MRI）	3D深度学习模型	三维磁共振图像	15名健康受试者和4名患者
1177	2025-03-16	Vasculature segmentation in 3D hierarchical phase-contrast tomography images of human kidneys 2024-Aug-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.25.609595 PMID:39253466	研究论文	本文介绍了使用深度学习技术对三维分层相衬断层扫描图像中人类肾脏血管进行分割的研究	通过组织全球机器学习竞赛，开发新的深度学习方法来提高三维血管分割的准确性，并建立了相衬断层扫描成像中血管分割的基准	计算方法的准确性仍有局限	开发高效算法以大规模分割三维医学成像数据集中的血管，用于广泛的研究和临床应用	人类肾脏的三维分层相衬断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	三维图像	1,401名参与者
1178	2025-03-16	Multimodal fusion learning for long QT syndrome pathogenic genotypes in a racially diverse population 2024-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01218-1 PMID:39181999	研究论文	本文开发了一种结合心电图波形和电子健康记录数据的深度学习方法，用于评估患者是否携带导致长QT综合征的致病基因变异	创新点在于使用多模态融合学习方法，结合心电图和电子健康记录数据，以提高长QT综合征致病基因变异的识别准确性	模型的精确召回曲线下面积较低（0.29），表明在识别致病基因变异方面仍有改进空间	研究目的是开发一种深度学习方法，用于识别长QT综合征的致病基因变异	研究对象为携带长QT综合征易感基因中至少一个致病基因变异的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	多模态融合学习	心电图波形和电子健康记录数据	使用了来自英国生物银行（UKBB）和西奈山BioMe生物银行的数据，具体样本数量未明确
1179	2025-03-16	FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology 2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.09.602778 PMID:39026885	研究论文	本文介绍了一个名为FUSION的基于网络的应用，用于深入探索多组学数据与明场组织学的结合	FUSION工具通过深度学习算法，将分子数据与高分辨率组织学图像结合，提供了一个端到端的分析平台，用于分析功能性组织单元（FTUs）	NA	开发一个工具，用于连接分子和组织病理学特征，以提供对生物机制的深入洞察	健康与病变组织	数字病理学	NA	空间转录组学（ST）	深度学习算法	图像、分子数据	福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）和冷冻制备的数据集
1180	2025-03-16	CryoSamba: self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data 2024-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.11.603117 PMID:39071256	研究论文	本文介绍了CryoSamba，一种基于自监督深度学习的模型，用于去噪冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像	CryoSamba通过深度学习插值平均运动补偿的邻近平面，模仿增加曝光，增强连贯信号并减少高频噪声，显著提高断层扫描对比度和信噪比，且无需预录图像、合成数据、标签或注释、噪声模型或配对体积	NA	提高冷冻电子断层扫描图像的信噪比和对比度，以便更好地进行3D断层扫描视觉解释	冷冻电子断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	自监督深度学习模型	3D体积图像	NA