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
481	2025-10-07	ABIET: An explainable transformer for identifying functional groups in biological active molecules 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109740 PMID:39894011	研究论文	提出一种可解释的Transformer模型ABIET，用于识别生物活性分子中对药物-靶点相互作用最关键的功能基团	首次将注意力权重用于功能基团识别，提出考虑双向相互作用、分层提取和激活变换的注意力分数处理策略	NA	提高Transformer模型在药物发现中的可解释性，识别关键分子区域	生物活性分子及其功能基团	自然语言处理	NA	SMILES表示	Transformer	分子结构文本数据	NA	NA	Transformer-encoder	重要性评分	NA
482	2025-10-07	Radiomics in glioma: emerging trends and challenges 2025-Mar, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.52306 PMID:39901654	综述	本文综述了影像组学在胶质瘤研究中的应用现状、新兴趋势和面临的挑战	整合深度学习算法增强影像组学各环节性能，探索肿瘤微环境特异性，结合多组学数据提升生物学意义解读	模型可重复性、泛化性和可解释性仍需改进，多组学数据整合存在技术挑战	探讨影像组学在胶质瘤诊断、预后预测和治疗反应评估中的应用价值	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	扩散加权成像,灌注加权成像,磁共振波谱,磁共振指纹,功能MRI,正电子发射断层扫描	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	准确性,性能	NA
483	2025-10-07	Deep Learning-Based Accelerated MR Cholangiopancreatography Without Fully-Sampled Data 2025-Mar, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70002 PMID:39907193	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的加速磁共振胰胆管成像重建方法，无需全采样数据	首次在3T和0.55T场强下应用深度学习重建加速MRCP采集，并比较了监督学习和自监督学习两种训练策略	研究仅纳入35名健康志愿者，样本量有限，且未在患者群体中验证	加速磁共振胰胆管成像采集过程，同时保持图像质量	35名健康志愿者的MRCP扫描数据	医学影像分析	肝胆胰疾病	磁共振成像	深度学习	医学影像	35名健康志愿者	NA	NA	峰值信噪比, 结构相似性	NA
484	2025-10-07	ZFP-CanPred: Predicting the effect of mutations in zinc-finger proteins in cancers using protein language models 2025-Mar, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.01.020 PMID:39909391	研究论文	开发基于蛋白质语言模型的深度学习工具ZFP-CanPred，用于预测锌指蛋白中致癌驱动突变	首次利用蛋白质语言模型从突变位点结构邻域提取表征，专门针对锌指蛋白的癌症驱动突变进行预测	模型仅针对锌指蛋白的错义突变进行研究，未涉及其他类型突变或蛋白质家族	开发高精度预测锌指蛋白致癌突变的计算工具	锌指蛋白中的错义突变	生物信息学	癌症	蛋白质语言模型	深度学习	蛋白质序列和结构数据	331个突变的精选数据集	NA	ZFP-CanPred	准确率,F1分数,AUC	NA
485	2025-10-07	Deep Learning-Enhanced Chemiluminescence Vertical Flow Assay for High-Sensitivity Cardiac Troponin I Testing 2025-Mar, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202411585 PMID:39910838	研究论文	开发了一种结合深度学习增强化学发光垂直流动检测技术的高灵敏度心肌肌钙蛋白I检测方法	将化学发光传感、成像与深度学习分析相结合，在检测灵敏度上超越传统台式分析仪一个数量级	NA	开发可在护理点使用的实验室级别灵敏度的心脏生物标志物检测技术	心肌肌钙蛋白I（cTnI）	机器学习	心血管疾病	化学发光垂直流动检测	神经网络	化学发光图像	患者血清样本（每次测试50 µL）	NA	NA	检测限，变异系数，相关性	NA
486	2025-10-07	Automated dysphagia characterization in head and neck cancer patients using videofluoroscopic swallowing studies 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109759 PMID:39914196	研究论文	提出一种基于视频荧光吞咽研究(VFSS)的自动化分析框架，用于头颈癌患者的吞咽困难表征	首次开发集成深度学习标注、吞咽动态参数提取和机器学习分类的自动化VFSS分析框架	数据集规模有限且VFSS数据存在变异性	开发自动化工具用于头颈癌患者吞咽困难的客观评估	头颈癌患者、健康个体和非头颈癌相关吞咽困难患者	计算机视觉	头颈癌	视频荧光吞咽研究(VFSS)	深度学习, 机器学习	视频	包含健康个体、头颈癌放疗前后患者及非头颈癌吞咽困难患者的多个队列	NA	NA	准确率, 平均像素误差	NA
487	2025-05-07	You get the best of both worlds? Integrating deep learning and traditional machine learning for breast cancer risk prediction 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109733 PMID:39914201	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和传统机器学习的方法，用于基于图像的乳腺癌风险预测	创新性地将深度学习与传统机器学习方法结合，用于乳腺癌风险预测，并在性能上取得了提升	需要进一步的验证以确认其临床适用性	开发一种基于图像的乳腺癌风险预测模型，以提高筛查的个性化水平	乳腺癌风险预测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习与传统机器学习结合	深度学习与传统机器学习模型	图像	3720例对照组和1471例风险病例的乳腺X光片	NA	NA	NA	NA
488	2025-05-04	Utilizing deep learning for automatic segmentation of the cochleae in temporal bone computed tomography 2025-Mar, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241307333 PMID:39840644	研究论文	利用深度学习在颞骨计算机断层扫描中自动分割耳蜗	比较了三种深度学习模型（3D U-Net、UNETR和SegResNet）在耳蜗自动分割中的性能，并发现SegResNet表现最佳	样本量相对较小，仅包含231个样本，且仅测试了三种CT类型	评估深度学习在颞骨CT中自动分割耳蜗的实用性，以区分异常和正常图像	颞骨CT图像中的耳蜗	计算机视觉	NA	CT扫描	3D U-Net, UNETR, SegResNet	图像	231个样本（77个正常和154个异常）	NA	NA	NA	NA
489	2025-05-04	A novel hybrid ViT-LSTM model with explainable AI for brain stroke detection and classification in CT images: A case study of Rajshahi region 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109711 PMID:39847947	研究论文	提出了一种结合ViT和LSTM的混合模型，用于CT图像中脑卒中的检测和分类，并通过可解释AI方法提高预测的可靠性	首次将Vision Transformer (ViT)和LSTM结合用于脑卒中检测，并引入可解释AI方法增强模型的可信度	研究主要基于Rajshahi地区的数据，可能在其他地区的泛化性有待验证	开发自动化解决方案以提高脑卒中CT图像诊断的准确性和及时性	CT图像中的脑卒中特征	计算机视觉	脑卒中	深度学习	ViT-LSTM混合模型	CT图像	BrSCTHD-2023数据集（来源：Rajshahi Medical College Hospital）和Kaggle脑卒中数据集	NA	NA	NA	NA
490	2025-05-04	Interpretable COVID-19 chest X-ray detection based on handcrafted feature analysis and sequential neural network 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109659 PMID:39847942	research paper	该研究提出两种新算法DC-GLM和CAMSGNeT，用于提高COVID-19胸部X光检测的可解释性和准确性	引入了动态共现灰度矩阵(DC-GLM)和上下文自适应多尺度Gabor网络(CAMSGNeT)，以增强纹理特征提取和模型可解释性	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发更可解释、精确且资源高效的COVID-19胸部X光检测方法	COVID-19患者的胸部X光图像	digital pathology	COVID-19	DC-GLM, CAMSGNeT	sequential neural network	image	两个数据集（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
491	2025-05-04	A multimodal deep learning model for cervical pre-cancers and cancers prediction: Development and internal validation study 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109710 PMID:39847948	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测宫颈癌前病变和癌症	结合临床数据和阴道镜图像的多模态深度学习模型，在预测CIN2+状态方面表现优于单独使用图像或临床数据的模型及临床医生的阴道镜印象	需要外部验证研究以评估模型的泛化能力	开发一种能够提高宫颈癌筛查和诊断客观性和可重复性的深度学习模型	6356例LEEP锥切/锥活检病例（金标准诊断）	数字病理	宫颈癌	深度学习	多模态深度学习模型	临床数据和阴道镜图像	6356例病例	NA	NA	NA	NA
492	2025-05-04	Structural and functional alterations in hypothalamic subregions in male patients with alcohol use disorder 2025-Mar-01, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.drugalcdep.2025.112554 PMID:39848134	研究论文	本研究探讨了酒精使用障碍（AUD）男性患者下丘脑亚区的结构和功能变化	首次使用深度学习算法对下丘脑进行亚区分割，并研究了AUD患者下丘脑亚区的体积和功能连接变化	样本量较小（24名患者和24名对照），且仅包括男性患者	研究酒精使用障碍对下丘脑亚区结构和功能的影响	男性酒精使用障碍患者和健康男性对照	神经影像学	酒精使用障碍	结构磁共振成像和静息态功能磁共振成像	深度学习算法	MRI图像	24名男性AUD患者和24名健康男性对照	NA	NA	NA	NA
493	2025-05-04	Opportunistic AI for enhanced cardiovascular disease risk stratification using abdominal CT scans 2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102493 PMID:39854859	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的DL-CVDi评分，用于通过常规腹部CT扫描预测心血管疾病风险	利用常规腹部CT扫描中的机会性生物标志物，通过深度生存学习预测心血管疾病风险，提高了现有基线模型的预测一致性	未来研究需要在多民族队列中验证结果，并探索其在合并症患者中的效用	开发一种新型生物标志物，用于心血管疾病风险分层	心血管疾病风险预测	数字病理学	心血管疾病	CT扫描	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
494	2025-05-04	Monkeypox diagnosis based on probabilistic K-nearest neighbors (PKNN) algorithm 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109676 PMID:39855034	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的猴痘诊断新方法，称为有效猴痘诊断策略（EMDS），通过预处理和诊断两个阶段实现	引入了基于四分位距（IQR）的新方法来拒绝输入图像数据集中的异常，并提出了一种新的K-最近邻分类器实例——概率K-最近邻（PKNN）算法	NA	开发一种高效的人工智能方法来诊断猴痘	猴痘皮肤图像和病变数据集（MSID和MSLD）	计算机视觉	猴痘	GoogleNet预训练深度学习模型，Leopard Seal Optimization（LSO）特征选择	PKNN（概率K-最近邻算法）	图像	两个公开的猴痘数据集（MSID和MSLD）	NA	NA	NA	NA
495	2025-05-03	Deep Equilibrium Unfolding Learning for Noise Estimation and Removal in Optical Molecular Imaging 2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102492 PMID:39823663	研究论文	提出了一种端到端模型驱动的深度平衡展开Mamba（DEQ-UMamba），用于光学分子成像中的噪声估计和去除	结合近端梯度下降技术和学习的空间-频率特性，将复杂噪声结构解耦为统计分布，实现荧光图像中的有效噪声估计和抑制	未明确提及具体局限性	解决光学分子成像中因高帧率和低激发剂量导致的图像噪声问题	荧光图像	计算机视觉	NA	光学分子成像	DEQ-UMamba	图像	临床和体内数据集	NA	NA	NA	NA
496	2025-05-03	ResViT FusionNet Model: An explainable AI-driven approach for automated grading of diabetic retinopathy in retinal images 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109656 PMID:39823821	research paper	提出了一种名为ResViT FusionNet的混合模型，用于糖尿病视网膜病变的自动分级	结合了CNN（特别是ResNet50）和Vision Transformers（ViTs）的优势，并采用可解释AI技术（如LIME和Grad-CAM）提高模型的透明度和可解释性	未提及具体的数据集规模或模型在多样化数据集上的泛化能力	开发一种自动、准确且个性化的机器学习方法，用于早期糖尿病视网膜病变的检测和治疗	糖尿病视网膜病变（DR）的视网膜图像	computer vision	糖尿病视网膜病变	数据增强（包括像素值重缩放、水平翻转、旋转和缩放）	ResViT FusionNet（结合CNN和ViT的混合模型）	图像	NA	NA	NA	NA	NA
497	2025-05-03	Residual-attention deep learning model for atrial fibrillation detection from Holter recordings 2025 Mar-Apr, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2025.153876 PMID:39827741	研究论文	本研究开发了一种基于残差注意力机制的深度学习模型，用于从Holter记录中检测心房颤动	结合残差网络与注意力机制，能够捕捉长程依赖关系和复杂时间模式，在外部数据集验证中表现优异	需要更大规模队列的进一步验证和发展	开发用于心房颤动检测的深度学习模型	Holter记录的心电信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN, 注意力机制	心电信号	661个Holter记录，由心脏病专家手动标注	NA	残差注意力网络	灵敏度, 特异性, AUC-ROC	NA
498	2025-05-03	GestaltGAN: synthetic photorealistic portraits of individuals with rare genetic disorders 2025-Mar, European journal of human genetics : EJHG IF:3.7Q2 DOI:10.1038/s41431-025-01787-z PMID:39815041	研究论文	使用改进的StyleGAN架构生成罕见遗传疾病患者的合成逼真肖像	提出GestaltGAN模型，能够生成保留疾病特征同时保护患者隐私的合成肖像，并开发了一种生成清晰详细平均患者肖像的技术	仅针对GestaltMatcher数据库中20种最常见疾病进行训练，样本覆盖范围有限	探索生成神经网络在合成罕见疾病准确肖像方面的应用	罕见遗传疾病患者的面部特征	计算机视觉	遗传疾病	StyleGAN架构改进、REAL-ESRGAN超分辨率技术	GAN	图像	GestaltMatcher数据库中20种最常见疾病的患者肖像数据，外加63名人类专家验证	NA	NA	NA	NA
499	2025-05-03	Artificial intelligence-based biomarkers for treatment decisions in oncology 2025-Mar, Trends in cancer IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.trecan.2024.12.001 PMID:39814650	review	本文综述了人工智能在肿瘤治疗决策中的应用，特别是通过深度学习和大型语言模型提供成本效益高的生物标志物	提出了基于人工智能的生物标志物，用于支持癌症治疗决策，包括深度学习和大型语言模型的应用	讨论了这些技术的当前局限性，并提出了在常规临床实践中采用的下一步步骤	探索人工智能在肿瘤治疗决策中的应用，以减少社会经济差异并提高治疗的可及性	实体肿瘤的治疗决策	digital pathology	solid tumors	deep learning, large language models	DL, LLMs	medical imaging, electronic health records	NA	NA	NA	NA	NA
500	2025-05-03	Enhancing plant morphological trait identification in herbarium collections through deep learning-based segmentation 2025 Mar-Apr, Applications in plant sciences IF:2.7Q2 DOI:10.1002/aps3.70000 PMID:40308899	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的植物标本图像分割方法，用于去除非植物背景并提升植物形态特征识别的分类性能	提出了一种新颖的深度学习分割方法，用于植物标本图像中非植物背景的去除，显著减少了训练数据准备的所需人工工作量	NA	提升植物标本数字化收藏中植物形态特征识别的准确性	植物标本数字化扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA