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
1041	2025-03-29	Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy 2025-Mar, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00748-8 PMID:39715829	research paper	本文介绍了一种基于动态图卷积网络的深度学习框架DySPred，用于利用大规模真实世界药物警戒数据预测免疫检查点抑制剂（ICI）在人群水平的毒性特征	DySPred框架能够准确预测不同人口群体和癌症类型的毒性风险，在小样本情况下表现稳健，并能揭示毒性随时间变化的趋势	未明确提及具体局限性	开发一种方法用于人群水平的ICI诱导毒性特征分析，以促进癌症免疫治疗的进步	免疫检查点抑制剂（ICI）疗法及其诱导的毒性特征	machine learning	cancer	动态图卷积网络	DySPred (基于GCN的深度学习框架)	药物警戒数据	大规模真实世界数据（未提供具体数量）
1042	2025-03-29	Integration of longitudinal load-bearing tissue MRI radiomics and neural network to predict knee osteoarthritis incidence 2025-Mar, Journal of orthopaedic translation IF:5.9Q1 DOI:10.1016/j.jot.2025.01.007 PMID:40144553	研究论文	本研究开发并测试了一种结合负重组织MRI影像组学和临床变量的模型（LBTC-RM），用于预测膝关节骨关节炎（KOA）的发生	首次整合纵向负重组织MRI影像组学和神经网络算法预测KOA发生，提供了一种更可解释且临床适用的早期KOA检测方法	需要未来在不同人群中进一步验证以增强其临床适用性和普适性	开发预测膝关节骨关节炎（KOA）发生的模型	700个基线时无放射学KOA的膝关节，包含2164个4年随访期间的膝关节MRI	数字病理学	膝关节骨关节炎	MRI影像组学	神经网络	MRI图像	总开发队列1082例（542例病例 vs 540例对照），总测试队列1082例（534例病例 vs 548例对照）
1043	2025-03-28	Interpretable Identification of Single-Molecule Charge Transport via Fusion Attention-Based Deep Learning 2025-Mar-27, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.4c03650 PMID:40111072	研究论文	本文提出了一种基于融合注意力机制的深度学习方法，用于单分子电荷传输的精确识别	创新性地提出了SingleFACNN神经网络架构，结合了CNN与多头自注意力和空间注意力机制，提高了模型的解释性和准确性	NA	提高单分子电荷传输识别的解释性和准确性	单分子电荷传输	机器学习	NA	深度学习	CNN与注意力机制融合的SingleFACNN	STM-BJ数据集	三类和四类STM-BJ数据集以及不同比例的混合样本
1044	2025-03-28	Explainable Deep Multilevel Attention Learning for Predicting Protein Carbonylation Sites 2025-Mar-27, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202500581 PMID:40145846	研究论文	本文提出了一种名为SCANS的新型深度学习框架，用于预测蛋白质羰基化位点，该框架采用多级注意力策略和定制损失函数来提高预测性能	SCANS框架引入了多级注意力策略、定制损失函数和迁移学习，以提升预测性能并减少交叉预测	未明确提及具体局限性	准确预测蛋白质羰基化位点，以深入了解其机制及相关疾病的发病机理	蛋白质羰基化位点	机器学习	NA	深度学习	多级注意力网络	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本量
1045	2025-03-28	Revealing morphological fingerprints in perinatal brains using quasi-conformal mapping: occurrence and neurodevelopmental implications 2025-Mar-27, Brain imaging and behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s11682-025-00998-8 PMID:40146450	研究论文	本研究提出了一种深度学习框架，通过准共形映射将三维球形网格投影到二维平面，用于识别围产期大脑的形态指纹及其神经发育影响	首次在围产期大脑中识别出形态指纹，并发现感觉运动和视觉皮层是区分个体差异的关键区域，同时形态指纹能预测长期认知和行为发展	样本量相对有限（461名婴儿，其中41名有纵向扫描数据），且仅使用了结构性MRI数据	探究围产期大脑中是否存在个体独特的形态指纹，并分析其与神经发育的关系	461名婴儿的大脑结构MRI数据	数字病理学	NA	结构性MRI，准共形映射	ResNet18，对比学习	三维脑部图像	461名婴儿（其中41名有纵向数据），验证集包含20名婴儿的纵向扫描数据
1046	2025-03-28	The Pulseq-CEST Library: definition of preparations and simulations, example data, and example evaluations 2025-Mar-27, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01242-6 PMID:40146474	research paper	介绍Pulseq-CEST库，一个用于化学交换饱和转移（CEST）MRI标准化研究的资源库	提出了一个包含CEST准备和模拟定义的资源库，支持可重复研究、快速原型设计以及深度学习训练数据的生成	未提及具体的技术限制或应用范围限制	标准化CEST MRI研究，促进协作开发和新型CEST方法的发明与传播	CEST MRI的准备工作、模拟定义、示例数据和评估	医学影像	NA	化学交换饱和转移（CEST）MRI，Bloch-McConnell模拟	NA	模拟数据和实验数据	使用五管模型进行实验和模拟环境比较
1047	2025-03-28	Machine Learning Potential for Copper Hydride Clusters: A Neutron Diffraction-Independent Approach for Locating Hydrogen Positions 2025-Mar-26, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c02046 PMID:40088162	研究论文	本文提出了一种名为SSW-NN的创新策略，用于准确预测金属氢化物团簇中氢的位置，无需依赖中子衍射数据	提出了一种不依赖中子衍射数据的机器学习方法SSW-NN，能够准确预测氢的位置，适用于仅有X射线衍射数据或DFT预测的情况	虽然方法在铜氢化物团簇上验证有效，但对于其他金属氢化物系统的普适性仍需进一步验证	开发一种不依赖中子衍射的机器学习方法，用于确定金属氢化物团簇中氢的位置	铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（如银和合金氢化物）	机器学习	NA	SSW-NN（随机表面行走与神经网络结合的方法）	神经网络	X射线衍射数据、DFT预测数据	铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（具体数量未提及）
1048	2025-03-28	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Mar-26, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的应用，包括病原体检测、抗菌素耐药性预测和诊断成像的改进	探讨了AI在微生物学诊断中的创新应用，如COVID-19 RT-PCR优化和自动化菌落计数	需要解决数据异质性、模型可解释性和伦理问题	评估AI在临床微生物学中的应用及其对诊断精度和工作效率的提升	病原体检测、抗菌素耐药性预测和诊断成像	人工智能在医疗领域的应用	传染病	机器学习（ML）、深度学习（DL）、卷积神经网络（CNNs）	CNN	诊断图像、RT-PCR数据	NA
1049	2025-03-28	The Current Research Landscape on the Machine Learning Application in Autism Spectrum Disorder: A Bibliometric Analysis From 1999 to 2023 2025-Mar-25, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X332833241222191422 PMID:40143686	研究论文	通过文献计量分析，研究了1999年至2023年间机器学习在自闭症谱系障碍(ASD)领域的应用现状和研究热点	利用文献计量学方法系统分析了机器学习在ASD领域的研究趋势和热点，并提出了未来发展方向	仅基于Web of Science核心合集的数据，可能未涵盖所有相关研究	分析机器学习在ASD领域的研究趋势和热点	1999-2023年间发表的关于机器学习和ASD的研究论文	机器学习	自闭症谱系障碍	文献计量分析	NA	文献数据	1357篇论文
1050	2025-03-28	Sparse-View CT Joint Reconstruction Strategy with Sparse Sampling Encoding Layer 2025-Mar-25, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056354972250221012822 PMID:40143696	research paper	提出了一种基于稀疏采样编码层的稀疏视角CT联合重建策略，旨在自动搜索有效的稀疏采样方案并提高重建质量	开发了一种端到端的稀疏角度CT重建方法，通过采样编码层自动搜索稀疏采样方案，并结合了基于Radon域和图像域绘制的联合重建策略	方法仅针对特定的剂量约束进行稀疏采样方案的搜索，可能不适用于所有剂量约束条件	开发一种能够自动搜索高效稀疏采样方案并提高CT图像重建质量的端到端方法	稀疏角度CT图像重建	machine learning	NA	deep learning	neural network	CT图像	基于公共CT数据集进行的实验
1051	2025-03-28	Image segmentation and coverage estimation of deep-sea polymetallic nodules based on lightweight deep learning model 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89952-8 PMID:40128230	研究论文	本文提出了一种名为YOLOv7-PMN的轻量级深度学习模型，用于深海多金属结核的图像分割和覆盖率估计	模型采用MobileNetV3-Small轻量级特征提取框架，并集成多级Squeeze-and-Excitation注意力机制，提高了检测精度和推理速度，同时减少了模型大小	未明确提及具体局限性	实时、准确、高效地计算深海多金属结核的覆盖率参数	深海多金属结核	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7-PMN（基于YOLOv7改进的轻量级模型）	海底视频数据	未明确提及具体样本数量
1052	2025-03-28	A deep learning-based hybrid method for PM2.5 prediction in central and western China 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95460-6 PMID:40128263	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的混合方法，用于预测中国中部和西部地区的PM2.5浓度	结合Transformer和LSTM架构，并通过粒子群优化（PSO）算法进行参数优化，利用LSTM的门控机制、Transformer的位置编码和自注意力机制以及PSO的优化能力，提升了PM预测的性能	未提及模型在其他地区或不同污染条件下的适用性	提高PM2.5预测的准确性和可靠性	中国中部和西部地区的PM2.5浓度数据	machine learning	NA	deep learning, PSO	Transformer, LSTM	时间序列数据	未明确提及样本数量，但涉及多个城市和不同时期的数据
1053	2025-03-28	Detection of cyber attacks in electric vehicle charging systems using a remaining useful life generative adversarial network 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92895-9 PMID:40128270	research paper	本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的剩余使用寿命（RUL）方法，用于检测电动汽车充电系统中的网络攻击	利用GAN结合RUL方法预测网络攻击的剩余时间，为网络安全策略带来革命性变化	研究仅针对电动汽车充电设备（EVSE）在空闲和充电状态下的网络和主机攻击场景进行了测试	提高电动汽车充电系统的网络安全，减少网络攻击带来的经济和声誉损失	电动汽车充电设备（EVSE）及其网络攻击	machine learning	NA	GAN, GRU, LSTM, RNN, CNN, MLP	GAN-GRU, GAN-LSTM, GAN-RNN, GAN-CNN, GAN-MLP, GAN-Dense Layer	网络攻击数据	NA
1054	2025-03-28	High-speed threat detection in 5G SDN with particle swarm optimizer integrated GRU-driven generative adversarial network 2025-Mar-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95011-z PMID:40122918	研究论文	本文提出了一种结合粒子群优化器和GRU驱动的生成对抗网络的高效深度学习模型，用于5G软件定义网络中的威胁检测	创新点在于将粒子群优化器(PSO)与GRU驱动的生成对抗网络(GAN)相结合，优化网络权重并生成合成攻击数据，从而提高检测性能	NA	开发高效的深度学习模型以提高5G SDN环境中的攻击检测性能和响应能力	5G软件定义网络(SDN)中的网络流量数据	机器学习	NA	深度学习	PSO-GRUGAN-IDS（结合PSO、GRU和GAN的入侵检测系统分类器）	网络流量数据	使用InSDN数据集进行评估
1055	2025-03-28	Deep Learning for Lumbar Disc Herniation Diagnosis and Treatment Decision-Making Using Magnetic Resonance Imagings: A Retrospective Study 2025-Mar, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123728 PMID:39880078	research paper	该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辅助作用，展示了AI与人类专家协同工作的潜力	研究为回顾性分析，可能受到数据选择和样本量的限制	评估深度学习在LDH诊断和治疗决策中的效果	腰椎间盘突出症患者的MRI图像	digital pathology	geriatric disease	MRI	CNN	image	NA
1056	2025-03-28	Impact of Artificial Intelligence on Periodontology: A Review 2025-Mar, Cureus DOI:10.7759/cureus.81162 PMID:40134460	review	本文综述了人工智能在牙周病学中的应用及其影响	探讨了AI在牙周病诊断、治疗规划和患者管理中的创新应用	存在数据隐私、算法可靠性和临床验证需求等挑战	评估AI在牙周病学中的当前应用、优势、限制和未来可能性	牙周病学中的AI技术应用	digital pathology	periodontal disease	machine learning, deep learning, computer vision	NA	radiographic images, clinical data	NA
1057	2025-03-27	Challenges for implementing generative artificial intelligence (GenAI) into clinical healthcare 2025-Mar-26, Internal medicine journal IF:1.8Q2 DOI:10.1111/imj.70035 PMID:40135733	review	本文探讨了将生成式人工智能（GenAI）应用于临床医疗所面临的挑战	综述了GenAI在医疗领域的潜力及其实现过程中遇到的多方面挑战	未提供具体案例或实证研究来支持观点	探讨GenAI在医疗领域的应用潜力及实施障碍	生成式人工智能在临床医疗中的应用	machine learning	NA	deep learning	GenAI	diverse datasets	NA
1058	2025-03-27	High-dimensional imaging using combinatorial channel multiplexing and deep learning 2025-Mar-25, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02585-0 PMID:40133518	research paper	介绍了一种名为CombPlex的组合染色平台和算法框架，通过深度学习技术显著增加可测量的蛋白质数量	提出组合多路复用技术(CombPlex)，通过组合染色和深度学习算法，将22种蛋白质的染色压缩至5个成像通道，实现准确重建	未提及具体的技术实施难度或在实际应用中的潜在问题	开发一种能够量化多种蛋白质在单细胞分辨率下的表达并保留空间信息的成像技术	多种组织和癌症类型中的蛋白质表达	digital pathology	cancer	组合染色平台(CombPlex)和深度学习算法	深度学习	图像	涉及多种组织和癌症类型，但未提及具体样本数量
1059	2025-03-27	A statistical method for high-throughput emergence rate calculation for soybean breeding plots based on field phenotypic characteristics 2025-Mar-24, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01356-x PMID:40122826	research paper	本研究提出了一种基于无人机和地面测量数据的高通量大豆出苗率统计方法，旨在提高密集种植环境下育种筛选的效率和准确性	结合背景分割、深度学习目标检测和生长归一化思想，提出了一种新的高通量大豆出苗率统计方法，解决了现有方法在密集环境下的低通量、低效率和精度不足问题	方法在极端密集或高度重叠的种植环境下可能仍存在计数误差	开发一种高效、精确的大豆出苗率统计方法，以加速育种筛选过程	密集种植环境下的大豆幼苗	digital agriculture	NA	无人机遥感成像、深度学习目标检测	Yolov8n	遥感图像	未明确说明具体样本数量，但涉及密集种植环境下的大豆幼苗图像数据
1060	2025-03-27	Active Learning based on Temporal Difference of Gradient Flow in Thoracic Disease Diagnosis 2025-Mar-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3554298 PMID:40126962	研究论文	本文提出了一种基于梯度流时间差（TDGF）的新型主动学习方法，用于胸部疾病诊断中的样本选择	提出了TDGF指标用于主动学习中的数据选择，解决了现有方法忽视样本对模型训练动态影响和评估成本高的问题	方法仅在胸部X光数据集上进行了验证，未在其他医学影像数据上测试	降低医学影像标注成本并提高胸部疾病诊断的主动学习效率	胸部X光影像	数字病理学	胸部疾病	主动学习	深度学习模型（具体结构未说明）	医学影像	两个公开胸部X光数据集（ChestX-ray14和CheXpert）