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
3621	2025-05-01	Artificial intelligence system for automatic maxillary sinus segmentation on cone beam computed tomography images 2024-04-29, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae012 PMID:38502963	研究论文	开发基于nnU-Net v2的人工智能模型，用于在锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中自动分割上颌窦	使用nnU-Net v2深度学习模型实现上颌窦的自动分割，并在CBCT图像上评估其性能	样本量较小（101例CBCT扫描），可能影响模型的泛化能力	开发并评估一种自动分割上颌窦的人工智能模型	上颌窦	计算机视觉	NA	CBCT	nnU-Net v2	图像	101例CBCT扫描（80例训练，11例验证，10例测试）
3622	2025-05-01	Histopathological evaluation of abdominal aortic aneurysms with deep learning 2024-Apr-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.23.24306178 PMID:38712033	研究论文	利用深度学习技术对腹主动脉瘤的组织病理学标本进行数字全切片图像分析	首次在血管病理学中全面评估深度学习技术的应用，特别是在预测炎症特征、纤维化等级和剩余弹性纤维方面	研究仅基于三个欧洲中心的369名患者样本，可能存在样本多样性和代表性的限制	探索深度学习在血管疾病计算病理学中的应用，以改善对腹主动脉瘤病理生理学的理解和治疗策略的个性化	腹主动脉瘤患者的组织病理学标本	数字病理学	心血管疾病	深度学习	NA	图像	369名患者的腹主动脉瘤样本
3623	2025-05-01	An Intelligent Channel Estimation Algorithm Based on Extended Model for 5G-V2X 2024-04, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2022.0029 PMID:36848263	研究论文	提出了一种基于扩展模型的智能信道估计算法，用于5G-V2X车联网系统	基于信道脉冲响应的稀疏性建立适用于高速移动场景的扩展模型，并设计了一种基于深度学习的信道估计算法，结合多层CNN和双向GRU提高估计精度	未提及实际场景测试结果或与其他深度学习方法的对比	提高5G-V2X车联网系统的信道估计精度和降低误码率	5G-V2X车联网系统的信道估计	机器学习	NA	深度学习	CNN, 双向GRU	信道数据	NA
3624	2025-05-01	Topical hidden genome: discovering latent cancer mutational topics using a Bayesian multilevel context-learning approach 2024-Mar-27, Biometrics IF:1.4Q2 DOI:10.1093/biomtc/ujae030 PMID:38682463	研究论文	提出了一种基于贝叶斯多层次上下文学习的方法，用于发现潜在的癌症突变主题	利用计算语言学中的主题模型对突变上下文进行降维，产生可解释、去相关的元特征主题	突变上下文的体积、相关性和不可解释性使得原则性统计推断不可行	推断超罕见、全基因组体细胞突变的癌症类型特异性	全基因组体细胞突变	机器学习	癌症	贝叶斯多层次上下文学习、主题模型	hidden genome模型	基因组数据	数千个肿瘤中的数千万个变异
3625	2025-05-01	Development and validation of a deep learning system for detection of small bowel pathologies in capsule endoscopy: a pilot study in a Singapore institution 2024-03-01, Singapore medical journal IF:1.7Q2 DOI:10.4103/singaporemedj.SMJ-2023-187 PMID:38527297	研究论文	开发并验证了一种用于胶囊内窥镜中小肠病理检测的深度学习系统	在新加坡机构中首次应用深度学习模型进行胶囊内窥镜图像分析，提出了一种结合预训练模型和本地数据的方法	样本量较小（总样本72例），且仅在单一机构进行验证	提高胶囊内窥镜诊断效率，缩短诊断时间	小肠胶囊内窥镜图像	计算机视觉	小肠疾病	胶囊内窥镜	CNN（基于ResNet50架构）	图像	72例（43例来自开源数据集Kvasir-Capsule，29例为本地收集数据）
3626	2025-05-01	Utilisation of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical faculty in Uganda: a cross-sectional study 2024, MedEdPublish (2016) DOI:10.12688/mep.20554.2 PMID:39911314	研究论文	评估乌干达医学院教师对ChatGPT及其他AI工具的使用情况	首次在乌干达医学院教师中调查AI工具的使用情况，并分析了不同年龄段教师的使用差异	样本仅来自四所公立大学，可能无法代表所有医学院教师	了解AI工具在医学教育中的应用现状	乌干达四所公立大学的医学院教师	自然语言处理	NA	问卷调查	NA	问卷调查数据	224名医学院教师
3627	2025-04-30	DeepMolecules: a web server for predicting enzyme and transporter-small molecule interactions 2025-Apr-29, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf343 PMID:40297998	research paper	DeepMolecules是一个易于访问的Web服务器，用于预测蛋白质与小分子的相互作用	集成了四种最先进的模型，用于预测酶和转运体与小分子的相互作用，以及酶的周转数和米氏常数	NA	预测蛋白质与小分子的相互作用，支持代谢工程、药物发现和生物催化剂优化	酶和转运体与小分子的相互作用	machine learning	NA	deep learning, gradient-boosted decision tree	ESP, SPOT, TurNuP	protein amino acid sequences, small molecules in SMILES, InChI, or KEGG ID formats	NA
3628	2025-04-30	A Dual-Modal Wearable Pulse Detection System Integrated with Deep Learning for High-Accuracy and Low-Power Sleep Apnea Monitoring 2025-Apr-29, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202501750 PMID:40298874	research paper	介绍了一种集成深度学习的双模态可穿戴脉搏检测系统，用于高精度和低功耗的睡眠呼吸暂停监测	结合压电纳米发电机（PENG）和PPG传感器的双模态系统，采用两阶段检测策略及Vision Transformer深度学习模型，实现高精度和低功耗	未提及具体样本量或临床试验结果	开发一种长期监测睡眠呼吸暂停综合征（SAS）的可穿戴系统，克服传统多导睡眠图（PSG）的局限性	睡眠呼吸暂停综合征（SAS）患者	数字病理学	睡眠呼吸暂停综合征	光电容积描记术（PPG）和压电纳米发电机（PENG）	Vision Transformer	生理信号数据	NA
3629	2025-04-30	ConsisTNet: a spatio-temporal approach for consistent anatomical localization in endoscopic pituitary surgery 2025-Apr-29, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03369-2 PMID:40299263	research paper	提出了一种名为ConsisTNet的时空模型，用于提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性	ConsisTNet利用连续帧的时空特征，通过半监督策略和标签传播生成伪标签，显著提高了预测的时空一致性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提升内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性和准确性	内窥镜垂体手术中的关键解剖结构	computer vision	pituitary disease	semi-supervised learning, label propagation	ConsisTNet (spatio-temporal model)	video	NA
3630	2025-04-30	Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning 2025-Apr-18, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025046 PMID:40296811	研究论文	本研究开发了一个随机微分方程模型来捕捉森林、农业和废弃土地之间动态转变的复杂现象，并提出了一个深度学习方法来估计模型参数	提出了一种新颖的深度学习方法，能够从包含森林和农业土地比例时间序列观测的单个样本中估计所有模型参数	NA	理解森林转变动态和未来任何时间的森林砍伐趋势	森林、农业和废弃土地之间的动态转变	机器学习	NA	深度学习	随机微分方程模型	时间序列数据	单个样本（包含时间序列观测）
3631	2025-04-30	Silencer variants are key drivers of gene upregulation in Alzheimer's disease 2025-Apr-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.07.25325386 PMID:40297423	research paper	该研究开发了一个深度学习框架，用于评估阿尔茨海默病（AD）相关非编码变异在背外侧前额叶皮层（DLPFC）及其主要细胞类型中的调控潜力	结合bulk和单细胞表观基因组数据，首次系统性地评估了AD相关非编码变异的调控潜力，并分类为沉默子变异（SL）、增强子变异（EN）或两者兼具的变异（ENSL）	研究主要关注DLPFC区域，可能无法完全代表其他脑区的情况	阐明AD相关遗传变异的调控机制及其在AD发病中的作用	AD相关的非编码遗传变异	machine learning	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习框架	表观基因组数据	NA
3632	2025-04-30	AutoRADP: An Interpretable Deep Learning Framework to Predict Rapid Progression for Alzheimer's Disease and Related Dementias Using Electronic Health Records 2025-Apr-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.06.25325337 PMID:40297450	research paper	提出了一种名为AutoRADP的可解释深度学习框架，用于预测阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展	结合结构化与非结构化电子健康记录数据，采用基于规则的自然语言处理方法提取关键认知评估，并通过SHAP值提供可解释的预测	数据不平衡问题通过混合采样策略解决，但可能仍存在样本代表性不足的问题	开发一个准确且可解释的预测模型，以识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展风险	阿尔茨海默病及相关痴呆症患者	machine learning	geriatric disease	自然语言处理，特征选择，混合采样策略	autoencoder	structured and unstructured EHR data	NA
3633	2025-04-29	Deep neural networks and stochastic methods for cognitive modeling of rat behavioral dynamics in T -mazes 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10247-9 PMID:40290756	研究论文	本文提出了一种结合随机方法和深度神经架构的认知模型，用于研究大鼠在T型迷宫中的决策行为	结合Wyckoff的随机框架与深度神经网络（CNN-LSTM），实现了对动物决策行为的建模和预测	模型依赖于特定实验条件下的数据，可能无法泛化到其他行为场景	开发计算模型以分析动物在空间导航任务中的决策行为	大鼠在T型迷宫中的行为轨迹	机器学习	NA	Monte Carlo模拟, t-SNE嵌入	CNN-LSTM	空间轨迹记录	NA
3634	2025-04-29	Outer lumen arterial imaging with CTA: A potential tool to diagnose vertebral artery dissection 2025-Jul, Radiology case reports DOI:10.1016/j.radcr.2025.03.041 PMID:40292153	技术说明	介绍了一种新的3D CTA后处理技术，用于区分椎动脉夹层（VAD）和椎动脉发育不全（VAH）	通过突出显示外腔的新3D CTA后处理技术，能够区分VAD和VAH	技术尚需进一步扩展和改进，可能通过深度学习（DL）分割技术	开发一种更准确的诊断工具，以区分椎动脉夹层和椎动脉发育不全	椎动脉夹层（VAD）和椎动脉发育不全（VAH）患者	数字病理	心血管疾病	3D CTA后处理技术	NA	图像	个案报告（一例右侧VAD患者）
3635	2025-04-29	A stacked ensemble approach for symptom-based monkeypox diagnosis 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110140 PMID:40203737	research paper	该研究使用机器学习和深度学习技术，基于患者症状预测猴痘病毒感染	提出了一种结合多种模型的堆叠集成方法，并使用Conditional Tabular GAN生成合成数据以解决数据不平衡问题	未提及模型在真实临床环境中的验证情况	开发一种基于症状的猴痘早期诊断方法	猴痘病毒感染患者	machine learning	monkeypox	Conditional Tabular GAN	Tab Transformer, LSTM, XGBoost, LightGBM, Stacking Classifier	tabular data	NA
3636	2025-04-29	Mental disorder preventing by worry levels detection in social media using deep learning based on psycho-linguistic features: application on the COVID-19 lockdown period 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110162 PMID:40203736	研究论文	该研究利用深度学习和心理语言学特征，通过社交媒体数据检测忧虑情绪水平，以预防心理障碍，特别是在COVID-19封锁期间	结合语义和上下文表示与心理语言学特征，提升深度学习模型在忧虑情绪检测中的性能	研究主要基于Twitter数据，可能无法完全代表所有人群的忧虑情绪	预测社交媒体中的忧虑情绪水平，以早期识别潜在的心理健康问题	社交媒体用户（特别是Twitter用户）在COVID-19封锁期间的文本数据	自然语言处理	心理障碍	深度学习	GRU, LSTM, CNN	文本	NA
3637	2025-04-29	A computed tomography-based deep learning radiomics model for predicting the gender-age-physiology stage of patients with connective tissue disease-associated interstitial lung disease 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110128 PMID:40209580	research paper	本研究探讨了基于胸部CT图像的深度学习放射组学模型预测结缔组织病相关间质性肺疾病患者GAP分期的可行性	结合深度学习和放射组学特征构建诊断模型，并整合年龄、性别和DLR特征生成列线图模型，提高了预测性能	样本量较小，特别是GAP III期患者仅有13例，可能影响模型的泛化能力	预测结缔组织病相关间质性肺疾病患者的GAP分期	264例CTD-ILD患者	digital pathology	interstitial lung disease	computed tomography	SVM, logistic regression	image	264例CTD-ILD患者（GAP I期195例，II期56例，III期13例）
3638	2025-04-29	An informed deep learning model of the Omicron wave and the impact of vaccination 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109968 PMID:40209576	研究论文	使用物理信息神经网络分析Omicron变种在德国、法国和意大利的传播动态及其与疫苗效力的关系	首次将物理信息神经网络应用于Omicron变种的传播动态分析，揭示了特定病毒突变与传播率增加的显著相关性	研究仅限于德国、法国和意大利三个国家，可能无法完全代表全球其他地区的传播情况	理解Omicron变种的传播动态、疫苗效力以及再感染潜力	Omicron变种在德国、法国和意大利的传播情况	机器学习	COVID-19	物理信息神经网络	Physics-Informed Neural Networks	时间序列数据	德国、法国和意大利的Omicron变种传播数据
3639	2025-04-29	Mitosis detection and classification for breast cancer diagnosis: What we know and what is next 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110057 PMID:40209577	review	本文回顾了过去十年中用于识别和分类乳腺癌组织学染色图像中有丝分裂细胞的技术，并展望了未来的研究方向	总结了机器学习与深度学习在乳腺癌有丝分裂细胞识别中的革命性应用，并预测了未来发展趋势	主要关注乳腺癌，未涵盖其他癌症类型的有丝分裂检测技术	探讨乳腺癌诊断中有丝分裂细胞的检测与分类技术	乳腺癌组织学染色图像中的有丝分裂细胞	digital pathology	breast cancer	histological analysis, machine learning, deep learning	CNN, deep learning architectures	image	NA
3640	2025-04-29	Optimized fine-tuned ensemble classifier using Bayesian optimization for the detection of ear diseases 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110092 PMID:40215866	研究论文	开发了一种基于MobileNet和DenseNet169的加权平均投票集成分类器，用于耳部疾病的自动诊断	使用贝叶斯优化选择超参数，并通过微调MobileNet和DenseNet169的所有层权重来提高分类能力	排除了样本量过少的Tympanostomy Tubes类别，可能影响模型的泛化能力	开发高精度的自动耳部疾病诊断系统以减少误诊率	耳部疾病（外耳和中耳疾病）	计算机视觉	耳部疾病	贝叶斯优化	集成分类器（MobileNet和DenseNet169）	图像	282张耳镜图像（排除2个样本的类别）