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
301	2025-07-24	MDNN: memetic deep neural network for genomic prediction 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf352 PMID:40698862	研究论文	提出了一种名为MDNN的新框架，利用模因算法进行神经架构搜索，自动优化网络架构，以提高基因组预测的准确性	MDNN框架首次将模因算法应用于神经架构搜索，自动优化网络架构，相比传统DL模型减少了手动设计的需要	未提及在不同作物或更大规模数据集上的泛化能力	提高基因组预测（GP）的准确性，特别是在处理复杂性状时	小麦基因组数据（wheat599和wheat2000数据集）	机器学习	NA	深度学习（DL），模因算法	MDNN（Memetic Deep Neural Network）	基因组数据	两个小麦数据集（wheat599和wheat2000）
302	2025-07-24	Dynamic glucose enhanced imaging using direct water saturation 2025-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30447 PMID:40096575	研究论文	本文提出了一种利用直接水饱和（DS）曲线的交换性线宽（LW）增宽进行动态葡萄糖增强（DGE）MRI成像的新方法	采用基于交换性线宽增宽的DS-DGE MRI方法，克服了传统CEST或CESL方法效应低和对运动敏感的局限性	目前仅在4例脑肿瘤患者中进行了验证，样本量较小	开发一种新的MRI技术来评估葡萄糖摄取情况	脑肿瘤患者	医学影像	脑肿瘤	DS-DGE MRI	深度学习（Lorentzian拟合）	MRI影像数据	4例脑肿瘤患者
303	2025-07-24	Machine Learning Analysis of Videourodynamics to Predict Incident Hydronephrosis in Patients With Spina Bifida 2025-Jul, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000004547 PMID:40132220	研究论文	本研究开发了机器学习模型，利用视频尿动力学数据预测脊柱裂患者发生肾积水的风险	首次将机器学习应用于视频尿动力学数据，通过自动化特征提取预测肾积水风险	研究样本量有限(训练组354人，验证组200人)，且仅针对脊柱裂患者	开发可靠的肾积水风险预测模型以辅助临床决策	脊柱裂患者(年龄范围2个月至42岁)	机器学习	脊柱裂	视频尿动力学检查	随机生存森林模型(Random Survival Forest)、集成模型(Ensemble Model)	视频尿动力学数据(包括压力-容积数据和荧光透视图像)	训练组354例，验证组200例
304	2025-07-24	Virtual lung screening trial (VLST): An in silico study inspired by the national lung screening trial for lung cancer detection 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103576 PMID:40209556	研究论文	本研究通过虚拟肺部筛查试验（VLST）模拟国家肺部筛查试验（NLST），探讨虚拟成像试验（VITs）在加速临床试验、降低参与者风险及优化影像技术应用方面的潜力	利用虚拟成像试验平台模拟主要临床试验的关键要素，特别是比较CT和CXR在肺癌筛查中的诊断性能	研究基于模拟数据，可能无法完全反映真实临床环境中的复杂情况	探讨虚拟成像试验在复制临床试验某些方面的有效性，为影像诊断提供安全高效的方法	模拟的294名虚拟患者	数字病理	肺癌	CT和CXR成像	深度学习模型（AI CT-Reader和AI CXR-Reader）	影像数据	294名虚拟患者
305	2025-07-24	Transfer Learning Empowered Multiple-Indicator Optimization Design for Terahertz Quasi-Bound State in the Continuum Biosensors 2025-Jul, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504855 PMID:40287969	research paper	该研究提出了一种利用迁移学习优化太赫兹准连续态束缚态（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）和有效传感面积（ESA）的多指标综合优化，并通过两阶段迁移学习方法显著降低了数据需求	未明确提及具体局限性	优化太赫兹超表面生物传感器的多指标设计，提升痕量生物检测性能	太赫兹QBIC生物传感器	机器学习	NA	迁移学习	深度学习	NA	数据需求比传统深度学习方法减少50%
306	2025-07-24	World of Forms: Deformable geometric templates for one-shot surface meshing in coronary CT angiography 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103582 PMID:40318517	研究论文	提出了一种基于几何先验的数据高效深度学习方法，用于直接生成3D解剖对象表面网格	采用多分辨率图神经网络和几何模板变形方法，结合新型掩码自编码器预训练策略，提高了在低数据量情况下的网格生成准确性和拓扑一致性	方法性能在极低数据量情况下的表现尚未充分验证	改进医学图像表面网格生成方法，提高在有限数据情况下的性能	冠状动脉CT血管造影中的心包、左心室腔和左心室心肌	数字病理	心血管疾病	深度学习	多分辨率图神经网络	3D医学图像	未明确说明样本数量
307	2025-07-24	Improving the Robustness of Deep Learning Models in Predicting Hematoma Expansion from Admission Head CT 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8650 PMID:39794133	研究论文	本研究探讨了通过对抗训练和输入修改提高深度学习模型在预测急性脑出血患者血肿扩张方面的鲁棒性	使用对抗训练和Otsu多阈值分割作为额外输入来提高深度学习模型的鲁棒性	对抗训练对FGSM攻击的鲁棒性提升有限，对PGD类型攻击的交叉鲁棒性有限	提高深度学习模型在临床实践中预测血肿扩张的鲁棒性	急性脑出血患者的入院头部CT扫描	数字病理	脑出血	FGSM和PGD对抗攻击，Otsu多阈值分割	深度学习模型	CT图像	训练/交叉验证队列890名患者，独立验证队列684名患者
308	2025-07-24	Tracking conditioned fear in pair-housed mice using deep learning and real-time cue delivery 2025-Jul, Neurobiology of stress IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ynstr.2025.100742 PMID:40678084	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的开源软件，用于在配对饲养的小鼠中实时追踪条件性恐惧行为	结合开源软件和深度学习姿态估计技术，在自然环境中研究小鼠的条件性恐惧行为	研究仅针对小鼠模型，结果向人类PTSD的转化需要进一步验证	开发新方法来研究创伤后应激障碍(PTSD)相关的恐惧行为	配对饲养的小鼠	数字病理学	创伤后应激障碍(PTSD)	深度学习姿态估计	深度学习模型	视频	配对饲养的小鼠群体(具体数量未提及)
309	2025-07-24	Revolutionizing agriculture: A comprehensive review on artificial intelligence applications in enhancing properties of agricultural produce 2025-Jul, Food chemistry: X DOI:10.1016/j.fochx.2025.102748 PMID:40686912	review	本文综述了人工智能在农业中的应用，包括作物病害检测、产量预测、土壤健康评估等方面	详细探讨了AI工具如ML算法、深度学习模型、IoT和DSS在农业中的创新应用	广泛采用面临高成本、隐私问题、基础设施不足和技术知识有限等障碍	探索人工智能在农业中的应用及其潜力	农作物、土壤、农业实践	machine learning	NA	ML算法、深度学习模型、IoT、DSS	CNN、LSTM	image、text	NA
310	2025-07-24	A proof-of-concept study of direct magnetic resonance imaging-based proton dose calculation for brain tumors via neural networks with Monte Carlo-comparable accuracy 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100806 PMID:40687308	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的剂量引擎，可直接从磁共振图像计算质子剂量，以简化工作流程并保持蒙特卡罗级别的准确性	首次实现了直接从磁共振图像进行质子剂量计算，无需合成CT，简化了工作流程并保持了高精度	研究仅针对脑肿瘤患者，样本量较小（39例），且未在其他肿瘤类型中验证	开发一种直接从磁共振图像计算质子剂量的方法，以简化质子治疗的工作流程	脑肿瘤患者的磁共振和CT图像	医学影像分析	脑肿瘤	深度学习	xLSTM	医学影像（MRI和CT）	39例脑肿瘤患者（29例训练，3例验证，7例测试）
311	2025-07-24	Three-dimensional reconstruction of the knee joint based on automated 1.5T magnetic resonance image segmentation: A feasibility study 2025-Jul, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70361 PMID:40689092	研究论文	本研究验证了基于1.5T MRI的自动和半自动分割方法在膝关节三维重建中的准确性	使用基于transformer的深度学习模型(UNet-R)进行自动分割，并与半自动和手动分割方法进行比较	样本量较小(仅11个膝关节)，且仅使用1.5T MRI系统	验证MRI在膝关节三维重建中的准确性	膝关节的远端股骨和近端胫骨	数字病理	骨科疾病	1.5T MRI扫描	UNet-R(基于transformer的深度学习模型)	MRI图像	11个新鲜冷冻尸体膝关节
312	2025-07-24	A multi-task deep neural network reveals inflowing river impacts for predictive lake management 2025-Jul, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2025.100592 PMID:40689412	研究论文	本文提出了一种多任务深度神经网络（MTDNN），用于预测流入河流对湖泊水质的影响，以提高湖泊管理的效率和准确性	开发了一种能够同时预测多个水质指标的多任务深度神经网络，相比传统机械模型和单任务深度学习模型，预测精度提高了56.3%	模型的应用可能依赖于特定湖泊的数据，其通用性需要进一步验证	开发一种集成预测工具，以有效管理湖泊水质和防止生态退化	滇池及其流入河流的水质指标（高锰酸盐指数、总磷、总氮和藻类密度）	机器学习	NA	多任务深度神经网络（MTDNN）	深度神经网络	水质数据	滇池及其流入河流的数据
313	2025-07-24	Analysis of Tumor Microenvironmental Features Between Primary and Synchronous Liver Metastases From Patients With Colorectal Cancers Using a Deep Learning Algorithm 2025-Jul, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00004 PMID:40694782	研究论文	使用深度学习算法分析结直肠癌患者原发性和同步性肝转移瘤的肿瘤微环境特征	首次使用QuantCRC算法量化15种不同的形态学肿瘤特征，比较原发性和同步性肝转移瘤的微环境差异	样本量较小（57例患者），且仅来自单一医疗机构	探究结直肠癌原发瘤与同步性肝转移瘤在肿瘤微环境特征上的差异	结直肠癌患者及其同步性肝转移瘤	数字病理学	结直肠癌	深度学习算法（QuantCRC）	NA	图像	57例结直肠癌患者及其同步性肝转移瘤
314	2025-07-24	VascX Models: Deep Ensembles for Retinal Vascular Analysis From Color Fundus Images 2025-Jul-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.7.19 PMID:40699175	研究论文	介绍并验证了用于彩色眼底图像血管、动静脉分割、视盘分割和中央凹定位的深度学习模型集成VascX	提出了一个新的、更鲁棒的预处理算法和强大的数据增强方法，训练了UNet模型集成，性能优于现有公开模型	未明确提及具体限制，可能包括模型在极端图像条件下的表现或泛化能力	改进视网膜血管分析，支持更稳健的视网膜血管特征分析	彩色眼底图像(CFIs)中的血管、动静脉、视盘和中央凹	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	UNet集成模型	图像	超过15个已发布的带注释数据集，主要来自荷兰研究(如鹿特丹研究)
315	2025-07-23	A Deep Learning Framework for the Electronic Structure of Water: Toward a Universal Model 2025-Jul-22, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00496 PMID:40588763	研究论文	提出了一种改进的机器学习方法DeePKS-ES，用于精确模拟水系统的电子结构	通过将哈密顿矩阵及其特征值和特征向量纳入损失函数，建立了一个适用于水系统的通用模型，能够从低成本的PBE计算中重现高精度HSE06的电子特性	NA	精确模拟从单个分子到体相液体的水电子结构	水系统的电子结构	机器学习	NA	Deep Kohn-Sham (DeePKS)方法	DeePKS-ES	电子结构数据	分子团簇和液相模拟
316	2025-07-09	Correction to "Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke" 2025-Jul-22, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c07799 PMID:40623919	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
317	2025-07-23	Deep Learning-Based Classification of NSCLC-Derived Extracellular Vesicles Using AFM Nanomechanical Signatures 2025-Jul-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02009 PMID:40626500	研究论文	该研究利用原子力显微镜（AFM）和深度学习模型对非小细胞肺癌（NSCLC）衍生的细胞外囊泡（EVs）进行纳米力学特征分类	首次展示了基于纳米力学的NSCLC衍生EVs分类方法，并结合深度学习模型显著提高了诊断性能	样本变异性问题未完全解决，且需在临床样本中进一步验证性能	开发一种非侵入性诊断工具，用于NSCLC的精准诊断	非小细胞肺癌（NSCLC）衍生的细胞外囊泡（EVs）	数字病理学	肺癌	原子力显微镜（AFM）	DenseNet	图像	NSCLC亚型（A549、PC9、PC9/GR）和非肿瘤性支气管上皮细胞（BEAS-2B）
318	2025-07-23	Event-Driven Taxonomy (EDT) Screening: Leveraging Effect-Based Spectral Libraries to Accelerate Semiquantitative Nontarget Analysis of AhR Agonists in Sediment in the Era of Big Data 2025-Jul-22, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c07344 PMID:40626791	研究论文	本文提出了一种事件驱动分类(EDT)筛选策略，用于快速识别和半定量沉积物中的非目标生物活性污染物，以芳烃受体(AhR)活性为例	通过整合两种新型效应光谱库到LC-HRMS筛选模板中，将分馏、生物测定、鉴定和定量整合为单一流程，显著提高了识别准确性和生物活性贡献解释	该方法主要针对AhR活性污染物，对其他类型污染物的适用性尚需验证	开发一种快速识别和半定量复杂化学混合物中生物活性污染物的方法	沉积物中的芳烃受体(AhR)活性污染物	环境分析化学	NA	LC-HRMS, 深度学习	深度学习	质谱数据	NA
319	2025-07-23	Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Spatial Encoding Microfluidics for Multiplexed Molecular Testing at Home 2025-Jul-22, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c04309 PMID:40627810	研究论文	提出了一种基于人工智能的手动驱动微流控系统（MACRO），用于家庭诊断多种传染病	利用多维空间沙漏结构设计，通过翻转芯片实现流体的精确时空控制，结合RPA和CRISPR技术，无需核酸提取和纯化，简化了样本准备过程	需要进一步验证在更多种类传染病检测中的适用性	开发一种适用于家庭的多重分子检测系统，提升重大疫情的早期预警能力和公共卫生应急响应能力	多种传染病（如HPV、SARS-CoV-2、流感A和B）	数字病理	传染病	RPA、CRISPR	YoLov8	图像	140例宫颈拭子标本和70例呼吸道病原体样本
320	2025-07-23	Discovering Molecular Insights in Organic Optoelectronics with Knowledge-Informed Interpretable Deep Learning 2025-Jul-22, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00713 PMID:40637148	研究论文	提出了一种名为LUMIA的可解释深度学习框架，用于加速分子筛选和材料设计	LUMIA框架整合了化学知识引导的对比学习和蒙特卡洛树搜索，能够捕捉与化学直觉一致的层次化分子表示	当前模型的局限性在于其黑盒性质限制了生成全新化学知识和见解的能力	加速分子筛选和材料设计，生成新的化学知识	有机分子（约140万个）	机器学习	NA	对比学习, 蒙特卡洛树搜索(MCTS)	深度学习	分子数据	约140万个有机分子