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
5741	2025-04-04	Bridging technology and ecology: enhancing applicability of deep learning and UAV-based flower recognition 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1498913 PMID:40171479	研究论文	本研究将无人机和深度学习技术应用于生态研究，特别是花卉识别，以简化这些技术的实际应用	更新目标检测工具箱至TensorFlow 2，提升性能并确保与新软件包的兼容性，同时评估了三种目标检测模型在无人机花卉图像上的应用潜力	在密集植被中检测花卉及应对环境变化方面仍存在挑战	增强深度学习和无人机技术在生态研究中的适用性，特别是花卉资源的监测	花卉丰富的草地无人机图像	计算机视觉	NA	无人机成像、深度学习	Faster R-CNN, SSD, EfficientDet	图像	两个无人机图像数据集
5742	2025-04-04	Multicenter investigation of preoperative distinction between primary central nervous system lymphomas and glioblastomas through interpretable artificial intelligence models 2024-Nov, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03451-7 PMID:39225815	research paper	本研究通过可解释的人工智能模型，基于MRI图像对原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）和胶质母细胞瘤（GBM）进行术前区分	结合了放射组学模型和深度学习模型，提出了最优的Max-Fusion模型，并利用SHAP和Grad-CAM进行可解释性分析	研究为回顾性分析，样本量相对有限（261例患者），且仅来自两个医疗中心	探索基于MRI的深度学习和放射组学模型在术前区分PCNSL和GBM中的有效性和适用性	261例PCNSL和GBM患者的MRI图像和临床数据	digital pathology	brain tumor	MRI	MobileVIT, ConvNeXt, Max-Fusion Model	image	261例患者（训练集153例，外部测试集108例）
5743	2025-04-04	Evaluating Deep Learning Techniques for Detecting Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage: A Comparative Analysis of Convolutional Neural Network and Transfer Learning Models 2024-07, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.04.168 PMID:38710407	研究论文	本研究评估了卷积神经网络（CNN）和基于CNN的迁移学习模型在区分动脉瘤性蛛网膜下腔出血（SAH）和非动脉瘤性SAH中的有效性	采用迁移学习方法缓解了传统技术的时间限制，并展示了优越的性能	NA	评估深度学习技术在SAH检测中的有效性	动脉瘤性SAH和非动脉瘤性SAH患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN, Inception-V3, EfficientNetB4	医学影像	203名患者（123名动脉瘤性SAH和80名非动脉瘤性SAH），共23,393张DICOM图像
5744	2025-04-04	Deepdefense: annotation of immune systems in prokaryotes using deep learning 2024-Jan-02, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae062 PMID:39388605	研究论文	使用深度学习对原核生物中的免疫系统进行注释和分类	开发了名为Deepdefense的算法，通过深度学习模型预测免疫系统相关蛋白，并结合校准方法提高准确性，能够识别已知和潜在的新型免疫系统蛋白	现有方法通常基于封闭世界假设，而基因组学中新样本的出现可能超出训练数据范围	开发一种自动检测和分类原核生物免疫系统蛋白的算法	原核生物（古菌和细菌）的免疫系统蛋白	机器学习	NA	深度学习	神经网络	基因组数据	NA
5745	2025-04-04	Accurate prediction of protein tertiary structural changes induced by single-site mutations with equivariant graph neural networks 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.03.560758 PMID:37873289	research paper	开发了一种基于等变图神经网络（EGNN）的深度学习方法，用于直接预测单点突变引起的蛋白质三级结构变化	首次使用等变图神经网络（EGNN）直接预测单点突变引起的蛋白质三级结构变化，并显著优于广泛使用的蛋白质结构预测方法AlphaFold	未提及该方法在复杂突变或多点突变情况下的表现	研究蛋白质单点突变引起的三级结构变化	蛋白质及其单点突变体	machine learning	NA	equivariant graph neural networks (EGNN)	EGNN	protein tertiary structure data	NA
5746	2025-04-04	Rapid 3D T1 mapping using deep learning-assisted Look-Locker inversion recovery MRI 2023-08, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29672 PMID:37125662	研究论文	提出了一种基于深度学习的快速3D T1映射方法，无需延迟时间即可进行MRI成像	利用深度学习学习T1*到T1的转换，消除了传统方法中需要的延迟时间，从而缩短了扫描时间	训练数据仅包含39个GraspT1-TD6数据集和14个GraspT1-TD0数据集，样本量相对较小	开发一种更高效和稳健的3D LLIR T1映射方法	MRI成像中的T1映射	医学影像分析	NA	深度学习辅助的Look-Locker反转恢复MRI	深度学习模型	MRI图像	39个GraspT1-TD6数据集和14个GraspT1-TD0数据集
5747	2025-04-04	Machine Learning for Adrenal Gland Segmentation and Classification of Normal and Adrenal Masses at CT 2023-Feb, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.220101 PMID:36125375	研究论文	本研究开发了一种机器学习算法，用于在增强CT图像上分割肾上腺并分类正常和含肿块的肾上腺	提出了一种两阶段的机器学习流程，能够自动分割肾上腺并区分正常肾上腺和含肿块的肾上腺	在二次测试集上的分类敏感性较低（69%）	开发一种用于肾上腺分割和分类的机器学习算法	增强CT图像中的肾上腺	计算机视觉	肾上腺疾病	深度学习	深度学习分割和分类模型	CT图像	开发数据集包含274例CT检查（251名患者），二次测试集包含991例CT检查（991名患者）
5748	2025-04-04	Detecting negative valence symptoms in adolescents based on longitudinal self-reports and behavioral assessments 2022-09-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2022.06.002 PMID:35688394	research paper	该研究提出了一种纵向深度学习框架，用于检测青少年负价症状的自我报告和行为评估	利用深度学习框架识别与负价系统相关的抑郁症状预测因子，包括外向性较低、睡眠质量较差、执行控制功能受损和物质使用相关因素	结果主要依赖于自我报告测量，未提供潜在神经相关性的信息，且需要更大的样本来理解性别和其他人口统计学因素在负价症状风险中的作用	理解青少年负价症状的轨迹及其对成年后心理健康的影响	621名12至17岁的青少年参与者	machine learning	depression	deep learning	NA	self-reports and behavioral assessments	621名参与者
5749	2025-04-04	DRTOP : deep learning-based radiomics for the time-to-event outcome prediction in lung cancer 2020-07-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-69106-8 PMID:32703973	研究论文	提出了一种基于深度学习的放射组学模型DRTOP，用于预测肺癌患者的时间-事件结果	DRTOP模型直接处理原始图像，无需预先定义特征或精确肿瘤分割，提高了预测效率和准确性	研究样本量较小（132例肺癌患者），且为内部数据集，可能需要更大规模的外部验证	开发深度学习模型以预测肺癌患者的生存和复发时间	肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习放射组学	深度学习模型（未指定具体架构）	CT和PET医学影像	132例肺癌患者
5750	2025-04-03	Integrative Multi-Omics and Routine Blood Analysis Using Deep Learning: Cost-Effective Early Prediction of Chronic Disease Risks 2025-Apr-02, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202412775 PMID:40171841	研究论文	本研究通过多组学数据和深度学习模型，开发了一种基于常规血液检测的慢性非传染性疾病风险预测系统	开发了名为Omicsformer的深度学习模型，能够从常规血液样本中识别多种疾病的潜在风险，并验证了其在临床前风险评估中的有效性	研究样本主要来自高海拔地区的亚健康人群，可能限制了结果的普遍适用性	探索慢性非传染性疾病的早期预测方法，推动个性化医疗发展并降低社区疾病筛查成本	160名高海拔地区亚健康个体和20年大规模临床患者数据	机器学习	慢性非传染性疾病（包括癌症、心血管疾病和精神疾病等）	多组学分析	Omicsformer（深度学习模型）	多组学数据和常规血液检测结果	160名亚健康个体+20年临床患者数据
5751	2025-04-03	Artificial Intelligent-Enhanced Metabolite Profiling for Intraoperative IDH1 Genotyping in Glioma Using an Orthogonally Responsive SERS Probe 2025-Apr-02, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503360 PMID:40171868	研究论文	本文提出了一种利用人工智能增强的代谢物分析和正交响应SERS探针，用于胶质瘤术中IDH1基因分型的新方法	开发了一种新型SERS探针，通过同时测量两种氧化还原相关代谢物，结合深度学习算法，实现了术中快速IDH1基因分型	研究样本量较小(31例胶质瘤患者)，需要更大规模的临床验证	优化胶质瘤手术策略和术后个性化治疗	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	表面增强拉曼散射(SERS)	深度学习	拉曼光谱	31例胶质瘤患者
5752	2025-04-03	Continuous glucose feedback control using Raman spectroscopy and deep learning models for biopharmaceutical processes 2025-Apr-02, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70020 PMID:40172019	研究论文	本研究探讨了在高消耗、高复杂度的细胞培养过程中，利用拉曼光谱和先进深度学习模型实施连续葡萄糖控制策略	结合拉曼光谱和深度学习模型（包括卷积神经网络和变分自编码器即时学习）进行连续葡萄糖控制，提高了葡萄糖测量的准确性和稳定性	在制造环境中，拉曼光谱可能不可行，需要开发可扩展的替代方案	提高生物制药过程中葡萄糖控制的准确性和稳定性，优化产品质量和生产效率	高消耗、高复杂度的细胞培养过程	生物制药	NA	拉曼光谱	CNN, 变分自编码器	光谱数据	多个细胞系
5753	2025-04-03	Editorial Comment: Deep Learning Unlocks the Prognostic Importance of Thoracic Aortic Calcification 2025-Apr-02, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.25.33012 PMID:40172167	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5754	2025-04-03	Integrating deep learning and molecular dynamics simulations for FXR antagonist discovery 2025-Apr-02, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11145-2 PMID:40172823	研究论文	该研究结合深度学习和分子动力学模拟，发现FXR拮抗剂用于治疗代谢性疾病	开发了预测FXR拮抗活性和毒性的深度学习模型，并通过分子动力学模拟筛选出潜在候选化合物	研究中仅筛选了HMDB数据库中的化合物，未涵盖所有可能的化合物	发现FXR拮抗剂用于治疗代谢性疾病	217,345种化合物，特别是HMDB0253354 (Fulvestrant)和HMDB0242367 (ZM 189154)	机器学习	代谢性疾病	深度学习，分子动力学模拟	深度学习模型	化合物数据	217,345种化合物
5755	2025-04-03	CabriTrack: Accelerometer data for automated behavioural monitoring of grazing Creole goats 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111431 PMID:40160528	研究论文	介绍了一个名为CabriTrack的数据集，用于通过加速度计数据自动监测克雷奥尔山羊的放牧行为	提供了一个包含144小时以上三轴加速度计数据的数据集，用于训练和评估基于加速度数据的行为预测方法	数据集仅针对克雷奥尔山羊，且行为分类有限（五种行为）	开发自动化动物行为监测方法	克雷奥尔山羊的放牧行为	机器学习	NA	加速度计数据采集和AI行为预测	NA	加速度计数据和视频数据	59只不同的动物，数据收集时间为2023年3月至2024年3月
5756	2025-04-03	Kidney stone detection via axial CT imaging: A dataset for AI and deep learning applications 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111446 PMID:40160523	research paper	介绍了一个专注于肾结石检测的CT扫描图像数据集，包含有肾结石和无肾结石患者的两组数据	提供了一个经过清洗、交叉检查和充分标记的CT图像数据集，支持AI和深度学习在肾结石诊断中的应用	数据集主要来自伊拉克Sulaimani和Rania地区的医疗机构，可能无法完全代表其他地区的人口和肾结石模式	开发和验证用于肾结石诊断的深度学习模型	肾结石患者和无肾结石患者的CT扫描图像	digital pathology	kidney stone disease	CT imaging	deep learning models	image	3364 original CT images and 35,457 augmented CT images
5757	2025-04-03	FallVision: A benchmark video dataset for fall detection 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111440 PMID:40160526	研究论文	本文介绍了一个专门为跌倒检测研究策划的综合视频数据集，包含分类的跌倒和非跌倒视频	提供了一个全面的跌倒检测视频数据集，包含多种跌倒类别和经过处理的标志视频	数据集来源为手持设备拍摄，可能影响视频质量和一致性	推进跌倒检测算法的发展，为算法开发和测试提供平台	跌倒和非跌倒的视频数据	计算机视觉	老年疾病	计算机视觉和深度学习	NA	视频	自愿参与者提供的视频数据
5758	2025-04-03	A deep learning algorithm for radiographic measurements of the hip versus human CT measurements: An intermodality agreement study 2025-Apr, Acta radiologica open IF:0.9Q4 DOI:10.1177/20584601251330554 PMID:40162114	研究论文	本研究比较了人类在CT扫描和深度学习算法在X光片上对髋关节测量结果的一致性	首次使用深度学习算法评估髋关节X光片测量与人类CT测量之间的一致性，并探讨骨盆旋转对测量结果的影响	样本量相对较小(172例)，且为回顾性研究	评估不同髋关节测量方法之间的一致性	髋关节发育不良(HD)患者	数字病理	骨关节炎	CT扫描和X光成像	深度学习算法	医学影像	172例放射学报告回顾性分析
5759	2025-04-03	Artificial Intelligence Models Accuracy for Odontogenic Keratocyst Detection From Panoramic View Radiographs: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Apr, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70614 PMID:40165928	meta-analysis	评估人工智能模型在全景X光片中检测牙源性角化囊肿的诊断准确性	首次通过系统综述和荟萃分析评估AI模型在牙源性角化囊肿诊断中的表现，并比较不同模型架构的性能	存在发表偏倚和研究间高度异质性，且样本量有限	评估AI模型在全景X光片中检测牙源性角化囊肿的诊断准确性	牙源性角化囊肿的全景X光片	digital pathology	odontogenic keratocyst	deep learning	YOLO	image	8项研究的数据
5760	2025-04-03	Domain-Adaptive and Per-Fraction Guided Deep Learning Framework for Magnetic Resonance Imaging-Based Segmentation of Organs at Risk in Gynecologic Cancers 2025-Apr, Advances in radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.adro.2025.101745 PMID:40166000	研究论文	开发了一种基于深度学习的领域自适应框架，用于在妇科癌症的磁共振成像中自动分割风险器官	提出了一种合成MRL辅助的深度学习框架，结合每部分适应性调整，提高了风险器官分割的准确性	数据稀缺可能限制了模型的训练效果	开发自动化分割算法以支持磁共振成像集成直线加速器治疗系统中的自适应干预	妇科癌症患者的磁共振成像和计算机断层扫描数据	数字病理学	妇科癌症	磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）	生成对抗网络（GAN）和领域自适应分割网络	图像	158名患者用于CT扫描，25名患者用于MRL扫描