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
481	2025-06-24	Facilitating laboratory automation using a robot with a simple and inexpensive camera detection system 2025-Jun-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05670-1 PMID:40542052	研究论文	开发了一种基于机器人手臂的摄像头检测系统，旨在简化实验室自动化	利用低成本硬件和开源软件，结合ArUco标记和深度学习神经网络，实现了高效的实验室自动化	系统可能对特定实验室环境的适应性有限，且需要一定的技术知识进行设置和维护	解决小型研究实验室在采用实验室自动化技术时面临的资源和技术挑战	实验室自动化设备，特别是机器人手臂和摄像头检测系统	实验室自动化	NA	ArUco标记，OpenCV，深度学习神经网络	深度学习神经网络	图像	NA
482	2025-06-24	Few shot learning for phenotype-driven diagnosis of patients with rare genetic diseases 2025-Jun-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01749-1 PMID:40542121	research paper	该论文提出了一种名为SHEPHERD的小样本学习方法，用于多方面的罕见疾病诊断	SHEPHERD是一种基于知识图谱的小样本学习方法，能够在罕见疾病诊断中实现因果基因发现、检索类似患者以及表征新疾病表现	该方法依赖于模拟罕见疾病患者的数据集进行训练，可能在实际应用中存在泛化性问题	加速罕见疾病的诊断过程	罕见疾病患者	machine learning	rare genetic diseases	few-shot learning	knowledge-grounded deep learning	knowledge graph enriched with rare disease information	Undiagnosed Diseases Network (N=465), MyGene2 (N=146), Deciphering Developmental Disorders study (N=1431)
483	2025-06-24	Quantum-classical deep learning hybrid architecture with graphene-printed low-cost capacitive sensor for essential tremor detection 2025-Jun-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06359-1 PMID:40542145	研究论文	本研究提出了一种结合电容传感器、量子启发算法和深度学习的硬件和软件架构，用于检测原发性震颤	将量子启发的计算滤波器（Quantvolution和QuantClass）集成到深度学习框架中，改进了震颤模式的分析能力	初步结果表明损失变异性更稳定，但需要在更广泛的数据集和临床环境中进一步验证	开发一种用于检测原发性震颤的新型混合架构	原发性震颤患者的手指震颤运动	机器学习	原发性震颤	量子启发算法、深度学习	深度学习框架	传感器数据	NA
484	2025-06-24	A comprehensive review of heart rate measurement using remote photoplethysmography and deep learning 2025-Jun-20, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01405-5 PMID:40542336	review	本文全面回顾了使用远程光电容积描记术（rPPG）和深度学习进行心率测量的研究进展	比较分析了深度学习与传统方法在非接触式心率估计中的准确性，并识别了现有研究中的空白和未来研究方向	面临运动伪影和对不同光照条件敏感等挑战	探讨远程健康监测系统中使用rPPG和深度学习进行心率测量的方法和进展	远程光电容积描记术（rPPG）和深度学习算法	machine learning	心血管疾病	远程光电容积描记术（rPPG）	深度学习	图像	145篇文章
485	2025-06-24	Identifying kinematic biomarkers of the dystrophic phenotype in a zebrafish model of Duchenne muscular dystrophy 2025-Jun-20, Skeletal muscle IF:5.3Q2 DOI:10.1186/s13395-025-00382-6 PMID:40542412	研究论文	本研究利用高速摄像和基于深度学习的无标记运动捕捉技术，量化了两种肌营养不良斑马鱼模型的逃避反应游泳运动学，以识别杜氏肌营养不良表型的运动学生物标志物	采用无标记运动捕捉技术提供高精度、可重复的运动学估计，并利用随机森林和支持向量机模型识别区分突变型和野生型斑马鱼幼体的预测性生物标志物	研究仅针对斑马鱼模型，结果是否适用于其他动物模型或人类尚需进一步验证	识别杜氏肌营养不良表型的运动学生物标志物，为治疗开发提供早期评估工具	两种肌营养不良斑马鱼模型（sapje和sapje-like）的幼体	数字病理学	杜氏肌营养不良	高速摄像、深度学习、无标记运动捕捉	随机森林、支持向量机	视频	两种斑马鱼模型（具体数量未明确说明）
486	2025-06-24	Ferroelectric Domains and Evolution Dynamics in Twisted CuInP2S6 Bilayers 2025-Jun-20, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500683 PMID:40538291	研究论文	通过密度泛函理论和深度学习分子动力学模拟，研究了扭曲双层铁电材料CuInP2S6中极性畴的形成和动态控制	揭示了扭曲双层铁电材料中极性畴的形成机制，提出通过旋转操控控制局部极化的新方法	研究仅限于理论模拟，缺乏实验验证	探索扭曲角度对铁电材料中极性畴演化的影响	扭曲双层铁电材料CuInP2S6	材料科学	NA	密度泛函理论(DFT), 深度学习分子动力学(DLMD)	NA	模拟数据	NA
487	2025-06-24	Artificial Intelligence-Assisted Detection of Breast Cancer Lymph Node Metastases in the Post-Neoadjuvant Treatment Setting 2025-Jun, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104121 PMID:40020876	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习流程，用于在乳腺癌新辅助治疗后检测淋巴结转移	首次评估了深度学习算法在乳腺癌新辅助治疗后淋巴结转移检测中的泛化能力，并研究了治疗后效应训练数据对算法性能的影响	研究仅针对乳腺癌患者，未评估其他癌症类型的适用性	开发并评估一种AI辅助的乳腺癌淋巴结转移检测方法	乳腺癌新辅助治疗后的淋巴结组织	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	病理切片图像	1027张病理切片
488	2025-06-24	Integrative deep learning and radiomics analysis for ovarian tumor classification and diagnosis: a multicenter large-sample comparative study 2025-Jun, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02006-x PMID:40167932	研究论文	本研究评估了结合经阴道超声（US）的放射组学和深度学习模型在大规模研究中准确区分良性和恶性卵巢肿瘤的有效性	结合CNN和放射组学模型，提供更准确可靠的卵巢肿瘤诊断方法，优于单独模型和专家评估	回顾性研究设计可能影响结果的普遍性	评估结合放射组学和深度学习模型在卵巢肿瘤诊断中的有效性	良性和恶性卵巢肿瘤	数字病理学	卵巢癌	经阴道超声（US）	CNN	图像	2078名患者的3193张图像
489	2025-06-24	FedOpenHAR: Federated Multitask Transfer Learning for Sensor-Based Human Activity Recognition 2025-Jun, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2024.0631 PMID:40267073	研究论文	介绍FedOpenHAR框架，探索在传感器基础的人类活动识别和设备位置识别任务中的联邦迁移学习	提出FedOpenHAR框架，结合联邦学习和迁移学习，支持多任务处理，并在新客户端加入时能利用已有共同层进行训练	需要处理不同数据集中可能只包含部分标签类型的问题	开发适用于传感器基础的人类活动识别和设备位置识别的联邦学习框架	传感器数据	机器学习	NA	联邦学习，迁移学习	DeepConvLSTM	传感器数据	OpenHAR框架中的十个较小数据集
490	2025-06-24	QRS-centric beat-wise atrial fibrillation detection in ECG signals using deep neural networks 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110282 PMID:40378565	research paper	提出了一种基于深度学习的逐搏心房颤动（AF）检测方法，通过QRS波群中心的自适应分割提高检测精度	采用QRS波群中心的自适应分割方法，结合CNN和双向LSTM网络，实现了逐搏级别的高精度AF检测	未提及模型在噪声环境下的鲁棒性测试	开发高精度的逐搏级别心房颤动自动检测方法	心电图信号中的心房颤动	digital pathology	cardiovascular disease	ECG信号分析	CNN + bidirectional LSTM	ECG信号	MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH心房颤动数据库、MIMIC-III和Simband数据集
491	2025-06-24	Integrating Alternative Fragmentation Techniques into Standard LC-MS Workflows Using a Single Deep Learning Model Enhances Proteome Coverage 2025-Jun-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.28.656555 PMID:40501536	研究论文	本文介绍了一种能够自动执行多种碎片化技术的质谱仪，并开发了一个统一的深度学习模型来预测碎片离子强度，从而提高了蛋白质组覆盖范围	开发了一个能够覆盖多种碎片化技术的单一Prosit深度学习模型，并公开了该模型	NA	提高蛋白质组学实验中蛋白质的识别效率	质谱仪和碎片化技术	质谱分析	NA	CID, UVPD, EID, ECD, LC-MS	Prosit深度学习模型	质谱数据	NA
492	2025-06-24	Neural Spectral Prediction for Structure Elucidation with Tandem Mass Spectrometry 2025-Jun-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.28.656653 PMID:40501725	研究论文	本文提出了一种名为ICEBERG的几何深度学习模型，用于模拟质谱中的碰撞诱导解离，以生成化学上合理的碎片及其相对强度，从而促进分子结构的解析	ICEBERG模型能够模拟碰撞诱导解离，生成化学上合理的碎片及其相对强度，并考虑碰撞能量和极性，显著提高了化合物注释的准确性	未明确提及具体限制，但可能涉及模型在更复杂或未知结构上的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于快速准确地解析未知分子结构	分子结构的解析，特别是代谢组学、药物发现和反应筛选中的同量异位结构	机器学习和质谱分析	抑郁症和结核性脑膜炎	串联质谱(MS/MS)和深度学习	几何深度学习模型(ICEBERG)	质谱数据	NIST'20 [M+H]加合物子集
493	2025-06-24	In Toto Adipocytes Analysis Using Hydrophilic Tissue Clearing, Light Sheet Microscopy, and Deep Learning-Based Image Processing 2025-Jun, Biology of the cell IF:2.4Q4 DOI:10.1111/boc.70013 PMID:40544484	research paper	本研究开发了一种创新的3D成像方法，结合组织透明化、光片显微镜和深度学习技术，用于评估脂肪细胞体积	首次结合无脱脂步骤的组织透明化、光片显微镜和深度学习技术，实现脂肪组织的3D成像和自动分析	目前仅在肥胖和健康大鼠的肠系膜脂肪组织中进行验证，尚未在其他组织或疾病模型中应用	开发一种创新的3D成像方法来准确评估脂肪细胞体积，克服传统技术的局限性	肥胖和健康大鼠的肠系膜脂肪组织中的脂肪细胞	digital pathology	obesity	hydrophilic tissue clearing, light sheet microscopy, deep learning	deep learning	3D image	肥胖和健康大鼠的肠系膜脂肪组织样本
494	2025-06-23	Research on automatic assessment of the severity of unilateral vocal cord paralysis based on Mel-spectrogram and convolutional neural networks 2025-Jun-21, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01401-9 PMID:40544236	研究论文	本研究开发了一种基于Mel-spectrogram和卷积神经网络(CNN)的AI平台，用于通过声音分析自动评估单侧声带麻痹(UVCP)的严重程度	使用Mel-spectrogram及其一阶和二阶微分特征作为输入，开发了TripleConvNet模型，用于UVCP严重程度的分类	分类准确率为74.3%，仍有提升空间	开发一种非侵入性声音分析方法，用于精确分级UVCP的严重程度	131名健康个体和292名确诊UVCP患者	数字病理	声带麻痹	Mel-spectrogram分析	CNN	声音数据	423个声音样本（131健康，292 UVCP患者）
495	2025-06-23	Optimized YOLOv8 for enhanced breast tumor segmentation in ultrasound imaging 2025-Jun-19, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02889-2 PMID:40536560	研究论文	本研究探讨了机器学习技术在乳腺超声图像分割中的应用，比较了在良性和恶性肿瘤类别上联合训练与单独训练模型的性能	将YOLOv8目标检测算法应用于图像分割任务，并展示了在单独类别上训练模型带来的性能提升	研究仅使用了780张超声图像，样本量相对较小	提高乳腺超声图像分割的准确性以辅助乳腺癌诊断	乳腺超声图像中的良性和恶性肿瘤	数字病理学	乳腺癌	深度学习	YOLOv8, UNet, DenseNet-121, VGG16, VGG19	图像	780张超声图像（分为良性和恶性类别）
496	2025-06-23	Deep learning detects retropharyngeal edema on MRI in patients with acute neck infections 2025-Jun-19, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00599-6 PMID:40536731	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于自动检测急性颈部感染患者的咽后水肿	提出了一种轻量级的卷积神经网络，仅需弱标注数据即可高效训练，并在患者层面和切片层面均实现了高准确率	研究仅基于479名患者的数据，样本量相对有限	开发自动检测咽后水肿的深度学习算法，以改善急性颈部感染患者的早期风险识别	急性颈部感染患者	数字病理学	急性颈部感染	MRI	CNN	图像	479名患者
497	2025-06-23	Three-dimensional multimodal imaging for predicting early recurrence of hepatocellular carcinoma after surgical resection 2025-Jun-16, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.06.031 PMID:40533057	研究论文	本研究构建了一个多模态模型（MM-RDLM）来预测肝细胞癌（HCC）术后早期复发，并探索了相关的生物学机制	结合放射组学和深度学习模型，构建了预测性能优越的多模态模型，并通过基因集富集分析和多重免疫组化揭示了潜在的生物学机制	研究样本来自三个医疗中心，可能存在选择偏倚；模型的外部验证仍需更多数据支持	预测肝细胞癌术后早期复发并探索相关生物学机制	519例肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	放射组学分析、深度学习、基因集富集分析（GSEA）、多重免疫组化（mIHC）	多模态模型（MM-RDLM，整合放射组学和DL模型）	CT图像、基因表达数据、免疫组化数据	519例HCC患者（训练队列433例，验证队列86例）
498	2025-06-23	Comparing point counts, passive acoustic monitoring, citizen science and machine learning for bird species monitoring in the Mount Kenya ecosystem 2025-Jun-12, Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences DOI:10.1098/rstb.2024.0057 PMID:40501133	research paper	比较了点计数、被动声学监测、公民科学和机器学习在肯尼亚山生态系统鸟类物种监测中的应用	提出了一个新的数据集，包含超过20小时的肯尼亚山生态系统录音，并由专家鸟类学家标注，同时研究了使用大型深度学习模型处理这些录音的方法	即使使用了多种方法，调查仍然遗漏了已知存在于肯尼亚山生态系统中的稀有物种，表明多种方法的联合使用仍不够全面	比较不同鸟类监测方法的效果，为生态系统管理者提供可操作的见解	肯尼亚山生态系统中的鸟类物种	machine learning	NA	被动声学监测、深度学习	大型深度学习模型	音频	超过20小时的录音
499	2025-06-23	Identifying Retinal Features Using a Self-Configuring CNN for Clinical Intervention 2025-Jun-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.6.55 PMID:40525921	research paper	该研究通过引入OCTAVE数据集和自配置nnU-Net框架，展示了在视网膜疾病诊断中深度学习的应用潜力	提出了一个包含高质量像素级注释的3D OCT数据集OCTAVE，并利用自配置nnU-Net框架实现了跨数据集的高性能分割	数据集的规模可能仍然有限，且依赖于人工标注的质量	解决视网膜疾病诊断中缺乏标注OCT数据集的问题，推动AI诊断工具的发展	视网膜的解剖和病理结构	digital pathology	视网膜疾病	OCT成像	nnU-Net	3D OCT图像	198个OCT体积（3762个B扫描）用于训练，221个OCT体积（4109个B扫描）用于外部验证
500	2025-06-22	Automatic Multi-Task Segmentation and Vulnerability Assessment of Carotid Plaque on Contrast-Enhanced Ultrasound Images and Videos via Deep Learning 2025-Jun-20, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3581686 PMID:40540369	research paper	提出一种基于深度学习的多任务模型，用于自动分割和分类颈动脉斑块在CEUS图像和视频中的IPN等级	开发了一个多任务深度学习模型，用于自动分割和IPN等级分类，并在CEUS图像和视频上表现优于单独训练的模型和部分放射科医生	未明确提及具体局限性，但可能包括模型在更广泛数据集上的泛化能力或对高级放射科医生表现的比较不足	提升颈动脉斑块易损性评估的自动化和准确性	颈动脉斑块在CEUS图像和视频中的IPN等级	digital pathology	cardiovascular disease	contrast-enhanced ultrasound (CEUS)	multi-task deep learning model	image, video	未明确提及具体样本数量，但涉及CEUS图像和视频