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
561	2025-07-16	Collaborative Internal Cavity Effect and Interfacial Modulation Mechanism for Boosting Deep Learning-Powered Immunochromatographic Pathogen Detection 2025-Jul-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03367 PMID:40662476	研究论文	本文提出了一种深度学习增强的免疫测定方法，通过利用空心碳纳米球（h-CNSs）的内部空腔效应和界面抗体定向调节，实现了病原体的超灵敏检测	结合空心碳纳米球的内部空腔效应和界面抗体定向调节，显著提高了光吸收和光热转换效率，并通过深度学习进一步提升了检测准确率	未明确提及具体局限性	开发一种高灵敏度的病原体检测方法	病原体	数字病理学	NA	免疫色谱分析（ICA）	CNN	图像	加标牛奶和生菜样本
562	2025-07-16	Enhanced detection of Argulus and epizootic ulcerative syndrome in fish aquaculture through an improved deep learning model 2025-Jul-15, Journal of aquatic animal health IF:1.5Q2 DOI:10.1093/jahafs/vsaf001 PMID:40662570	研究论文	本文开发了一种改进的YOLOV5模型，用于检测水产养殖中感染流行性溃疡综合症和鱼虱的鱼类	改进的YOLOV5模型在迁移学习中使用预训练模型处理二值图像，并集成到Raspberry Pi板上，相比简单YOLOV5模型更有效	NA	检测水产养殖中感染流行性溃疡综合症和鱼虱的鱼类，以预防疾病传播	水产养殖中的鱼类	计算机视觉	流行性溃疡综合症	深度学习	YOLOV5	图像	NA
563	2025-07-16	A Geometric Deep Learning Model for Real-Time Prediction of Knee Joint Biomechanics Under Meniscal Extrusion 2025-Jul-15, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-025-03798-9 PMID:40663282	研究论文	本研究提出了一种几何深度学习模型，用于实时预测膝关节在半月板突出情况下的生物力学响应	该模型利用几何深度学习和AI算法，显著减少了计算时间，同时保持了高预测精度，能够实时或近实时进行生物力学评估	模型基于有限元分析数据训练，可能受限于训练数据的质量和多样性	开发一种快速准确的膝关节生物力学预测方法，以支持临床决策和个性化康复策略	膝关节软组织，特别是半月板突出情况下的生物力学响应	生物力学	骨关节炎	几何深度学习(GDL), 有限元分析(FEA)	GDL	生物力学数据	NA
564	2025-07-16	AI-Driven Smart Sportswear for Real-Time Fitness Monitoring Using Textile Strain Sensors 2025-Jul-14, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3588051 PMID:40658556	研究论文	本文提出了一种基于AI的智能运动服装系统，用于实时监测健身活动中的呼吸-力量协调和肌肉激活对称性	通过集成石墨烯应变传感器和深度学习框架，系统能够实时分类运动执行质量，并区分呼吸不规律和肌肉不对称用力	现有解决方案在无缝和非侵入性同时捕捉呼吸-力量协调和肌肉激活对称性方面存在不足	开发下一代AI驱动的智能运动服装，应用于健身优化、伤害预防和适应性康复训练	健身和康复训练中的运动执行质量	可穿戴技术	NA	深度学习	1D ResNet-18	传感器数据	六种运动条件下的分类准确率达到92.1%
565	2025-07-16	Region Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation with Noisy Labels 2025-Jul-14, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589058 PMID:40658577	研究论文	提出一种针对带有噪声标签的CT图像分割的区域不确定性估计框架	提出样本分层训练策略和边界引导的区域不确定性估计模块，有效减少噪声标注的影响	实验仅在CT数据集上进行，未验证在其他医学影像模态（如MRI）上的泛化性	降低医学图像标注成本并提升噪声标签下的分割鲁棒性	CT图像中的器官和组织分割	数字病理	NA	CT图像分割	深度学习基础模型（如SAM）	3D医学图像	多个CT数据集（未明确数量）
566	2025-07-16	Mining Global and Local Semantics from Unlabeled Spectra for Spectral Classification 2025-Jul-14, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3588122 PMID:40658574	研究论文	提出了一种名为GLSM的新方法，通过自监督学习从未标记的光谱中捕获全局和局部语义信息，以减少对大量标注数据的依赖	提出了一种结合全局和局部语义挖掘的自监督学习方法，能够从未标记的光谱中提取特征，减少对标注数据的依赖	方法在实验数据集上表现良好，但在更广泛的光谱类型和复杂场景下的适用性尚未验证	提高振动光谱识别的准确性，减少对大量标注数据的依赖	振动光谱数据	机器学习	NA	自监督学习	GLSM	光谱数据	三个数据集
567	2025-07-16	Closed-loop transcranial ultrasound stimulation based on deep learning effectively suppresses epileptic seizures in mice 2025-Jul-14, 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	研究仅在青霉素诱导的癫痫小鼠模型中进行，尚未在人类或其他癫痫模型中进行验证	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
568	2025-07-16	Deep Learning Applications in Lymphoma Imaging 2025-Jul-14, Acta haematologica IF:1.7Q3 DOI:10.1159/000547427 PMID:40659002	综述	本文综述了深度学习在淋巴瘤影像学中的应用及其在临床实践中的整合	探讨了深度学习模型（如CNN）在淋巴瘤影像学中的自动化检测、分割和分类方面的应用	获取高质量注释数据集的挑战、训练数据中的偏差问题以及模型性能的一致性	提高淋巴瘤影像诊断的自动化水平，改善患者治疗效果	淋巴瘤影像数据	数字病理学	淋巴瘤	深度学习	CNN	影像数据（PET/CT, CT, MRI）	NA
569	2025-07-16	Discovery of selective GluN1/GluN3A NMDA receptor inhibitors using integrated AI and physics-based approaches 2025-Jul-14, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-025-01607-6 PMID:40659855	研究论文	本文介绍了一种结合人工智能和物理模型的化合物虚拟筛选流程，用于发现选择性GluN1/GluN3A NMDA受体抑制剂	整合了两种基于序列的深度学习预测模型（TEFDTA和ESMLigSite）与分子对接方法，提高了筛选效率和准确性	受限于可用结构数据的缺乏和离子通道的固有复杂性	发现针对GluN1/GluN3A NMDA受体的选择性抑制剂	GluN1/GluN3A NMDA受体	机器学习	情绪障碍	虚拟筛选、分子对接	TEFDTA、ESMLigSite	化合物数据库	1800万种化合物
570	2025-07-16	ESE and Transfer Learning for Breast Tumor Classification 2025-Jul-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01608-1 PMID:40659967	研究论文	本研究提出了一种基于倒置残差网络、高效挤压激励（ESE）模块和双重迁移学习的轻量级神经网络架构TLese-ResNet，用于乳腺癌分子亚型识别	结合倒置ResNet减少网络参数并增强跨层梯度传播和特征表达能力，引入ESE模块在保持通道关系收集的同时降低网络复杂度，采用双重迁移学习策略应对小数据集问题	数据集规模较小，仅来自江西某医院的乳腺X线摄影图像	开发有效的乳腺癌分子亚型识别辅助工具	浸润性乳腺癌患者的乳腺X线摄影图像（CC和MLO视图）	数字病理学	乳腺癌	深度学习	TLese-ResNet（基于倒置ResNet与ESE模块）	医学影像（乳腺X线摄影）	未明确说明具体数量，来自江西某医院的乳腺X线摄影图像数据集
571	2025-07-16	An Adaptive Generative 3D VNet Model for Enhanced Monkeypox Lesion Classification Using Deep Learning and Augmented Image Fusion 2025-Jul-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01594-4 PMID:40659969	研究论文	本文提出了一种自适应生成3D VNet模型，用于通过深度学习和增强图像融合技术提高猴痘病变的分类效果	结合自适应生成网络和3D VNet，通过数据增强和自适应融合技术，有效解决了标记数据有限的问题，提高了分类准确性和鲁棒性	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	设计一个有效的猴痘检测和分类模型	猴痘病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习、数据增强（裁剪、旋转、翻转）、图像融合	Adaptive Generative 3D VNet	3D图像	基于猴痘皮肤病变数据集，具体样本数量未提及
572	2025-07-16	The Rise of Intelligent Plastic Surgery: A 10-Year Bibliometric Journey Through AI Applications, Challenges, and Transformative Potential 2025-Jul-14, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-05068-4 PMID:40660032	review	本文通过文献计量学方法分析了2016至2024年间人工智能在整形外科中的应用、挑战及潜在变革	利用CiteSpace和VOSviewer软件对235篇文献进行定量分析，揭示了AI在乳房重建、面部分析和自动分级系统等领域的创新应用	研究存在西方中心审美标准的偏见、数据集多样性不足以及跨机构合作有限等问题	系统分析人工智能在整形外科领域的研究趋势和临床整合面临的挑战	Web of Science核心合集中2016至2024年间的235篇文献	数字病理	NA	deep learning, predictive modeling	NA	文献数据	235篇文献
573	2025-07-16	PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET 2025-Jul-14, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02081-0 PMID:40660058	research paper	提出了一种结合CNN和Transformer的深度学习框架PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森综合征亚型	整合了CNN与通道级Transformer模块，并采用监督对比学习指导，以增强疾病特异性特征学习并减少个体差异	未明确提及样本多样性或外部验证集的泛化能力	提高帕金森综合征亚型（PD、MSA、PSP）的早期鉴别诊断准确性	帕金森综合征患者的FDG-PET图像	digital pathology	Parkinsonism	FDG-PET	CNN-Transformer hybrid (PETFormer-SCL)	medical image	训练集945例患者，独立测试集330例（总计1275例）
574	2025-07-16	The MSA Atrophy Index (MSA-AI): An Imaging Marker for Diagnosis and Clinical Progression in Multiple System Atrophy 2025-Jul-14, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.70106 PMID:40660627	research paper	本研究提出了一种新的复合体积测量方法MSA-AI，用于区分多系统萎缩（MSA）与相关疾病并监测疾病进展	提出了一种新的影像生物标志物MSA-AI，能够有效区分MSA与其他相关疾病，并与临床严重程度和疾病进展相关	需要在更大规模的独立队列中进行验证	开发可靠的生物标志物以追踪MSA的疾病进展并推进治疗方法	多系统萎缩（MSA）患者及相关疾病患者	digital pathology	geriatric disease	3T MRI, deep learning-based segmentation	NA	image	17名初始诊断为可能MSA的患者，26名MSA病例，23名健康对照，23名纯自主神经衰竭患者，56名帕金森病患者，8名路易体痴呆患者，以及469名规范数据集
575	2025-07-16	Innovative Immunoinformatics Tools for Enhancing MHC (Major Histocompatibility Complex) Class I Epitope Prediction in Immunoproteomics 2025-Jul-14, Protein and peptide letters IF:1.0Q4 DOI:10.2174/0109298665373152250625054723 PMID:40662558	研究论文	本文探讨了免疫信息学工具在提高MHC I类表位预测方面的最新进展	结合生物信息学算法、人工智能和机器学习模型，显著提高了表位预测的敏感性和特异性	由于MHC I类结合肽的复杂性和多样性，准确识别不同人群和情境下的表位仍然极具挑战性	提高MHC I类表位预测的准确性，以促进疫苗开发、癌症免疫治疗和自身免疫性疾病的研究	MHC I类分子结合肽	免疫信息学	癌症、自身免疫性疾病	生物信息学算法、人工智能、机器学习、深度学习、多组学数据整合	NetMHC、IEDB、MHCflurry	蛋白质组学、转录组学、基因组学数据	NA
576	2025-07-16	Automated detection and numbering of primary and permanent teeth in digital impressions of children using artificial intelligence 2025-Jul-12, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105976 PMID:40659080	研究论文	本研究开发并评估了一种自动方法，用于在儿童数字印模中分割和标记乳牙和恒牙	结合大上下文预测进行牙齿标记和高分辨率预测进行牙齿分割的深度学习模型	对于不寻常的牙齿状况或模糊的牙齿萌出模式会出现错误	开发自动区分儿童数字印模中乳牙和恒牙的方法	儿童数字印模中的乳牙和恒牙	数字病理	NA	深度学习	深度学习模型	数字印模	来自351名患者的716个数字印模
577	2025-07-16	Single-cell spatial transcriptomics reveals immunotherapy-driven bone marrow niche remodeling in AML 2025-Jul-11, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw4871 PMID:40632867	研究论文	该研究通过单细胞空间转录组学揭示了免疫治疗在急性髓系白血病（AML）中驱动的骨髓微环境重塑	结合单细胞RNA测序与单细胞空间转录组学，实现了对肿瘤微环境的更精确分析，揭示了免疫治疗后白血病细胞附近免疫细胞的全局和局部富集	测序深度限制可能影响数据的全面性	探索免疫治疗在AML中的效果及其对骨髓微环境的影响	接受pembrolizumab和decitabine治疗的AML患者的骨髓样本	数字病理学	急性髓系白血病（AML）	单细胞RNA测序、单细胞空间转录组学	深度学习	转录组数据、图像数据	NA
578	2025-07-16	Visual WetlandBirds Dataset: Bird Species Identification and Behavior Recognition in Videos 2025-Jul-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05516-5 PMID:40645987	research paper	介绍了一个专为鸟类行为检测和物种分类设计的细粒度视频数据集，填补了现有数据集的空白	首个提供详细鸟类行为视频注释的数据集，促进深度学习模型在鸟类行为识别方面的发展	数据集仅包含西班牙湿地的178个视频，覆盖13种鸟类和7种行为类别，样本多样性和规模有限	通过提供详细的鸟类行为视频数据集，支持全球生物多样性保护的决策制定	西班牙湿地中的13种不同鸟类及其7种行为类别	computer vision	NA	视频记录与深度学习模型应用	state of the art models（未具体说明）	video	178个视频，涵盖13种鸟类和7种行为类别
579	2025-07-16	Artificial Intelligence Tools in Myocardial Infarction Prognosis: Evaluating the Performance of Machine Learning and Deep Learning Models 2025-Jul-11, Current cardiology reviews IF:2.4Q2 DOI:10.2174/011573403X380162250706094642 PMID:40660443	review	本文综述了人工智能（AI）在心肌梗死预后评估中的应用，特别是机器学习和深度学习模型的性能	探讨了AI模型在心肌梗死风险分层中的潜力，包括对复杂数据集的适应能力和在不同场景中的应用	没有单一算法表现最优，人工神经网络并不总是优于其他机器学习方法	开发新的心肌梗死患者死亡风险分层工具	心肌梗死患者	machine learning	cardiovascular disease	machine learning, deep learning	random forest, gradient boosting, support vector machines, artificial neural networks	clinical data	十六篇论文
580	2025-07-16	Identification of neural crest and melanoma cancer cell invasion and migration genes using high-throughput screening and deep attention networks 2025-Jul-10, Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists IF:2.0Q3 DOI:10.1002/dvdy.70059 PMID:40637615	研究论文	通过高通量筛选和深度学习网络识别神经嵴和黑色素瘤癌细胞侵袭与迁移的关键基因	结合高通量siRNA筛选、统计分析和深度学习技术，从45个基因中筛选出对黑色素瘤细胞迁移至关重要的基因，并揭示了BMP4和RASGRP1在细胞间相互作用中的关键作用	研究主要基于体外实验和鸡胚胎移植模型，尚未在更复杂的体内环境中验证这些基因的功能	识别调控神经嵴和黑色素瘤癌细胞侵袭与迁移的关键基因	神经嵴细胞和c8161黑色素瘤细胞系	机器学习	黑色素瘤	高通量siRNA筛选、深度学习分析	深度注意力网络	基因表达数据、细胞行为数据	45个基因的筛选，重点关注14个显著影响细胞迁移的基因