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
1421	2025-10-06	Severity-stratification of interstitial lung disease by deep learning enabled assessment and quantification of lesion indicators from HRCT images 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230218 PMID:38306087	研究论文	提出基于深度学习的HRCT图像病灶指标评估与量化方法，用于间质性肺病的严重程度分层	首次开发能够同时分割五种ILD病灶类型（HC、RO、GGO、CONS、EMPH）的卷积神经网络，并结合临床数据建立多变量预测模型	研究样本量未明确说明，模型性能在不同病灶类型间存在差异	提高间质性肺病严重程度评估的准确性和客观性	间质性肺病患者的HRCT图像	计算机视觉	间质性肺病	HRCT成像	CNN	医学图像	NA	NA	卷积神经网络	AUC, 准确率	NA
1422	2025-06-02	Geometric deep learning-guided Suzuki reaction conditions assessment for applications in medicinal chemistry 2024-Jul-17, RSC medicinal chemistry IF:4.1Q2 DOI:10.1039/d4md00196f PMID:39026644	研究论文	本文探讨了如何利用机器学习方法基于高通量实验数据快速选择Suzuki偶联反应条件，以加速小分子药物发现中的碳-碳键构建	引入了针对反应产率优化的96孔板设计算法，并评估了零样本和小样本机器学习在反应条件选择中的性能	零样本机器学习模型的平均ROC-AUC值较低（0.63±0.16），表明其在某些情况下可能不够可靠	加速小分子药物发现中的碳-碳键构建过程	Suzuki偶联反应条件选择	机器学习	NA	高通量实验(HTE)	零样本和小样本机器学习	实验数据	八个反应验证	NA	NA	NA	NA
1423	2025-10-06	High resolution kinematic approach for quantifying impaired mobility of dystrophic zebrafish larvae 2024-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.05.627004 PMID:39713379	研究论文	本研究开发了一种基于高速摄像和深度学习的高分辨率运动学方法，用于量化营养不良斑马鱼幼虫的运动障碍	首次将无标记运动捕捉技术应用于斑马鱼幼虫逃逸反应游泳的节段化建模，提供了比传统方法更高分辨率和更低变异性的运动功能评估	方法主要针对斑马鱼幼虫模型，在其他物种或发育阶段的适用性需要进一步验证	开发精确评估杜氏肌营养不良斑马鱼模型运动障碍的新方法	营养不良素缺陷型斑马鱼幼虫和野生型斑马鱼幼虫	计算机视觉	杜氏肌营养不良	高速摄像技术	深度学习	视频	NA	NA	NA	分类准确率	NA
1424	2025-10-06	sChemNET: a deep learning framework for predicting small molecules targeting microRNA function 2024-10-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-49813-w PMID:39443444	研究论文	开发了一个名为sChemNET的深度学习框架，用于基于化学结构和序列信息预测影响miRNA生物活性的小分子	通过目标函数克服稀疏化学信息限制，使神经网络能够从大量未知影响miRNA的化学结构中学习化学空间	小分子-miRNA数据集规模较小	预测靶向miRNA功能的小分子	小分子、microRNA、人类和其他哺乳动物生物	机器学习	癌症、传染性疾病	深度学习、体外实验、体内实验	神经网络	化学结构、序列信息	小分子-miRNA数据集	NA	sChemNET	实验验证	NA
1425	2025-10-06	Putting proteins in context 2024-Oct-16, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2024.09.009 PMID:39418999	研究论文	介绍了一种名为PINNACLE的几何深度学习方法，通过整合分析蛋白质相互作用和多器官单细胞转录组数据生成蛋白质的上下文表征	首次将蛋白质相互作用与多器官单细胞转录组数据相结合，为蛋白质生成具有生物环境上下文的表征	NA	解决现有蛋白质表征方法缺乏生物环境上下文的问题	蛋白质及其在细胞类型特异性功能和相互作用中的表征	机器学习	NA	单细胞转录组学	几何深度学习	蛋白质相互作用数据，单细胞转录组数据	NA	NA	PINNACLE	NA	NA
1426	2025-10-06	Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences 2024-09-20, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.4c00371 PMID:39229974	研究论文	提出一种深度学习与合成生物学协同设计的少样本训练工作流，用于优化N端编码序列以增强基因表达	开发了结合k近邻编码、word2vec、注意力机制和时间序列网络的深度学习框架，仅需少量训练数据即可高效优化NCS序列	方法仅在GFP和N-乙酰神经氨酸合成相关基因上验证，需要进一步扩展到更多基因系统	通过优化N端编码序列来最大化基因表达水平	绿色荧光蛋白(GFP)和N-乙酰神经氨酸合成关键限速基因	机器学习	NA	基因工程，荧光报告系统	注意力机制，时间序列网络	基因序列数据，荧光强度数据	少量训练数据，6次迭代实验	word2vec	注意力机制，时间序列网络	荧光增强因子	NA
1427	2025-10-06	Deep learning in the diagnosis for cystic lesions of the jaws: a review of recent progress 2024-06-28, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae022 PMID:38814810	综述	本文综述了深度学习在颌骨囊性病变诊断中的最新研究进展与应用效果	首次系统评估深度学习在颌骨囊性病变鉴别诊断中的性能表现，涵盖44项相关研究	缺乏模型可解释性、多中心数据验证不足，尚未达到常规临床应用标准	研究深度学习在颌骨囊性病变诊断中的性能表现	颌骨囊性病变的影像学诊断	数字病理	颌骨囊性病变	深度学习	NA	牙科放射影像	44项研究（初始1862篇文献筛选得出）	NA	NA	鉴别性能	NA
1428	2025-10-06	Deep learning with noisy labels in medical prediction problems: a scoping review 2024-Jun-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae108 PMID:38814164	综述	对医学预测问题中带噪声标签的深度学习研究进行范围综述，涵盖噪声标签检测、处理和评估方法	首次系统综述医学预测领域中带噪声标签的深度学习研究，提供噪声标签检测和处理方法的分类框架	仅纳入2016-2023年间60篇文献，可能未覆盖所有相关研究	系统梳理医学预测问题中带噪声标签的深度学习研究现状和方法	医学预测问题中的噪声标签管理方法	机器学习	NA	深度学习	NA	医学数据	60篇文献	NA	NA	NA	NA
1429	2025-10-06	Disentangling developmental effects of play aspects in rat rough-and-tumble play 2024-05, Biology letters IF:2.8Q2 DOI:10.1098/rsbl.2024.0037 PMID:38808945	研究论文	本研究通过选择性减少大鼠打闹游戏中的运动或社交方面，探讨不同游戏方面对发育的影响	首次通过选择性减少游戏特定方面（运动或社交）来区分不同游戏方面对发育的独立影响	研究仅针对雄性大鼠，未包括雌性；仅评估了对人类-大鼠游戏的反应，未涵盖其他行为表现	理解动物游戏中不同方面（运动和社会方面）对发育的具体贡献	发育期雄性大鼠	行为神经科学	NA	超声波发声记录，深度学习分类	深度学习	音频数据（50 kHz超声波发声）	多组发育期雄性大鼠（具体数量未在摘要中说明）	NA	NA	超声波发声数量，发声亚型分类	NA
1430	2025-10-06	Segment anything with inception module for automated segmentation of endometrium in ultrasound images 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034504 PMID:38827779	研究论文	提出一种专门用于超声图像中子宫内膜分割的改进模型SAIM	在Segment Anything模型基础上引入inception模块和点提示机制，专门针对子宫内膜分割任务进行优化	NA	开发自动化子宫内膜分割方法以提高妇科诊断效率和准确性	接受宫腔镜手术患者的超声图像	计算机视觉	妇科疾病	超声成像	CNN	图像	NA	NA	Segment Anything Model, Inception模块	Dice相似系数, 交并比	NA
1431	2025-10-06	Quantifying lung fissure integrity using a three-dimensional patch-based convolutional neural network on CT images for emphysema treatment planning 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034502 PMID:38817711	研究论文	开发基于三维块状卷积神经网络的深度学习方法来分割肺裂并定量评估肺裂完整性，用于肺气肿患者的治疗规划	首次提出使用三维块状卷积神经网络自动量化肺裂完整性评分，为肺气肿患者的支气管内瓣膜治疗提供决策支持	样本量相对有限（129例CT扫描），且右水平裂的预测误差较大（12.2%）	开发自动量化肺裂完整性的方法以辅助肺气肿治疗规划	严重肺气肿患者的CT图像	医学影像分析	肺气肿	CT成像	CNN	三维医学图像	129例严重肺气肿患者的CT扫描（86例训练，43例测试）	nnU-Net	U-Net	绝对百分比误差	NA
1432	2025-05-31	Using deep learning to classify developmental differences in reaching and placing movements in children with and without autism spectrum disorder 2024-12-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81652-z PMID:39632922	研究论文	本研究利用深度学习技术分析自闭症谱系障碍（ASD）儿童与正常发育儿童在伸手和放置动作中的运动学差异，探索潜在的生物标志物	结合上肢运动学和深度学习方法，首次提出利用运动学特征和MLP模型对ASD儿童进行分类，准确率达78.1%	样本量较小（41名学龄儿童），且需要在更年幼儿童群体中进一步验证特异性	探索可用于ASD诊断的客观生物标志物，改善ASD的早期识别	学龄儿童（ASD组26名，典型发育组15名）	机器学习	自闭症谱系障碍	惯性测量单元（IMU）	MLP（多层感知器）	运动学数据	41名学龄儿童（ASD组26名，典型发育组15名）	NA	NA	NA	NA
1433	2025-05-31	PLMC: Language Model of Protein Sequences Enhances Protein Crystallization Prediction 2024-Dec, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00639-6 PMID:39155325	研究论文	提出了一种名为PLMC的新型深度学习框架，通过利用预训练的蛋白质语言模型，改进了多阶段蛋白质结晶倾向的预测	PLMC框架整合了蛋白质语言嵌入和手工制作的特征集，显著提高了蛋白质结晶倾向的预测准确性	未明确提及研究的局限性	改进蛋白质结晶倾向的预测，以指导实验设计	蛋白质序列及其结晶倾向	机器学习	NA	深度学习，蛋白质语言模型	PLMC	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
1434	2025-05-31	Addressing Class Imbalance with Latent Diffusion-based Data Augmentation for Improving Disease Classification in Pediatric Chest X-rays 2024-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine DOI:10.1109/bibm62325.2024.10822172 PMID:40134830	研究论文	本研究探讨了使用潜在扩散模型（LDM）进行数据增强以解决儿科胸部X光片疾病分类中的类别不平衡问题	首次将文本引导的图像到图像LDM应用于合成疾病阳性的胸部X光片，并通过数据增强显著改善了分类性能	研究仅针对两种特定的肺部疾病（肺炎和支气管肺炎）进行了验证，未涵盖更广泛的疾病谱	解决医学图像分类中的类别不平衡问题，提高深度学习模型的泛化能力	儿科胸部X光片（CXRs）	数字病理	肺炎和支气管肺炎	潜在扩散模型（LDM）	Inception-V3和LDM	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及类别不平衡的数据集	NA	NA	NA	NA
1435	2025-05-31	Boosting Cardiac Color Doppler Frame Rates With Deep Learning 2024-11, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3424549 PMID:38976463	研究论文	本文探讨了使用深度学习模型从减少的滤波I/Q信号中估计心内多普勒速度，以提高心脏彩色多普勒成像的帧率	提出使用深度学习模型（如U-Net和ConvNeXt）从减少的滤波I/Q信号中估计多普勒速度，有效减轻混叠和噪声，优于现有的自相关器方法	未观察到实数与复数数据之间的显著差异，且仅在体外和体内实验中验证了模型	提高心脏彩色多普勒成像的帧率，以更全面地分析心室充盈	心脏彩色多普勒成像中的血流速度	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN, U-Net, ConvNeXt	图像	模拟患者心脏彩色多普勒采集数据，并通过数据增强策略扩大训练数据集	NA	NA	NA	NA
1436	2025-05-31	Deep Learning-Based Clustering of OCT Images for Biomarker Discovery in Age-Related Macular Degeneration (PINNACLE Study Report 4) 2024 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100543 PMID:39139544	research paper	介绍了一种基于深度学习的生物标志物提案系统，用于加速年龄相关性黄斑变性(AMD)的生物标志物发现	使用自监督对比学习训练神经网络，无需临床注释即可发现AMD相关特征，并提出新的生物标志物候选	研究依赖于视网膜专家的半结构化访谈来解读聚类结果，可能存在主观性	加速AMD生物标志物的发现	视网膜OCT图像	digital pathology	geriatric disease	OCT	CNN	image	3456名51-102岁成年人的46496张视网膜OCT图像	NA	NA	NA	NA
1437	2025-05-31	Synthesizing Real-Time Ultrasound Images of Muscle Based on Biomechanical Simulation and Conditional Diffusion Network 2024-11, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3445434 PMID:39186423	research paper	提出了一种基于生物力学模拟和条件扩散网络的肌肉实时超声图像合成方法，用于生成大量可靠的合成超声数据集	结合生物力学模拟（FEM）、稀疏肌束重建算法和扩散网络，生成多样化的实时超声图像，解决了超声图像斑点噪声导致的标注难题	合成图像的逼真度仍需进一步验证，且参数调整可能影响生成数据的多样性	开发无需人工扫描标注的肌肉超声图像合成流程，增强深度学习模型的训练和评估	肌肉运动超声图像	medical imaging	NA	finite-element method (FEM), conditional diffusion network	diffusion network	ultrasound images	3030张合成超声图像	NA	NA	NA	NA
1438	2025-05-31	Investigating the Use of Traveltime and Reflection Tomography for Deep Learning-Based Sound-Speed Estimation in Ultrasound Computed Tomography 2024-11, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3459391 PMID:39264782	研究论文	本研究探讨了在超声计算机断层扫描中，使用走时层析成像和反射层析成像作为深度学习输入模态对声速估计的影响	提出了一种基于双通道（走时层析成像和反射层析成像）的卷积神经网络方法，用于高分辨率声速重建，相比全波形反演具有更高的计算效率	研究主要基于数值乳腺模型，临床数据验证有限	提高超声计算机断层扫描中声速估计的准确性和计算效率	数值乳腺模型和临床人类乳腺数据	医学影像处理	乳腺癌	超声计算机断层扫描（USCT），走时层析成像（TT），反射层析成像（RT）	CNN	图像	数值乳腺模型和临床人类乳腺数据（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
1439	2025-05-31	Expert-guided protein language models enable accurate and blazingly fast fitness prediction 2024-11-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae621 PMID:39576695	research paper	介绍了一种快速准确的蛋白质变异效应预测工具VespaG，该工具利用蛋白质语言模型嵌入作为最小深度学习模型的输入	通过使用GEMME作为伪标准创建了一个包含3900万个单氨基酸变异的数据集，提高了预测的可解释性，并且速度比现有方法快几个数量级	依赖于GEMME作为伪标准，可能引入偏差	开发一种快速准确的蛋白质变异效应预测方法	人类蛋白质组中的单氨基酸变异	machine learning	NA	protein language model (pLM), deep learning	deep learning model	protein sequence data	39 million single amino acid variants from the human proteome	NA	NA	NA	NA
1440	2025-05-31	Self-supervised learning for accurately modelling hierarchical evolutionary patterns of cerebrovasculature 2024-10-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53550-5 PMID:39455566	研究论文	本文首次提出了一种流程，用于探索2841名个体的皮质体积（CVs）和动脉体积（AVs）的联合演化，并利用深度学习技术构建了空间层次脑区域的CVs和AVs的规范模型	首次提出了一个流程来联合探索皮质体积和动脉体积的演化，并构建了空间层次脑区域的规范模型	研究样本虽然较大（2841名个体），但可能无法涵盖所有人群的多样性	理解脑血管的正常演化，以检测早期偏差并实现及时干预	2841名个体的皮质体积（CVs）和动脉体积（AVs）	数字病理学	阿尔茨海默病（AD）和中风	深度学习	深度学习模型（未具体说明）	图像	2841名个体	NA	NA	NA	NA