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
2361	2025-10-07	Advanced retinal disease detection from OCT images using a hybrid squeeze and excitation enhanced model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318657 PMID:39919140	研究论文	提出一种融合SE模块的混合模型，用于从OCT图像中检测视网膜疾病	将Squeeze-and-Excitation模块与EfficientNetB0和Xception架构相结合，增强网络表征能力	NA	开发基于人工智能的视网膜疾病自动诊断系统	糖尿病黄斑水肿、玻璃膜疣和脉络膜新生血管等视网膜疾病	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	UCSD和Duke两个OCT数据集	NA	EfficientNetB0,Xception	准确率	NA
2362	2025-10-07	Subject-Based Transfer Learning in Longitudinal Multiple Sclerosis Lesion Segmentation 2025 Jan-Feb, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.70024 PMID:39923192	研究论文	提出两种基于迁移学习的纵向多发性硬化病灶分割方法，通过针对每个受试者的个性化微调提高分割性能	提出基于受试者的迁移学习管道，利用每个受试者的首次扫描微调模型，提高后续扫描的分割性能	需要每个受试者的首次扫描作为训练数据，可能增加数据收集成本	提高纵向多发性硬化研究中病灶分割的准确性和一致性	多发性硬化患者的磁共振成像数据	医学影像分析	多发性硬化	磁共振成像	深度学习模型	医学影像	937名多发性硬化患者，共3210次扫描	NA	NA	Dice系数, 敏感度, 平均体积差异	NA
2363	2025-10-07	Targeting protein-ligand neosurfaces with a generalizable deep learning tool 2025-Jan-15, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08435-4 PMID:39814890	研究论文	开发了一种基于几何深度学习的计算工具，用于设计靶向蛋白质-配体复合物新表面的蛋白质	首次将仅基于蛋白质训练的分子表面指纹应用于小分子诱导产生的新表面，展示了在其他深度学习方法中不常见的泛化能力	仅在三种药物-蛋白质复合物(Bcl2-venetoclax、DB3-progesterone、PDF1-actinonin)上进行了实验验证	设计能够靶向蛋白质-配体复合物新表面的蛋白质，扩展化学诱导蛋白质相互作用的计算工具	蛋白质-配体复合物形成的新表面	机器学习	NA	几何深度学习	深度学习	分子表面表示	三种药物-蛋白质复合物系统	NA	NA	亲和力、特异性	NA
2364	2025-10-07	Assessment of hard tissue changes after horizontal guided bone regeneration with the aid of deep learning CBCT segmentation 2025-Jan-13, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-06136-w PMID:39804427	研究论文	本研究开发基于SegResNet的深度学习模型用于CBCT扫描分割，以评估下颌水平引导骨再生后的硬组织变化	首次将SegResNet深度学习模型应用于下颌水平引导骨再生前后的CBCT扫描分割，实现硬组织变化的自动评估	训练数据库规模有限（70个CBCT扫描），需要进一步扩大以提高模型鲁棒性	评估深度学习模型在分割下颌水平引导骨再生前后CBCT扫描中的性能	接受下颌水平引导骨再生治疗的患者	医学影像分析	颌骨缺损	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习	医学影像（CBCT扫描）	70个CBCT扫描用于训练，10对术前术后CBCT扫描用于测试	NA	SegResNet	Dice相似系数（DSC）, 交并比（IoU）, 豪斯多夫距离（HD95）, 体积比较	NA
2365	2025-10-07	Deep learning predicts DNA methylation regulatory variants in specific brain cell types and enhances fine mapping for brain disorders 2025-Jan-03, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adn1870 PMID:39742481	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型INTERACT，用于预测特定脑细胞类型中影响DNA甲基化的调控变异	首次利用Transformer深度学习模型预测脑细胞类型特异性DNA甲基化调控变异	NA	识别脑细胞类型特异性DNA甲基化调控变异，增强脑部疾病的精细定位	人类大脑单核DNA甲基化数据	机器学习	脑部疾病	单核DNA甲基化测序	Transformer	DNA甲基化数据	NA	NA	Transformer	AUC	NA
2366	2025-10-07	Temporomandibular joint assessment in MRI images using artificial intelligence tools: where are we now? A systematic review 2025-Jan-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae055 PMID:39563454	系统综述	系统回顾人工智能在颞下颌关节MRI图像评估中的应用现状	首次系统总结AI在颞下颌关节MRI评估中的性能证据，重点关注关节盘评估和内部紊乱诊断	研究间存在高度异质性，特别是患者选择方面，需要更多多样化和多中心数据验证	评估人工智能算法在颞下颌关节MRI图像分析中的诊断性能	颞下颌关节MRI图像中的关节盘位置和内部紊乱	医学影像分析	颞下颌关节疾病	MRI	CNN	MRI图像	13项研究	NA	基于CNN的模型	准确率	NA
2367	2025-10-07	Physical-aware model accuracy estimation for protein complex using deep learning method 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.01.017 PMID:39916698	研究论文	提出一种物理感知的深度学习方法DeepUMQA-PA，用于评估蛋白质复合物模型的残基水平质量	首次将基于Voronoi剖分的接触面积和方向特征用于蛋白质复合物质量评估，结合几何特征、蛋白质语言模型嵌入和知识统计势能特征	方法在柔性蛋白质评估方面表现优异，但未明确说明对其他类型蛋白质复合物的适用性限制	开发独立于预测方法的蛋白质复合物模型质量评估方法	蛋白质复合物结构模型	生物信息学	NA	深度学习，Voronoi剖分	图神经网络，CNN	蛋白质结构数据	CASP15测试集	NA	图神经网络，ResNet	Pearson相关系数，Spearman相关系数，MAE	NA
2368	2025-10-07	Vision transformer distillation for enhanced gastrointestinal abnormality recognition in wireless capsule endoscopy images 2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014505 PMID:39916992	研究论文	提出一种基于知识蒸馏的视觉Transformer方法，用于无线胶囊内窥镜图像中的胃肠道异常识别	首次将知识蒸馏技术应用于CNN教师模型到视觉Transformer学生模型的迁移，用于胃肠道异常识别	仅在公开数据集上进行验证，未在真实临床环境中测试	开发计算机视觉辅助系统以辅助胃肠道异常的诊断	无线胶囊内窥镜图像中的胃肠道异常区域	计算机视觉	胃肠道疾病	无线胶囊内窥镜成像	CNN, ViT	图像	Kvasir和KID数据集	NA	Vision Transformer	准确率	NA
2369	2025-10-07	The Role and Limitations of Artificial Intelligence in Combating Infectious Disease Outbreaks 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.77070 PMID:39917100	综述	探讨人工智能在传染病爆发管理中的多重应用及其面临的主要限制	系统分析AI在疫情预测、诊断、药物发现和疫苗开发等领域的综合应用，并提出人机协同优化全球健康结果的路径	数据隐私问题、模型透明度不足、需持续更新以适应新发病原体	评估AI在传染病防控中的潜力与障碍	传染病爆发管理过程	机器学习	传染病	深度学习、强化学习	深度学习模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2370	2025-10-07	Role of Artificial Intelligence in the Assessment of Postoperative Pain in the Pediatric Population: A Systematic Review 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.77074 PMID:39917118	系统综述	本系统综述探讨人工智能在评估儿童术后疼痛中的作用	首次系统评估AI在儿童术后疼痛管理中的应用现状和效果	纳入研究数量有限且异质性高，无法进行荟萃分析，AI工具仍处于早期阶段且多关注单一参数	评估人工智能在预测和评估儿童术后疼痛中的作用	儿科术后患者	医疗人工智能	术后疼痛	深度学习，机器学习	深度学习模型，机器学习模型	疼痛评估数据	8项研究，共4,470名儿科患者	NA	NA	准确率，AUC值	NA
2371	2025-02-08	Inference of the Mass Composition of Cosmic Rays with Energies from 10^{18.5} to 10^{20} eV Using the Pierre Auger Observatory and Deep Learning 2025-Jan-17, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/PhysRevLett.134.021001 PMID:39913843	研究论文	本文利用Pierre Auger Observatory的表面探测器和深度学习技术，首次在事件级别上推断出宇宙射线的大气深度最大值X_{max}，并扩展了X_{max}分布的测量范围至100 EeV，揭示了极端能量下宇宙射线的质量组成	首次在事件级别上推断X_{max}，并利用深度学习技术扩展了测量范围至100 EeV，提供了极端能量下宇宙射线质量组成的新见解	NA	研究极端能量下宇宙射线的质量组成	宇宙射线	机器学习	NA	深度学习	NA	探测器数据	NA	NA	NA	NA	NA
2372	2025-10-07	Computational Resources for lncRNA Functions and Targetome 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4290-0_13 PMID:39702714	综述	本文全面综述了长链非编码RNA（lncRNA）功能与靶标组研究领域的计算资源，包括数据库和预测工具	提供了跨物种（人类、小鼠、植物等）lncRNA资源的系统性总结，并包含最新版本资源的更新信息	作为章节综述，可能未涵盖该领域所有最新进展	总结lncRNA研究领域的计算资源，帮助生物学家选择合适的工具	长链非编码RNA（lncRNA）及其相关数据库和预测工具	生物信息学	NA	深度学习、支持向量机、随机森林	深度学习, SVM, RF	基因组数据、表达数据、调控数据	NA	NA	NA	NA	NA
2373	2025-10-07	Structure-Based Prediction of lncRNA-Protein Interactions by Deep Learning 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4290-0_16 PMID:39702717	研究论文	介绍基于三维结构信息预测lncRNA-蛋白质相互作用的基本框架和深度学习方法	利用几何深度学习方法处理非欧几里得结构数据，实现lncRNA-蛋白质相互作用的自动表征和学习	未提及具体实验验证和性能评估结果	预测lncRNA-蛋白质相互作用并解析其机制	长非编码RNA（lncRNA）和蛋白质	机器学习	NA	三维结构分析	深度学习	非欧几里得结构数据	NA	NA	几何深度学习网络	NA	NA
2374	2025-10-07	Cloud and IoT based smart agent-driven simulation of human gait for detecting muscles disorder 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42119 PMID:39906796	研究论文	提出一种基于云计算和物联网的智能代理驱动方法，通过模拟人类步态来检测肌肉障碍	使用智能手机替代难以获取的可穿戴传感器，结合智能代理建模和深度学习集成框架，同时保证模拟的自然性、准确性和可解释性	未提及具体样本规模和研究人群特征，缺乏实际临床验证数据	开发能够区分健康与异常肌肉的计算机分析方法	人类运动数据和神经肌肉骨骼系统	医疗健康信息技术	运动障碍疾病	物联网传感技术、运动数字化、神经肌肉骨骼模拟	深度学习集成框架	运动数据、生物力学数据	NA	NA	NA	准确性、可解释性	云计算平台
2375	2025-10-07	Deep learning-based system for prediction of work at height in construction site 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41779 PMID:39906815	研究论文	开发基于深度学习的系统，通过传感器数据预测建筑工人是否在高处作业	首次结合加速度计、陀螺仪和压力传感器数据，应用多种深度学习模型预测高处作业状态	研究样本量有限，仅使用45次分析，未说明实际部署效果	预测建筑工人高处作业状态以预防高处坠落事故	建筑工地工人	机器学习	职业伤害	传感器数据采集（加速度计、陀螺仪、压力传感器）	DNN, CNN, LSTM	传感器时序数据	45次分析（含不同窗口大小和重叠率组合）	NA	DNN, CNN, LSTM	准确率, 损失值	NA
2376	2025-10-07	Machine learning-based prediction of hemodynamic parameters in left coronary artery bifurcation: A CFD approach 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41973 PMID:39906857	研究论文	本研究结合机器学习算法与计算流体动力学模拟，开发了左冠状动脉分叉处血流动力学参数的高效预测方法	首次将多种机器学习算法与大规模合成冠状动脉几何数据集结合，实现血流动力学参数的快速准确预测	研究基于合成数据，在患者特异性应用方面存在挑战，深度学习模型效果有待进一步评估	通过机器学习方法提高左冠状动脉分叉处复杂血流动力学的无创预测能力	左冠状动脉分叉处的血流动力学参数（TAWSS和OSI）	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学模拟	Decision Tree Regressor, K Nearest Neighbors	合成几何数据	6858个具有不同斑块严重程度和位置的合成左冠状动脉几何模型	NA	NA	R2, MAE, RMSE	NA
2377	2025-10-07	Soft computing paradigm for climate change adaptation and mitigation in Iran, Pakistan, and Turkey: A systematic review 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41974 PMID:39906868	系统综述	系统评估人工智能技术在伊朗、巴基斯坦和土耳其三国气候变化适应与减缓中的应用现状	首次对ECO关键成员国进行AI气候应用的系统性比较分析，并提出整合研究框架	存在跨境合作不足、数据可用性不一致等关键差距	评估人工智能在气候变化适应与减缓中的应用效果	伊朗、巴基斯坦和土耳其的气候变化应对措施	机器学习	NA	人工智能、机器学习、深度学习	神经网络, 优化算法, 元启发式算法	环境数据、气候数据	76篇相关文章（从初始492篇中筛选）	NA	NA	NA	NA
2378	2025-10-07	Caps-ac4C: An effective computational framework for identifying N4-acetylcytidine sites in human mRNA based on deep learning 2025-Jan-28, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.168961 PMID:39884569	研究论文	提出基于深度学习的高效计算框架Caps-ac4C，用于精确识别人mRNA中的N4-乙酰胞苷位点	首次将混沌游戏表示与胶囊网络结合用于ac4C位点识别，在测试集上达到95.47%准确率和0.912 MCC，显著优于现有最佳方法	NA	开发高效准确的计算方法识别人mRNA中的ac4C修饰位点	人mRNA中的N4-乙酰胞苷修饰位点	生物信息学	癌症	深度学习	胶囊网络	RNA序列	NA	NA	胶囊网络	准确率, MCC	NA
2379	2025-10-07	Using a Deep Learning Model to Predict Postoperative Visual Outcomes of Idiopathic Epiretinal Membrane Surgery 2025-Jan-13, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.01.003 PMID:39814096	研究论文	本研究评估了多种深度学习模型基于术前OCT图像预测特发性黄斑前膜手术后视力结果的效果	首次使用深度学习模型基于术前OCT图像预测特发性黄斑前膜手术的术后视力结果，并通过Grad-CAM进行热点分析解释模型决策逻辑	样本量相对有限，仅包含696只眼的1392张OCT图像进行内部训练验证，76只眼的152张图像进行外部测试	预测特发性黄斑前膜手术后的视力改善情况	特发性黄斑前膜患者的术前OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	1392张OCT图像来自696只眼（内部数据集），152张OCT图像来自76只眼（外部测试集）	NA	Inception-v3, ResNet-101, VGG-19	召回率, 特异性, 精确率, F1分数, 准确率, AUROC	NA
2380	2025-10-07	Evaluation of an acne lesion detection and severity grading model for Chinese population in online and offline healthcare scenarios 2025-Jan-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84670-z PMID:39774300	研究论文	开发并评估用于中国人群痤疮病变检测和严重程度分级的深度学习模型AcneDGNet	提出首个同时完成痤疮病变检测和严重程度分级的算法，并在在线和离线医疗场景中进行系统评估	数据集主要来自中国人群，可能对其他种族的泛化能力有限	开发适用于不同医疗场景的痤疮自动诊断和分级系统	痤疮患者面部图像	计算机视觉	皮肤病	深度学习	CNN	面部图像	2,157张面部图像（来自2个公共数据集和3个自建数据集）	NA	AcneDGNet（包含特征提取模块、病变检测模块和严重程度分级模块）	准确率, 计数误差	NA