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
441	2025-05-15	Machine learning predicts spinal cord stimulation surgery outcomes and reveals novel neural markers for chronic pain 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92111-8 PMID:40102462	研究论文	本研究应用机器学习预测慢性疼痛患者对脊髓刺激（SCS）手术的反应，并揭示了新的神经标记物	结合主观自我报告、术中获取的EEG数据以及精心设计的机器学习算法，首次用于区分SCS治疗的反应者和非反应者	样本量较小（20名患者），可能影响模型的泛化能力	预测慢性疼痛患者对SCS手术的反应，并探索相关的神经标记物	20名接受SCS手术的慢性疼痛患者	机器学习	慢性疼痛	EEG信号分析、PCA、递归特征消除	决策树	EEG信号、临床特征、患者报告结果	20名慢性疼痛患者
442	2025-05-15	The dietary patterns of water deer recently rediscovered in Northeast China exhibit remarkable similarities to those observed in other regions 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92473-z PMID:40102472	研究论文	本研究通过结合传统的粪便显微组织学分析和深度学习算法，调查了中国东北地区獐的饮食习惯	首次将深度学习算法应用于獐的饮食研究，并验证了该算法在生态研究中的可靠性	研究仅基于粪便样本，可能无法完全反映獐的全部饮食多样性	了解濒危物种獐的饮食习惯，为保护策略提供科学依据	獐（Hydropotes inermis）	生态学	NA	粪便显微组织学分析, 深度学习算法	深度学习模型	图像	暖季203份样本，冷季451份样本
443	2025-05-15	Innovative hand pose based sign language recognition using hybrid metaheuristic optimization algorithms with deep learning model for hearing impaired persons 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93559-4 PMID:40102499	研究论文	本文提出了一种创新的手语识别技术，结合混合元启发式优化算法和深度学习模型，用于听力障碍人士的手势识别	结合ResNeXt101、VGG19和ViT模型进行特征提取，并使用BiGRU分类器进行手势识别，同时采用混合CS-IGWO模型进行参数调优	实验仅在ASL字母数据集上进行，未涉及更复杂的手语场景	提高听力障碍人士手语识别的效率和准确性	听力障碍人士的手势	计算机视觉	听力障碍	深度学习	ResNeXt101, VGG19, ViT, BiGRU	图像	ASL字母数据集
444	2025-05-15	International expert consensus on the current status and future prospects of artificial intelligence in metabolic and bariatric surgery 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94335-0 PMID:40102585	共识研究	本文通过德尔菲法建立了关于人工智能在代谢和减重手术中应用的国际专家共识	首次通过国际专家共识形式系统评估AI在代谢和减重手术中的应用现状与前景	依赖专家主观意见，缺乏实际临床数据验证	评估人工智能在代谢和减重手术中的应用潜力与伦理问题	代谢和减重手术领域	医疗人工智能	代谢疾病	德尔菲法	NA	专家意见	来自35个国家的68位代谢和减重外科专家
445	2025-05-15	Deep learning based on intratumoral heterogeneity predicts histopathologic grade of hepatocellular carcinoma 2025-Mar-18, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13781-1 PMID:40102774	研究论文	本研究基于肿瘤内异质性（ITH）的深度学习模型，用于术前预测肝细胞癌（HCC）的组织病理学分级	利用K-means聚类自动分区揭示肿瘤内异质性，并结合2.5D和3D深度学习模型提取各子区域的隐藏特征，构建特征融合模型，提高了预测效能	研究依赖于特定MRI图像（3.0T或1.5T轴向门静脉期），可能限制了模型的泛化能力	探索基于肿瘤内异质性的深度学习模型在肝细胞癌组织病理学分级预测中的价值	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理	肝细胞癌	MRI成像，K-means聚类，深度学习	ResNet，Random Forest	MRI图像	858名患者（来自主要队列和两个外部队列）
446	2025-05-15	Developing a deep learning model for the automated monitoring of acupuncture needle insertion: enhancing safety in traditional acupuncture practices 2025-Mar-18, BMC complementary medicine and therapies IF:3.3Q1 DOI:10.1186/s12906-025-04853-7 PMID:40102810	research paper	本研究开发了一种基于YOLOv8架构的深度学习模型，用于自动监控针灸针的插入，以检测针断裂和防止针滞留，从而提高患者安全和治疗效果	首次将YOLOv8深度学习模型应用于针灸针插入的实时监控，提高了针灸治疗的安全性	样本量较小（192张商业图像库图片和73张临床图片），未来需要在更大、更多样化的数据集上进行验证	开发一种深度学习模型以监控针灸针插入，提高针灸治疗的安全性	针灸针的插入过程	computer vision	NA	深度学习	YOLOv8	image	192张商业图像库图片和73张临床图片
447	2025-05-15	Denoised recurrence label-based deep learning for prediction of postoperative recurrence risk and sorafenib response in HCC 2025-Mar-18, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-03977-4 PMID:40102873	research paper	该研究开发了一种基于病理图像的深度学习模型，用于预测肝细胞癌（HCC）患者术后复发风险及对索拉非尼的治疗反应	提出了基于去噪复发标签（DRL）训练的CNN-SASM模型，并从中提取预后相关病理特征（PPS），构建预后模型，能够有效预测复发风险及索拉非尼治疗反应	样本量相对较小，外部验证集仅包含78例患者，可能需要更大规模的数据进一步验证模型的泛化能力	开发一种基于病理图像的深度学习模型，用于预测HCC患者术后复发风险及对索拉非尼的治疗反应，以辅助临床决策	肝细胞癌（HCC）患者	digital pathology	liver cancer	deep learning	CNN-SASM	image	287例未治疗HCC患者用于训练和评估，79例索拉非尼治疗患者用于探索模型预测能力，78例TCGA-LIHC患者用于外部验证
448	2025-05-15	Monitoring and early warning of ovarian cancer using high-dimensional non-parametric EWMA control chart based on sliding window 2025-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86576-w PMID:40091066	研究论文	本文开发了一种基于高维经验似然比检验的滑动窗口EWMA控制图，用于卵巢癌的监测和早期预警	提出了一种新的滑动窗口EWMA控制图，适用于高维数据且无需降维，避免了信息损失并简化了监测过程	未提及具体样本量或数据来源的局限性	开发一种更有效的卵巢癌监测和早期预警方法	卵巢肿瘤患者	机器学习	卵巢癌	高维经验似然比检验	EWMA控制图	高维数据	NA
449	2025-05-15	A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits 2025-Mar-17, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.103877 PMID:40095799	research paper	本文提出了一种可微分的Gillespie算法（DGA），用于模拟化学动力学、参数估计和设计合成生物电路	利用深度学习的最新突破，开发了完全可微分的Gillespie算法变体，通过平滑函数近似不连续操作，支持反向传播计算梯度	NA	开发一种可微分的Gillespie算法，用于化学动力学模拟、参数学习和合成生物电路设计	化学反应网络和基因启动子的随机模型	合成生物学	NA	可微分Gillespie算法（DGA）	NA	mRNA表达水平的实验测量数据	两个不同的启动子
450	2025-05-15	Histopathology based AI model predicts anti-angiogenic therapy response in renal cancer clinical trial 2025-Mar-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-57717-6 PMID:40097393	research paper	开发了一种基于组织病理学的可解释深度学习模型，用于预测肾癌患者对抗血管生成治疗的响应	直接从普遍存在的组织病理学切片预测Angioscore，提供了一种成本低廉且快速的方法来评估血管生成	未明确提及样本量的具体限制或模型在其他癌症类型中的适用性	预测转移性透明细胞肾细胞癌患者对抗血管生成治疗的响应	转移性透明细胞肾细胞癌患者	digital pathology	renal cancer	deep learning	DL	image	多个队列（具体数量未提及）
451	2025-05-15	The analysis of Chinese National ballad composition education based on artificial intelligence and deep learning 2025-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93063-9 PMID:40097523	研究论文	本研究通过结合马尔可夫链和双向循环神经网络，提出了一种生成具有民族特色国家民谣的音乐创作模型	结合马尔可夫链和双向循环神经网络生成民族风格音乐，在旋律创作和情感表达上具有显著优势	未提及具体样本量或实验规模的限制	探索人工智能在音乐创作中的应用，特别是国家民谣的生成	具有民族特色的国家民谣	机器学习	NA	马尔可夫链(MC)和双向循环神经网络(Bi-RNN)	Bi-RNN	音乐数据	NA
452	2025-05-15	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反转和改进的tiny YOLOv7模型的面部身份识别方法	提出了一种结合StyleGAN3反转和改良版tiny YOLOv7模型的一步式解决方案，用于面部属性操作与检测，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，样本多样性可能有限	开发一种高效的面部身份识别系统，以应对面部属性变化带来的识别挑战	面部图像及其属性（如年龄、性别、发型等）	计算机视觉	NA	StyleGAN3反转，YOLOv7模型改进	FIR-Tiny YOLOv7（基于Tiny YOLOv7改进的模型）	图像	11,560张图像，包含20个独特身份和38个面部属性
453	2025-05-15	Establishment and validation of a ResNet-based radiomics model for predicting prognosis in cervical spinal cord injury patients 2025-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94358-7 PMID:40097664	研究论文	本研究建立并验证了一种基于ResNet的放射组学模型，用于预测颈脊髓损伤患者的预后	结合放射组学特征和临床特征构建联合模型，以提高颈脊髓损伤患者预后预测的准确性	研究为回顾性设计，且样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种结合影像和临床特征的模型，用于预测颈脊髓损伤患者伤后六个月的预后	颈脊髓损伤患者	数字病理学	颈脊髓损伤	放射组学特征提取和ResNet深度学习	ResNet, SVM, LR, NaiveBayes, KNN, RF, ExtraTrees, XGBoost, LightGBM, GradientBoosting, AdaBoosting, MLP	MRI图像和临床数据	回顾性队列168例患者（训练集134例，测试集34例），前瞻性队列43例患者作为验证集
454	2025-05-15	A Two stage deep learning network for automated femoral segmentation in bilateral lower limb CT scans 2025-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94180-1 PMID:40097821	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的两阶段网络，用于在双侧下肢CT扫描中自动分割股骨	提出了一种双阶段网络，先快速划定感兴趣区域，再进行股骨的语义分割，相比单阶段SegResNet架构，具有更快的训练收敛速度、更短的推理时间、更高的分割精度和整体更优的性能	实验数据集仅包含100个样本，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效、精确的股骨自动分割方法，以支持大规模复杂医学影像数据集的分析	双侧下肢CT扫描中的股骨	数字病理学	NA	深度学习	两阶段CNN网络	CT图像	100个样本（85训练，8验证，7测试）
455	2025-05-15	LI-RADS-based hepatocellular carcinoma risk mapping using contrast-enhanced MRI and self-configuring deep learning 2025-Mar-17, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00844-6 PMID:40097992	研究论文	本研究利用对比增强MRI和自我配置的深度学习技术，基于LI-RADS标准创建并评估了用于肝细胞癌风险评估的自动分割模型	采用nnU-Net框架的深度学习模型，首次实现了基于LI-RADS v2018标准的自动分割和分类，提高了肝细胞癌风险评估的效率和准确性	自动LI-RADS分类仍需改进，需要更多多中心研究验证	开发并评估用于肝细胞癌风险评估的自动分割模型	602名有肝细胞癌风险的患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强MRI	nnU-Net	图像	602名患者（训练/内部测试/外部测试队列分别为383/219/16名）
456	2025-05-15	Deep learning-based fully automated detection and segmentation of pelvic lymph nodes on diffusion-weighted images for prostate cancer: a multicenter study 2025-Mar-17, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00840-w PMID:40098034	research paper	该研究利用3D V-Net模型，基于盆腔扩散加权成像（DWI）扫描，实现了前列腺癌患者盆腔淋巴结的自动检测和分割	采用3D V-Net模型进行淋巴结的自动检测和分割，提高了效率和准确性，并在多中心数据上进行了验证	模型在淋巴结水平的敏感度为60.1%，仍有提升空间	提高前列腺癌患者盆腔淋巴结检测和分割的效率和准确性，以辅助临床分期	前列腺癌患者的盆腔淋巴结	digital pathology	prostate cancer	diffusion-weighted imaging (DWI)	3D V-Net	image	训练集包含1,151名患者的32,507个标注淋巴结，外部验证集包含401名患者的7,707个淋巴结
457	2025-05-15	TransGeneSelector: using a transformer approach to mine key genes from small transcriptomic datasets in plant responses to various environments 2025-Mar-17, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11434-y PMID:40098114	研究论文	介绍了一种名为TransGeneSelector的深度学习框架，专门用于从小型转录组数据中挖掘关键基因	首次将Wasserstein生成对抗网络与梯度惩罚（WGAN-GP）和基于Transformer的分类网络结合，针对小样本转录组数据设计	主要应用于小型转录组数据集，可能不适用于大规模数据	开发一种深度学习框架，用于从小型转录组数据中挖掘关键基因，以理解植物对环境条件的响应机制	拟南芥（Arabidopsis thaliana）的种子萌发和热应激条件下的基因表达数据	生物信息学	NA	转录组测序，RT-qPCR	WGAN-GP, Transformer	转录组数据	小型转录组数据集（具体数量未提及）
458	2025-05-15	Presenting a prediction model for HELLP syndrome through data mining 2025-Mar-17, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02904-0 PMID:40098129	研究论文	本研究提出了一种基于机器学习的非侵入性参数诊断HELLP综合征的预测模型	首次应用机器学习算法（如多层感知器和深度学习）诊断HELLP综合征，并比较了多种算法的性能，F1分数超过99%	研究仅基于单一医院（Tajrish Hospital）的数据，可能缺乏外部验证	开发一种高效、非侵入性的HELLP综合征诊断方法	384名2010-2021年间在伊朗德黑兰Tajrish医院就诊的患者	机器学习	妊娠相关疾病	数据挖掘、机器学习	多层感知器、深度学习、KNN、RF、AdaBoost、XGBoost、LR、SVM、DT	临床记录数据	384名患者
459	2025-05-15	Multilingual hope speech detection from tweets using transfer learning models 2025-Mar-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88687-w PMID:40089522	研究论文	该研究利用迁移学习模型从推文中检测多语言希望言论	首次探索了乌尔都语和英语中希望言论的检测，特别是基于翻译的技术	仅针对英语和乌尔都语进行研究，未涵盖其他语言	自动检测社交媒体中的希望言论，以促进积极公共话语	社交媒体推文中的希望言论	自然语言处理	NA	迁移学习	Bert transformer	文本	多语言数据集（英语和乌尔都语）
460	2025-05-15	A MEMS seismometer respiratory monitor for work of breathing assessment and adventitious lung sounds detection via deep learning 2025-Mar-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93011-7 PMID:40089574	研究论文	开发了一种基于MEMS地震计的呼吸监测设备，用于通过深度学习评估呼吸功和检测异常肺音	利用微型贴片式地震计定量监测呼吸功和肺音，结合数据融合深度学习模型提高检测准确性	研究仅在124名患者中进行，需要更大规模的临床验证	开发一种客观、定量的呼吸健康监测方法	患者的呼吸功和肺音	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病(COPD)和肺炎	深度学习	数据融合深度学习模型	振动信号	124名患者