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
1261	2025-03-01	Decoding the effects of mutation on protein interactions using machine learning 2025-Mar, Biophysics reviews IF:2.9Q2 DOI:10.1063/5.0249920 PMID:40013003	review	本文综述了利用机器学习预测突变对蛋白质相互作用影响的最新进展	综合评估了基于物理化学、机器学习和深度学习的预测方法，并探讨了未来发展方向	讨论了突变数据的局限性，包括偏差、数据质量和数据集大小	理解遗传变异如何影响蛋白质与其他生物分子之间的相互作用，以阐明疾病机制和开发靶向治疗	蛋白质相互作用及其突变效应	machine learning	cancer	machine learning, deep learning	NA	mutational data	NA	NA	NA	NA	NA
1262	2025-10-07	Randomized controlled trial of an artificial intelligence diagnostic system for the detection of esophageal squamous cell carcinoma in clinical practice 2025-Mar, Endoscopy IF:11.5Q1 DOI:10.1055/a-2421-3194 PMID:39317205	研究论文	评估人工智能诊断系统在临床实践中检测食管鳞状细胞癌效果的前瞻性随机对照试验	首个在临床环境中评估AI系统辅助内镜医师检测食管鳞癌的前瞻性随机对照研究	单中心研究，样本量有限，未能证明AI系统显著提高癌症检出率	确定AI系统在临床环境中如何帮助内镜医师检测食管鳞状细胞癌	接受食管胃十二指肠镜检查的食管鳞癌高危患者	计算机视觉	食管癌	白光成像，窄带成像，碘染色	深度学习系统	内镜图像	320名患者	NA	NA	检出率	NA
1263	2025-02-28	Advanced deep learning techniques for recognition of dental implants 2025 Mar-Apr, Journal of oral biology and craniofacial research DOI:10.1016/j.jobcr.2025.01.016 PMID:40008072	研究论文	本研究评估了一种先进的深度学习技术DEtection TRanformer，用于识别牙科植入物	使用基于Transformer的深度学习技术DEtection TRanformer进行牙科植入物识别，这是一种新颖的应用	模型在未见过的验证数据上表现不佳，需要在准确性和效率之间进行优化	开发一种能够通过分析X光片图像来预测植入物类型的人工智能工具	牙科植入物	计算机视觉	NA	深度学习	DEtection TRanformer	图像	1138张图像，包含五种植入物类型，来自根尖和全景X光片	NA	NA	NA	NA
1264	2025-10-07	Automated classification of coronary LEsions fRom coronary computed Tomography angiography scans with an updated deep learning model: ALERT study 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11308-z PMID:39792162	研究论文	本研究评估更新版深度学习模型CorEx-2.0在冠状动脉CT血管造影扫描中自动分类冠状动脉病变的诊断性能	使用最新更新的深度学习模型CorEx-2.0进行冠状动脉狭窄定量分析，并与两位专家读片者进行独立比较	单中心回顾性研究，样本量较小（50例患者），缺乏多中心验证	评估深度学习模型在冠状动脉CT血管造影中定量测量冠状动脉狭窄的诊断性能	接受冠状动脉CT血管造影检查以排除阻塞性冠状动脉疾病的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	深度学习模型	医学影像	50例患者，150条血管	NA	CorEx-2.0	灵敏度, Cohen's kappa, 线性加权kappa, 一致率	NA
1265	2025-10-07	Combining deep learning and machine learning techniques to track air pollution in relation to vegetation cover utilizing remotely sensed data 2025-Mar, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124323 PMID:39914214	研究论文	结合深度学习和机器学习技术，利用遥感数据追踪空气污染与植被覆盖的关系	首次将机器学习(XGB、SVM、RF)和深度学习(Unet、Unet++、MAnet、Linknet)模型集成应用于达卡市空气污染与植被覆盖关系研究	未使用高分辨率影像和未整合社会经济数据	研究空气污染物(PM2.5和PM10)浓度上升与城市绿地减少之间的关系	孟加拉国达卡市的空气污染和植被覆盖	环境遥感	NA	遥感技术	集成机器学习模型,深度学习分割模型	遥感影像数据	1990-2022年期间的时序数据	NA	Unet, Unet++, MAnet, Linknet	NA	NA
1266	2025-10-07	Carbon source dosage intelligent determination using a multi-feature sensitive back propagation neural network model 2025-Mar, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124341 PMID:39933376	研究论文	提出一种基于SHAP和敏感性分析的多特征敏感反向传播神经网络模型，用于污水处理厂碳源投加的智能确定	结合SHAP和敏感性分析构建多特征敏感BPNN模型，引入理论公式提升预测精度，采用反馈调节处理异常数据	模型在短期和有限数据条件下开发，可能对数据质量敏感	解决污水处理厂反硝化阶段碳源投加不经济和出水总氮浓度不稳定的问题	污水处理厂的碳源投加过程	机器学习	NA	深度学习	BPNN	过程参数数据	NA	NA	多特征敏感反向传播神经网络	R, 出水总氮浓度改善率, 碳源投加减少率	NA
1267	2025-10-07	Deep learning-driven behavioral analysis reveals adaptive responses in Drosophila offspring after long-term parental microplastic exposure 2025-Mar, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124502 PMID:39933380	研究论文	通过深度学习分析果蝇幼虫行为，研究父母代长期暴露于微塑料对后代的跨代影响	首次结合深度学习行为追踪技术与跨代实验设计，揭示长期微塑料暴露诱导果蝇后代产生适应性行为反应	仅使用聚苯乙烯微塑料，未研究其他类型微塑料的影响；仅观察幼虫阶段行为变化	评估微塑料对陆地生物的跨代影响及潜在适应性反应	黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）及其后代幼虫	行为分析	NA	深度学习行为追踪	深度学习	行为视频数据	不同时间点（第2、8、14天）采集的后代幼虫	NA	NA	爬行速度、爬行角速度	NA
1268	2025-10-07	Hybrid deep learning downscaling of GCMs for climate impact assessment and future projections in Oman 2025-Mar, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124522 PMID:39951996	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习方法来降尺度全球环流模型，用于阿曼地区的气候影响评估和未来预测	提出了一种结合序列到序列模型、时序卷积网络编码器和Transformer解码器的新型混合深度学习方法	研究仅针对阿曼Wadi Dayqah流域，结果可能不适用于其他地区	开发准确的GCM降尺度方法以评估气候变化影响和水资源管理	阿曼Wadi Dayqah流域的气候数据和水文响应	机器学习	NA	气候模型降尺度，水文建模	序列到序列模型，TCN，Transformer，LSTM，随机森林	气候数据，降水温度数据，水文数据	14个GCM模型，1992-2006年校准数据，2007-2011年验证数据	NA	时序卷积网络，Transformer，LSTM	NSE，RMSE，BIAS，相对误差	NA
1269	2025-10-07	LiteMamba-Bound: A lightweight Mamba-based model with boundary-aware and normalized active contour loss for skin lesion segmentation 2025-Mar, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.01.008 PMID:39864606	研究论文	提出一种轻量级的Mamba基础模型LiteMamba-Bound，用于皮肤病变分割任务	首次将2D选择性扫描(SS2D)模块应用于皮肤图像分割，提出通道注意力双Mamba块、反向注意力边界模块和归一化主动轮廓损失函数	仅在两个皮肤图像数据集(ISIC2018和PH2)上进行了验证，需要更多数据集测试泛化能力	开发高效的皮肤病变分割模型以提高皮肤病诊断精度	皮肤医学图像中的病变区域分割	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	Mamba-based模型	医学图像	ISIC2018和PH2两个皮肤图像数据集	NA	LiteMamba-Bound, CAD-Mamba块, Mix Convolution with Simple Attention瓶颈块, Reverse Attention Boundary模块	NA	NA
1270	2025-10-07	HybProm: An attention-assisted hybrid CNN-BiLSTM model for the interpretable prediction of DNA promoter 2025-Mar, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.02.001 PMID:39929298	研究论文	提出一种名为HybProm的混合深度学习模型，用于跨物种DNA启动子的可解释预测	结合CNN-BiLSTM-Attention架构，通过DNA2Vec将DNA序列转换为低维向量，实现高精度且可解释的启动子预测	NA	提高DNA启动子预测的准确性和可解释性	大肠杆菌、人类、小鼠和植物等多种物种的DNA启动子序列	生物信息学	NA	DNA2Vec序列嵌入	CNN, BiLSTM, Attention机制	DNA序列数据	NA	NA	CNN-BiLSTM-Attention混合架构	准确率	NA
1271	2025-02-25	CATALYZE: a deep learning approach for cataract assessment and grading on SS-OCT images 2025-Mar-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001598 PMID:39680679	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法CATALYZE，用于在SS-OCT图像上进行白内障评估和分级	开发了一种新的客观深度学习模型，用于基于SS-OCT扫描的白内障分级，并引入了临床显著性指数（CSI）作为评估指标	单中心研究，排除了有眼部手术史、角膜或视网膜疾病以及眼干燥症的患者	评估一种新的客观深度学习模型在白内障分级中的应用	白内障患者和对照组的眼睛	计算机视觉	白内障	SS-OCT扫描	深度学习模型	图像	548只眼睛（315名患者，年龄19至85岁）	NA	NA	NA	NA
1272	2025-10-07	Deep learning for age estimation from panoramic radiographs: A systematic review and meta-analysis 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105560 PMID:39826609	系统综述与荟萃分析	系统评估深度学习在全景X光片年龄估计中的性能表现	首次对深度学习在全景X光片年龄估计中的应用进行系统综述和荟萃分析	多数研究存在偏倚风险，方法学限制阻碍了临床广泛应用	评估深度学习在全景X光片年龄估计中的性能	使用深度学习进行年龄估计的研究	计算机视觉	NA	全景X光成像	深度学习	医学影像（全景X光片）	42项研究纳入系统综述，9项研究纳入荟萃分析	NA	NA	准确率，平均绝对误差	NA
1273	2025-10-07	Dynamic cycles between brain states during creative storytelling 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121053 PMID:39863001	研究论文	通过fMRI研究创造性讲故事过程中大脑状态的动态转换机制	首次通过深度学习方法证明自发思维和刻意思维在创造性思维中的交替互动模式	样本量相对较小（41名大学生），研究结果需要更大样本验证	探索创造性思维过程中大脑状态的动态转换机制	41名大学生在创造性讲故事任务中的大脑活动	神经科学，机器学习	NA	功能磁共振成像（fMRI）	深度学习	fMRI脑成像数据	41名大学生	NA	NA	相关性分析	NA
1274	2025-10-07	Beyond averaging: A transformer approach to decoding event related brain potentials 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121049 PMID:39864567	研究论文	本研究评估了基于Transformer的深度学习方法在脑电图事件相关电位分析中的应用潜力	首次将Transformer网络和注意力机制应用于事件相关电位分析，相比传统平均方法能发现更多隐藏信息	样本量相对较小（29名参与者），研究仅针对响度感知这一特定实验范式	探索深度学习在脑电图事件相关电位分析中的优势，特别是与传统平均方法的比较	29名18-30岁正常听力参与者的脑电图数据和主观响度评级	机器学习	NA	脑电图记录	Transformer, CNN	脑电图信号	29名参与者	NA	卷积Transformer	准确率, AUC	NA
1275	2025-10-07	Research of orthodontic soft tissue profile prediction based on conditional generative adversarial networks 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105570 PMID:39864612	研究论文	本研究构建了一种新的条件生成对抗网络模型，用于预测正畸治疗后侧面外观的变化	提出了新的soft-P-CGAN模型，包含条件向量输入模块、U-Net生成器和PatchGAN判别器，设计了软损失函数增强软组织轮廓生成，采用多尺度特征金字塔提升图像质量	下颌区域预测相对不准确	预测正畸治疗后侧面软组织轮廓变化	成人正畸患者的头颅侧位片	计算机视觉	口腔正畸	深度学习	CGAN, GAN	医学影像	NA	NA	U-Net, PatchGAN, Pix2Pix, Cycle-GAN	平均径向误差, 成功检测率	NA
1276	2025-10-07	Opportunistic assessment of steatotic liver disease in lung cancer screening eligible individuals 2025-Mar, Journal of internal medicine IF:9.0Q1 DOI:10.1111/joim.20053 PMID:39868889	研究论文	利用深度学习模型在肺癌筛查胸部CT中评估脂肪肝疾病及其对长期死亡率的预测价值	首次在肺癌筛查人群中利用非增强胸部CT通过深度学习自动评估脂肪肝疾病并证明其对长期死亡率的独立预测价值	研究人群仅限于重度吸烟者，可能限制结果的普适性	评估肺癌筛查胸部CT中脂肪肝疾病的患病率及其预后价值	19774名国家肺癌筛查试验(NLST)的重度吸烟者参与者	数字病理	肺癌	胸部CT扫描	深度学习	医学影像	19774名NLST参与者(平均年龄61.4±5.0岁，41.2%女性)	NA	NA	风险比(HR), 置信区间, p值	NA
1277	2025-10-07	Automated diagnosis and classification of temporomandibular joint degenerative disease via artificial intelligence using CBCT imaging 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105592 PMID:39870190	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv10算法的人工智能模型，用于自动诊断和分类颞下颌关节退行性疾病的CBCT影像	首次将YOLOv10算法应用于颞下颌关节退行性疾病的自动诊断和分类，能够同时检测疾病存在及其四种典型影像学特征	模型对包含多个退行性病变特征的图像检测准确率随特征数量增加而下降（从94%降至63%）	开发基于人工智能的颞下颌关节退行性疾病自动诊断和分类系统	颞下颌关节退行性疾病患者的CBCT影像	计算机视觉	颞下颌关节退行性疾病	锥形束计算机断层扫描	CNN	医学影像	1018名患者的7357张标注颞下颌关节斜矢状位图像（3010张正常髁突，4347张退行性病变髁突）	YOLOv10	YOLOv10	准确率,精确率,灵敏度,特异度,F1分数,平均精度均值	NA
1278	2025-10-07	DeepCERES: A deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121063 PMID:39922330	研究论文	提出一种基于深度学习的多模态超高分辨率小脑小叶分割方法DeepCERES	使用多模态超高分辨率(0.125 mm)训练数据，探索U-Net以外的替代架构，将深度学习与多图谱分割的先验知识相结合	NA	改进小脑小叶分割的精度和鲁棒性	人类小脑小叶	医学影像分析	NA	多模态MRI	深度学习集成网络	T1和T2 MR图像	NA	NA	非传统U-Net架构	精度	NA
1279	2025-10-07	DeepReducer: A linear transformer-based model for MEG denoising 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121080 PMID:39929407	研究论文	提出一种基于线性Transformer的深度学习模型DeepReducer，用于脑磁图事件相关磁场的降噪处理	首次将线性Transformer架构应用于MEG信号降噪，能够有效减少所需试验次数	NA	开发高效的MEG信号降噪方法以减少数据采集时间	脑磁图事件相关磁场信号	机器学习	神经系统疾病	脑磁图	Transformer	神经信号数据	NA	NA	线性Transformer	均方误差, 信噪比, 源定位误差	NA
1280	2025-10-07	Principles of artificial intelligence in radiooncology 2025-Mar, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al] IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s00066-024-02272-0 PMID:39105746	综述	本文为放射肿瘤学领域提供了一份专门定制的深度学习原理综合指南	以易于理解的方式系统阐述与放射肿瘤学相关的深度学习技术原理，填补了该领域技术原理综述的空白	仅专注于深度学习领域，未涵盖人工智能的其他方法学	阐明深度学习在放射肿瘤学中的技术原理，弥合复杂技术概念与临床实践之间的差距	深度学习模型及其在放射肿瘤学中的应用	机器学习	NA	NA	MLP, CNN, RNN, Transformer, GAN, 扩散生成模型, 强化学习	NA	NA	NA	多层感知器, 卷积神经网络, 循环神经网络, 变换器, 生成对抗网络, 扩散生成模型	NA	NA