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	2025-05-03	Deep learning-based defect detection in film-coated tablets using a convolutional neural network 2025-Feb-25, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125220 PMID:39832574	研究论文	提出了一种基于深度学习的卷积神经网络方法，用于薄膜包衣片剂的缺陷检测	利用机器学习和图像分析技术，提出了一种标准化、客观且高效的缺陷检测方法，显著优于传统的基于静态规则的方法	研究中仅使用了手动诱导的缺陷样本，可能无法覆盖所有实际生产中的缺陷类型	开发一种高效、客观的薄膜包衣片剂缺陷检测方法，以提高药品生产质量	红色-橙色薄膜包衣安慰剂片剂	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	25,200张片剂图像
342	2025-05-03	Social associations across species during nocturnal bird migration 2025-Feb-24, Current biology : CB IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.cub.2024.12.033 PMID:39818216	研究论文	本研究探讨了夜行性候鸟迁徙过程中跨物种的社会信息交流及其对飞行行为的影响	首次提供了夜行性候鸟迁徙过程中跨物种社会关联的定量证据	社会关联对迁徙决策的具体影响机制尚不明确	探索候鸟迁徙过程中的跨物种社会信息交流	27种北美陆鸟的夜行性迁徙行为	生态学	NA	深度学习	NA	音频数据	超过18,000小时的夜间鸟类迁徙录音和175,000多个飞行中的鸣叫
343	2025-05-03	Multi-label segmentation of carpal bones in MRI using expansion transfer learning 2025-Feb-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adabae PMID:39823747	research paper	开发一种基于深度学习的多标签分割方法，用于MRI中八块腕骨的精确分割，以支持治疗计划和手腕动态分析	首次提出基于CNN的MRI人类腕骨多标签分割方法，并引入扩展迁移学习（ETL）架构，提高了在大视野中定位小感兴趣区域的能力	研究仅使用了15个MRI扫描数据，样本量较小	开发一种在小MRI数据集上训练的鲁棒深度学习方法，用于腕骨的多标签分割	八块人类腕骨	digital pathology	NA	MRI	3D U-Net, CNN	image	15个3.0-T MRI扫描数据，来自5名健康受试者
344	2025-05-03	Comparative analysis of three methods for estimating the compositions of construction waste 2025-Feb-15, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.01.009 PMID:39823854	研究论文	比较三种估算建筑废弃物成分的方法	比较了手动分拣、手动图像识别和基于深度学习的图像识别三种方法在建筑废弃物成分识别中的表现	对于非惰性废弃物的识别误差相对较高	提高建筑废弃物的资源管理效率	建筑废弃物的成分识别方法	计算机视觉	NA	红外热成像、SegFormer语义分割模型	SegFormer	图像	NA
345	2025-05-03	The information bottleneck as a principle underlying multi-area cortical representations during decision-making 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.12.548742 PMID:37502862	研究论文	本文探讨了大脑在决策过程中如何通过多区域计算形成最优表征，并通过人工神经网络模拟了这一过程	揭示了大脑前额叶皮层和运动前区皮层在决策任务中的不同表征作用，并通过多区域循环神经网络模拟了这一机制	研究仅基于猴子的实验数据，未验证是否适用于人类大脑	理解大脑多区域计算在决策过程中的作用机制	猴子大脑的背外侧前额叶皮层(DLPFC)和背侧运动前区皮层(PMd)	神经科学	NA	单神经元和多单元记录，循环神经网络(RNN)训练	多区域循环神经网络(RNN)	神经电生理数据	猴子实验数据
346	2025-05-03	Normalized Protein-Ligand Distance Likelihood Score for End-to-End Blind Docking and Virtual Screening 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01014 PMID:39823352	research paper	本文介绍了一种名为NMDN的深度学习评分函数，用于蛋白质-配体结合强度的评估，并提出了一个名为DiffDock-NMDN的端到端盲对接和虚拟筛选协议	提出了NMDN评分函数，解决了现有深度学习评分函数的局限性，并在姿态选择和虚拟筛选任务中表现出色	未明确提及具体局限性	开发一种深度学习评分函数，用于蛋白质-配体结合强度的评估，并实现端到端的盲对接和虚拟筛选	蛋白质-配体对	机器学习	NA	深度学习	NMDN, DiffDock	蛋白质-配体距离数据	LIT-PCBA数据集
347	2025-05-03	Computational Methods for Predicting Chemical Reactivity of Covalent Compounds 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01591 PMID:39823568	研究论文	本文提出了一种预测共价化合物化学反应性的计算方法，结合机器学习和量子力学计算	开发了FP-Stack模型，实现了对共价化合物反应性的快速准确预测，显著降低了计算成本和实验流程	研究仅针对半胱氨酸靶向的共价化合物，可能不适用于其他类型的共价化合物	预测和调节共价化合物的化学反应性，以指导共价药物的发现和开发	419种半胱氨酸靶向的共价化合物	机器学习	NA	机器学习、深度学习、量子力学计算	FP-Stack	化学数据	419种共价化合物
348	2025-05-03	MMPD-DTA: Integrating Multi-Modal Deep Learning with Pocket-Drug Graphs for Drug-Target Binding Affinity Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01528 PMID:39833138	研究论文	提出了一种名为MMPD-DTA的多模态深度学习模型，用于预测药物-靶标结合亲和力	整合了靶标、口袋和药物的图和序列模态，引入了一种新的口袋-药物图（PD图）来同时建模靶标内部、药物内部以及靶标与药物之间的原子相互作用	未明确提及	提高药物-靶标结合亲和力（DTA）的预测准确性	药物和靶标	机器学习	NA	多模态深度学习	MMPD-DTA（整合了GraphSAGE、transformer和图同构网络）	图和序列数据	三个真实世界测试集
349	2025-05-03	Diffusion transformer model with compact prior for low-dose PET reconstruction 2025-Feb-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adac25 PMID:39832449	研究论文	提出一种基于扩散变换器模型（DTM）和紧凑先验的低剂量PET重建方法，以提高图像重建质量	首次将扩散模型和变换器模型结合用于PET重建，通过病灶细化块和交替方向乘子法增强病灶区域的恢复能力和细节保留	未提及具体的数据集规模或模型计算复杂度	提高低剂量PET图像的重建质量，减少辐射暴露同时保证可靠的成像效果	低剂量PET图像	数字病理	NA	扩散变换器模型（DTM）	扩散模型与Transformer结合	医学图像（PET）	NA
350	2025-05-03	Working-memory load decoding model inspired by brain cognition based on cross-frequency coupling 2025-Feb, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2025.111206 PMID:39824230	研究论文	提出了一种基于跨频耦合的脑认知启发的多频多尺度混合Sinc卷积神经网络（MBSincNex），用于工作记忆负荷的解码	首次将跨频耦合机制应用于工作记忆负荷的解码，提出MBSincNex模型整合多频多尺度Sinc卷积，有效提取EEG数据的时频信息	研究仅基于自收集的三分类工作记忆数据集，未在其他公开数据集上验证模型的泛化能力	开发能够有效解码工作记忆负荷的深度学习模型	工作记忆过程中的脑电信号	脑机接口	NA	EEG信号分析	MBSincNex（多频多尺度混合Sinc卷积神经网络）	脑电信号	自收集的三分类工作记忆数据集
351	2025-05-03	Explainable deep learning and virtual evolution identifies antimicrobial peptides with activity against multidrug-resistant human pathogens 2025-Feb, Nature microbiology IF:20.5Q1 DOI:10.1038/s41564-024-01907-3 PMID:39825096	研究论文	开发了一种基于AI的可解释深度学习模型EvoGradient，用于预测抗菌肽（AMPs）的效力并通过虚拟进化生成更有效的AMPs	提出了一种结合可解释深度学习和虚拟进化的新方法，用于自动识别和优化抗菌肽	仅测试了32种肽的虚拟进化结果，样本量相对较小	识别和优化具有抗多药耐药人类病原体活性的抗菌肽	人类口腔低丰度细菌编码的抗菌肽	机器学习	多药耐药感染	深度学习	EvoGradient	肽序列	32种肽
352	2025-05-03	Assessment of different U-Net backbones in segmenting colorectal adenocarcinoma from H&E histopathology 2025-Feb, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.155820 PMID:39826493	research paper	评估不同U-Net主干网络在H&E组织病理学图像中分割结直肠腺癌的性能	比较了多种U-Net变体（包括Attention U-Net及不同主干网络如ResNet50、MobileNet-v2、EfficientNetB0和DenseNet121）在结直肠腺癌分割中的效果，发现DenseNet121和ResNet50主干网络表现最佳	未提及具体的数据集规模或外部验证结果，可能影响模型的泛化能力	开发自动化系统以早期检测和诊断结直肠腺癌	结直肠腺癌的H&E组织病理学图像	digital pathology	colorectal cancer	深度学习图像分割	U-Net及其变体（Attention U-Net, ResNet50, MobileNet-v2, EfficientNetB0, DenseNet121）	image	NA
353	2025-05-03	An intelligent fruit freshness monitoring system using hydrophobic indicator labels based on methylcellulose, k-carrageenan, and sodium tripolyphosphate, combined with deep learning 2025-Feb, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140001 PMID:39828157	研究论文	介绍了一种基于甲基纤维素、κ-卡拉胶和三聚磷酸钠的疏水指示标签，结合深度学习技术，用于实时监测水果新鲜度的智能系统	采用计算机模拟技术模拟不同化学成分和比例下的颜色变化，显著减少实验时间和成本，并提出了一种结合标签区域裁剪算法和轻量级CNN的智能识别方法	NA	开发一种智能水果新鲜度监测系统，以提高食品质量和安全	芒果、猕猴桃和葡萄等水果	计算机视觉	NA	计算机模拟技术、深度学习	CNN	图像	芒果、猕猴桃和葡萄的实验数据
354	2025-05-03	Deep learning in surgical process modeling: A systematic review of workflow recognition 2025-Feb, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104779 PMID:39832608	系统综述	本文综述了深度学习在手术流程建模中的应用，特别是微创手术中的工作流识别	系统评估了深度学习在手术工作流识别中的应用，并探讨了多模态数据输入的优势	手术注释过程缺乏详细描述，不同手术程序的注释过程存在显著差异，公开数据集缺乏临床知识	研究深度学习在识别手术工作流和提取可靠模式中的作用，推动内窥镜手术中情境感知智能系统的发展	微创手术中的手术视频和数据集	计算机视觉	NA	深度学习	RNN, TCN, transformer	手术视频	59篇全文综述的文章
355	2025-05-03	Deep Radiogenomics Sequencing for Breast Tumor Gene-Phenotype Decoding Using Dynamic Contrast Magnetic Resonance Imaging 2025-Feb, Molecular imaging and biology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11307-025-01981-x PMID:39815134	研究论文	本研究利用动态对比增强磁共振成像（MRI）和深度学习算法，对乳腺癌肿瘤进行放射基因组学分析，解码雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）基因的表型	结合动态对比增强MRI和深度学习算法进行乳腺癌肿瘤的放射基因组学分析，解码ER、PR和HER2基因的表型	预测性能中等，AUC值在0.658至0.698之间	通过影像学和基因组学结合的方法，解码乳腺癌肿瘤的基因表型	922例经活检确认的浸润性乳腺癌患者的MRI影像数据	数字病理学	乳腺癌	动态对比增强MRI	SEResNet50, ResNet34, SEResNext101	MRI影像	922例乳腺癌患者
356	2025-05-03	CoReSi: a GPU-based software for Compton camera reconstruction and simulation in collimator-free SPECT 2025-Jan-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adaacc PMID:39813793	research paper	介绍了一款名为CoReSi的基于GPU的软件，用于无准直器SPECT中的康普顿相机重建和模拟	CoReSi是首个开源的康普顿相机重建软件，采用Python和PyTorch实现，支持多线程和深度学习算法接口	虽然支持多种数学模型，但未提及在实际医疗影像中的验证效果	开发一个灵活、高性能的康普顿相机重建和模拟工具，以促进医学影像研究	康普顿相机成像系统	medical imaging	NA	GPU加速计算，蒙特卡洛模拟	PyTorch	3D影像数据	未提及具体样本量
357	2025-05-03	ECG signal generation using feature disentanglement auto-encoder 2025-Jan-30, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adab4f PMID:39820006	research paper	提出一种特征解耦自动编码器（FDAE）用于生成心电图（ECG）信号，以解决罕见类别样本生成困难的问题	FDAE通过将潜在空间划分为三个不同的表示、使用对比损失函数增强特征解耦能力，并结合分类器和鉴别器提升生成信号的逼真度	未明确提及具体局限性，但可能依赖于现有数据集的质量和多样性	提高ECG信号生成的效率和质量，特别是针对罕见心脏事件的样本	心电图（ECG）信号	machine learning	cardiovascular disease	对比学习框架、VAE	Auto-Encoder (FDAE)	ECG信号数据	MIT-BIH心律失常数据库和Icentia11K数据集
358	2025-05-03	Hybrid data augmentation strategies for robust deep learning classification of corneal topographic maptopographic map 2025-Jan-30, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adabea PMID:39832385	research paper	本研究探讨了不同数据增强策略对定制卷积神经网络模型在角膜地形图分类中性能的影响，并提出了一种混合数据增强方法	提出了一种结合传统变换、生成对抗网络和特定生成模型的混合数据增强方法，显著提高了模型准确率并缓解了过拟合问题	未提及具体的数据集规模和多样性限制	提高角膜地形图分类的深度学习模型性能	角膜地形图	digital pathology	NA	generative adversarial networks, specific generative models	CNN	image	NA
359	2025-05-03	A robust auto-contouring and data augmentation pipeline for adaptive MRI-guided radiotherapy of pancreatic cancer with a limited dataset 2025-Jan-30, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adabac PMID:39823751	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的快速稳健的自动分割方法，用于胰腺癌MRI引导放疗中的风险器官分割，以解决在线自适应工作流程中耗时的手动轮廓绘制问题	提出了两种先进的数据增强方法：结构引导的基于变形的增强方法（sgDefAug）和基于生成对抗网络的方法（GANAug），以解决有限数据集带来的挑战	研究样本量较小，仅使用了10名患者的43张3DVane图像	开发一种快速稳健的自动分割方法，用于胰腺癌MRI引导放疗中的风险器官分割	胰腺癌MRI引导放疗中的风险器官	数字病理	胰腺癌	MRI	nnU-Net, ResU-Net, SegResNet, cycleGAN	3D图像	10名患者的43张3DVane图像
360	2025-05-03	GMmorph: dynamic spatial matching registration model for 3D medical image based on gated Mamba 2025-Jan-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adaacd PMID:39813811	研究论文	提出了一种基于门控Mamba的动态空间匹配配准模型GMmorph，用于3D医学图像的非线性对齐	从空间匹配的角度提出了一种双分支交互配准模型架构，引入了动态匹配模块和门控mamba层，以平衡高精度和低折叠率	未提及模型在处理极端异常组织时的表现	克服深度学习配准方法在复杂位移和全局局部特征交互方面的不足，提高配准精度和鲁棒性	单模态和多模态医学图像（包括正常脑部、脑肿瘤和肺部图像）	数字病理	脑肿瘤、肺部疾病	深度学习	GMmorph（基于门控Mamba的双分支模型）	3D医学图像	未明确提及具体样本数量