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
4441	2025-04-15	Fitting Atomic Structures into Cryo-EM Maps by Coupling Deep Learning-Enhanced Map Processing with Global-Local Optimization 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00004 PMID:40152222	research paper	介绍了一种名为DEMO-EMfit的渐进方法，结合深度学习增强的骨架图提取与全局-局部结构姿态搜索，将原子结构拟合到密度图中	DEMO-EMfit方法结合了深度学习增强的骨架图提取与全局-局部结构姿态搜索，显著提高了原子结构拟合的准确性和效率	未提及具体局限性	提高从冷冻电子显微镜（cryo-EM）密度图中构建原子结构的准确性	蛋白质和核酸复合物的冷冻电子断层扫描（cryo-ET）和冷冻电子显微镜（cryo-EM）图	structural biology	NA	cryo-EM, cryo-ET, deep learning	deep learning-enhanced map processing	density maps	基准数据集包含蛋白质和核酸复合物的cryo-ET和cryo-EM图
4442	2025-04-15	A Specialized and Enhanced Deep Generation Model for Active Molecular Design Targeting Kinases Guided by Affinity Prediction Models and Reinforcement Learning 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00074 PMID:40175286	research paper	开发了一个名为KinGen的深度学习分子生成框架，专门用于高效生成小分子激酶抑制剂	通过整合强化学习、迁移学习和专门的奖励模块，利用结合亲和力预测模型作为奖励函数的一部分，准确引导生成具有高靶标活性的生物相关分子	未明确提及具体局限性	加速激酶靶向药物发现	小分子激酶抑制剂	machine learning	cancer	reinforcement learning, transfer learning	deep learning-based molecular generation framework	chemical data	NA
4443	2025-04-15	Fast-forwarding plant breeding with deep learning-based genomic prediction 2025-Apr-14, Journal of integrative plant biology IF:9.3Q1 DOI:10.1111/jipb.13914 PMID:40226955	review	本文总结了深度学习在植物育种基因组预测中的应用及其面临的挑战	提出了深度学习在基因组预测中的未来发展方向，如模块化方法、数据增强和高级注意力机制	需要大量高质量数据集，性能基准测试不一致，环境因素整合不足	推动植物育种中深度学习基因组预测的发展	植物育种中的基因组预测	machine learning	NA	深度学习	DL-based GP	multi-omics data	NA
4444	2025-04-15	AI as teacher: effectiveness of an AI-based training module to improve trainee pediatric fracture detection 2025-Apr-14, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04927-0 PMID:40227327	研究论文	评估基于AI的无监督训练模块在提高儿科骨折检测准确性方面的有效性	使用AI生成的标注病例作为教学工具，提升住院医师的骨折检测准确性	医学生的检测准确性未显著提升，可能由于任务背景熟悉度不足	评估AI辅助训练模块作为儿科骨折检测教育工具的效果	住院医师和医学生的儿科骨折检测能力	数字病理	儿科骨折	深度学习骨折检测算法	深度学习	放射影像	240例儿科上肢放射检查
4445	2025-04-15	Evaluation of high-resolution pituitary dynamic contrast-enhanced MRI using deep learning-based compressed sensing and super-resolution reconstruction 2025-Apr-13, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11574-5 PMID:40221940	research paper	评估基于深度学习的压缩感知和超分辨率重建的高分辨率垂体动态增强MRI在识别微腺瘤中的诊断性能	应用深度学习压缩感知和超分辨率重建技术提高DCE MRI的分辨率和图像质量，显著提升微腺瘤诊断准确性	研究样本量有限（126名参与者），且为单中心前瞻性研究，可能需要更大规模多中心验证	克服传统DCE MRI的分辨率限制，提高垂体微腺瘤的诊断准确性	疑似垂体微腺瘤患者	digital pathology	pituitary microadenomas	DCE MRI, deep learning-based compressed sensing and super-resolution reconstruction	deep learning	MRI images	126名疑似垂体微腺瘤患者
4446	2025-04-15	Longitudinal brain age in first-episode mania youth treated with lithium or quetiapine 2025-Apr-12, European neuropsychopharmacology : the journal of the European College of Neuropsychopharmacology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.euroneuro.2025.03.013 PMID:40222151	research paper	该研究探讨了锂和喹硫平对首次躁狂发作青少年大脑年龄的影响，并比较了两种药物的神经保护效果	使用深度学习模型基于大规模数据集预测大脑年龄，首次在首次躁狂发作青少年中比较锂和喹硫平对大脑年龄的影响	样本量较小，随访时间较短，需要更大样本和更长期随访来确认治疗效果	评估锂和喹硫平在双相情感障碍和分裂情感性障碍早期阶段的神经保护作用	首次躁狂发作的青少年（15-25岁）	digital pathology	bipolar disorder, schizoaffective disorder	T1-weighted MRI, deep learning	deep learning model	MRI images	39名首次躁狂发作青少年（锂治疗组21人，喹硫平组18人）和29名健康对照，模型训练数据集53,542例
4447	2025-04-15	Detecting arousals and sleep from respiratory inductance plethysmography 2025-Apr-11, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03325-z PMID:40214714	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，用于从呼吸感应体积描记信号中分类睡眠状态和检测唤醒	提出了一种新的深度学习算法，能够从呼吸信号中识别睡眠状态和唤醒，提高了家庭睡眠测试的能力	算法的唤醒检测敏感性和特异性相对较低，分别为66.1%和86.7%	评估一种深度学习算法，用于从呼吸信号中确定睡眠状态和唤醒，以改进家庭睡眠测试	1299名疑似睡眠障碍的成年患者	机器学习	睡眠障碍	深度学习	深度学习算法	呼吸感应体积描记信号	1299名成年患者
4448	2025-04-15	LUND-PROBE - LUND Prostate Radiotherapy Open Benchmarking and Evaluation dataset 2025-Apr-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04954-5 PMID:40216786	研究论文	介绍了一个名为LUND-PROBE的公开临床数据集，用于前列腺癌放射治疗的自动治疗计划、分割、观察者间分析和深度学习模型不确定性研究	提供了一个包含MRI和合成CT图像、目标及风险器官分割、放射治疗剂量分布的综合数据集，并扩展了深度学习生成的分割、分割不确定性图和经放射肿瘤学家手动调整的分割	NA	促进医学影像和前列腺癌放射治疗研究的进展	432名接受MRI引导放射治疗的前列腺癌患者，以及扩展数据集中的35名患者	数字病理	前列腺癌	MRI、合成CT（sCT）、深度学习（DL）	深度学习（DL）	图像	432名患者（基础数据集）+35名患者（扩展数据集）
4449	2025-04-15	Leveraging ensemble convolutional neural networks and metaheuristic strategies for advanced kidney disease screening and classification 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93950-1 PMID:40216822	研究论文	开发了一种基于AI的系统，用于自动识别和分类肾脏疾病，以解决肾衰竭和全球肾科医生短缺的公共卫生问题	提出了一种基于迁移学习技术的新型深度学习模型，结合了多个DL模型和元启发式算法，以提高肾脏疾病识别的准确性、鲁棒性和泛化能力	研究仅针对肾脏疾病的三种主要类别（结石、囊肿和肿瘤），可能不涵盖所有肾脏疾病类型	开发一个基于AI的诊断系统，用于肾脏疾病的自动识别和分类	肾脏疾病（结石、囊肿和肿瘤）	数字病理学	肾脏疾病	CT成像	CNN, Bi-LSTM, 集成学习	图像	12,446张CT全腹部和尿路造影图像
4450	2025-04-15	Predicting PD-L1 status in NSCLC patients using deep learning radiomics based on CT images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91575-y PMID:40216830	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习放射组学（DLR）的方法，用于预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的PD-L1表达状态	结合深度学习放射组学与临床数据，构建了预测PD-L1状态的集成模型，性能优于单一模型	样本量相对有限（352例），且PD-L1阳性样本占比不足50%	开发非侵入性预测NSCLC患者PD-L1表达状态的方法	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理	肺癌	CT影像分析	ResNet50结合LASSO算法	CT图像	352例NSCLC患者（170例PD-L1阳性）
4451	2025-04-15	Continuous sleep depth index annotation with deep learning yields novel digital biomarkers for sleep health 2025-Apr-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01607-0 PMID:40216900	研究论文	提出一种深度学习方法，利用现有离散睡眠分期标签标注连续睡眠深度指数（SDI），揭示了更详细的睡眠结构并产生新的数字生物标志物	通过深度学习将传统五分类的睡眠分期扩展为连续的睡眠深度指数，捕捉了睡眠阶段的细微变化，并发现了与健康风险相关的新型睡眠亚型	研究基于回顾性数据，需要前瞻性研究验证SDI的临床价值	开发更精细的睡眠评估方法并探索其与健康风险的关联	来自四个大型队列的10,000多份多导睡眠图记录	数字健康	睡眠障碍	深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	多导睡眠图信号	超过10,000份睡眠记录
4452	2025-04-15	Application of the YOLOv11-seg algorithm for AI-based landslide detection and recognition 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95959-y PMID:40216897	研究论文	本研究提出了一种基于YOLOv11-seg深度学习模型的滑坡智能识别方法，用于高效准确地检测和识别滑坡	优化了YOLOv11-seg的特征提取和分割模块，提高了滑坡边界检测和像素级分割的准确性，特别是在复杂地形和遮挡情况下表现优异	未明确提及具体局限性，但可能包括模型在极端或未见过的地形条件下的泛化能力	开发高效准确的滑坡检测方法，以支持地质灾害监测和风险评估	滑坡	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11-seg	图像	Bijie-Landslide数据集（具体样本数量未明确）
4453	2025-04-15	Deep learning-based classification of lymphedema and other lower limb edema diseases using clinical images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97564-5 PMID:40216943	研究论文	本研究探讨了深度学习在提高下肢水肿疾病诊断准确性中的应用	利用深度学习模型（如EfficientNetV2）对淋巴水肿和其他下肢水肿疾病进行分类，并通过Grad-CAM增强模型的可解释性	数据集多样性不足，且评估环境受控，需在真实世界环境中进一步验证	提高下肢水肿疾病的诊断准确性	淋巴水肿和其他下肢水肿疾病（如慢性静脉功能不全、深静脉血栓等）	计算机视觉	淋巴水肿	深度学习	CNN（如EfficientNetV2）和transformer-based模型	图像	1622张临床图像
4454	2025-04-15	Predicting the efficacy of microwave ablation of benign thyroid nodules from ultrasound images using deep convolutional neural networks 2025-Apr-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02989-7 PMID:40217199	研究论文	使用深度卷积神经网络从超声图像预测良性甲状腺结节微波消融的疗效	首次比较了五种预训练的卷积神经网络模型（VGG19、Resnet 50、EfficientNetB1、EfficientNetB0和InceptionV3）在预测良性甲状腺结节微波消融疗效中的应用，并发现微调后的EfficientNetB1表现最佳	这是一项深度学习的初步研究，与实际临床应用存在差距，需要更深入的研究来开发能更好辅助临床的深度学习模型	预测超声引导下微波消融治疗良性甲状腺结节的效果	良性甲状腺结节患者	计算机视觉	甲状腺结节	超声引导微波消融（MWA）	CNN（包括VGG19、Resnet 50、EfficientNetB1、EfficientNetB0和InceptionV3）	超声图像	患者被随机分为训练集（70%）和验证集（30%）
4455	2025-04-15	Deep learning assisted analysis of biomarker changes in refractory neovascular AMD after switch to faricimab 2025-Apr-11, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00669-2 PMID:40217505	研究论文	本研究利用深度学习算法分析光学相干断层扫描（OCT）生物标志物，评估Faricimab在难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者中的疗效和持久性	首次使用基于卷积神经网络的深度学习算法对OCT生物标志物进行自动化分割，评估Faricimab在难治性nAMD患者中的治疗效果	样本量较小（46眼），且为回顾性研究，未来需改进AI模型以提高预测准确性并评估长期结果	评估Faricimab在难治性nAMD患者中的疗效和持久性，并探索AI驱动的生物标志物分割在疾病监测中的应用	难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	41名患者的46只眼
4456	2025-04-15	Revolutionizing cleft lip and palate management through artificial intelligence: a scoping review 2025-Apr-10, Oral and maxillofacial surgery DOI:10.1007/s10006-025-01371-1 PMID:40208434	综述	本文通过范围综述，综合了过去十年中人工智能在唇腭裂预测、诊断和治疗中的应用研究	首次系统综述了人工智能在唇腭裂管理中的应用，并提出了六个子类别，包括诊断、预测、治疗和教育	当前研究进展虽然前景广阔，但需要进一步研究以扩展和完善其有益应用	综合人工智能在唇腭裂管理中的应用研究，并突出其在预测、诊断和治疗方面的研究	唇腭裂患者	人工智能	唇腭裂	深度学习、机器学习	NA	NA	25项研究
4457	2025-04-15	Novel deep learning algorithm based MRI radiomics for predicting lymph node metastases in rectal cancer 2025-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96618-y PMID:40204902	research paper	该研究探讨了基于MRI的放射组学列线图在预测直肠癌淋巴结转移中的价值	开发了一种新型深度学习算法（DLRS）和列线图模型，结合临床预测因子和多参数MRI图像特征，提高了预测准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏差	探索MRI放射组学在预测直肠癌淋巴结转移中的应用价值	430例直肠癌患者	digital pathology	rectal cancer	multiparametric MRI (mpMRI)	deep learning radscore (DLRS), nomogram	MRI图像	430例患者（192例淋巴结转移阳性）
4458	2025-04-15	Artificial Intelligence in Dentistry: A Narrative Review of Diagnostic and Therapeutic Applications 2025-Apr-08, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.946676 PMID:40195079	综述	本文综述了人工智能在牙科领域的诊断和治疗应用，探讨了其在口腔疾病诊疗中的进展和挑战	全面回顾了AI在牙科多领域的应用，包括诊断和治疗优化，并指出了当前的技术挑战和未来研究方向	数据标注不准确、细粒度特征表达能力有限、缺乏通用模型、学习算法潜在偏见以及与医疗事故和数据隐私相关的法律风险	探讨人工智能在牙科领域的应用现状及未来发展方向	口腔疾病，包括牙髓病、牙周病、口腔种植、正畸、修复治疗及口腔颌面外科	数字病理学	口腔疾病	机器学习、人工神经网络(ANN)、深度学习	NA	影像数据	NA
4459	2025-04-15	Intelligent Detection and Recognition of Marine Plankton by Digital Holography and Deep Learning 2025-Apr-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072325 PMID:40218838	research paper	提出了一种结合数字全息术和深度学习算法的智能方法，用于检测和识别海洋浮游生物	通过集成A-Unet网络和YOLOv5系统界面，实现了单张全息图稳定高效地重建和识别多种浮游生物	数字全息术的记录和重建需要严格控制的实验室环境和耗时的迭代计算	提高海洋浮游生物检测和识别的效率和准确性	海洋浮游生物	computer vision	NA	digital holography, deep learning	A-Unet, YOLOv5	image	典型海洋浮游生物样本（来自中国潍坊），包括桡足类、被囊动物和多毛类
4460	2025-04-15	Incremental learning for acute lymphoblastic leukemia classification based on hybrid deep learning using blood smear image 2025-Apr-05, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108456 PMID:40222054	研究论文	本文提出了一种基于混合深度学习的增量学习方法，用于血涂片图像中的急性淋巴细胞白血病分类	设计了TSCO-L-LeNet模型，结合Tangent Sand Cat Swarm Optimization和长短期记忆网络，采用增量学习进行精确分类	未提及模型在其他类型白血病或更大规模数据集上的泛化能力	开发一种快速、准确的白血病分类方法以辅助早期诊断	急性淋巴细胞白血病的血涂片图像	数字病理学	白血病	图像处理、深度学习	TSCO-L-LeNet (结合Tangent Sand Cat Swarm Optimization和LSTM的LeNet变体)	图像	未明确提及具体样本数量