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
181	2025-07-21	Using Convoluted Neural Networks in Diagnosing Lung Cancer on Computed Tomography Scans 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.09 PMID:40678299	research paper	该研究开发了一种新型卷积神经网络（CNN），用于在计算机断层扫描（CT）图像上对可疑结节进行分类，以辅助肺癌诊断	开发了一种能够在常规硬件上实现的CNN模型，用于CT图像中良恶性肺部病变的分类	模型的精确度（62.16%）和召回率（79.31%）仍有提升空间，且最终医疗决策仍需医生判断	开发计算机辅助工具以处理大量影像数据，改善肺癌的早期诊断	肺部CT图像中的可疑结节	digital pathology	lung cancer	CT扫描	CNN	image	176例患者（192个病例）
182	2025-07-21	Deep Learning and The Retina: A New Frontier in Multiple Sclerosis Diagnosis 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.03 PMID:40678297	review	本文探讨了深度学习在视网膜成像技术中用于多发性硬化症（MS）诊断和进展跟踪的应用	利用AI驱动的模型（如CNN、GAN和可解释AI方法）分析视网膜成像技术，以检测与MS病理密切相关的细微视网膜变化	数据标准化、模型可解释性和临床整合方面的挑战	探索人工智能在视网膜成像技术中的应用，以支持多发性硬化症的早期诊断和个性化治疗	多发性硬化症（MS）患者	digital pathology	multiple sclerosis	Optical Coherence Tomography (OCT), fundus photography, Scanning Laser Ophthalmoscopy (SLO)	CNN, GAN, explainable AI	image	NA
183	2025-07-21	Synergistic fusion: An integrated pipeline of CLAHE, YOLO models, and advanced super-resolution for enhanced thermal eye detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328227 PMID:40679961	研究论文	提出了一种结合CLAHE、YOLO模型和先进超分辨率技术的综合流程，用于增强热图像中的眼睛检测	首次将CLAHE图像增强、YOLO模型检测和多种超分辨率技术集成到一个流程中，显著提高了热图像中眼睛检测的准确性和分辨率	未提及该方法在其他类型热图像或不同环境条件下的泛化能力	提高热图像中眼睛检测的准确性和图像分辨率	热成像面部图像中的眼睛区域	计算机视觉	NA	CLAHE, YOLO模型(包括YOLOv8和YOLOv9), 超分辨率技术(包括BSRGAN, ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR等)	YOLO, GAN	热成像图像	未明确说明具体数量，但提到创建了带有精确眼睛位置标注的热成像面部图像数据集
184	2025-07-21	Fault analysis of chemical equipment based on an improved hybrid model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326370 PMID:40680025	研究论文	提出了一种基于改进混合模型的化工设备故障分析方法，旨在提高检测准确性和效率	结合了VMD-LMS处理、非对称注意力机制和预激活ResNet-BiGRU模型，创建了一个高效的多模态数据融合与分析框架	未提及在极端环境条件下的性能表现或实际工业部署中的计算资源需求	设计一种智能故障检测方法，集成多模态数据并有效提取深层特征	化工设备	机器学习	NA	VMD-LMS处理、非对称注意力机制、预激活ResNet-BiGRU模型	ResNet-BiGRU	多模态数据	NA
185	2025-07-21	Automated identification of sedimentary structures in core images using object detection algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327738 PMID:40680021	研究论文	本研究探讨了使用卷积神经网络（CNNs）自动识别岩心图像中的沉积结构，以减少人工解释的时间和偏见	首次将YOLOv4和Faster R-CNN两种目标检测模型应用于沉积结构的自动识别，并比较了它们的性能	模型在区分形态相似的特征（如泥质披盖和生物扰动介质）时存在困难，且对未见过的数据集泛化能力有限	开发自动化工具以简化岩心解释过程，减少人工努力并提高可重复性	硅质碎屑沉积物中的15种沉积结构类型	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNNs）	YOLOv4, Faster R-CNN	图像	标注数据集包含15种沉积结构类型
186	2025-07-21	Artificial intelligence-guided design of lipid nanoparticles for pulmonary gene therapy 2024-Dec-10, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02490-y PMID:39658727	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的脂质纳米颗粒设计方法，用于肺部基因治疗	提出了一种名为lipid optimization using neural networks的深度学习策略，用于离子化脂质设计，超越了现有的实验筛选和理性设计方法	NA	改进脂质纳米颗粒的递送效率，用于基因治疗	离子化脂质和脂质纳米颗粒	机器学习	NA	深度学习	定向消息传递神经网络	脂质纳米颗粒活性测量数据	超过9,000个脂质纳米颗粒活性测量数据，评估了160万种脂质结构
187	2025-07-21	Detection of neurologic changes in critically ill infants using deep learning on video data: a retrospective single center cohort study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102919 PMID:39764545	研究论文	本研究利用深度学习技术分析重症婴儿的视频数据，以检测神经系统变化	首次将姿态AI应用于ICU环境，仅通过视频数据预测脑功能障碍	单中心回顾性研究，样本量相对有限	开发连续、可靠的神经系统监测方法	重症监护病房中1岁以下的婴儿	计算机视觉	神经系统疾病	深度学习姿态识别算法	深度学习	视频	115名婴儿，282301分钟视频数据
188	2025-07-21	Integrating spatial transcriptomics and snRNA-seq data enhances differential gene expression analysis results of AD-related phenotypes 2024-Nov-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.18.24317499 PMID:39606364	研究论文	本研究整合空间转录组学和单核RNA测序数据，增强了对阿尔茨海默病相关表型的空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析能力	结合空间转录组学和单核RNA测序数据，提高了空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析的检测能力，发现了传统方法无法识别的与阿尔茨海默病相关的基因和通路	研究依赖于推断的空间位置信息，可能存在一定的误差	增强对阿尔茨海默病相关表型的空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析	阿尔茨海默病相关的β-淀粉样蛋白、缠结密度和认知衰退表型	生物信息学	阿尔茨海默病	空间转录组学(ST)、单核RNA测序(snRNA-seq)	深度学习工具CelEry、线性混合回归模型	基因表达数据	436个死后大脑的背外侧前额叶皮层(DLPFC)组织
189	2025-07-21	In vivo evaluation of complex polyps with endoscopic optical coherence tomography and deep learning during routine colonoscopy: a feasibility study 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78891-5 PMID:39537775	研究论文	本研究评估了在常规结肠镜检查中使用内窥镜光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术评估复杂息肉的可行性	结合内窥镜OCT和深度学习技术，提供了对多种组织学亚型息肉的详细比较，而不仅仅是良性和恶性病变的区分	样本量较小（35个息肉，32名患者），且为初步临床研究	评估内窥镜OCT在常规结肠镜检查中评估结直肠息肉的可行性	接受内窥镜治疗的大型结直肠息肉患者	数字病理学	结直肠癌	内窥镜光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	35个息肉来自32名患者
190	2025-07-21	A wearable echomyography system based on a single transducer 2024-Nov, Nature electronics IF:33.7Q1 DOI:10.1038/s41928-024-01271-4 PMID:40677283	研究论文	本文报道了一种基于单一换能器的可穿戴回声肌电图系统，用于肌肉活动的无线监测	开发了一种集成化的可穿戴回声肌电图系统，使用单一换能器替代传统复杂阵列，实现了轻便、低功耗的肌肉活动监测	未提及系统在极端环境下的稳定性或长期佩戴的舒适性问题	开发新型可穿戴设备用于肌肉活动监测和身体运动追踪	人体肌肉活动（膈肌和前臂肌肉）	生物医学工程	NA	回声肌电图技术	深度学习算法	超声波射频数据	未明确说明样本数量
191	2025-07-21	Enhancing personalized gene expression prediction from DNA sequences using genomic foundation models 2024-Oct-10, HGG advances DOI:10.1016/j.xhgg.2024.100347 PMID:39205391	研究论文	该研究探讨了利用基因组基础模型提升从DNA序列预测个性化基因表达的能力	使用Nucleotide Transformer预训练嵌入来缩小个体间基因表达预测的性能差距	需要更多训练数据和方法计算上的改进以超越基于回归的方法	提升从DNA序列预测个性化基因表达的准确性	290个个体的基因型和表达数据	功能基因组学	NA	深度学习	transformer	DNA序列数据	290个个体
192	2025-07-21	Enhanced Electroacoustic Tomography with Supervised Learning for Real-time Electroporation Monitoring 2024-Sep, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.1242 PMID:40336975	研究论文	本研究提出了一种基于监督学习的工作流程，用于改善电声断层扫描（EAT）的图像质量，以实时监测基于纳秒脉冲电场（nsPEF）的电穿孔治疗	首次在实验环境中使用单一线性阵列实现高质量EAT，通过监督学习模型纠正图像失真	研究仅基于实验数据，未涉及临床环境下的验证	提高电声断层扫描在实时监测电穿孔治疗中的实用性	纳秒脉冲电场（nsPEF）产生的电声信号	医学影像处理	NA	电声断层扫描（EAT）	深度学习模型	超声信号	56组不同强度和几何形状的nsPEF电声数据集（46组训练，10组测试）
193	2025-07-21	Sexually dimorphic computational histopathological signatures prognostic of overall survival in high-grade gliomas via deep learning 2024-08-23, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi0302 PMID:39178259	研究论文	利用深度学习分析H&E染色切片，识别高级别胶质瘤中性别特异性的组织病理学特征，并构建性别特异性风险模型以预测总体生存率	首次采用端到端深度学习方法，分别在男性和女性患者中识别与生存相关的性别特异性组织病理学特征，并构建性别特异性预后模型	研究仅基于H&E染色切片，未整合其他分子或临床数据	探索高级别胶质瘤中性别差异对生存预后的影响，并开发性别特异性预后模型	高级别胶质瘤患者的H&E染色组织切片	数字病理学	高级别胶质瘤	H&E染色	ResNet18, mResNet-Cox	图像	多个独立验证队列（具体数量未明确说明）
194	2025-07-21	FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology 2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.09.602778 PMID:39026885	research paper	介绍了一个名为FUSION的基于网络的应用程序，用于深入探索多组学数据与明视野组织学的关联	开发了一个集成分子和组织病理学特征的网络工具，提供可视化和深度学习算法，用于空间组学数据和高分辨率组织学图像的深入分析	未提及具体的技术限制或样本量的局限性	连接分子和组织病理学特征，提供一个统一的工作空间以促进生物机制的研究	健康与病变组织的空间转录组数据（包括FFPE和冷冻制备的样本）	digital pathology	NA	空间转录组学（ST）	deep learning-based algorithms	spatial -OMICS datasets, high-resolution histology images	未明确提及具体样本数量，但涉及FFPE和冷冻制备的健康与病变组织数据集
195	2025-07-21	Quantification of Human Photoreceptor-Retinal Pigment Epithelium Macular Topography with Adaptive Optics-Optical Coherence Tomography 2024-Jul-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14141518 PMID:39061655	研究论文	使用自适应光学-光学相干断层扫描技术量化人类光感受器-视网膜色素上皮黄斑地形图	首次利用FDML-AO-OCT平台结合深度学习算法，在活体人眼中完整描述了PR-RPE复合体的三维细胞形态及黄斑区地形分布	研究样本量较小（仅11名健康志愿者），且仅关注了颞侧黄斑区域	建立人类PR-RPE复合体黄斑区地形分布的定量标准，为视网膜疾病研究提供基础数据	活体人眼的光感受器（PRs）与视网膜色素上皮（RPE）细胞构成的PR-RPE复合体	生物医学成像	视网膜疾病	FDML-AO-OCT（傅里叶域模式锁定激光自适应光学-光学相干断层扫描）	深度学习算法	三维光学相干断层扫描图像	11名健康志愿者的颞侧黄斑区域数据
196	2025-07-21	A Primer for Utilizing Deep Learning and Abdominal MRI Imaging Features to Monitor Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease Progression 2024-May-20, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12051133 PMID:38791095	研究论文	本文探讨了如何利用深度学习和腹部MRI成像特征监测常染色体显性多囊肾病（ADPKD）的进展	提出了使用深度学习模型分割肾脏及其他器官组织，提取额外生物标志物来表征ADPKD的肾外表现	未提及具体实验数据或模型性能的详细评估	评估和监测ADPKD的疾病进展及治疗效果	常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者	数字病理学	肾脏疾病	MRI成像	深度学习模型	医学影像	NA
197	2025-07-21	Topical hidden genome: discovering latent cancer mutational topics using a Bayesian multilevel context-learning approach 2024-Mar-27, Biometrics IF:1.4Q2 DOI:10.1093/biomtc/ujae030 PMID:38682463	研究论文	提出了一种基于贝叶斯多层次上下文学习的方法，用于发现潜在的癌症突变主题	利用计算语言学中的主题模型对突变上下文进行降维，产生可解释且去相关的元特征主题，并提出了一种高效的MCMC算法实现严格的贝叶斯推断	突变上下文的体积、相关性和不可解释性使得原则性统计推断不可行	推断癌症类型特异性超罕见体细胞突变	全基因组体细胞突变	机器学习	癌症	贝叶斯多层次上下文学习、主题模型、MCMC算法	多级多逻辑隐藏基因组模型	基因组数据	数千个肿瘤中的数千万个变异
198	2025-07-21	Magnetic Resonance Spectroscopy Spectral Registration Using Deep Learning 2024-03, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.28868 PMID:37401726	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的磁共振波谱配准方法，用于同时校正单个体素的MEGA-PRESS MRS数据的频率和相位	首次将深度学习应用于磁共振波谱配准，提出了一种新的CNN-SR方法	研究主要基于模拟数据，真实数据样本量较小(101例)	开发一种高效的磁共振波谱配准方法	MEGA-PRESS MRS数据	医学影像分析	NA	MEGA-PRESS磁共振波谱	CNN	磁共振波谱数据	40,000个模拟数据集和101个真实数据集
199	2025-07-21	shinyDeepDR: A user-friendly R Shiny app for predicting anti-cancer drug response using deep learning 2024-Feb-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2023.100894 PMID:38370127	研究论文	介绍了一个用户友好的R Shiny应用shinyDeepDR，用于通过深度学习预测抗癌药物反应	开发了一个用户友好的网络工具，使没有丰富编程经验的研究人员也能使用DeepDR模型进行抗癌药物敏感性预测	未提及模型在临床样本上的验证情况	推进精准肿瘤学，提高治疗反应预测的准确性和预测模型的可及性	癌症样本（细胞系或肿瘤）的突变和/或基因表达数据	机器学习	癌症	深度学习	DeepDR	基因表达数据和突变数据	包含来自Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE)和The Cancer Genome Atlas (TCGA)的数据
200	2025-07-21	Enhancing Hierarchical Transformers for Whole Brain Segmentation with Intracranial Measurements Integration 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3009084 PMID:39220623	research paper	该研究通过增强分层Transformer模型UNesT，实现了包含133个脑区及颅内测量（TICV/PFV）的全脑分割	提出了一种改进的分层Transformer模型，首次在全脑分割任务中同时实现脑区细分和颅内体积测量	面临手动标注图谱数据不足的挑战，特别是同时包含全脑分割和TICV/PFV标签的数据稀缺	开发能够同时进行全脑精细分割和颅内体积测量的深度学习模型	脑MRI图像中的133个解剖结构和颅内测量指标（TICV/PFV）	digital pathology	NA	MRI，多图谱分割流程	hierarchical transformer UNesT	3D MRI volumes	预训练使用4859个T1加权3D体积（来自8个不同站点），微调使用45个OASIS数据集样本