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	2025-05-03	Real-time airway monitoring system using binary classification model based on respiratory sounds of rabbits with a tracheostomy tube 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98546-3 PMID:40301485	研究论文	开发了一种基于兔子气管切开术后呼吸音的实时气道监测系统，使用深度学习模型进行二元分类	首次使用深度学习评估气管切开兔子的气道状况，并开发了基于物联网的实时远程数据传输设备	研究使用的是兔子模型，而非人类数据，可能影响结果在人类中的适用性	开发一种连续、标准化的实时气道评估系统	气管切开术后的兔子	数字病理	呼吸系统疾病	深度学习	CNN	音频	29只新西兰兔，共1,443个呼吸周期（402个4秒呼吸音样本）
282	2025-05-03	The data analysis of sports training by ID3 decision tree algorithm and deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99996-5 PMID:40301591	研究论文	本文提出了一种结合ID3决策树算法和深度学习模型的优化分析模型，以提高体育训练数据分析的准确性和效率	结合ID3决策树算法和深度学习模型，优化体育训练数据分析的性能	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在问题	提高体育训练数据分析的准确性和效率，为运动员和教练提供决策支持	体育训练数据	机器学习	NA	ID3决策树算法、深度学习	ID3、XGBoost、CapsNets	体育训练数据	NA
283	2025-05-03	Automated radiography assessment of ankle joint instability using deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99620-6 PMID:40301608	research paper	本研究开发并评估了一种基于深度学习的系统，用于自动测量负重踝关节X光片中的距骨倾斜和前距骨平移，这些是诊断踝关节不稳定的关键参数	开发了一种深度学习系统，能够自动且高精度地测量踝关节X光片中的关键参数，为临床诊断提供客观和可重复的测量结果	排除了接受关节融合、骨移植或关节置换手术的患者，可能限制了系统的普适性	开发一种自动化系统以辅助临床诊断踝关节不稳定	踝关节X光片中的距骨倾斜和前距骨平移	digital pathology	ankle joint instability	deep learning	DL-based system	image	1,452张前后位X光片和2,984张侧位X光片，来自4,000名患者
284	2025-05-03	Brain tumor detection empowered with ensemble deep learning approaches from MRI scan images 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99576-7 PMID:40301625	research paper	该研究提出了一种结合两种深度学习模型的新型AI技术，用于从MRI扫描图像中检测和分类脑肿瘤	结合InceptionV3和Xception两种深度学习模型，提高了脑肿瘤检测的准确性和可靠性	未提及具体的数据集大小或多样性限制	提高脑肿瘤检测的准确性和可靠性，以促进早期诊断和治疗	脑MRI扫描图像，分为垂体瘤、脑膜瘤、胶质瘤和正常四类	digital pathology	brain tumor	MRI扫描	InceptionV3 + Xception	image	NA
285	2025-05-03	Application of deep learning reconstruction combined with time-resolved post-processing method to improve image quality in CTA derived from low-dose cerebral CT perfusion data 2025-Apr-29, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01623-2 PMID:40301751	研究论文	评估深度学习重建（DLR）与时间分辨最大强度投影（tMIP）或时间分辨平均（tAve）后处理方法结合对低剂量脑CT灌注（CTP）数据衍生的CTA图像质量的影响	结合DLR与tMIP或tAve后处理方法，在降低辐射剂量的同时提升CTA图像质量	样本量较小（仅60例患者），且为回顾性研究	提升低剂量脑CTP衍生的CTA图像质量	低剂量脑CTP数据	医学影像处理	脑血管疾病	深度学习重建（DLR）、时间分辨最大强度投影（tMIP）、时间分辨平均（tAve）	深度学习	医学影像（CT图像）	60例患者（30例常规剂量组，30例低剂量组）
286	2025-05-03	PPI-Graphomer: enhanced protein-protein affinity prediction using pretrained and graph transformer models 2025-Apr-29, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06123-2 PMID:40301762	研究论文	提出了一种名为PPI-Graphomer的模块，通过整合大规模语言模型和逆折叠模型的预训练特征，增强蛋白质结合界面的表征能力	结合预训练特征和分子相互作用信息，定义边关系和界面掩码，提升蛋白质结合界面的表征能力	未明确提及具体局限性	提高蛋白质-蛋白质亲和力预测的准确性	蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）及其结合界面	生物信息学	NA	预训练语言模型、逆折叠模型	Graph Transformer	蛋白质序列和结构数据	多个基准数据集（未明确提及具体数量）
287	2025-05-03	Deep learning radiopathomics predicts targeted therapy sensitivity in EGFR-mutant lung adenocarcinoma 2025-Apr-29, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06480-9 PMID:40301933	研究论文	开发一种深度学习放射病理临床（DLRPC）模型，整合CT图像、H&E染色活检样本和临床数据，预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs治疗的响应	首次提出结合放射学、病理学和临床数据的深度学习模型，用于预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs的敏感性	研究为回顾性分析，样本量相对较小（214例），且仅来自两个医疗中心	预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs治疗的响应，为个性化治疗决策提供工具	EGFR突变肺腺癌患者	数字病理	肺腺癌	深度学习	DLRPC模型	CT图像、病理图像、临床数据	214例肺腺癌患者
288	2025-05-03	LAGNet: better electron density prediction for LCAO-based data and drug-like substances 2025-Apr-29, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01010-7 PMID:40301997	research paper	该研究提出了一种名为LAGNet的新架构，用于预测基于LCAO数据的药物类物质的电子密度	提出了一种专门为药物类物质和DFT数据集设计和调整的新型架构LAGNet，并改进了电子密度的存储方式	未提及具体的局限性	提高基于LCAO数据的药物类物质电子密度预测的准确性	药物类物质的电子密度	量子化学	NA	DeepDFT模型	LAGNet	量子化学数据	未提及具体样本量
289	2025-05-03	The impact of partner interaction on brief social buffering in adolescent female rats as analyzed by deep learning-based object detection algorithms 2025-Apr-29, Physiology & behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.physbeh.2025.114934 PMID:40311725	研究论文	本研究通过深度学习算法分析伴侣互动对青春期雌性大鼠短暂社会缓冲效应的影响	首次使用YOLOv8和BoT-SORT深度学习算法分析大鼠行为数据，减少人为偏见，并发现雌性大鼠在短暂社会接触后能维持恐惧行为的减少	研究仅针对青春期Sprague-Dawley大鼠，结果可能不适用于其他年龄段或种系	探究短暂社会接触是否足以诱导社会缓冲效应，以及伴侣互动如何影响这种效应	青春期Sprague-Dawley大鼠（4-5周龄，雄性和雌性）	机器学习	NA	YOLOv8和BoT-SORT深度学习算法	YOLOv8, BoT-SORT	视频	青春期Sprague-Dawley大鼠（具体数量未提及）
290	2025-05-03	Artificial Intelligence in Biliopancreatic Disorders: Applications in Cross-Imaging and Endoscopy 2025-Apr-29, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.04.011 PMID:40311821	review	本文综述了人工智能在胆胰疾病诊断和管理中的变革潜力	利用深度学习和卷积神经网络等前沿技术，人工智能显著提升了胃肠病学领域，特别是在内窥镜手术中的应用	NA	探讨人工智能在胆胰疾病中的应用现状及未来发展方向	胆胰疾病	digital pathology	biliopancreatic disorders	deep learning, convolutional neural networks	CNN	image	NA
291	2025-05-03	Unified Deep Learning of Molecular and Protein Language Representations with T5ProtChem 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00051 PMID:40197028	研究论文	介绍了一种基于T5架构的统一模型T5ProtChem，用于同时处理分子和蛋白质序列	提出了T5ProtChem模型，通过新的预训练目标ProtiSMILES，将分子和蛋白质领域连接起来，实现了高效的、可泛化的蛋白质-化学建模	未明确提及具体限制	探索统一的深度学习模型在药物发现、蛋白质工程以及计算生物学和化学的跨学科应用中的潜力	分子和蛋白质序列	计算生物学和化学	NA	T5架构，ProtiSMILES预训练目标	T5ProtChem	分子和蛋白质序列	未明确提及样本数量
292	2025-05-03	Medical image translation with deep learning: Advances, datasets and perspectives 2025-Apr-27, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103605 PMID:40311301	综述	本文回顾了基于深度学习的医学图像翻译的最新进展，包括任务、应用、基础模型、生成模型、评估指标、常用数据集及未来趋势	详细探讨了医学图像翻译的多样化任务、应用及多种深度学习模型，包括CNN、Transformer、SSM、GAN、VAE、AR、扩散模型和流模型，并分析了评估指标和常用数据集	未提及具体实验验证或临床应用的局限性	推动医学图像翻译领域的持续进步和创新	医学图像翻译任务、模型、评估指标及数据集	数字病理	NA	深度学习	CNN, Transformer, SSM, GAN, VAE, AR, 扩散模型, 流模型	医学图像	NA
293	2025-05-03	Keystone microbial taxa identified by deep learning reveal mechanisms of phosphorus stoichiometric homeostasis in submerged macrophytes under different hydrodynamic states 2025-Apr-25, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123721 PMID:40311292	研究论文	本研究通过深度学习识别关键微生物类群，揭示了不同水动力状态下沉水植物磷化学计量稳态的机制	开发了基于深度学习的Keystoneness Taxa Identification (DLKTI)框架，用于识别关键微生物类群，并阐明了它们在磷化学计量稳态中的作用	研究仅针对两种沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum），可能不适用于其他植物或生态系统	探索不同水动力状态下沉水植物根际磷代谢的微生物群落结构和化学计量稳态的关系，以提高植物修复效率	沉水植物Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum及其根际微生物群落	生态学与微生物组学	NA	深度学习	DLKTI框架	微生物组数据	NA
294	2025-05-03	A multi-task neural network for full waveform ultrasonic bone imaging 2025-Apr-25, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108807 PMID:40311439	研究论文	提出了一种名为CEDD-Unet的新型多任务神经网络，用于高分辨率超声骨成像	采用双解码器架构和ConvLSTM模块，结合EMA模块增强特征表示，提高了超声骨成像的准确性和清晰度	未提及具体临床应用验证或大规模数据集测试结果	实现基于深度学习的全波形反演方法进行高分辨率超声骨成像	人类骨骼和小鼠骨骼的声速模型数据集	数字病理	NA	全波形反演(FWI)	CEDD-Unet（基于Dual-Decoder架构的CNN+ConvLSTM）	超声射频(RF)信号	人类骨骼数据集(Dataset1)和小鼠骨骼数据集(Dataset2)，具体样本量未明确说明
295	2025-05-03	Reliable Radiologic Skeletal Muscle Area Assessment - A Biomarker for Cancer Cachexia Diagnosis 2025-Apr-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.21.25326162 PMID:40313262	研究论文	开发了一种名为SMAART-AI的自动化工具，用于通过CT扫描评估骨骼肌面积，以诊断癌症恶病质	SMAART-AI结合了深度学习和不确定性机制，提高了骨骼肌面积评估的自动化程度和准确性	研究主要基于胃食管癌数据集，可能在其他癌症类型中的适用性有待验证	开发一种可靠的自动化工具，用于癌症恶病质的早期诊断和干预	癌症恶病质患者的骨骼肌面积	数字病理	癌症恶病质	CT扫描	nnU-Net 2D, MLP	图像	胃食管癌数据集
296	2025-05-03	Hybrid AI models for predicting heat distribution in complex tissue structures with bioheat transfer simulation 2025-Apr-23, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104122 PMID:40311397	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和分数Legendre小波方法的新型生物热传递模型，用于精确预测工程组织构建中的热效应	整合了分数Legendre小波方法和深度学习，实现了对生物组织热行为的实时预测，预测速度比传统方法快15%	实验验证仅针对5厘米的组织构建，未涉及更大规模或更复杂的组织结构	提高生物组织热行为的预测精度，以支持精确的热疗和肿瘤消融应用	工程组织构建（包括皮肤、肌肉、脂肪和骨骼）	生物医学工程	NA	深度学习增强的生物热传递模拟	深度学习模型	温度分布数据	5厘米的组织构建，暴露于15W热源120分钟
297	2025-05-03	Association of Deep Learning-Derived Histologic Features of Placental Chorionic Villi with Maternal and Infant Characteristics in the New Hampshire Birth Cohort Study 2025-Apr-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.22.25325465 PMID:40313259	研究论文	本研究利用深度学习技术自动检测胎盘绒毛膜绒毛，并探讨其与母婴特征的关联	开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于检测胎盘绒毛膜绒毛，并通过无监督聚类识别了生物学相关的绒毛亚型	研究仅基于足月胎盘样本，未涵盖早产或其他胎盘异常情况	通过标准化胎盘结构量化，减轻病理学家负担，深入了解胎盘生长与适应，改善母婴健康结果	新罕布什尔出生队列研究中的1,531份足月胎盘全切片图像	数字病理学	母婴健康	深度学习分割	深度学习	图像	1,531份足月胎盘全切片图像
298	2025-05-03	Detection of precancerous lesions in cervical images of perimenopausal women using U-net deep learning 2025-Apr-23, African journal of reproductive health IF:0.7Q4 DOI:10.29063/ajrh2025/v29i4.10 PMID:40314307	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net和ResNet的高效准确宫颈细胞图像分割与识别模型，用于提高围绝经期女性癌前病变的检测	结合U-Net与SegNet，并引入SE注意力机制构建2Se/U-Net分割模型；优化ResNet，采用LD-loss和DRL块构建LD/ResNet病变识别模型	研究仅基于103张围绝经期女性的细胞学图像，样本量较小	提高围绝经期女性宫颈癌前病变的检测效率和准确性	围绝经期女性的宫颈细胞图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习	U-Net, ResNet, SegNet, SE注意力机制	图像	103张围绝经期女性的细胞学图像
299	2025-05-03	Optimizing Immunotherapy: The Synergy of Immune Checkpoint Inhibitors with Artificial Intelligence in Melanoma Treatment 2025-Apr-16, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom15040589 PMID:40305346	review	本文综述了人工智能（AI）在优化黑色素瘤免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗中的潜力，整合了多种诊断工具	AI在提高ICI治疗效果、识别预后细胞因子特征、开发个性化治疗方案、评估免疫相关不良事件风险以及肿瘤微环境分析方面展示了高效性	临床验证和实施仍面临挑战	优化黑色素瘤的免疫治疗	黑色素瘤患者	digital pathology	melanoma	RNA-seq, CT imaging, electronic health record (EHR) data analysis	machine learning, deep learning	RNA-seq data, imaging data, EHR data	NA
300	2025-05-03	Graph-based deep learning for predictions on changes in microbiomes and biogas production in anaerobic digestion systems 2025-Apr-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123144 PMID:39826399	研究论文	本研究提出了一种基于图卷积网络（GCNs）的方法，用于预测厌氧消化系统中微生物群落变化和沼气产量	首次将图卷积网络应用于厌氧消化过程建模，整合了高通量测序数据和挥发性脂肪酸抑制效应的网络分析	研究仅基于特定操作条件下的厌氧消化器响应，可能不适用于所有厌氧消化系统	理解和优化厌氧消化过程，预测微生物动态和沼气产量	厌氧消化系统中的微生物群落和沼气生产过程	机器学习	NA	高通量测序	GCN	测序数据	281天的厌氧消化器响应数据，包括有机负荷冲击、饥饿和生物强化等多种喂养条件