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
2621	2025-05-04	Integrating Machine Learning and Deep Learning for Predicting Non-Surgical Root Canal Treatment Outcomes Using Two-Dimensional Periapical Radiographs 2025-Apr-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15081009 PMID:40310439	research paper	本研究评估了深度学习在利用二维根尖周X光片预测非手术根管治疗结果中的效果，并与机器学习模型进行了比较	结合深度学习和机器学习方法，利用二维根尖周X光片预测非手术根管治疗结果，并展示了深度学习模型在预测能力上的优势	研究未详细讨论深度学习模型的可解释性及其在临床实践中的具体应用挑战	评估和比较深度学习与机器学习模型在预测非手术根管治疗结果中的效能	非手术根管治疗的结果预测	machine learning	apical periodontitis	deep learning, machine learning	CNN, logistic regression, random forest	image	NA
2622	2025-05-04	Assessment of AI-accelerated T2-weighted brain MRI, based on clinical ratings and image quality evaluation 2025-Apr-16, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112123 PMID:40315626	research paper	比较基于深度学习的MRI重建方法与传统T2加权脑MRI在临床评分和图像质量上的差异	首次评估了商业化深度学习MRI重建方法在临床环境中的表现，并与传统方法进行对比	研究样本量相对较小(100例)，且仅在单一型号的MRI扫描仪上进行测试	评估AI加速的T2加权脑MRI在临床应用中的可行性	100名患有各种神经系统疾病的患者	digital pathology	neurological conditions	Deep Learning-based MRI reconstruction	NA	MRI图像	100名患者
2623	2025-05-04	Geometric deep learning framework for de novo genome assembly 2025-Apr-14, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.279307.124 PMID:39472021	研究论文	介绍了一种基于几何深度学习的框架GNNome，用于从PacBio HiFi reads中重建基因组序列	利用几何深度学习技术，不依赖现有组装策略，直接从组装图中训练模型，解决了重复区域导致的复杂图纠缠问题	目前主要适用于单倍体基因组的组装，对于复杂基因组（如多倍体和非整倍体）的适用性有待进一步验证	开发一种新的基因组组装方法，提高基因组序列重建的连续性和质量	基因组组装图	机器学习	NA	PacBio HiFi测序	GNN	基因组序列数据	多个物种的基因组数据
2624	2025-05-04	A Multimodal Deep Learning Model for the Classification of Breast Cancer Subtypes 2025-Apr-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15080995 PMID:40310373	research paper	提出了一种多模态深度学习模型，结合乳腺X线摄影图像和临床元数据对乳腺癌亚型进行分类	通过整合乳腺X线摄影图像和临床元数据，显著提高了乳腺癌亚型分类的准确性	研究依赖于公开数据库，可能无法涵盖所有乳腺癌亚型的多样性	优化乳腺癌亚型的非侵入性分类方法，以提高诊断精度和个性化治疗策略	乳腺癌病变，分为良性、luminal A、luminal B、HER2-enriched和三阴性五类	digital pathology	breast cancer	Deep Learning	multimodal DL model	image, clinical metadata	4056张图像来自1775名患者
2625	2025-05-04	Retrospective Clinical Trial to Evaluate the Effectiveness of a New Tanner-Whitehouse-Based Bone Age Assessment Algorithm Trained with a Deep Neural Network System 2025-Apr-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15080993 PMID:40310372	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动骨龄预测模型，并评估其与儿科放射科医生性能的对比	使用Tanner-Whitehouse (TW3)方法和深度神经网络系统开发自动骨龄预测模型	模型在6岁以下和13岁以上参与者中的表现与放射科医生存在显著差异	评估自动深度学习骨龄评估模型的可行性和有效性	560名韩国儿童和青少年（280名女性，280名男性，平均年龄9.43 ± 2.92岁）的手腕X光片	数字病理	NA	深度学习	Rotated Single Shot MultiBox Detector (SSD) 和 EfficientNet-B0	图像	560名儿童和青少年
2626	2025-05-04	FCN-PD: An Advanced Deep Learning Framework for Parkinson's Disease Diagnosis Using MRI Data 2025-Apr-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15080992 PMID:40310386	research paper	提出了一种名为FCN-PD的深度学习框架，用于通过MRI数据准确诊断帕金森病	结合了EfficientNet和注意力机制的混合特征提取阶段，以及全连接网络（FCN）进行最终分类，有效处理高维MRI数据并减少过拟合和特征冗余	仅使用了公开可用的MRI数据集，未涉及其他类型的数据或更大规模的临床验证	提高帕金森病的早期和准确诊断	帕金森病患者	digital pathology	geriatric disease	MRI	FCN, EfficientNet	image	三个公开可用的MRI数据集（PPMI、OASIS、MIRIAD）
2627	2025-05-04	Deep Learning Approaches to Forecast Physical and Mental Deterioration During Chemotherapy in Patients with Cancer 2025-Apr-09, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15080956 PMID:40310358	研究论文	本研究使用深度学习模型预测癌症患者化疗期间12种自我报告症状的恶化情况，分为身体症状和心理症状两类	将症状分类为身体和心理两组进行预测，并比较了CNN、LSTM和GRU模型在不同时间间隔下的表现	较长间隔时间下预测性能下降，由于时间分辨率降低和训练样本减少	预测癌症患者化疗期间症状恶化情况，以便及时干预	接受化疗的癌症患者	机器学习	癌症	深度学习	CNN, LSTM, GRU	文本（自我报告症状日志）	NA
2628	2025-05-04	Comparative Evaluation of Machine Learning-Based Radiomics and Deep Learning for Breast Lesion Classification in Mammography 2025-Apr-09, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15080953 PMID:40310389	研究论文	比较基于机器学习的放射组学与深度学习方法在乳腺病变分类中的性能	比较了传统机器学习（LDA）与深度学习（EfficientNetB6）在乳腺病变分类中的表现，发现深度学习具有更高的诊断准确性	机器学习方法在乳腺病变分类中的表现不如深度学习方法	提高乳腺病变分类的准确性和效率，支持临床医生改善患者管理	乳腺病变（微钙化和肿块）	计算机视觉	乳腺癌	放射组学特征提取	LDA, EfficientNetB6	图像	1219例患者（CBIS-DDSM公共数据库），外加222例外部验证图像
2629	2025-05-04	MCTASmRNA: A deep learning framework for alternative splicing events classification 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.139941 PMID:39842565	研究论文	提出了一种基于多尺度卷积和Transformer的深度学习框架MCTASmRNA，用于mRNA序列中的可变剪接事件分类	开发了结合高效通道注意力机制和新联合损失函数的模型，提高了分类准确性和跨物种泛化能力	未来需要进一步优化和扩展模型以探索可变剪接的复杂机制	解决现有可变剪接事件识别方法的效率低下、处理时间长和RNA序列复杂性捕捉不足等问题	mRNA序列中的可变剪接事件	自然语言处理	NA	rMATS	多尺度卷积和Transformer混合模型	RNA序列数据	NA
2630	2025-05-04	Polysaccharide degradation in an Antarctic bacterium: Discovery of glycoside hydrolases from remote regions of the sequence space 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140113 PMID:39842586	研究论文	该研究通过计算和生化方法发现并鉴定了南极细菌中的两种新型糖苷水解酶	发现了位于序列空间远端区域的两种新型糖苷水解酶亚家族，并开发了一种结合深度学习和分子动力学模拟的计算方法来预测其底物特异性	研究仅针对两种糖苷水解酶，可能无法代表所有远端序列空间区域的酶特性	探索南极细菌中新型糖苷水解酶的结构和功能特性	南极细菌Pseudomonas sp. ef1中的Ps_GH5和Ps_GH50糖苷水解酶	生物信息学	NA	深度学习动态对接、AlphaFold 3D建模、分子动力学模拟	深度学习	蛋白质序列、3D结构模型	两种糖苷水解酶(Ps_GH5和Ps_GH50)
2631	2025-05-04	Applications of Artificial Intelligence in Dental Medicine: A Critical Review 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.11.009 PMID:39843259	综述	本文批判性地评估了人工智能在牙科医学中的当前应用，识别了关键观点、挑战和限制	提出了改进AI研究的标准化方法和伦理指南，强调数据收集的透明性、隐私和问责制	数据质量不一致、偏见风险、缺乏透明度和有限的临床验证	评估AI在牙科医学中的应用，探讨其挑战和限制	牙科医学中的AI应用	人工智能	NA	机器学习、深度学习	NA	NA	NA
2632	2025-05-04	Automatic visual detection of activated sludge microorganisms based on microscopic phase contrast image optimisation and deep learning 2025-Apr, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13385 PMID:39846854	研究论文	本文提出了一种基于显微相差图像优化和深度学习的污泥微生物检测方法	提出了基于融合方差的相差图像质量优化算法、轻量级YOLOv8n-SimAM模型和新的损失函数IW-IoU	NA	提高污水处理系统中微生物的快速准确检测能力	活性污泥中的八种微生物	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n-SimAM	显微相差图像	包含八种微生物的数据集
2633	2025-05-04	Multiscale feature enhanced gating network for atrial fibrillation detection 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108606 PMID:39847993	research paper	提出了一种新型多尺度特征增强门控网络（MFEG Net）用于心房颤动（AF）的自动检测	结合多尺度卷积、自适应特征增强和动态时间处理，提高了模型在噪声环境下的鲁棒性和准确性	未提及具体在哪些噪声类型或环境下表现不佳	提升基于心电图的心房颤动自动诊断的准确性和鲁棒性	心电图信号	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	MFEG Net（结合多尺度卷积、SE模块等）	ECG信号	PhysioNet Challenge 2017数据集、CinC2017数据库、CPSC2018数据库和AFDB数据库
2634	2025-05-04	SAF-IS: A spatial annotation free framework for instance segmentation of surgical tools 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103471 PMID:39854817	research paper	提出了一种无需空间标注的手术工具实例分割框架SAF-IS	开发了一种不依赖空间标注的训练框架，仅需二元工具掩码和工具存在标签	需要依赖二元工具掩码的准确性，且人工标注的实例数量较少	解决手术工具实例分割问题，推动计算机辅助手术应用的发展	手术工具	computer vision	NA	深度学习	instance segmentation model	image	EndoVis 2017和2018分割数据集
2635	2025-05-04	Spike rate inference from mouse spinal cord calcium imaging data 2025-Mar-24, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience DOI:10.1523/JNEUROSCI.1187-24.2025 PMID:40127941	research paper	该研究通过钙成像和电生理记录相结合的方法，优化了脊髓神经元中尖峰率的推断算法	首次在脊髓神经元中获得了谷氨酸能和GABA能体感神经元的真实数据，并验证了CASCADE和OASIS算法在脊髓神经元中的适用性	研究仅针对脊髓背角浅层的神经元，未涵盖其他中枢神经系统区域和神经元类型	优化钙成像数据中尖峰率的推断算法，提高脊髓神经元活动记录的准确性	小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能体感神经元	神经科学	NA	钙成像和电生理记录	CASCADE（基于监督深度学习）和OASIS（基于非负解卷积）	钙成像数据和电生理数据	未明确提及具体样本数量，但涉及两性小鼠的脊髓神经元
2636	2025-05-04	Deep Learning-Based Techniques in Glioma Brain Tumor Segmentation Using Multi-Parametric MRI: A Review on Clinical Applications and Future Outlooks 2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29543 PMID:39074952	review	本文全面综述了深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的作用及其临床应用	探讨了从早期CNN模型到注意力机制和Transformer模型的最新进展，并提出了未来研究方向	讨论了数据质量、梯度消失和模型可解释性等挑战	研究深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的应用及其临床价值	胶质瘤的多参数MRI数据	digital pathology	glioma	multiparametric MRI	CNN, attention mechanisms, transformer models	MRI图像	NA
2637	2025-05-04	An in-depth review of AI-powered advancements in cancer drug discovery 2025-Mar, Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease DOI:10.1016/j.bbadis.2025.167680 PMID:39837431	review	本文综述了人工智能在癌症药物发现中的最新进展及其在个性化治疗中的应用	探讨了AI技术如深度学习和高级数据分析在药物发现关键阶段的变革性作用，包括靶点识别、药物设计、临床试验优化和药物反应预测	面临大规模基因组数据管理和AI在医疗保健中部署的伦理问题等挑战	研究人工智能如何加速癌症药物发现过程并推动个性化治疗策略的发展	癌症药物发现过程中的AI技术应用	machine learning	cancer	deep learning, advanced data analytics	DrugnomeAI, PandaOmics, AlphaFold	genomic datasets	NA
2638	2025-05-04	Utilizing deep learning for automatic segmentation of the cochleae in temporal bone computed tomography 2025-Mar, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241307333 PMID:39840644	研究论文	利用深度学习在颞骨计算机断层扫描中自动分割耳蜗	比较了三种深度学习模型（3D U-Net、UNETR和SegResNet）在耳蜗自动分割中的性能，并发现SegResNet表现最佳	样本量相对较小，仅包含231个样本，且仅测试了三种CT类型	评估深度学习在颞骨CT中自动分割耳蜗的实用性，以区分异常和正常图像	颞骨CT图像中的耳蜗	计算机视觉	NA	CT扫描	3D U-Net, UNETR, SegResNet	图像	231个样本（77个正常和154个异常）
2639	2025-05-04	Deep learning-based image classification reveals heterogeneous execution of cell death fates during viral infection 2025-Mar-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-10-0438 PMID:39841552	研究论文	本研究利用基于深度学习的图像分类技术，分析了单纯疱疹病毒1型（HSV-1）感染的单细胞中程序性细胞死亡（PCD）的异质性执行情况	采用深度学习图像分类技术揭示病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行，弥补了分子信号模糊时的细胞命运判定难题	研究仅针对HSV-1感染的细胞，未涵盖其他病毒或条件	探究病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行机制	HSV-1感染的单个细胞	数字病理学	病毒感染	深度学习图像分类	CNN	图像	NA
2640	2025-05-04	Image quality assessment and white matter hyperintensity quantification in two accelerated high-resolution 3D FLAIR techniques: Wave-CAIPI and deep learning-based SPACE 2025-Mar, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.106783 PMID:39842179	research paper	比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术（DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR）在脑部成像中的图像质量	首次比较了DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR技术在图像质量、信噪比和对比噪声比方面的表现	研究为回顾性分析，样本量相对较小（123名参与者）	评估和比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术的图像质量	脑部成像中的白质高信号（WMH）	数字病理	神经系统疾病	3D FLAIR成像技术	deep learning-reconstruction	医学影像	123名参与者