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
23861	2025-10-07	Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach 2022-09-21, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.21.01229 PMID:35866648	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动化流程，用于建立全髋关节置换术影像注册表	采用分步式深度学习方法自动筛选和标注髋关节影像，实现了高效准确的影像注册表构建	研究为单中心回顾性研究，证据等级为IV级	建立自动化的全髋关节置换术影像注册表，实现影像的自动筛选和角度测量	20,378名接受初次或翻修全髋关节置换术患者的846,988份髋部和骨盆X光影像	计算机视觉	骨科疾病	X光摄影	CNN, 目标检测	医学影像	846,988份DICOM文件，来自20,378名患者	NA	EfficientNetB3, YOLOv5	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
23862	2025-10-07	Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images 2018-04-03, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2018.03.086 PMID:29617659	研究论文	本研究利用深度学习技术分析TCGA样本的H&E染色病理图像，绘制肿瘤浸润淋巴细胞空间分布图并探索其与分子特征的相关性	首次通过计算染色方法从H&E图像中提取肿瘤浸润淋巴细胞的空间组织模式，并将其与基因组数据和临床预后相关联	研究仅基于13种TCGA肿瘤类型，样本来源和图像质量可能存在异质性	探索肿瘤微环境中淋巴细胞空间分布模式与分子特征及临床预后的关联	TCGA数据库中的13种肿瘤类型的H&E染色病理图像	数字病理学	多种癌症类型	H&E染色，深度学习图像分析	CNN	病理图像	13种TCGA肿瘤类型的多样本集合	NA	卷积神经网络	NA	NA
23863	2025-10-07	PLPTP: A Motif-based Interpretable Deep Learning Framework Based on Protein Language Models for Peptide Toxicity Prediction 2025-Jun-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169115 PMID:40158838	研究论文	提出一种基于蛋白质语言模型的深度学习框架PLPTP，用于肽毒性预测	整合ESM2、BiLSTM和DNN模型，并结合基序分析增强模型可解释性，使用Focal Loss处理类别不平衡问题	NA	提高肽毒性预测的准确性，促进更安全的肽类药物设计	肽序列	生物信息学	NA	深度学习	ESM2, BiLSTM, DNN	肽序列数据	NA	NA	ESM2, BiLSTM, 深度神经网络	多个评估指标	NA
23864	2025-10-07	AI-Driven Microscopy: Cutting-Edge Approach for Breast Tissue Prognosis Using Microscopic Images 2025-May, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24788 PMID:39748498	研究论文	提出一种基于深度学习的AI驱动显微镜方法，用于乳腺组织微观图像的预后分析	将挤压激励模块和扩张密集卷积块集成到密集卷积网络中，结合注意力机制和多尺度特征提取技术	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	开发快速精确的临床诊断、病程分析和预后预测的计算机辅助分析方法	乳腺组织微观图像中的良恶性病变和八种乳腺亚型	数字病理学	乳腺癌	显微镜成像	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	DenseNet, VGGNet-19, ResNet152V2, EfficientNetV2-B1, DenseNet-121	准确率	NA
23865	2025-10-07	Highly-Efficient Differentiation of Reactive Lymphocytes in Peripheral Blood Using Multi-Object Detection Network With Large Kernels 2025-May, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24775 PMID:39760201	研究论文	提出一种高效的多目标检测网络用于外周血中反应性淋巴细胞的自动检测	引入空间到深度卷积(SPD-Conv)、动态大核注意力机制(DLKA)和渐进特征金字塔网络(AFPM)来提升密集小目标检测性能	NA	开发计算机辅助诊断系统用于反应性淋巴细胞检测	外周血中的反应性淋巴细胞和其他白细胞	计算机视觉	病毒感染相关疾病	深度学习	多目标检测网络	医学图像	NA	NA	SPD-Conv, DLKA, AFPN	mAP50	NA
23866	2025-10-07	Enhancing panoramic dental imaging with AI-driven arch surface fitting: achieving improved clarity and accuracy through an optimal reconstruction zone 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf006 PMID:39832267	研究论文	开发基于AI的自动化全景牙科成像方法，通过3D U-Net生成牙弓曲面并定义最优重建区域	提出使用3D U-Net深度学习模型生成牙弓曲面并定义最优3D重建区域的新方法	需要进一步测试在不同牙颌面结构患者中的鲁棒性能	开发自动生成更清晰、对齐良好的全景牙科视图的方法	312名患者的锥形束CT扫描数据	数字病理	牙科疾病	锥形束CT扫描	3D U-Net	医学影像	312名患者（平均年龄40岁，41.3%男性，58.7%女性）	NA	3D U-Net	牙根与牙槽骨对比度，交并比，像素值	NA
23867	2025-10-07	Deep learning-based segmentation of the mandibular canals in cone-beam CT reaches human-level performance 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae069 PMID:39932925	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的下颌管分割方法，在锥形束CT数据中达到人类专家水平的性能	首次实现基于深度学习的下颌管自动分割，在准确性和可靠性方面达到人类专家水平	样本量相对较小（90个CBCT扫描），验证集仅包含1个样本	为牙科种植治疗规划提供可靠高效的下颌管识别支持工具	下颌管解剖结构	计算机视觉	牙科疾病	锥形束CT成像	CNN	医学影像	90个CBCT扫描（训练集69个，验证集1个，测试集20个）	NA	分层卷积神经网络	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离, 5点Likert量表	NA
23868	2025-10-07	Deep learning image enhancement for confident diagnosis of TMJ osteoarthritis in zero-TE MR imaging 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae063 PMID:39989448	研究论文	评估深度学习技术在零回波时间MRI中用于去噪和伪影减少的有效性及其在颞下颌关节骨关节炎诊断中的临床应用价值	开发了一种新的深度学习技术，可同时实现ZTE-MRI的去噪和伪影减少，显著提高图像质量和诊断准确性	样本量较小（仅30名患者），需要更大规模的研究验证	评估深度学习图像增强技术在ZTE-MRI中的效果及其在颞下颌关节骨关节炎诊断中的临床应用	颞下颌关节（TMJ）	医学影像分析	颞下颌关节骨关节炎	零回波时间MRI（ZTE-MRI），锥形束CT（CBCT）	深度学习	医学影像	30名患者	NA	NA	信噪比（SNR），3点评分系统，Cohen's κ系数	NA
23869	2025-10-07	Predicting and Explaining Cognitive Load, Attention, and Working Memory in Virtual Multitasking 2025-May, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549850 PMID:40063446	研究论文	本研究利用深度学习模型预测虚拟现实多任务环境中的认知负荷、注意力与工作记忆，并通过SHAP分析解释关键特征	首次结合眼动追踪、头部运动与生理指标（心率、皮电反应）综合预测虚拟现实多任务场景中的认知状态，并采用可解释性分析方法	依赖单一公开数据集（VRWalking），模型架构相对简单，未进行跨场景验证	开发能够预测和解释虚拟现实多任务环境中用户认知状态的模型	虚拟现实多任务环境中的用户认知状态（身体负荷、心理负荷、工作记忆、注意力）	机器学习	NA	眼动追踪，头部运动追踪，心率监测，皮电反应测量	深度学习	时间序列生理数据，运动追踪数据	VRWalking公开数据集（具体样本量未明确说明）	NA	NA	准确率	NA
23870	2025-10-07	Predicting Respiratory Disease Mortality Risk Using Open-Source AI on Chest Radiographs in an Asian Health Screening Population 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240628 PMID:40172326	研究论文	评估开源深度学习算法CXR-Lung-Risk在亚洲健康筛查人群中预测呼吸系统疾病死亡风险的预后价值	首次在亚洲健康筛查人群中验证开源深度学习算法对呼吸系统疾病死亡风险的预测能力，并采用时间序列聚类分析进行纵向风险轨迹研究	单中心回顾性研究，样本来源单一，需要多中心前瞻性研究进一步验证	评估基于胸部X光片的深度学习算法对呼吸系统疾病死亡风险的预测价值	接受健康筛查的亚洲人群的胸部X光片	数字病理	肺癌	胸部X光摄影	深度学习	图像	36,924名个体（22,352名男性），中位年龄58岁	开源框架（具体未说明）	CXR-Lung-Risk	风险比, 置信区间, 似然比检验	NA
23871	2025-04-04	scAtlasVAE: a deep learning framework for generating a human CD8+ T cell atlas 2025-May, Nature reviews. Cancer DOI:10.1038/s41568-025-00811-0 PMID:40175619	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
23872	2025-05-01	Analyzing resuscitation conference content through the lens of the chain of survival 2025-May, Resuscitation plus IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.resplu.2025.100951 PMID:40297165	研究论文	通过生存链框架分析复苏会议的内容	首次使用生存链框架对复苏会议摘要进行系统分析，并考察了人工智能和机器学习在数据分析中的应用	仅分析了两大会议的数据，可能无法代表所有复苏科学会议的情况	了解复苏科学会议中讨论的主题分布及其与生存链框架的对应关系	复苏会议摘要	医学信息学	心血管疾病	机器学习	NA	文本	Resuscitation 2024的54篇摘要和Resuscitation Science Symposium 2024的47篇摘要	NA	NA	NA	NA
23873	2025-10-07	Determinants of ascending aortic morphology: cross-sectional deep learning-based analysis on 25 073 non-contrast-enhanced NAKO MRI studies 2025-Apr-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf081 PMID:40052574	研究论文	基于深度学习自动分析25073例非对比增强MRI数据，研究升主动脉形态的决定因素	首次在大规模流行病学队列中应用深度学习自动分割胸主动脉，并结合因果分析揭示升主动脉直径的决定因素	研究为横断面设计，无法确定因果关系的时间顺序，且仅基于德国人群数据	探究升主动脉形态的决定因素及其与心血管健康的关系	25073名德国国家队列(NAKO)参与者的非对比增强磁共振血管成像数据	医学影像分析	心血管疾病	非对比增强磁共振血管成像(NC-MRA)	深度学习	3D MRI图像	25073例NC-MRA研究	NA	NA	决定系数(r²), P值	NA
23874	2025-10-07	Hyperspectral Imaging and Deep Learning for Quality and Safety Inspection of Fruits and Vegetables: A Review 2025-Apr-30, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.4c11492 PMID:40237548	综述	本文综述了高光谱成像技术结合深度学习方法在果蔬质量安全检测中的应用现状与前景	系统整合高光谱成像与深度学习技术在果蔬质量检测中的最新应用，提出未来研究方向包括成本优化、个性化特征提取和模型泛化能力提升	NA	探讨高光谱成像与深度学习技术在果蔬质量安全检测中的应用潜力与发展方向	水果和蔬菜的质量安全检测	计算机视觉	NA	高光谱成像技术	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	检测精度, 检测效率	NA
23875	2025-10-07	Advances in Infant Cry Paralinguistic Classification-Methods, Implementation, and Applications: Systematic Review 2025-Apr-29, JMIR rehabilitation and assistive technologies DOI:10.2196/69457 PMID:40163619	系统综述	本文系统综述了过去24年婴儿哭声分类方法、实施和应用方面的进展	首次系统性地回顾婴儿哭声分类领域24年的发展历程，识别了从传统统计方法向机器学习和深度学习方法的转变趋势	90%的模型未在实际应用中部署，数据隐私和保密性考虑不足，联邦学习等去噪技术使用有限	系统回顾婴儿哭声分类技术的进展，识别该领域的最新趋势和发展方向	婴儿哭声信号	自然语言处理	NA	音频信号处理	机器学习,深度学习,混合方法	音频	126项符合条件的研究	NA	NA	NA	NA
23876	2025-10-07	Renewable energy forecasting using optimized quantum temporal model based on Ninja optimization algorithm 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97109-w PMID:40289143	研究论文	本研究提出一种基于忍者优化算法的优化量子时序模型，用于提高可再生能源预测性能	首次将忍者优化算法(NiOA)与量子时序模型(QTM)结合，通过二进制忍者优化引擎实现特征选择优化	未明确说明数据集的具体规模和来源，缺乏与其他先进深度学习模型的详细对比	优化可再生能源预测的准确性和性能	可再生能源预测系统	机器学习	NA	深度学习，优化算法	量子时序模型(QTM)	可再生能源时间序列数据	NA	NA	量子时序模型	准确率，RMSE	NA
23877	2025-05-01	The evaluation model of engineering practice teaching with complex network analytic hierarchy process based on deep learning 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99777-0 PMID:40289170	研究论文	本研究构建了一种基于物联网技术、复杂网络层次分析法和深度学习的工程实践教学评价模型，旨在提升高校工程实践教学质量管理效率	结合物联网技术、复杂网络层次分析法和深度学习（RNN和CNN）构建全新教学评价模型，并引入动态特性实现模型持续更新以适应教育环境变化	模型预测一致性存在波动（76-98%），且样本数据为模拟生成（500名学生），需进一步验证实际应用效果	优化高校工程实践教学质量评价体系	高校工程实践教学课程及学生表现数据	教育技术	NA	NLP、GAN、复杂网络分析	RNN、CNN	课程文本数据、学生表现数据	10个专业的500名学生模拟数据	NA	NA	NA	NA
23878	2025-05-01	Leveraging multi-source data and teleconnection indices for enhanced runoff prediction using coupled deep learning models 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00115-1 PMID:40289219	research paper	本研究通过结合统计和深度学习方法，提出了两种创新的耦合模型SRA-SVR和SRA-MLPR，以提高径流预测的准确性和稳定性	结合了统计和深度学习方法的优势，利用逐步回归分析处理高维数据和多重共线性，同时整合了80个大气环流指数作为遥相关变量	研究仅以雅砻江流域为案例进行模型验证，未在其他流域进行广泛测试	提高中长期的径流预测准确性，以支持洪水控制、干旱恢复、水资源开发和生态改善	雅砻江流域的径流数据	machine learning	NA	Stepwise Regression Analysis (SRA), Support Vector Regression (SVR), Multi-Layer Perceptron Regression (MLPR), SHAP analysis	SRA-SVR, SRA-MLPR	hydrological data, atmospheric circulation indices	雅砻江流域的径流数据及80个大气环流指数	NA	NA	NA	NA
23879	2025-05-01	Sweet pepper yield modeling via deep learning and selection of superior genotypes using GBLUP and MGIDI 2025-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99779-y PMID:40289216	研究论文	通过深度学习和GBLUP、MGIDI方法对甜椒产量进行建模并筛选优良基因型	结合卷积神经网络（CNN）模型与基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）和多性状基因型-理想型距离指数（MGIDI），有效预测甜椒产量并筛选优良基因型	研究仅涉及29个甜椒种质，样本量较小	提高甜椒产量预测和优良基因型筛选的效率	甜椒（Capsicum annuum L.）种质	数字农业	NA	ISSR标记、深度学习	CNN、GBLUP、MGIDI	形态性状数据、基因组数据	29个甜椒种质，每个种质3个重复	NA	NA	NA	NA
23880	2025-10-07	Predicting Short-Term Mortality in Patients With Acute Pulmonary Embolism With Deep Learning 2025-Apr-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-24-0630 PMID:39617426	研究论文	开发基于深度学习的多模态模型预测急性肺栓塞患者的短期死亡率	首次将对比增强多排计算机断层扫描与临床/人口统计学数据结合，构建多模态深度学习模型用于急性肺栓塞死亡率预测	样本量相对较小（207例患者），仅包含单中心数据	开发优于传统PESI评分的急性肺栓塞短期死亡率预测模型	急性肺栓塞患者	医学影像分析	肺栓塞	对比增强多排计算机断层扫描	CNN, Transformer	影像数据, 临床数据, 人口统计学数据	207例急性肺栓塞患者（其中53例死亡）	NA	多模态深度学习架构	AUC	NA