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
1261	2025-04-10	Research on intelligent identification of microscopic substances in shale scanning electron microscope images based on deep learning theory 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91225-3 PMID:40189619	研究论文	基于深度学习理论实现页岩扫描电镜图像中微观物质的智能识别	采用改进的深度学习模型（优化的Yolov8模型）进行页岩微观物质识别，性能优于其他深度学习模型，并与SEM技术结合，提高了储层评价的效率和准确性	研究主要针对页岩扫描电镜图像，尚未在其他领域广泛应用	实现页岩扫描电镜图像中微观物质的智能识别，提高储层评价的效率和准确性	页岩扫描电镜图像中的微观物质	计算机视觉	NA	SEM技术	优化的Yolov8模型	图像	NA
1262	2025-04-10	Applying deep learning for style transfer in digital art: enhancing creative expression through neural networks 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95819-9 PMID:40189651	研究论文	本研究提出了一种改进的神经风格迁移模型，旨在提高数字艺术中风格迁移的效率和质量	结合了自适应实例归一化(AdaIN)和基于Gram矩阵的风格表示，显著提升了风格与内容的平衡及计算效率	未提及模型在极端风格强度下的表现及跨域适应性	提升神经风格迁移技术在数字艺术创作中的实用性和实时性	数字艺术图像风格迁移	计算机视觉	NA	神经风格迁移(NST)	CNN架构结合AdaIN	图像	未明确说明具体样本量（使用多种图像对进行评估）
1263	2025-04-10	Deep learning for simultaneous phase and amplitude identification in coherent beam combination 2025-Apr-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96385-w PMID:40189661	研究论文	本文提出了一种深度学习算法，用于从组合光束的强度分布单次观测中同时识别相位和振幅	利用深度学习算法在存在显著功率波动的情况下准确分离相位和功率贡献	研究基于模拟的相干光束组合系统，实际应用中的效果需进一步验证	解决光纤激光器功率退化对相位检索带来的挑战	相干光束组合系统中的相位和振幅识别	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	NA
1264	2025-04-10	Development and validation of a deep learning model based on cascade mask regional convolutional neural network to noninvasively and accurately identify human round spermatids 2025-Apr-02, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.03.059 PMID:40185275	研究论文	开发并验证了一种基于级联掩膜区域卷积神经网络（R-CNN）的深度学习模型，用于非侵入性且准确地识别人类圆形精子细胞	首次使用深度学习模型非侵入性地识别人类圆形精子细胞，避免了传统Hoechst染色的毒性问题	研究样本量相对较小（3457张图像），且模型在临床广泛应用前需进一步验证	评估深度学习模型在非侵入性识别人类圆形精子细胞方面的能力	人类圆形精子细胞（hRSs）	计算机视觉	男性不育症	流式细胞术分析	级联掩膜区域卷积神经网络（R-CNN）	图像	3457张光学显微镜图像
1265	2025-04-10	An explainable deep learning platform for molecular discovery 2025-Apr, Nature protocols IF:13.1Q1 DOI:10.1038/s41596-024-01084-x PMID:39653800	研究论文	介绍了一个可解释的深度学习平台，用于分子发现，特别是抗生素的结构类别	提出了一个基于图神经网络的可解释深度学习平台，能够识别预测活性的化学子结构，提高分子发现的效率	需要实验数据生成和模型实现，且平台的应用范围虽然广泛，但具体效果可能因分子类型而异	开发一个可解释的深度学习平台，用于高效发现具有特定活性的分子结构类别	抗生素的结构类别，以及其他小分子如抗癌、抗病毒和抗衰老药物	机器学习	NA	图神经网络	GNN	化学结构数据	NA
1266	2025-04-10	Deep Learning and Hyperspectral Imaging for Liver Cancer Staging and Cirrhosis Differentiation 2025-Apr, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400557 PMID:39873135	研究论文	本文提出了一种结合高光谱成像和深度学习的新诊断策略，用于肝癌分期和肝硬化鉴别	创新性地整合高光谱成像与深度学习，捕捉传统方法难以识别的细微细胞差异	未提及样本来源的多样性或外部验证结果	开发高精度、快速、非侵入性的肝癌诊断工具	肝组织样本（肝癌及肝硬化病例）	数字病理	肝癌	高光谱成像	深度卷积神经网络（CNN）	高光谱图像	未明确说明具体样本量
1267	2025-04-09	Ensemble network using oblique coronal MRI for Alzheimer's disease diagnosis 2025-Apr-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121151 PMID:40147601	研究论文	本研究提出了一种基于倾斜冠状MRI的集成网络方法，用于阿尔茨海默病的诊断	采用倾斜冠状MRI切片和集成学习方法，提高了诊断准确率	研究依赖于ADNI数据集，可能限制了方法的普适性	开发一种更可靠的阿尔茨海默病诊断方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常老年人	数字病理学	老年疾病	MRI	集成学习	图像	ADNI数据集中的样本
1268	2025-04-09	How local is "local"? Deep learning reveals locality of the induced magnetic field of polycyclic aromatic hydrocarbons 2025-Apr-14, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0257558 PMID:40197568	研究论文	本文利用深度学习研究多环芳香分子中磁响应的局部性	采用新颖的图神经网络（GNNs）结合环图表示法预测分子周围空间的核独立化学位移（NICS），并通过k-hop扩展策略克服GNNs泛化问题	尽管模型在小分子（最多4个环）上训练，但能准确预测更大分子（最多15个环）的磁响应，但仍需验证更复杂分子的适用性	探究多环芳香分子中磁响应的局部性	多环芳香分子	机器学习	NA	图神经网络（GNNs）	GNN	分子结构数据	训练集包含最多4个环的分子，测试集扩展到最多15个环的分子
1269	2025-04-09	Large Language Models (such as ChatGPT) as Tools for Machine Learning-Based Data Insights in Analytical Chemistry 2025-Apr-08, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05046 PMID:39907023	research paper	本文探讨了大型语言模型（如ChatGPT）在分析化学中作为机器学习数据洞察工具的应用	展示了大型语言模型通过智能手机以交互式对话方式处理和分析高光谱成像数据集的潜力	未提及具体的数据集规模或模型性能的定量评估	探索大型语言模型在分析化学数据处理和分析中的应用	高光谱成像数据集	自然语言处理	NA	激光诱导击穿光谱（LIBS）	CNN, LLM	高光谱图像	NA
1270	2025-04-09	WPR-Net: A Deep Learning Protocol for Highly Accelerated NMR Spectroscopy with Faithful Weak Peak Reconstruction 2025-Apr-08, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c04830 PMID:40067126	research paper	提出一种深度学习架构WPR-Net，用于高度加速的NMR光谱学并可靠重建弱峰	该深度学习协议能够消除欠采样伪影，并在高度稀疏采样密度或严重噪声条件下重建高质量多维NMR光谱信号	NA	加速多维NMR光谱学的实现并提高弱峰重建的准确性	多维NMR光谱信号	machine learning	NA	NMR spectroscopy	deep learning architecture (WPR-Net)	spectral data	NA
1271	2025-04-09	Deep learning assisted high-resolution microscopy image processing for phase segmentation in functional composite materials 2025-Apr-08, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13413 PMID:40195694	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的图像处理方法，用于高分辨率显微镜图像的相位分割和成分检测	提出了一种新的基于FFT的分割工作流程，并利用训练好的U-Net模型进行相位分割，这在复合材料的相位和成分检测中是一个尚未充分探索的领域	NA	开发一种高效的高分辨率显微镜图像分析方法，用于电池研究中的相位分割和成分检测	高分辨率透射电子显微镜（TEM）图像中的复合材料的相位和成分	computer vision	NA	深度学习	U-Net	image	NA
1272	2025-04-09	Protein-Ligand Structure and Affinity Prediction in CASP16 Using a Geometric Deep Learning Ensemble and Flow Matching 2025-Apr-08, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26827 PMID:40195868	研究论文	本文介绍了一种名为MULTICOM_ligand的深度学习方法，用于预测蛋白质-配体结构和结合亲和力，并在CASP16中表现优异	提出了一个结合结构共识排序和无监督姿势排序的深度学习集成方法，以及一个新的深度生成流匹配模型，用于联合预测结构和结合亲和力	未提及具体局限性	解决蛋白质-配体结构和结合亲和力预测的基础性问题，以支持生物技术和药物发现	蛋白质-配体结构和结合亲和力	机器学习	NA	深度学习	深度学习集成和流匹配模型	蛋白质-配体结构数据	NA
1273	2025-04-09	Enhancing Herbal Medicine-Drug Interaction Prediction Using Large Language Models 2025-Apr-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3558667 PMID:40193268	研究论文	该研究提出了一种结合大型语言模型(LLMs)、独热编码和变分图自编码器(VGAEs)的草药-药物相互作用(HDI)预测模型	首次整合LLMs、独热编码和VGAEs来预测HDI，并通过区分草药-药物相似性和节点度来优化VGAE消息流	未明确提及具体的数据集规模或模型性能比较的局限性	优化草药与药物联合治疗策略，支持个性化和精准医疗	草药与药物之间的相互作用	自然语言处理	NA	LLMs, 独热编码, VGAEs	变分图自编码器(VGAE)	药物SMILES字符串, 草药多天然产物特征	NA
1274	2025-04-09	Dimensionality Reduction of Genetic Data using Contrastive Learning 2025-Apr-07, Genetics IF:3.3Q2 DOI:10.1093/genetics/iyaf068 PMID:40194517	research paper	该论文介绍了一种利用对比学习进行遗传数据降维的框架，以生成类似PCA的群体可视化	定义了一种优于常用对比学习损失函数的损失函数，并针对SNP基因型数据集定制了数据增强方案	未明确提及具体局限性	开发一种适用于遗传数据的降维方法，以更好地保留局部和全局结构	狗和人类的基因型数据	machine learning	NA	对比学习	深度学习神经网络	SNP基因型数据	两个数据集（狗和人类基因型）
1275	2025-04-09	Severity Classification of Pediatric Spinal Cord Injuries Using Structural MRI Measures and Deep Learning: A Comprehensive Analysis Across All Vertebral Levels 2025-Apr-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8770 PMID:40194851	research paper	本研究通过结构MRI测量和深度学习技术，对儿童脊髓损伤的严重程度进行分类	结合横截面积、前后宽度和左右宽度等结构参数与深度学习技术，首次在儿童脊髓损伤中进行全面分析	样本量较小，仅61名参与者，且仅包括慢性脊髓损伤患者	评估儿童脊髓损伤患者的结构特征，并开发基于深度学习的分类方法	20名慢性脊髓损伤儿童和41名正常发育儿童	digital pathology	spinal cord injury	MRI扫描和深度学习	CNN	MRI图像	61名儿童（20名脊髓损伤患者和41名正常发育儿童）
1276	2025-04-09	Noninvasive early prediction of preeclampsia in pregnancy using retinal vascular features 2025-Apr-05, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01582-6 PMID:40188283	research paper	该研究开发了一种名为PROMPT的AI驱动模型，利用视网膜摄影技术对妊娠期高血压疾病子痫前期（PE）进行早期无创预测	首次结合视网膜血管特征、平均动脉压和风险因素，开发了非侵入性、经济高效的子痫前期预测工具PROMPT	研究样本量相对有限（1812例妊娠），且仅在妊娠14周前进行评估	开发无创、低成本的子痫前期早期预测方法	妊娠期妇女（孕14周前）	digital pathology	cardiovascular disease	retinal photography, deep learning	machine learning	retinal images	1812 pregnancies
1277	2025-04-09	Deep-learning enabled rapid and low-cost detection of microplastics in consumer products following on-site extraction and image processing 2025-Apr-04, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d4ra07991d PMID:40190644	研究论文	提出一种基于深度学习的低成本、快速检测消费品中微塑料的方法	使用低成本手机显微镜和YOLOv5深度学习模型实现微塑料的快速准确检测	仅测试了五种消费品类别，样本量相对有限	开发一种快速、准确且低成本的微塑料检测方法	盐、糖、茶包、牙膏和牙粉中的微塑料	计算机视觉	NA	密度分离技术、ATR-FTIR光谱、FE-SEM	YOLOv5	图像	2490张图像（来自五种不同产品类别）
1278	2025-04-09	Non-invasive quantification of pressure drops in stenotic intracranial vessels: using deep learning-enhanced 4D flow MRI to characterize the regional haemodynamics of the pulsing brain 2025-Apr-04, Interface focus IF:3.6Q1 DOI:10.1098/rsfs.2024.0040 PMID:40191027	研究论文	本研究探讨了使用深度学习增强的超分辨率4D流MRI结合物理信息虚拟功-能相对压力技术来量化狭窄颅内动脉压力下降的方法	采用深度学习增强的超分辨率4D流MRI技术，结合物理信息虚拟功-能相对压力技术，显著提高了颅内动脉狭窄区域压力变化的非侵入性量化准确性	研究首先在模拟颅内环境的脉动流实验中进行验证，然后才转移到患者队列中，可能限制了直接临床应用的广泛性	开发一种非侵入性方法来量化狭窄颅内动脉的压力下降，以评估功能性狭窄的严重程度	狭窄颅内动脉及其区域血流动力学	数字病理学	心血管疾病	深度学习增强的超分辨率4D流MRI	深度学习	MRI图像	一组颅内动脉粥样硬化疾病患者队列
1279	2025-04-09	BRAFPred: A Novel Approach for Accurate Prediction of the B-Type Rapidly Accelerated Fibrosarcoma Inhibitor 2025-Apr-01, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10367 PMID:40191311	研究论文	本文提出了一种名为BRAFPred的新方法，用于准确预测B型快速加速纤维肉瘤抑制剂	采用堆叠集成学习框架，结合经典机器学习和深度学习技术，提高了预测BRAF抑制剂的准确性	未明确提及具体局限性	开发更准确的BRAF抑制剂预测方法	B型快速加速纤维肉瘤(BRAF)抑制剂	机器学习	癌症	堆叠集成学习、XGB、SVR、Chemprop、FG-BERT	随机森林回归模型	分子描述符和小分子序列特征	未明确提及具体样本数量
1280	2025-04-08	Optimal selection of a probabilistic machine learning model for predicting high run chase outcomes in T-20 international cricket 2025-Apr-07, Journal of sports sciences IF:2.3Q2 DOI:10.1080/02640414.2025.2488157 PMID:40192186	研究论文	本研究评估了多种概率机器学习模型在预测T20国际板球比赛中高得分追逐结果的有效性	首次系统地比较了多种贝叶斯概率模型在板球高得分追逐预测中的表现，并确定CAWNB模型为最优选择	研究仅限于T20板球比赛，未考虑其他板球赛制，且未探索混合贝叶斯深度学习方法	评估不同概率机器学习模型在板球高得分追逐预测中的性能	T20国际板球比赛中的高得分追逐情景	机器学习	NA	蒙特卡洛模拟，非参数统计检验	Naïve Bayes, Bayesian Network, BRNN, HNB, CFWNB, CAWNB	比赛数据	NA