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
1041	2025-10-07	Deep Learning Predicts Non-Normal Transmission Distributions in High-Field Asymmetric Waveform Ion Mobility (FAIMS) Directly from Peptide Sequence 2025-Feb-04, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05359 PMID:39865577	研究论文	开发深度学习模型直接从肽序列预测高场不对称波形离子淌度中的非正态传输分布	首次使用多标签分类方案建模肽离子的FAIMS淌度，并采用集成学习方法结合随机森林和LSTM神经网络	模型在某些情况下仍会出现预测错误，需要进一步优化	预测肽离子在高场不对称波形离子淌度中的迁移行为	人类肽前体	机器学习	NA	高场不对称波形离子淌度，质谱蛋白质组学	随机森林，LSTM	肽序列数据	超过100,000个人类肽前体用于训练，近40,000个肽离子用于测试	NA	LSTM	F2分数，AUROC	NA
1042	2025-10-07	Human Tooth Crack Image Analysis with Multiple Deep Learning Approaches 2025-Feb, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-024-03615-9 PMID:39242442	研究论文	本研究使用多种深度学习方法分析人类牙齿裂纹图像，旨在提高牙齿裂纹的诊断效率	结合吲哚菁绿近红外荧光牙科成像技术与多种深度学习模型进行牙齿裂纹分析	NA	开发基于深度学习的牙齿裂纹图像分析方法以辅助牙医诊断	人类牙齿裂纹图像	计算机视觉	牙齿疾病	吲哚菁绿近红外荧光成像	CNN, GAN, SSD	图像	593张裂纹牙齿图像和601张无裂纹牙齿图像	NA	ResNet, SqueezeNet1_1, 单发多框检测器, 超分辨率生成对抗网络	准确率	NA
1043	2025-10-07	Attention 3D UNET for dose distribution prediction of high-dose-rate brachytherapy of cervical cancer: Intracavitary applicators 2025-Feb, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14568 PMID:39545816	研究论文	本研究提出了一种基于注意力门控机制的3D UNET模型，用于预测宫颈癌高剂量率腔内近距离放射治疗的剂量分布	首次将注意力门控机制与3D UNET结合应用于近距离放射治疗的剂量预测，相比传统UNET模型具有更好的预测性能	研究样本量相对较小（77个原始计划），仅针对腔内施源器（串联-卵形/环形施源器）	开发高效的剂量预测模型以改善宫颈癌近距离放射治疗计划制定的效率和准确性	宫颈癌患者的高剂量率腔内近距离放射治疗计划	数字病理	宫颈癌	近距离放射治疗	CNN	3D医学图像	77个回顾性临床近距离放射治疗计划，通过数据增强扩展到252个	NA	3D UNET with attention gates	平均绝对误差,剂量统计量,剂量体积指数,D2cc,D1cc,D90,V100%,V150%,V200%	NA
1044	2025-10-07	BCDB: A dual-branch network based on transformer for predicting transcription factor binding sites 2025-Feb, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2024.12.006 PMID:39701486	研究论文	提出基于Transformer的双分支网络BCDB，用于预测转录因子结合位点	整合DNABERT、CNN和多头注意力机制，采用双分支输出策略，平衡全局和局部信息提取，提升预测性能的同时增强模型可解释性	未明确说明模型在特定数据条件下的局限性	提高转录因子结合位点预测的准确性和模型可解释性	转录因子结合位点	自然语言处理	NA	ChIP-seq	Transformer, CNN	DNA序列数据	165个ChIP-seq数据集	NA	DNABERT, 多头注意力机制	NA	NA
1045	2025-10-07	Deepstack-ACE: A deep stacking-based ensemble learning framework for the accelerated discovery of ACE inhibitory peptides 2025-Feb, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2024.12.005 PMID:39709069	研究论文	提出一种基于深度堆叠的集成学习框架Deepstack-ACE，用于精确识别ACE抑制肽	首次将深度堆叠集成学习应用于ACE抑制肽发现，结合五种深度学习模型构建基础分类器	NA	加速ACE抑制肽的发现过程	血管紧张素转化酶抑制肽	机器学习	心血管疾病	计算肽识别方法	LSTM, CNN, MLP, GRU, RNN	肽序列数据	NA	NA	深度堆叠集成架构	平衡准确度, 灵敏度, 马修斯相关系数	NA
1046	2025-02-08	A joint three-plane physics-constrained deep learning based polynomial fitting approach for MR electrical properties tomography 2025-Feb-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121054 PMID:39863005	研究论文	本文提出了一种结合物理约束和深度学习的多项式拟合方法，用于磁共振电特性成像，以提高电导率估计的准确性和计算效率	结合物理约束的深度学习框架，通过在三平面上联合优化神经网络权重，提高了电导率估计的准确性和计算效率	需要大量的训练数据，且对未见数据的泛化能力有限	提高磁共振电特性成像中电导率估计的准确性和计算效率	体内组织的电特性	数字病理	NA	磁共振电特性成像	深度学习	3D数据	模拟的异质脑模型	NA	NA	NA	NA
1047	2025-02-08	A novel deep learning framework for retinal disease detection leveraging contextual and local features cues from retinal images 2025-Feb-07, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03314-0 PMID:39918766	研究论文	本文提出了一种新的深度学习框架，用于从视网膜图像中提取上下文和局部特征线索，以准确分类视网膜疾病	提出了一种结合全局上下文信息和局部细粒度信息的深度学习框架，通过DCM-CNN和LP-CNN模块的协同工作，克服了眼底图像中的类间相似性、类内变异、局部信息有限等挑战	NA	提高视网膜疾病的自动诊断准确性	视网膜图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	Densely Connected Multidilated Convolution Neural Network (DCM-CNN), Local-Patch-based Convolution Neural Network (LP-CNN)	图像	两个公开的基准数据集：RFMiD和ODIR-5K	NA	NA	NA	NA
1048	2025-02-08	Automated 24-sector grid-map algorithm for prostate mpMRI improves precision and efficacy of prostate lesion location reporting 2025-Feb, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111897 PMID:39729944	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动前列腺24分区网格图算法，用于提高前列腺病变位置报告的精确性和效率	首次开发了一种自动化的24分区网格图算法，用于前列腺多参数磁共振成像（mpMRI）的病变定位，显著提高了定位报告的准确性	研究样本量较小，仅使用了50个mpMRI数据集进行验证	训练并验证一种基于深度学习的前列腺自动分区映射算法，以提高前列腺病变位置报告的精确性和效率	前列腺病变	数字病理学	前列腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	50个mpMRI数据集	NA	NA	NA	NA
1049	2025-02-08	Applying deep learning for underwater broadband-source detection using a spherical array 2025-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0035787 PMID:39918577	研究论文	本文开发了一种基于深度神经网络（DNN）的球形阵列水下宽带源检测和到达方向估计方法	该方法通过球形傅里叶变换将元素压力信号转换为球形傅里叶系数作为DNN输入，并采用高斯分布设计DNN标签，显著提高了检测能力并有效抑制了误估计	该方法在训练数据中引入白噪声，可能对实际应用中的噪声环境适应性有限	提高水下宽带源的被动检测能力	水下宽带源	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）	DNN	声压信号	模拟和实验处理结果	NA	NA	NA	NA
1050	2025-10-07	Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes 2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190 PMID:39847609	研究论文	通过全原子模拟研究抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制	首次阐明PGLa C端尾部结构柔性在肽插入和寡聚化过程中的关键作用	研究基于特定脂质组成的模型膜体系，与实际生物膜存在差异	揭示抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制	抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜的相互作用	计算生物学	细菌感染	全原子分子动力学模拟	深度学习	分子模拟轨迹数据	NA	NA	NA	NA	NA
1051	2025-10-07	Comparison of data augmentation and classification algorithms based on plastic spectroscopy 2025-Feb-06, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01759e PMID:39817628	研究论文	本文提出基于条件生成对抗网络的塑料光谱生成模型，并通过数据增强系统比较了多种分类算法在塑料光谱识别中的性能	提出基于C-GAN的塑料光谱生成模型解决样本不足问题，并首次系统比较传统机器学习与深度学习算法在不同数据条件下的分类性能	研究仅基于公开数据集，未涉及实际现场采集数据的验证	解决塑料光谱数据样本不足问题并比较不同分类算法的性能	塑料光谱数据	机器学习	NA	傅里叶变换红外光谱(FTIR), 拉曼光谱(RAMAN), 激光诱导击穿光谱(LIBS)	C-GAN, SVM, BP神经网络, KNN, 随机森林, 决策树, GoogleNet, ResNet	光谱数据	NA	NA	GoogleNet, ResNet, 1D-ResNet	准确率, MMD, t-SNE, PCA可视化, Grad-CAM可视化	NA
1052	2025-10-07	Advancing Optical Coherence Tomography Diagnostic Capabilities: Machine Learning Approaches to Detect Autoimmune Inflammatory Diseases 2025-Feb-06, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002322 PMID:39910704	研究论文	本研究利用机器学习方法分析光学相干断层扫描图像，以区分不同自身免疫性炎症疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照	首次将支持向量机模型应用于OCT测量的视网膜层参数，用于区分多种自身免疫性炎症疾病	样本量相对有限，特别是其他眼部疾病组样本较少；MS与NMOSD区分准确率较低	探索机器学习分析OCT测量参数在区分自身免疫性炎症疾病中的可行性	多发性硬化症、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照	机器学习	自身免疫性炎症疾病	光学相干断层扫描	SVM	图像测量参数	283名患者（MS 99人，NMOSD 40人，MOGAD 74人，其他眼部疾病16人，健康对照54人）	Scikit-learn	支持向量机	准确率，AUC	NA
1053	2025-10-07	Automating Prostate Cancer Grading: A Novel Deep Learning Framework for Automatic Prostate Cancer Grade Assessment using Classification and Segmentation 2025-Feb-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01429-2 PMID:39913023	研究论文	提出一种基于深度学习的三阶段框架，用于自动评估前列腺癌分级	采用基于Self-ONN的DeepLabV3架构增强分割性能，结合分类和分割结果通过机器学习分类器预测最终ISUP分级	需要进一步评估框架在不同临床场景中的适应性和有效性	开发自动化前列腺癌分级系统以提高诊断精度	前列腺癌组织样本	数字病理学	前列腺癌	全切片图像分析	DNN, CNN	病理图像	2699个可用病例（从初始5160个病例经过数据清理后）	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet_b0, DeepLabV3, Self-ONN	F1-score, Dice Similarity Coefficient, quadratic weighted kappa	NA
1054	2025-10-07	Automatic Identification of Fetal Abdominal Planes from Ultrasound Images Based on Deep Learning 2025-Feb-05, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01409-6 PMID:39909994	研究论文	本研究基于深度学习技术开发自动识别胎儿腹部超声标准扫描平面的方法	首次将Xception和MobileNetV3Large等六种深度学习网络应用于胎儿腹部超声平面自动识别，并采用OCR技术预处理图像	数据集分布非正态，需要依赖中心极限定理进行统计分析，且需要进一步与传统方法比较验证	探索人工智能在自动识别胎儿腹部标准扫描平面和结构方面的潜力	胎儿腹部超声图像	计算机视觉	妇产科疾病	超声成像,光学字符识别	CNN	图像	包含9个类别的超声图像数据集	Keras-OCR,CV2	Xception,MobileNetV3Large,EfficientV2S	准确率	NA
1055	2025-10-07	MtCro: multi-task deep learning framework improves multi-trait genomic prediction of crops 2025-Feb-05, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-024-01321-0 PMID:39910577	研究论文	提出一种多任务深度学习框架MtCro，用于改进作物的多性状基因组预测	首次将多任务学习应用于作物基因组预测，通过共享参数空间同时捕获不同植物表型间的互相关关系	NA	提高作物多性状基因组预测的准确性和效率	小麦和玉米作物	机器学习	NA	基因组选择	深度学习,多任务学习	基因组标记数据,表型数据	Wheat2000数据集,Wheat599数据集,Maize8652数据集	NA	MtCro	预测准确率	NA
1056	2025-10-07	VisionMD: an open-source tool for video-based analysis of motor function in movement disorders 2025-Feb-04, NPJ Parkinson's disease DOI:10.1038/s41531-025-00876-6 PMID:39900649	研究论文	介绍VisionMD——一款用于运动障碍患者运动功能视频分析的开源软件工具	开发了首个开源、基于视频的自动化MDS-UPDRS Part III运动任务分析工具，无需专用硬件即可实现精确、客观的运动症状评估	NA	开发用于运动障碍患者运动症状客观评估和纵向监测的自动化工具	帕金森病和其他运动障碍患者	计算机视觉	帕金森病, 运动障碍	视频分析	深度学习	视频	NA	NA	NA	NA	NA
1057	2025-10-07	Enabling high-throughput quantitative wood anatomy through a dedicated pipeline 2025-Feb-04, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01330-7 PMID:39905535	研究论文	开发了一个半自动高通量管道，用于木材样品制备、十亿像素成像和木材解剖结构分析	整合协作机器人进行样品制备、定制开源机器人进行十亿像素成像，以及基于深度学习的自动化分析，实现了木材解剖结构分析的全流程自动化	目前仅展示了山毛榉木材的分析，需要验证在其他树种上的适用性	开发高通量定量木材解剖学分析方法	木材横切面（圆盘和生长锥样本）	计算机视觉	NA	十亿像素成像、深度学习分析	YOLOv8	图像	山毛榉圆盘（直径30-35厘米）和5个30厘米长的山毛榉生长锥	Python	YOLOv8	导管数量量化（高达1300万）、射线数量量化、导管密度剖面	NA
1058	2025-10-07	Annotation-free deep learning for predicting gene mutations from whole slide images of acute myeloid leukemia 2025-Feb-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00804-0 PMID:39900774	研究论文	提出基于多示例学习和集成技术的深度学习模型，从急性髓系白血病全切片图像中预测基因突变	无需手动标注即可从全切片图像预测基因突变，采用多示例学习和集成技术	NA	从急性髓系白血病全切片图像中预测NPM1和FLT3-ITD基因突变	急性髓系白血病患者	数字病理学	急性髓系白血病	全切片图像分析	多示例学习	全切片图像	572个全切片图像	NA	多示例学习	AUC	NA
1059	2025-10-07	A novel early stage drip irrigation system cost estimation model based on management and environmental variables 2025-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88446-x PMID:39900997	研究论文	本研究开发了一种基于管理和环境变量的滴灌系统早期成本估算模型	首次结合多种特征选择算法和机器学习模型对滴灌系统早期成本进行建模分析	研究基于515个项目的数据集，样本来源和规模可能存在局限性	建立滴灌系统早期成本估算模型	滴灌系统成本数据（包括泵站、田间设备、安装运营和总成本）	机器学习	NA	成本估算建模	Multivariate Linear Regression, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks, Gene Expression Programming, Genetic Algorithms, Deep Learning, Decision Trees	结构化数据	515个滴灌项目	NA	SVM with RBF Kernel, ANN(MLP)	RMSE, R, VE	NA
1060	2025-10-07	AI-driven video summarization for optimizing content retrieval and management through deep learning techniques 2025-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87824-9 PMID:39901035	研究论文	提出一种基于深度学习的视频摘要方法，用于优化大型媒体档案的内容检索和管理	结合卷积神经网络和长短期记忆网络提取帧级和时序视频特征，集成ResNet50增强内容表示，采用双帧视频流提升系统性能	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力	解决大型异构媒体档案中视频内容的组织和检索挑战	视频内容	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频	YouTube、EPFL和TVSum数据集	NA	ResNet50	精确率, 召回率, F1分数	NA