深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
22341	2025-10-07	Predictive Maintenance and Fault Detection for Motor Drive Control Systems in Industrial Robots Using CNN-RNN-Based Observers 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010025 PMID:39796814	研究论文	提出一种基于CNN-RNN混合深度学习框架的工业机器人电机驱动系统预测性维护与故障检测方法	开发了新型CNN-RNN混合架构，相比现有CNN-LSTM方法具有更简单的结构和更低复杂度，能实现更快的处理速度	NA	提高工业机器人直流电机驱动系统的预测性维护和故障检测精度	工业机器人的直流电机驱动系统	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN	传感器数据（气温、过程温度、转速等）	NA	NA	CNN-RNN混合架构	准确率, 精确率	NA
22342	2025-10-07	Predicting the tumor microenvironment composition and immunotherapy response in non-small cell lung cancer from digital histopathology images 2024-Dec-19, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00765-w PMID:39702609	研究论文	开发了一种名为HistoTME的弱监督深度学习方法，直接从非小细胞肺癌组织病理学图像预测肿瘤微环境组成和免疫治疗反应	首次提出直接从数字组织病理学图像推断肿瘤微环境组成的弱监督深度学习方法，无需额外分子检测	研究基于特定肺癌类型，外部验证队列规模有限，需要进一步多中心验证	预测非小细胞肺癌肿瘤微环境组成和免疫检查点抑制剂治疗反应	非小细胞肺癌患者的数字组织病理学图像	数字病理学	肺癌	数字组织病理学成像	深度学习	全切片图像	652名患者的外部临床队列	NA	HistoTME	Pearson相关系数, AUROC	NA
22343	2025-10-07	Systematic benchmarking of deep-learning methods for tertiary RNA structure prediction 2024-Dec, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012715 PMID:39775239	研究论文	系统评估深度学习在RNA三级结构预测中的性能表现	首次对最先进的RNA结构预测深度学习方法进行系统性基准测试，并识别影响性能的关键因素	大多数方法无法预测RNA中的非沃森-克里克碱基对，且对新RNA或合成RNA的预测性能提升有限	评估和比较深度学习在RNA三级结构预测中的性能	RNA分子的三级结构	机器学习	NA	多序列比对，二级结构预测	深度学习	RNA序列和结构数据	多样化数据集中的多个RNA目标	NA	DeepFoldRNA, DRFold	NA	NA
22344	2025-10-07	LOGOWheat: deep learning-based prediction of regulatory effects for noncoding variants in wheats 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae705 PMID:39789857	研究论文	开发基于深度学习的LOGOWheat工具，用于预测小麦非编码变异的调控效应	首次将基于自注意力的上下文预训练语言模型应用于小麦基因组，整合表观基因组数据进行微调以识别基因组序列中的调控代码	NA	预测小麦非编码变异的调控功能	小麦基因组非编码变异	自然语言处理	NA	表观基因组分析	自注意力机制,预训练语言模型	基因组序列,表观基因组数据	NA	NA	Transformer	AUROC,AUPRC	NA
22345	2025-10-07	Deep learning to assess microsatellite instability directly from histopathological whole slide images in endometrial cancer 2024-May-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01131-7 PMID:38811811	研究论文	开发基于深度学习的模型直接从子宫内膜癌组织病理学全切片图像评估微卫星不稳定性状态	首次提出直接从H&E染色全切片图像评估MSI状态的深度学习方法，无需传统分子检测	研究基于TCGA单一数据库，需要外部验证	开发快速准确的子宫内膜癌微卫星不稳定性评估方法	子宫内膜癌患者的组织病理学全切片图像	数字病理学	子宫内膜癌	H&E染色全切片成像	深度学习	图像	529名患者来自癌症基因组图谱(TCGA)	NA	NA	F-measure,准确率,精确率,灵敏度	NA
22346	2025-10-07	Decoding imagined speech with delay differential analysis 2024, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2024.1398065 PMID:38826617	研究论文	本研究探索了一种新型非线性信号处理方法——延迟微分分析在语音解码中的应用	首次将延迟微分分析应用于语音解码任务，并与所有公开可用的深度学习方法进行系统比较	受限于现有EEG数据集的小规模和异质性，以及公开代码的有限可用性	探索非线性信号处理方法在语音解码中的性能表现	想象语音解码	自然语言处理	NA	延迟微分分析	NA	EEG信号	两个公共想象语音解码数据集	NA	NA	分类准确率	NA
22347	2025-10-07	Improving Psychiatry Services with Artificial Intelligence: Opportunities and Challenges 2024, Turk psikiyatri dergisi = Turkish journal of psychiatry DOI:10.5080/u27604 PMID:39783807	综述	探讨人工智能在精神卫生服务中的应用潜力与挑战，特别关注土耳其语境下的实施策略	系统分析大型语言模型等AI技术在精神科诊疗中的创新应用，并提出针对土耳其文化语言特点的本地化适配策略	存在算法偏见、数据隐私、伦理问题和大型语言模型幻觉现象等实施障碍	研究人工智能如何改善精神卫生服务的可及性和诊断准确性	精神障碍患者及精神卫生服务体系	自然语言处理	精神疾病	机器学习、深度学习	大型语言模型	语音模式、神经影像、行为测量数据	NA	NA	NA	NA	NA
22348	2025-10-07	Single subject prediction of brain disorders in neuroimaging: Promises and pitfalls 2017-01-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2016.02.079 PMID:27012503	综述	本文系统综述了基于神经影像的脑疾病个体预测研究现状，分析该领域的挑战与未来发展方向	提供了迄今为止最全面的神经影像个体预测脑疾病研究综述，并从机器学习角度系统分析了研究中的主要缺陷	样本量有限是该领域的主要瓶颈，研究结果的可推广性仍需验证	评估神经影像技术在脑疾病个体预测中的应用潜力与局限性	精神分裂症、轻度认知障碍、阿尔茨海默病、抑郁症、自闭症谱系障碍和注意缺陷多动障碍患者	医学影像分析	神经精神疾病	结构MRI、功能MRI、扩散MRI	机器学习、深度学习	神经影像数据	综述了200多篇研究报告的样本数据	NA	NA	准确率	NA
22349	2025-10-07	Deep Learning Reconstruction of Prospectively Accelerated MRI of the Pancreas: Clinical Evaluation of Shortened Breath-Hold Examinations With Dixon Fat Suppression 2025-Feb-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001110 PMID:39043213	研究论文	评估深度学习重建算法在胰腺MRI检查中缩短屏气时间并提升图像质量的临床效果	首次在前瞻性研究中将深度学习重建算法应用于上腹部加速MRI，针对胰腺病理进行临床验证	单中心研究，样本量有限（32名参与者），缺乏多中心验证	研究深度学习重建算法对胰腺MRI检查时间、图像质量和诊断信心的影响	患有各种胰腺疾病的患者	医学影像分析	胰腺疾病	磁共振成像（MRI），Dixon脂肪抑制技术	深度学习重建算法	医学影像	32名参与者（平均年龄62±19岁，20名男性）	NA	NA	信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），图像清晰度，图像质量，诊断信心，病变显着性	1.5 T MRI扫描仪
22350	2025-10-07	Artificial T1-Weighted Postcontrast Brain MRI: A Deep Learning Method for Contrast Signal Extraction 2025-Feb-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001107 PMID:39074258	研究论文	提出一种基于深度学习的对比信号提取方法，用于从非对比和低剂量图像合成人工T1加权全剂量脑部MRI图像	提出新的对比信号提取方法，并与两种现有最先进方法进行性能比较	部分图像与参考图像的互换性仍不充分	减少钆基对比剂使用，降低医疗成本、环境影响和患者暴露风险	脑部磁共振成像	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像	深度学习	医学图像	213名参与者，其中50名作为测试集	NA	NA	假阳性病变计数, 互换性评分, 对比增强评分, 一致性评分	NA
22351	2025-10-07	Trap colour strongly affects the ability of deep learning models to recognize insect species in images of sticky traps 2025-Feb, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8464 PMID:39377441	研究论文	本研究探讨了粘虫板颜色和成像设备对深度学习模型识别昆虫物种性能的影响	首次系统研究粘虫板颜色对深度学习模型识别昆虫物种性能的影响，并采用特征选择算法分析关键影响因素	仅测试了MobileNetV2架构，未评估其他深度学习模型在不同颜色粘虫板上的表现	研究粘虫板颜色和成像设备对深度学习模型害虫分类性能的影响	粘虫板上的昆虫物种	计算机视觉	NA	深度学习,图像识别	CNN	图像	NA	NA	MobileNetV2	准确率,F1分数	NA
22352	2025-10-07	Bioimaging and the future of whole-organismal developmental physiology 2025-Feb, Comparative biochemistry and physiology. Part A, Molecular & integrative physiology DOI:10.1016/j.cbpa.2024.111783 PMID:39581226	评论	本文探讨了生物成像和计算机视觉在整体有机体发育生理学研究中的潜力和挑战	提出计算机视觉技术可在不同物种、生命阶段和实验间转移应用，推动发育生理学的表型组学研究	图像分析而非图像采集成为研究瓶颈，且量化发育生物学的复杂性长期困扰研究人员	评估成像技术作为测量整体有机体发育生理学手段的重要性	发育中的动物生长和功能	计算机视觉	NA	生物成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
22353	2025-10-07	Unveiling the power of artificial intelligence for image-based diagnosis and treatment in endodontics: An ally or adversary? 2025-Feb, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14163 PMID:39526945	综述	本文综述了人工智能在牙髓病学中基于图像的诊断与治疗应用，探讨其作为辅助工具或潜在挑战的双重角色	系统评估AI在2D和3D影像中的表现，首次在牙髓病学领域对比AI与专家放射科医生的诊断精度，并探讨放射组学与AI结合的潜力	部分研究依赖体外或离体数据集训练AI模型，这些数据集无法复现临床环境的复杂性，可能影响AI应用的可靠性	评估人工智能在牙髓病学影像诊断和治疗中的应用价值与发展前景	牙髓病学中的二维和三维影像数据，包括根尖周病变、根尖周X线片、全景X线片和锥形束CT扫描	计算机视觉	牙髓疾病	深度学习，影像组学	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	准确率，灵敏度，特异性	NA
22354	2025-10-07	MRI-Seed-Wizard: combining deep learning algorithms with magnetic resonance imaging enables advanced seed phenotyping 2025-Jan-10, Journal of experimental botany IF:5.6Q1 DOI:10.1093/jxb/erae408 PMID:39383098	研究论文	开发结合深度学习与磁共振成像的新型种子表型分析工具MRI-Seed-Wizard	首次将深度学习算法与非侵入性磁共振成像结合应用于植物MRI领域，实现种子内部结构的三维无损评估	未明确说明样本数量限制或算法在其它作物上的泛化能力	开发自动化种子表型分析工具，实现种子形态和内部特征的无损量化	小麦和大麦谷物种子	计算机视觉	NA	磁共振成像	深度学习算法	MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
22355	2025-10-07	Deep learning-based lymph node metastasis status predicts prognosis from muscle-invasive bladder cancer histopathology 2025-Jan-10, World journal of urology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00345-025-05440-8 PMID:39792275	研究论文	开发基于深度学习的模型从肌肉浸润性膀胱癌组织病理学图像预测淋巴结转移状态并验证其预后价值	首次使用深度学习直接从H&E染色组织学图像预测MIBC淋巴结转移状态，并验证aiN评分的独立预后价值	需要在前瞻性研究中进一步验证，样本量相对有限	预测肌肉浸润性膀胱癌淋巴结转移状态并评估其预后价值	肌肉浸润性膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	H&E染色组织病理学	深度学习	组织病理学图像	训练集323例（TCGA），外部验证集139例（武汉大学人民医院）	NA	UNI	AUC, 风险比	NA
22356	2025-10-07	Machine learning assisted plasmonic metascreen for enhanced broadband absorption in ultra-thin silicon films 2025-Jan-09, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01723-8 PMID:39779674	研究论文	提出一种数据驱动的等离子体元屏幕，通过深度学习框架优化设计，实现超薄硅薄膜中宽带光吸收的显著增强	结合双纳米环银阵列与深度学习逆向设计策略，在20纳米超薄非晶硅层中实现超过100%的光吸收增强	未明确说明实验样本数量和深度学习模型的泛化能力	提高超薄硅薄膜的光吸收效率而不增加活性层厚度	等离子体元屏幕和超薄非晶硅薄膜	机器学习	NA	等离子体共振技术，深度学习逆向设计	深度学习	吸收光谱数据，设计参数	NA	NA	NA	吸收增强百分比	NA
22357	2025-10-07	A hybrid machine learning approach for the personalized prognostication of aggressive skin cancers 2025-Jan-08, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01329-9 PMID:39779875	研究论文	开发了一种名为DeepMerkel的混合机器学习方法，用于默克尔细胞癌的个性化预后预测	结合深度学习特征选择与改进的XGBoost框架，开发了首个针对默克尔细胞癌的个性化预后工具	NA	开发个性化预后工具以改善默克尔细胞癌的临床管理	默克尔细胞癌患者	机器学习	皮肤癌	机器学习	深度学习, XGBoost	临床信息	NA	XGBoost	混合架构（深度学习特征选择+XGBoost）	预测性能	基于网络的工具
22358	2025-10-07	Effective BCDNet-based breast cancer classification model using hybrid deep learning with VGG16-based optimal feature extraction 2025-Jan-08, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01538-4 PMID:39780045	研究论文	提出基于BCDNet的乳腺癌分类模型，使用VGG16进行特征提取并通过混合深度学习实现肿瘤良恶性分类	提出新型BCDNet深度学习模型，采用RPAOSM-ESO算法优化权重参数，结合VGG16特征提取和AHDNAM分类方法	仅使用超声图像数据，未与其他成像方式对比；模型在泛化性方面仍需进一步验证	设计有效的乳腺癌早期诊断模型，准确分类肿瘤良恶性以降低死亡率	乳腺肿瘤超声图像	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	深度学习,CNN,注意力机制	图像	NA	NA	VGG16,ASPP,DTCN,1DCNN	准确率	NA
22359	2025-10-07	Hybrid natural language processing tool for semantic annotation of medical texts in Spanish 2025-Jan-08, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05949-6 PMID:39780059	研究论文	开发了一种基于深度学习和词典的混合自然语言处理工具，用于西班牙语医学文本的语义标注	结合了基于词典的系统和Transformer模型，专门针对西班牙语医学文本进行命名实体识别和标准化	仅针对西班牙语医学文本，未在其他语言上进行验证	开发西班牙语医学文本的语义标注工具	西班牙语医学文本，包括临床试验和临床病例	自然语言处理	NA	自然语言处理，命名实体识别	Transformer	文本	1200个标注文本，200个新文本用于外部验证	Hugging Face	RoBERTa, mBERT, mDeBERTa	F1分数	NA
22360	2025-10-07	Feasibility of occlusal plane in predicting the changes in anteroposterior mandibular position: a comprehensive analysis using deep learning-based three-dimensional models 2025-Jan-08, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05345-9 PMID:39780117	研究论文	本研究通过深度学习重建三维模型，分析咬合平面倾斜度与前後下颌位置变化的关系	首次使用深度学习重建CBCT三维模型，系统比较七种咬合平面倾斜度对下颌位置变化的预测能力	样本量相对有限（115个三维模型），需要更大样本验证	探索咬合平面倾斜度预测前後下颌位置变化的可行性	115个基于CBCT重建的三维下颌模型	医学影像分析	颌面畸形	锥形束计算机断层扫描（CBCT），口内扫描	深度学习	三维医学影像	115个三维模型	NA	NA	AUC, 相关系数, P值	NA