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
321	2025-05-17	Geriatric depression and anxiety screening via deep learning using activity tracking and sleep data 2024-02, International journal of geriatric psychiatry IF:3.6Q1 DOI:10.1002/gps.6071 PMID:38372966	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型通过活动追踪和睡眠数据筛查老年抑郁和焦虑的可行性	首次开发了基于活动追踪数据的混合输入深度学习模型，用于老年抑郁和焦虑的多标签识别	研究依赖于消费级腕戴活动追踪器的数据，可能存在数据质量和一致性问题	探索使用深度学习模型通过活动追踪数据识别老年抑郁和焦虑的可行性	老年抑郁和焦虑患者	机器学习	老年疾病	深度学习	CNN, LSTM, ResNet	时间序列数据（步数和睡眠阶段）和非时间序列数据（抑郁和焦虑评估分数）	NA
322	2025-05-17	Multi-scale Multi-site Renal Microvascular Structures Segmentation for Whole Slide Imaging in Renal Pathology 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering PMID:40375952	research paper	提出了一种名为Omni-Seg的新型动态网络方法，用于从人类肾脏全切片图像中分割微血管结构	利用多站点、多尺度的训练数据，以及部分标记的图像进行微血管结构分割	虽然提出了新的方法，但未提及在更广泛数据集上的泛化能力	开发一种自动分割肾脏微血管结构的计算方法	人类肾脏全切片图像中的微血管结构（如小动脉、小静脉和毛细血管）	digital pathology	肾脏疾病	深度学习	动态网络	image	使用来自HuBMAP和NEPTUNE两个数据集的图像，不同放大倍数（40×、20×、10×和5×）
323	2025-05-17	Scoping Review of Deep Learning Techniques for Diagnosis, Drug Discovery, and Vaccine Development in Leishmaniasis 2024, Transboundary and emerging diseases IF:3.5Q1 DOI:10.1155/2024/6621199 PMID:40303156	综述	本文对深度学习技术在利什曼病的诊断、药物发现和疫苗开发中的应用进行了范围综述	首次对深度学习在利什曼病领域的应用进行全面综述，填补了该领域的研究空白	仅对现有文献进行了分析，未进行新的实验验证	探讨深度学习技术在利什曼病领域的应用现状和未来发展方向	利什曼病的诊断、药物发现和疫苗开发	机器学习	利什曼病	深度学习	NA	NA	NA
324	2025-05-17	Deep Learning-Based Analysis of Glottal Attack and Offset Times in Adductor Laryngeal Dystonia 2023-Nov-15, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2023.10.011 PMID:37977969	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于测量声门攻击时间（GAT）和声门偏移时间（GOT），以辅助内收型喉肌张力障碍（AdLD）的诊断	首次使用深度学习框架自动分割声门区域并检测声带边缘，实现GAT和GOT的自动化测量	自动化测量与手动分析结果相比存在微小但不显著的差异	开发自动化测量方法以辅助AdLD的诊断	声带正常成年人和AdLD患者	数字病理学	喉肌张力障碍	高速视频内窥镜（HSV）	深度学习框架	视频	声带正常成年人和AdLD患者的HSV数据
325	2025-05-17	Applications of Artificial Intelligence in Choroid Visualization for Myopia: A Comprehensive Scoping Review 2023 Oct-Dec, Middle East African journal of ophthalmology IF:0.5Q4 DOI:10.4103/meajo.meajo_154_24 PMID:39959595	综述	本文综述了人工智能在近视患者脉络膜可视化中的应用，特别是深度学习技术在光学相干断层扫描（OCT）图像中分割脉络膜的效果和角色	综合评估了多种AI模型在脉络膜分割中的诊断准确性，并探讨了其在近视诊断和管理中的潜力	需要进一步标准化AI方法，并扩大其在更广泛临床环境中的应用	评估人工智能在近视患者脉络膜可视化中的应用效果	近视患者	数字病理	近视	光学相干断层扫描（OCT）	U-Net, LASSO回归, Attention-based Dense U-Net, ResNeSt101, Mask R-CNN	图像	12项研究，涉及不同近视程度的患者
326	2025-05-17	Deep Learning for Smartphone-Based Malaria Parasite Detection in Thick Blood Smears 2020-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2019.2939121 PMID:31545747	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的智能手机应用，用于自动检测厚血涂片中的疟疾寄生虫	首次开发了能够在智能手机上运行的厚血涂片疟疾寄生虫检测深度学习方法，并公开了一个包含1819张厚血涂片图像的数据集	研究仅基于150名患者的数据集，可能需要更大规模的验证	开发智能手机上的自动疟疾寄生虫检测方法，以替代人工计数	厚血涂片中的疟疾寄生虫	digital pathology	malaria	deep learning	CNN	image	1819张厚血涂片图像来自150名患者
327	2025-05-17	A Systematic Review of Detecting Sleep Apnea Using Deep Learning 2019-Nov-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s19224934 PMID:31726771	系统综述	本文系统回顾了过去十年中利用深度学习检测睡眠呼吸暂停的研究	总结了深度学习在睡眠呼吸暂停检测中的应用，包括不同深度网络的实现方式、预处理或特征提取的需求，以及各类网络的优缺点	仅涵盖了2008年至2018年的研究，可能未包括最新的技术进展	分析过去十年中发表的关于使用深度学习检测睡眠呼吸暂停的研究，回答如何实现不同的深度网络、需要何种预处理或特征提取，以及各类网络的优缺点等问题	睡眠呼吸暂停检测的深度学习研究	机器学习	睡眠呼吸暂停	深度学习	深度网络	生理信号数据	255篇论文中筛选出21篇符合标准的研究
328	2025-05-16	Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence 2025-Jun-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003248 PMID:39508594	研究论文	本研究通过人工智能技术识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像生物标志物，旨在开发实用且准确的诊断工具	利用SHAP特征重要性分析确定了关键的一维神经影像生物标志物，并阐明了这些参数与脑室体积之间的关系	研究样本量较小，且仅针对非正常压力脑积水患者	开发基于人工智能的脑积水诊断工具	成人非正常压力脑积水患者和健康受试者	数字病理学	脑积水	人工图像处理，机器学习分类器	Gradient Boosting, 深度学习分类器	神经影像数据	NA
329	2025-05-16	Impact of deep learning reconstruction on radiation dose reduction and cancer risk in CT examinations: a real-world clinical analysis 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11212-6 PMID:39613960	research paper	本研究评估了深度学习重建（DLR）在CT检查中降低辐射剂量和癌症风险的实际效果	首次利用真实世界临床数据分析DLR对辐射诱发癌症风险的影响	研究为单中心回顾性分析，可能存在选择偏倚	评估DLR技术对CT检查辐射剂量和癌症风险的降低效果	接受全身CT检查的成年患者	medical imaging	radiation-induced cancer	deep learning reconstruction (DLR)	NA	CT scan data	5247 matched cases (pre-DLR) + 5247 matched cases (post-DLR)
330	2024-12-12	Evaluating deep learning and radiologist performance in volumetric prostate cancer analysis with biparametric MRI and histopathologically mapped slides 2025-Jun, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04734-6 PMID:39658736	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
331	2025-05-16	Evaluation of a deep learning prostate cancer detection system on biparametric MRI against radiological reading 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11287-1 PMID:39699671	研究论文	本研究评估了一种基于双参数MRI的深度学习系统在检测临床显著性前列腺癌方面的性能，并与放射学解读进行了比较	开发了一个3D nnU-Net模型用于前列腺癌检测，在独立测试队列中表现优于放射科医生，特别是在中等和大尺寸病灶检测上	对小病灶的检测仍然具有挑战性	评估深度学习系统在前列腺癌检测中的性能	临床显著性前列腺癌(csPCa)，定义为Gleason Grade Group (GGG) ≥ 2	数字病理	前列腺癌	双参数MRI(bpMRI)	3D nnU-Net	医学影像	训练集4381例bpMRI病例(3800阳性，581阴性)，测试集328例来自PROSTATEx数据集
332	2025-05-16	GRU4ACE: Enhancing ACE inhibitory peptide prediction by integrating gated recurrent unit with multi-source feature embeddings 2025-Jun, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70026 PMID:40371738	研究论文	本研究介绍了一种名为GRU4ACE的创新深度学习框架，通过整合多源特征嵌入和门控循环单元(GRU)来预测ACE抑制肽	GRU4ACE框架首次整合了多源特征编码方法（包括序列信息、图形信息、语义信息和上下文信息）和GRU模型，显著提高了ACE抑制肽的预测性能	NA	提高ACE抑制肽的预测准确性，为新型抗高血压药物的开发提供指导	ACE抑制肽	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理(NLP)嵌入、预训练蛋白质语言模型(PLM)嵌入	GRU	文本	NA
333	2025-05-16	Deep-Diffeomorphic Networks for Conditional Brain Templates 2025-Jun-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70229 PMID:40372124	research paper	该论文提出了一种基于深度学习的拓扑保持框架，用于生成条件性脑模板，以提高神经影像分析的准确性	使用深度学习和微分同胚框架生成条件性脑模板，能够捕捉更丰富的临床和人口统计学变量组合	尽管方法在捕捉年龄依赖性解剖差异方面有一定效果，但在准确追踪所有脑结构体积变化方面仍需进一步改进	开发一种能够生成条件性脑模板的深度学习方法，以支持神经影像研究和个性化医疗	认知正常的参与者（来自阿尔茨海默病神经影像倡议ADNI）的脑部扫描数据	neuroimaging	阿尔茨海默病	深度学习	deep-diffeomorphic networks	脑部扫描图像	来自ADNI的认知正常参与者数据集
334	2025-05-16	MRI-derived deep learning models for predicting 1p/19q codeletion status in glioma patients: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies 2025-May-15, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03631-z PMID:40369298	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于MRI的深度学习模型在预测胶质瘤患者1p/19q共缺失状态中的表现	首次对MRI衍生的深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断准确性进行了系统评价和荟萃分析	纳入研究的质量参差不齐，仅有两项研究质量较低，且存在显著的异质性	评估MRI衍生的深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断准确性	胶质瘤患者	digital pathology	glioma	MRI	DL	image	20项研究纳入系统综述，其中10项研究进行了荟萃分析
335	2025-05-16	Trends and Gaps in Public Perception of Genetic Testing for Dementia Risk: Unsupervised Deep Learning of Twitter Posts From 2010 to 2023 2025-May-15, Alzheimer disease and associated disorders DOI:10.1097/WAD.0000000000000667 PMID:40371554	研究论文	利用Twitter数据分析公众对痴呆症基因检测的看法	使用BERT模型和主题建模分析Twitter数据，揭示公众对痴呆症基因检测的认知趋势和误区	研究仅基于Twitter数据，可能无法全面代表所有公众观点	分析公众对痴呆症基因检测的认知和态度	2010年至2023年期间包含相关关键词的英文推文	自然语言处理	老年疾病	BERT模型, NER, 主题建模	BERT	文本	3045条原始/来源推文
336	2025-05-16	The Lack of Neurofeedback Training Regulation Guidance and Process Evaluation May be a Source of Controversy in Post-Traumatic Stress Disorder-Neurofeedback Research: A Systematic Review and Statistical Analysis 2025-May-15, Brain connectivity IF:2.4Q3 DOI:10.1089/brain.2024.0084 PMID:40371570	系统性综述	本文对创伤后应激障碍（PTSD）神经反馈（NF）研究进行了系统性综述和统计分析，探讨了现有研究的不足并提出了改进方向	首次对PTSD-NF研究进行了全面的统计分析和分类，提出了改进NF过程评估机制和调制指导的建议	研究仅纳入了31项原始研究，样本量较小（EEG-NF平均17.4人，fMRI-NF平均14.6人），且缺乏深度学习方法的运用	探讨PTSD-NF研究中存在的问题并提出改进方向	创伤后应激障碍（PTSD）患者	脑机接口	创伤后应激障碍	脑电图神经反馈（EEG-NF）和功能磁共振成像神经反馈（fMRI-NF）	传统统计方法和基础机器学习方法	神经信号数据	EEG-NF研究平均17.4人（SD 7.13），fMRI-NF研究平均14.6人（SD 6.37）
337	2025-05-16	Comparison of Manual Versus QuPath Software-based Immunohistochemical Scoring Using Oral Squamous Cell Carcinoma as a Model 2025-May-15, The journal of histochemistry and cytochemistry : official journal of the Histochemistry Society DOI:10.1369/00221554251335698 PMID:40371713	研究论文	比较手动与QuPath软件在口腔鳞状细胞癌免疫组化评分中的应用	使用开源软件QuPath进行数字评估，并与手动评估进行比较，展示了高相关性	软件分析需要准确且耗时的样本注释，要求用户具备组织学知识和QuPath的深入培训	评估数字评估与手动评估在免疫组化分析中的可比性	口腔鳞状细胞癌患者的组织样本	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	免疫组化染色	NA	图像	309名患者的组织微阵列（TMA）
338	2025-05-16	Deep Learning-Assisted 3D Pressure Sensors for Control of Unmanned Aerial Vehicles 2025-May-15, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c03575 PMID:40371705	研究论文	本文介绍了一种利用多层微结构复合薄膜压阻传感阵列和深度学习技术的可穿戴智能手势识别控制系统，用于无人机的实时控制	结合了高灵敏度压阻传感阵列和CNN深度学习技术，实现了97.5%的手势识别准确率，并开发了直观的用户界面进行实时飞行高度和视频监控显示	未提及系统在复杂环境下的稳定性测试或长期使用可靠性评估	开发高精度实时手势识别系统以改善人机交互体验	人体手势动作识别与无人机控制	机器人与人机交互	NA	深度学习与压阻传感技术	CNN	压力传感数据与视频数据	未明确说明实验样本量
339	2025-05-16	De Novo Design of Highly Stable Binders Targeting Dihydrofolate Reductase in Klebsiella pneumoniae 2025-May-15, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26835 PMID:40371895	研究论文	本研究旨在设计针对肺炎克雷伯菌二氢叶酸还原酶（DHFR）的新型治疗性抑制剂，利用深度学习生物信息学技术设计具有细胞穿透特性的稳定肽	采用深度学习模型（OmegaFold、ProteinMPNN）设计全新抑制剂，并通过添加细胞穿透肽（CPP）基序增强递送效果	计算模型在预测体内行为方面存在局限性，需进一步体外和体内实验验证	设计针对肺炎克雷伯菌DHFR蛋白的新型治疗性抑制剂，以应对细菌耐药性问题	肺炎克雷伯菌的DHFR蛋白	生物信息学	细菌感染	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	OmegaFold、ProteinMPNN	蛋白质序列	60个全新结合剂，生成7200个序列，最终筛选出10个序列
340	2025-05-16	Artificial Intelligence in Surgical Training and Applications to Otolaryngology: A Scoping Review 2025-May-15, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32246 PMID:40371996	综述	本文探讨了人工智能在耳鼻喉科手术技能评估和教育中的应用进展	利用AI技术提供客观、数据驱动的手术技能评估，替代传统主观评估方法	纳入研究数量有限（34项），且AI评估准确率存在较大波动（60%-100%）	评估人工智能在手术技能评估中的应用潜力，特别是在耳鼻喉科教育领域	手术技能评估研究，包括基础手术任务和特定外科手术程序	计算机视觉	耳鼻喉科疾病	深度学习、机器学习、计算机视觉技术	NA	运动学数据、运动数据、力数据、手术视频	34项符合条件的研究