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
361	2025-07-05	Relevance of choroid plexus volumes in multiple sclerosis 2025-May-08, Fluids and barriers of the CNS IF:5.9Q1 DOI:10.1186/s12987-025-00656-7 PMID:40340923	研究论文	本研究探讨了脉络丛体积在多发性硬化症（MS）中的相关性及其与脑室周围组织损伤的关系	使用新型深度学习分割方法评估脉络丛体积，并揭示了其在复发缓解型多发性硬化症（RRMS）和原发性进展型多发性硬化症（PPMS）中的不同表现	研究为横断面设计，无法确定因果关系；样本量相对有限	阐明脉络丛在多发性硬化症神经炎症中的作用及其与脑室周围组织损伤的关系	复发缓解型多发性硬化症（RRMS）和原发性进展型多发性硬化症（PPMS）患者及健康对照	数字病理学	多发性硬化症	结构MRI和深度学习分割方法	深度学习	MRI图像	141名RRMS患者、64名PPMS患者和75名健康对照
362	2025-07-05	Deep learning approaches for classification tasks in medical X-ray, MRI, and ultrasound images: a scoping review 2025-May-07, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01701-5 PMID:40335965	综述	本文探讨了深度学习在医学X射线、MRI和超声图像分类任务中的应用	总结了深度学习模型在医学图像分类中的使用情况、达到的准确率以及模型架构的细节	讨论了当前方法的局限性并提出了医学图像分类的未来方向	探索深度学习如何用于分类通过X射线、MRI或超声图像诊断的各种疾病	医学X射线、MRI和超声图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
363	2025-07-05	Identifying Asthma-Related Symptoms From Electronic Health Records Using a Hybrid Natural Language Processing Approach Within a Large Integrated Health Care System: Retrospective Study 2025-May-02, JMIR AI DOI:10.2196/69132 PMID:40611521	研究论文	本研究开发了一种混合自然语言处理（NLP）算法，用于从大型综合医疗系统中的临床笔记中识别与哮喘相关的症状	结合了基于规则和基于Transformer的深度学习算法，形成混合NLP方法，有效识别哮喘相关症状	研究依赖于电子健康记录中的数据质量，且仅针对四种常见哮喘症状进行分析	开发NLP算法以从非结构化临床笔记中识别哮喘相关症状	电子健康记录中的临床笔记	自然语言处理	哮喘	自然语言处理（NLP）	混合模型（规则基础与Transformer结合）	文本	11,374,552份临床笔记，包含128,211,793个句子
364	2025-07-05	Using interpretable deep learning radiomics model to diagnose and predict progression of early AD disease spectrum: a preliminary [18F]FDG PET study 2025-May, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11158-9 PMID:39477837	研究论文	本研究提出了一种基于[18F]FDG PET图像的可解释深度学习放射组学（IDLR）模型，用于诊断阿尔茨海默病（AD）的临床谱系并预测从轻度认知障碍（MCI）到AD的进展	提出的IDLR模型结合了放射组学和深度学习特征，增强了传统深度学习模型的可解释性，并提高了分类准确性	研究为初步结果，需要进一步验证	诊断阿尔茨海默病的临床谱系并预测从轻度认知障碍到AD的进展	1962名来自不同种族的受试者（包括ADNI的高加索人群和中国两家医院的亚洲人群）	数字病理学	阿尔茨海默病	[18F]FDG PET成像	可解释深度学习放射组学（IDLR）模型	图像	1962名受试者（高加索和亚洲人群）
365	2025-07-05	Fine-Grained Classification of Pressure Ulcers and Incontinence-Associated Dermatitis Using Multimodal Deep Learning: Algorithm Development and Validation Study 2025-May-01, JMIR AI DOI:10.2196/67356 PMID:40605794	研究论文	本研究开发并验证了一种多模态深度学习框架，用于压力性溃疡（PUs）和失禁性皮炎（IAD）的细粒度分类，以提高诊断准确性并支持临床决策	提出了一个结合伤口图像和分类患者数据的多模态深度学习框架，首次在PUs和IAD的细粒度分类中应用transformer-based架构，并展示了优于人类专家的性能	细粒度分类性能仍有提升空间，特别是IAD分类的F1-score仅为53.20%，且需要进一步验证实际临床应用效果	开发一个能够准确区分PUs和IAD并对其伤口严重程度进行细粒度分类的深度学习系统，以支持临床决策	压力性溃疡（PUs）和失禁性皮炎（IAD）的伤口图像及分类患者数据	数字病理学	皮肤疾病	多模态深度学习	CNN, transformer-based (TinyViT, ConvNeXtV2)	图像, 分类数据	1555张伤口图像
366	2025-07-05	Memorization Bias Impacts Modeling of Alternative Conformational States of Symmetric Solute Carrier Membrane Proteins with Methods from Deep Learning 2025-Apr-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.15.603529 PMID:39071413	研究论文	本文探讨了AlphaFold在模拟蛋白质动态结构时存在的构象记忆偏差问题，并提出了一种结合ESM和基于模板建模的方法来模拟SLC蛋白质的多种构象状态	提出了一种结合ESM和基于模板建模的方法，能够一致地模拟SLC蛋白质的多种构象状态，并通过实验验证了多状态模型的准确性	现有AI方法在模拟蛋白质多种构象状态时仍受限于对某一构象状态的记忆，无法总是提供SLC蛋白质的内外开放构象	评估AlphaFold在模拟SLC蛋白质时的记忆效应，并开发一种能够模拟SLC蛋白质多种构象状态的方法	溶质载体（SLC）超家族膜蛋白	机器学习	NA	AlphaFold2, AlphaFold3, Evolutionary Scale Modeling (ESM), 模板建模	AlphaFold, ESM	蛋白质序列和结构数据	多个膜蛋白转运体，包括SLC35F2
367	2025-07-05	Comparison of Deep Learning Approaches Using Chest Radiographs for Predicting Clinical Deterioration: Retrospective Observational Study 2025-Apr-10, JMIR AI DOI:10.2196/67144 PMID:40605772	研究论文	本研究比较了使用胸部X光片预测临床恶化的不同深度学习方法和数据增强方法	首次比较了多种计算机视觉模型和数据增强方法在预测临床恶化方面的性能，并发现DenseNet121结合特定数据增强方法表现最佳	研究为回顾性观察研究，可能存在选择偏倚，且仅在一个医疗系统内进行	比较和验证不同计算机视觉模型和数据增强方法在预测临床恶化方面的性能	住院患者的胸部X光片	计算机视觉	呼吸系统疾病	深度学习	VGG16, DenseNet121, Vision Transformer, ResNet50, Inception V3	图像	21,817例患者住院记录（其中1,655例出现临床恶化）
368	2025-07-05	Combination of deep learning reconstruction and quantification for dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.110310 PMID:39710009	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习重建和量化的端到端深度学习流程，用于快速定量动态对比增强（DCE）MRI	提出了一种名为DCE-Movienet的新型深度重建网络，与之前开发的DCE-Qnet深度量化网络结合，显著缩短了重建时间并提高了量化性能	研究仅在健康志愿者和一名宫颈癌患者中进行了验证，样本量较小	提高动态对比增强MRI在临床中的速度和量化鲁棒性	动态对比增强MRI数据	数字病理学	宫颈癌	动态对比增强MRI	DCE-Movienet, DCE-Qnet	4D MRI数据	健康志愿者和一名宫颈癌患者
369	2025-07-05	Greenspace and depression incidence in the US-based nationwide Nurses' Health Study II: A deep learning analysis of street-view imagery 2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109429 PMID:40209395	研究论文	本研究利用深度学习分析街景图像，探讨了美国女性中绿地暴露与抑郁症发病率之间的关系	首次使用街景图像而非卫星植被指数来测量绿地暴露，提高了暴露分类的准确性并增强了政策相关性	研究仅针对美国女性护士群体，结果可能无法推广到其他人群	探究街景绿地指标与抑郁症发病率之间的关联	美国护士健康研究II中的33,490名女性参与者	计算机视觉	抑郁症	深度学习分割模型	CNN	图像	3.5亿张美国街景图像，33,490名女性参与者
370	2025-07-05	TonguExpert: A Deep Learning-Based Algorithm Platform for Fine-Grained Extraction and Classification of Tongue Phenotypes 2025-Apr, Phenomics (Cham, Switzerland) DOI:10.1007/s43657-024-00210-9 PMID:40606562	研究论文	介绍了一个名为TonguExpert的深度学习平台，用于舌象的精细提取和分类	提出了一个集成先进技术的深度学习框架，用于舌象分割和表型提取，并发布了最大的公开舌象数据集	现有方法难以捕捉细微细节，且缺乏大型数据集阻碍了稳健和泛化模型的开发	推进自动化舌诊，促进更广泛的临床应用	舌象图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	5992张舌象图像
371	2025-07-05	SGA-Driven feature selection and random forest classification for enhanced breast cancer diagnosis: A comparative study 2025-Mar-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95786-1 PMID:40159513	研究论文	本研究提出了一种结合海鸥优化算法(SGA)进行特征选择和随机森林(RF)分类器进行数据分类的新方法，用于乳腺癌分类	首次将SGA应用于乳腺癌诊断中的基因选择，通过系统探索特征空间以识别最具信息量的基因子集，从而提高分类准确性并降低计算复杂度	未来需要探索其他自然启发算法和深度学习模型的集成以进一步提升性能和临床适用性	提高乳腺癌诊断的准确性和效率	乳腺癌基因数据	机器学习	乳腺癌	Seagull Optimization Algorithm (SGA), Random Forest (RF)	RF, LR, SVM, KNN	基因数据	NA
372	2025-07-05	Deep learning-based reconstruction for three-dimensional volumetric brain MRI: a qualitative and quantitative assessment 2025-Mar-27, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01647-8 PMID:40148785	研究论文	评估基于深度学习的自适应压缩感知网络在脑部MRI中的性能，并在临床环境中进行验证	使用深度学习重建技术显著减少扫描时间，同时保持图像质量和体积量化准确性	样本量较小（10名健康志愿者和22名患者），且仅在脑部MRI中验证	评估深度学习重建技术在脑部MRI中的性能和临床应用价值	健康志愿者和患者	数字病理	NA	深度学习重建（DLR）和自适应压缩感知（CS）	深度学习网络	MRI图像	10名健康志愿者和22名患者
373	2025-07-05	Facial identity recognition using StyleGAN3 inversion and improved tiny YOLOv7 model 2025-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93096-0 PMID:40097614	研究论文	本文提出了一种基于StyleGAN3反演和改进的tiny YOLOv7模型的面部身份识别方法	提出了一种结合StyleGAN3反演和改进的tiny YOLOv7模型的一步式解决方案，用于面部属性操作和检测，实现了在少样本和传统场景下的面部身份识别	数据集中仅包含20个独特身份和38个面部属性，可能限制了模型的泛化能力	解决计算机视觉领域中面部身份识别的挑战性问题	面部属性和身份识别	计算机视觉	NA	StyleGAN3反演，深度学习	FIR-Tiny YOLOv7（改进的Tiny YOLOv7模型）	图像	11,560张图像，包含20个独特身份和38个面部属性
374	2025-07-05	Research on the performance of the SegFormer model with fusion of edge feature extraction for metal corrosion detection 2025-Mar-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92531-6 PMID:40057599	研究论文	本文提出了一种基于边缘特征并行提取的SegFormer金属腐蚀检测方法，以提高金属腐蚀边界和小腐蚀区域的分割准确性	引入了边缘特征提取模块（EEM）和特征融合模块（FFM），通过构建空间分支和渐进式特征融合，增强了模型对金属腐蚀边界和小腐蚀区域的检测能力	未提及模型在复杂环境或多类型腐蚀情况下的泛化能力	提高金属腐蚀检测的准确性和小腐蚀区域的识别能力	金属腐蚀图像	计算机视觉	NA	语义分割	SegFormer	图像	公共金属表面腐蚀图像数据集、BSData缺陷数据集和自建管道腐蚀坑图像数据集
375	2025-07-05	gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design 2025-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.31.587283 PMID:38826198	研究论文	本文介绍了一种名为gRNAde的几何深度学习管道，用于3D RNA逆设计，能够考虑结构和动态性	gRNAde利用多状态图神经网络和自回归解码，针对一个或多个3D骨架结构生成候选RNA序列，显著提高了原生序列恢复率	尽管在单状态固定骨架重新设计基准测试中表现优异，但在多状态设计方面的应用仍需进一步验证	开发一种能够考虑3D构象多样性的RNA序列设计方法	RNA序列和3D骨架结构	机器学习	NA	几何深度学习，图神经网络	GNN	3D结构数据	14个RNA结构（来自PDB），10个结构化RNA骨架的湿实验验证
376	2025-07-05	Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning 2025-02-07, Biochemical Society transactions IF:3.8Q2 DOI:10.1042/BST20240784 PMID:39927816	研究论文	本文讨论了利用深度学习从冷冻电镜图谱中推进结构建模的进展	强调了AI驱动方法在冷冻电镜结构建模中的变革性作用	未明确提及具体局限性	探讨从冷冻电镜密度图中自动结构建模的演变和现状	冷冻电镜图谱中的生物分子结构	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习	冷冻电镜图谱	NA
377	2025-07-05	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	本文全面概述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的关键组成部分、应用及未来展望	探讨了LLMs在解决生物信息学问题上的潜力，特别是在基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域的应用	NA	推动生物信息学领域的发展，探索LLMs在生物信息学中的应用潜力	大型语言模型（LLMs）及其在生物信息学中的应用	生物信息学	NA	自监督学习、半监督学习	transformer模型	未标记的输入数据	NA
378	2025-07-05	Learning to Learn Transferable Generative Attack for Person Re-Identification 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558434 PMID:40232916	research paper	提出了一种名为MTGA的元学习优化方法，用于生成具有高度可迁移性的对抗样本，以测试真实世界行人重识别模型的鲁棒性	首次考虑了跨测试能力，通过元学习优化生成对抗样本，并设计了扰动随机擦除模块和归一化混合策略来增强攻击者的跨模型、跨数据集和跨测试可迁移性	未提及具体的数据集规模或模型训练时间等实际应用中的限制	研究行人重识别模型在对抗攻击下的鲁棒性	深度学习为基础的行人重识别模型	computer vision	NA	meta-learning	GAN	image	NA
379	2025-07-05	SiamTITP: Incorporating Temporal Information and Trajectory Prediction Siamese Network for Satellite Video Object Tracking 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3573527 PMID:40560699	research paper	提出了一种名为SiamTITP的Siamese网络，用于卫星视频目标跟踪，通过整合时间信息和轨迹预测来提高跟踪性能	设计了时间信息子模块和轨迹预测子模块，动态更新模板以增强特征判别性，并利用多项式函数拟合历史结果来处理遮挡问题	未提及具体局限性	提高卫星视频目标跟踪的性能，解决现有方法在特征判别性、遮挡处理和超参数过多方面的问题	卫星视频中的目标跟踪	computer vision	NA	Siamese network	SiamTITP	video	三个大型卫星视频数据集（SatSOT、SV248S和OOTB）
380	2025-07-05	A Wavelet-Guided Deep Unfolding Network for Single Image Reflection Removal 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3581418 PMID:40569799	research paper	提出了一种基于小波引导的深度展开网络（WDUNet），用于单图像反射去除，结合小波分解和深度展开技术提高方法的可解释性和泛化能力	首次将离散小波变换（DWT）与深度展开技术结合用于反射去除，设计了低频参数估计模块（LPEM）和高频参数估计模块（HPEM）自动学习模型超参数	未明确提及方法在极端复杂场景下的性能表现或计算效率方面的限制	解决单图像反射去除（SIRR）问题，提升复杂场景下反射与透射内容的分离效果	含有反射干扰的单幅图像	computer vision	NA	Discrete Wavelet Transform (DWT), deep unfolding	Wavelet-guided Deep Unfolding Network (WDUNet)	image	四个基准数据集（未明确样本数量）