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
521	2025-04-22	Generating Artificial Patients With Reliable Clinical Characteristics Using a Geometry-Based Variational Autoencoder: Proof-of-Concept Feasibility Study 2025-Apr-17, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63130 PMID:40245392	研究论文	本研究探讨了使用基于几何的变分自编码器（VAE）生成具有可靠临床特征的人工患者的可行性	首次将基于几何的VAE应用于高维度、小样本量的表格数据，生成人工患者	需要进一步研究整合纵向动态以映射患者轨迹	测试生成具有可靠临床特征的人工患者的可行性	521名真实患者的数据	机器学习	麻醉准备	变分自编码器（VAE）	VAE	表格数据	521名真实患者，生成多达10,000名人工患者
522	2025-04-22	Self-supervised network predicting neoadjuvant chemoradiotherapy response to locally advanced rectal cancer patients 2025-Apr-14, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102552 PMID:40253816	研究论文	提出一种自监督学习框架EIA-Net，用于预测局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗的反应	开发了Expand Intensive Attention Network (EIA-Net)和实例导向协作自监督学习(IOC-SSL)，增强特征提取能力并减少对标记数据的依赖	研究为回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	提高局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗反应预测的准确性	局部晚期直肠癌(LARC)患者	数字病理	直肠癌	深度学习	EIA-Net (基于3D CNN和坐标注意力机制)	CT影像	1575个体积(自监督数据集1394个，监督数据集195个)
523	2025-04-22	Interpreting regulatory mechanisms of Hippo signaling through a deep learning sequence model 2025-Apr-09, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100821 PMID:40174587	研究论文	通过深度学习序列模型解析Hippo信号通路的调控机制	利用深度学习模型在全基因组范围内学习细胞类型特异性序列规则，揭示了TFAP2C基序以核小体范围和距离依赖的方式增强TEAD4/YAP1结合，驱动协同增强子激活	研究仅基于小鼠滋养层干细胞模型，结果在其他细胞类型中的普适性有待验证	解析信号通路如何介导细胞类型特异性转录反应的机制	小鼠滋养层干细胞中的Hippo信号通路	机器学习	NA	深度学习、分子动力学模拟	深度学习序列模型	基因组序列数据	NA
524	2025-04-22	Rapid COD Sensing in Complex Surface Water Using Physicochemical-Informed Spectral Transformer with UV-Vis-SWNIR Spectroscopy 2025-Apr-08, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c14209 PMID:40053333	research paper	该论文提出了一种结合物理化学信息的Transformer模型（PIST）与紫外-可见-短波近红外光谱（UV-vis-SWNIR）技术，用于复杂地表水中的化学需氧量（COD）快速检测	首次将Transformer模型与光谱技术结合用于水质检测，并引入了物理化学信息块以增强模型的领域适应性和特征提取能力	未提及模型在其他类型水质或更大规模数据集上的泛化能力测试	提高复杂水环境中化学需氧量（COD）的快速检测准确性和一致性	地表水（包括长江和鄱阳湖）	machine learning	NA	UV-vis-SWNIR spectroscopy	Transformer (PIST)	spectral data	实际地表水光谱数据集（覆盖长江和鄱阳湖等广泛地理区域）
525	2025-04-22	Unsupervised Learning of Progress Coordinates during Weighted Ensemble Simulations: Application to NTL9 Protein Folding 2025-Apr-08, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01136 PMID:40105797	research paper	该研究开发了一种在加权集成（WE）罕见事件采样过程中通过深度学习（DL）识别进展坐标的无监督方法，并应用于NTL9蛋白质折叠过程	提出了一种在加权集成采样过程中通过深度学习识别进展坐标的无监督方法，显著提高了采样效率	方法仅在NTL9蛋白质折叠过程中进行了验证，尚未在其他系统或更复杂的生物分子系统中测试	开发一种无监督学习方法，用于识别罕见事件采样中的进展坐标	NTL9蛋白质折叠过程	machine learning	NA	deep learning, weighted ensemble simulations	convolutional variational autoencoder	molecular dynamics trajectories	NA
526	2025-04-22	An overview of utilizing artificial intelligence in localized prostate cancer imaging 2025-Apr, Expert review of medical devices IF:2.9Q3 DOI:10.1080/17434440.2025.2477601 PMID:40056148	综述	本文综述了人工智能在前列腺癌多参数MRI成像中的应用现状及未来发展	总结了AI在前列腺癌MRI图像分析中的自动化任务，如前列腺分割、病灶检测和分类的创新应用	AI模型的临床应用仍受限于需要更大规模、多机构的验证研究	提升前列腺癌多参数MRI的诊断性能	前列腺癌患者的多参数MRI图像	数字病理	前列腺癌	多参数MRI (mpMRI)	机器学习和深度学习	医学影像	NA
527	2025-04-21	Genetic and Environmental Factors Affecting Hair Density in East Asian Populations 2025-Apr-19, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf149 PMID:40251992	research paper	该研究通过大规模定量评估和基因组关联分析，识别了影响东亚人群头发密度的环境和遗传因素	首次在东亚人群中发现了三个与头发密度显著相关的遗传位点，并揭示了这些基因在毛囊发育中的功能注释	研究样本仅来自东亚人群，可能限制了结果在其他人群中的普适性	探究影响东亚人群头发密度的环境和遗传因素，并分析与其他毛发特征和疾病的共享遗传影响	5735名东亚个体的毛囊单位密度和每毛囊单位毛发数	遗传学	脱发症	GWAS, meta-analysis, C-GWAS, 深度学习图像分析	混合线性模型	图像数据, 基因组数据	5735名东亚个体
528	2025-04-21	Deep learning enhances reliability of dynamic contrast-enhanced MRI in diffuse gliomas: bypassing post-processing and providing uncertainty maps 2025-Apr-19, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11588-z PMID:40252095	研究论文	提出并评估了一种新颖的深度学习模型，用于直接从DCE-MRI估计药代动力学参数图和不确定性估计	使用时空概率深度学习模型生成合成PK图，提高了可靠性且不影响诊断性能	单中心研究，样本量有限	提高动态对比增强MRI在弥漫性胶质瘤中的可靠性	成人型弥漫性胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	DCE-MRI	深度学习模型	MRI图像	329名患者
529	2025-04-21	QMGBP-DL: a deep learning and machine learning approach for quantum molecular graph band-gap prediction 2025-Apr-19, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11178-7 PMID:40252145	研究论文	介绍了一种结合深度学习和机器学习的量子分子图带隙预测方法QMGBP-DL	将分子图编码器与机器学习模型结合，显著提高了分子和材料带隙能量的预测准确性	未提及具体局限性	加速药物设计和材料科学中的发现，特别是带隙预测	分子和量子材料的带隙能量	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）和随机森林	GCN, Random Forest	分子图数据（SMILES字符串）	QM9、PCQM4M和OPV数据集
530	2025-04-21	DSMR: Dual-Stream Networks with Refinement Module for Unsupervised Multi-modal Image Registration 2025-Apr-19, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00707-5 PMID:40252168	research paper	提出了一种新型无监督双流多模态图像配准框架DSMR，结合双流配准网络和优化模块，用于多模态医学图像配准	DSMR框架首次将双流配准网络与优化模块结合，利用移动图像、固定图像和转换图像生成两个变形场，并通过伪真实值优化初始变形场	未明确说明该方法在极端模态差异情况下的表现	解决无监督多模态医学图像配准的挑战	多模态医学图像	digital pathology	NA	deep learning-based image registration	dual-stream network	medical images	NA
531	2025-04-21	Deep Learning-Based Prediction of Decoy Spectra for False Discovery Rate Estimation in Spectral Library Searching 2025-Apr-19, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.4c00304 PMID:40252226	研究论文	本文探讨了基于深度学习的诱饵光谱预测方法，用于光谱库搜索中的假发现率估计	提出了一种无需模板光谱即可生成诱饵光谱的shuffle-and-predict方法，提高了诱饵光谱的多样性和数量	未明确说明该方法在预测库场景中的具体性能限制	改进蛋白质组学数据分析中的假发现率估计方法	预测光谱库中的诱饵光谱	机器学习	NA	光谱库搜索	深度学习	光谱数据	NA
532	2025-04-21	Stigmatisation of gambling disorder in social media: a tailored deep learning approach for YouTube comments 2025-Apr-18, Harm reduction journal IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s12954-025-01169-0 PMID:40247272	研究论文	本研究采用深度学习方法来分析YouTube上关于赌博障碍的评论，以了解德国社会对赌博障碍的污名化现象	结合引导主题建模和定性总结内容分析的深度学习方法，以及基于现有文献和收集数据构建的扩展污名词典	仅分析了两个YouTube视频的评论，样本量有限	了解赌博障碍的污名化现象，以开发减少污名化的有效策略	YouTube上关于赌博障碍的用户评论	自然语言处理	赌博障碍	深度学习、引导主题建模、定性总结内容分析	NA	文本	从34个视频中收集的84,024条评论，最终分析2个视频的评论
533	2025-04-21	A lightweight spatial and spectral CNN model for classifying floating marine plastic debris using hyperspectral images 2025-Apr-18, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117965 PMID:40252351	研究论文	提出一种轻量级空间和光谱CNN模型（LSS-HCNN），用于利用高光谱图像对漂浮海洋塑料垃圾进行分类	结合空间和光谱卷积提取特征，并引入Squeeze-and-Excitation（SE）模块提高可解释性，同时显著降低计算复杂度	未提及模型在实时检测或大规模部署中的性能表现	开发高效且自动化的漂浮海洋塑料垃圾检测方法	漂浮海洋塑料垃圾	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN（LSS-HCNN）	高光谱图像	三个高光谱数据集和四个专用漂浮塑料数据集（包括一个新塑料废物数据集）
534	2025-04-21	Evaluating crash risk factors of farm equipment vehicles on county and non-county roads using interpretable tabular deep learning (TabNet) 2025-Apr-18, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108048 PMID:40252392	research paper	本研究评估了农场设备车辆在县道和非县道上发生碰撞的风险因素，使用可解释的表格深度学习模型TabNet进行分析	首次应用TabNet模型分析农场设备车辆碰撞事故，结合SMOTE处理数据不平衡，并通过SHAP图提供特征解释	研究仅基于特定数据集，可能无法完全代表所有地区的实际情况	评估农场设备车辆在不同类型道路上的碰撞风险因素	农场设备车辆在县道和非县道上发生的碰撞事故	machine learning	NA	SMOTE, SHAP	TabNet	tabular data	NA
535	2025-04-21	Habitat Radiomics and Deep Learning Features Based on CT for Predicting Lymphovascular Invasion in T1-stage Lung Adenocarcinoma: A Multicenter Study 2025-Apr-18, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.005 PMID:40253221	research paper	研究基于CT的栖息地放射组学和深度学习特征预测T1期肺腺癌淋巴管侵犯的多中心研究	首次将栖息地放射组学与深度学习模型结合，用于预测T1期肺腺癌的淋巴管侵犯，并展示了其优于传统放射组学和深度学习模型的性能	研究为回顾性分析，可能存在选择偏差，且样本量相对较小	探讨CT衍生的栖息地放射组学在预测T1期肺腺癌淋巴管侵犯中的应用及其效果	349名T1期肺腺癌患者	digital pathology	lung cancer	CT成像，K-means聚类算法	radiomics, habitat, DL	CT图像	349名患者（内部训练集210名，外部测试集139名）
536	2025-04-21	Radiology AI and sustainability paradox: environmental, economic, and social dimensions 2025-Apr-17, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01962-2 PMID:40244301	综述	本文探讨了人工智能在放射学中的可持续性悖论，包括环境、经济和社会三个维度的影响	从放射学视角全面分析了AI的可持续性挑战及其潜在解决方案	未提供具体数据支持AI环境影响的量化分析	评估AI在放射学应用中的可持续性影响并提出改进策略	放射学中的人工智能系统	数字病理	NA	深度学习	NA	NA	NA
537	2025-04-21	A deep learning model based on self-supervised learning for identifying subtypes of proliferative hepatocellular carcinoma from dynamic contrast-enhanced MRI 2025-Apr-17, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01968-w PMID:40244356	研究论文	本研究利用动态对比增强MRI（DCE-MRI）和非监督深度学习模型，高效准确地识别肝细胞癌（HCC）的增殖亚型	提出了一种基于自监督学习（SSL）的动态放射组学工作流程的深度学习预测模型，用于识别HCC的增殖亚型，其准确性和速度优于传统单阶段模型	研究为回顾性研究，样本量相对有限（381例患者），且仅在两个医疗中心进行	提高HCC增殖亚型的诊断精度，指导个性化治疗计划	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理学	肝细胞癌	动态对比增强MRI（DCE-MRI）	深度学习模型（基于SSL）	医学影像（MRI）	381例HCC患者（训练集220例，内部测试集93例，外部测试集68例）
538	2025-04-21	A comprehensive case study of deep learning on the detection of alpha thalassemia and beta thalassemia using public and private datasets 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97353-0 PMID:40246871	研究论文	本研究探讨了深度学习模型（CNN和XGBoost）在利用公共和私人数据集预测α和β地中海贫血中的表现	结合CNN和XGBoost模型，利用公共和私人数据集进行地中海贫血的早期诊断，展示了高质量数据对AI模型预测能力的显著提升	研究依赖于特定数据集的质量和规模，可能限制了模型的泛化能力	探索深度学习模型在地中海贫血早期诊断中的应用效果	α和β地中海贫血患者	数字病理学	地中海贫血	深度学习	CNN, XGBoost	临床记录和医学数据库数据	公共和私人数据集，具体数量未提及
539	2025-04-21	Convolutional neural network-based deep learning for landslide susceptibility mapping in the Bakhtegan watershed 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96748-3 PMID:40246900	研究论文	本研究利用卷积神经网络（CNN）进行深度学习，以高精度绘制伊朗西南部Bakhtegan流域的滑坡敏感性图	采用CNN模型处理多维地理空间数据，有效学习影响斜坡不稳定性的复杂模式，相比传统统计方法在准确性和精度上有显著提升	研究仅针对Bakhtegan流域，模型在其他地理区域的适用性有待验证	开发高精度滑坡敏感性评估方法，以支持风险降低策略的制定	Bakhtegan流域的地质和环境因素	机器学习	NA	深度学习	CNN	地理空间数据	235个已记录的滑坡位置和相同数量的非滑坡位置
540	2025-04-21	Deep learning and sentence embeddings for detection of clickbait news from online content 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97576-1 PMID:40246954	研究论文	本文提出了一种使用深度学习和句子嵌入技术从乌尔都语内容中检测点击诱饵新闻的方法	首次专注于乌尔都语内容的点击诱饵新闻检测，并采用最先进的深度特征和句子嵌入技术	研究仅针对乌尔都语内容，未涉及其他语言	提高在线信息的真实性和原创性，特别是在乌尔都语内容中检测点击诱饵新闻	乌尔都语新闻标题	自然语言处理	NA	句子嵌入	Bi-LSTM	文本	NA