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
1741	2025-02-12	New rectum dose surface mapping methodology to identify rectal subregions associated with toxicities following prostate cancer radiotherapy 2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100701 PMID:39927213	研究论文	本文提出了一种新的直肠剂量表面映射方法，用于识别与前列腺癌放疗后毒性相关的直肠亚区域	开发了一种标准化直肠轮廓并将其展开为2D圆柱表面图的方法，以识别与毒性相关的直肠亚区域	仅分析了1,048名患者的数据，且仅发现下后部区域与毒性显著相关	研究前列腺癌放疗后直肠毒性与剂量分布的关系	1,048名前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习自动分割，圆柱映射，体素分析	NA	医学影像数据	1,048名前列腺癌患者
1742	2025-02-11	Proactive Deep Learning-Facilitated Inpatient Penicillin Allergy Delabelling: An Implementation Study 2025-Jan-17, International archives of allergy and immunology IF:2.5Q3 DOI:10.1159/000542589 PMID:39827874	研究论文	本研究探讨了利用深度学习促进的主动咨询是否能够增强住院患者青霉素过敏标签的去除	使用深度学习指导的主动咨询服务来促进青霉素过敏标签的去除，这是一种创新的方法	本研究为单中心实施研究，需要进一步研究以验证该方法在其他中心的适用性	确定深度学习促进的主动咨询是否能增强住院患者青霉素过敏标签的去除	住院患者中的青霉素过敏标签	医疗健康	过敏性疾病	深度学习	NA	医疗记录	439名患者，其中121名被算法识别为适合进行青霉素过敏询问
1743	2025-02-11	Virtual Gram staining of label-free bacteria using dark-field microscopy and deep learning 2025-Jan-10, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.ads2757 PMID:39772690	研究论文	本文介绍了一种使用暗场显微镜和深度学习对无标记细菌进行虚拟革兰氏染色的方法	通过训练神经网络，将未染色细菌的暗场图像数字转换为与亮场图像对比相匹配的革兰氏染色等效图像，从而绕过传统染色过程中的多个化学步骤	需要一次性训练模型，且未提及模型在不同类型细菌上的泛化能力	开发一种无需化学染色的虚拟革兰氏染色方法，以提高染色准确性和效率	无标记细菌	计算机视觉	NA	暗场显微镜，深度学习	神经网络	图像	未明确提及具体样本数量，但包含多种细菌样本
1744	2025-02-11	Ultrasound elastic modulus reconstruction using a deep learning model trained with simulated data 2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.1.017001 PMID:39916991	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的超声弹性成像逆问题解决方法，通过模拟数据训练的U-Net神经网络模型来重建弹性模量的空间分布	采用数据驱动的深度学习模型替代传统的迭代或直接技术，解决了传统方法在计算速度和噪声敏感性方面的限制	模型的性能依赖于模拟数据的多样性和代表性，可能需要进一步验证其在更广泛临床数据上的泛化能力	开发并验证一种深度学习方法来高效准确地解决超声弹性成像中的逆问题，即从超声测量的位移场中恢复弹性模量的空间分布	超声弹性成像中的位移场数据	医学影像处理	NA	超声弹性成像	U-Net	图像	模拟数据、体模实验数据和临床数据
1745	2025-02-09	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	本文介绍了一种基于Transformer的深度学习模型INTERACT，用于预测影响特定脑细胞类型DNA甲基化水平的调控变异	利用现有的单核DNA甲基化数据，INTERACT模型能够准确预测细胞类型特异的DNA甲基化谱，并增强对脑部疾病的精细定位	NA	研究旨在通过深度学习模型预测DNA甲基化调控变异，以增强对脑部疾病遗传基础的理解	特定脑细胞类型的DNA甲基化调控变异	机器学习	脑部疾病	单核DNA甲基化测序	Transformer	DNA甲基化数据	NA
1746	2025-02-09	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	本文总结了人工智能（AI）算法在磁共振成像（MRI）图像中用于颞下颌关节（TMJ）盘评估和TMJ内部紊乱诊断的性能的当前证据	本文首次系统综述了AI在TMJ MRI图像中的应用，特别是深度学习在TMJ结构分割和盘位置分类中的表现	研究之间存在高度异质性，特别是在患者选择方面，且需要更多多样性和多中心数据以提高模型的有效性和普适性	评估AI算法在TMJ MRI图像中用于诊断内部紊乱的性能	颞下颌关节（TMJ）的MRI图像	数字病理学	颞下颌关节紊乱	MRI	CNN	图像	13项研究
1747	2025-02-09	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	本文提出了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质量	DeepUMQA-PA方法结合了Voronoi镶嵌、几何特征、蛋白质语言模型嵌入表示和基于知识的统计势特征，通过融合图神经网络和ResNet网络来估计残基模型精度	NA	准确评估蛋白质复合物模型的质量分数，独立于使用的预测方法	蛋白质复合物模型	生物信息学	NA	深度学习	图神经网络, ResNet	蛋白质结构数据	CASP15测试集
1748	2025-02-09	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	本文提出了一种利用卷积神经网络（CNN）教师模型向视觉变换器（ViT）学生模型进行知识蒸馏的深度学习方法，用于无线胶囊内窥镜（WCE）图像中的胃肠道异常识别	通过知识蒸馏（KD）从CNN教师模型到ViT学生模型，提高了胃肠道异常识别的准确性和计算效率	未提及具体的数据集局限性或模型在特定条件下的表现	开发计算机视觉辅助系统，以帮助医生更高效地诊断胃肠道异常	无线胶囊内窥镜（WCE）图像	计算机视觉	胃肠道疾病	知识蒸馏（KD）	CNN, ViT	图像	Kvasir和KID数据集
1749	2025-02-09	The Role and Limitations of Artificial Intelligence in Combating Infectious Disease Outbreaks 2025-Jan, Cureus DOI:10.7759/cureus.77070 PMID:39917100	review	本文探讨了人工智能在传染病爆发管理中的多重应用及其局限性	本文综合分析了AI在疾病预测、诊断、药物发现和疫苗开发中的创新应用，并提出了克服当前局限性的途径	AI在疫情管理中的部署面临数据隐私、模型透明性和需要不断更新以适应新兴病原体等关键限制	研究AI在传染病爆发管理中的作用及其局限性	传染病爆发管理	machine learning	infectious disease	deep learning, reinforcement learning	NA	NA	NA
1750	2025-02-09	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	本文系统综述了人工智能在评估儿童术后疼痛中的作用	首次系统性地评估了人工智能在儿童术后疼痛管理中的应用，填补了该领域的数据空白	现有研究多关注单一参数，且文献异质性较大，无法进行荟萃分析	探讨人工智能在预测和评估儿童术后疼痛中的应用	儿童术后疼痛	机器学习	儿科疾病	深度学习、机器学习	深度学习、机器学习	疼痛测量数据	4,470名儿科患者
1751	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
1752	2025-02-08	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	本章节全面回顾了长链非编码RNA（lncRNA）领域的数据库和预测工具，包括lncRNA数据库、基于机器学习的算法以及利用不同技术预测lncRNA的工具	提供了lncRNA资源的全面概述，特别是针对人类、小鼠、植物和其他模式生物开发的资源，并讨论了使用深度学习、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等算法进行lncRNA的计算识别	本章节主要集中于已有资源的综述，未涉及新的实验数据或方法开发	总结和评估现有的lncRNA计算资源，以帮助生物学家选择最适合其研究需求的工具	长链非编码RNA（lncRNA）及其在不同生物体中的功能和靶标组	生物信息学	NA	深度学习、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）	NA	文本、数据库信息	NA
1753	2025-02-08	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	本章介绍了基于三维结构信息预测长非编码RNA（lncRNA）与蛋白质相互作用的基本框架	利用深度学习方法自动表示和学习lncRNA与蛋白质的三维结构信息，提出几何深度学习方法在lncRNA-蛋白质相互作用预测中的应用	未提及具体的数据集或实验验证结果，可能缺乏实际应用验证	预测lncRNA与蛋白质的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	深度学习方法	神经网络	三维结构数据	NA
1754	2025-02-08	Application of human-in-the-loop hybrid augmented intelligence approach in security inspection system 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1518850 PMID:39911181	研究论文	本文提出了一种人机协作的混合增强智能方法，用于提升安全检查系统的安全性和可靠性	提出了一种结合人类和机器智能的混合决策方法，采用“拒绝优先”和“放行优先”两种策略，以提升决策过程的整体性能	未提及具体的技术实现细节和潜在的局限性	提升安全检查系统的安全性和可靠性	安全检查系统	机器学习和人机协作	NA	深度学习	NA	安全检查数据	来自特定安全检查站点的数据集
1755	2025-02-08	AlphaFold 2, but not AlphaFold 3, predicts confident but unrealistic β-solenoid structures for repeat proteins 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.01.016 PMID:39911842	研究论文	本文评估了AlphaFold 2在预测由完美重复序列组成的蛋白质结构时的表现，发现其经常预测出高置信度但不现实的β-螺旋结构	揭示了AlphaFold 2在预测完美重复序列时倾向于生成高置信度但不现实的β-螺旋结构，而其他深度学习方法则预测出不同的结构或低置信度的β-螺旋结构	研究主要关注完美重复序列，未全面评估AlphaFold 2在其他类型蛋白质上的表现	评估AlphaFold 2在预测完美重复序列蛋白质结构时的表现	由完美重复序列组成的蛋白质	蛋白质结构预测	NA	分子动力学	AlphaFold 2	蛋白质序列	不同长度的随机序列组成的完美重复序列
1756	2025-02-07	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	本文提出了一种基于云计算和物联网的智能代理驱动的人体步态模拟方法，用于检测肌肉障碍	使用智能手机代替难以获取的可穿戴传感器和标记物来数字化人体运动，并结合深度学习的集成框架提高分析的准确性和可解释性	未提及具体样本量或实验验证的详细结果	分析人体运动并区分健康与不健康的肌肉，以辅助治疗运动障碍	人体步态和肌肉运动	数字病理学	肌肉障碍	物联网（IoT）、云计算、深度学习	深度学习集成框架	运动数据	NA
1757	2025-02-07	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	本文提出了一种基于深度学习的系统，用于预测建筑工地上工人的高空作业情况	通过结合加速度计、陀螺仪和压力传感器的数据，利用深度学习技术预测工人的高空作业状态，填补了该领域的信息空白	研究中仅使用了45次分析，样本量可能不足以全面验证模型的泛化能力	预测建筑工地上工人是否在高空作业，以减少高空坠落事故的风险	建筑工地上的工人	机器学习	NA	深度学习	DNN, CNN, LSTM	传感器数据（加速度计、陀螺仪、压力传感器）	45次分析
1758	2025-02-07	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	本研究通过结合机器学习算法与计算流体动力学模拟，旨在提高左冠状动脉分叉处复杂血流动力学的无创预测能力	首次将机器学习算法与计算流体动力学模拟相结合，用于左冠状动脉分叉处血流动力学的预测，提供了一种快速可靠的评估方法	需要进一步研究深度学习模型的有效性，并解决患者特异性应用中的挑战	研究左冠状动脉分叉处狭窄严重程度和位置对血流动力学的影响，以提高无创预测能力	左冠状动脉分叉处的血流动力学参数（如壁面剪切应力和振荡剪切指数）	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学（CFD）	决策树回归器和K近邻模型	合成几何数据	6858个合成的左冠状动脉几何数据
1759	2025-02-06	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	本文系统综述了人工智能（AI）在伊朗、巴基斯坦和土耳其的气候变化适应和缓解中的应用	通过系统综述方法，揭示了AI在ECO国家气候变化研究中的应用现状，并提出了一个更综合的研究框架	存在跨境合作有限和数据可用性不一致等关键差距	探讨AI在气候变化适应和缓解中的应用，以提升区域气候韧性和可持续性	伊朗、巴基斯坦和土耳其的气候变化问题	机器学习	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）	神经网络、优化或元启发式算法	NA	76篇相关文章
1760	2025-02-07	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	本文提出了一种基于深度学习的计算框架Caps-ac4C，用于精确检测人类mRNA中的N4-乙酰胞苷（ac4C）位点	Caps-ac4C利用混沌游戏表示将RNA序列编码为“图像”，并采用胶囊网络从这些RNA“图像”中学习全局和局部特征，实现了最先进的性能	NA	开发一种高效且准确的计算框架，用于精确检测人类mRNA中的ac4C位点，以深入了解疾病发病机制并提供新的医学干预途径	人类mRNA中的N4-乙酰胞苷（ac4C）位点	机器学习	癌症	深度学习	胶囊网络	RNA序列	NA