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
181	2025-04-02	Image-based Mandibular and Maxillary Parcellation and Annotation using Computer Tomography (IMPACT): A Deep Learning-based Clinical Tool for Orodental Dose Estimation and Osteoradionecrosis Assessment 2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324199 PMID:40166584	research paper	提出了一种基于深度学习的自动分割框架，用于放射治疗CT图像中牙齿和下颌/上颌子体积的精确分割，以支持剂量评估和牙科决策	首次开发了一种与ClinRad ORN分期系统对齐的深度学习自动分割框架，用于牙齿和下颌/上颌子体积的分割	在分割牙齿和数据中常缺失的子体积时表现出有限的适用性	提高放射治疗中口腔结构的剂量评估和骨损伤检测的准确性	牙齿和下颌/上颌子体积	digital pathology	head and neck cancer	computer tomography (CT)	Swin UNETR, ResUNet	image	NA
182	2025-04-02	ISIT-GEN: An in silico imaging trial to assess the inter-scanner generalizability of CTLESS for myocardial perfusion SPECT on defect-detection task 2025-Mar-20, ArXiv PMID:40166744	research paper	该研究通过虚拟成像试验评估了CTLESS方法在不同SPECT扫描仪上的泛化能力，用于心肌灌注SPECT成像中的缺陷检测任务	首次通过虚拟成像试验评估了深度学习衰减补偿方法CTLESS在不同厂商SPECT扫描仪上的泛化性能	研究仅使用了虚拟成像数据，未进行真实临床数据验证	评估CTLESS方法在不同SPECT扫描仪上的泛化性能	心肌灌注SPECT成像	digital pathology	cardiovascular disease	SPECT, 深度学习	深度学习模型	医学影像数据	三种不同厂商的SPECT扫描仪数据
183	2025-04-02	Autonomous learning of pathologists' cancer grading rules 2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.18.643999 PMID:40166226	研究论文	本文开发了一种可解释的深度学习算法（IDL），用于揭示组织形态学与癌症生物学之间的联系	通过生成模型和语义潜在空间，自主发现并验证了肾透明细胞癌分级的关键病理特征	研究仅针对肾透明细胞癌，未验证其他癌症类型的适用性	建立组织病理学表现与疾病进展之间的可解释关联	肾透明细胞癌（ccRCC）组织图像	数字病理学	肾癌	深度学习	生成模型+分类模型	病理图像	未明确说明样本量（ccRCC组织图像数据集）
184	2025-04-02	Automated Aortic Regurgitation Detection and Quantification: A Deep Learning Approach Using Multi-View Echocardiography 2025-Mar-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25323918 PMID:40166551	research paper	本研究开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于从多视角彩色多普勒超声心动图视频中自动评估主动脉瓣反流（AR）的严重程度	使用多视角彩色多普勒超声心动图视频，开发了视频卷积神经网络（R2+1D）模型，能够自动分类AR严重程度，并在外部验证中表现出色	临床解释在复杂病例中仍然必要，特别是存在多瓣膜病变或血流动力学改变的情况	开发一种自动化工具，用于准确评估主动脉瓣反流的严重程度，以支持早期检测和慢性疾病管理	主动脉瓣反流（AR）患者	digital pathology	cardiovascular disease	彩色多普勒超声心动图	R2+1D CNN	video	训练集：47,638个视频（来自32,396项研究，23,240名患者）；外部验证集：3,369个视频（来自1,504项研究，1,493名患者）
185	2025-04-02	Artificial intelligence automation of echocardiographic measurements 2025-Mar-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324215 PMID:40166567	research paper	开发并验证了一个开源深度学习模型EchoNet-Measurements，用于自动测量超声心动图中的18个解剖和多普勒参数	首个公开可用的深度学习框架，用于全面自动化超声心动图测量	模型性能在不同医疗机构间的泛化能力未全面验证	通过AI减少临床医生负担，自动化超声心动图参数测量	超声心动图参数	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning semantic segmentation	CNN	image	877,983个超声心动图测量数据，来自155,215项研究
186	2025-04-02	VISTA Uncovers Missing Gene Expression and Spatial-induced Information for Spatial Transcriptomic Data Analysis 2025-Mar-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.26.609718 PMID:40166134	research paper	提出了一种名为VISTA的新方法，用于预测空间转录组学（SST）数据中未观测基因的表达水平	VISTA通过变分推断和几何深度学习联合建模scRNA-seq和SST数据，并引入不确定性量化	未明确提及具体限制	解决SST技术在同时分析基因数量上的限制，提升空间转录组数据的分析能力	空间转录组学数据	生物信息学	NA	scRNA-seq, SST	几何深度学习	基因表达数据	四个SST数据集
187	2025-04-02	Enhancing Relation Extraction for COVID-19 Vaccine Shot-Adverse Event Associations with Large Language Models 2025-Mar-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6201919/v1 PMID:40166033	research paper	本研究利用大型语言模型和深度学习模型从VAERS和社交媒体中提取COVID-19疫苗与不良事件之间的关系	使用GPT-3.5和GPT-4等大型语言模型结合传统模型（如RNNs和BioBERT）进行关系抽取，并应用后处理规则优化结果	数据集仅包含771个关系对，样本量相对较小	提高疫苗安全监测和临床实践中对疫苗接种后症状的理解	COVID-19疫苗与不良事件之间的关系	natural language processing	COVID-19	GPT-3.5, GPT-4, RNNs, BioBERT	GPT-3.5, GPT-4, RNN, BioBERT	text	771个关系对
188	2025-04-02	A Novel Fusion Framework Combining Graph Embedding Class-Based Convolutional Recurrent Attention Network with Brown Bear Optimization Algorithm for EEG-Based Parkinson's Disease Recognition 2025-Mar-15, Journal of molecular neuroscience : MN IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12031-025-02329-4 PMID:40088329	研究论文	提出了一种结合图嵌入类卷积循环注意力网络与棕熊优化算法的新型融合框架，用于基于EEG的帕金森病识别	引入了GECCR2ANet + BBOA融合框架，显著提高了EEG信号中帕金森病的识别准确率	未提及模型在其他数据集上的泛化能力	提高基于EEG的帕金森病识别准确率	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	EEG信号处理	GECCR2ANet + BBOA	EEG信号	UNM数据集和UC San Diego数据集
189	2025-04-02	A precision health approach to medication management in neurodivergence: a model development and validation study using four international cohorts 2025-Mar-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.12.25323683 PMID:40162292	研究论文	本研究开发并验证了AI模型，用于预测神经发育异常儿童对精神药物的反应，以提高药物管理的精准性	首次开发AI模型预测神经发育异常儿童对兴奋剂、抗抑郁药和抗精神病药的反应，并在四个国际队列中进行验证	研究中发现的社会人口统计学因素偏差需要解决，以确保治疗建议的公平性	提高神经发育异常儿童精神药物管理的精准性和个性化	神经发育异常儿童	机器学习	神经发育障碍	AI模型	stacked ensemble models	电子医疗记录(EMRs)和儿童行为检查表数据	四个队列共5070名儿童（POND=598，HBN=1764，ABCD=2396，PPP=312）
190	2025-04-02	Deep generative modeling of temperature-dependent structural ensembles of proteins 2025-Mar-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.09.642148 PMID:40161645	研究论文	本文提出了一种名为aSAM的深度生成模型，用于生成蛋白质的重原子结构集合，并进一步扩展为aSAMt，首次实现了可转移的温度条件生成器	aSAM在潜在空间中建模原子，大大提高了侧链和主链扭转角分布的准确采样；aSAMt是首个可转移的温度条件生成器，能够捕捉温度依赖的集合特性	模型在原子细节建模和环境因素整合方面仍存在局限	开发能够捕捉蛋白质结构集合和温度依赖特性的深度生成模型	蛋白质的结构集合	机器学习	NA	分子动力学(MD)模拟	潜在扩散模型	分子动力学模拟数据	大型开放的mdCATH数据集
191	2025-04-02	Differentiable Folding for Nearest Neighbor Model Optimization 2025-Mar-12, ArXiv PMID:40160447	研究论文	本文提出了一种利用可微分折叠技术优化最近邻模型参数的方法，显著提高了RNA二级结构预测的准确性	利用可微分折叠技术直接计算RNA折叠算法的梯度，开发了一种高效、可扩展且灵活的参数优化方法	未提及具体的技术实现细节和在不同RNA家族上的泛化能力	优化RNA二级结构形成的热力学模型参数，提高结构预测和序列设计的准确性	RNA二级结构	计算生物学	NA	可微分折叠	最近邻模型	RNA结构和热力学实验数据	包含约13,000个热力学参数，并使用了已知RNA结构和热力学实验数据
192	2025-04-02	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Mar-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	research paper	本文介绍了MULTICOM4系统，通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术提升蛋白质复合物结构预测的准确性	整合基于transformer的AlphaFold2、基于扩散模型的AlphaFold3及内部技术（如蛋白质复合物化学计量预测、多样多序列比对生成等）	未明确提及具体限制	提升蛋白质复合物结构预测的准确性	多链蛋白质复合物（multimers）	computational biology	NA	transformer-based AlphaFold2, diffusion model based AlphaFold3, multiple sequence alignment (MSA), deep learning-based model quality assessment	AlphaFold2, AlphaFold3, MULTICOM4	protein sequence and structure data	评估于CASP16竞赛中的蛋白质复合物数据集
193	2025-04-02	Advancing methodologies for assessing the impact of land use changes on water quality: a comprehensive review and recommendations 2025-Mar-05, Environmental geochemistry and health IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10653-025-02413-z PMID:40042544	review	本文对评估土地利用变化对水质影响的研究方法进行了全面回顾，并提出了改进建议	提出了整合自动化监测系统、物联网技术以及深度学习算法与遥感技术的方法论进步	现有方法在解决区域差异、非线性相互作用和实时监测复杂性方面存在局限	评估土地利用变化对水质的影响，并改进研究方法	土地利用变化与水质的关系	环境科学	NA	自动化监测系统、IoT、深度学习算法、遥感技术	NA	水质和土地利用数据	NA
194	2025-04-02	Advanced deep learning models for predicting elemental concentrations in iron ore mine using XRF data: a cost-effective alternative to ICP-MS methods 2025-Mar-05, Environmental geochemistry and health IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10653-025-02419-7 PMID:40045020	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的先进方法，用于预测伊朗Gohar Zamin铁矿区关键元素的浓度，使用X射线荧光（XRF）地球化学数据作为输入	提出了一种新型AI驱动框架，利用低成本的XRF数据进行矿物预测，减少对昂贵分析技术的依赖，同时提升采矿作业的决策能力	研究仅针对伊朗Gohar Zamin铁矿区的特定元素，可能不适用于其他地区或其他类型的矿物	开发一种成本效益高且快速的地球化学分析方法，以替代传统的ICP-MS方法	伊朗Gohar Zamin铁矿区的关键元素（如砷、锂、锑和钒）的浓度	机器学习	NA	X射线荧光（XRF）	CNN, GRU, SAN	地球化学数据	NA
195	2025-04-02	CryoTEN: efficiently enhancing cryo-EM density maps using transformers 2025-Mar-04, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf092 PMID:40036588	research paper	提出了一种名为CryoTEN的3D UNETR++风格transformer，用于有效提升冷冻电镜密度图的质量	CryoTEN在提升冷冻电镜密度图质量方面表现优异，运行速度比现有深度学习方法快10倍以上，且GPU内存需求更低	NA	提升冷冻电镜密度图的质量，以构建更好的蛋白质结构	冷冻电镜密度图	machine learning	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	3D UNETR++ transformer	3D冷冻电镜密度图	1295张冷冻电镜图作为训练集，150张作为独立测试集
196	2025-04-02	A deep learning pipeline for three-dimensional brain-wide mapping of local neuronal ensembles in teravoxel light-sheet microscopy 2025-Mar, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02583-1 PMID:39870865	research paper	介绍了一种名为ACE的端到端深度学习流程，用于在光片显微镜下对啮齿动物大脑进行三维全脑局部神经元群映射	提出了一种结合三维深度学习分割模型和高级聚类统计算法的创新流程，能够无偏地映射局部神经元活动和连接性	目前仅应用于啮齿动物大脑研究，尚未扩展到其他物种	开发一种能够泛化不同实验协议并实现神经元活动层流和亚群特异性映射的计算流程	啮齿动物大脑的神经元活动和连接性	digital pathology	NA	光片荧光显微镜	3D deep learning segmentation models	三维图像	未明确说明样本数量（啮齿动物大脑）
197	2025-04-02	Artificial intelligence for segmentation and classification in lumbar spinal stenosis: an overview of current methods 2025-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08672-9 PMID:39883162	综述	本文综述了当前用于腰椎管狭窄症（LSS）分割和分类的人工智能方法	系统评估了机器学习（ML）和深度学习（DL）在LSS分割和分类中的应用，并比较了它们的性能	研究间比较困难，因为结果测量和测试数据集存在多样性，且外部验证模型数量有限	评估当前用于LSS分割和分类的ML模型	腰椎管狭窄症（LSS）的MRI、X射线或CT扫描图像	数字病理学	腰椎管狭窄症	MRI、X射线、CT扫描	U-Net、CNN	图像	27篇文献（9篇关于分割，16篇关于分类，2篇关于两者）
198	2025-04-02	DeepPrep: an accelerated, scalable and robust pipeline for neuroimaging preprocessing empowered by deep learning 2025-Mar, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02599-1 PMID:39915693	research paper	介绍了一种名为DeepPrep的神经影像预处理流程，该流程通过深度学习和工作流管理器实现加速、可扩展和鲁棒性	DeepPrep利用深度学习和工作流管理器，实现了神经影像预处理的十倍加速，并具备可扩展性和鲁棒性	未提及具体的技术细节或与其他方法的详细比较	解决神经影像大数据预处理中的计算挑战	神经影像数据	machine learning	NA	deep learning, workflow manager	NA	neuroimaging scans	超过55,000次扫描
199	2025-04-02	Segment Anything for Microscopy 2025-Mar, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02580-4 PMID:39939717	研究论文	介绍了一种名为Segment Anything for Microscopy (μSAM)的工具，用于多维显微镜数据的分割和跟踪	基于Segment Anything视觉基础模型，通过微调通用模型以适应光学和电子显微镜，显著提高了多种成像条件下的分割质量	NA	解决显微镜图像中对象准确分割的瓶颈问题	显微镜图像中的对象	数字病理学	NA	深度学习	Segment Anything	图像	NA
200	2025-04-02	Rapid discrimination and ratio quantification of mixed antibiotics in aqueous solution through integrative analysis of SERS spectra via CNN combined with NN-EN model 2025-Mar, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.03.016 PMID:38531495	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习算法的智能分析模型，用于快速识别混合抗生素成分并定量测定其比例	结合CNN和NN-EN模型，实现了对抗生素混合物的快速识别和高精度定量	仅针对水环境中的三种抗生素残留进行研究，未涉及其他抗生素或复杂环境	开发一种快速识别和定量测定水环境中抗生素残留的技术	水环境中的抗生素残留（环丙沙星、多西环素和左氧氟沙星）	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱(SERS)	CNN, NN-EN	光谱数据	NA