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
101	2025-06-03	Deep learning-driven modality imputation and subregion segmentation to enhance high-grade glioma grading 2025-May-30, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03029-0 PMID:40448035	研究论文	本研究开发了一个深度学习框架，通过模态填补和子区域分割提高高级别胶质瘤的分级准确性	提出了基于PatchGAN的模态填补网络，结合了Transformer自注意力和CNN特征提取的ART模块，以及用于分割的U-Net变体	研究依赖于回顾性数据，且外部测试集样本量相对较小	提高高级别胶质瘤的分级准确性	高级别胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	深度学习	PatchGAN, Transformer, CNN, U-Net	医学影像	1,251例来自BraTS2021数据集的患者作为主要队列，181例临床病例作为外部测试集
102	2025-06-03	Deep learning reconstruction improves computer-aided pulmonary nodule detection and measurement accuracy for ultra-low-dose chest CT 2025-May-30, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01746-6 PMID:40448068	research paper	比较深度学习重建（DLR）和混合迭代重建（HIR）在胸部超低剂量CT（ULDCT）中的图像质量、肺结节检测率和测量准确性	首次在ULDCT中应用DLR技术，显著提高了结节检测率和测量准确性	样本量相对较小（84名参与者），且仅针对肺结节进行评估	评估DLR在ULDCT中的性能表现	胸部CT图像和肺结节	digital pathology	lung cancer	deep learning reconstruction (DLR), hybrid iterative reconstruction (HIR)	deep learning-based nodule evaluation system	CT images	84名参与者（535个结节）
103	2025-06-03	Non-destructive detection of early wheat germination via deep learning-optimized terahertz imaging 2025-May-30, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01393-6 PMID:40448208	研究论文	该论文提出了一种基于深度学习的太赫兹成像技术，用于无损检测小麦早期发芽	结合增强超分辨率生成对抗网络（AESRGAN）和基于EfficientViT的YOLO V8分类模型，显著提高了太赫兹图像的分辨率和分类准确率	当前太赫兹成像技术的图像分辨率较低，限制了其实际应用	开发一种快速、无损的小麦早期发芽检测方法	小麦	计算机视觉	NA	太赫兹成像技术	AESRGAN, EfficientViT-based YOLO V8	图像	NA
104	2025-06-03	Molecular insights into the unique activation and allosteric modulation mechanisms of the human mas-related G-protein-coupled receptor X1 2025-May-30, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144815 PMID:40451369	研究论文	本研究揭示了人类mas相关G蛋白偶联受体X1（MRGPRX1）独特的激活和变构调节机制	首次通过高斯加速分子动力学（GaMD）获得未结合受体的稳定非活性构象，并结合神经关系推理（NRI）深度学习方法阐明ML382的变构调节机制	未提及具体样本量或实验验证的局限性	阐明MRGPRX1的激活和变构调节机制以促进镇痛和止痒药物的合理设计	人类mas相关G蛋白偶联受体X1（MRGPRX1）	分子动力学模拟与深度学习	疼痛与瘙痒相关疾病	高斯加速分子动力学（GaMD）、神经关系推理（NRI）深度学习	NRI	分子动力学模拟数据	NA
105	2025-06-03	Fully automated measurement of aortic pulse wave velocity from routine cardiac MRI studies 2025-May-30, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110442 PMID:40451442	研究论文	本文提出了一种利用深度学习从标准心脏MRI序列中全自动测量主动脉脉搏波速度（PWV）的方法	首次实现了从常规2D SSFP定位图像和相位对比图像中全自动测量PWV，无需特殊序列或耗时的手动分析	研究主要基于UK Biobank数据，可能在其他人群中的适用性需要进一步验证	开发一种全自动方法，便于在常规临床和研究扫描中测量PWV	主动脉脉搏波速度（PWV）的自动化测量	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	DL（深度学习模型）	MRI图像	1053名UK Biobank受试者
106	2025-06-03	Using Deep learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings from Echocardiography Videos 2025-May-30, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.05.016 PMID:40451472	research paper	使用深度学习从超声心动图视频预测心血管磁共振成像结果	首次尝试利用深度学习从超声心动图视频中预测CMR特有的组织特征参数	模型无法可靠检测LGE、异常T1、T2或ECV等组织特征	评估深度学习模型从超声心动图检测CMR特定参数的性能	成人患者的心血管磁共振成像和超声心动图数据	digital pathology	cardiovascular disease	深度学习	CNN	video	1,453名成人患者（2,556组配对超声心动图研究）
107	2025-06-03	Artificial intelligence revolution in drug discovery: A paradigm shift in pharmaceutical innovation 2025-May-30, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125789 PMID:40451590	review	本文探讨了人工智能在药物发现中的革命性作用及其对制药创新的影响	利用AI技术（如ML、DL和NLP）优化药物开发的多个阶段，包括靶点识别、先导化合物优化、从头药物设计和药物再利用	数据可访问性有限、多样化数据集的整合、AI模型的可解释性以及伦理问题	探讨人工智能如何改变药物发现过程，提高效率并降低成本	药物发现过程及其相关技术	machine learning	NA	machine learning (ML), deep learning (DL), natural language processing (NLP)	AlphaFold, AtomNet	chemical and biological data	NA
108	2025-06-03	scMODAL: a general deep learning framework for comprehensive single-cell multi-omics data alignment with feature links 2025-May-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60333-z PMID:40442129	研究论文	介绍了一个名为scMODAL的深度学习框架，用于单细胞多组学数据的对齐与特征链接	提出了一个针对单细胞多组学数据对齐的深度学习框架，利用神经网络和生成对抗网络来对齐细胞嵌入并保留特征拓扑结构	未提及具体的局限性	开发一个计算框架以整合不同模态的单细胞多组学数据，促进联合分析	单细胞多组学数据	机器学习	NA	单细胞技术	神经网络, GAN	单细胞多组学数据	NA
109	2025-06-03	Diagnosis of trigeminal neuralgia based on plain skull radiography using convolutional neural network 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03254-7 PMID:40442191	研究论文	本研究旨在探索使用卷积神经网络（CNN）基于普通X射线颅骨图像诊断三叉神经痛的可行性	首次将CNN应用于普通X射线颅骨图像进行三叉神经痛诊断，并识别出蝶骨体和斜坡作为关键预测区域	外部验证数据集的准确率较低（71.0%），需要进一步优化模型	开发基于深度学习的X射线图像分析方法辅助三叉神经痛诊断	三叉神经痛患者和未破裂颅内动脉瘤患者的颅骨X射线图像	数字病理学	三叉神经痛	CNN	CNN	图像	664张颅骨X射线图像（166例三叉神经痛患者，498例对照组）
110	2025-06-03	Temporal user interest modeling for online advertising using Bi-LSTM network improved by an updated version of Parrot Optimizer 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03208-z PMID:40442252	研究论文	本文提出了一种基于优化Bi-LSTM和更新版鹦鹉优化器(UPO)的用户兴趣建模方法，用于在线广告中的用户行为预测	结合Bi-LSTM处理用户活动的时序特性，并引入更新版鹦鹉优化器(UPO)提升模型性能	未提及具体数据集规模或实际部署效果	提高在线广告中用户点击率和广告投放精准度	在线广告平台的用户行为数据	自然语言处理	NA	深度学习	Bi-LSTM	用户行为序列数据	NA
111	2025-06-03	Automated classification of midpalatal suture maturation stages from CBCTs using an end-to-end deep learning framework 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03778-y PMID:40442312	research paper	提出了一种基于深度学习的端到端框架，用于从CBCT图像中自动分类腭中缝成熟阶段	引入了新颖的多滤波器卷积残差注意力网络（MFCRAN）结合DCT层，以及针对数据类别的排序损失和数据增强策略	使用的数据集为私有数据集，可能限制了模型的泛化能力	提高腭中缝成熟阶段分类的准确性和自动化水平，以辅助正畸诊断和治疗规划	CBCT图像中的腭中缝成熟阶段	computer vision	NA	CBCT成像	CNN, EfficientNet, ResNet18, MFCRAN	image	618张CBCT图像，分为五个阶段（A、B、C、D和E）
112	2025-06-03	Associations of greenhouse gases, air pollutants and dynamics of scrub typhus incidence in China: a nationwide time-series study 2025-May-29, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-23156-7 PMID:40442614	research paper	本研究探讨了温室气体和空气污染物与中国恙虫病发病率之间的相关性，并评估了环境因素对不同年龄段和流行期的影响	首次评估了无机化合物如温室气体和空气污染物对恙虫病发病率的影响，并利用深度学习算法预测环境因素对发病率的影响	研究采用横断面方法，结果需要通过额外的队列研究来确认	评估环境因素与恙虫病发病率之间的关系，并开发恙虫病的综合预警系统	中国的恙虫病病例及温室气体和空气污染物数据	public health	scrub typhus	Moving Epidemic Method (MEM), Treed Distributed Lag Non-Linear Model (TDLNM), Quantile-based G Computation (qgcomp), Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR), Weighted Quantile Sum (WQS), Convolutional Neural Networks (CNN)	CNN	time-series data	全国范围内的恙虫病病例数据（2005-2018年）
113	2025-06-03	Mobile based deep CNN model for maize leaf disease detection and classification 2025-May-29, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01386-5 PMID:40442806	研究论文	开发了一种基于移动端的深度CNN模型，用于实时检测和分类玉米叶部病害	首次开发了实时、用户友好的移动应用，用于玉米叶部病害检测和分类，相比现有离线模型更易访问并提供即时反馈	未提及模型在不同环境条件下的泛化能力，以及移动设备性能对应用效果的影响	提高玉米产量通过早期病害检测	玉米叶部病害（枯萎病、普通锈病、灰斑病）及健康叶片	计算机视觉	植物病害	数据增强、加权交叉熵损失	CNN（VGG16、AlexNet、ResNet50）	图像	4188张图像（包含枯萎病、普通锈病、灰斑病及健康叶片）
114	2025-06-03	A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging 2025-May-28, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.027 PMID:40447251	研究论文	本文提出了一种深度学习模型，用于从Micro-CT成像中准确分割果蝇大脑	利用预训练神经网络和少量Micro-CT图像（1-3张）训练出准确的3D深度学习模型，并能适应不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型	训练数据量较少（仅1-3张Micro-CT图像）	开发一种能够准确分割果蝇大脑的深度学习模型，以简化Micro-CT图像的手动分析过程	成年果蝇（Drosophila melanogaster）大脑	计算机视觉	NA	Micro-CT成像	3D深度学习模型（基于预训练神经网络）	3D Micro-CT图像	1-3张成年果蝇大脑Micro-CT图像
115	2025-06-03	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Prognostication of the Musculoskeletal Patient 2025-May-28, HSS journal : the musculoskeletal journal of Hospital for Special Surgery IF:1.6Q2 DOI:10.1177/15563316251339660 PMID:40454292	review	本文探讨了人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用及其对临床实践的影响	介绍了计算机视觉算法和患者特异性多模态预测模型，并提出了讨论AI模型开发局限性的简单框架	讨论了AI模型开发的局限性，但未具体说明这些局限性的细节	探索人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用	肌肉骨骼疾病患者	digital pathology	musculoskeletal diseases	machine learning, deep learning	computer vision algorithms, multimodal prediction models	multimodal data	NA
116	2025-06-03	Quantitative computed tomography imaging classification of cement dust-exposed patients-based Kolmogorov-Arnold networks 2025-May-27, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103166 PMID:40450965	research paper	该研究使用Kolmogorov-Arnold网络（KANs）对水泥粉尘暴露患者的定量计算机断层扫描（QCT）成像数据进行分类，以评估与水泥粉尘暴露相关的呼吸状况	首次将Kolmogorov-Arnold网络（KANs）应用于QCT成像数据的分类，显著提高了分类性能并优于传统机器学习方法和其他深度学习方法	研究仅针对水泥粉尘暴露患者，可能不适用于其他类型的粉尘或污染物暴露	通过QCT成像数据分类，早期检测水泥粉尘引起的呼吸状况	609名个体，包括311名水泥粉尘暴露者和298名健康对照者	digital pathology	lung disease	quantitative computed tomography (QCT)	Kolmogorov-Arnold networks (KANs)	image	609名个体（311名暴露者，298名健康对照者）
117	2025-06-03	A Deep Neural Network Framework for the Detection of Bacterial Diseases from Chest X-Ray Scans 2025-May-27, Infectious disorders drug targets DOI:10.2174/0118715265358132250429115426 PMID:40454498	研究论文	开发了一个基于深度神经网络的框架，用于从胸部X光扫描中检测细菌性疾病，包括COVID-19、肺炎和结核病	利用多种DNN学习算法分析X光扫描的颜色、曲线和边缘特征，使用Adam优化器降低错误率并提升模型训练效果，VGG19模型在准确率上显著优于其他模型	错误率为5.28%，可能存在一定的误诊风险	开发一个高效、可靠的深度学习模型，用于快速诊断呼吸系统疾病	胸部X光扫描图像	计算机视觉	呼吸系统疾病	DNN	VGG19	图像	1800张胸部X光图像，包括COVID-19、肺炎、结核病和正常病例
118	2025-06-03	A classification method of motor imagery based on brain functional networks by fusing PLV and ECSP 2025-May-26, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107684 PMID:40450930	研究论文	提出了一种融合PLV和ECSP的脑功能网络构建方法，用于增强脑状态解码能力并评估运动想象期间脑区相关节点的功能连接变化	融合边缘特征和节点特征构建新型脑功能网络，并设计AMSF-CNN模型进行验证	NA	提升运动想象任务的解码能力并探索人脑工作机制	左右手抓握任务的运动想象脑电信号	脑机接口	NA	PLV（相位锁定值）、ECSP（增强共同空间模式）	AMSF-CNN（注意力多尺度特征卷积神经网络）	脑电信号	SHU_Dataset和BCI IV 2a Dataset
119	2025-06-03	Artificial intelligence (AI)-driven morphological assessment of zebrafish larvae for developmental toxicity chemical screening 2025-May-20, Aquatic toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.aquatox.2025.107415 PMID:40450914	研究论文	本文开发了基于深度学习的分类和分割模型，用于斑马鱼幼虫形态变化的自动化评估，以提高发育毒性化学物质筛选的效率和客观性	利用多视角卷积神经网络(MVCNN)对斑马鱼幼虫形态变化进行分类和分割，实现了快速、标准化的评估，减少了主观人工审查的需求	NA	为毒理学评估中斑马鱼的常规使用提供科学依据，开发自动化评估工具以提高效率和客观性	暴露于各种化学物质5天的斑马鱼胚胎图像	计算机视觉	NA	深度学习	MVCNN	图像	SEAZIT项目中的斑马鱼胚胎图像数据
120	2025-06-03	Fully automated evaluation of condylar remodeling after orthognathic surgery in skeletal class II patients using deep learning and landmarks 2025-May-17, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105819 PMID:40389149	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和标志点的全自动方法，用于评估骨骼II类患者正颌手术后的髁突重塑	结合标志点引导的分割和配准技术，实现了髁突重塑的高效自动化评估	NA	开发并验证一种全自动方法，用于评估正颌手术后的髁突重塑	骨骼II类患者的髁突	数字病理	颌面疾病	CT成像	V-Net	图像	NA