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
281	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
282	2025-05-03	Correction to: DOMSCNet: a deep learning model for the classification of stomach cancer using multi-layer omics data 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf218 PMID:40314061	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
283	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
284	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
285	2025-05-06	Deep learning model for predicting the RAS oncogene status in colorectal cancer liver metastases 2025-May-01, Journal of cancer research and therapeutics IF:1.4Q4 DOI:10.4103/jcrt.jcrt_1910_24 PMID:40317140	research paper	开发基于对比增强CT的深度学习放射组学模型，用于评估结直肠癌肝转移中RAS癌基因状态并预测靶向治疗反应	结合放射组学特征和深度学习特征，构建多相CT的深度学习模型，显著提高了RAS基因状态预测的准确性	研究为回顾性设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	开发非侵入性预测结直肠癌肝转移患者RAS基因状态的工具	结直肠癌肝转移患者	digital pathology	colorectal cancer	contrast-enhanced computed tomography (CECT)	deep learning radiomics (DLR) model	CT图像	185例患者（训练集88例，内部测试集39例，外部测试集58例）
286	2025-05-06	AMPCliff: Quantitative definition and benchmarking of activity cliffs in antimicrobial peptides 2025-May-01, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.04.046 PMID:40318764	研究论文	本文介绍了一个名为AMPCliff的定量定义和基准测试框架，用于研究由标准氨基酸组成的抗菌肽（AMPs）中的活性悬崖（AC）现象	首次为抗菌肽中的活性悬崖现象提供了定量定义，并建立了一个基准测试框架，评估了多种预测模型	当前基于深度学习的表示模型在捕捉抗菌肽特性方面仍有局限，需要整合原子级动态信息以提高预测准确性	研究抗菌肽中的活性悬崖现象，并开发定量定义和预测模型	由标准氨基酸组成的抗菌肽（AMPs）	机器学习	NA	机器学习、深度学习、掩码语言模型、生成语言模型	ESM2, 以及其他九种机器学习、四种深度学习算法、四种掩码语言模型和四种生成语言模型	肽序列数据	来自公开可用的抗菌肽数据集GRAMPA的成对抗菌肽样本
287	2025-05-06	A Lightweight Framework for Protected Vegetable Disease Detection in Complex Scenes 2025-May, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70200 PMID:40321614	研究论文	提出了一种轻量级框架VegetableDet，用于复杂场景下保护地蔬菜病害检测	创新性地结合了可变形注意力转换器(DAT)与YOLOv8n主干架构，并集成了通道-空间自适应注意力机制(CSAAM)，提高了模型对长程特征依赖的感知能力和关键特征的精准定位	在真实复杂种植环境中的抗干扰能力和实时性能仍有提升空间	开发智能病害检测系统以提升保护地蔬菜病害检测效率和精度	5种蔬菜的30种病害及健康样本	计算机视觉	蔬菜病害	深度学习	YOLOv8n结合DAT和CSAAM	图像	自定义综合保护地蔬菜病害数据集
288	2025-05-06	Breast Cancer Detection Using Convolutional Neural Networks: A Deep Learning-Based Approach 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.83421 PMID:40322605	综述	本文综述了基于卷积神经网络（CNN）的乳腺癌检测最新进展，评估了深度学习架构、特征提取技术和优化策略	通过比较CNN、RNN和混合模型在医学图像分类中的表现，强调了数据增强、迁移学习和特征选择对模型性能的提升作用	未来研究需要探索基于Transformer的模型、联邦学习和可解释AI技术，以提高模型的解释性、鲁棒性和泛化能力	评估深度学习在乳腺癌检测中的应用，提高诊断准确率和早期检测率	乳腺癌检测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN, RNN, LSTM, MLP	图像	569个实例，包含33个肿瘤形态特征
289	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
290	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
291	2025-05-06	TasteNet: A novel deep learning approach for EEG-based basic taste perception recognition using CEEMDAN domain entropy features 2025-Apr-30, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110463 PMID:40315923	研究论文	提出了一种名为TasteNet的新型深度学习框架，用于基于EEG信号的基本味觉感知识别	结合CEEMDAN域熵特征、CNN模块、多头注意力模块和Att-BiPLSTM网络，显著提高了味觉分类的准确性	未提及具体样本量或数据收集的局限性	开发一个深度学习框架以从EEG信号中有效识别基本味觉刺激	人类EEG信号	机器学习	NA	CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）	CNN, 多头注意力模块, Att-BiPLSTM网络	EEG信号	NA
292	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
293	2025-05-06	SPLIF-Enhanced Attention-Driven 3D CNNs for Precise and Reliable Protein-Ligand Interaction Modeling for METTL3 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00538 PMID:40321522	研究论文	开发了一种名为DeepMETTL3的新型评分函数，结合3D CNN和多头注意力机制，用于精确和可靠的蛋白质-配体相互作用建模	整合了3D CNN、多头注意力机制和高维结构蛋白质-配体相互作用指纹（SPLIF），以捕捉复杂的3D相互作用模式并优化特征选择	未提及具体的局限性	改进结构虚拟筛选（SBVS）中的评分函数，提高蛋白质-配体相互作用的建模精度	METTL3作为治疗靶点的蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	结构虚拟筛选（SBVS）、分子对接	3D CNN、多头注意力机制	蛋白质-配体相互作用数据	使用了基于支架的数据分割策略和多个测试集，包括与训练数据化学相似性极低的挑战性数据集
294	2025-05-06	2D Hole-Arrayed Double-Anode Structure Exciting Surface Plasmon Polaritons for Enhancing Outcoupling Efficiency of Organic Light-Emitting Diodes on Silicon Wafers (OLEDoS) 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10366 PMID:40321593	research paper	该研究提出了一种二维孔阵列双阳极结构，通过激发表面等离子体激子（SPPs）来提高硅晶圆上有机发光二极管（OLEDoS）的出光效率	提出了一种新型的二维孔阵列双阳极结构，通过优化设计参数和利用FDTD方法，显著提高了OLED的出光效率，并开发了预测模型	研究主要集中在理论模拟和优化设计，缺乏实际器件的制备和测试验证	提高有机发光二极管（OLED）在硅晶圆上的出光效率，以增强其在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）显示中的应用	有机发光二极管（OLED）及其在硅晶圆上的出光效率	光电子器件	NA	有限差分时域（FDTD）方法	线性回归、XGB Regressor、MLP	模拟数据	NA
295	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
296	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
297	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
298	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
299	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
300	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