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
261	2025-06-15	An approach to detect and predict epileptic seizures with high accuracy using convolutional neural networks and single-lead-ECG signal 2024-02-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad29a3 PMID:38359446	研究论文	提出一种基于卷积神经网络和单导联心电信号的高精度癫痫发作检测和预测方法	使用单导联ECG信号替代EEG信号进行癫痫发作的检测和预测，提出了一种轻量级的预处理步骤，无需手动特征提取	仅针对局灶性癫痫进行研究，未涉及其他类型的癫痫	开发一种基于深度学习的算法，用于癫痫发作的检测和预测	癫痫患者	数字病理学	癫痫	单导联ECG信号处理	CNN	ECG信号	NA
262	2025-06-15	Integrative analysis of noncoding mutations identifies the druggable genome in preterm birth 2024-01-19, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adk1057 PMID:38241369	research paper	通过整合非编码突变分析，识别早产的可药物基因组	利用深度学习和图形模型在碱基分辨率上评估突变效应，整合孕妇子宫肌层表观基因组和大规模患者基因组数据，发现新的早产相关基因	研究主要基于欧洲和非裔美国人队列，可能不适用于其他人群	识别早产的可药物基因组并研究复杂疾病的通用框架	孕妇子宫肌层表观基因组和大规模患者基因组数据	machine learning	preterm birth	deep learning, graphical models	NA	genomic data	大规模患者基因组数据（欧洲和非裔美国人队列）及招募的孕妇
263	2025-06-15	Deep learning-based video-analysis of instrument motion in microvascular anastomosis training 2024-01-12, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05896-4 PMID:38214753	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化手术器械尖端检测算法，用于微血管吻合训练中的运动学分析	利用YOLOv2开发了自动化器械尖端追踪算法，并通过运动经济性和平滑性参数评估手术熟练度	研究仅针对微血管吻合训练，未涉及其他手术场景	开发并验证深度学习算法在微血管吻合训练中的性能评估能力	神经外科培训中的微血管吻合手术器械运动	计算机视觉	NA	深度学习视频分析	YOLOv2	视频	包含新手、中级和专家外科医生的微血管吻合训练视频
264	2025-06-15	CRPU-NET: a deep learning model based semantic segmentation for the detection of colorectal polyp in lower gastrointestinal tract 2023-12-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad160f PMID:38100789	research paper	本文提出了一种名为CRPU-Net的深度学习模型，用于结肠镜检查图像中息肉的分割	CRPU-Net是一种新型的轻量级模型，专门用于结肠息肉的分割，并在性能上超越了现有的先进模型	NA	开发一种高效的深度学习模型，用于自动分割结肠镜检查图像中的息肉	结肠镜检查图像中的息肉	digital pathology	colorectal polyp	deep learning	CRPU-Net	image	两个结肠镜检查图像数据集（CVC-ColonDB和CVC-ClinicDB）
265	2025-06-15	Secret learning for lung cancer diagnosis-a study with homomorphic encryption, texture analysis and deep learning 2023-12-08, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad0b4b PMID:37944251	研究论文	本文提出了一种结合同态加密、纹理分析和深度学习的肺癌诊断方法，旨在保护用户隐私的同时提高诊断准确性	首次在同态加密的CT扫描图像上提取纹理信息并进行深度学习分类，解决了现有方法在隐私保护方面的不足	实验样本类型和数量未明确说明，可能影响结果的普适性	开发一种保护隐私的肺癌自动诊断系统	CT扫描图像（正常肺组织、腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌）	数字病理学	肺癌	同态加密、纹理分析、深度学习	深度学习（具体模型未说明）	CT图像	NA
266	2025-06-15	Spin device-based image edge detection architecture for neuromorphic computing 2023-Nov-15, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ad0056 PMID:37797609	研究论文	提出一种基于自旋轨道力矩磁随机存储器（SOT-DLC MRAM）的交叉阵列设计，用于图像边缘检测，实现能效更高的硬件实现	采用SOT-DLC MRAM交叉阵列设计，相比传统CMOS设计在能效、面积效率和泄漏功耗方面有显著提升，并将边缘检测框架扩展到脉冲域，结合蚁群优化算法	未提及实际硬件实现的测试结果或具体应用场景的验证	开发一种能效更高的硬件架构，用于图像边缘检测	图像边缘检测	计算机视觉	NA	自旋轨道力矩磁随机存储器（SOT-DLC MRAM）	蚁群优化算法（ACO）	图像	未明确提及具体样本数量
267	2025-06-14	Deep learning-assisted self-cleaning cellulose colorimetric sensor array for monitoring black tea withering dynamics 2025-Sep-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144727 PMID:40403427	研究论文	本研究提出了一种基于纤维素薄膜的环保型比色传感器阵列（CSA），结合深度学习技术，用于检测挥发性有机化合物（VOCs）并评估红茶的萎凋阶段	开发了一种自清洁TiO-纤维素薄膜，通过特定位置沉积OTS实现疏水非传感区域，提高了湿度抗性，并利用LSTM深度学习模型实现了90%的萎凋阶段识别准确率	未提及样本量大小及具体实验条件限制	开发一种智能、环保的传感器阵列，用于监测红茶萎凋过程	红茶萎凋过程中的挥发性有机化合物（VOCs）	机器学习	NA	比色传感器阵列（CSA），紫外光降解技术	LSTM	化学传感器数据	NA
268	2025-06-14	Role of artificial intelligence in cancer drug discovery and development 2025-Sep-01, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.217821 PMID:40414522	综述	本文综述了人工智能（AI）在癌症药物发现和开发中的多方面应用及其潜在影响	AI技术如机器学习和深度学习能够高效分析海量数据，加速药物靶点识别、化合物优化和临床结果预测，革新了传统耗时且昂贵的药物开发流程	面临数据质量、模型可解释性和监管障碍等挑战	探讨AI在癌症药物研发各阶段的应用及其潜力	癌症药物发现与开发过程	机器学习	癌症	机器学习（ML）、深度学习（DL）、虚拟筛选（VS）、分子对接、CRISPR	NA	多模态数据（包括分子结构数据、临床数据等）	NA
269	2025-06-14	Predicting Imminent Conversion to Exudative Age-Related Macular Degeneration Using Multimodal Data and Ensemble Machine Learning 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100785 PMID:40502295	研究论文	该研究开发并比较了经典机器学习和深度学习模型，用于预测6个月内即将发生的渗出性年龄相关性黄斑变性（eAMD）转化	结合OCT和临床数据，开发了集成机器学习模型来预测eAMD的即时转化，且深度学习模型表现优于传统机器学习模型	研究为回顾性队列研究，需前瞻性验证模型的有效性	开发预测即将发生eAMD转化的模型，以促进及时治疗	2013至2021年间在Wilmer眼科研究所就诊的eAMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光谱域OCT	ResNet-50, Random Forest, XGBoost, MLP	图像, 临床数据	2084名患者的33189个OCT体积
270	2025-06-14	Deep learning reconstruction for T2-weighted and contrast-enhanced T1-weighted magnetic resonance enterography imaging in patients with Crohn's disease: Assessment of image quality and clinical utility 2025-Aug, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110528 PMID:40479900	research paper	研究深度学习重建在克罗恩病患者磁共振肠成像中T2加权和对比增强T1加权图像的质量及临床效用	评估深度学习重建技术在磁共振肠成像中的应用，比较其与传统方法在图像质量和采集时间上的差异	观察者间对深度学习重建图像质量的一致性较低，尤其是T1 VIBE图像	评估深度学习重建的磁共振肠成像图像质量及其在克罗恩病诊断中的临床效用	克罗恩病患者	digital pathology	Crohn's disease	magnetic resonance enterography	deep learning	image	93名患者用于T2 HASTE比较，42名患者用于T1 VIBE比较
271	2025-06-14	Model-informed deep-learning photoacoustic reconstruction for low-element linear array 2025-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100732 PMID:40502804	research paper	提出了一种针对低元素线性阵列的模型信息深度学习光声重建方法，以解决传统重建方法在稀疏传感器排列和有限传感器间距下的图像质量问题	引入了轻量级的GE-CNN框架，显著降低了计算需求，模型矩阵大小减少了4倍，处理速度提高了约46.3%	未提及在实际临床环境中的广泛验证	提高光声断层扫描（PAT）在稀疏传感器排列下的图像重建质量和计算效率	线性阵列超声换能器	医学影像处理	NA	光声断层扫描（PAT）	GE-CNN	图像	合成模型、实验体模和活体大鼠肝脏成像
272	2025-06-14	Machine learning in neuroimaging and computational pathophysiology of Parkinson's disease: A comprehensive review and meta-analysis 2025-Jul, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104537 PMID:40424835	综述与荟萃分析	本文全面回顾和荟萃分析了机器学习和深度学习在帕金森病神经影像学和计算病理生理学中的应用	提出了Meta-Park模型用于帕金森病诊断，训练、测试和验证准确率分别达到97.67%、95%和94.04%	研究指出需要更广泛和多样化的数据集以及改进模型的可访问性	通过数据驱动的方法为帕金森病的早期诊断和有效治疗提供创新决策	帕金森病的诊断与管理	神经影像学与计算病理生理学	帕金森病	机器学习与深度学习	Meta-Park模型	MRI、语音和手写数据集	NA
273	2025-06-14	Acquisition and Reconstruction Techniques for Coronary CT Angiography: Current Status and Trends over the Past Decade 2025-07, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240083 PMID:40504731	review	本文回顾了过去十年中冠状动脉CT血管成像（CCTA）的采集和重建技术，探讨了其现状和发展趋势	总结了多种新技术如低管电压采集、高清CT、超高清CT、深度学习重建算法等，以提高图像质量和降低辐射剂量	尽管有多种新技术，但CCTA仍存在运动伪影、图像噪声、辐射暴露等问题	提高冠状动脉CT血管成像（CCTA）的临床价值，用于非侵入性评估冠状动脉疾病（CAD）	冠状动脉CT血管成像（CCTA）技术	医学影像	心血管疾病	低管电压采集、高清CT、超高清CT、深度学习重建算法	深度学习重建算法（DLR）	医学影像	NA
274	2025-06-14	Agreement between Routine-Dose and Lower-Dose CT with and without Deep Learning-based Denoising for Active Surveillance of Solid Small Renal Masses: A Multiobserver Study 2025-Jul, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240250 PMID:40512032	研究论文	评估常规剂量和低剂量CT扫描在应用和不应用基于深度学习的降噪技术时，对小肾肿块主动监测的一致性	研究首次评估了深度学习方法在低剂量CT扫描中对小肾肿块评估的影响，并证实了75%剂量减少的可行性	研究样本量相对较小（70名患者），且为回顾性研究	评估不同剂量CT扫描在主动监测小肾肿块中的一致性和图像质量	小肾肿块（SRMs）患者	数字病理	肾癌	CT扫描，基于深度学习的降噪（DLD）	深度学习模型（未明确具体架构）	医学影像（CT扫描）	70名患者（48名男性，22名女性），共350次CT扫描
275	2025-06-14	Computational design of diverse nuclear factor erythroid 2 activators with cellular antioxidative activity 2025-Jun-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112621 PMID:40502689	研究论文	利用深度学习算法设计能够激活NRF2的小蛋白，以增强细胞抗氧化防御能力	采用深度学习模型设计具有不同结构框架和热力学特性的稳定小蛋白，有效激活KEAP1-NRF2通路	未提及在动物模型或临床试验中的验证	开发高效且选择性激活KEAP1-NRF2通路的合成抗氧化剂	KEAP1-NRF2复合物及设计的结合蛋白	机器学习	慢性疾病	深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据	五种设计的结合蛋白
276	2025-06-14	Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant 2025-Jun-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468 PMID:40511702	研究论文	开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的方法，用于结直肠癌的准确诊断	提出了一种新型的一锅法LI-RPA-CRISPR/Cas12a检测方法，结合便携式等温扩增设备和LSTM深度学习模型，实现了高灵敏度和高准确度的结直肠癌诊断	样本量相对较小（100例临床样本），需要进一步验证	开发一种快速、灵敏且用户友好的结直肠癌诊断平台	结直肠癌患者和携带SW480结直肠癌亚型的小鼠	数字病理学	结直肠癌	凝集素诱导重组酶聚合酶扩增（LI-RPA）、CRISPR/Cas12a检测、LSTM深度学习模型	LSTM	液体活检数据	100例临床样本和小鼠模型
277	2025-06-14	Gene Spatial Integration: enhancing spatial transcriptomics analysis via deep learning and batch effect mitigation 2025-Jun-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf350 PMID:40511994	研究论文	提出了一种名为基因空间整合（GSI）的深度学习方法，用于增强空间转录组学数据分析，并解决批次效应问题	利用表示学习方法将基因的空间分布信息整合到基因表达特征空间，并通过Autoencoder网络提取空间嵌入，显著提高了空间转录组学数据分析工具的性能	仅在人类DLPFC数据集上进行了验证，未在其他组织或疾病类型中广泛测试	开发一种能够整合多批次空间转录组数据并提升分析性能的方法	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组学（ST）	Autoencoder	基因表达数据和空间分布数据	人类DLPFC数据集（具体样本包括151673和151672）
278	2025-06-14	DWI-based deep learning radiomics nomogram for predicting the impaired quality of life in patients with unruptured intracranial aneurysm developing new iatrogenic cerebral infarcts following stent placement: a multicenter cohort study 2025-Jun-13, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03628-5 PMID:40512286	研究论文	本研究开发了一种基于DWI的放射组学列线图，用于预测支架置入后发生新医源性脑梗死（NICI）的未破裂颅内动脉瘤患者健康相关生活质量（HRQOL）的损害	整合临床、放射组学和深度学习特征构建的DLRN模型在预测HRQOL损害方面表现出高准确性和临床实用性，优于单一模态模型	研究为多中心回顾性设计，可能存在选择偏倚	预测支架置入后未破裂颅内动脉瘤患者的HRQOL损害	522例发生NICI的未破裂颅内动脉瘤患者	数字病理	颅内动脉瘤	DWI, 超分辨率重建	GoogleNet, DLRN	医学影像	522例患者（分为训练队列和两个外部验证队列）
279	2025-06-14	Quantum-inspired computational drug design for phytopharmaceuticals: a herbal holography analysis 2025-Jun-13, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06412-w PMID:40512383	research paper	本文提出了一种基于量子理论启发的计算药物设计方法，用于植物药物的全息分析	引入了植物全息学的新范式，将植物分子视为多维系统，利用全息和量子理论进行理解	尚未验证量子驱动方法是否真正能带来植物医学的革命，还是仅为空想	探索量子驱动方法在植物药物设计中的应用，以改进传统方法的不足	植物化合物	computational drug design	NA	hybrid quantum-classical simulations, deep learning models, quantum mechanics	deep learning models	NA	NA
280	2025-06-14	Application of Deep Learning Accelerated Image Reconstruction in T2-Weighted Turbo Spin-Echo Imaging of the Brain at 7T 2025-Jun-12, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8662 PMID:39832954	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建技术在7T磁共振T2加权涡轮自旋回波成像中的应用	使用在7T数据上训练的深度神经网络进行图像重建，显著提升了图像质量	研究仅针对30例患者数据，样本量相对较小	解决7T磁共振成像时间长和运动敏感性的问题	7T磁共振脑部T2加权涡轮自旋回波图像	医学影像处理	NA	深度学习加速图像重建	深度神经网络	磁共振图像	30例临床7T脑部MRI患者数据