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
581	2025-05-01	Cooperative multi-task learning and interpretable image biomarkers for glioma grading and molecular subtyping 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103435 PMID:39778265	研究论文	提出了一种新型协作多任务学习网络（CMTLNet），用于胶质瘤分级和分子亚型预测，并提供可解释的影像生物标志物	设计了任务通用特征提取模块、任务特定独特特征提取模块和独特-通用特征协作分类模块，实现了胶质瘤多任务预测的可解释性	未明确提及具体局限性	开发一种能够同时准确预测胶质瘤组织学分级和分子亚型并提供可靠影像生物标志物的方法	胶质瘤	数字病理	胶质瘤	深度学习	CMTLNet	影像	超过1800例的多中心数据集
582	2025-05-01	A practical approach to the spatial-domain calculation of nonprewhitening model observers in computed tomography 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17599 PMID:39780034	研究论文	提出了一种在空间域计算CT中非预白化模型观察者的实用方法，避免了傅里叶域的缺点	提出了一种避免噪声协方差矩阵显式估计的空间域计算方法，并提供了检测指数估计的不确定性公式	傅里叶域方法在强迭代重建和深度学习重建算法中显示出更高的检测能力，空间域方法可能低估噪声抑制效果	开发一种用于CT图像质量评估的模型观察者计算方法	CT图像重建算法（迭代重建和深度学习重建）	医学影像处理	NA	CT扫描、迭代重建(IR)、深度学习重建(DLR)	非预白化(NPW)模型观察者	CT图像	使用内部开发的体模，包含两种对比度水平（2和8 mgI/mL）和不同特征尺寸（1-10 mm直径），采用两种单能协议（80和120 kV）和两种剂量水平（CTDIvol = 5和13 mGy）
583	2025-05-01	Automated Posterior Tibial Slope Measurement Using Lateral Knee Radiographs: A Novel Landmark-Based Approach Using Deep Learning 2025-Apr, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251331067 PMID:40297052	research paper	本研究验证了一种基于解剖标志的深度学习模型，用于在未经校准的膝关节侧位X光片上测量后胫骨斜率（PTS）	提出了一种基于标志点的新型方法，使用深度学习模型自动测量PTS，具有时间效率和准确性	需要外部验证以确认模型的临床适用性	验证一种在线计算机视觉模型，用于在膝关节侧位X光片上测量PTS	膝关节侧位X光片	computer vision	osteoarthritis	deep learning	CNN	image	10,007张膝关节侧位X光片（9277张训练，500张验证，230张测试）
584	2025-05-01	Digital pathology and artificial intelligence in diagnostic pathology 2025-Apr, The Malaysian journal of pathology PMID:40302471	review	本文简要概述了数字病理学和深度学习在诊断病理学中的应用及其未来潜力	探讨了人工智能在诊断病理学中的优势、用途、障碍和未来潜力，以及病理学家与AI系统合作的优越性能	病理学家在诊断最终确定中仍起关键作用，AI应用仍存在障碍和约束	提高疾病诊断的效率和准确性	数字病理学和人工智能在诊断病理学中的应用	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	NA
585	2025-04-30	DeepMolecules: a web server for predicting enzyme and transporter-small molecule interactions 2025-Apr-29, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf343 PMID:40297998	research paper	DeepMolecules是一个易于访问的Web服务器，用于预测蛋白质与小分子的相互作用	集成了四种最先进的模型，用于预测酶和转运体与小分子的相互作用，以及酶的周转数和米氏常数	NA	预测蛋白质与小分子的相互作用，支持代谢工程、药物发现和生物催化剂优化	酶和转运体与小分子的相互作用	machine learning	NA	deep learning, gradient-boosted decision tree	ESP, SPOT, TurNuP	protein amino acid sequences, small molecules in SMILES, InChI, or KEGG ID formats	NA
586	2025-04-30	A Dual-Modal Wearable Pulse Detection System Integrated with Deep Learning for High-Accuracy and Low-Power Sleep Apnea Monitoring 2025-Apr-29, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202501750 PMID:40298874	research paper	介绍了一种集成深度学习的双模态可穿戴脉搏检测系统，用于高精度和低功耗的睡眠呼吸暂停监测	结合压电纳米发电机（PENG）和PPG传感器的双模态系统，采用两阶段检测策略及Vision Transformer深度学习模型，实现高精度和低功耗	未提及具体样本量或临床试验结果	开发一种长期监测睡眠呼吸暂停综合征（SAS）的可穿戴系统，克服传统多导睡眠图（PSG）的局限性	睡眠呼吸暂停综合征（SAS）患者	数字病理学	睡眠呼吸暂停综合征	光电容积描记术（PPG）和压电纳米发电机（PENG）	Vision Transformer	生理信号数据	NA
587	2025-04-30	ConsisTNet: a spatio-temporal approach for consistent anatomical localization in endoscopic pituitary surgery 2025-Apr-29, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03369-2 PMID:40299263	research paper	提出了一种名为ConsisTNet的时空模型，用于提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性	ConsisTNet利用连续帧的时空特征，通过半监督策略和标签传播生成伪标签，显著提高了预测的时空一致性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提升内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性和准确性	内窥镜垂体手术中的关键解剖结构	computer vision	pituitary disease	semi-supervised learning, label propagation	ConsisTNet (spatio-temporal model)	video	NA
588	2025-04-30	Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning 2025-Apr-18, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025046 PMID:40296811	研究论文	本研究开发了一个随机微分方程模型来捕捉森林、农业和废弃土地之间动态转变的复杂现象，并提出了一个深度学习方法来估计模型参数	提出了一种新颖的深度学习方法，能够从包含森林和农业土地比例时间序列观测的单个样本中估计所有模型参数	NA	理解森林转变动态和未来任何时间的森林砍伐趋势	森林、农业和废弃土地之间的动态转变	机器学习	NA	深度学习	随机微分方程模型	时间序列数据	单个样本（包含时间序列观测）
589	2025-04-30	Silencer variants are key drivers of gene upregulation in Alzheimer's disease 2025-Apr-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.07.25325386 PMID:40297423	research paper	该研究开发了一个深度学习框架，用于评估阿尔茨海默病（AD）相关非编码变异在背外侧前额叶皮层（DLPFC）及其主要细胞类型中的调控潜力	结合bulk和单细胞表观基因组数据，首次系统性地评估了AD相关非编码变异的调控潜力，并分类为沉默子变异（SL）、增强子变异（EN）或两者兼具的变异（ENSL）	研究主要关注DLPFC区域，可能无法完全代表其他脑区的情况	阐明AD相关遗传变异的调控机制及其在AD发病中的作用	AD相关的非编码遗传变异	machine learning	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习框架	表观基因组数据	NA
590	2025-04-30	AutoRADP: An Interpretable Deep Learning Framework to Predict Rapid Progression for Alzheimer's Disease and Related Dementias Using Electronic Health Records 2025-Apr-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.06.25325337 PMID:40297450	research paper	提出了一种名为AutoRADP的可解释深度学习框架，用于预测阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展	结合结构化与非结构化电子健康记录数据，采用基于规则的自然语言处理方法提取关键认知评估，并通过SHAP值提供可解释的预测	数据不平衡问题通过混合采样策略解决，但可能仍存在样本代表性不足的问题	开发一个准确且可解释的预测模型，以识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展风险	阿尔茨海默病及相关痴呆症患者	machine learning	geriatric disease	自然语言处理，特征选择，混合采样策略	autoencoder	structured and unstructured EHR data	NA
591	2025-04-29	Predicting seizure episodes and high-risk events in autism through adverse behavioral patterns 2025-Apr-28, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adcafd PMID:40203864	research paper	利用历史行为数据预测自闭症谱系障碍（ASD）患者的高风险行为或癫痫发作事件，以促进早期干预和支持	首次证明行为模式可以预测癫痫发作及不良行为，扩展了预测模型在ASD中的临床应用	仅分析了353名ASD患者的数据，样本量可能不足以代表所有ASD患者	预测ASD患者的高风险行为和癫痫发作事件，以改善早期干预措施	353名ASD患者的行为和癫痫发作数据	machine learning	autism spectrum disorder	deep learning algorithm	deep learning	behavior and seizure data	353名ASD患者，九年的行为与癫痫发作数据
592	2025-04-29	Heat Capacity of Ionic Liquids: Toward Interpretable Chemical Structure-Based Machine Learning Approaches 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00238 PMID:40208008	研究论文	本研究利用多种机器学习模型预测离子液体的热容，并注重结果的可解释性	不仅追求预测准确性，还强调模型结果的可解释性，填补了预测建模研究中常被忽视的空白	未使用复杂的深度学习架构，可能限制了模型性能的进一步提升	预测纯液相离子液体的热容，并确保预测结果的可解释性	322种离子液体的13,893个数据点	机器学习	NA	机器学习（包括支持向量机、基于实例的学习、集成学习和神经网络）	XGBoost、浅层神经网络	化学结构特征和温度数据	13,893个数据点，涵盖322种离子液体
593	2025-04-29	Crystal Structure Prediction Using a Self-Attention Neural Network and Semantic Segmentation 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02345 PMID:40228012	研究论文	该研究开发了一种基于自注意力神经网络的模型，用于预测晶体结构	结合自注意力机制，有效学习并提取三维结构的局部和全局特征，提高预测准确性	训练数据可能无法全面覆盖所有可能的晶体构型多样性	加速新材料的开发过程	晶体结构	机器学习	NA	自注意力神经网络	自注意力神经网络	晶体学信息文件	数千个来自现有晶体结构数据库的样本
594	2025-04-29	Topology-Enhanced Machine Learning Model (Top-ML) for Anticancer Peptide Prediction 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00476 PMID:40229641	研究论文	提出了一种基于拓扑增强的机器学习模型（Top-ML）用于抗癌肽预测	利用肽的拓扑特征进行特征化，提高了模型性能，并增强了可解释性	NA	加速抗癌肽的识别	抗癌肽	机器学习	癌症	AI	Extra-Trees	序列数据	AntiCP 2.0和mACPpred 2.0基准数据集
595	2025-04-29	Accurate Ti-Al-Nb ternary interatomic potential development using deep neural networks for TiAl PST single crystals 2025-Apr-28, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal DOI:10.1088/1361-648X/adcdb2 PMID:40239688	研究论文	开发了一种基于深度神经网络的Ti-Al-Nb三元原子间势能，用于TiAl PST单晶的研究	结合第一性原理精度和分子动力学可扩展性，通过DP-GEN框架开发了具有优异迁移能力的神经网络势能	NA	研究Nb掺杂对TiAl相剪切变形的影响，并模拟Ti-Al PST单晶中的局部构型	Ti-Al-Nb三元合金和TiAl PST单晶	材料科学	NA	DP-GEN框架，分子动力学模拟	深度神经网络	模拟数据	NA
596	2025-04-29	Deep learning-assisted detection of meniscus and anterior cruciate ligament combined tears in adult knee magnetic resonance imaging: a crossover study with arthroscopy correlation 2025-Apr-28, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-025-06531-2 PMID:40293511	研究论文	本研究比较了医生在有无深度学习模型辅助下，对膝关节MRI中半月板和前交叉韧带撕裂的诊断性能	使用深度学习模型Keros®辅助医生提高对膝关节MRI中半月板和前交叉韧带撕裂的诊断准确性	样本量较小（186例MRI检查），且仅评估了Keros®模型，未与其他模型进行比较	评估深度学习模型在膝关节MRI诊断中的辅助作用	成人膝关节MRI图像中的半月板和前交叉韧带撕裂	数字病理学	膝关节损伤	MRI	深度学习模型（Keros®）	图像	186例MRI检查（88例有撕裂，98例无撕裂）
597	2025-04-29	State of the art review of AI in renal imaging 2025-Apr-28, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04963-3 PMID:40293518	review	本文综述了人工智能在肾脏影像学中的最新应用，特别是在肾细胞癌（RCC）的诊断和治疗规划中的潜力	探讨了AI在肾脏病变检测、分割和分类中的先进工具，以及其在术前诊断和个性化治疗中的应用	存在数据变异性、可解释性和发表偏倚等限制	评估AI在肾脏影像学中的当前作用，并探讨其在临床实施中的潜力与挑战	肾细胞癌（RCC）及其不同组织学亚型的肾脏病变	digital pathology	renal cell carcinoma	machine learning (ML), deep learning (DL)	NA	image	NA
598	2025-04-29	Transfer Learning Empowered Multiple-Indicator Optimization Design for Terahertz Quasi-Bound State in the Continuum Biosensors 2025-Apr-27, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504855 PMID:40287969	研究论文	提出了一种利用迁移学习优化太赫兹准连续束缚态（QBIC）生物传感器多指标设计的创新方法	首次实现了质量因子（Q因子）、品质因数（FoM）和有效传感区域（ESA）的多指标综合优化，并采用两阶段迁移学习方法降低数据需求	未明确提及具体局限性	优化太赫兹QBIC生物传感器的多指标设计，提高生物医学检测性能	太赫兹QBIC生物传感器	机器学习	NA	迁移学习	深度学习	NA	数据需求减少50%
599	2025-04-29	The value of deep learning and radiomics models in predicting preoperative serosal invasion in gastric cancer: a dual-center study 2025-Apr-26, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04949-1 PMID:40285792	研究论文	本研究通过深度学习与放射组学模型预测胃癌术前浆膜侵犯状态	结合手工放射组学特征、深度学习特征及临床特征构建综合预测模型，并生成可视化列线图	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，样本量相对有限（335例）	开发非侵入性工具预测胃癌浆膜侵犯状态	胃癌患者术前CT影像及临床数据	数字病理	胃癌	CT静脉期影像分析	HCR-DLR模型（手工放射组学+深度学习放射组学）、CRC模型（临床+放射组学联合）	医学影像（CT）与临床数据	335例来自两个中心的患者数据
600	2025-04-29	Improvement of image quality of diffusion-weighted imaging (DWI) with deep learning reconstruction of the pancreas: comparison with respiratory-gated conventional DWI 2025-Apr-26, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01790-w PMID:40285832	research paper	本研究评估了深度学习重建（DLR）在改善胰腺扩散加权成像（DWI）质量方面的效果	比较了呼吸门控常规DWI与深度学习重建DWI在胰腺成像质量上的差异，并发现不同DWI序列在胰腺形态和病变检测方面各有优势	样本量相对较小（117例患者，其中27例有实体病变），且仅在一家机构进行	评估深度学习重建技术在胰腺扩散加权成像中的应用效果	疑似胰腺疾病的患者	digital pathology	pancreatic diseases	MRI, deep learning-based reconstruction	deep learning	image	117例患者（其中27例有实体病变）