深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
5541	2025-10-06	Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks 2025-Mar-05, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.02.026 PMID:40050174	研究论文	本研究评估了四种深度学习架构在3D MRI声道自动分割中的性能，并创建了开源手动标注声道数据库	首次系统比较2D和3D卷积网络及Transformer网络在声道分割中的表现，并引入迁移学习策略	所有模型在特定声音（如/kõn/）分割和骨性区域（如牙齿附近）存在困难	评估深度学习算法在3D MRI声道自动分割中的效果	10名法语使用者的53个声道体积，包含21个独特法语音素和3个清音任务	医学影像分析	NA	3D MRI	CNN, Transformer	3D MRI图像	53个声道体积，来自10名法语使用者	NA	2D U-Net, 3D U-Net, 3D U-Net with transfer learning, 3D transformer U-Net (3D U-NetR)	Dice系数, Hausdorff距离, 结构相似性指数	NA
5542	2025-10-06	Noncoding variants and sulcal patterns in congenital heart disease: Machine learning to predict functional impact 2025-Feb-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111707 PMID:39877905	研究论文	本研究利用深度学习模型探讨先天性心脏病中非编码变异与脑沟模式的关系	首次将深度学习应用于预测非编码变异对基因调控信号的影响，并揭示其与先天性心脏病患者脑沟模式的关联	研究样本量有限，关联机制尚未通过实验验证	探究非编码变异对先天性心脏病患者脑发育的影响机制	先天性心脏病患者群体及其脑沟模式	机器学习	先天性心脏病	深度学习	深度学习模型	基因组数据，脑影像数据	先天性心脏病患者队列与无先天性心脏病对照队列	NA	NA	NA	NA
5543	2025-10-06	Extended Technical and Clinical Validation of Deep Learning-Based Brainstem Segmentation for Application in Neurodegenerative Diseases 2025-Feb-15, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70141 PMID:39936343	研究论文	本研究优化并验证了基于深度学习的脑干分割方法在神经退行性疾病中的应用	针对多种病理类型和T1加权图像采集参数优化脑干分割，系统验证技术性能和临床适用性，并公开发布优化后的分割工具	样本量相对有限（总样本257例），验证主要针对特定神经退行性疾病	开发并验证适用于神经退行性疾病的自动化脑干分割方法	脑干结构及其在神经退行性疾病中的体积变化	医学影像分析	神经退行性疾病	T1加权磁共振成像	深度学习	医学影像	总样本257例，包括脑小血管病患者46例（重测信度）、20例（跨扫描仪重现性）、多系统萎缩患者16例（1年随访）、多发性硬化患者23例	NA	MD-GRU, nnU-Net	Dice系数, Bland-Altman一致性界限, 年体积变化百分比	NA
5544	2025-10-06	Classification of schizophrenia, bipolar disorder and major depressive disorder with comorbid traits and deep learning algorithms 2025-Feb-05, Schizophrenia (Heidelberg, Germany) DOI:10.1038/s41537-025-00564-7 PMID:39910091	研究论文	本研究利用多基因风险评分和深度学习算法对精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症进行分类和区分	首次证明仅使用共病性状的多基因风险评分即可有效分类和区分三种精神疾病，无需包含目标疾病自身的PRS	未明确说明样本来源和具体样本量，未详细描述深度学习模型的具体架构	评估共享遗传风险在精神疾病分类中的效用	精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症患者及健康对照	机器学习	精神疾病	多基因风险评分	深度学习算法	遗传风险评分数据	NA	NA	NA	准确率,AUC	NA
5545	2025-10-06	An empirical study of using radiology reports and images to improve intensive care unit mortality prediction 2025-Feb, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooae137 PMID:39980476	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的生存预测模型，利用多模态数据改善ICU死亡率预测	首次将放射学报告和胸部X光图像特征与传统生理测量相结合，通过多模态数据融合提升ICU死亡率预测性能	研究仅使用单一医疗数据集(MIMIC-IV)，未在其他独立数据集上验证模型泛化能力	通过整合多模态数据提高ICU患者死亡率预测的准确性	ICU患者	医疗人工智能	重症监护	深度学习，自然语言处理，医学影像分析	深度学习模型	结构化临床数据，放射学报告文本，胸部X光图像	MIMIC-IV数据集中的ICU患者样本	NA	BERT，图像特征提取网络	C-index，置信区间	NA
5546	2025-10-06	ProtoSAM-2D: 2D Semantic Segment Anything Model with Mask-Level Prototype-Learning and Distillation 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047044 PMID:40678353	研究论文	提出ProtoSAM-2D模型，将语义能力集成到2D医学图像的交互式分割框架中	引入掩码级原型预测机制，通过将分割实例与学习原型进行比较来生成和分类特征表示，并采用蒸馏方法降低计算复杂度	仅针对2D医学图像，未涉及3D医学图像分割	开发适用于多样化医学成像场景的适应性语义分割方法	2D医学图像中的解剖结构和病理区域	数字病理	多器官分割	深度学习，原型学习	CNN, Transformer	医学图像	NA	PyTorch	SAM, SAM-Med2D	零样本学习，少样本学习	NA
5547	2025-10-06	Analysis of TEM micrographs with deep learning reveals APOE genotype-specific associations between HDL particle diameter and Alzheimer's dementia 2025-Jan-27, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2024.100962 PMID:39874947	研究论文	本研究使用深度学习模型YOLOv7分析透射电子显微镜图像，揭示了APOE基因型特异性HDL颗粒直径与阿尔茨海默病痴呆之间的关联	首次使用YOLOv7深度学习模型对超过180万个HDL颗粒进行直径测量，实现了对大规模临床样本中单个HDL颗粒的精确测量	研究样本量相对有限（183个HDL样本），且主要关注亚20纳米直径范围内的纳米颗粒	探索HDL颗粒直径分布与阿尔茨海默病痴呆之间的关联，特别关注APOE基因型的影响	183个HDL样本，包括痴呆患者和认知正常对照者	计算机视觉	阿尔茨海默病	透射电子显微镜（TEM）	CNN	图像	183个HDL样本，超过1,800,000个HDL颗粒	NA	YOLOv7	效率、准确性	NA
5548	2025-10-06	Machine learning-optimized targeted detection of alternative splicing 2025-Jan-24, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae1260 PMID:39727154	研究论文	提出一种基于机器学习的靶向RNA测序方法LSV-seq，用于高效检测和定量分析选择性剪接事件	开发了新型机器学习算法Optimal Prime用于引物设计，并创建了LSV-seq方法显著提高剪接检测灵敏度	NA	解决RNA-seq在选择性剪接检测中的固有偏差问题	选择性剪接事件	机器学习	NA	RNA-seq, LSV-seq, 靶向RNA测序	深度学习	RNA测序数据	数千个引物序列性能数据，GTEx RNA-seq数据集	NA	NA	捕获率，测序深度，灵敏度	NA
5549	2025-10-06	Equitable artificial intelligence for glaucoma screening with fair identity normalization 2025-Jan-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01432-5 PMID:39833503	研究论文	开发公平身份归一化模块以提升青光眼筛查AI模型在不同种族和族裔群体间的性能公平性	提出公平身份归一化(FIN)模块，通过均衡不同身份群体的特征重要性来改善模型性能公平性	NA	开发公平的人工智能系统用于青光眼筛查，解决现有模型在不同身份群体间性能不均的问题	青光眼患者和非青光眼患者	医学人工智能	青光眼	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	AUC, ES-AUC	NA
5550	2025-10-06	Enhancing Gene Expression Predictions Using Deep Learning and Functional Annotations 2025-Jan, Genetic epidemiology IF:1.7Q3 DOI:10.1002/gepi.22595 PMID:39344923	研究论文	提出一种结合功能注释的深度学习架构来预测基因表达，相比线性模型显著提升预测性能	引入可学习的输入缩放层和卷积编码器来捕捉非线性效应和高阶交互，同时支持跨网络参数共享以利用功能注释先验信息	未明确说明模型在非遗传基因上的泛化能力及计算复杂度分析	提升转录组关联研究中基因表达预测的准确性	人类基因组中的遗传基因表达数据	机器学习	NA	eQTL数据分析	深度学习,CNN	基因型数据,功能注释数据	真实基因组数据集中的大量遗传基因	NA	卷积编码器	预测性能指标	NA
5551	2025-10-06	SpaRG: Sparsely Reconstructed Graphs for Generalizable fMRI Analysis 2025, Machine learning in clinical neuroimaging : 7th international workshop, MLCN 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, proceedings. MLCN (Workshop) (7th : 2024 : Marrakesh, Morocco) DOI:10.1007/978-3-031-78761-4_5 PMID:39758707	研究论文	提出一种基于稀疏化和自监督的通用fMRI分析方法SpaRG，用于识别高度信息化的功能连接并提高跨域分类性能	通过联合训练稀疏输入掩码、变分自编码器和下游分类器的端到端框架，仅保留泛化能力强的输入特征	需要部分标记样本训练分类器，且仅在相对粗糙的脑区划分（64个区域）上验证	开发可泛化的fMRI分析方法以识别与精神疾病和个人特征相关的模式	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据	医学影像分析	精神疾病	功能磁共振成像（fMRI）	变分自编码器（VAE）, 分类器	脑功能连接图像	来自18个站点的标记数据及两个分布外站点的未标记样本（使用公开ABIDE数据集）	NA	变分自编码器	分类准确率	NA
5552	2025-10-06	Deep learning enhances the prediction of HLA class I-presented CD8+ T cell epitopes in foreign pathogens 2025, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-024-00971-y PMID:40008296	研究论文	开发了名为MUNIS的深度学习模型，用于预测HLA I类分子呈递的CD8+ T细胞表位	构建了包含651,237个独特HLA-I配体的数据集，开发了性能优于现有模型的深度学习预测方法	NA	提高CD8 T细胞表位的预测准确性，促进T细胞疫苗开发	人类白细胞抗原I类分子配体和CD8+ T细胞表位	机器学习	传染病	深度学习，体外HLA-I-肽稳定性和T细胞免疫原性实验	深度学习模型	肽序列数据	651,237个独特HLA-I配体	NA	MUNIS	肽呈递预测准确性，CD8 T细胞表位免疫优势层次预测	NA
5553	2025-10-06	Digital pathology assessment of kidney glomerular filtration barrier ultrastructure in an animal model of podocytopathy 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf024 PMID:40223818	研究论文	开发基于深度学习的数字病理计算方法，自动测量足细胞病动物模型中肾小球滤过屏障的超微结构宽度	首次将U-Net模型与图像处理算法结合，实现肾小球基底膜和足细胞足突宽度的自动化测量	在ILK cKO样本中自动与手动测量的足突宽度存在差异，自动方法对表型差异的检测能力在足突宽度方面较弱	开发自动化方法测量肾小球滤过屏障超微结构，促进足细胞病研究	整合素连接激酶足细胞特异性条件敲除小鼠和野生型对照小鼠的肾脏组织	数字病理	足细胞病	透射电子显微镜	CNN	图像	WT和ILK cKO同窝小鼠在4周龄时的TEM图像，采用4折交叉验证	NA	U-Net	Jaccard指数, 统计显著性检验	NA
5554	2025-10-06	Exploration of Pharmacological Mechanisms of Dapagliflozin against Type 2 Diabetes Mellitus through PI3K-Akt Signaling Pathway based on Network Pharmacology Analysis and Deep Learning Technology 2025, Current computer-aided drug design IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0115734099274407231207070451 PMID:38204223	研究论文	本研究通过网络药理学分析和深度学习技术探索达格列净治疗2型糖尿病的药理机制	首次结合网络药理学与DeepPurpose深度学习算法系统分析达格列净作用机制，识别出PI3K-Akt信号通路中的关键靶点	研究主要基于生物信息学预测，缺乏实验验证	探索达格列净治疗2型糖尿病的作用机制	达格列净药物靶点与2型糖尿病相关靶点	生物信息学	2型糖尿病	网络药理学分析, 深度学习技术, GO/KEGG富集分析	深度学习	基因靶点数据, 蛋白质相互作用数据	155个重叠靶点	DeepPurpose, clusterProfiler, STRING, Cytoscape	NA	结合亲和力评估	NA
5555	2025-10-06	FLPneXAINet: Federated deep learning and explainable AI for improved pneumonia prediction utilizing GAN-augmented chest X-ray data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324957 PMID:40674439	研究论文	提出结合联邦学习、深度学习和可解释AI的FLPneXAINet框架，用于基于胸部X光图像的肺炎预测	首次将联邦学习与可解释AI技术结合用于肺炎诊断，采用CycleGAN数据增强和多模型集成特征提取	仅使用单一Kaggle数据集，未在更多临床环境中验证	开发安全准确的肺炎自动诊断系统，保护患者隐私	胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	胸部X光成像	CNN,集成学习,机器学习模型	图像	8,402张胸部X光图像（3,904正常，4,498肺炎）	TensorFlow,Keras,Scikit-learn	VGG16, NASNetMobile, MobileNet, CycleGAN	准确率, F1分数, 召回率, 精确率	NA
5556	2025-10-06	Frequency domain manipulation of multiple copy-move forgery in digital image forensics 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327586 PMID:40674455	研究论文	提出一种基于离散小波变换的频域方法来生成和分析数字图像中的多重复制-移动篡改	利用离散小波变换在频域处理多重复制-移动篡改，能够模拟对复制区域进行变换的复杂篡改场景	方法主要针对多重复制-移动篡改的生成和分析，对其它类型图像篡改的检测能力未经验证	开发更鲁棒的多重复制-移动篡改检测技术	数字图像中的复制-移动篡改	数字图像取证	NA	离散小波变换(DWT)	NA	图像	NA	NA	NA	与现有最先进技术的对比评估	NA
5557	2025-10-06	Predicting receptor-ligand pairing preferences in plant-microbe interfaces via molecular dynamics and machine learning 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.06.029 PMID:40677241	研究论文	开发了一种结合分子动力学和机器学习的混合方法，用于预测植物-微生物界面中大分子配体与受体的结合亲和力	针对大尺寸、高柔性信号分子（如LCOs）开发了MD/ML混合方法，在有限实验结构信息下仍能准确预测结合亲和力排序	依赖于粗粒度初始结构模型，实验结构信息有限	预测植物-微生物界面中受体-配体配对偏好，揭示内共生起始阶段的分子机制	豆科植物LysM-RLKs（LYR3）受体与脂质几丁寡糖（LCOs）及几丁寡糖的相互作用	机器学习	NA	分子动力学模拟，机器学习	NA	分子结构数据，结合亲和力数据	四种豆科植物LysM-RLKs（LYR3）与LCOs及几丁寡糖的结合系统	NA	NA	结合亲和力排序准确性，与实验趋势的一致性	NA
5558	2025-10-06	Deep latent force models: ODE-based process convolutions for Bayesian deep learning 2025, Machine learning IF:4.3Q2 DOI:10.1007/s10994-025-06824-y PMID:40677904	研究论文	提出一种基于常微分方程过程卷积的深度隐力模型，用于非线性动态系统的贝叶斯深度学习	将物理知识融入深度高斯过程，通过ODE推导的核函数构建分层物理信息内核	诱导点框架对基于LFM的模型外推能力产生负面影响	开发具有稳健不确定性量化的非线性动态系统建模方法	多输出时间序列数据和基准单变量回归任务	机器学习	NA	过程卷积框架	深度高斯过程	时间序列数据	NA	NA	深度隐力模型	NA	NA
5559	2025-10-06	Swarm learning network for privacy-preserving and collaborative deep learning assisted diagnosis of fracture: a multi-center diagnostic study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1534117 PMID:40678137	研究论文	开发基于区块链的群体学习框架用于隐私保护的骨折影像分析	首次将群体学习应用于骨折识别，实现多中心协作训练同时保护数据隐私	研究仅针对膝关节损伤，未验证其他部位骨折	开发隐私保护的分布式AI模型用于骨折诊断	膝关节损伤患者影像数据	计算机视觉	骨折	医学影像分析	目标检测算法	医学影像	4,581名患者（回顾性研究）+ 112名患者（前瞻性队列）	YOLOv8	YOLOv8n-cls	AUROC, 准确率	NA
5560	2025-10-06	CT radiomics combined with neural networks predict the malignant degree of pulmonary grinding glass nodules 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1603472 PMID:40678142	研究论文	本研究通过CT影像组学结合卷积神经网络预测肺磨玻璃结节恶性程度	首次将CT影像组学特征与卷积神经网络结合用于肺磨玻璃结节恶性程度预测，相比传统Mayo和Brock模型显著提升预测性能	单中心回顾性研究，需要外部验证和多中心前瞻性队列验证	提高肺磨玻璃结节的诊断准确性，支持个性化治疗规划	肺磨玻璃结节患者	计算机视觉	肺癌	CT影像组学	CNN	CT图像	670例肺结节患者（2019-2023年）	MATLAB Deep Learning Toolbox	CNN	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA