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	2025-04-05	[Comparison of the Impact of Deep Learning Techniques on Low-noise Head CT Images] 2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1537 PMID:40175157	研究论文	比较两种深度学习技术对低噪声头部CT图像中脑CT值、图像噪声内容及白质与灰质对比噪声比的影响	首次比较了AiCE和PixelShine两种深度学习技术在低噪声头部CT图像处理中的效果差异	研究样本量较小（仅21名正常患者），且仅针对特定设备型号	评估不同深度学习技术对CT图像质量参数的优化效果	头部CT图像中的脑组织CT值、图像噪声和对比噪声比	医学影像处理	神经系统疾病	深度学习（AiCE和PixelShine技术）	深度学习（具体架构未说明）	医学影像（CT图像）	21名无异常发现的正常患者头部CT扫描数据
2622	2025-04-05	Accurate V2X traffic prediction with deep learning architectures 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1565287 PMID:40176965	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的V2X环境交通预测方法	使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行交通预测，并与其他深度学习架构进行比较，展示了BiLSTM在预测精度上的优势	未提及具体的数据集规模或实际部署中的潜在问题	提高V2X通信环境下的交通预测准确性	V2X通信环境下的交通数据	机器学习	NA	深度学习	BiLSTM, LSTM, GRU	交通数据	NA
2623	2025-04-05	Developing predictive models for µ opioid receptor binding using machine learning and deep learning techniques 2025, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.) DOI:10.3389/ebm.2025.10359 PMID:40177220	研究论文	本研究旨在开发机器学习和深度学习模型，用于预测化学物质与μ阿片受体（MOR）的结合活性	结合机器学习和深度学习技术，开发了多种预测模型，并进行了交叉验证和外部验证，以评估其预测性能	模型的马修斯相关系数在0.528-0.654和0.408之间，仍有提升空间	预测化学物质与μ阿片受体的结合活性，以辅助开发非成瘾性或低成瘾性阿片类镇痛药	化学物质及其与μ阿片受体的结合活性数据	机器学习	NA	Mold2软件计算分子描述符	随机森林、k近邻、支持向量机、多层感知机、长短期记忆模型	分子描述符数据	从公共数据库和文献中收集的化学物质数据
2624	2025-04-05	A flexible transoral swab sampling robot system with visual-tactile fusion approach 2025, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2025.1520374 PMID:40177224	研究论文	提出了一种基于视觉-触觉融合方法的经口拭子采样机器人系统，用于自主进行核酸采样	采用视觉-触觉融合方法进行导航，结合串并联混合柔性机构实现精确的远端姿态调整	初步实验阶段，尚未大规模验证其安全性和准确性	解决核酸采样过程中需要大量医护人员参与的问题	经口拭子采样机器人系统	机器人技术	COVID-19, 季节性流感	深度学习, 视觉-触觉感知	深度学习	图像, 触觉反馈	初步实验阶段，未提及具体样本量
2625	2025-04-05	Measurement-guided therapeutic-dose prediction using multi-level gated modality-fusion model for volumetric-modulated arc radiotherapy 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1468232 PMID:40177241	研究论文	开发了一种用于头颈癌放射治疗中测量引导治疗剂量预测的新型深度学习模型	提出了一种多级门控模态融合模型，能够整合CT和剂量图像的多尺度特征，并充分利用不同模态间的相互促进作用	在皮肤或热塑性面罩压痕边界附近的区域，预测剂量值与真实值存在较大差异	提高头颈癌放射治疗前患者特定质量保证(prePSQA)的效率和准确性	头颈癌放射治疗患者	数字病理	头颈癌	容积调强弧形放射治疗(VMAT)	多级门控模态融合模型	医学影像(CT和剂量图像)	310例接受VMAT治疗的患者(训练集186例，验证集62例，测试集62例)
2626	2025-04-05	Construction of a predictive model for the efficacy of anti-VEGF therapy in macular edema patients based on OCT imaging: a retrospective study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1505530 PMID:40177270	研究论文	基于OCT影像和深度学习构建预测模型，用于评估抗VEGF治疗黄斑水肿患者的疗效	创新性地引入组卷积和多卷积核处理多维特征，结合空间金字塔池化(SPP)提取最有用的特征，并利用ResNet50作为预训练模型进行模型融合	研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚，且样本量未明确说明	开发自动化和高效的方法预测抗VEGF治疗黄斑水肿患者的疗效	黄斑水肿患者	数字病理	黄斑水肿	OCT成像	ResNet50结合注意力机制和SPP的深度学习模型	图像	NA
2627	2025-04-05	The promise and limitations of artificial intelligence in CTPA-based pulmonary embolism detection 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1514931 PMID:40177281	综述	本文综述了人工智能在CTPA肺动脉栓塞检测中的应用及其前景与局限性	探讨了AI在CTPA图像分析中的能力，特别是在使用深度学习模型检测肺动脉栓塞方面的敏感性和特异性，以及与人类放射科医生的比较	算法偏见、可解释性问题以及严格验证的必要性，这些限制了AI在临床实践中的广泛应用	研究AI在CTPA肺动脉栓塞检测中的角色，以提高诊断精确性和效率	CTPA图像中的肺动脉栓塞	数字病理学	肺动脉栓塞	深度学习	复杂神经网络	CTPA图像	大型数据集
2628	2025-04-05	A Plantar Pressure Detection and Gait Analysis System Based on Flexible Triboelectric Pressure Sensor Array and Deep Learning 2025-01, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202405064 PMID:39473332	研究论文	开发了一种基于柔性摩擦电压力传感器阵列和深度学习的足底压力检测与步态分析系统	采用柔性、透气、可穿戴的静电纺丝纳米纤维膜作为足底压力传感器，并集成了32个FTPS到智能鞋垫中，实现了高灵敏度和无需外部电源的实时步态检测	未提及系统在极端环境下的性能表现或长期使用的耐久性测试	开发一种可穿戴、自供电的步态检测系统，用于人体健康评估和疾病早期诊断	足底压力与步态分析	机器学习	NA	静电纺丝纳米纤维膜技术	LSTM	压力传感器数据	未明确提及样本数量
2629	2025-04-05	Preoperative Ultrasound Radomics to Predict Posthepatectomy Liver Failure in Patients With Hepatocellular Carcinoma 2024-Dec, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.16559 PMID:39177192	研究论文	该研究开发了一种基于二维剪切波弹性成像和临床数据的深度学习方法，用于预测慢性乙型肝炎相关肝细胞癌患者术后肝功能衰竭的风险	提出了结合双模态超声特征和临床指标的深度学习模型PHLF-Net，采用渐进式训练策略，并在多个独立测试集中验证了其有效性	研究样本量相对有限（532例患者），且主要针对慢性乙型肝炎相关肝细胞癌患者	开发预测肝细胞癌患者术后肝功能衰竭风险的方法	接受肝切除术的肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	二维剪切波弹性成像	ResNet50	超声图像（B模式和弹性成像）及临床指标	532例肝细胞癌患者（来自5家医院）
2630	2025-04-05	RiceSNP-ABST: a deep learning approach to identify abiotic stress-associated single nucleotide polymorphisms in rice 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae702 PMID:39757606	研究论文	提出了一种名为RiceSNP-ABST的深度学习模型，用于识别水稻中与非生物胁迫相关的单核苷酸多态性（SNPs）	开发了一种新的负样本构建策略，提出了四种基于DNA序列片段的特征编码方法，并采用带有残差连接的卷积神经网络进行预测	高质量的水稻非生物胁迫相关数据稀缺，可能影响模型的泛化能力	开发预测模型以识别水稻中与非生物胁迫相关的SNPs，助力水稻抗性品种的培育	水稻中的单核苷酸多态性（SNPs）	机器学习	NA	全基因组关联研究（GWAS）	CNN	DNA序列	NA
2631	2025-04-05	GPS-pPLM: A Language Model for Prediction of Prokaryotic Phosphorylation Sites 2024-11-08, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells13221854 PMID:39594603	research paper	介绍了一个名为GPS-pPLM的在线服务器，用于预测原核生物中的磷酸化位点	结合了transformer和深度神经网络两种深度学习方法，整合了10种序列特征和上下文特征，构建了针对特定磷酸化残基类型和物种的预测模型	NA	预测原核生物中的磷酸化位点	原核生物中的磷酸化位点	natural language processing	NA	transformer, deep neural network	transformer, DNN	protein sequences	44,839个非冗余磷酸化位点，来自16,041个蛋白质和95种原核生物
2632	2025-04-05	Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads 2024-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.16.580693 PMID:38405818	research paper	开发了一种新框架，用于准确追踪自由活动的普通狨猴的面部特征和三维头部注视方向，研究了性别和熟悉度对狨猴互动社交注视行为的影响	结合深度学习计算机视觉工具和三角测量算法，实现了对自由活动狨猴面部特征和头部注视方向的准确追踪，克服了传统实验中头部运动受限的问题	研究仅针对狨猴这一特定物种，结果可能无法直接推广到其他灵长类动物	研究社交因素（性别和熟悉度）如何影响灵长类动物的注视行为	自由活动的普通狨猴	computer vision	NA	深度学习计算机视觉工具和三角测量算法	deep learning-based computer vision tools	video	狨猴成对组合（具体数量未明确说明）
2633	2025-04-05	An All-in-One Array of Pressure Sensors and sEMG Electrodes for Scoliosis Monitoring 2024-11, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202404136 PMID:39115097	研究论文	开发了一种集成压力传感器和表面肌电电极的一体化阵列，用于脊柱侧弯监测	利用分层MXene/壳聚糖/聚二甲基硅氧烷(PDMS)/聚氨酯海绵和MXene/聚酰亚胺(PI)材料开发了一体化传感器阵列，具有高灵敏度和稳定性，并能通过深度学习预测Cobb角	未提及长期临床验证结果或大规模患者测试数据	改进脊柱侧弯治疗中支具效果的实时监测方法	脊柱侧弯患者	生物医学工程	脊柱侧弯	MXene复合材料技术、深度学习	深度学习模型(未指定具体类型)	压力数据、肌电信号	未明确说明样本数量
2634	2025-04-05	Deep learning of echocardiography distinguishes between presence and absence of late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance in patients with hypertrophic cardiomyopathy 2024-Oct-14, Echo research and practice IF:3.2Q2 DOI:10.1186/s44156-024-00059-8 PMID:39396969	研究论文	本研究利用深度学习技术分析超声心动图，以区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的存在与否	结合临床参数和深度学习分析的超声心动图图像，开发了一种优于仅基于临床参数的模型的新方法	样本量相对较小（323例），且研究为横断面设计，未进行长期预后评估	区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的阳性与阴性	肥厚型心肌病患者	数字病理学	心血管疾病	心脏磁共振（CMR）和超声心动图	深度卷积神经网络（DCNN）	图像	323例肥厚型心肌病患者（训练集273例，测试集50例）
2635	2025-04-05	Artificial Intelligence Applications in Oral Cancer and Oral Dysplasia 2024-Oct, Tissue engineering. Part A DOI:10.1089/ten.TEA.2024.0096 PMID:39041628	综述	本文综述了人工智能在口腔癌和口腔上皮异型增生中的应用，旨在开发预测性生物标志物	利用人工智能方法开发预测口腔上皮异型增生转化为口腔鳞状细胞癌的生物标志物，以及预测口腔鳞状细胞癌死亡率和治疗反应的生物标志物	目前尚无可靠的临床、病理、组织学或分子生物标志物来确定口腔上皮异型增生患者的个体风险	提高对口腔鳞状细胞癌和口腔上皮异型增生的预测能力，以改善患者生存率	口腔鳞状细胞癌（OSCC）和口腔上皮异型增生（OED）患者	数字病理学	口腔癌	多重免疫组织化学、深度学习、表观基因组学	深度学习（DL）	图像、表观遗传数据	NA
2636	2025-04-05	Artificial Intelligence in Metabolomics: A Current Review 2024-Sep, Trends in analytical chemistry : TRAC DOI:10.1016/j.trac.2024.117852 PMID:39071116	综述	本文综述了人工智能在代谢组学中的方法与应用，探讨了其在系统生物学和人类健康中的潜力	总结了人工智能在代谢组学分析中的多种应用，包括分析检测、数据预处理、生物标志物发现、预测建模和多组学数据整合	尽管存在局限性和挑战，但代谢组学与人工智能的结合在提升人类健康方面具有革命性进展的潜力	探讨人工智能在代谢组学研究中的方法和应用	代谢组学数据及其在系统生物学和人类健康中的应用	代谢组学	NA	机器学习和深度学习	NA	代谢组学数据	NA
2637	2025-04-05	Hybrid-supervised deep learning for domain transfer 3D protoacoustic image reconstruction 2024-Apr-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad3327 PMID:38471184	research paper	本研究开发了一种混合监督深度学习方法，用于解决质子声学成像中的有限视角问题，并实现高质量的3D剂量验证	提出了一种Recon-Enhance两阶段深度学习方法，结合了transformer网络和3D U-net，采用混合监督训练策略	研究仅在前列腺癌患者数据上进行验证，未在其他癌症类型中测试	解决质子声学成像中的有限视角问题，提高3D剂量验证的准确性和效率	质子声学成像的3D重建和剂量验证	digital pathology	prostate cancer	protoacoustic imaging	transformer-based network, 3D U-net	acoustic signals, image	126例前列腺癌患者数据
2638	2025-04-05	Global research evolution and frontier analysis of artificial intelligence in brain injury: A bibliometric analysis 2024-04, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2024.110920 PMID:38453035	研究论文	本文通过文献计量可视化分析，探讨了人工智能在脑损伤领域的全球研究演变和前沿分析	利用VOSviewer和CiteSpace对1998至2023年的3000篇文献进行可视化分析，揭示了该领域的研究热点和发展趋势	研究机构间缺乏合作与交流，且核心研究机构主要集中在发达国家	识别人工智能在脑损伤领域的研究热点，明确研究资源	Web of Science核心数据库中1998至2023年引用的3000篇文章	人工智能	脑损伤	文献计量分析	专家系统、机器学习、深度学习	文献数据	3000篇文章
2639	2025-04-05	Image- versus histogram-based considerations in semantic segmentation of pulmonary hyperpolarized gas images 2021-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28908 PMID:34227163	research paper	比较基于直方图和基于图像的算法在超极化气体肺部图像语义分割中的差异	首次系统比较了四种基于直方图的分割算法与基于图像的卷积神经网络在超极化气体肺部图像分割中的性能差异	研究仅针对模拟数据集进行验证，未在真实临床环境中全面测试	评估不同分割算法在超极化气体肺部图像处理中的性能差异	超极化129Xe气体肺部图像	digital pathology	lung cancer	MRI	CNN	image	80名受试者（29名公共数据集+51名回顾性数据集）
2640	2025-04-04	Automated Sleep Staging in Epilepsy Using Deep Learning on Standard Electroencephalogram and Wearable Data 2025-Apr-03, Journal of sleep research IF:3.4Q2 DOI:10.1111/jsr.70061 PMID:40176726	研究论文	本研究利用深度学习模型对癫痫患者的夜间睡眠记录进行自动睡眠分期，评估了标准脑电图和可穿戴设备数据的分析效果	首次在癫痫患者中结合标准脑电图和可穿戴设备数据，使用深度学习模型进行自动睡眠分期	模型对N1期睡眠的敏感性很低，可穿戴设备数据低估了大多数睡眠宏观结构参数的持续时间	评估深度学习模型在癫痫患者睡眠分期中的准确性和应用潜力	50名癫痫患者的223份夜间睡眠记录	数字病理	癫痫	EEG和加速度测量	深度学习模型	脑电图和可穿戴设备数据	50名患者的223份夜间睡眠记录