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
1	2025-07-20	MDD-LLM: Towards accuracy large language models for major depressive disorder diagnosis 2025-Nov-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119774 PMID:40581100	研究论文	本文介绍了一种名为MDD-LLM的高性能抑郁症诊断工具，该工具利用微调的大型语言模型和大量真实世界样本来解决抑郁症诊断中的挑战	首次将大型语言模型（LLMs）应用于抑郁症诊断，并通过大规模真实世界样本进行训练和评估，显著提高了诊断的准确性和鲁棒性	研究依赖于UK Biobank队列的数据，可能无法完全代表其他人群	开发一种高准确性和可解释性的抑郁症诊断工具	抑郁症患者	自然语言处理	抑郁症	大型语言模型（LLMs）	LLM	表格数据	274,348个个体记录
2	2025-07-20	EstimateNoiseSEM: A novel framework for deep learning based noise estimation of scanning electron microscopy images 2025-Oct, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2025.114192 PMID:40602325	research paper	介绍了一种名为EstimateNoiseSEM的框架，用于自动化扫描电子显微镜（SEM）图像中的噪声估计	提出了一个基于深度学习的多阶段方案，用于SEM图像中的噪声类型和水平估计，特别是在高斯和伽马噪声分类方面表现出色	伽马噪声水平的分类准确率从97%下降到80%，显示出伽马噪声估计过程中的不确定性	自动化SEM图像中的噪声估计，以支持去噪过程	扫描电子显微镜（SEM）图像	computer vision	NA	deep learning	classification network and regression model	image	合成噪声样本
3	2025-07-20	Using nursing data for machine learning-based prediction modeling in intensive care units: A scoping review 2025-Sep, International journal of nursing studies IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105133 PMID:40544524	综述	本文通过范围综述方法，探讨了利用护理数据进行机器学习预测模型在重症监护病房中的应用现状	首次系统梳理了护理数据在ICU患者预后预测模型中的使用类型和趋势	仅纳入了截至2023年12月的研究，可能遗漏最新进展	识别利用护理数据的机器学习模型预测ICU患者健康结局的研究现状	重症监护病房成年患者	医疗健康机器学习	重症监护	机器学习	监督学习、深度学习、神经网络	结构化护理数据（量表、评估记录等）	纳入151项研究（2004-2023年）
4	2025-07-20	Enhanced accuracy and stability in automated intra-pancreatic fat deposition monitoring of type 2 diabetes mellitus using Dixon MRI and deep learning 2025-Aug, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04804-3 PMID:39841227	研究论文	开发了一种基于Dixon MRI和深度学习的自动化方法，用于准确评估2型糖尿病患者的胰腺内脂肪沉积	结合深度语义分割特征放射组学(DSFR)和传统放射组学特征，构建深度学习放射组学(DLR)模型，提高了胰腺内脂肪沉积监测的准确性和稳定性	由于糖尿病前期患者数量有限，未对区分糖尿病前期和非糖尿病模型进行测试	开发自动化监测胰腺内脂肪沉积的方法，以预测2型糖尿病和糖尿病前期的风险	534名接受上腹部MRI检查的患者	数字病理学	2型糖尿病	多回波Dixon MRI、双回波Dixon MRI	nnU-Net、支持向量机	MRI图像	534名患者(来自两个中心)
5	2025-07-20	Fast and Stable Neonatal Brain MR Imaging Using Integrated Learned Subspace Model and Deep Learning 2025-Aug, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3541643 PMID:40072865	研究论文	通过整合学习的新生儿特定子空间模型和模型驱动的深度学习，实现快速稳定的新生儿脑部MR成像	提出了一种子空间模型辅助的深度学习方法，解决了新生儿MRI应用中训练数据不足的问题	需要进一步开发以提高MRI在新生儿成像应用中的实用性	加速新生儿脑部MRI成像并提高图像重建的稳定性	新生儿脑部MRI图像	医学影像处理	新生儿疾病	深度学习与子空间模型结合	深度神经网络	MRI图像	dHCP数据集及来自四个独立医疗中心的测试数据
6	2025-07-20	Establishing a Deep Learning Model That Integrates Pretreatment and Midtreatment Computed Tomography to Predict Treatment Response in Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Aug-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.03.012 PMID:40089073	研究论文	本研究旨在开发一个深度学习模型，通过整合治疗前和治疗中的计算机断层扫描（CT）数据来预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的治疗反应	整合治疗前和治疗中的CT数据，建立深度学习模型以预测治疗反应，并推导出个性化的剂量递增方案	样本量相对较小（168例患者），且为回顾性研究	预测非小细胞肺癌患者的放疗反应并实现个性化治疗	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT扫描	LSTM网络	图像	168例非小细胞肺癌患者（来自3家医院）
7	2025-07-20	Deep learning-based laser weed control compared to conventional herbicide application across three vegetable production systems 2025-Aug, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8912 PMID:40555698	研究论文	本研究比较了基于深度学习的激光除草技术与传统除草剂在三种蔬菜生产系统中的效果	首次在多种蔬菜生产系统中评估激光除草技术的有效性，并与传统除草剂进行比较	激光除草对马齿苋和一年生禾本科杂草效果较差，且需要进一步优化以适应不同环境和杂草种类	评估激光除草作为非化学除草替代方案的可行性和效果	甜菜、菠菜和豌豆三种蔬菜作物及其相关杂草	农业技术	NA	激光除草技术	深度学习	生物量和覆盖率数据	三个研究试验点（新泽西州和纽约州）
8	2025-07-20	The value of machine learning based on magnetic resonance imaging (MRI) and biopsy whole-slide image to predict pathological complete response to breast cancer after neoadjuvant chemotherapy: a two-centre study 2025-Aug, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106976 PMID:40582270	研究论文	开发并验证了一种基于MRI和活检全切片图像的联合模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解	结合临床病理特征、放射组学特征和病理组学深度学习特征，建立了预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的联合模型	研究为回顾性设计，样本来自两个机构，可能存在选择偏差	预测乳腺癌患者在新辅助化疗后的病理完全缓解	331例经病理证实为浸润性乳腺癌并接受新辅助化疗的患者	数字病理	乳腺癌	MRI、全切片成像(WSI)、深度学习	AlexNet、LASSO回归分析	图像	331例患者
9	2025-07-20	Brain Age Prediction: Deep Models Need a Hand to Generalize 2025-Aug-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70254 PMID:40667664	研究论文	本研究探讨了如何通过深度学习方法预测脑龄，并针对模型在新数据上的泛化问题提出了改进策略	通过综合预处理、广泛数据增强和模型正则化，显著减少了脑龄预测模型的泛化误差，并提高了对配准错误的鲁棒性	研究依赖于特定数据集（UK Biobank），可能在其他人群中的适用性有待验证	提高脑龄预测模型的临床适用性，缩小训练数据与未见数据之间的泛化差距	T1加权MRI图像	神经影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	SFCN-reg（基于VGG-16架构）	MRI图像	UK Biobank数据集、阿尔茨海默病神经影像计划数据集和澳大利亚影像、生物标志物和生活方式数据集
10	2025-07-20	Artificial intelligence and first-principle methods in protein redesign: A marriage of convenience? 2025-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70210 PMID:40671352	research paper	本文验证了广泛使用的蛋白质设计深度学习工具，并将其与第一性原理方法进行比较，探索它们在蛋白质重新设计和治疗再利用中的有效性	提出了TriCombine工具，结合AI建模工具与力场评分函数，展示了在蛋白质设计中混合策略的必要性	所有方法在应用于未解决的全新模型时表现较差，逆折叠工具在代表性不足的蛋白质上准确性下降	评估蛋白质重新设计工具的有效性及其在治疗再利用中的潜力	蛋白质变体，特别是SH3突变体和GB1突变体	computational biology	NA	deep learning, force fields, inverse folding tools	AlphaFold2, FoldX, TriCombine	protein structures, sequence data	16 SH3突变体，36突变体和11晶体结构，160,000个四站点GB1突变体，163,555个变体覆盖179个天然和全新结构域
11	2025-07-20	Deep learning can predict cardiovascular events from liver imaging 2025-Aug, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101427 PMID:40671834	研究论文	本研究探讨了使用基于视觉Transformer的深度学习模型从肝脏MRI数据中预测心血管事件的风险	首次将视觉Transformer应用于肝脏MRI数据，无需手动特征选择即可预测心血管风险	需要进一步的前瞻性研究和外部验证以确认临床实用性	通过肝脏MRI数据提高心血管风险的预测能力	UK Biobank中的肝脏MRI数据	数字病理学	心血管疾病	MRI	Transformer	图像	44,672个肝脏MRI扫描
12	2025-07-20	Identifying and Evaluating Salt-Tolerant Halophytes Along a Tropical Coastal Zone: Growth Response and Desalination Potential 2025-Aug, Plant-environment interactions (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/pei3.70072 PMID:40672803	研究论文	本研究通过深度学习和温室实验，评估了加纳沿海地区盐生植物的耐盐性和脱盐潜力	利用深度学习图像识别技术鉴定植物种类，并结合温室实验评估盐生植物在不同盐浓度和土壤类型下的生长响应	研究仅针对加纳沿海地区的五种盐生植物，可能无法代表所有盐生植物的特性	探索加纳沿海地区盐生植物的营养、生态和药用价值，特别是其耐盐性和脱盐能力	加纳沿海地区的盐生植物	植物学与环境科学	NA	深度学习图像识别	NA	图像与实验数据	五种选定的盐生植物，在不同盐浓度（0、25和50 dS/m）和土壤类型（海沙和耕地土壤）下进行实验
13	2025-07-20	ViCoW: A dataset for colorization and restoration of Vietnam War imagery 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111815 PMID:40673188	研究论文	介绍了一个名为ViCoW的数据集，用于支持越南战争时期历史图像的修复和着色研究	提供了一个包含1896对高分辨率图像的数据集，专门用于历史图像的修复和着色，填补了该领域的数据空白	数据集仅包含来自四部越南电影的图像，可能无法涵盖所有历史场景和视觉多样性	支持历史图像修复和着色技术的研究，促进数字遗产保护	越南战争时期的电影图像	计算机视觉	NA	ITU-R BT.601亮度公式	深度学习模型	图像	1896对高分辨率图像
14	2025-07-20	Smartphone image dataset for machine learning-based monitoring and analysis of mango growth stages 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111780 PMID:40673194	research paper	该研究创建了一个标准化的芒果生长阶段图像数据集，用于基于机器学习的监测和分析	开发了一个标准化且公开可用的芒果生长阶段图像数据集，填补了孟加拉国农业领域缺乏高质量数据集的空白	数据集仅基于孟加拉国某一果园的芒果，尽管生长阶段具有全球代表性，但可能无法涵盖所有芒果品种或生长条件	促进机器学习在农业领域的应用，特别是芒果生长阶段的自动化监测和分析	芒果的生长阶段	computer vision	NA	图像采集与标注	NA	image	2004张图像，分为四个生长阶段：早期果实、未成熟、成熟和熟透
15	2025-07-20	Deep learning empowers genomic selection of pest-resistant grapevine 2025-Aug, Horticulture research IF:7.6Q1 DOI:10.1093/hr/uhaf128 PMID:40673235	研究论文	本研究整合深度学习、植物表型组学、定量遗传学和转录组学，对葡萄藤的抗虫性进行基因组选择	利用深度卷积神经网络（DCNNs）准确评估葡萄叶片的虫害损伤，并结合基因组重测序数据和转录组数据，识别与抗虫性相关的基因	NA	通过深度学习与基因组选择技术，培育抗虫性葡萄藤品种	葡萄藤及其抗虫性相关基因	机器学习	NA	基因组重测序、转录组学	DCNN、VGG16、ML	图像、基因组数据、转录组数据	231个葡萄藤种质资源
16	2025-07-20	Deep learning's crystal ball: Predicting HCC surgery success with multimodal imaging 2025-Aug-01, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001410 PMID:40680277	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17	2025-07-20	[A multi-feature fusion-based model for fetal orientation classification from intrapartum ultrasound videos] 2025-Jul-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2025.07.24 PMID:40673320	研究论文	本研究构建了一种基于多特征融合的智能分析模型，用于分类产时超声视频中的胎儿方位	结合Yolov8、CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块进行特征提取，提高了分类准确性	NA	开发一种高效准确的胎儿方位分类模型	产时超声视频中的胎儿方位	计算机视觉	NA	深度学习	Yolov8结合CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块	视频	医生标注的关键结构（眼睛、面部、头部、丘脑和脊柱）图像用于模型训练
18	2025-07-20	Transfer Learning for Predicting ncRNA-Protein Interactions 2025-Jul-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00914 PMID:40679953	研究论文	提出了一种基于迁移学习的框架Transfer-RPI，用于预测非编码RNA与蛋白质的相互作用，以提高预测准确性	利用迁移学习和深度特征学习技术，结合RiNALMo和ESM模型提取RNA和蛋白质序列的全面特征，提升小数据集上的预测性能	依赖于现有数据集的质量和规模，可能无法覆盖所有类型的ncRNA-蛋白质相互作用	提高非编码RNA与蛋白质相互作用预测的准确性，以促进对生物过程的理解和新治疗剂的开发	非编码RNA（ncRNA）与蛋白质的相互作用	机器学习	NA	迁移学习，深度特征学习	RiNALMo, ESM	RNA和蛋白质序列数据	RPI369, RPI488, RPI1807, RPI2241, 和 NPInter v2.0数据集
19	2025-07-20	AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw1968 PMID:40680113	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动败血症诊断和死亡率预测方法，利用高光谱成像技术快速获取数据	首次将高光谱成像（HSI）与深度学习结合，实现快速、非侵入性的败血症诊断和死亡率预测	研究样本仅来自重症监护病房患者，可能限制了结果的普适性	开发一种快速、非侵入性的败血症诊断和死亡率预测方法	480多名重症监护病房患者的手掌和手指高光谱成像数据	数字病理学	败血症	高光谱成像（HSI）	神经网络	图像	480多名重症监护病房患者
20	2025-07-20	Long-term dynamics of earthquake swarms in the Yellowstone caldera 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adv6484 PMID:40680135	研究论文	利用深度学习和三维速度模型构建黄石火山口地区15年高分辨率地震目录，研究地震群的空间分布和时间演化	结合前沿深度学习算法和详细三维速度模型，首次构建长期高分辨率地震目录，揭示地震群与流体扩散过程的关联	研究主要基于黄石火山口地区，结论可能不适用于其他火山系统	探究火山系统中地震群空间分布和时间演化的控制因素	黄石火山口地区的地震群活动	地球物理学	NA	深度学习算法，三维速度模型	NA	地震数据	15年的地震数据