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
141	2025-06-18	Automated detection and quantification of aortic calcification in coronary CT angiography using deep learning: A comparative study of manual and automated scoring methods 2025 May-Jun, Journal of cardiovascular computed tomography IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jcct.2025.02.003 PMID:39955204	研究论文	本研究评估了一种深度学习模型在冠状动脉CT血管造影（CTA）图像中自动检测和量化主动脉钙化的能力，并与手动评估方法进行了比较	开发了一种深度学习算法来自动化主动脉钙化的检测和量化，解决了手动量化挑战，提高了心血管风险评估的效率	研究样本量有限（670名参与者），且仅基于CORE320和CORE64研究的数据，可能影响结果的普遍性	评估深度学习模型在自动检测和量化主动脉钙化方面的可靠性，并比较其与手动评估方法在预测主要不良心血管事件（MACE）中的关联	冠状动脉CT血管造影（CTA）图像中的主动脉钙化	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	670名参与者（来自CORE320和CORE64研究）
142	2025-06-18	Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning-based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240459 PMID:40202417	研究论文	评估基于深度学习的冠状动脉疾病分析在预测急诊科急性胸痛患者主要不良心脏事件中的价值	使用深度学习模型对冠状动脉疾病程度进行分析，并证明其在预测主要不良心脏事件方面比临床风险因素具有更强的预测价值	研究为回顾性多中心观察性研究，可能存在选择偏倚	评估深度学习在冠状动脉疾病分析中对主要不良心脏事件的预测能力	急诊科急性胸痛患者	数字病理学	心血管疾病	CT血管造影	深度学习模型	医学影像	408名患者（224名男性；平均年龄59.4岁±14.6）
143	2025-04-18	Beyond Double Reading: Multiple Deep Learning Models Enhancing Radiologist-led Breast Screening 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.250125 PMID:40237597	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
144	2025-06-18	KansformerEPI: a deep learning framework integrating KAN and transformer for predicting enhancer-promoter interactions 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf272 PMID:40515390	研究论文	提出了一种名为KansformerEPI的深度学习框架，用于预测增强子-启动子相互作用（EPI）	整合了KAN和Transformer的Kansformer编码器，有效捕捉多种表观遗传和序列特征之间的非线性关系，实现跨组织预测	未明确提及具体局限性	提高跨多种细胞类型的增强子-启动子相互作用预测准确性	增强子-启动子相互作用（EPI）	机器学习	NA	深度学习	Kansformer（KAN + Transformer）	表观遗传和序列数据	多个细胞系数据集（HMEC、IMR90、K562、NHEK）
145	2025-06-18	Gene Swin transformer: new deep learning method for colorectal cancer prognosis using transcriptomic data 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf275 PMID:40515391	研究论文	开发了一种名为Gene Swin Transformer的新深度学习方法，用于利用转录组数据预测结直肠癌预后	提出将转录组数据转换为合成图像元素(SIEs)，并利用改进的Swin-T模型进行预后预测，同时识别出PEX10基因作为关键预后标志物	NA	开发可靠的结直肠癌预后预测模型	结直肠癌患者的转录组数据	数字病理学	结直肠癌	RNA测序	Swin Transformer, BeiT, ResNet, ViT Transformer	转录组数据	12个数据集共2230个样本(GSE17536-GSE103479数据集n=1771，癌症基因组图谱n=459)
146	2025-06-18	scValue: value-based subsampling of large-scale single-cell transcriptomic data for machine and deep learning tasks 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf279 PMID:40515392	research paper	介绍了一种名为scValue的新方法，用于大规模单细胞转录组数据的基于价值的子采样，以优化机器学习和深度学习任务的性能	使用随机森林模型的袋外估计对单个细胞进行'数据价值'排名，优先考虑高价值细胞，并更有效地保留关键生物信号	未提及具体局限性	优化大规模单细胞RNA测序数据在机器学习和深度学习任务中的子采样方法	单细胞RNA测序数据	machine learning	NA	scRNA-seq	random forest	RNA-seq数据	16个公共数据集，从数万到数百万个细胞不等
147	2025-06-18	ProtPhage: a deep learning framework for phage viral protein identification and functional annotation 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf285 PMID:40515393	research paper	提出了一种名为ProtPhage的深度学习框架，用于识别和功能注释噬菌体病毒蛋白	利用ProtT5蛋白质语言模型进行更丰富的序列表示，并采用非对称损失函数缓解类别不平衡问题，显著提高了少数类'minor capsid'的预测性能	NA	解决噬菌体病毒蛋白识别和功能注释的挑战	噬菌体病毒蛋白(PVPs)	computational biology	NA	deep learning	ProtT5	protein sequence	NA
148	2025-06-18	Artificial Intelligence-Driven Telehealth Framework for Detecting Nystagmus 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.84036 PMID:40519455	研究论文	本研究实现了一个基于人工智能的临床决策支持系统，用于实时检测眼球震颤，展示了其在远程医疗平台中的整合潜力	开发了一个基于云计算的深度学习框架，能够实时追踪眼球运动并检测468个面部标志点，为远程诊断提供支持	作为概念验证性研究，样本量较小（10名受试者），需要更大样本量的进一步研究	开发人工智能驱动的远程医疗框架，用于检测眼球震颤	眼球震颤患者	数字病理	NA	深度学习，视频眼震图（VNG）	深度学习模型	视频数据	10名受试者
149	2025-06-18	Automatic detection of trapping events of postnatal piglets in loose housing pen: comparison of YOLO versions 4, 5, and 8 2025-May, Journal of animal science and technology IF:2.7Q1 DOI:10.5187/jast.2024.e106 PMID:40519615	研究论文	本研究比较了YOLO不同版本（v4、v5和v8）在检测产后仔猪在散养栏中的被困事件中的性能，旨在为猪业提供最优的AIoT监控方案	首次系统比较了YOLOv4-Tiny、YOLOv5s和YOLOv8s在仔猪被困事件检测中的性能，并综合考虑模型大小和精度提出了最优选择	研究仅基于编辑过的2-3分钟视频片段，可能无法完全反映实际养殖场景的复杂性	比较不同YOLO版本在仔猪被困事件检测中的性能，寻找最适合AIoT系统的算法	产后仔猪在散养栏中的被困事件	计算机视觉	NA	深度学习目标识别算法	YOLOv4-Tiny, YOLOv5s, YOLOv8s	视频	从分娩栏录像中提取的编辑视频片段（具体数量未说明）
150	2025-06-17	AttentionAML: An Attention-based Deep Learning Framework for Accurate Molecular Categorization of Acute Myeloid Leukemia 2025-May-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.20.655179 PMID:40475602	研究论文	提出了一种基于注意力机制的深度学习框架AttentionAML，用于仅基于转录组数据准确分类急性髓系白血病(AML)亚型	首次将注意力机制应用于AML亚型分类，仅需转录组数据即可实现高精度分类	仅基于转录组数据，未整合其他组学数据	开发高精度的AML分子亚型分类方法以支持精准医疗	急性髓系白血病(AML)患者	数字病理学	白血病	转录组分析	基于注意力机制的深度学习模型	基因表达数据	1,661名AML患者
151	2025-06-17	Machine Learning and Deep Learning Models for Automated Protocoling of Emergency Brain MRI Using Text from Clinical Referrals 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230620 PMID:39969276	研究论文	开发和评估基于机器学习和深度学习的模型，用于根据临床转诊文本自动制定急诊脑MRI扫描方案	首次使用机器学习和深度学习模型（包括BERT和GPT-3.5）自动制定急诊脑MRI扫描方案，并对比不同模型的性能	单中心回顾性研究，样本量有限（1953例），未在多中心或前瞻性环境中验证	提高急诊脑MRI扫描方案的自动化制定效率和准确性	急诊脑MRI扫描的临床转诊文本	自然语言处理	脑部疾病	自然语言处理（NLP）	BERT, GPT-3.5, naive Bayes, SVM, XGBoost	文本	1953例急诊脑MRI转诊数据
152	2025-06-17	Deep Learning-based Aligned Strain from Cine Cardiac MRI for Detection of Fibrotic Myocardial Tissue in Patients with Duchenne Muscular Dystrophy 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240303 PMID:40008976	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，从非对比心脏MRI电影中获取对齐应变值，并评估这些值在预测杜氏肌营养不良症患者心肌纤维化中的性能	提出了一种新的对齐应变技术，能够基于运动检测心肌功能障碍，改进了传统方法的特异性、总体准确性和在射血分数保留患者中的准确性	研究为回顾性研究，且样本量相对有限（139名患者）	开发并评估一种深度学习模型，用于预测杜氏肌营养不良症患者的心肌纤维化	139名杜氏肌营养不良症男性患者	数字病理学	杜氏肌营养不良症	心脏MRI	CNN	图像	139名男性患者，其中57名用于评估应变值有效性，82名用于评估可重复性
153	2025-06-17	Evaluating Performance of a Deep Learning Multilabel Segmentation Model to Quantify Acute and Chronic Brain Lesions at MRI after Stroke and Predict Prognosis 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240072 PMID:40136026	研究论文	开发并评估了一个多标签深度学习网络，用于识别和量化急性缺血性卒中后多序列MRI中的急性和慢性脑损伤，并评估病变的临床和模型提取的放射学特征与患者预后的关系	提出了一个基于SegResNet的深度学习模型，用于分割核心梗死和白质高信号负担，并结合临床变量预测患者短期预后	研究为回顾性设计，可能受到数据选择和偏差的影响	评估深度学习模型在急性缺血性卒中后MRI中识别和量化脑损伤的能力，并预测患者预后	急性缺血性卒中患者	数字病理学	卒中	MRI	SegResNet, CNN, 支持向量机	图像	1008名患者（训练和验证数据集702名，外部测试数据集306名）
154	2025-06-17	Predicting categories of coronary artery calcium scores from chest X-ray images using deep learning 2025 May-Jun, Journal of cardiovascular computed tomography IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jcct.2025.03.010 PMID:40199634	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于从胸部X光片中预测冠状动脉钙化评分（CACS）的类别	利用深度学习模型从胸部X光片中预测CACS类别，结合临床因素提高预测准确性，并验证其预后价值	研究仅基于特定时间范围内的患者数据，未涵盖所有可能影响CACS的因素	开发一种成本效益高的方法，通过胸部X光片预测CACS类别，以改善冠状动脉疾病风险评估	10,230名在六个月内进行过胸部X光检查和CACS测定的患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	10,230名患者
155	2025-06-17	Respiratory rate detection of dairy cows based on infrared thermography in head movement scenarios 2025-May, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104154 PMID:40472703	研究论文	本研究开发了一种基于低分辨率热成像和曲线融合策略的奶牛呼吸频率检测方法，以应对头部运动带来的异常呼吸曲线波动问题	结合YOLOv8n-Pose网络和随机森林算法，提出了一种适用于低分辨率热成像的呼吸频率检测方法，并通过双鼻孔温度曲线融合策略解决了头部运动导致的异常波动问题	需要构建奶牛面部热视频数据集，且方法性能可能受环境因素影响	开发一种适用于奶牛养殖环境的自动呼吸频率检测方法	奶牛的呼吸频率	计算机视觉	NA	红外热成像技术(YOLOv8n-Pose网络,随机森林算法)	YOLOv8n-Pose,随机森林	热成像视频	246段奶牛面部热视频
156	2025-06-16	Optimizing Attenuation Correction in 68Ga-PSMA PET Imaging Using Deep Learning and Artifact-Free Dataset Refinement 2025-May-31, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111400 PMID:40506972	研究论文	本研究提出了一种新型的伪影优化框架，通过过滤损坏的PET-CT图像创建干净数据集，用于训练基于深度学习的图像域衰减校正模型	提出了一种伪影优化框架，无需解剖参考扫描即可训练深度学习模型，显著提高了Ga-PSMA PET成像的定量准确性	研究仅针对Ga-PSMA PET成像，未验证在其他PET成像中的适用性	优化Ga-PSMA PET成像中的衰减校正，提高图像质量和定量准确性	Ga-PSMA PET-CT扫描图像	医学影像处理	前列腺癌	PET-CT成像	ResNet	医学影像	828例全身Ga-PSMA PET-CT扫描
157	2025-06-16	Explainable Artificial Intelligence in Radiological Cardiovascular Imaging-A Systematic Review 2025-May-31, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111399 PMID:40506971	系统综述	本文系统综述了可解释人工智能（XAI）在放射学心血管影像中的应用现状	总结了XAI在心血管影像中的最新应用，并指出了未来研究方向	XAI方法的评估主要停留在定性层面，缺乏标准化	提高深度学习模型在心血管影像中的透明度和临床接受度	心血管影像数据	医学影像分析	心血管疾病	Grad-CAM, SHAP, LIME, 显著性图	深度学习模型	影像数据（CT, MRI, 超声, X光）	28项研究
158	2025-06-16	Fully automated measurement of aortic pulse wave velocity from routine cardiac MRI studies 2025-May-30, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110442 PMID:40451442	research paper	本文提出了一种利用深度学习从标准心脏MRI序列中全自动测量主动脉脉搏波速度（PWV）的方法	首次实现了从常规2D SSFP定位图像和相位对比图像中全自动测量PWV，无需特殊序列或耗时的手动分析	研究主要基于UK Biobank数据集，需要在更多临床数据集中验证其普适性	开发一种全自动方法，便于在常规临床和研究扫描中测量主动脉脉搏波速度	主动脉脉搏波速度（PWV）的自动化测量	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	DL模型	MRI图像	1053名UK Biobank受试者
159	2025-06-16	An Information-Extreme Algorithm for Universal Nuclear Feature-Driven Automated Classification of Breast Cancer Cells 2025-May-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111389 PMID:40506962	研究论文	本研究开发了一种基于信息极限机器学习方法和通用细胞学特征的自动化乳腺癌细胞分类算法，旨在实现客观和通用的组织病理学诊断	将信息极限方法应用于细胞学特征分析以进行癌细胞分类，这是该方法的架构创新	需要在更大的数据集上验证算法，并探索其在其他癌症类型中的适用性	开发一种自动化乳腺癌细胞分类算法，以实现客观和通用的组织病理学诊断	乳腺癌细胞	数字病理学	乳腺癌	信息极限机器学习方法	信息极限算法	图像	176张标记的细胞图像
160	2025-06-16	A Hybrid Model of Feature Extraction and Dimensionality Reduction Using ViT, PCA, and Random Forest for Multi-Classification of Brain Cancer 2025-May-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111392 PMID:40506964	研究论文	提出了一种结合ViT、PCA和随机森林的混合模型ViT-PCA-RF，用于脑癌的多分类	首次将Vision Transformer (ViT)、主成分分析(PCA)和随机森林(RF)结合，用于脑肿瘤分类	模型仅在BTM数据集上进行了测试，未在其他数据集上验证	提高脑肿瘤分类的准确性，实现早期检测	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑癌	MRI图像分析	ViT, PCA, RF	图像	BTM数据集