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
4241	2025-05-07	A Deep Learning-Based Framework for Automatic Determination of Developmental Dysplasia of the Hip from Graf Angles 2025-May-05, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01518-2 PMID:40325325	研究论文	提出了一种基于深度学习的框架，用于从Graf角度自动确定发育性髋关节发育不良（DDH）	结合DeepLabv3+、形态学操作和局部最大值方法，自动诊断新生儿DDH，减少操作者依赖性和测量变异性	未提及具体样本量及临床验证的广泛性	开发自动化工具以提高DDH超声诊断的准确性和一致性	新生儿髋关节超声图像	数字病理学	发育性髋关节发育不良	超声成像	DeepLabv3+（测试了ResNet50、InceptionResNetV2、MobilenetV2和Xception等主干网络）	图像	NA
4242	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）
4243	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
4244	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）
4245	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
4246	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
4247	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）
4248	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
4249	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
4250	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
4251	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
4252	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
4253	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
4254	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
4255	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
4256	2025-05-07	A digital photography dataset for Vaccinia Virus plaque quantification using Deep Learning 2025-Apr-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05030-8 PMID:40307255	research paper	该研究提出了一个用于痘苗病毒斑块量化的数字摄影数据集，并展示了如何使用深度学习技术进行分析	提出了一个新型的痘苗病毒斑块量化数字摄影数据集，并开发了改进的HydraStarDist架构，实现了一步式分析	研究可能局限于痘苗病毒，未涉及其他病毒类型的验证	开发一种自动化的病毒斑块量化方法，以提高病毒研究的效率和准确性	痘苗病毒的斑块表型	digital pathology	NA	deep learning	StarDist, HydraStarDist	image	NA
4257	2025-05-07	Prediction of pink esthetic score using deep learning: A proof of concept 2025-Apr, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105601 PMID:39892738	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测单颗种植体美学区的美学评分	首次将深度学习技术应用于预测单颗种植体美学区的粉红美学评分（PES）	样本量有限（226例），需要进一步收集更多样本和临床特征以提高模型性能	开发一个能够预测单颗种植体美学区美学效果的深度学习模型	单颗种植体美学区的美学效果评估	计算机视觉	NA	深度学习	DL	图像和临床数据	226个样本，每个样本包含3张口腔内照片和12个临床特征
4258	2025-05-07	Detecting living microalgae in ship ballast water based on stained microscopic images and deep learning 2025-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117608 PMID:39893717	研究论文	本研究利用染色显微图像和深度学习技术，快速检测船舶压载水中的活微藻细胞	结合中性红染料的活细胞选择性染色与深度学习模型，实现了微藻活性的高精度检测	活微藻细胞的检测精度略低于不考虑活性的总体检测精度	开发船舶压载水中活微藻细胞的快速检测方法	青岛扁藻和链状亚历山大藻两种微藻	计算机视觉	NA	中性红染色显微成像	深度学习模型	显微图像	两种微藻样本（青岛扁藻和链状亚历山大藻）
4259	2025-05-07	Improving the thermostability of ulvan lyase from polysaccharide lyase family 25 based on multiple computational rational design strategies 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140468 PMID:39894113	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和多种能量函数方法的计算机辅助理性设计策略，用于提高ulvan裂解酶的热稳定性	结合深度学习和多种能量函数方法进行计算机辅助理性设计，显著提高了ulvan裂解酶的热稳定性，并发现了突变体的协同效应	未提及实验规模或实际工业应用验证	提高ulvan裂解酶的热稳定性以促进其工业应用	ulvan裂解酶	生物信息学	NA	ColabFold结构预测，FoldX、Rosetta和Schrödinger突变体筛选，分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构数据	三个单点突变体（A117V、K145L、A237V）和组合突变体（A117V/A237V、K145L/A237V）
4260	2025-05-07	Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging 2025-Apr-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121045 PMID:39894238	研究论文	提出一种名为Deep-ER的深度学习重建方法，用于快速高分辨率神经代谢成像	开发了一种嵌入物理模型的深度学习重建方法，实现了600倍于传统方法的重建速度，并提高了空间-光谱质量和代谢物定量	训练数据量相对较小（21例训练，6例测试），且仅在7T MRI扫描仪上验证	提高磁共振波谱成像（MRSI）的重建速度和图像质量，以促进神经科学和精准医学的应用	高分辨率幻影和27名人类参与者（22名健康志愿者和5名胶质瘤患者）	医学影像分析	脑癌（胶质瘤）	磁共振波谱成像（MRSI），ECCENTRIC脉冲序列	深度学习神经网络（使用循环交错卷积层和联合双空间特征表示）	MRI影像数据	27名参与者（22名健康志愿者和5名胶质瘤患者）