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
201	2025-05-04	A novel hybrid ViT-LSTM model with explainable AI for brain stroke detection and classification in CT images: A case study of Rajshahi region 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109711 PMID:39847947	研究论文	提出了一种结合ViT和LSTM的混合模型，用于CT图像中脑卒中的检测和分类，并通过可解释AI方法提高预测的可靠性	首次将Vision Transformer (ViT)和LSTM结合用于脑卒中检测，并引入可解释AI方法增强模型的可信度	研究主要基于Rajshahi地区的数据，可能在其他地区的泛化性有待验证	开发自动化解决方案以提高脑卒中CT图像诊断的准确性和及时性	CT图像中的脑卒中特征	计算机视觉	脑卒中	深度学习	ViT-LSTM混合模型	CT图像	BrSCTHD-2023数据集（来源：Rajshahi Medical College Hospital）和Kaggle脑卒中数据集
202	2025-05-04	Interpretable COVID-19 chest X-ray detection based on handcrafted feature analysis and sequential neural network 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109659 PMID:39847942	research paper	该研究提出两种新算法DC-GLM和CAMSGNeT，用于提高COVID-19胸部X光检测的可解释性和准确性	引入了动态共现灰度矩阵(DC-GLM)和上下文自适应多尺度Gabor网络(CAMSGNeT)，以增强纹理特征提取和模型可解释性	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发更可解释、精确且资源高效的COVID-19胸部X光检测方法	COVID-19患者的胸部X光图像	digital pathology	COVID-19	DC-GLM, CAMSGNeT	sequential neural network	image	两个数据集（具体数量未提及）
203	2025-05-04	A multimodal deep learning model for cervical pre-cancers and cancers prediction: Development and internal validation study 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109710 PMID:39847948	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测宫颈癌前病变和癌症	结合临床数据和阴道镜图像的多模态深度学习模型，在预测CIN2+状态方面表现优于单独使用图像或临床数据的模型及临床医生的阴道镜印象	需要外部验证研究以评估模型的泛化能力	开发一种能够提高宫颈癌筛查和诊断客观性和可重复性的深度学习模型	6356例LEEP锥切/锥活检病例（金标准诊断）	数字病理	宫颈癌	深度学习	多模态深度学习模型	临床数据和阴道镜图像	6356例病例
204	2025-05-04	Structural and functional alterations in hypothalamic subregions in male patients with alcohol use disorder 2025-Mar-01, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.drugalcdep.2025.112554 PMID:39848134	研究论文	本研究探讨了酒精使用障碍（AUD）男性患者下丘脑亚区的结构和功能变化	首次使用深度学习算法对下丘脑进行亚区分割，并研究了AUD患者下丘脑亚区的体积和功能连接变化	样本量较小（24名患者和24名对照），且仅包括男性患者	研究酒精使用障碍对下丘脑亚区结构和功能的影响	男性酒精使用障碍患者和健康男性对照	神经影像学	酒精使用障碍	结构磁共振成像和静息态功能磁共振成像	深度学习算法	MRI图像	24名男性AUD患者和24名健康男性对照
205	2025-05-04	DenseSeg: joint learning for semantic segmentation and landmark detection using dense image-to-shape representation 2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03315-8 PMID:39849288	研究论文	提出了一种密集图像到形状表示方法，用于联合学习语义分割和标志点检测	通过密集图像到形状表示实现标志点检测和语义分割的联合学习，无需对标志点进行显式训练即可添加新标志点	在胸部X光设置中与基线方法性能相近，未显著超越	改进医学图像处理中的语义分割和标志点检测任务	胸部X光中的肺、心脏和锁骨，以及儿科手腕中的17种不同骨骼	计算机视觉	NA	全卷积架构	CNN	医学图像	两个医学数据集（胸部X光和儿科手腕图像）
206	2025-05-04	Scanner-based real-time three-dimensional brain + body slice-to-volume reconstruction for T2-weighted 0.55-T low-field fetal magnetic resonance imaging 2025-Mar, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06165-x PMID:39853394	research paper	开发了一种基于深度学习的自动化流程，用于0.55-T低场胎儿MRI的T2加权三维脑部和身体重建，并通过Gadgetron框架直接集成到扫描过程中	首次将自动化SVR运动校正方法直接集成到0.55-T低场胎儿MRI扫描过程中，实现了实时三维重建	研究样本量较小（前瞻性测试12例），且仅针对0.55-T低场MRI	开发并集成自动化SVR运动校正方法，以改进低场胎儿MRI的三维重建	胎儿脑部和身体的T2加权MRI图像	数字病理	胎儿发育	MRI，深度学习	深度学习管道	MRI图像	前瞻性测试12例（22-40周孕龄），回顾性测试83个0.55-T数据集
207	2025-05-04	Opportunistic AI for enhanced cardiovascular disease risk stratification using abdominal CT scans 2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102493 PMID:39854859	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的DL-CVDi评分，用于通过常规腹部CT扫描预测心血管疾病风险	利用常规腹部CT扫描中的机会性生物标志物，通过深度生存学习预测心血管疾病风险，提高了现有基线模型的预测一致性	未来研究需要在多民族队列中验证结果，并探索其在合并症患者中的效用	开发一种新型生物标志物，用于心血管疾病风险分层	心血管疾病风险预测	数字病理学	心血管疾病	CT扫描	深度学习	图像	NA
208	2025-05-04	Monkeypox diagnosis based on probabilistic K-nearest neighbors (PKNN) algorithm 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109676 PMID:39855034	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的猴痘诊断新方法，称为有效猴痘诊断策略（EMDS），通过预处理和诊断两个阶段实现	引入了基于四分位距（IQR）的新方法来拒绝输入图像数据集中的异常，并提出了一种新的K-最近邻分类器实例——概率K-最近邻（PKNN）算法	NA	开发一种高效的人工智能方法来诊断猴痘	猴痘皮肤图像和病变数据集（MSID和MSLD）	计算机视觉	猴痘	GoogleNet预训练深度学习模型，Leopard Seal Optimization（LSO）特征选择	PKNN（概率K-最近邻算法）	图像	两个公开的猴痘数据集（MSID和MSLD）
209	2025-05-04	[Deep learning algorithms for intelligent construction of a three-dimensional maxillofacial symmetry reference plane] 2025-Feb-18, Beijing da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Peking University. Health sciences PMID:39856515	研究论文	开发了一种基于动态图的深度学习算法MDGR-Net，用于智能配准三维颌面点云数据，为临床牙科应用中的数字设计与分析提供参考	提出了MDGR-Net关联方法，基于智能点云配准构建三维颌面对称参考平面，显著提高诊疗效率和效果，减少专家依赖	研究主要针对无明显畸形的患者，对于复杂畸形患者的适用性未明确说明	开发智能点云配准算法，构建三维颌面对称参考平面，提升临床牙科诊疗效率	400名无明显畸形的临床患者的三维颌面点云数据	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	MDGR-Net	三维点云	400名患者，通过数据增强生成2000个数据集
210	2025-05-04	Comparative Analysis of Recurrent Neural Networks with Conjoint Fingerprints for Skin Corrosion Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02062 PMID:39835935	研究论文	本研究旨在开发基于循环神经网络（RNNs）的深度学习模型，用于根据化学语言符号、分子亚结构、物理化学性质以及这三种性质的联合指纹（称为联合指纹）对化合物的皮肤腐蚀性进行分类	采用联合指纹（MACCS键和物理化学描述符）的BiLSTM模型在外部测试中表现出色，准确率达84.3%，AUC为89.8%，马修斯相关系数为57.6%，优于现有皮肤腐蚀模型	未明确提及样本量或数据集的局限性	开发深度学习模型以替代动物测试，用于皮肤腐蚀性评估	化学化合物的皮肤腐蚀性	机器学习	NA	深度学习	RNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU	化学语言符号、分子亚结构、物理化学性质	NA
211	2025-05-04	Deciphering Protein Secondary Structures and Nucleic Acids in Cryo-EM Maps Using Deep Learning 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01971 PMID:39838545	research paper	提出了一种基于深度学习的名为EMInfo的方法，用于在冷冻电镜密度图中检测蛋白质二级结构和核酸位置	开发了EMInfo这一深度学习工具，能够准确预测冷冻电镜图中的不同结构类别，填补了中分辨率冷冻电镜图结构建模的空白	仅在两套蛋白质-核酸复合物测试集上进行了评估，可能在其他类型生物分子上的表现有待验证	解决中分辨率冷冻电镜图结构建模中的蛋白质二级结构和核酸位置检测问题	冷冻电镜密度图中的蛋白质二级结构和核酸	computational biology	NA	cryo-EM	deep learning	image	两套蛋白质-核酸复合物测试集（包含中分辨率和高分辨率实验图谱）
212	2025-05-04	A two-branch framework for blood pressure estimation using photoplethysmography signals with deep learning and clinical prior physiological knowledge 2025-Feb-07, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adae50 PMID:39854841	研究论文	提出了一种结合深度学习和临床先验知识的双分支框架，用于通过光电容积图（PPG）信号无袖带估计血压	结合深度学习和临床先验知识，考虑不同时间段（早晨、下午和晚上）的血压变化，构建特定的收缩压和舒张压估计模型	NA	开发一种准确可靠的无创血压监测技术，用于连续健康监测和心血管疾病预防	光电容积图（PPG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	MobileViTv2, Vgg19	PPG信号	HRSD数据集和MIMIC-IV数据集
213	2025-05-04	Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes 2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190 PMID:39847609	研究论文	本研究通过全原子模拟和深度学习算法，探讨了抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜相互作用导致膜变形和水孔形成的全过程	首次揭示了PGLa的C端尾部灵活性在肽插入和寡聚化过程中的重要性	研究仅针对特定组成的膜系统(DMPC/DMPG)，结果在其他膜系统中的普适性有待验证	阐明PGLa抗菌肽诱导膜水孔形成的分子机制	抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜的相互作用	分子动力学模拟	细菌感染	全原子模拟，深度学习算法	深度学习关键中间体识别算法	分子动力学模拟数据	NA
214	2025-05-04	Automated detection of traumatic bleeding in CT images using 3D U-Net# and multi-organ segmentation 2025-Feb-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adae14 PMID:39854772	研究论文	提出了一种基于3D U-Net#和多器官分割的自动化方法，用于在CT图像中检测创伤性出血	结合了3D U-Net#模型和多器官分割技术，显著减少了假阳性率	假阳性率仍有76.2例/病例，处理时间较长（6.3±1.4分钟）	提高创伤性出血在CT图像中的自动化检测准确率	延迟期对比增强创伤CT图像	数字病理学	创伤	深度学习	3D U-Net#	CT图像	来自四个机构的延迟期对比增强创伤CT图像数据集
215	2025-05-04	High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning 2025-Feb-06, Cell IF:45.5Q1 DOI:10.1016/j.cell.2024.12.023 PMID:39855194	research paper	介绍了一种结合微流控技术和深度学习的集成框架PLATO，用于实现全组织切片中数千种蛋白质的高分辨率空间映射	PLATO框架结合了微流控技术和深度学习，实现了高分辨率的空间蛋白质组学分析，能够识别疾病状态相关的蛋白质动态	NA	探索空间蛋白质组学调控及其与遗传和环境因素的相互作用	小鼠小脑、大鼠绒毛和人类乳腺癌样本	digital pathology	breast cancer	microfluidics, deep learning	transfer learning	proteomics data	小鼠小脑、大鼠绒毛和人类乳腺癌样本
216	2025-05-04	Syn2Real: synthesis of CT image ring artifacts for deep learning-based correction 2025-Feb-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adad2c PMID:39842097	research paper	提出了一种名为Syn2Real的新方法，用于在图像域合成CT图像中的环形伪影，以支持深度学习校正方法的训练	开发了直接在图像域合成真实环形伪影的技术，无需依赖特定成像系统的物理特性，从而实现了训练数据的可扩展生产	NA	克服X射线计算机断层扫描（CT）中环形伪影带来的挑战，开发一种用于生成深度学习训练数据的新方法	CT图像中的环形伪影	computer vision	NA	深度学习	UNet, UNetpp, 扩散模型	CT图像	NA
217	2025-05-04	Functional profiling of the sequence stockpile: a protein pair-based assessment of in silico prediction tools 2025-Feb-04, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf035 PMID:39854283	研究论文	本文评估了现有蛋白质功能预测工具在预测非同源或远离已知蛋白质家族的蛋白质分子功能方面的潜力和局限性	通过评估蛋白质对的功能相似性，提出了一种超越功能注释词汇限制的新评估方法，并揭示了现有方法在预测缺乏参考的蛋白质功能方面的局限性	缺乏真实的蛋白质功能注释作为基准，且现有方法在预测非参考蛋白质功能方面表现不佳	评估现有蛋白质功能预测工具的预测能力，特别是在非同源或远离已知蛋白质家族的蛋白质上的表现	数千种非同源或远离已知蛋白质家族的蛋白质	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质序列	数千种蛋白质
218	2025-05-04	Advanced Distance-Resolved Evaluation of the Perienhancing Tumor Areas with FLAIR Hyperintensity Indicates Different ADC Profiles by MGMT Promoter Methylation Status in Glioblastoma 2025-Feb-03, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8493 PMID:39848779	research paper	本研究通过新型距离分辨3D评估方法，分析胶质母细胞瘤(GBM)周围增强浸润区的ADC值，探讨MGMT启动子甲基化状态对ADC分布的影响	首次采用距离分辨3D评估方法揭示GBM肿瘤核心周围组织的ADC分布特征，发现mMGMT与uMGMT在周围组织中的ADC分布差异	回顾性研究设计，样本量有限(n=101)，仅针对IDH野生型GBM患者	探究MGMT启动子甲基化状态是否影响GBM的MRI标记物特征	101例IDH野生型胶质母细胞瘤患者(43例mMGMT，58例uMGMT)	digital pathology	glioblastoma	MRI，FLAIR成像，ADC分析	深度学习分割模型	3D医学影像数据	101例IDH野生型GBM患者(43例甲基化，58例未甲基化)
219	2025-05-04	χ-sepnet: Deep Neural Network for Magnetic Susceptibility Source Separation 2025-Feb-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70136 PMID:39835664	research paper	开发了一种名为χ-sepnet的深度神经网络，用于磁化率源分离，以解决传统方法中的条纹伪影问题并减少数据采集时间	提出了两种基于深度学习的磁化率源分离流程，χ-sepnet- 和χ-sepnet- ，分别支持多回波GRE和多回波自旋回波（或快速自旋回波）输入以及仅多回波GRE输入	需要进一步评估各种疾病和病理条件下的应用效果	改进磁化率源分离方法，减少伪影并提高图像质量	健康受试者和多发性硬化症患者的脑部结构	医学影像处理	多发性硬化症	多回波GRE和多回波自旋回波（或快速自旋回波）成像	Deep Neural Network (DNN)	医学影像数据	250个病灶（来自多发性硬化症患者）
220	2025-05-04	Development of an artificial intelligence system to indicate intraoperative findings of scarring in laparoscopic cholecystectomy for cholecystitis 2025-Feb, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11514-2 PMID:39838147	research paper	开发了一种基于人工智能的系统，用于在腹腔镜胆囊切除术中指示胆囊炎引起的瘢痕组织	首次应用深度学习算法进行语义分割，以检测腹腔镜胆囊切除术中的瘢痕区域	样本量较小，仅包含21个病例的2025张图像，且外部验证数据仅20例	开发AI系统以减少腹腔镜胆囊切除术中胆管损伤的风险	急性胆囊炎患者的腹腔镜胆囊切除术视频图像	digital pathology	cholecystitis	deep learning	semantic segmentation algorithm	image	2025张图像来自21个病例，外加20例外部验证数据