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
221	2025-09-10	Using deep learning to predict internalizing problems from brain structure in youth 2025-May-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.28.625869 PMID:40654936	研究论文	使用深度学习基于青少年大脑结构预测内化问题（如焦虑和抑郁）的横断面及纵向恶化轨迹	首次结合四个大规模数据集，利用脑结构特征通过深度学习预测内化问题的生物标志物，特别在神经发育条件人群中表现突出	纵向模型在普通人群样本中预测性能欠佳（AUC=0.66），仅在小规模外部测试集上表现良好	探索内化问题的生物标志物并预测其临床发展轨迹	青少年群体，特别关注神经发育（ND）条件个体	机器学习	精神健康疾病	深度学习	深度学习模型	脑结构数据（厚度、表面积、体积）	横断面分析14,523人，纵向分析10,540人
222	2025-09-10	In vitro evaluation of multi-protein chimeric antigens in effectively clearing the blood stage of Plasmodium falciparum 2025-04-19, Vaccine IF:4.5Q2 DOI:10.1016/j.vaccine.2025.126952 PMID:40037124	研究论文	本研究评估了针对恶性疟原虫血液阶段的多蛋白嵌合抗原在体外清除感染的有效性	采用多抗原免疫优势肽序列组合策略解决多态性和冗余问题，并首次应用深度学习量化流体条件下的红细胞粘附	目前仅为体外初步研究结果，尚未进行体内实验验证	开发针对恶性疟原虫血液阶段的有效疫苗策略	恶性疟原虫血液阶段的PfEMP1蛋白和裂殖子表面蛋白	传染病学	疟疾	表位定位微阵列、微流体器官芯片系统、深度学习量化方法	深度学习	蛋白质序列数据、免疫学检测数据、图像数据	使用疟疾感染患者样本进行抗体检测，具体样本数量未明确说明
223	2025-09-10	MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis 2025-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.01.621613 PMID:39554149	研究论文	本研究通过多组学分析和深度学习模型揭示了转录因子MEF2C调控心脏管形态发生的谱系特异性基因调控网络	首次构建了流出道、心室和流入道分段特异性发育轨迹，并发现MEF2C缺失导致心脏后部化特征及NR2F2活性增强的新机制	研究主要基于模式生物胚胎，人类临床相关性需进一步验证	解析早期心脏形成过程中谱系特异性基因调控网络	野生型和MEF2C缺失型胚胎的心脏发育过程	发育生物学	先天性心脏病	单核RNA测序、ATAC测序、多组学整合分析、深度学习建模	深度学习模型	基因组学数据、表观遗传学数据	野生型和基因敲除胚胎的时间序列样本
224	2025-09-10	Image-based Mandibular and Maxillary Parcellation and Annotation using Computer Tomography (IMPACT): A Deep Learning-based Clinical Tool for Orodental Dose Estimation and Osteoradionecrosis Assessment 2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324199 PMID:40166584	研究论文	提出一种基于深度学习的自动分割框架，用于放射治疗CT图像中下颌骨、上颌骨分区及牙齿的精确分割，以支持剂量评估和骨坏死风险评估	首次开发与ClinRad ORN分期系统对齐的深度学习自动分割工具，实现下颌骨/上颌骨分区及单个牙齿的精确分割，并集成剂量学验证	对数据中经常缺失的牙齿和子区域分割适用性有限，部分结构分割Dice值较低（如上前磨牙仅0.69）	开发临床工具用于口腔剂量估计和放射性骨坏死评估	头颈癌患者的颌骨结构和牙齿	数字病理	头颈癌	计算机断层扫描（CT）	Swin UNETR, ResUNet	医学影像（CT图像）	未明确说明样本数量，但包含手动标注的下颌骨/上颌骨子区域和单个牙齿数据
225	2025-09-10	Artificial intelligence automation of echocardiographic measurements 2025-Mar-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324215 PMID:40166567	研究论文	开发并验证用于自动测量超声心动图参数的开源深度学习模型EchoNet-Measurements	首次开源能够自动化完成18项超声心动图解剖和多普勒测量的深度学习语义分割模型，并在大规模数据集上验证其与专业技师测量结果的高度一致性	研究主要基于两家医疗机构的数据，需要进一步在多中心验证模型的泛化能力	通过人工智能技术自动化超声心动图测量，减轻临床医生负担并提高测量效率	超声心动图图像和数据	计算机视觉	心血管疾病	深度学习语义分割	深度学习模型	医学图像	155,215项研究中的877,983次超声心动图测量，来自Cedars-Sinai医学中心和斯坦福医疗中心的独立验证数据集
226	2025-09-10	AgeNet-SHAP: An explainable AI approach for optimally mapping multivariate regional brain age and clinical severity patterns in Alzheimer's disease 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.28.25323097 PMID:40093264	研究论文	开发一种可解释AI方法AgeNet-SHAP，用于识别阿尔茨海默病中多变量脑区年龄模式与临床严重性的关联	首次将深度学习模型与SHAP特征重要性技术结合，探索多变量脑区与年龄的关联，而非传统的单变量关系	NA	通过可解释AI方法优化脑年龄预测并识别与阿尔茨海默病临床严重性相关的脑区模式	人类大脑区域（通过MRI数据）及阿尔茨海默病 continuum（认知正常者、MCI患者、AD患者）	机器学习	阿尔茨海默病	MRI脑成像，SHAP可解释性技术	深度学习（AgeNet），传统机器学习模型	图像（MRI脑扫描数据）	668个样本
227	2025-09-10	Mean pulmonary artery pressure prediction with explainable multi-view cardiovascular magnetic resonance cine series deep learning model 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2024.101133 PMID:39645082	研究论文	使用可解释的多视角心血管磁共振电影序列深度学习模型非侵入性预测平均肺动脉压	开发了首个基于多视角心脏MR电影序列的可解释CNN模型，能够同时预测mPAP并识别关键影像特征	研究基于1646例检查数据，需要更大样本量验证泛化能力	通过深度学习非侵入性估计右心导管术测量的血流动力学参数	肺动脉高压患者的心脏磁共振影像数据	医学影像分析	肺动脉高压	心脏磁共振成像	CNN	影像序列	1646例检查
228	2025-09-10	VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal position in the C. elegans ventral nerve cord 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331188 PMID:40875629	研究论文	开发了一个基于机器学习的半自动化软件工具包VNC-Dist，用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元细胞体的位置	结合深度学习（改进的SAM模型）和其他工具，用计算机辅助方法替代手动测量，实现更快速准确的神经元位置量化	NA	研究控制腹神经索神经元定位和排列的细胞和分子机制	秀丽隐杆线虫腹神经索中的运动神经元	计算机视觉	NA	深度学习，改进的Segment Anything Model (SAM)	SAM	显微镜图像	多个已知破坏神经元定位的遗传突变体
229	2025-09-10	Improvement of mask R-CNN and deep learning for defect detection and segmentation in electronic products 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329945 PMID:40920847	研究论文	提出基于YOLOv5和Mask R-CNN的多任务联合学习框架Y-MaskNet，用于电子产品的缺陷检测与分割	结合YOLOv5的高效目标检测能力和Mask R-CNN的精细分割能力，通过多任务学习框架优化模型整体性能	NA	提高电子产品缺陷检测与分割的精度和效率	电子产品缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5, Mask R-CNN, Y-MaskNet	图像	PCB缺陷数据集
230	2025-09-10	Rapid label-free identification of seven bacterial species using microfluidics, single-cell time-lapse phase-contrast microscopy, and deep learning-based image and video classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330265 PMID:40920893	研究论文	本研究利用微流控芯片捕获单细胞细菌生长的时间推移相位对比显微镜图像，结合深度学习模型实现七种细菌物种的快速无标记识别	将先前四种细菌的识别扩展到七种常见人类病原体，并评估实时性能、训练集大小和数据质量的影响，同时研究纹理和形态特征对分类器的贡献	仍需解决直接从血液中分离细菌的挑战，并在多样化临床分离株上验证方法	开发一种快速无标记的细菌物种识别方法，以改善细菌感染的早期诊断和治疗	七种常见人类病原体：铜绿假单胞菌、大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、粪肠球菌、奇异变形杆菌和金黄色葡萄球菌	计算机视觉	细菌感染	微流控芯片技术、单细胞时间推移相位对比显微镜	CNN, Vision Transformers	图像, 视频	未明确指定样本数量，但涉及七种细菌物种的单细胞生长时间序列数据
231	2025-09-10	Artificial intelligence in wearable biosensing: Enhancing data analysis and decision-making 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.06.012 PMID:40921531	研究论文	探讨人工智能与可穿戴生物传感器结合在个性化医疗中的数据分析和决策支持应用	提出多模态大语言模型(MLLM)与可穿戴设备融合的创新框架，实现复杂健康数据的实时分析和个性化推荐	NA	提升可穿戴生物传感器的数据处理效率和实时决策能力	可穿戴生物传感器和健康监测数据	机器学习	NA	机器学习、深度学习、MLLM	多模态大语言模型(MLLM)	生理数据	NA
232	2025-09-10	Deep learning-assisted detection of psychoactive water pollutants using behavioral profiling of zebrafish embryos 2024-12-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136358 PMID:39486333	研究论文	结合斑马鱼胚胎行为表型分析与深度学习，开发检测水体精神活性污染物的新方法	首次将斑马鱼胚胎行为分析与深度学习模型结合用于水体污染物检测，并通过可解释性分析验证模型关注的关键行为特征	模型准确率为65.35%，仍有提升空间；仅针对17种精神活性化合物进行验证	开发新型水体污染物检测方法，推进环境毒理学研究和水污染控制	斑马鱼胚胎	计算机视觉	NA	行为表型分析	ResNet101	运动轨迹数据	17种精神活性化合物，环境相关浓度（1和10μg/L）下的斑马鱼胚胎行为数据
233	2025-09-10	Automated segmentation of soft X-ray tomography: native cellular structure with sub-micron resolution at high throughput for whole-cell quantitative imaging in yeast 2024-Nov-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.31.621371 PMID:39554159	研究论文	开发基于深度学习的自动化分割流程，用于软X射线断层扫描数据中酵母细胞结构的高通量定量成像分析	首次将深度学习自动分割技术应用于软X射线断层扫描数据，实现对数百个细胞的关键结构（细胞体、细胞核、液泡和脂滴）的高精度分割和标记	仍需人工迭代细化来提高分割精度，可能限制完全自动化的处理速度	实现软X射线断层扫描数据的高通量自动化分割和定量分析，以支持细胞结构和细胞器生物学的精确研究	酵母细胞（包括野生型、VPH1-GFP和其他菌株）的细胞结构和细胞器	计算机视觉	NA	软X射线断层扫描（SXT），深度学习分割	深度学习模型（具体类型未明确说明）	3D图像数据	数百个细胞，涵盖三种酵母菌株
234	2025-09-10	Comorbidity-based framework for Alzheimer's disease classification using graph neural networks 2024-09-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72321-2 PMID:39256497	研究论文	提出一种基于共病数据和图神经网络的阿尔茨海默病分类框架	利用图神经网络处理高维数据并整合电子健康记录中的共病信息，显著提升多分类性能	NA	开发早期阿尔茨海默病预测的鲁棒且经济有效的方法	阿尔茨海默病患者（认知正常、轻度认知障碍和阿尔茨海默病三个阶段）	机器学习	阿尔茨海默病	图神经网络（GNN）	Chebyshev Convolutional Neural Networks	图结构数据（含共病信息）	使用阿尔茨海默病神经影像倡议数据集，并以外部队列（澳大利亚影像、生物标志物和生活方式数据集）进行验证
235	2025-09-10	iEEG-recon: A fast and scalable pipeline for accurate reconstruction of intracranial electrodes and implantable devices 2024-Mar, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.17863 PMID:38148517	研究论文	开发了一个名为iEEG-recon的快速、可扩展管道，用于精确重建颅内电极和植入设备	提出了一个模块化、容器化的自动化电极重建流程，支持云端部署并与临床工作流集成	NA	自动化颅内脑电图(iEEG)电极的标记、配准和坐标分配过程，促进癫痫治疗的协作与研究	132名癫痫患者的颅内电极和植入设备	数字病理	癫痫	脑磁共振成像(MRI), ANTsPyNet深度学习分割	深度学习	医学影像	来自两个癫痫中心的132名患者数据（回顾性和前瞻性队列）
236	2025-09-10	Machine learning-based detection of sarcopenic obesity and association with adverse outcomes in patients undergoing surgical treatment for spinal metastases 2024-03-01, Journal of neurosurgery. Spine DOI:10.3171/2023.9.SPINE23864 PMID:38039533	研究论文	本研究利用基于机器学习的深度学习技术检测脊柱转移手术患者的肌少性肥胖（SO），并分析其与不良预后的关联	首次在脊柱转移手术患者中系统评估肌少性肥胖（SO）作为预后因素的价值，并采用验证过的深度学习算法进行身体成分分析	样本量较小（共62例患者），且为单中心回顾性研究，可能存在选择偏倚	探究肌少性肥胖（SO）对脊柱转移手术患者预后的影响	接受手术治疗脊柱转移的肥胖患者	数字病理	脊柱转移癌	深度学习，CT图像分析	深度学习	CT图像	62例肥胖患者（其中25例为肌少性肥胖）
237	2025-09-10	Comprehensive assessment methods are key to progress in deep learning 2023-12-06, The Behavioral and brain sciences DOI:10.1017/S0140525X23001668 PMID:38054334	评论	本文回应Bowers等人关于深度神经网络模型评估方法及模型本身存在缺陷的观点，并提出不同的改进方案	提出与目标文章不同的解决深度神经网络评估问题和模型缺陷的方法路径	NA	探讨深度神经网络在视觉领域的评估方法改进	深度神经网络模型	机器学习	NA	NA	DNN	NA	NA
238	2025-09-10	Thinking beyond the ventral stream: Comment on Bowers et al 2023-12-06, The Behavioral and brain sciences DOI:10.1017/S0140525X23001723 PMID:38054346	评论	对Bowers等人研究的评论，探讨深度学习模型在视觉感知研究中的局限与改进方向	提出不应完全抛弃深度学习，而应通过设计更贴近生物视觉进化问题的刺激和任务来改进模型	NA	探讨深度学习模型如何更好地模拟生物视觉系统	视觉感知的深度学习模型	计算机视觉	NA	NA	深度学习	NA	NA
239	2025-09-10	De-identification of free text data containing personal health information: a scoping review of reviews 2023, International journal of population data science DOI:10.23889/ijpds.v8i1.2153 PMID:38414537	综述的综述	本文通过范围综述方法，系统回顾了用于自由文本数据（如临床笔记和电子健康记录）中个人健康信息去标识化的方法	首次对自由文本数据去标识化方法的综述文章进行系统分类和总结，识别出规则基础方法、机器学习、深度学习及其混合方法等类别	仅纳入截至2022年5月9日发表的综述文章，可能遗漏最新原始研究；初始检索到的3312篇文章中仅18篇符合纳入标准	识别和分类可用于自由文本数据去标识化的方法	已发表的综述文章，特别是那些描述自由文本数据去标识化方法的文献	自然语言处理	NA	文献综述方法，使用Covidence进行标题、摘要和全文筛选	规则基础方法、机器学习、深度学习	文本	从3312篇文章中筛选出18篇符合标准的综述文章
240	2025-09-10	Federated learning for generating synthetic data: a scoping review 2023, International journal of population data science DOI:10.23889/ijpds.v8i1.2158 PMID:38414544	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA