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
3181	2025-04-10	Transformer-based deep learning structure-conductance relationships in gold and silver nanowires 2025-Apr-09, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d4cp04605f PMID:40152302	研究论文	本研究利用基于Transformer的深度学习模型预测金和银纳米线的结构-电导关系	首次将Transformer神经网络应用于纳米线电导预测，展示了其在处理长、大及结构不同纳米线时的稳定性、准确性和可扩展性	模型训练数据主要来自模拟而非实际实验数据	建立纳米线结构与其电导特性之间的关系	金和银纳米线	机器学习	NA	分子动力学模拟(MD)与神经网络势能	Transformer	模拟数据	大量金和银纳米线结结构
3182	2025-04-10	Deep Learning with Reflection High-Energy Electron Diffraction Images to Predict Cation Ratio in Sr2xTi2(1-x)O3 Thin Films 2025-Apr-09, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.5c00787 PMID:40163590	研究论文	本研究利用深度学习技术预测SrTiO薄膜的化学计量比，通过反射高能电子衍射图像进行分析	使用门控卷积神经网络对小样本（31个样本）进行回归训练，实现了准确的预测，并通过可解释AI技术揭示了衍射条纹特征与阳离子化学计量之间的未知相关性	样本量较小（仅31个样本）	加速、理解和控制薄膜合成过程，揭示合成条件与材料性能之间的关系	SrTiO薄膜的化学计量比	机器学习	NA	反射高能电子衍射（RHEED）	门控卷积神经网络（Gated CNN）	图像	31个样本
3183	2025-04-10	Portal dose image prediction using Monte Carlo generated transmission energy fluence maps of dynamic radiotherapy treatment plans: a deep learning approach 2025-Apr-09, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adc73f PMID:40164089	research paper	本研究开发并探讨了一种结合蒙特卡洛模拟和深度学习的混合模型，用于预测基于动态放射治疗计划的电子门户成像设备图像	结合蒙特卡洛模拟和深度学习方法来预测放射治疗中的电子门户成像设备图像，为剂量学质量保证提供新方法	模型在简单和复杂变体中的伽马通过率存在差异，表明模型性能有待进一步优化	开发一种用于放射治疗剂量学质量保证的混合模型	动态放射治疗计划中的电子门户成像设备图像	machine learning	various cancer types	Monte Carlo simulations, deep learning	U-Net	image	17 clinical treatment plans
3184	2025-04-10	Pulmonary Embolism Survival Prediction Using Multimodal Learning Based on Computed Tomography Angiography and Clinical Data 2025-Apr-09, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000831 PMID:40200808	研究论文	本研究利用深度学习模型结合CT肺动脉造影（CTPA）、临床数据和PE严重指数（PESI）评分预测肺栓塞（PE）患者的生存率	首次将CTPA影像特征、临床变量和PESI评分结合，通过多模态深度学习模型预测PE生存率，并验证了其优于单独使用PESI评分的性能	研究为回顾性设计，样本来自3个机构可能存在选择偏倚，未进行外部验证	开发预测肺栓塞患者生存率的AI模型	918名肺栓塞患者（3978次CTPA扫描）	数字病理	心血管疾病	CTPA影像分析、深度学习	多模态深度学习模型、CoxPH模型	医学影像（CTPA）、临床数据	918名患者（3978次CTPA扫描）
3185	2025-04-10	Linking Symptom Inventories Using Semantic Textual Similarity 2025-Apr-09, Journal of neurotrauma IF:3.9Q2 DOI:10.1089/neu.2024.0301 PMID:40200899	research paper	该研究提出了一种使用语义文本相似性（STS）来链接不同创伤性脑损伤（TBI）症状清单的方法，以提高诊断和结果预测的可比性	利用预训练的深度学习模型通过语义文本相似性来链接不同症状清单，解决了TBI诊断中结果不可比的问题	研究依赖于预训练模型的表现，且需要进一步验证在更广泛症状清单上的适用性	提高创伤性脑损伤（TBI）诊断和结果预测中不同症状清单结果的可比性	创伤性脑损伤（TBI）的症状清单和患者数据	natural language processing	traumatic brain injury	semantic textual similarity (STS)	deep learning models	text	6,607名参与者来自16个国际数据源
3186	2025-04-10	Dynamics of Spatial Organization of Bacterial Communities in a Tunable Flow Gut Microbiome-on-a-Chip 2025-Apr-09, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202410258 PMID:40201941	研究论文	研究肠道周期性机械力对肠道微生物群落动态的影响	开发了一种可调流动肠道微生物芯片（tfGMoC），用于模拟肠道周期性扩张和压缩，并通过深度学习分析微生物群落的空间探索行为	研究结果基于体外模型，可能无法完全反映体内复杂环境	探索肠道周期性机械力对肠道微生物群落动态的影响	肠道微生物群落	微生物组学	NA	深度学习	NA	图像	NA
3187	2025-04-10	Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning-based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography 2025-Apr-09, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240459 PMID:40202417	研究论文	评估基于深度学习的冠状动脉疾病分析在预测急诊科急性胸痛患者主要不良心脏事件中的价值	使用深度学习模型对冠状动脉疾病程度进行分析，并证明其在预测主要不良心脏事件方面比临床风险因素更具预测价值	研究为回顾性多中心观察性研究，可能存在选择偏倚	预测急诊科急性胸痛患者的主要不良心脏事件	急性胸痛患者	数字病理学	心血管疾病	CT血管造影	深度学习模型	医学影像	408名患者（224名男性；平均年龄59.4±14.6岁）
3188	2025-04-10	Adaptive Dual-Task Deep Learning for Automated Thyroid Cancer Triaging at Screening US 2025-Apr-09, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240271 PMID:40202416	research paper	开发了一种自适应双任务深度学习模型（ThyNet-S），用于超声筛查中甲状腺病变的检测和分类	通过动态整合像素级特征分析和深度语义特征分析，实现了甲状腺病变的自动分类和分流	研究为回顾性研究，可能受到数据选择和采集时间的影响	提高甲状腺癌筛查的效率和临床决策优化	甲状腺超声图像	digital pathology	thyroid cancer	US screening	adaptive dual-task deep learning model (ThyNet-S)	image	35008张甲状腺超声图像，来自23294次检查
3189	2025-04-10	Derivative-Guided Dual-Attention Mechanisms in Patch Transformer for Efficient Automated Recognition of Auditory Brainstem Response Latency 2025-Apr-08, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3558730 PMID:40198282	研究论文	提出了一种名为Patch-DAT的新型深度学习模型，用于自动识别听觉脑干反应(ABR)波I、III和V的潜伏期	引入了导数引导的双注意力机制和重叠分块策略，以更好地捕捉局部时间模式和全局依赖关系	未来工作需要扩大数据集多样性和提高模型可解释性	开发高效、轻量级且可泛化的自动化ABR潜伏期识别方法	听觉脑干反应(ABR)波形	机器学习	听觉系统疾病	深度学习	Transformer	时间序列数据	来自两家医院的大规模多样化数据集
3190	2025-04-10	Multiparametric Ultrasound Breast Tumors Diagnosis within BI-RADS Category 4 via Feature Disentanglement and Cross-Fusion 2025-Apr-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3558786 PMID:40198287	research paper	提出了一种基于特征解耦和交叉融合的多参数超声乳腺肿瘤诊断框架，用于辅助BI-RADS 4类乳腺肿瘤的诊断	提出了一种新的框架，整合了多参数超声信息（B模式图像、Nakagami参数图像和语义属性），并设计了特征解耦损失和多参数交叉融合模块	未明确提及具体局限性	提高BI-RADS 4类乳腺肿瘤诊断的准确性	BI-RADS 4类乳腺肿瘤	digital pathology	breast cancer	multiparametric ultrasound	Transformer-CNN	image	多中心多参数数据集（具体样本量未提及）
3191	2025-04-10	Cross-institutional validation of a polar map-free 3D deep learning model for obstructive coronary artery disease prediction using myocardial perfusion imaging: insights into generalizability and bias 2025-Apr-08, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07243-w PMID:40198356	研究论文	本研究探讨了基于心肌灌注成像（MPI）的深度学习模型在预测阻塞性冠状动脉疾病（CAD）时的跨机构泛化能力和潜在偏差	首次验证了无极性图的3D深度学习模型在不同医疗机构和人口统计学群体中的性能差异，并识别了与压力类型和患者年龄相关的偏差	模型在外部验证队列中的性能显著低于内部验证队列，且在跑步机压力MPI患者和70岁以上患者中表现较差	评估深度学习模型在预测阻塞性冠状动脉疾病时的跨机构泛化能力和潜在偏差	来自台湾两个医疗中心的接受应激/再分布铊-201 MPI检查的患者	数字病理学	心血管疾病	心肌灌注成像（MPI）	3D深度学习模型	医学影像	内部验证集933张图像，外部验证集3234张图像（来自另一个中心）
3192	2025-04-10	ROICellTrack: A deep learning framework for integrating cellular imaging modalities in subcellular spatial transcriptomic profiling of tumor tissues 2025-Apr-08, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf152 PMID:40199763	research paper	开发了一个名为ROICellTrack的深度学习框架，用于更好地整合细胞成像与空间转录组分析	提出了一个深度学习框架，首次将细胞成像与空间转录组分析紧密结合，用于分析肿瘤组织的亚细胞空间转录组数据	研究仅基于56个ROI样本，样本量相对较小	提高对肿瘤异质性的理解，促进个性化和靶向治疗的研究	膀胱尿路上皮癌(UCB)和上尿路尿路上皮癌(UTUC)的肿瘤组织	digital pathology	bladder cancer	spatial transcriptomics, immunofluorescence imaging	deep learning	image, transcriptomic data	56个ROI样本
3193	2025-04-10	Transfer learning and data augmentation for glucose concentration prediction from colorimetric biosensor images 2025-Apr-08, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07136-7 PMID:40199789	研究论文	介绍了一种深度学习算法，用于通过比色纸传感器图像准确预测葡萄糖浓度	采用迁移学习和数据增强技术，简化了预测过程，无需单独的特征提取	需要大量训练数据的挑战虽通过数据增强有所缓解，但仍可能存在数据不足的问题	开发一种基于深度学习的葡萄糖浓度预测方法	比色纸传感器图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet50, ResNet101, GoogLeNet, VGG-19	图像	五种不同葡萄糖浓度的比色纸传感器图像数据集
3194	2025-04-10	A method for delineating traffic low emission control zone based on deep learning and multi-objective optimization 2025-Apr-08, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13949-z PMID:40199777	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和多目标优化的交通低排放控制区划定方法	结合CNN、LSTM和注意力机制的深度学习模型捕捉PM复杂分布模式，并采用NSGA-II多目标优化算法考虑环境和社会因素划定排放区	未提及方法在不同城市规模或地理特征中的普适性验证	优化交通低排放控制区划定以平衡环境保护与居民生活影响	出租车队采集的PM数据及城市路网特征	机器学习	NA	深度学习、多目标优化	CNN-LSTM-AM混合模型、NSGA-II算法	时空序列数据（PM浓度、路网特征）	未明确说明样本量（出租车队采集的PM数据）
3195	2025-04-10	Enhancing Burn Diagnosis through SE-ResNet18 and Confidence Filtering 2025-Apr-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01495-6 PMID:40199834	research paper	提出一种基于深度学习的烧伤严重程度分类方法，通过改进的ResNet18架构和置信度过滤提高分类准确率	采用集成了注意力机制的增强型ResNet18架构，结合自适应学习率优化策略和置信度过滤后处理模块	实验仅在烧伤皮肤测试数据集上进行验证，未涉及更广泛的临床场景	提升烧伤严重程度分类的准确性和实时性，以支持临床治疗决策	烧伤皮肤图像	computer vision	烧伤	深度学习	SE-ResNet18	image	烧伤皮肤测试数据集（具体数量未说明）
3196	2025-04-10	The Relevance of General Intelligence Measurement in Deep Learning for Healthcare 2025-Apr-08, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250052 PMID:40200449	研究论文	探讨通用智能测量在医疗健康深度学习中的重要性	分析了不同层次的泛化（局部、广泛和极端）在医疗健康AI系统中的贡献和局限性，并指出需要开发新的评估方法	现有评估泛化难度的指标不足	提高AI系统在复杂临床环境中的有效性和适应性	医疗健康领域的AI系统	医疗信息学	NA	深度学习	NA	NA	NA
3197	2025-04-10	SapFlower: an automated tool for sap flow data preprocessing, gap-filling, and analysis using deep learning 2025-Apr-08, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70107 PMID:40200603	research paper	介绍了一个名为SapFlower的自动化工具，用于预处理、填补和基于深度学习分析植物液流数据	开发了首个集成自动清洗、机器学习和深度学习模型的液流数据分析工具，显著提高了数据处理效率和准确性	需要进一步改进针对特定物种的TDP校正和支持更多测量方法	提高植物液流数据处理的效率和可及性	植物液流数据	machine learning	NA	thermal dissipation probes (TDP)	random forest, Gaussian process regression, LSTM, BiLSTM	sap flow data	NA
3198	2025-04-10	Decomposing the effect of normal aging and Alzheimer's disease in brain morphological changes via learned aging templates 2025-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96234-w PMID:40189702	研究论文	该研究通过学习的衰老模板分解正常衰老和阿尔茨海默病对大脑形态变化的影响	提出了两个独立评分（衰老评分和AD特异性评分），用于量化大脑萎缩中的正常衰老和AD病理成分	研究仅基于OASIS-3数据集，样本来源有限	区分正常衰老和阿尔茨海默病导致的大脑形态变化	认知正常个体和阿尔茨海默病患者的大脑MRI扫描	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	生成式深度学习模型	MRI图像	1,014例T1加权MRI扫描（326例认知正常个体，688例不同临床严重程度的AD患者）
3199	2025-04-10	Interpretable deep learning method to predict wound healing progress based on collagen fibers in wound tissue 2025-Apr-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110110 PMID:40198981	research paper	提出一种基于胶原纤维的深度学习方法来预测伤口愈合进程，并增强模型决策的可解释性	结合LayerCAM和Guided Backpropagation的可解释框架，无需像素级标注即可定位胶原纤维区域	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	建立基于胶原纤维特征的伤口愈合状态分类方法	皮肤组织的组织学图像	digital pathology	wound healing	histological imaging	VGG16	image	未明确说明样本数量，涉及正常皮肤、0/3/7/10天伤口皮肤及糖尿病伤口皮肤
3200	2025-04-10	Detection of COVID-19, lung opacity, and viral pneumonia via X-ray using machine learning and deep learning 2025-Apr-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110131 PMID:40198984	research paper	该研究结合机器学习和深度学习技术，通过X光图像自动诊断COVID-19及其他肺部疾病	采用CNN、SVM及迁移学习技术（如ResNet18、EfficientNet-CNN和Xception-CNN），在X光图像分类中达到高准确率（最高99.20%）	数据集多样性和代表性不足，可能影响模型的泛化能力	提升COVID-19及其他肺部疾病的早期诊断效率和准确性	胸部X光图像	digital pathology	COVID-19, lung opacity, viral pneumonia	machine learning, deep learning, transfer learning	CNN, SVM, ResNet18, EfficientNet-CNN, Xception-CNN	image	21,165张胸部X光图像