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
21	2025-07-25	[Artificial intelligence in healthcare] 2025-Mar, Klinicka mikrobiologie a infekcni lekarstvi PMID:40678962	综述	本文简要概述了人工智能在医疗领域的历史、工作原理及具体应用	探讨了人工智能在医疗影像技术、医学文档分析和临床决策支持中的创新应用	人工智能在医疗领域的应用面临潜在错误、伦理困境和滥用风险等挑战	概述人工智能在医疗领域的发展现状与未来方向	医疗领域的人工智能技术	医疗信息学	NA	机器学习、深度学习、神经网络	NA	医疗影像、医学文档、临床数据	NA
22	2025-07-23	A Tunable Forced Alignment System Based on Deep Learning: Applications to Child Speech 2025-Mar-31, Journal of speech, language, and hearing research : JSLHR DOI:10.1044/2024_JSLHR-24-00347 PMID:40163771	研究论文	开发了一种基于深度学习的可调谐强制对齐系统Wav2TextGrid，专为儿童语音设计	提出了一种可训练的、说话者自适应的神经强制对齐器，可直接根据手动对齐进行训练	仅针对3至6岁神经典型儿童语音进行了评估，未涵盖更广泛年龄或非典型语音	开发适用于儿童语音的高精度自动语音对齐工具	42名3至6岁神经典型儿童的语音数据及TIMIT语料库	自然语言处理	NA	深度学习	神经网络	语音	42名儿童语音数据及TIMIT语料库
23	2025-07-23	Reducing hepatitis C diagnostic disparities with a fully automated deep learning-enabled microfluidic system for HCV antigen detection 2025-Mar-21, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adt3803 PMID:40106555	研究论文	开发了一种基于智能手机的完全自动化微流控系统，用于HCV抗原检测，以减少丙型肝炎诊断差异	结合铂纳米颗粒、深度学习图像处理和微流控技术，开发了一种高精度、便携式的HCV抗原检测设备	尚未获得FDA批准，且在高资源环境下的适用性未经验证	解决资源有限地区HCV诊断的及时性和准确性问题	丙型肝炎病毒(HCV)抗原检测	数字病理	丙型肝炎	微流控技术、深度学习图像处理	深度学习	图像	NA
24	2025-07-23	StainAI: quantitative mapping of stained microglia and insights into brain-wide neuroinflammation and therapeutic effects in cardiac arrest 2025-Mar-20, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-07926-y PMID:40114030	research paper	介绍了一种名为StainAI的深度学习工具，用于快速高通量分析小胶质细胞形态，并应用于心脏骤停和病毒感染模型研究	开发了StainAI工具，能够从小胶质细胞免疫组化图像中进行快速高通量分析，并计算感兴趣区域的激活分数	虽然在小鼠和非人灵长类动物模型中验证了其通用性，但尚未在人类数据上进行测试	研究小胶质细胞形态变化及其在神经炎症中的作用	小胶质细胞	digital pathology	neuroinflammation	免疫组化	CNN	image	数百万个小胶质细胞，来自大鼠和非人灵长类动物模型
25	2025-07-23	Population-Driven Synthesis of Personalized Cranial Development from Cross-Sectional Pediatric CT Images 2025-Mar-18, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3550842 PMID:40100672	研究论文	提出一种新型深度学习方法来预测儿童颅骨发育并合成个性化时间序列图像	设计了一种新型GAN架构，通过Siamese循环编码器-解码器生成器和身份保留机制，仅使用横断面数据进行训练即可预测儿童发育	仅使用头部CT图像进行验证，未在其他解剖结构上测试	预测儿童规范性生长并识别发育异常	儿科颅骨发育	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	CT图像	2,014名0-10岁受试者的横断面头部CT图像，以及51名受试者的纵向数据集
26	2025-07-23	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2025-Mar-12, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100780 PMID:40020686	研究论文	该研究利用迁移学习预测转录因子剂量如何影响面部祖细胞中调控元件的染色质可及性	结合迁移学习和定量染色质响应测量，揭示了顺式调控代码的额外层次	研究仅针对TWIST1和SOX9两种转录因子，可能不适用于其他转录因子	揭示转录因子剂量对染色质可及性的定量响应的序列决定因素	面部祖细胞中的调控元件染色质可及性	机器学习	NA	迁移学习	深度学习模型	染色质可及性数据	NA
27	2025-07-23	Leveraging functional annotations to map rare variants associated with Alzheimer's disease with gruyere 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.06.24318577 PMID:39677477	研究论文	提出了一种名为gruyere的贝叶斯概率模型，用于利用功能注释改进罕见变异的优先排序，以研究阿尔茨海默病的遗传关联	gruyere模型通过学习全局、性状特异性的功能注释权重，补充现有方法，首次整合了细胞类型特异性的非编码罕见变异信息	研究主要基于阿尔茨海默病测序项目的数据，可能不适用于其他疾病或人群	识别与阿尔茨海默病相关的基因和功能注释	阿尔茨海默病患者(7,966例)和对照(13,412例)的全基因组测序数据	基因组学	阿尔茨海默病	全基因组测序(WGS)	贝叶斯概率模型(gruyere)	基因组数据	21,378个样本(7,966病例和13,412对照)
28	2025-07-22	Review of the Current State of Artificial Intelligence in Pediatric Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging 2025-Mar-26, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12040416 PMID:40310065	review	本文综述了人工智能在儿科心血管磁共振成像（CMR）中的当前应用状态	探讨了AI如何通过深度学习技术提高CMR在先天性心脏病（CHD）中的效率、图像质量和减少错误	未提及具体的实验数据或样本量，可能缺乏实证支持	提高先天性心脏病（CHD）中心血管磁共振成像（CMR）的效率和质量	儿科心血管磁共振成像（CMR）	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	NA	image	NA
29	2025-07-22	Cellular senescence predicts breast cancer risk from benign breast disease biopsy images 2025-Mar-11, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-025-01993-z PMID:40069863	研究论文	本研究探讨了细胞衰老在良性乳腺疾病活检图像中对乳腺癌风险的预测作用	利用深度学习模型预测细胞衰老评分，评估其在乳腺癌风险预测中的价值	研究仅基于回顾性数据，且样本量有限	评估细胞衰老评分在预测乳腺癌风险中的潜在应用	15,395名接受乳腺活检的女性，其中512例后续发展为浸润性乳腺癌，491例为对照组	数字病理学	乳腺癌	H&E染色活检图像分析，深度学习模型	深度学习模型	图像	15,395名女性，其中512例病例和491例对照
30	2025-07-22	A deep learning framework for automated and generalized synaptic event analysis 2025-Mar-05, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.98485 PMID:40042890	研究论文	介绍了一种基于深度学习的自动化突触事件分析方法miniML	miniML方法在准确分类和自动检测自发突触事件方面优于现有方法，并适用于多种突触准备、记录技术和动物种类	未提及具体的研究局限性	开发一种可靠且标准化的突触事件自动化分析框架	自发突触事件	机器学习	NA	深度学习	监督学习	电生理记录数据	NA
31	2025-07-21	Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks 2025-Mar-05, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.02.026 PMID:40050174	研究论文	本研究评估了四种深度学习架构在3D MRI数据中自动分割声道的效果	比较了2D和3D卷积网络及Transformer网络在声道分割中的性能，并探讨了迁移学习的应用	所有模型在分割某些特定声音（如/kõn/）和骨性区域（如牙齿）附近时表现不佳	评估深度学习算法在3D MRI数据中自动分割声道的效能	10名法语使用者的53个声道体积数据	计算机视觉	NA	3D MRI扫描	2D U-Net, 3D U-Net, 3D U-Net with transfer learning, 3D transformer U-Net (3D U-NetR)	3D MRI图像	53个声道体积数据（来自10名受试者）
32	2025-07-21	Convolutional Neural Networks for the segmentation of hippocampal structures in postmortem MRI scans 2025-Mar, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110359 PMID:39755177	研究论文	本研究提出了一种基于卷积神经网络的自注意力和空洞空间金字塔池化的新分割框架，用于自动分割海马体结构	提出了一种结合自注意力机制和空洞空间金字塔池化的新分割框架，能够更准确地识别海马体的四个区域	研究样本量较小，仅使用了15例尸检MRI扫描	开发自动化方法用于海马体亚结构的精确分割，以研究神经退行性疾病的影响	尸检MRI扫描中的海马体结构	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI扫描（T1加权、T2加权和磁敏感加权）	CNN（包含自注意力机制和空洞空间金字塔池化的编码器-解码器结构）	图像	15例尸检MRI扫描
33	2025-07-20	Deep Learning: A Heuristic Three-Stage Mechanism for Grid Searches to Optimize the Future Risk Prediction of Breast Cancer Metastasis Using EHR-Based Clinical Data 2025-Mar-25, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17071092 PMID:40227603	研究论文	本文提出了一种启发式三阶段机制，用于优化基于电子健康记录（EHR）的乳腺癌转移风险预测的深度学习模型网格搜索	提出了一种三阶段机制（SSGS和RGS策略）来管理低预算网格搜索的运行时间，并通过SHAP分析解释模型超参数的贡献	未明确提及具体局限性，但可能涉及计算资源有限或数据集的特定限制	优化深度学习模型在乳腺癌转移风险预测中的性能	乳腺癌患者的电子健康记录（EHR）数据	机器学习	乳腺癌	网格搜索，SHAP分析	深度前馈神经网络（DFNN）	临床数据	未明确提及具体样本量
34	2025-07-20	Universal consensus 3D segmentation of cells from 2D segmented stacks 2025-Mar-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.03.592249 PMID:38766074	research paper	本文提出了一种名为u-Segment3D的理论和工具箱，用于将2D细胞分割结果转化为3D共识分割，无需训练数据	开发了一种无需训练数据的2D到3D分割方法，能够处理拥挤和形态复杂的细胞	依赖于2D分割方法的准确性，可能无法完全替代原生3D分割方法	解决3D细胞分割中的密集标注难题，提高分割效率和准确性	细胞、细胞聚集体和组织	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	11个真实数据集，超过70,000个细胞
35	2025-07-20	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-03-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	研究论文	本文提出了一种基于深度迁移学习的模型，用于大规模筛选针对A类GPCRs的更安全药物	使用迁移学习和结合自然语言处理的神经网络，针对A类GPCRs预测低效化合物或偏向激动剂	高质量数据的有限可用性可能影响模型的可靠性	提高药物开发中针对A类GPCRs的更安全化合物的预测准确性	A类G蛋白偶联受体（GPCRs）及其配体	机器学习	NA	自然语言处理	神经网络	序列数据	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
36	2025-07-20	Machine learning predicts spinal cord stimulation surgery outcomes and reveals novel neural markers for chronic pain 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92111-8 PMID:40102462	研究论文	本研究应用机器学习预测慢性疼痛患者对脊髓刺激（SCS）手术的反应，并揭示了新的神经标记物	结合主观自我报告、术中获取的EEG数据和机器学习算法，首次用于区分SCS手术的响应者和非响应者	样本量较小（20名患者），可能影响模型的泛化能力	预测慢性疼痛患者对SCS手术的反应，并寻找客观的疼痛生物标志物	20名接受SCS手术的慢性疼痛患者	机器学习	慢性疼痛	EEG信号分析、PCA、递归特征消除	决策树	EEG信号、临床特征、患者报告结果	20名慢性疼痛患者
37	2025-07-20	Integrative Protein Assembly With LZerD and Deep Learning in CAPRI 47-55 2025-Mar-17, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26818 PMID:40095385	research paper	本文报告了在CAPRI第47-55轮中，研究小组的蛋白质复合物预测方法及其结果的性能	整合了小组开发的经典流程和最近开发的深度学习流程，并在人类组预测中结合文献信息进行建模	排除了联合CASP第50和54轮以及特殊的COVID-19第51轮，且部分建模案例未成功	提高蛋白质复合物预测的准确性和性能	蛋白质复合物	computational biology	NA	deep learning, LZerD	deep learning pipelines	protein complex models	eight interfaces successfully modeled
38	2025-07-20	Automated liver magnetic resonance elastography quality control and liver stiffness measurement using deep learning 2025-Mar-15, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04883-2 PMID:40088296	研究论文	本研究利用深度学习技术实现了肝脏磁共振弹性成像（MRE）质量控制和肝脏硬度测量（LSM）的自动化	首次提出基于深度学习的全自动化肝脏MRE质量控制和LSM方法，显著提高了效率和准确性	研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限（69名患者）	开发自动化肝脏MRE质量控制和硬度测量方法	肝脏磁共振弹性成像数据	医学影像分析	肝纤维化	磁共振弹性成像（MRE）	SqueezeNet（QC模型）和2D U-Net（分割模型）	医学影像数据	69名患者（37名男性，平均年龄51.6岁）的146次2D MRE扫描，共897幅MRE幅度切片
39	2025-07-20	Development of a Machine-Learning Algorithm to Identify Cauda Equina Compression on Magnetic Resonance Imaging Scans 2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123669 PMID:39826832	研究论文	开发并验证了一种机器学习模型，用于从MRI扫描中自动检测马尾神经压迫，以加快对疑似马尾神经综合征患者的分类	首次使用卷积神经网络（CNN）自动检测马尾神经压迫，并通过梯度下降热图展示分类关键区域	研究样本量相对较小（715张图像），且未提及模型在不同MRI设备或扫描参数下的泛化能力	开发自动化工具以改善马尾神经综合征的诊断效率和准确性	疑似马尾神经综合征患者的MRI扫描图像	数字病理学	马尾神经综合征	MRI扫描	CNN	图像	715张MRI图像（80%训练集，20%测试集）
40	2025-07-20	Deep Learning for Lumbar Disc Herniation Diagnosis and Treatment Decision-Making Using Magnetic Resonance Imagings: A Retrospective Study 2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123728 PMID:39880078	研究论文	本研究探讨了深度学习在腰椎间盘突出症（LDH）诊断和治疗决策中的应用，通过MRI图像分析比较了纯AI、纯人类和AI辅助方法的准确性和决策时间	研究不仅关注椎间盘突出的存在，还探索了AI在诊断和治疗决策中的综合应用，展示了AI与人类专家协同工作的潜力	研究为回顾性研究，可能受到数据选择和历史偏差的影响	评估深度学习在LDH诊断和治疗决策中的效果	接受手术评估的患者的MRI图像	数字病理学	腰椎间盘突出症	MRI	CNN	图像	未明确提及样本数量