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
341	2025-05-07	Multimodal Radiomics Integrating Deep Learning and Clinical Features for Diagnosing Multidrug-Resistant Tuberculosis in HIV/AIDS Patients 2025-May-03, Journal of global antimicrobial resistance IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.jgar.2025.04.013 PMID:40324593	research paper	本研究旨在开发和验证一个基于多模态数据的预测模型，用于区分HIV/AIDS患者中的多药耐药结核病（MDR-TB），以提高诊断准确性	通过整合临床特征、放射组学特征和深度学习特征，构建了一个多模态模型，显著提高了MDR-TB的诊断效能	研究为回顾性研究，样本量相对较小（n=227），且数据来源于单一医院	提高HIV/AIDS患者中多药耐药结核病（MDR-TB）的诊断准确性	HIV/AIDS患者中的药物敏感结核病（n=164）和多药耐药结核病（MDR-TB，n=63）患者	digital pathology	tuberculosis	2.5D multi-instance learning (MIL)	integrated model (clinical model, radiomics model, 2.5D MIL)	multimodal data (clinical features, radiomics features, deep learning features)	227 patients (164 drug-sensitive tuberculosis and 63 MDR-TB)
342	2025-05-07	Artificial intelligence (AI) in point-of-care testing 2025-May-03, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120341 PMID:40324611	review	本文探讨了人工智能在即时检测（POCT）中的应用及其对现代医疗的变革性影响	通过卷积神经网络提高疟疾检测灵敏度至95%，预测分析减少设备停机时间20%，以及实时数据合成减少抗生素滥用40%	数据隐私风险、算法不透明性以及中低收入国家的基础设施差距	探讨人工智能如何提升即时检测的准确性、效率和可及性	即时检测（POCT）中的AI技术应用	machine learning	malaria, cardiovascular disease	machine learning, deep learning, natural language processing	CNN	NA	NA
343	2025-05-07	A transformer-based framework for temporal health event prediction with graph-enhanced representations 2025-May-03, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104826 PMID:40324665	研究论文	提出了一种结合图学习和Transformer框架的深度学习方法GLT-Net，用于预测时序健康事件	通过构建患者关联图和诊断代码嵌入预训练，利用图神经网络增强特征表示，并结合Transformer框架捕捉历史入院记录的依赖关系	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度	预测时序健康事件，深入理解患者健康状况和疾病趋势	患者入院记录和诊断代码	机器学习	NA	图神经网络, Transformer	GLT-Net	时序健康事件数据	未提及具体样本数量
344	2025-05-07	KanCell: dissecting cellular heterogeneity in biological tissues through integrated single-cell and spatial transcriptomics 2025-May, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2024.11.009 PMID:39577768	研究论文	KanCell是一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的深度学习模型，旨在通过整合单细胞RNA测序和空间转录组学（ST）数据来增强细胞异质性分析	KanCell利用KAN有效捕捉非线性关系并优化计算效率，提供了一种准确高效的空间转录组学分析工具	NA	提高细胞异质性分析的准确性和效率，揭示疾病微环境并识别治疗靶点	单细胞RNA测序和空间转录组学数据	数字病理学	黑色素瘤, 乳腺癌	单细胞RNA测序, 空间转录组学	KAN	基因表达数据	模拟和真实数据集（包括人类淋巴结、心脏、黑色素瘤、乳腺癌、背外侧前额叶皮层和小鼠胚胎大脑）
345	2025-05-07	Have We Solved Glottis Segmentation? Review and Commentary 2025-May, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2024.11.037 PMID:39645484	comments	本文回顾并评论了声门分割的研究现状及未来发展方向	讨论了深度学习在声门分割中的应用及当前研究的不足	未提出具体的新方法或实验验证	探讨声门分割研究的现状及未来发展方向	声门分割技术	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	NA
346	2025-05-07	Deep Learning for Predicting Acute Exacerbation and Mortality of Interstitial Lung Disease 2025-May, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202403-284OC PMID:39680875	research paper	开发一种深度学习模型，利用纵向数据预测间质性肺病（ILD）患者的急性加重和死亡率	使用深度学习模型结合纵向临床和环境数据，提高了对ILD患者急性加重和死亡率的预测准确性	研究数据来自两个专科中心，可能存在选择偏倚，且外部验证的样本量相对较小	早期识别高风险ILD患者并准确预测急性加重和死亡率，以确定治疗策略	间质性肺病（ILD）患者	machine learning	lung disease	deep learning	DL	longitudinal clinical and environmental data	1,175名ILD患者（其中218名报告了AE-ILD，380名未发展为AE-ILD即死亡）
347	2025-05-07	Deterministic Autoencoder using Wasserstein loss for tabular data generation 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107208 PMID:39893805	研究论文	本文提出了一种基于Wasserstein损失的确定性自编码器（TWAE），用于表格数据生成	利用Wasserstein自编码器的确定性编码机制，解决了变分自编码器在表格数据生成中的随机性问题，并实现了与浅层插值机制（如SMOTE）的无缝集成	未明确提及具体局限性	开发一种更稳定、表达能力更强的表格数据生成方法	表格数据	机器学习	NA	Wasserstein自编码器，SMOTE	TWAE（基于Wasserstein的自编码器）	表格数据	未明确提及具体样本量
348	2025-05-07	Robust graph structure learning under heterophily 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107206 PMID:39893803	research paper	提出了一种在异质性数据下进行鲁棒图结构学习的新方法，以提高下游任务如图节点分类和聚类的性能	该方法首次在异质性图数据中应用高通滤波器使节点特征更具区分性，并使用自适应范数学习鲁棒图结构，进一步通过新型正则化器优化图结构	未明确说明方法在大规模图数据上的可扩展性以及计算效率	解决异质性图数据中的噪声和稀疏性问题，提升图表示学习在下游任务中的性能	异质性图数据	machine learning	NA	高通滤波、自适应范数学习、图正则化	NA	图数据	未明确说明具体样本量，实验在异质性图数据上进行
349	2025-05-07	Attention-based deep learning models for predicting anomalous shock of wastewater treatment plants 2025-May-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123192 PMID:39893907	research paper	该研究利用注意力机制辅助深度学习模型预测污水处理厂异常水质波动	首次将注意力机制集成到深度学习模型中，用于预测污水处理厂水质指标的异常波动，并通过局部和全局敏感性分析提高模型的可解释性	模型训练缺乏极端波动数据	提高污水处理厂对突发冲击负荷的响应能力	污水处理厂的水质指标（总氮、总磷和化学需氧量）	machine learning	NA	深度学习	A-MLP, Transformer, FTA-LSTM	时间序列数据	NA
350	2025-05-07	Measurement of differential activation by heart-rate-variability for youth MDD discrimination 2025-May-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.02.006 PMID:39914751	research paper	该研究通过心率变异性（HRV）数据，结合机器学习与深度学习模型，探索了差异激活（DA）理论在青年重度抑郁症（MDD）识别中的应用	首次将差异激活（DA）理论与HRV记录结合，提出了一种新的青年MDD识别方法，并验证了其高效性	样本量较小（50名MDD患者和53名健康对照），可能影响模型的泛化能力	探索差异激活（DA）导向的识别器是否能有效识别青年MDD患者	青年重度抑郁症（MDD）患者和健康对照参与者	machine learning	major depression disorder	HRV数据分析	LSTM	生理信号数据（HRV）和人口统计信息	103名参与者（50名MDD患者和53名健康对照）
351	2025-05-07	Efficacy of a deep learning system for automatic analysis of the comprehensive spatial relationship between the mandibular third molar and inferior alveolar canal on panoramic radiographs 2025-May, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2024.12.020 PMID:39915134	research paper	开发并评估一种深度学习系统，用于预测下颌第三磨牙与下牙槽神经管在全景X光片上的接触和相对位置关系，以用于术前评估	首次使用深度学习系统自动分析下颌第三磨牙与下牙槽神经管的全景X光片空间关系，并展示优于经验丰富的牙医的诊断效果	样本量相对较小（279例全景X光片），且年龄范围有限（18-32岁）	开发一种深度学习系统，用于术前评估下颌第三磨牙手术中与下牙槽神经管的空间关系	下颌第三磨牙（M3）与下牙槽神经管（IAC）的空间关系	digital pathology	dental disease	deep learning, panoramic radiographs, cone beam computed tomography (CBCT)	ResNet50	image	279张全景X光片，包含441颗下颌第三磨牙
352	2025-05-07	Automatic future remnant segmentation in liver resection planning 2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03331-2 PMID:39961898	研究论文	本研究提出了一种用于自动肝脏切除规划的新方法，通过CT扫描中的肝脏、血管和肿瘤分割来预测未来肝脏残余量（FLR）	结合深度卷积和Transformer网络，利用解剖和病理分割掩码提高FLR分割的准确性	需要进一步研究以无缝集成到临床工作流程中	提高术前规划的准确性和患者预后	肝脏、血管和肿瘤的CT扫描图像	数字病理	肝脏疾病	CT扫描	深度卷积网络和Transformer	图像	NA
353	2025-05-07	Exploring the modulation of phosphorylation and SUMOylation-dependent NPR1 conformational switching on immune regulators TGA3 and WRKY70 through molecular simulation 2025-May, Plant physiology and biochemistry : PPB IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.plaphy.2025.109711 PMID:40056739	研究论文	通过分子模拟探索磷酸化和SUMO化依赖的NPR1构象转换对免疫调节因子TGA3和WRKY70的调控机制	利用深度学习分子建模、对接和多纳秒模拟揭示了不同磷酸化状态对NPR1动态稳定性及TGA3-WRKY70结合的影响	研究仅基于计算模拟，缺乏实验验证	阐明NPR1的翻译后修饰在植物免疫中的调控机制	NPR1蛋白及其互作因子TGA3和WRKY70	计算生物学	植物免疫	深度学习分子建模、分子对接、分子动力学模拟	分子动力学模型	分子结构数据	NA
354	2025-05-07	Development of DeepPQK and DeepQK sequence-based deep learning models to predict protein-ligand affinity and application in the directed evolution of ferulic esterase DLfae4 2025-May, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.141790 PMID:40054795	研究论文	开发了基于序列的深度学习模型DeepPQK和DeepQK，用于预测蛋白质-配体结合亲和力，并应用于阿魏酸酯酶DLfae4的定向进化	提出了不依赖高分辨率蛋白质晶体结构数据的预测方法，利用CNN整合局部和全局上下文特征预测亲和力	NA	预测蛋白质-配体结合亲和力并指导酶的定向进化	蛋白质序列、配体和阿魏酸酯酶DLfae4的变体	机器学习	NA	深度学习	CNN	蛋白质序列、配体	2016年核心数据集
355	2025-05-07	NICE polyp feature classification for colonoscopy screening 2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03338-9 PMID:40075052	研究论文	本研究开发了一个多类分类器，用于独立分类NICE分类中的三个关键特征（颜色、血管和表面模式），以提高结肠镜检查中息肉分类的准确性	提出了一种独立分类NICE特征的透明可靠方法，优先考虑临床相关特征而非手工或深奥的深度学习特征	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力或实际临床环境中的验证情况	提高结直肠癌诊断中息肉分类的准确性以改善临床决策	结肠镜检查中的息肉特征	数字病理学	结直肠癌	多类分类器	NA	图像	内部数据集和公共数据集（具体数量未提及）
356	2025-05-07	In Situ Repair and Reconstruction of Copper Surface Enhanced Its Anti-Oxidation Properties and Stability for Deep Learning-Powered Anti-Counterfeiting Labels 2025-May, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202500920 PMID:40103452	研究论文	本文介绍了一种通过溶剂热处理原位修复氧化铜表面并构建有序(111)晶面抗氧化层的方法，显著提高了铜材料的抗氧化性能和稳定性	提出了一种简单溶剂热处理方法，可同时实现氧化铜表面的原位修复和(111)晶面抗氧化层的构建，使腐蚀速率降低五倍	NA	提高铜材料的抗氧化性能和稳定性，促进金属材料的可持续利用	铜箔、纳米线和纳米立方体等铜材料	材料科学	NA	溶剂热处理	NA	NA	NA
357	2025-05-07	Toward Accurate Deep Learning-Based Prediction of Ki67, ER, PR, and HER2 Status From H&E-Stained Breast Cancer Images 2025-May-01, Applied immunohistochemistry & molecular morphology : AIMM IF:1.3Q3 DOI:10.1097/PAI.0000000000001258 PMID:40143808	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的准确预测乳腺癌H&E染色图像中Ki67、ER、PR和HER2状态的方法	构建了一个包含185,538张乳腺癌H&E和IHC图像的大规模数据集，并采用ViT模型实现了90%的AUC-ROC预测性能	尽管ViT模型预测性能高，但其注意力热图与高诊断价值区域匹配不明显，未来需改进AI在整张切片图像中的注意力机制	提高从H&E染色图像预测乳腺癌分子标记物（Ki67、ER、PR、HER2）状态的准确性	乳腺癌H&E染色图像和对应的IHC图像	数字病理学	乳腺癌	免疫组织化学（IHC）	ViT（Vision Transformer）	图像	185,538张乳腺癌H&E和IHC图像
358	2025-05-07	Artificial Intelligence for the Detection of Patient-Ventilator Asynchrony 2025-May, Respiratory care IF:2.4Q2 DOI:10.1089/respcare.12540 PMID:40178919	综述	本文综述了人工智能在检测患者-呼吸机异步（PVA）中的应用及其潜力	展示了AI模型在PVA检测中的高准确性和跨人群、异步类型的适用性	需要进一步在不同临床环境和患者群体中进行模型验证	探讨AI在PVA检测和量化中的应用及其临床潜力	患者-呼吸机异步（PVA）	人工智能在医疗中的应用	呼吸系统疾病	机器学习和深度学习技术	多种ML和深度学习模型	呼吸数据	13项研究，涵盖332名参与者，分析超过580万次呼吸
359	2025-05-07	RaGeoSense for smart home gesture recognition using sparse millimeter wave radar point clouds 2025-May-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00065-8 PMID:40312411	研究论文	本文提出了一种基于稀疏毫米波点云的智能家居手势识别系统RaGeoSense，结合多种先进的信号处理和深度学习方法，提高了识别性能和系统鲁棒性	结合K-均值聚类直通滤波、帧差滤波和中值滤波三种方法减少毫米波数据噪声，提出集成GBDT和XGBoost的模型架构，并利用LSTM门控循环单元对手势序列进行分类	未提及系统在复杂环境或多手势同时识别场景下的表现	提升智能家居场景下的手势识别准确率和系统鲁棒性	八种不同的单臂手势	计算机视觉	NA	毫米波雷达点云处理、深度学习	GBDT、XGBoost、LSTM	点云数据	未明确提及具体样本数量
360	2025-05-07	A momentum-based adversarial training approach for generalization in underwater acoustic target recognition: An individual-vessel perspective 2025-May-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0036456 PMID:40326792	研究论文	提出一种基于动量的对抗训练方法（MBAT），用于提高水下声学目标识别中的泛化能力	利用动量对抗策略和同方差不确定性算法，平衡类别相关和船舶特定特征的优化目标，从而更有效地提取类别区分性特征	实验仅在DeepShip和ShipsEar数据集上进行，未在其他数据集验证其泛化能力	提高水下被动声学目标识别的泛化能力	船舶辐射噪声	机器学习	NA	动量对抗训练（MBAT）	深度学习模型	声学信号	DeepShip和ShipsEar数据集