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	2025-06-26	An integrated IKOA-CNN-BiGRU-Attention framework with SHAP explainability for high-precision debris flow hazard prediction in the Nujiang river basin, China 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326587 PMID:40554568	研究论文	提出了一种可解释的深度学习框架IKOA-CNN-BiGRU-Attention，用于中国怒江流域的高精度泥石流灾害预测	结合了改进的开普勒优化算法、CNN、双向门控循环单元和注意力机制，并通过SHAP增强模型可解释性	研究仅针对怒江流域云南段，模型在其他地区的适用性有待验证	开发高精度且可解释的泥石流灾害预测模型	怒江流域云南段159条泥石流易发沟谷	机器学习	NA	深度学习	IKOA-CNN-BiGRU-Attention	地质环境数据	159条泥石流易发沟谷
342	2025-06-26	The impact of artificial intelligence on the endoscopic assessment of inflammatory bowel disease-related neoplasia 2025, Therapeutic advances in gastroenterology IF:3.9Q1 DOI:10.1177/17562848251348574 PMID:40556746	综述	本文总结了人工智能在炎症性肠病相关肿瘤内镜评估中的应用现状、潜在益处、局限性和未来方向	聚焦于AI在IBD相关肿瘤检测中的应用，填补了该领域文献的不足	针对IBD相关肿瘤的临床数据仍然有限，需要更多IBD特异性队列的验证	评估AI技术在炎症性肠病相关肿瘤内镜检测中的应用效果	炎症性肠病(IBD)患者	数字病理学	炎症性肠病	机器学习和深度学习技术	NA	内镜图像	NA
343	2025-06-26	Deep learning based automation of mean linear intercept quantification in COPD research 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1461016 PMID:40556856	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于量化慢性阻塞性肺疾病（COPD）研究中的平均线性截距（MLI）	利用AutoML软件开发了一种自动化MLI量化方法，显著提高了处理效率和结果的可比性	自动化方法得出的MLI值普遍高于手动测量值，尽管这种差异具有一致性	开发一种自动化工具以提高COPD研究中肺气肿定量分析的效率和准确性	C57BL/6小鼠的染色组织显微镜图像	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	AutoML	语义分割算法	图像	两组C57BL/6小鼠（吸烟组和对照组）
344	2025-06-26	Deep learning for MRI-based acute and subacute ischaemic stroke lesion segmentation-a systematic review, meta-analysis, and pilot evaluation of key results 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1491197 PMID:40556872	系统综述与荟萃分析	本文系统综述了2015年至2023年间使用深度学习算法对急性及亚急性缺血性卒中病灶进行MRI分割的研究，并通过荟萃分析评估了不同架构的性能	首次针对急性及亚急性卒中病灶分割任务系统评估了最优深度学习架构，并验证了带残差连接的U-Net配置的优越性	纳入研究的算法泛化性普遍不足，且仅评估了ISLES-2015-SISS数据集	确定MRI图像中急性/亚急性缺血性卒中病灶分割的最佳深度学习架构	急性及亚急性缺血性卒中患者的脑部MRI图像	医学图像分析	缺血性卒中	深度学习	U-Net变体（UResNet50/AG-UResNet50）	MRI图像	41项研究（来自1485篇筛选文献）
345	2025-06-26	Auto-branch multi-task learning for simultaneous prediction of multiple correlated traits associated with Alzheimer's disease 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1538544 PMID:40557283	研究论文	提出了一种自动分支多任务学习模型，用于同时预测与阿尔茨海默病相关的多个相关表型	在深度学习框架内提出动态分支的多任务学习模型，防止负面信息传递，确保表型间参数共享有益	未提及具体样本量及数据来源的局限性	提升多相关表型的预测性能	与阿尔茨海默病相关的七个表型	机器学习	老年病	深度学习	自动分支多任务学习模型	遗传数据	NA
346	2025-06-24	Deep Learning-Enabled Assessment of Right Ventricular Function Improves Prognostication After Transcatheter Edge-to-Edge Repair for Mitral Regurgitation 2025-Jan, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.017005 PMID:39836730	研究论文	本研究利用深度学习模型评估右心室功能，以改善二尖瓣反流患者经导管边缘对边缘修复术后的预后预测	首次使用深度学习模型从标准二维超声心动图视频中预测右心室射血分数，并证明其在预测一年死亡率方面优于传统方法	研究仅基于回顾性多中心注册数据，且仅评估了一年的死亡率	评估深度学习预测的右心室射血分数在严重二尖瓣反流患者经导管边缘对边缘修复术后的预后价值	接受经导管边缘对边缘修复术的严重二尖瓣反流患者	数字病理学	心血管疾病	二维超声心动图	深度学习模型	视频	1154名2017至2023年间接受治疗的患者
347	2025-06-24	Dynamic Prediction of Cardiovascular Death among Old People with Mildly Reduced Kidney Function Using Deep Learning Models Based on a Prospective Cohort Study 2025, Gerontology IF:3.1Q3 DOI:10.1159/000545679 PMID:40359927	research paper	本研究使用深度学习模型动态预测肾功能轻度减退老年人群的心血管死亡风险	采用新型深度学习算法Dynamic DeepHit模型，在纵向研究中实现个体动态生存预测，并证明其优于传统Cox回归和随机生存森林模型	研究人群仅限于中国天津社区的老年人，可能限制结果的普适性	识别肾功能轻度减退老年人群的心血管死亡风险特征，开发更准确的预测模型	12,650名60岁以上肾功能轻度减退(eGFR 45-90 mL/min/1.73 m2)的老年人	machine learning	cardiovascular disease	NA	DeepHit, Dynamic DeepHit, Cox regression, Random Survival Forest	临床随访数据	12,650名社区老年人，随访7年期间838例心血管死亡
348	2025-06-24	Introducing a Deep Neural Network Model with Practical Implementation for Polyp Detection in Colonoscopy Videos 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_23_24 PMID:40546333	research paper	本研究提出了一种用于结肠镜检查视频中息肉检测的深度学习模型，并进行了实际应用验证	采用迁移学习和多任务学习解决标记数据有限的问题，同时实现息肉分类和边界框检测任务	缺乏非息肉图像数据集，需从LDPolyp视频数据集中提取非息肉图像	开发高效、准确且经济的实时息肉检测解决方案	结肠镜检查视频中的息肉	computer vision	gastrointestinal lesions	deep learning	deep neural network	video	KVASIR-SEG、CVC-CLINIC数据集以及从LDPolyp视频数据集中提取的非息肉图像
349	2025-06-22	Expression of Concern: Real-time recognition of spraying area for UAV sprayers using a deep learning approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326610 PMID:40540481	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
350	2025-06-23	Artificial intelligence and machine learning heuristics for discovery of ncRNAs 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.01.002 PMID:40543913	研究论文	本章探讨了人工智能和机器学习在预测lncRNA功能、识别疾病关联和注释蛋白质相互作用中的应用	详细描述了用于lncRNA结合蛋白功能注释的深度学习流程，并强调了实验验证与计算预测的整合	数据集准备、模型设计和可用性方面存在挑战	推进长链非编码RNA（lncRNA）的研究	长链非编码RNA（lncRNAs）及其结合蛋白（lncRBPs）	分子生物学	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）	RNN、CNN、transformer-based模型	NA	NA
351	2025-06-22	Machine learning models for predicting postoperative peritoneal metastasis after hepatocellular carcinoma rupture: a multicenter cohort study in China 2025-Jan-17, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyae341 PMID:39832130	研究论文	本研究利用机器学习模型预测肝细胞癌破裂后腹膜转移的风险	首次比较了五种机器学习模型在预测肝细胞癌破裂后腹膜转移中的表现，并发现深度学习模型表现最佳	研究样本仅来自中国的7个医疗中心，可能存在地域局限性	开发预测肝细胞癌破裂手术后腹膜转移的最佳机器学习模型	522例接受手术的肝细胞癌破裂患者	机器学习	肝细胞癌	机器学习模型比较	逻辑回归、支持向量机、分类树、随机森林、深度学习(DL)	临床数据	522例患者(来自7个医疗中心)
352	2025-06-22	Energy metric prediction for double insertion mutants via the RoseNet deep learning framework 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae198 PMID:40463404	研究论文	利用RoseNet深度学习框架预测双插入突变体的能量指标	扩展了先前的工作，评估了三种额外蛋白质，并分析了影响RoseNet预测能力的域特征，如插入二级结构和残基的溶剂可及表面积（SASA）分数	研究仅基于有限的蛋白质数据集，可能无法推广到所有类型的蛋白质突变	研究蛋白质双氨基酸插入或删除（InDels）的结构和功能影响	蛋白质的双插入突变体	生物信息学	NA	深度学习	RoseNet	蛋白质序列和结构数据	三个蛋白质的详尽双InDel突变数据集和另外三个蛋白质的约145k随机突变体
353	2025-06-22	Generative AI - Assisted Adaptive Cancer Therapy 2025 Jan-Dec, Cancer control : journal of the Moffitt Cancer Center IF:2.5Q3 DOI:10.1177/10732748251349919 PMID:40532181	review	本文探讨了利用生成式AI（GenAI）提升适应性癌症治疗的预测和推荐能力	结合非线性系统控制理论和深度学习，提出了一个适应性癌症控制框架，利用GenAI增强治疗响应预测和治疗方案推荐	临床数据获取困难、深度学习模型的不透明性以及临床验证是主要挑战	研究如何利用GenAI提升适应性癌症治疗的准确性和可靠性	适应性癌症治疗及其动态调整策略	machine learning	cancer	deep learning	GenAI	multimodal data	NA
354	2025-06-22	H-DSAE: a hybrid technique to recognize heart disease 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1563199 PMID:40538756	研究论文	本文提出了一种混合技术H-DSAE，用于识别心脏病，结合了深度信念网络、支持向量机和堆叠自编码器来提高诊断准确性	采用混合深度学习方法H-DSAE，结合多种分类器，显著提高了心脏病诊断的准确率至99.2%	下一步需要开发更先进的分类和特征算法以进一步提升系统效率	提高心脏病诊断的准确性和效率	心脏病患者的心脏图像数据	机器学习	心血管疾病	机器学习、深度学习	DBN, SVM, SAE	图像	NA
355	2025-06-22	Combination of ultrasound-based radiomics and deep learning with clinical data to predict response in breast cancer patients treated with neoadjuvant chemotherapy 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1525285 PMID:40538839	研究论文	本研究结合超声影像、深度学习特征和临床数据，构建了一个预测乳腺癌患者新辅助化疗后病理完全缓解的融合模型	首次将超声影像的放射组学特征、深度学习特征与临床数据相结合，构建了一个预测性能优越的融合模型	研究为回顾性设计，样本来自两个医疗中心，可能存在选择偏倚	预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解(pCR)	643名经病理确诊的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像、机器学习算法	融合模型(结合临床模型、放射组学模型和深度学习模型)	超声图像、临床数据	643例患者(中心1:372例；中心2:271例)
356	2025-06-22	A dual-branch deep learning model based on fNIRS for assessing 3D visual fatigue 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1589152 PMID:40538859	研究论文	本文提出了一种基于fNIRS的双分支深度学习模型，用于评估3D视觉疲劳	首次构建了基于fNIRS的深度学习模型，用于评估3D视觉疲劳，实现了端到端的自动特征提取和分类	未来工作可以探索模型在其他类型疲劳评估中的适用性，并进一步优化其在真实场景中的性能	提升用户体验并优化立体3D技术的性能	20名正常受试者（平均年龄：24.6±0.88岁；范围：23-26岁；13名男性）	机器学习	NA	fNIRS	双分支卷积网络与transformer模块结合	时间序列fNIRS数据	20名正常受试者
357	2025-06-22	IRGL-RRI: interpretable graph representation learning for plant RNA-RNA interaction discovery 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1617495 PMID:40538878	研究论文	提出了一种可解释的图表示学习模型IRGL-RRI，用于准确预测植物RNA-RNA相互作用	结合Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)和多尺度融合的RRI建模方法，提高了模型的可解释性和预测准确性	未提及模型在计算资源消耗或特定植物种类上的局限性	提高植物RNA-RNA相互作用预测的准确性和可解释性	植物RNA分子及其相互作用	机器学习	NA	图表示学习、KAN网络	IRGL-RRI（基于图表示学习的模型）	RNA序列数据	公开数据集（具体数量未提及）
358	2025-06-22	Class imbalance in multi-resident activity recognition: an evaluative study on explainability of deep learning approaches 2025, Universal access in the information society IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s10209-024-01123-0 PMID:40538921	research paper	该研究探讨了在多居民活动识别中类别不平衡问题，并评估了深度学习方法的可解释性	研究针对多居民场景中的类别不平衡问题，探索了LSTM和双向LSTM网络的有效性，并提高了深度学习模型的透明度和可靠性	研究仅基于三个高度不平衡的智能家居数据集进行评估，可能无法涵盖所有实际应用场景	提高多居民活动识别系统的可信度和性能	多居民家庭中的活动识别	machine learning	NA	深度学习	LSTM, Bidirectional LSTM	传感器数据	三个高度不平衡的智能家居数据集
359	2025-06-21	Automatic multimodal registration of cone-beam computed tomography and intraoral scans: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-29, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06183-x PMID:39878846	系统综述与荟萃分析	评估锥形束计算机断层扫描（CBCT）与口内扫描（IOS）自动多模态配准的最新进展及其在牙科中的临床意义	比较了几何方法与人工智能技术在配准中的表现，并指出AI方法在自动化和鲁棒性上的显著提升	未来研究需解决配准标志点不稳定或数据集多样性有限等挑战，以确保在复杂临床场景中的稳定性	评估CBCT与IOS自动多模态配准技术的效率与准确性	锥形束计算机断层扫描（CBCT）和口内扫描（IOS）数据	数字病理	牙科疾病	几何配准算法与AI驱动的深度学习模型	深度学习模型（未指定具体类型）	3D图像数据	22篇符合纳入标准的研究（共筛选493篇）
360	2025-06-21	Transformers for Neuroimage Segmentation: Scoping Review 2025-Jan-29, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/57723 PMID:39879621	综述	本文综述了当前关于使用transformer模型进行神经影像分割的研究，总结了相关文献并评估了各种transformer模型的应用	首次系统性地综述了transformer在神经影像分割领域的应用，并分析了混合CNN-transformer架构的优越性	计算成本高，在小数据集上容易过拟合，且研究主要依赖于脑肿瘤分割数据集，缺乏多样性	评估transformer模型在神经影像分割中的应用现状和效果	人类脑部影像数据	数字病理	脑肿瘤	MRI	Transformer, CNN-transformer混合架构	影像	67篇符合纳入标准的研究论文