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	2025-07-29	Integrating pathomics and deep learning for subtyping uveal melanoma: identifying high-risk immune infiltration profiles 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1585097 PMID:40703526	research paper	该研究利用无监督学习和深度学习技术对葡萄膜黑色素瘤（UVM）进行亚型分类，识别高风险免疫浸润特征	结合病理组学和深度学习识别UVM的高免疫浸润亚型，并基于死亡率风险改进患者分层	样本量相对较小，仅包含70例训练数据和68例验证数据	改进UVM患者的风险分层和预后预测	葡萄膜黑色素瘤（UVM）患者	digital pathology	uveal melanoma	H&E染色全切片图像分析、基因组数据分析、深度学习建模	Inception-V3	image, genomic, clinical	70例训练数据（来自GDC数据库）和68例验证数据（来自华西医院）
282	2025-07-29	Supervised contrastive loss helps uncover more robust features for photoacoustic prostate cancer identification 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1592815 PMID:40703547	研究论文	本文探讨了监督对比学习在光声光谱特征提取中的应用，以提高前列腺癌识别的准确性	引入了监督对比学习（SCL-adjust模型），在光声光谱分析中提取更稳健的特征，相比传统方法准确率提高了10%以上	个体异质性仍然是影响识别性能的重要因素	从复杂的生物组织中提取更可靠的特征，提高前列腺癌的识别准确率	前列腺癌的光声光谱数据	数字病理学	前列腺癌	光声光谱分析	CNN, 监督对比学习模型（SC）, 监督对比损失调整模型（SCL-adjust）	光谱数据	NA
283	2025-07-29	Using deep learning to screen OCTA images for hypertension to reduce the risk of serious complications 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1581785 PMID:40703652	研究论文	使用深度学习分析OCTA图像以筛查高血压及其严重并发症风险	结合Xception卷积神经网络和多Swin transformer模型分析OCTA图像，提高高血压筛查的准确性和效率	样本量相对较小（422张OCTA图像），模型性能仍有提升空间	研究高血压对眼部微血管的影响，开发基于深度学习的筛查方法	高血压患者和健康对照者的OCTA图像	数字病理学	心血管疾病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	Xception CNN, Swin transformer	图像	422张OCTA图像（来自136名高血压患者和85名健康受试者）
284	2025-07-29	Construction of crown profile prediction model of Pinus yunnanensis based on CNN-LSTM-attention method 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1567131 PMID:40703862	研究论文	本研究基于CNN-LSTM-attention方法构建了云南松树冠轮廓预测模型，提高了预测精度	结合深度学习和新型树冠竞争指数（CPCI），克服了传统模型在捕捉树冠不对称性和垂直结构方面的局限性	研究仅基于云南大理苍山的五个年龄分层永久样地数据，可能限制了模型的普适性	提高云南松树冠轮廓的预测精度，以支持森林管理和生态分析	云南松树的树冠轮廓	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM-Attention	树冠轮廓数据	629棵树，来自五个年龄分层的永久样地
285	2025-07-29	Design and development of an efficient RLNet prediction model for deepfake video detection 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1569147 PMID:40704217	研究论文	本研究提出了一种结合ResNet和LSTM的RLNet深度学习框架，用于高精度检测深度伪造视频	通过结合ResNet和LSTM网络，同时利用空间和时间特征来准确识别伪造内容，相比现有方法具有更高的准确性和检测能力	需要研究更多卷积神经网络架构在视频深度伪造数据集上的表现	开发一种高效的深度伪造视频检测方法，提升数字内容的安全性和真实性	深度伪造视频	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet, LSTM	视频	包含真实和深度伪造视频的多样化数据集
286	2025-07-29	Application of deep learning for diagnosis of shoulder diseases in older adults: a narrative review 2025-Jan, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2025.e6 PMID:40704206	综述	本文探讨了深度学习在老年人肩部疾病诊断中的应用及其潜力	利用深度学习技术自动化图像分割、疾病检测和运动分析，提高诊断准确性和效率	需要大规模前瞻性验证研究以确保其普适性和可重复性	探索深度学习在老年人肩部疾病诊断中的应用	老年人肩部疾病	数字病理学	老年疾病	深度学习	CNN	图像	NA
287	2025-07-29	Automatic sleep staging based on 24/7 EEG SubQ (UNEEG medical) data displays strong agreement with polysomnography in healthy adults 2024-Dec, Sleep health IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.sleh.2024.08.007 PMID:39406630	研究论文	评估基于双通道皮下脑电图（EEG）的自动睡眠分期性能	使用UNEEG medical的24/7 EEG SubQ设备和深度学习模型U-SleepSQ进行自动睡眠分期，并与多导睡眠图（PSG）手动评分进行对比，显示出强一致性	研究样本仅包括22名健康成年人，可能无法代表更广泛的人群或患有睡眠障碍的患者	评估自动睡眠分期技术在健康成年人中的性能	22名健康成年人	数字病理学	NA	双通道皮下脑电图（EEG）	深度学习模型U-SleepSQ	EEG数据	22名健康成年人，每人1-6次记录
288	2025-07-29	Multi-modality deep learning-based [68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET polar map generation: potential value in detecting reactive fibrosis after myocardial infarction 2024-Nov, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06850-3 PMID:39060373	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多模态图像融合方法，用于提高[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET极坐标图生成的准确性，并探索其在检测心肌梗死后反应性纤维化中的潜在价值	通过融合多模态图像补偿[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET图像中丢失的心脏结构信息，提高了极坐标图生成的准确性	研究样本量相对较小（87例患者），且仅针对ST段抬高型心肌梗死患者	提高[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET极坐标图生成的准确性，并探索其在心肌梗死后反应性纤维化检测中的临床价值	87例ST段抬高型心肌梗死患者的133对[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET/MR图像	数字病理	心血管疾病	PET/MR成像	深度学习	医学图像	87例ST段抬高型心肌梗死患者的133对[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET/MR图像，其中26例用于纵向分析
289	2024-10-02	Clarifications on the Differentiation of Vertebral Fractures Using Deep Learning Models 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.241162 PMID:39352286	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
290	2025-07-25	Halted medical education in Korea amid Nobel Prizes in deep learning and machine learning research, tribute to a leader of Ewha Womans University College of Medicine, and highlights from this issue 2024-Oct, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e71 PMID:40703983	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
291	2025-07-29	Predicting the severity of mood and neuropsychiatric symptoms from digital biomarkers using wearable physiological data and deep learning 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108959 PMID:39089109	研究论文	利用可穿戴设备收集的生理和行为数据，结合深度学习技术，预测轻度认知障碍（MCI）老年人的神经精神症状（NPS）和情绪障碍的严重程度	结合传统生理生物标志物和自监督卷积自编码器提取的深度学习特征，实现了对NPS和情绪障碍严重程度的连续、无干扰评估	研究仅针对MCI老年人群体，未涵盖其他年龄段或疾病阶段的人群	探索可穿戴设备和深度学习在心理健康症状评估中的应用潜力	轻度认知障碍（MCI）老年人	数字病理学	老年疾病	深度学习	自监督卷积自编码器	生理和行为数据	未明确提及具体样本数量，但研究对象为MCI老年人
292	2025-07-29	A deep learning-driven discovery of berberine derivatives as novel antibacterial against multidrug-resistant Helicobacter pylori 2024-07-08, Signal transduction and targeted therapy IF:40.8Q1 DOI:10.1038/s41392-024-01895-0 PMID:38972904	研究论文	利用基于图神经网络的深度学习模型发现新型小檗碱衍生物作为抗多药耐药幽门螺杆菌的抗菌剂	采用深度学习模型预测并验证了一种新型小檗碱衍生物8，其对所有测试的药物敏感和耐药幽门螺杆菌菌株均表现出强效抗菌活性，并揭示了其作用靶点为SecA和BamD	研究仅针对幽门螺杆菌，未涉及其他病原体	发现新型抗菌剂以对抗多药耐药幽门螺杆菌	幽门螺杆菌及其耐药菌株	机器学习	胃癌	图神经网络、化学蛋白质组学技术	图神经网络	分子结构数据	13,638个分子用于预训练和微调
293	2025-07-29	Enhancing Hypotension Prediction in Real-time Patient Monitoring Through Deep Learning: A Novel Application of XResNet with Contrastive Learning and Value Attention Mechanisms 2024-Jul, Artificial intelligence in medicine. Conference on Artificial Intelligence in Medicine (2005- ) DOI:10.1007/978-3-031-66538-7_5 PMID:39155989	研究论文	本研究提出了一种基于XResNet并结合对比学习和价值注意力机制的深度学习方法，用于实时监测中的低血压预测	创新性地应用了XResNet架构，并结合对比学习和价值注意力机制，专门针对动脉血压波形信号进行分析，提高了低血压预测的性能	未提及具体样本量或数据来源的局限性	优化患者护理，提升低血压预测的准确性	动脉血压波形信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	XResNet	波形信号	NA
294	2025-07-29	Dev-ResNet: automated developmental event detection using deep learning 2024-05-15, The Journal of experimental biology IF:2.8Q2 DOI:10.1242/jeb.247046 PMID:38806151	研究论文	介绍了一种名为Dev-ResNet的小型高效3D卷积神经网络，用于检测发育事件	提出了一种能够检测具有时空特征的发育事件的新型3D CNN模型Dev-ResNet	NA	提高发育生物学研究中发育事件检测的规模、可重复性和通量	大池塘蜗牛(Lymnaea stagnalis)胚胎发育过程中的10种不同功能事件	计算机视觉	NA	深度学习	3D CNN	生物图像	大池塘蜗牛胚胎发育过程中的10种功能事件
295	2025-07-29	An accurate pediatric bone age prediction model using deep learning and contrast conversion 2024-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e23 PMID:40703683	研究论文	本研究旨在通过深度学习和对比度转换技术开发一种准确的儿科骨龄预测模型，以改善临床实践中的生长评估和临床决策	结合多种深度学习模型和对比度转换技术进行骨龄预测，并评估不同预处理方法对预测性能的影响	未讨论模型在不同种族或特殊临床条件下的泛化能力	提高儿科骨龄预测的准确性以辅助临床决策	儿科左手X光图像	计算机视觉	儿科疾病	对比度转换技术（模糊对比增强、对比度受限自适应直方图均衡等）	CNN（包括ResNet50、VGG19、Inception V3、Xception等）	医学影像（X光图像）	未明确说明具体数量，仅提及包含标注骨龄和性别信息的儿科左手X光图像数据集
296	2025-07-29	What is the role of artificial intelligence in general surgery? 2024-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e22 PMID:40703691	综述	本文探讨了人工智能在普通外科中的角色及其与其他医学领域的差异	分析了AI在普通外科中的应用现状，并提出了跨学科合作以推动AI在该领域的发展	手术室中AI的应用研究不足，且需要解决伦理和法律问题	理解AI在普通外科中的应用及其与其他医学领域的差异	普通外科中的AI应用	医学人工智能	NA	深度学习	神经网络	NA	NA
297	2025-07-29	Validation of a Deep Learning Algorithm for Continuous, Real-Time Detection of Atrial Fibrillation Using a Wrist-Worn Device in an Ambulatory Environment 2023-10-03, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030543 PMID:37750558	研究论文	验证一种基于深度学习算法的手腕穿戴设备在动态环境中实时连续检测心房颤动的性能	开发了一种医疗级手腕穿戴设备，结合光电容积描记技术和卷积神经网络，实现长期连续心房颤动监测	研究样本量相对较小（117名患者），且仅针对阵发性心房颤动患者	评估手腕穿戴设备在动态环境中连续监测心房颤动的性能	阵发性心房颤动患者	数字病理学	心血管疾病	光电容积描记技术（PPG）	CNN	生理信号数据	117名阵发性心房颤动患者（最终分析111名）
298	2025-07-29	Multivariate longitudinal data for survival analysis of cardiovascular event prediction in young adults: insights from a comparative explainable study 2023-01-25, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-023-01845-4 PMID:36698064	研究论文	本研究探讨了多变量纵向数据在心血管事件预测中的价值，并通过多种建模策略比较了其与横截面数据的预测准确性	首次在年轻成人心血管风险预测中系统比较了纵向数据与横截面数据的预测价值，并引入了可解释性分析方法	研究仅基于CARDIA队列，可能需要更多外部验证	评估纵向数据在心血管风险预测中的价值并建立可扩展的分析框架	年轻成人心血管疾病风险预测	机器学习	心血管疾病	生存分析	随机生存森林、SHAP、TIME	纵向临床数据	3539名参与者，6次随访检查，15年随访数据
299	2025-07-29	Emphysema Progression at CT by Deep Learning Predicts Functional Impairment and Mortality: Results from the COPDGene Study 2022-09, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.213054 PMID:35579519	研究论文	本研究利用深度学习算法评估吸烟者肺气肿的严重程度，并探讨其与功能损害和死亡率的关系	使用深度学习算法自动评估肺气肿严重程度，提高了评估的客观性和效率	研究依赖于CT扫描数据，可能受到扫描质量和参数设置的影响	评估肺气肿严重程度与功能损害和死亡率的关系	吸烟者	数字病理	慢性阻塞性肺疾病	CT扫描	深度学习模型	医学影像	5056名参与者
300	2025-06-01	Letter to the Editor on "Deep Learning Algorithms to Predict Differential Renal Function <40% in Unilateral Hydronephrosis Based on Key Parameters of Urinary Tract Ultrasound" 2025-Aug, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.05.044 PMID:40447158	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA