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
541	2025-04-30	Disentangling Morphology and Conductance in Amorphous Graphene 2025-Apr-29, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c00458 PMID:40298244	研究论文	该研究结合深度学习增强的模拟技术和渗透理论，分析了三种形态不同的非晶石墨烯薄膜的电子传导特性	避免了周期性边界条件在非周期性系统中的误用，并探索了传导网络在电子能谱中的结晶性变化	部分形态描述符在见证传导特性方面存在局限性	研究非晶石墨烯薄膜的电子传导特性与形态之间的关系	三种形态不同的介观尺度非晶石墨烯薄膜	材料科学	NA	深度学习增强的模拟技术、渗透理论	NA	模拟数据	三种非晶石墨烯薄膜
542	2025-04-30	SlitNET: A Deep Learning Enabled Spectrometer Slit 2025-Apr-29, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06014 PMID:40298458	研究论文	介绍了一种基于深度学习的SlitNET光谱仪狭缝，用于提高光谱分辨率和通量	通过深度学习模型SlitNET实现了高分辨率拉曼光谱的重建，同时保持高通量	需要实验数据进行微调，可能对特定材料或实验条件有依赖性	提高光谱仪的分辨率和通量，增强光学光谱分析的灵敏度和特异性	拉曼光谱数据	光学光谱	NA	深度学习	神经网络	光谱数据	NA
543	2025-04-30	A Dual-Modal Wearable Pulse Detection System Integrated with Deep Learning for High-Accuracy and Low-Power Sleep Apnea Monitoring 2025-Apr-29, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202501750 PMID:40298874	research paper	介绍了一种集成深度学习的双模态可穿戴脉搏检测系统，用于高精度和低功耗的睡眠呼吸暂停监测	结合压电纳米发电机（PENG）和PPG传感器的双模态系统，采用两阶段检测策略及Vision Transformer深度学习模型，实现高精度和低功耗	未提及具体样本量或临床试验结果	开发一种长期监测睡眠呼吸暂停综合征（SAS）的可穿戴系统，克服传统多导睡眠图（PSG）的局限性	睡眠呼吸暂停综合征（SAS）患者	数字病理学	睡眠呼吸暂停综合征	光电容积描记术（PPG）和压电纳米发电机（PENG）	Vision Transformer	生理信号数据	NA
544	2025-04-30	Effect of Cell-Cell Interaction on Single-Cell Behavior Revealed by a Deep Learning-Aided High-Throughput Addressable Single-Cell Coculture System 2025-Apr-29, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00306 PMID:40298933	研究论文	本文介绍了一种深度学习辅助的高通量可寻址单细胞共培养系统（DL-HASCCS），用于研究单细胞间的相互作用	开发了一种新型高通量单细胞共培养系统，结合深度学习技术实现快速配对和定量分析单细胞相互作用	未提及系统在不同细胞类型或更复杂条件下的适用性	研究细胞间相互作用对单细胞行为的影响	乳腺癌细胞和内皮细胞	数字病理学	乳腺癌	高通量单细胞共培养	深度学习	单细胞数据	未明确提及具体样本数量
545	2025-04-30	ConsisTNet: a spatio-temporal approach for consistent anatomical localization in endoscopic pituitary surgery 2025-Apr-29, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03369-2 PMID:40299263	research paper	提出了一种名为ConsisTNet的时空模型，用于提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性	ConsisTNet利用连续帧的时空特征，通过半监督策略和标签传播生成伪标签，显著提高了预测的时空一致性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提升内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性和准确性	内窥镜垂体手术中的关键解剖结构	computer vision	pituitary disease	semi-supervised learning, label propagation	ConsisTNet (spatio-temporal model)	video	NA
546	2025-04-30	Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning 2025-Apr-18, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025046 PMID:40296811	研究论文	本研究开发了一个随机微分方程模型来捕捉森林、农业和废弃土地之间动态转变的复杂现象，并提出了一个深度学习方法来估计模型参数	提出了一种新颖的深度学习方法，能够从包含森林和农业土地比例时间序列观测的单个样本中估计所有模型参数	NA	理解森林转变动态和未来任何时间的森林砍伐趋势	森林、农业和废弃土地之间的动态转变	机器学习	NA	深度学习	随机微分方程模型	时间序列数据	单个样本（包含时间序列观测）
547	2025-04-30	Deep Learning Cerebellar Magnetic Resonance Imaging Segmentation in Late-Onset GM2 Gangliosidosis: Implications for Phenotype 2025-Apr-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.08.25325262 PMID:40297453	研究论文	使用深度学习技术对迟发型GM2神经节苷脂沉积症患者的小脑MRI进行分割，研究小脑萎缩的模式及其与表型的关系	首次使用深度学习技术对LOTS和LOSD患者的小脑MRI进行精确分割，发现LOTS患者特定小脑区域的体积和皮层厚度减小	样本量较小（LOTS=20，LOSD=5），需要更多研究来验证结果并考虑表型特征的全面比较	确定迟发型GM2神经节苷脂沉积症中小脑萎缩的模式是否具有区域选择性	迟发型Tay-Sachs病（LOTS）和迟发型Sandhoff病（LOSD）患者及神经正常对照	数字病理学	神经退行性疾病	MRI	深度学习	医学影像	LOTS患者20例，LOSD患者5例，神经正常对照1038例
548	2025-04-30	AI analysis of medical images at scale as a health disparities probe: a feasibility demonstration using chest radiographs 2025-Apr-08, ArXiv PMID:40297238	research paper	该研究开发了一个利用医学图像自动提取定量测量值作为健康差异指数计算输入的流程，并展示了胸部X光片作为健康差异研究新数据源的潜力	提出了一种基于医学图像的定量测量方法，用于计算健康差异指数，并证明了医学图像作为健康差异研究新数据源的可行性	研究仅针对两种社会健康决定因素（性别和种族）和胸部X光片数据，样本量相对较小（1,571名患者）	探索医学图像作为健康差异研究新数据源的可行性	1,571名患者的胸部X光片	digital pathology	lung cancer	deep learning	CNN	image	1,571名患者的胸部X光片
549	2025-04-30	Silencer variants are key drivers of gene upregulation in Alzheimer's disease 2025-Apr-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.07.25325386 PMID:40297423	research paper	该研究开发了一个深度学习框架，用于评估阿尔茨海默病（AD）相关非编码变异在背外侧前额叶皮层（DLPFC）及其主要细胞类型中的调控潜力	结合bulk和单细胞表观基因组数据，首次系统性地评估了AD相关非编码变异的调控潜力，并分类为沉默子变异（SL）、增强子变异（EN）或两者兼具的变异（ENSL）	研究主要关注DLPFC区域，可能无法完全代表其他脑区的情况	阐明AD相关遗传变异的调控机制及其在AD发病中的作用	AD相关的非编码遗传变异	machine learning	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习框架	表观基因组数据	NA
550	2025-04-30	AutoRADP: An Interpretable Deep Learning Framework to Predict Rapid Progression for Alzheimer's Disease and Related Dementias Using Electronic Health Records 2025-Apr-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.06.25325337 PMID:40297450	research paper	提出了一种名为AutoRADP的可解释深度学习框架，用于预测阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展	结合结构化与非结构化电子健康记录数据，采用基于规则的自然语言处理方法提取关键认知评估，并通过SHAP值提供可解释的预测	数据不平衡问题通过混合采样策略解决，但可能仍存在样本代表性不足的问题	开发一个准确且可解释的预测模型，以识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展风险	阿尔茨海默病及相关痴呆症患者	machine learning	geriatric disease	自然语言处理，特征选择，混合采样策略	autoencoder	structured and unstructured EHR data	NA
551	2025-04-30	Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data 2025-Apr-07, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6149503/v1 PMID:40297704	research paper	本文首次提出了流形拓扑深度学习（MTDL），将代数拓扑与深度神经网络结合，用于处理可微分流形上的数据	首次将拓扑深度学习扩展到可微分流形数据，利用Hodge理论将图像表示为具有向量场的平滑流形，并分解为三个正交分量作为CNN输入	NA	开发适用于可微分流形数据的拓扑深度学习方法	可微分流形上的数据（包括图像）	machine learning	NA	Hodge理论	CNN	image	717,287张生物医学图像（来自11个2D和6个3D数据集）
552	2025-04-30	Deep Learning-based Quantitative CT Myocardial Perfusion Imaging and Risk Stratification of Coronary Artery Disease 2025-Apr, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242570 PMID:40298595	research paper	开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于自动量化心肌血流和缺血心肌体积百分比，并探索其对主要不良心血管事件的预测价值	首次开发了基于深度学习的自动量化心肌血流和缺血心肌体积百分比的方法，并验证了其在心血管风险分层中的预测价值	研究为多中心回顾性和前瞻性队列研究，可能存在选择偏倚	开发并验证深度学习模型，用于心肌缺血的自动诊断和心血管风险分层	临床需要进行CT心肌灌注成像和冠状动脉CT血管造影的患者	digital pathology	cardiovascular disease	dynamic CT myocardial perfusion imaging (MPI), coronary CT angiography (CCTA)	DL (Deep Learning)	image	1108名患者（平均年龄61岁±12岁；667名男性）
553	2025-04-29	Deep neural networks and stochastic methods for cognitive modeling of rat behavioral dynamics in T -mazes 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10247-9 PMID:40290756	研究论文	本文提出了一种结合随机方法和深度神经架构的认知模型，用于研究大鼠在T型迷宫中的决策行为	结合Wyckoff的随机框架与深度神经网络（CNN-LSTM），实现了对动物决策行为的建模和预测	模型依赖于特定实验条件下的数据，可能无法泛化到其他行为场景	开发计算模型以分析动物在空间导航任务中的决策行为	大鼠在T型迷宫中的行为轨迹	机器学习	NA	Monte Carlo模拟, t-SNE嵌入	CNN-LSTM	空间轨迹记录	NA
554	2025-04-29	Outer lumen arterial imaging with CTA: A potential tool to diagnose vertebral artery dissection 2025-Jul, Radiology case reports DOI:10.1016/j.radcr.2025.03.041 PMID:40292153	技术说明	介绍了一种新的3D CTA后处理技术，用于区分椎动脉夹层（VAD）和椎动脉发育不全（VAH）	通过突出显示外腔的新3D CTA后处理技术，能够区分VAD和VAH	技术尚需进一步扩展和改进，可能通过深度学习（DL）分割技术	开发一种更准确的诊断工具，以区分椎动脉夹层和椎动脉发育不全	椎动脉夹层（VAD）和椎动脉发育不全（VAH）患者	数字病理	心血管疾病	3D CTA后处理技术	NA	图像	个案报告（一例右侧VAD患者）
555	2025-04-29	A stacked ensemble approach for symptom-based monkeypox diagnosis 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110140 PMID:40203737	research paper	该研究使用机器学习和深度学习技术，基于患者症状预测猴痘病毒感染	提出了一种结合多种模型的堆叠集成方法，并使用Conditional Tabular GAN生成合成数据以解决数据不平衡问题	未提及模型在真实临床环境中的验证情况	开发一种基于症状的猴痘早期诊断方法	猴痘病毒感染患者	machine learning	monkeypox	Conditional Tabular GAN	Tab Transformer, LSTM, XGBoost, LightGBM, Stacking Classifier	tabular data	NA
556	2025-04-29	Mental disorder preventing by worry levels detection in social media using deep learning based on psycho-linguistic features: application on the COVID-19 lockdown period 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110162 PMID:40203736	研究论文	该研究利用深度学习和心理语言学特征，通过社交媒体数据检测忧虑情绪水平，以预防心理障碍，特别是在COVID-19封锁期间	结合语义和上下文表示与心理语言学特征，提升深度学习模型在忧虑情绪检测中的性能	研究主要基于Twitter数据，可能无法完全代表所有人群的忧虑情绪	预测社交媒体中的忧虑情绪水平，以早期识别潜在的心理健康问题	社交媒体用户（特别是Twitter用户）在COVID-19封锁期间的文本数据	自然语言处理	心理障碍	深度学习	GRU, LSTM, CNN	文本	NA
557	2025-04-29	A computed tomography-based deep learning radiomics model for predicting the gender-age-physiology stage of patients with connective tissue disease-associated interstitial lung disease 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110128 PMID:40209580	research paper	本研究探讨了基于胸部CT图像的深度学习放射组学模型预测结缔组织病相关间质性肺疾病患者GAP分期的可行性	结合深度学习和放射组学特征构建诊断模型，并整合年龄、性别和DLR特征生成列线图模型，提高了预测性能	样本量较小，特别是GAP III期患者仅有13例，可能影响模型的泛化能力	预测结缔组织病相关间质性肺疾病患者的GAP分期	264例CTD-ILD患者	digital pathology	interstitial lung disease	computed tomography	SVM, logistic regression	image	264例CTD-ILD患者（GAP I期195例，II期56例，III期13例）
558	2025-04-29	An informed deep learning model of the Omicron wave and the impact of vaccination 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109968 PMID:40209576	研究论文	使用物理信息神经网络分析Omicron变种在德国、法国和意大利的传播动态及其与疫苗效力的关系	首次将物理信息神经网络应用于Omicron变种的传播动态分析，揭示了特定病毒突变与传播率增加的显著相关性	研究仅限于德国、法国和意大利三个国家，可能无法完全代表全球其他地区的传播情况	理解Omicron变种的传播动态、疫苗效力以及再感染潜力	Omicron变种在德国、法国和意大利的传播情况	机器学习	COVID-19	物理信息神经网络	Physics-Informed Neural Networks	时间序列数据	德国、法国和意大利的Omicron变种传播数据
559	2025-04-29	Mitosis detection and classification for breast cancer diagnosis: What we know and what is next 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110057 PMID:40209577	review	本文回顾了过去十年中用于识别和分类乳腺癌组织学染色图像中有丝分裂细胞的技术，并展望了未来的研究方向	总结了机器学习与深度学习在乳腺癌有丝分裂细胞识别中的革命性应用，并预测了未来发展趋势	主要关注乳腺癌，未涵盖其他癌症类型的有丝分裂检测技术	探讨乳腺癌诊断中有丝分裂细胞的检测与分类技术	乳腺癌组织学染色图像中的有丝分裂细胞	digital pathology	breast cancer	histological analysis, machine learning, deep learning	CNN, deep learning architectures	image	NA
560	2025-04-29	Optimized fine-tuned ensemble classifier using Bayesian optimization for the detection of ear diseases 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110092 PMID:40215866	研究论文	开发了一种基于MobileNet和DenseNet169的加权平均投票集成分类器，用于耳部疾病的自动诊断	使用贝叶斯优化选择超参数，并通过微调MobileNet和DenseNet169的所有层权重来提高分类能力	排除了样本量过少的Tympanostomy Tubes类别，可能影响模型的泛化能力	开发高精度的自动耳部疾病诊断系统以减少误诊率	耳部疾病（外耳和中耳疾病）	计算机视觉	耳部疾病	贝叶斯优化	集成分类器（MobileNet和DenseNet169）	图像	282张耳镜图像（排除2个样本的类别）