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
461	2025-07-29	A deep foundation model for electrocardiogram interpretation: enabling rare disease detection through transfer learning 2025-Jul, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf051 PMID:40703125	研究论文	本研究开发了一个基于深度神经网络的ECG基础模型，通过迁移学习提高罕见疾病检测的性能	利用大规模ECG数据集预训练卷积DNN，并展示其作为基础模型在小样本罕见疾病检测中的迁移学习能力	模型性能在罕见疾病检测中虽然优于从头训练的模型，但AUC仍有提升空间	开发一个能够提高心电图(ECG)诊断性能的深度学习基础模型	心电图(ECG)数据	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图信号	160万份心电图数据
462	2025-07-29	Detection of subclinical atherosclerosis by image-based deep learning on chest X-ray 2025-Jul, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf033 PMID:40703133	研究论文	开发了一种基于深度学习的系统，用于在普通正面胸部X光片上识别亚临床动脉粥样硬化	利用深度学习算法预测冠状动脉钙化（CAC）评分，能够在胸部X光片上准确检测亚临床动脉粥样硬化	需要在未来进行前瞻性评估以验证其在心血管风险分层或机会性筛查工具中的应用	开发一种深度学习系统，用于识别亚临床动脉粥样硬化	初级预防患者的胸部X光片和胸部CT扫描	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	AI-CAC模型	图像	460例患者用于训练和内部验证，90例患者用于外部验证
463	2025-07-29	Explainable AI for Cotton Leaf Disease Classification: A Metaheuristic-Optimized Deep Learning Approach 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70658 PMID:40703612	研究论文	本研究提出了一种结合EfficientNetB3和InceptionResNetV2的可解释深度学习框架，用于棉花叶部病害的准确分类	结合了元启发式优化的深度学习方法，并引入可解释AI技术（LIME和SHAP）增强模型透明度	未提及具体样本量或数据来源的详细信息	开发可靠、可解释且适用于田间实时应用的棉花叶部病害诊断工具	棉花叶部病害	计算机视觉	棉花叶部病害	深度学习	EfficientNetB3, InceptionResNetV2	图像	NA
464	2025-07-29	Multistage attention-based extraction and fusion of protein sequence and structural features for protein function prediction 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf374 PMID:40569190	研究论文	提出了一种基于多阶段注意力机制的蛋白质功能预测框架MAEF-GO，整合了图卷积网络和图注意力网络来提取蛋白质结构特征，并引入频域注意力机制和交叉注意力模块来融合蛋白质序列和结构信息	创新性地整合了图卷积网络和图注意力网络来提取蛋白质结构特征，引入了频域注意力机制来处理蛋白质序列中的长距离依赖关系，并实现了交叉注意力模块来促进序列和结构模态的交互融合	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的详细评估	提高蛋白质功能预测的准确性和全面性	蛋白质序列和结构信息	生物信息学	NA	图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)、频域注意力机制	MAEF-GO	蛋白质序列和结构数据	未提及具体样本数量
465	2025-07-29	DeepFace: A High-Precision and Scalable Deep Learning Pipeline for Predicting Large-Scale Brain Activity from Facial Dynamics in Mice 2025-Jun-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.10.658952 PMID:40661434	research paper	介绍DeepFace，一种用于从小鼠面部动态预测大规模脑活动的高精度和可扩展的深度学习流程	DeepFace在DeepLabCut和Facemap的基础上，解决了可扩展性瓶颈并改进了行为量化，提供高精度、关键点定制以及在多种GCaMP系列中的稳健性能	未明确提及具体限制	提升小鼠面部分析和皮质活动预测的精度和可扩展性	小鼠的面部动态和脑活动	digital pathology	NA	深度学习	NA	图像	未明确提及具体样本量
466	2025-07-29	Spatial multi-omics and deep learning reveal fingerprints of immunotherapy response and resistance in hepatocellular carcinoma 2025-Jun-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.656869 PMID:40661489	研究论文	本研究通过空间转录组和蛋白质组分析结合深度学习，揭示了肝细胞癌免疫治疗反应和抵抗的多组学特征	开发了一种可解释的多模态深度学习框架，用于从空间多组学数据中提取关键细胞和分子特征，并构建了预测免疫治疗反应的图神经网络模型	研究样本仅限于肝细胞癌患者，未涉及其他癌症类型	探索肝细胞癌免疫治疗反应和抵抗的机制	肝细胞癌患者的治疗前后组织样本	数字病理学	肝癌	空间转录组学、空间蛋白质组学	图神经网络	多组学数据	未明确提及具体样本数量
467	2025-07-29	Upper Airway Volume Predicts Brain Structure and Cognition in Adolescents 2025-Jun-03, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1748OC PMID:40460372	研究论文	本研究通过深度学习模型分析儿童上呼吸道体积与认知能力及大脑结构的关系	首次在大型儿科队列中应用深度学习进行上呼吸道分割，并发现上呼吸道体积与认知能力及大脑结构的关联	研究仅基于观察性数据，无法确定因果关系	探究儿童上呼吸道体积与认知能力及大脑结构的关系	11,875名9-10岁儿童	数字病理学	睡眠呼吸障碍	MRI	深度学习模型	MRI图像	11,875名儿童，分析5,552,640个MRI切片
468	2025-07-29	Genome structure mapping with high-resolution 3D genomics and deep learning 2025-May-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.06.650874 PMID:40654659	研究论文	本文介绍了一种结合高分辨率3D基因组学和深度学习的基因组结构映射方法	开发了基于注意力的深度学习模型Cleopatra，能够以前所未有的分辨率预测3D基因组图谱	仅测试了四种人类细胞类型，可能无法完全代表所有细胞类型的3D基因组结构	建立超高分辨率3D基因组映射框架，研究细胞类型特异性基因调控	人类基因组3D结构	机器学习	NA	Region Capture Micro-C (RCMC)和Micro-C	基于注意力的深度学习模型(Cleopatra)	基因组数据	四种人类细胞类型
469	2025-07-29	High-Performance Method and Architecture for Attention Computation in DNN Inference 2025-04, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3436837 PMID:39088504	研究论文	提出了一种基于内存计算（CIM）宏的在线可编程注意力硬件架构，用于优化深度神经网络推理中的注意力计算	通过将注意力计算分解为多个级联组合矩阵操作，并设计在线可编程CIM架构以提高计算精度，显著提升了集成密度和能效	研究基于100nm CMOS工艺，未探讨在其他工艺节点下的表现	优化深度神经网络推理中的注意力计算硬件架构	注意力计算硬件架构	机器学习	NA	内存计算（CIM）	深度神经网络（DNN）	NA	NA
470	2025-07-29	Comparative evaluation of deep learning architectures, including UNet, TransUNet, and MIST, for left atrium segmentation in cardiac computed tomography of congenital heart diseases 2025-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2025.00087 PMID:40703371	研究论文	本研究比较了三种深度学习模型（UNet、TransUNet和MIST）在先天性心脏病（CHD）患者心脏CT图像中左心房（LA）分割的性能	MIST模型通过集成多尺度特征和优化的架构，显著提高了分割准确性和边界描绘	MIST模型的计算开销较大，增加了临床实际部署的复杂性	比较不同深度学习架构在先天性心脏病患者心脏CT图像中左心房分割的性能	先天性心脏病患者的心脏CT图像	计算机视觉	先天性心脏病	心脏CT成像	UNet, TransUNet, MIST	图像	108个公开可用的CT体积数据，其中97例用于训练和验证，11例用于测试
471	2025-07-29	Development of automatic organ segmentation based on positron-emission tomography analysis system using Swin UNETR in breast cancer patients in Korea 2025-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2025.00094 PMID:40703367	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动器官分割方法，用于标准化乳腺癌患者正电子发射断层扫描中的SUV评估	采用Swin UNETR模型实现关键器官的自动分割，提高了SUV评估的标准化和准确性	样本量较小（总样本量60例），且仅在韩国患者中验证	标准化核医学成像中的SUV评估，提高乳腺癌预后预测的准确性	乳腺癌患者的关键器官（乳腺、肝脏、脾脏和骨髓）	数字病理	乳腺癌	正电子发射断层扫描（PET）	Swin UNETR	医学影像	60例患者（40例训练集，10例验证集，10例独立测试集）
472	2025-07-29	Cyclic dual latent discovery for improved blood glucose prediction through patient-provider interaction modeling: a prediction study 2025-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2025.00332 PMID:40703385	研究论文	该研究提出了一种名为循环双潜在发现（CDLD）的深度学习框架，通过显式建模患者-提供者互动来提高血糖水平的预测准确性	引入了CDLD框架，首次在血糖预测中显式建模患者-提供者互动，通过循环训练机制交替更新患者和提供者的潜在表示	研究仅基于ICU患者数据，可能不适用于其他糖尿病管理场景	提高血糖变异性预测准确性以改善糖尿病管理	ICU患者及其与医疗提供者的互动	机器学习	糖尿病	深度学习	CDLD（定制深度学习框架）	结构化医疗记录数据	来自MIMIC-IV v3.0重症监护数据库的5,014例患者-提供者互动实例
473	2025-07-29	Physics-Informed Autoencoder for Prostate Tissue Microstructure Profiling with Hybrid Multidimensional MRI 2025-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240167 PMID:39907585	research paper	评估物理信息自编码器（PIA）在利用混合多维MRI测量前列腺癌组织生物标志物中的性能	提出了一种新兴的自监督深度学习模型PIA，该模型将三室扩散弛豫模型与混合多维MRI相结合，无需大量训练数据即可预测前列腺癌组织特异性生物标志物的测量值	研究样本量较小，仅包含21名患者	评估PIA在测量前列腺癌组织生物标志物中的性能	前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	hybrid multidimensional MRI	autoencoder	MRI图像	21名患者（71个感兴趣区域）
474	2025-07-29	RVDLAHA: An RISC-V DLA Hardware Architecture for On-Device Real-Time Seizure Detection and Personalization in Wearable Applications 2025-02, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3442250 PMID:39137083	研究论文	提出了一种基于RISC-V的深度学习加速器硬件架构（RVDLAHA），用于可穿戴设备中的实时癫痫发作检测和个性化算法	提出了实时癫痫发作检测与个性化算法、可编程RISC-V深度学习加速器硬件架构（RVDLAHA）以及专用RISC-V DLA编译器	实验仅在实验室大鼠中进行，尚未在人类患者中验证	开发一种低功耗、实时的癫痫发作检测和个性化系统，用于可穿戴设备	癫痫患者的脑电信号	机器学习	癫痫	CNN	CNN	脑电信号	实验室大鼠
475	2025-07-29	Real-time intraoperative ultrasound registration for accurate surgical navigation in patients with pelvic malignancies 2025-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03299-5 PMID:39633142	研究论文	本研究开发并评估了几种实时术中超声（iUS）配准方法，用于骨盆恶性肿瘤手术导航	提出了实时2D iUS骨配准方法，相比现有技术更快速且准确	iUS的用户依赖性较强，需要直观的软件以实现最佳临床应用	提高骨盆恶性肿瘤手术导航的准确性和效率	骨盆恶性肿瘤患者	数字病理	骨盆恶性肿瘤	实时术中超声（iUS）	深度学习	超声图像	30名患者
476	2025-07-29	Active learning of enhancers and silencers in the developing neural retina 2025-Jan-15, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2024.12.004 PMID:39778579	研究论文	本文开发了一种主动学习方法，用于训练能够区分增强子和沉默子的模型，这些增强子和沉默子由光感受器转录因子CRX的结合位点组成	采用主动学习策略结合合成生物学和不确定性采样，迭代训练模型以区分功能相反的CRX结合位点	模型可能无法完全解释转录因子在不同背景下激活或抑制转录的机制	开发能够区分增强子和沉默子的深度学习模型，以更好地理解顺式调控元件的功能	光感受器转录因子CRX的结合位点	机器学习	NA	主动学习、合成生物学、大规模并行报告基因检测	深度学习模型	基因组序列	几乎所有基因组中结合的CRX位点
477	2025-07-29	Data augmentation of time-series data in human movement biomechanics: A scoping review 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327038 PMID:40591732	综述	本文对生物力学时间序列数据的数据增强技术进行了范围综述，评估了当前技术的有效性并提出了应用建议	首次系统性地综述了生物力学时间序列数据增强技术的应用现状和挑战	缺乏对数据增强技术效果的全面评估，合成数据中未考虑软组织伪影等问题	评估生物力学时间序列数据增强技术的应用现状和效果	生物力学时间序列数据	生物力学	NA	数据增强技术	NA	时间序列数据	21篇相关文献
478	2025-07-29	A deep learning software tool for automated sleep staging in rats via single channel EEG 2025, NPP - digital psychiatry and neuroscience DOI:10.1038/s44277-025-00035-y PMID:40656054	研究论文	开发了一种基于深度学习的软件工具，用于通过单通道EEG自动对大鼠睡眠阶段进行分类	利用深度学习模型自动分类大鼠的三种睡眠阶段，显著减少了人工标注的工作量	研究仅基于16只大鼠的数据，样本量相对较小	开发自动化方法以加速睡眠研究并提高睡眠质量评估的效率	大鼠的睡眠阶段（REM/反常睡眠、NREM/慢波睡眠和清醒状态）	机器学习	NA	单通道EEG	DNN	EEG信号	16只大鼠，每只进行两次24小时记录
479	2025-07-29	Closed-Loop Transcranial Ultrasound Stimulation Based on Deep Learning Effectively Suppresses Epileptic Seizures in Mice 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3589089 PMID:40658582	研究论文	本研究设计并实现了一种基于深度学习的闭环经颅超声刺激系统，用于实时检测和干预青霉素诱导的癫痫小鼠海马区的癫痫信号	首次将深度学习应用于闭环经颅超声刺激系统，实现了对癫痫信号的实时识别和动态响应	研究仅在小鼠模型中进行，尚未在人类患者中验证	开发一种能够动态响应癫痫发作的闭环经颅超声刺激系统	青霉素诱导的癫痫小鼠	神经调控技术	癫痫	经颅超声刺激	深度学习网络模型	神经信号	青霉素诱导的癫痫小鼠（具体数量未提及）
480	2025-07-29	A survey of NLP methods for oncology in the past decade with a focus on cancer registry applications 2025, Artificial intelligence review IF:10.7Q1 DOI:10.1007/s10462-025-11316-5 PMID:40688631	综述	本文综述了过去十年中自然语言处理（NLP）在癌症登记操作中的应用，重点关注NLP方法、文档类型、癌症部位和研究目标	系统性地分类和分析了2014年至2024年间156篇相关文献，揭示了NLP在癌症登记中的发展趋势和未充分探索的领域	儿科癌症、黑色素瘤和淋巴瘤等癌症类型以及疾病进展、临床试验匹配和患者沟通等研究领域代表性不足，多模态模型研究稀缺	评估NLP在癌症登记中的应用潜力，提升数据提取效率和准确性	临床文本（病理学和放射学报告）	自然语言处理	癌症	NLP	rule-based, machine learning, traditional deep learning, transformer models (BERT, ClinicalBERT, RadBERT, GPT-3, GPT-4)	文本	156篇文献