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
2541	2025-05-06	A deep learning algorithm for automated adrenal gland segmentation on non-contrast CT images 2025-May-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01682-5 PMID:40312690	研究论文	开发一种深度学习模型用于非对比CT图像上的肾上腺自动分割，并进行肾上腺体积随年龄变化的初步大规模研究	首次提出使用深度学习模型进行肾上腺自动分割，并利用模型输出值进行肾上腺体积随年龄变化的大规模研究	研究仅基于非对比CT图像，未考虑其他成像方式的影响	开发肾上腺自动分割的深度学习模型，并研究正常肾上腺体积随年龄的变化	非对比CT图像上的肾上腺	数字病理学	NA	非对比CT成像	nnU-Net	CT图像	开发数据集包含1301例CT检查，大规模正常肾上腺数据集包含2000例CT检查
2542	2025-05-06	DeepRNA-Twist: language-model-guided RNA torsion angle prediction with attention-inception network 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf199 PMID:40315431	研究论文	介绍了一种名为DeepRNA-Twist的新型深度学习框架，用于直接从序列预测RNA的扭转角和伪扭转角	结合了RNA语言模型嵌入和2A3IDC模块（注意力增强的Inception内部Inception与扩张CNN），能够同时捕获局部和全局结构特征	未提及具体的局限性	提高RNA扭转角和伪扭转角的预测准确性	RNA分子的扭转角和伪扭转角	自然语言处理	NA	深度学习	注意力增强的Inception网络与扩张CNN	RNA序列	包括RNA-Puzzles、CASP-RNA和SPOT-RNA-1D等基准数据集
2543	2025-05-06	Deep scSTAR: leveraging deep learning for the extraction and enhancement of phenotype-associated features from single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics data 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf160 PMID:40315434	research paper	介绍了一种名为Deep scSTAR的深度学习工具，用于从单细胞RNA测序和空间转录组数据中提取和增强表型相关特征	开发了Deep scSTAR工具，能够识别与疾病表型相关的细胞特征，并在多种癌症类型中验证了其应用价值	未提及具体的技术限制或数据处理的挑战	提高从单细胞和空间转录组数据中提取表型相关特征的准确性和效率	单细胞RNA测序数据和空间转录组数据	digital pathology	non-small cell lung cancer, renal cell carcinoma, hepatocellular carcinoma	single-cell RNA sequencing, spatial transcriptomics	deep learning	RNA sequencing data, spatial transcriptomics data	NA
2544	2025-05-06	Deep Rib Fracture Instance Segmentation and Classification from CT on the RibFrac Challenge 2025-Apr-30, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565514 PMID:40305244	research paper	该论文介绍了RibFrac挑战赛，旨在通过深度学习算法解决CT扫描中肋骨骨折的检测和分类问题	提供了大规模标注数据集和评估基准，推动了深度学习算法在肋骨骨折检测和分类领域的发展	当前的肋骨骨折分类解决方案在临床上尚不适用	开发和验证用于肋骨骨折检测和分类的深度学习算法	肋骨骨折	digital pathology	NA	CT扫描	深度学习算法	image	660 CT扫描，包含超过5,000个肋骨骨折实例
2545	2025-05-06	Heterogeneous Riemannian Few-Shot Learning Network 2025-Apr-30, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561930 PMID:40305249	research paper	提出了一种基于异构黎曼流形的少样本学习网络HRFL-Net，用于从少量样本中学习和准确区分新概念	首次在异构黎曼流形上进行端到端深度学习的少样本学习方法，设计了基于神经网络的黎曼度量学习方法	未明确提及具体限制	解决人工智能中从少量样本学习和区分新概念的问题	图像数据	machine learning	NA	异构黎曼流形投影、黎曼核函数映射、度量学习	HRFL-Net	image	四个公共数据集
2546	2025-05-06	A simple yet effective approach for predicting disease spread using mathematically-inspired diffusion-informed neural networks 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98398-x PMID:40301427	research paper	提出了一种结合传统数学建模和深度学习的模型，用于预测疾病传播	整合了人工神经网络和图卷积神经网络，简化参数估计同时保持数学框架的可解释性	仅应用于西班牙的COVID-19数据，未在其他地区或疾病上验证	提高疾病传播预测的准确性和参数估计的简化	COVID-19在西班牙的传播情况	machine learning	COVID-19	deep learning	ANN, GCN	graph-structured data	西班牙的COVID-19发病率数据
2547	2025-05-06	Challenges, optimization strategies, and future horizons of advanced deep learning approaches for brain lesion segmentation 2025-Apr-28, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.016 PMID:40306473	review	本文综述了2021年至2024年间深度学习算法在脑肿瘤和脑卒中分割中的应用，探讨了其优势、局限性和未来研究方向	总结了深度学习在脑病变分割中的最新进展，提出了未来研究方向，包括神经架构搜索与领域知识的结合、患者生存水平预测等	基于250多篇综述论文的见解，可能存在文献覆盖不全或偏颇的问题	探讨深度学习在脑病变分割中的应用现状和未来发展方向	脑肿瘤和脑卒中	digital pathology	brain tumor, stroke	深度学习技术	lightweight neural networks, multilayer architectures	medical images	NA
2548	2025-05-06	Integrating prior knowledge with deep learning for optimized quality control in corneal images: A multicenter study 2025-Apr-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108814 PMID:40319841	研究论文	本研究开发了一种混合AI图像质量控制系统，用于分类裂隙灯图像，以提高诊断准确性和效率，特别是在远程医疗应用中	提出了Hybrid Prior-Net (HP-Net)，一种结合ResNet分类分支和基于霍夫圆变换及频域模糊检测的先验知识分支的新型网络	研究仅针对裂隙灯图像，未涉及其他类型的医学图像	开发并评估一种混合AI图像质量控制系统，以提高裂隙灯图像分类的准确性和效率	裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	ResNet, HP-Net	图像	内部数据集2982张图像，外部数据集13,554张和9853张图像
2549	2025-05-06	Automated detection and recognition of oocyte toxicity by fusion of latent and observable features 2025-Apr-26, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138411 PMID:40318589	research paper	开发了一种结合深度学习和可观察特征的框架，用于自动检测和识别卵母细胞毒性	通过融合潜在特征和可观察特征，提高了毒性检测、亚型和强度分类的性能，超越了人类能力	研究仅基于小鼠卵母细胞图像，未涉及人类卵母细胞	评估环境污染物对卵母细胞异常的影响，并预测胚胎在污染物下的能力	小鼠卵母细胞	digital pathology	infertility	deep learning	NA	image	2126张小鼠卵母细胞图像
2550	2025-05-06	Identification of therapeutics against PfPK6 protein of Plasmodium falciparum: Structure and Deep Learning approach 2025-Apr-25, Experimental parasitology IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.exppara.2025.108947 PMID:40288672	研究论文	本研究通过计算方法和深度学习模型识别了针对恶性疟原虫PfPK6蛋白的新型抑制剂	结合结构基础方法和深度学习模型筛选新型PfPK6抑制剂，并验证其结合稳定性	研究仅基于计算模拟，尚未进行实验验证	识别针对恶性疟原虫PfPK6蛋白的治疗药物	恶性疟原虫PfPK6蛋白及其潜在抑制剂	计算生物学	疟疾	虚拟筛选、分子动力学模拟	DL	分子结构数据	多种小分子抑制剂化合物数据集
2551	2025-05-06	Single Molecule Localization Super-resolution Dataset for Deep Learning with Paired Low-resolution Images 2025-Apr-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04979-w PMID:40268962	research paper	本文介绍了一个名为DL-SMLM的生物图像数据集，用于训练超分辨率模型，包含配对的低分辨率荧光图像和超分辨率SMLM数据	提供了一个公开的生物图像数据集，包含多种亚细胞结构的配对图像数据，支持深度学习超分辨率显微镜方法的发展	数据集虽然多样，但可能仍不足以覆盖所有类型的生物样本或结构	推动深度学习在超分辨率显微镜领域的应用	亚细胞结构，包括微管、内质网腔和膜、Clathrin包被小坑、线粒体外膜和内膜	digital pathology	NA	single molecule localization microscopy (SMLM)	deep learning models	image	188组原始SMLM数据，每种低分辨率图像有100个信号水平
2552	2025-05-06	Efficient urban flood control and drainage management framework based on digital twin technology and optimization scheduling algorithm 2025-Apr-22, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123711 PMID:40319783	研究论文	本文提出了一种基于数字孪生技术和优化调度算法的高效城市防洪排涝管理框架	结合数字孪生实验平台、深度学习和多目标优化算法，提出创新的防洪排涝管理解决方案	未提及具体实施成本或平台部署的复杂性	提升城市防洪排涝系统的综合管理能力	城市河流湖泊水系及排水系统	数字孪生技术	NA	PLC技术、Unity3D引擎、深度学习、多目标优化算法	深度学习模型	实时监测数据、水位数据	未明确提及具体样本数量，涉及多种河流流入和排水操作场景
2553	2025-05-06	Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 2025-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325551 PMID:40321282	研究论文	本研究提出了一种基于运动想象的脑机接口（BCI）范式，用于控制机器人手臂进行连续抓取任务，并在健康人群和中风患者中进行了评估	通过引入额外的‘点击’信号，增加了BCI系统的自由度，实现了对机器人手臂的连续控制，而非从预定动作列表中选择	当前系统的应用受限于EEG信号的低信噪比和空间分辨率	探索非侵入式脑机接口在控制辅助设备（如机器人手臂）中的应用，特别是在复杂任务中的表现	健康受试者和中风幸存者	脑机接口	中风	EEG信号处理，深度学习	DL	EEG信号	健康受试者和中风幸存者（具体数量未提及）
2554	2025-05-06	World of Forms: Deformable geometric templates for one-shot surface meshing in coronary CT angiography 2025-Apr-18, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103582 PMID:40318517	研究论文	提出了一种基于几何先验的数据高效深度学习方法，用于直接生成3D解剖对象表面网格	采用多分辨率图神经网络和几何模板变形方法，引入了一种新颖的3D球形数据掩码自编码器预训练策略	在低数据量情况下性能可能受限，且需要选择合适的网格三角剖分先验	改进医学图像分割和表面网格生成的准确性和拓扑一致性	冠状动脉CT血管造影中的心包、左心室腔和左心室心肌	数字病理	心血管疾病	深度学习方法	多分辨率图神经网络	3D医学图像	未明确说明样本数量
2555	2025-05-06	Large-Scale Deep Learning-Enabled Infodemiological Analysis of Substance Use Patterns on Social Media: Insights From the COVID-19 Pandemic 2025-Apr-17, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/59076 PMID:40244656	研究论文	利用深度学习模型RoBERTa分析社交媒体数据，研究COVID-19大流行期间物质使用模式的变化	结合深度学习模型和人在回路策略，实时监测物质使用趋势，并识别关键影响因素	研究仅基于Twitter数据，可能无法全面代表所有人群的物质使用情况	分析COVID-19大流行期间物质使用模式的变化，为公共卫生干预提供依据	社交媒体上的物质使用相关帖子	自然语言处理	NA	RoBERTa, 趋势分析, k-means聚类, 主题建模, 主题分析	RoBERTa	文本	11.3亿条Twitter帖子，其中900万条与物质使用相关
2556	2025-05-06	Generating Artificial Patients With Reliable Clinical Characteristics Using a Geometry-Based Variational Autoencoder: Proof-of-Concept Feasibility Study 2025-Apr-17, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63130 PMID:40245392	研究论文	本研究探讨了使用基于几何的变分自编码器（VAE）生成具有可靠临床特征的人工患者的可行性	首次将基于几何的VAE应用于高维度、小样本量的表格数据，以生成人工患者	需要进一步研究整合纵向动态以映射患者轨迹	测试生成具有可靠临床特征的人工患者的可行性	521名真实患者的数据	机器学习	NA	变分自编码器（VAE）	VAE	表格数据	521名真实患者的数据，生成多达10,000名人工患者
2557	2025-05-06	Deep learning-based EEG source imaging is robust under varying electrode configurations 2025-Apr-16, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.clinph.2025.04.009 PMID:40318257	research paper	该研究探讨了基于深度学习的EEG源成像方法在不同电极配置下的稳健性能	提出了一种新的深度学习源成像框架DeepSIF，能够在低密度EEG下实现准确的源定位和范围估计	研究主要基于计算机模拟和27名耐药性癫痫患者的临床数据，样本量相对较小	评估不同电极数量对深度学习EEG源成像性能的影响	EEG源成像方法和不同电极配置下的性能比较	machine learning	epilepsy	EEG source imaging	DeepSIF	EEG信号	27名耐药性癫痫患者
2558	2025-05-06	A CT-based deep learning-driven tool for automatic liver tumor detection and delineation in patients with cancer 2025-Apr-15, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102032 PMID:40118052	研究论文	介绍了一种基于CT扫描的深度学习工具SALSA，用于自动检测和描绘癌症患者的肝脏肿瘤	SALSA工具在肿瘤识别和体积量化方面表现出色，优于现有最先进模型和放射科专家之间的一致性	未提及具体局限性	开发一种自动化工具，用于癌症患者的肝脏肿瘤检测和描绘，以改善诊断、预后和治疗评估	肝脏肿瘤（原发性和转移性）	数字病理学	癌症	CT扫描	深度学习	图像	1,598例CT扫描和4,908个肝脏肿瘤
2559	2025-05-06	Deep Learning Approach Readily Differentiates Papilledema, Non-Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy, and Healthy Eyes 2025-Apr-11, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.04.006 PMID:40220884	research paper	使用深度学习模型通过眼底照片区分视乳头水肿、非动脉炎性前部缺血性视神经病变和健康眼睛	开发了一个基于ResNet-50的深度学习模型，能够高准确度地区分IIH、NAION和健康眼睛的眼底照片	外部验证集的样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种能够准确区分视乳头水肿、非动脉炎性前部缺血性视神经病变和健康眼睛的深度学习诊断工具	眼底照片	digital pathology	ophthalmic conditions	深度学习	ResNet-50	image	训练和验证集包含15 088张眼底照片（5866只眼睛），外部验证集包含1126张照片（928只眼睛）
2560	2025-05-06	Quantifying axonal features of human superficial white matter from three-dimensional multibeam serial electron microscopy data assisted by deep learning 2025-Apr-11, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121212 PMID:40222502	research paper	该研究利用深度学习辅助的三维多束串行电子显微镜数据，量化了人类浅表白质的轴突特征	首次在纳米级分辨率下对人类浅表白质中的短程联合纤维进行详细的形态学表征，并提供了大型3D人类电子显微镜数据集	研究仅针对浅表白质区域，未涉及其他脑区	探索人类大脑皮层-皮层连接的轴突特征	人类浅表白质中的短程联合纤维	digital pathology	NA	multi-beam scanning electron microscopy (EM)	CNN	3D electron microscopy images	一个200×200×112μm的人类浅表白质体积样本，共分割了128,285个有髓鞘轴突