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
1281	2025-05-22	DRBP-EDP: classification of DNA-binding proteins and RNA-binding proteins using ESM-2 and dual-path neural network 2025-Jun, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf058 PMID:40391089	研究论文	本研究提出了一种名为DRBP-EDP的分阶段分类方法，结合ESM-2和双路径神经网络，用于分类DNA结合蛋白(DBPs)和RNA结合蛋白(RBPs)	整合ESM-2与双路径神经网络进行蛋白质分类，并设计了高质量数据集构建方法	未明确提及具体限制	开发高效准确的DNA结合蛋白和RNA结合蛋白分类方法	DNA结合蛋白(DBPs)和RNA结合蛋白(RBPs)	生物信息学	NA	深度学习	双路径神经网络	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本数量
1282	2025-05-21	Optimizing Skin Cancer Diagnosis: A Modified Ensemble Convolutional Neural Network for Classification 2025-Jun, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24792 PMID:39888306	研究论文	本研究提出了一种结合随机猫群优化算法和集成卷积神经网络的RCS-ECNN方法，用于皮肤癌不同阶段的分类	提出了结合随机猫群优化(CSO)与集成卷积神经网络(ECNN)的RCS-ECNN方法，用于优化皮肤癌分类	未提及方法在临床环境中的实际应用效果或泛化能力	优化皮肤癌诊断，提高分类准确率	皮肤癌的不同阶段	计算机视觉	皮肤癌	随机猫群优化(CSO)，GrabCut算法	集成卷积神经网络(ECNN)，深度神经网络(DNN)，Keras DNN(KDNN)	图像	HAM10000和ISIC数据集
1283	2025-02-20	Letter to the Editor: "A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia" 2025-Jun, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251317097 PMID:39966688	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1284	2025-04-25	Response to the Letter to the Editor: "A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia" 2025-Jun, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251329356 PMID:40269482	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1285	2025-05-21	Accuracy of an Automated Bone Scan Index Measurement System Enhanced by Deep Learning of the Female Skeletal Structure in Patients with Breast Cancer 2025-Jun, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-025-00905-5 PMID:40385368	research paper	该研究验证了通过深度学习女性骨骼结构更新的VSBONE® BSI系统在乳腺癌患者中的诊断准确性	VSBONE ver.3通过深度学习957名女性的骨骼结构，提高了在乳腺癌患者中的诊断准确性	研究样本量较小，仅包括220名日本乳腺癌患者	验证更新的VSBONE系统在乳腺癌患者中的诊断准确性	乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	bone scintigraphy with SPECT/CT	deep learning	image	220名日本乳腺癌患者（20名有活动性骨转移，200名无骨转移）
1286	2025-05-21	Classification of differentially activated groups of fibroblasts using morphodynamic and motile features 2025-Jun, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0250502 PMID:40385989	research paper	该研究提出了一种基于人工智能的分类框架，通过分析成纤维细胞的形态动力学和运动特征来识别和表征不同激活状态的成纤维细胞	利用形态动力学和运动特征作为成纤维细胞激活状态的生物物理标志物，克服了传统分子标记的局限性	研究仅基于与乳腺癌细胞系共培养的成纤维细胞数据，可能无法完全代表体内复杂微环境	开发新型成纤维细胞分类方法以更好地理解肿瘤微环境	与乳腺癌细胞系共培养的成纤维细胞	digital pathology	breast cancer	label-free live-cell imaging	deep learning and machine learning algorithms	image	NA
1287	2025-05-21	Gluten identification from food images using advanced deep learning and transfer learning methods 2025-Jun, Journal of food science and technology DOI:10.1007/s13197-024-06158-y PMID:40386197	research paper	本文提出了一种基于深度学习和迁移学习的创新方法，用于从食物图像中识别麸质，旨在帮助乳糜泻患者识别含麸质食物	利用EfficientNet预训练模型进行麸质图像分类，在食物图像识别领域具有创新性	研究仅基于Food101数据集的子集，可能无法涵盖所有食物类型	开发一种辅助乳糜泻患者识别含麸质食物的工具	食物图像	computer vision	celiac disease	deep learning, transfer learning	CNN, EfficientNet	image	20,000张训练图像和2,000张测试图像
1288	2025-05-20	A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease 2025-Jun-07, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.04.035 PMID:40286904	review	本文综述了基于深度学习的多模态融合在阿尔茨海默病研究中的最新进展	系统总结了MRI和PET多模态数据融合的深度学习方法及其在阿尔茨海默病研究中的应用	面临数据稀缺和不平衡、机构间数据异质性等关键挑战	推动阿尔茨海默病早期诊断和干预策略的发展	阿尔茨海默病相关的MRI和PET多模态影像数据	digital pathology	geriatric disease	MRI, PET	deep learning models	image	NA
1289	2025-05-20	Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence 2025-Jun-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003248 PMID:39508594	研究论文	本研究通过人工智能技术识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像生物标志物，旨在开发实用且准确的诊断工具	利用SHAP特征重要性分析确定了关键的一维形态测量生物标志物，这些标志物易于测量且能提供与体积测量相似的分类性能	研究样本量较小，且仅针对非正常压力脑积水患者和健康受试者	开发实用且准确的诊断工具，帮助神经外科医生早期和准确诊断脑积水	成人非正常压力脑积水患者和健康受试者	数字病理	脑积水	人工图像处理，机器学习分类器	Gradient Boosting, 机器学习和深度学习分类器	神经影像数据	未明确提及具体样本数量，仅提到涉及非正常压力脑积水患者和健康受试者
1290	2025-05-20	AI model using CT-based imaging biomarkers to predict hepatocellular carcinoma in patients with chronic hepatitis B 2025-Jun, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2024.12.029 PMID:39710148	研究论文	开发了一种基于AI的预测模型，结合腹部CT图像生物标志物和临床变量，用于预测慢性乙型肝炎患者的肝细胞癌风险	首次将深度学习自动分割CT图像技术与梯度提升机算法结合，显著提高了预测模型的准确性	需要进一步验证模型在其他人群中的适用性	开发更准确的肝细胞癌预测模型	慢性乙型肝炎患者	数字病理学	肝细胞癌	CT成像	梯度提升机	医学影像	推导队列5,585例患者，外部验证队列2,883例患者
1291	2025-05-20	A Dual-Energy Computed Tomography Guided Intelligent Radiation Therapy Platform 2025-Jun-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.01.028 PMID:39921109	research paper	介绍了一种新型的双能计算机断层扫描（DECT）引导的智能放射治疗（DEIT）平台，旨在优化放射治疗流程	结合DECT、新型双层多叶准直器、深度学习算法进行自动分割，以及自动规划和质量保证功能	未提及具体样本量的限制或系统在特定条件下的性能限制	优化放射治疗流程，提高治疗的精确性和适应性	放射治疗系统及其在癌症治疗中的应用	digital pathology	cancer	DECT, deep learning algorithms	deep learning	image	5 cases for each of the 99 organs at risk
1292	2025-05-20	A deep learning and statistical shape modeling-based method for assessing intercondylar notch volume in anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.009 PMID:40022961	研究论文	本研究利用深度学习和统计形状建模（SSM）技术，开发了一种评估前交叉韧带重建中髁间窝体积的方法	结合深度学习和SSM技术，实现了髁间窝的快速3D建模，并分析了其体积和形状的变异性	研究仅针对ACL损伤患者，未涉及健康对照组	提高对髁间窝复杂3D解剖结构的理解，以优化前交叉韧带重建手术	前交叉韧带（ACL）损伤患者的髁间窝	数字病理	运动损伤	深度学习，统计形状建模（SSM）	SegResNet	3D图像	ACL损伤患者样本（具体数量未提及）
1293	2025-05-20	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究，包括模型架构、时空多尺度及可解释性，并探讨了结合理论驱动与数据驱动模型的混合架构的可行性	展示了深度学习在挖掘海洋学时空数据中的模式和深度洞察方面的潜力，为海洋预报领域的革新提供了新的可能性	讨论了当前研究的局限性，并展望了未来趋势	探索深度学习在海洋预报中的应用，以补充传统数值海洋预报的不足	海洋预报	机器学习	NA	深度学习	NA	时空数据	NA
1294	2025-05-20	Deep-learning-assisted medium optimization improves hyaluronic acid production by Streptococcus zooepidemicus 2025-Jun, Journal of bioscience and bioengineering IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.03.001 PMID:40189954	research paper	利用深度学习算法优化培养基，提高兽疫链球菌生产透明质酸的效率	采用深度学习算法优化培养基成分，显著提高了透明质酸的生产效率	未提及实验的重复性或模型的泛化能力	提高兽疫链球菌生产透明质酸的效率	兽疫链球菌及其生产的透明质酸	machine learning	NA	深度学习	DL	实验数据	初始训练数据集OA01-18和54种候选优化培养基OM01-54
1295	2025-05-20	Histological tumor necrosis predicts decreased survival after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma 2025-Jun, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107287 PMID:40245786	研究论文	本研究探讨了新辅助放疗或放化疗对头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）肿瘤免疫景观及患者生存的影响，并发现肿瘤坏死是预测不良预后的有用生物标志物	首次发现肿瘤坏死可作为预测HNSCC患者新辅助治疗反应的生物标志物，并成功开发了基于AI的深度学习方法用于识别组织病理学标本中的肿瘤坏死	研究样本量相对较小（n=53），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	研究新辅助放疗或放化疗对HNSCC肿瘤免疫景观及患者生存的影响，并寻找预测治疗反应的生物标志物	头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	免疫组织化学染色，AI深度学习	深度学习	组织病理学图像	53例接受新辅助治疗的HNSCC患者，171例未接受新辅助治疗的HNSCC患者作为验证集
1296	2025-05-20	Exploring the Limitations of Virtual Contrast Prediction in Brain Tumor Imaging: A Study of Generalization Across Tumor Types and Patient Populations 2025-Jun, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70062 PMID:40386872	research paper	本研究探讨了深度学习模型在脑肿瘤影像中预测虚拟对比增强的局限性，特别是在不同肿瘤类型和患者群体中的泛化能力	首次系统研究了深度学习模型在预测脑肿瘤影像对比增强时的泛化能力，揭示了跨肿瘤类型和患者群体的挑战	模型在特定肿瘤类型和数据集上表现良好，但在其他肿瘤类型和多样化患者群体中泛化能力有限	评估深度学习模型在脑肿瘤影像中预测虚拟对比增强的泛化能力	脑肿瘤患者	digital pathology	brain tumor	MRI	neural network	image	NA
1297	2025-05-19	Advances in MRI optic nerve segmentation 2025-Jun, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2025.106437 PMID:40220726	综述	本文综述了过去十年间视神经磁共振成像分割技术的发展，从基于强度的方法到最新的深度学习算法	追踪了视神经分割技术的发展历程，包括多图谱解决方案和多种图像模态的应用	仅涵盖了2007年至2024年间发表的27篇同行评审文章，可能未涵盖所有相关研究	提高视神经相关疾病的早期诊断和治疗准确性，以及规划放射治疗干预	视神经结构和变化	数字病理学	多发性硬化症	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	27篇同行评审文章
1298	2025-05-19	Identification of therapeutics against PfPK6 protein of Plasmodium falciparum: Structure and Deep Learning approach 2025-Jun, Experimental parasitology IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.exppara.2025.108947 PMID:40288672	研究论文	本研究通过计算方法和深度学习模型识别了一种新型PfPK6抑制剂，用于治疗疟疾	利用结构基础方法和深度学习模型筛选小分子抑制剂，发现TCMDC-132409作为潜在的抗疟疾抑制剂	研究仅基于计算模拟，尚未进行实验验证	识别针对疟原虫PfPK6蛋白的治疗药物	疟原虫PfPK6蛋白及其潜在抑制剂	计算生物学	疟疾	虚拟筛选、分子动力学模拟	DL (深度学习模型)	分子结构数据	多种小分子抑制剂数据集，包括Tres Cantos Antimalarial Set中的化合物
1299	2025-05-19	Deep learning-based triple-tracer brain PET scanning in a single session: A simulation study using clinical data 2025-Jun, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121246 PMID:40316225	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的单次三示踪剂脑PET成像协议，旨在简化多示踪剂PET成像并减少辐射暴露	提出了一种基于Swin Transformer架构的深度学习模型，用于从合成的双示踪剂和三示踪剂PET图像中分离信号，简化了多示踪剂PET成像过程	深度学习模型在生成FTP图像方面的表现不如FBB/FBP和FDG图像成功	简化多示踪剂PET成像，减少扫描时间和辐射暴露，提高患者舒适度	阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集中的认知正常患者、轻度认知障碍患者和痴呆患者	数字病理学	阿尔茨海默病	PET扫描	Swin Transformer	图像	ADNI数据集中的患者，包括认知正常、轻度认知障碍和痴呆患者
1300	2025-05-18	LMCBert: An Automatic Academic Paper Rating Model Based on Large Language Models and Contrastive Learning 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3550203 PMID:40168236	研究论文	本文提出了一种基于大型语言模型和对比学习的自动学术论文评分模型LMCBert，旨在提高论文接受预测的准确性	结合大型语言模型提取论文核心语义内容，并利用动量对比学习优化Bert训练，增强语义表示的区分度	未提及模型在跨学科或不同学术领域的泛化能力	开发高效的自动学术论文评分方法，减少人工评审的资源和偏见	学术论文	自然语言处理	NA	大型语言模型(LLMs)、动量对比学习(MoCo)	LMCBert（基于Bert的改进模型）	文本	未明确提及具体样本量，但使用了公开数据集