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
461	2025-05-09	Interpretable multi-stage attention network to predict cancer subtype, microsatellite instability, TP53 mutation and TMB of endometrial and colorectal cancer 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102499 PMID:39947084	研究论文	提出了一种可解释的多阶段注意力深度学习网络，用于从子宫内膜癌和结直肠癌的组织病理学全切片图像中预测癌症亚型、微卫星不稳定性、TP53突变和肿瘤突变负荷	开发了一种新型深度学习网络，能够直接从低成本、常规使用的组织病理学图像中预测多个分子状态，显著优于现有方法	研究仅针对子宫内膜癌和结直肠癌，未验证在其他癌症类型中的适用性	开发一种低成本、高效的深度学习方法来预测癌症分子状态，以支持个性化免疫治疗决策	子宫内膜癌和结直肠癌的组织病理学全切片图像	数字病理学	子宫内膜癌, 结直肠癌	深度学习	多阶段注意力网络	图像	NA
462	2025-05-09	EAMAPG: Explainable Adversarial Model Analysis via Projected Gradient Descent 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109788 PMID:39946791	研究论文	本研究提出了一种使用投影梯度下降（PGD）生成对抗样本的新颖可解释性方法，以分析医学图像中深度学习模型的透明度	通过对抗样本生成分析图像，识别影响模型决策的关键特征，为深度学习模型在医学图像分析中的可解释性提供了新的解决方案	仅测试了六种常见的CNN模型，且对抗攻击的有效性可能受限于特定数据集和模型	提高深度学习模型在医学图像分析中的可解释性和透明度	脑肿瘤、眼病和COVID-19的医学图像数据集	计算机视觉	脑肿瘤、眼病、COVID-19	投影梯度下降（PGD）	CNN（包括DenseNet121、InceptionV3、ResNet101等）	医学图像	NA
463	2025-05-09	Gabor-modulated depth separable convolution for retinal vessel segmentation in fundus images 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109789 PMID:39946785	研究论文	提出了一种基于Gabor调制深度可分离卷积的UNet模型，用于眼底图像中的视网膜血管分割	结合Gabor滤波器的方向敏感性和深度可分离卷积的高效性，有效识别不同宽度和方向的血管	在噪声较多或病情进展的糖尿病视网膜病变图像上可能仍有改进空间	提高糖尿病视网膜病变中视网膜血管分割的准确性	眼底图像中的视网膜血管	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	Gabor滤波器和深度可分离卷积	UNet	图像	DRIVE、STARE和CHASE_DB1数据集
464	2025-05-09	X-scPAE: An explainable deep learning model for embryonic lineage allocation prediction based on single-cell transcriptomics revealing key genes in embryonic cell development 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109787 PMID:39946788	research paper	本文介绍了一种基于单细胞转录组学的可解释深度学习模型X-scPAE，用于预测胚胎细胞谱系分配并识别关键基因	结合PCA和注意力机制的自编码器模型，利用CGA算法解释基因表达差异，显著提高了预测准确性和可解释性	NA	理解细胞分化过程并减少人类早期妊娠流产	人类和小鼠的单细胞转录组数据	machine learning	NA	single-cell transcriptomics	PCA-based deep learning attention autoencoder (X-scPAE)	单细胞转录组数据	NA
465	2025-05-09	Multitask learning approach for PPG applications: Case studies on signal quality assessment and physiological parameters estimation 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109798 PMID:39946784	research paper	本文提出了一种多任务学习方法，用于PPG信号的质量评估和生理参数估计	利用多任务学习（MTL）方法，通过共享PPG相关任务之间的潜在特征，提高了PPG应用的性能	研究仅基于46名受试者的数据，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	探索多任务学习在PPG分析中的应用，以提高信号质量评估和生理参数估计的准确性	PPG信号及其衍生的生理参数（如心率、心率变异性和呼吸频率）	machine learning	NA	multitask learning (MTL)	multitask deep learning models	PPG信号	46名佩戴智能手表的受试者
466	2025-05-09	The state-of-the-art in cardiac MRI reconstruction: Results of the CMRxRecon challenge in MICCAI 2023 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103485 PMID:39946779	研究论文	本文介绍了2023年心脏MRI重建挑战赛（CMRxRecon）的结果，该挑战赛旨在推动数据驱动的心脏MRI重建算法的发展	提出了一个公开可用的心脏k空间数据集，并组织了大规模的挑战赛以促进深度学习在心脏MRI重建中的应用	挑战赛的数据集虽然广泛，但仍可能存在数据多样性和代表性的限制	加速心脏MRI扫描并提高成像性能，解决现有数据驱动重建算法发展中的瓶颈	心脏MRI的k空间数据，包括电影和映射原始数据	数字病理	心血管疾病	深度学习	E2E-VarNet, U-Net	k空间数据	超过285个团队和600多名参与者，22个团队提交了测试阶段的Docker容器
467	2025-05-09	Evaluation and failure analysis of four commercial deep learning-based autosegmentation software for abdominal organs at risk 2025-Apr, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70010 PMID:39946266	research paper	评估四种商业深度学习自动分割软件在腹部风险器官分割中的表现及失败原因分析	首次对四种商业深度学习自动分割软件在腹部风险器官分割中的异常情况进行系统分析	研究仅针对腹部器官，未涉及其他部位	评估商业深度学习自动分割软件的性能并分析其失败模式	四种商业深度学习自动分割软件（Limbus AI、MIM Contour ProtégéAI、Radformation AutoContour、Siemens syngo.via）	digital pathology	NA	deep learning-based segmentation	NA	medical imaging	111例患者病例
468	2025-05-08	Hyperspectral Imaging and Deep Learning for Quality and Safety Inspection of Fruits and Vegetables: A Review 2025-Apr-30, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.4c11492 PMID:40237548	review	综述了高光谱成像技术与深度学习方法在水果和蔬菜质量与安全检测中的应用	结合高光谱成像与深度学习，提高检测精度和效率，推动水果和蔬菜质量检测的智能化和精准化	未来研究需关注成本降低、设备优化、特征提取个性化及模型泛化能力	提升水果和蔬菜质量与安全检测的效率和准确性	水果和蔬菜的质量与安全	computer vision	NA	hyperspectral imaging	deep learning	image	NA
469	2025-05-08	SPLIF-Enhanced Attention-Driven 3D CNNs for Precise and Reliable Protein-Ligand Interaction Modeling for METTL3 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00538 PMID:40321522	研究论文	本文提出了一种名为DeepMETTL3的新型评分函数，结合3D CNN和多头注意力机制以及高维结构蛋白-配体相互作用指纹（SPLIF），用于精确和可靠的蛋白-配体相互作用建模	DeepMETTL3整合了3D CNN、多头注意力机制和SPLIF，能够捕捉复杂的3D相互作用模式并优化特征优先级，显著优于传统评分函数	未明确提及具体局限性，但可能包括对特定靶点（如METTL3）的依赖性以及计算效率的平衡问题	开发一种新型评分函数，用于结构基础的虚拟筛选（SBVS），提高蛋白-配体相互作用建模的准确性和可靠性	METTL3作为治疗靶点的蛋白-配体相互作用	机器学习	NA	3D CNN、多头注意力机制、SPLIF	3D CNN	蛋白-配体相互作用数据	使用基于支架的数据分割策略和多个测试集，包括与训练数据化学相似性极低的挑战性数据集
470	2025-05-08	Variability analysis of soil organic carbon content across land use types and its digital mapping using machine learning and deep learning algorithms 2025-Apr-10, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13972-0 PMID:40210813	研究论文	分析法国普罗旺斯矿区11种不同土地利用类型下土壤有机碳含量的变异性，并利用机器学习和深度学习算法进行空间建模	首次在该地区综合使用多种机器学习和深度学习算法（RF、SVM、XGBoost、DNN）对土壤有机碳含量进行空间变异性建模，并比较其性能	样本量有限（162个土壤样本），且仅针对法国普罗旺斯矿区，结果可能无法推广到其他地区	研究土壤有机碳含量的空间变异性及其影响因素，为可持续土壤资源管理和气候变化减缓提供支持	法国普罗旺斯矿区11种不同土地利用类型下的土壤有机碳含量	机器学习	NA	机器学习和深度学习回归算法（RF、SVM、XGBoost、DNN）	随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）、深度神经网络（DNN）	土壤样本数据、环境协变量（气候参数、岩性、地形特征、土地覆盖、遥感数据、土壤理化参数）	162个土壤样本
471	2025-05-08	A method for delineating traffic low emission control zone based on deep learning and multi-objective optimization 2025-Apr-08, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13949-z PMID:40199777	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和多目标优化的交通低排放控制区划分方法	结合CNN、LSTM和注意力机制的深度学习模型捕捉PM浓度的时空变化，并采用NSGA-II算法进行多目标优化	未明确说明模型在不同城市规模或地理条件下的泛化能力	优化交通低排放控制区的划分，平衡环境效益与社会影响	城市PM浓度数据与交通排放控制区	机器学习	NA	深度学习、多目标优化算法	CNN、LSTM、Attention Mechanism	PM浓度数据（静态路网特征+动态时间序列）	出租车队采集的PM数据（未明确数量）
472	2025-05-08	Dynamic integration of feature- and template-based methods improves the prediction of conformational B cell epitopes 2025-Apr-03, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2025.01.018 PMID:39938510	研究论文	提出了一种动态集成算法DynaBCE，用于有效识别构象B细胞表位	结合基于特征和基于模板的策略，利用动态加权方法整合三种模块，提高了表位预测的准确性	未提及具体局限性	提高构象B细胞表位的预测准确性	构象B细胞表位	生物信息学	NA	机器学习、深度学习、基于transformer的算法	boosting算法、几何图神经网络	蛋白质结构数据	未提及具体样本数量
473	2025-05-08	A Multi-Task Self-Supervised Strategy for Predicting Molecular Properties and FGFR1 Inhibitors 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202412987 PMID:39921455	研究论文	提出了一种多任务自监督深度学习框架MTSSMol，用于预测分子性质和识别FGFR1抑制剂	提出了一种多任务自监督预训练策略，利用约1000万个未标记的药物样分子进行预训练，以识别潜在的FGFR1抑制剂	未明确提及具体限制，但可能涉及预训练数据的多样性和模型的泛化能力	增强分子表示学习并识别潜在药物候选物，以加速药物发现过程	药物样分子及其与FGFR1的相互作用	计算机辅助药物发现	NA	分子对接（RoseTTAFold All-Atom）和分子动力学模拟	图神经网络（GNNs）	分子数据	约1000万个未标记的药物样分子
474	2025-05-08	Deep Learning Combined with Quantitative Structure‒Activity Relationship Accelerates De Novo Design of Antifungal Peptides 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202412488 PMID:39921483	研究论文	开发了一种结合深度学习和定量结构-活性关系的抗真菌肽从头设计方法DL-QSARES	整合深度学习和定量结构-活性关系经验筛选，开发了抗真菌肽从头设计方法DL-QSARES	NA	加速抗真菌肽的从头设计，以应对念珠菌感染	抗真菌肽（AFPs）	机器学习	念珠菌感染	定量结构-活性关系（QSAR）	自然语言处理模型	氨基酸序列数据	49个候选抗真菌肽（c_AFPs）
475	2025-05-08	DLPVI: Deep learning framework integrating projection, view-by-view backprojection, and image domains for high- and ultra-sparse-view CBCT reconstruction 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102508 PMID:39921927	research paper	提出了一种名为DLPVI的深度学习框架，用于提高高稀疏视图和超稀疏视图锥束计算机断层扫描（CBCT）图像的质量	DLPVI框架首次将投影域、逐视图反投影域和图像域集成在一起，并采用基于Transformer的图像域模型	NA	提高高稀疏视图和超稀疏视图CBCT图像的重建质量	锥束计算机断层扫描（CBCT）图像	computer vision	NA	深度学习	Transformer	image	163名真实患者用于训练，30名用于验证，30名用于测试
476	2025-05-08	CGNet: Few-shot learning for Intracranial Hemorrhage Segmentation 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102505 PMID:39921928	research paper	提出了一种名为CGNet的新型分割模型，用于在少量标注数据下进行颅内出血（ICH）区域的精确分割	设计了跨特征模块（CFM）和支持引导查询（SGQ）机制，通过增强查询和支持集特征间的交互以及多尺度特征整合，提升了对病变细节的理解和分割精度	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力或计算效率	解决医学影像中颅内出血分割任务对大量标注数据的依赖问题	颅内出血（ICH）区域	digital pathology	intracranial hemorrhage	few-shot learning	CGNet（含CFM和SGQ模块）	医学影像（CT/MRI等）	公开数据集BHSD和私有数据集IHSAH（具体数量未说明）
477	2025-05-08	Simulation-based inference of single-molecule experiments 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102988 PMID:39921963	综述	本文综述了基于模拟的推理（SBI）在单分子实验分析中的应用	介绍了深度学习在SBI中的最新进展，以及SBI在单分子力谱和冷冻电镜实验中的首次应用	讨论了参数化贝叶斯推理的局限性	分析单分子实验数据，重建分子细节	生物分子的结构动力学	机器学习	NA	单分子力谱、冷冻电镜	深度学习	实验数据	NA
478	2025-05-08	Nonlinear ageing gero-marker dynamics of transcriptomic profile during calcific aortic valve mouse modeling 2025-Apr, Archives of gerontology and geriatrics IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.archger.2025.105777 PMID:39922128	研究论文	通过构建不同年龄点的钙化主动脉瓣小鼠模型，研究转录组谱的非线性衰老动态及其与瓣膜功能退化和钙化的关系	发现了线性和非线性衰老标志物，并揭示了小鼠在48周龄时衰老加速的特定时期	研究仅基于小鼠模型，结果可能无法直接推广到人类	理解衰老生物标志物动态以改善退行性心脏病的预防和管理	钙化主动脉瓣小鼠模型	数字病理	心血管疾病	RNA测序	深度学习模型	测序数据	C57BL/6 N小鼠模型，包括6周龄、48周龄和72周龄的小鼠
479	2025-05-08	Modeling Boltzmann-weighted structural ensembles of proteins using artificial intelligence-based methods 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103000 PMID:39923288	review	本文综述了AI驱动方法在生成玻尔兹曼加权结构集合方面的最新进展	结合AI与传统分子动力学技术，提高结构集合采样的准确性和效率	未提及具体的技术局限性	探讨AI在结构生物学中的应用，特别是在药物发现和蛋白质动力学方面	蛋白质的玻尔兹曼加权结构集合	structural biology	NA	AI-driven methods, molecular dynamics	AlphaFold2	structural ensembles	NA
480	2025-05-08	An interpretable hybrid machine learning approach for predicting three-month unfavorable outcomes in patients with acute ischemic stroke 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105807 PMID:39923294	研究论文	开发可解释的混合机器学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者三个月不良结局	结合多种机器学习模型和深度学习模型，通过聚类分析和临床适用性评估，构建了高性能的预测模型，并开发了实用的预后预测平台	研究依赖于临床数据变量，可能未涵盖所有潜在影响因素	预测急性缺血性卒中患者三个月不良结局	急性缺血性卒中患者	机器学习	急性缺血性卒中	机器学习、深度学习、聚类分析	XGBoost、CatBoost	临床数据	内部数据集731例，外部验证数据集411例