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
5901	2025-04-19	Maize yield estimation in Northeast China's black soil region using a deep learning model with attention mechanism and remote sensing 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97563-6 PMID:40234562	研究论文	提出一种结合注意力机制和遥感技术的深度学习模型（CNNAtBiGRU），用于中国东北黑土区玉米产量估算	创新性地整合1D-CNN、BiGRU和注意力机制，并首次引入人为因素（如机械化耕作程度）提升预测精度	未明确说明模型在其他土壤类型或作物上的泛化能力	开发高精度玉米产量预测模型以支持农业管理决策	中国东北黑土区的玉米产量	农业遥感与机器学习	NA	深度学习、遥感技术	CNNAtBiGRU（1D-CNN + BiGRU + 注意力机制）	多源时序数据（植被指数、物候数据、气象数据、土壤特性、人为因素）	未明确说明样本数量（覆盖东北黑土区多年度数据）
5902	2025-04-19	Advanced lightweight deep learning vision framework for efficient pavement damage identification 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97132-x PMID:40234635	研究论文	提出了一种基于YOLOv5s的轻量级路面损伤检测模型LPDD-YOLO，用于高效实时的路面损伤识别	采用轻量级特征提取网络FasterNet，引入注意力下采样模块和神经网络认知模块，以及K-Means聚类和可变形卷积模块，以提高特征提取的鲁棒性和准确性	研究基于自建数据集，可能在其他数据集上的泛化能力有待验证	开发一种高效实时的路面损伤检测模型	路面裂缝及其他损伤	计算机视觉	NA	YOLOv5s, FasterNet, K-Means聚类, 可变形卷积	LPDD-YOLO	图像	自建数据集（具体数量未提及）
5903	2025-04-19	Rapid diagnosis of membranous nephropathy based on kidney tissue Raman spectroscopy and deep learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97351-2 PMID:40234682	研究论文	本研究提出了一种结合小鼠肾组织拉曼光谱和CNN-BiLSTM深度学习模型的快速诊断方法，用于膜性肾病的诊断	首次将拉曼光谱与CNN-BiLSTM深度学习模型结合应用于小鼠肾组织，实现了膜性肾病的快速诊断	研究仅在小鼠肾组织上进行，尚未在人类样本中验证	开发一种能够在肾活检后快速诊断膜性肾病的方法	小鼠肾组织	数字病理学	膜性肾病	拉曼光谱	CNN-BiLSTM	光谱数据	未明确说明样本数量（小鼠肾组织）
5904	2025-04-19	A deep learning approach for blood glucose monitoring and hypoglycemia prediction in glycogen storage disease 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97391-8 PMID:40234688	研究论文	本研究利用深度学习算法预测糖原累积病患者的血糖水平及低血糖事件	首次使用连续血糖监测数据和深度学习模型预测糖原累积病患者的血糖水平	研究为回顾性研究，数据来源于单一医疗中心	开发算法以预测和管理糖原累积病患者的血糖波动	糖原累积病患者	机器学习	糖原累积病	连续血糖监测系统	PatchTST, LTSF N-Linear, TS Mixer	时间序列数据	在2020年8月至2024年2月期间于韩国延世大学原州Severance基督教医院住院或管理的糖原累积病患者
5905	2025-04-19	A prediction model of pediatric bone density from plain spine radiographs using deep learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96949-w PMID:40234697	研究论文	使用深度学习从脊柱平片预测儿童骨密度的模型	开发并验证了一种基于深度学习的模型，首次使用脊柱平片预测儿童骨密度，并成功分类低骨密度组	研究样本仅来自单一医院，可能存在选择偏差	通过深度学习模型预测和分类儿童骨密度，以改善高风险儿童群体的早期检测和骨骼健康管理	10-20岁的儿童和青少年	数字病理学	骨质疏松症	双能X射线吸收测定法和放射摄影	Yolov8和ResNet-18	图像	601名患者（平均年龄14岁4个月，276名男性）
5906	2025-04-19	CRISP: A causal relationships-guided deep learning framework for advanced ICU mortality prediction 2025-Apr-15, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02981-1 PMID:40234903	research paper	开发了一个基于因果关系的深度学习框架CRISP，用于提高ICU死亡率预测的准确性和泛化能力	利用原生反事实数据增强少数类样本，并结合因果结构构建患者表征，以提升预测稳定性	未明确提及具体局限性，但可能涉及模型在不同医疗环境中的进一步验证需求	开发具有更好泛化能力的ICU死亡率预测模型，以支持临床决策	ICU患者	machine learning	NA	深度学习	CRISP (Causal Relationship Informed Superior Prediction)	电子健康记录(EHRs)	69,190例ICU病例（来自MIMIC-III、MIMIC-IV和四川大学华西医院的数据集）
5907	2025-04-19	Prediction of postoperative intensive care unit admission with artificial intelligence models in non-small cell lung carcinoma 2025-Apr-15, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02553-z PMID:40234958	研究论文	使用深度学习模型预测非小细胞肺癌手术后重症监护病房的入院需求	首次将全连接神经网络算法应用于非小细胞肺癌手术后重症监护需求的预测	研究数据仅涵盖2001年至2023年的患者，可能无法反映最新医疗实践的变化	确定非小细胞肺癌手术后是否需要重症监护	953名非小细胞肺癌手术患者	数字病理学	肺癌	深度学习	Fully Connected Neural Network	临床、实验室、呼吸、肿瘤放射学和手术特征数据	953名患者
5908	2025-04-19	Diagnosis accuracy of machine learning for idiopathic pulmonary fibrosis: a systematic review and meta-analysis 2025-Apr-15, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02501-x PMID:40235000	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于图像的机器学习在特发性肺纤维化（IPF）及其亚型普通间质性肺炎（UIP）诊断中的准确性	首次通过荟萃分析全面评估了机器学习在IPF和UIP诊断中的表现，并与放射科医师/临床医生的诊断准确性进行了对比	需要未来多中心大规模研究来开发更智能的评估工具以提高临床诊断效率	评估基于图像的机器学习在特发性肺纤维化诊断中的效率	特发性肺纤维化（IPF）及其亚型普通间质性肺炎（UIP）	digital pathology	lung cancer	image-based machine learning	deep learning/other	image	NA
5909	2025-04-19	Machine learning based radiomic models outperform clinical biomarkers in predicting outcomes after immunotherapy for hepatocellular carcinoma 2025-Apr-15, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2025.04.017 PMID:40246150	研究论文	本研究利用机器学习和放射组学模型预测肝细胞癌患者免疫治疗后的生存结果	结合放射组学特征和临床变量，开发了预测免疫治疗结果的集成模型，其性能优于传统临床生物标志物	研究样本量相对较小（152例患者），且为回顾性研究	预测肝细胞癌患者接受免疫治疗后的生存结果和治疗反应	接受阿特珠单抗联合贝伐珠单抗治疗的不可切除肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	深度学习自动分割，机器学习模型	7种机器学习模型结合13种特征选择技术	CT图像和临床数据	来自两个国际中心的152例患者
5910	2025-04-19	ReorderBench: A Benchmark for Matrix Reordering 2025-Apr-14, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3560345 PMID:40227900	研究论文	本文构建了一个矩阵重排序基准测试ReorderBench，用于评估和改进矩阵重排序技术	提出了一个全面的矩阵重排序基准，包含大量具有代表性的矩阵和基于卷积与熵的评分方法	NA	评估和改进矩阵重排序技术	矩阵重排序算法和视觉模式	机器学习	NA	卷积和熵基方法	深度学习模型	矩阵数据	2,835,000个二元矩阵和5,670,000个连续矩阵，以及450个真实世界矩阵
5911	2025-04-19	Deep learning enabled liquid-based cytology model for cervical precancer and cancer detection 2025-Apr-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58883-3 PMID:40222978	research paper	开发了一种基于深度学习的液体细胞学模型，用于宫颈癌前病变和癌症的检测	该深度学习模型在宫颈癌筛查或分诊中表现出色，性能优于细胞病理学家，且显著减少阅读时间	在社区筛查中，模型的灵敏度与高级细胞病理学家相当，但特异性有所降低	开发并验证一种深度学习模型，用于宫颈癌的筛查和分诊	17,397名女性的液体细胞学切片，并在10,826例额外病例中进行测试	digital pathology	cervical cancer	liquid-based cytology	DL model	image	17,397名女性的液体细胞学切片，10,826例测试病例
5912	2025-04-19	im7G-DCT: A two-branch strategy model based on improved DenseNet and transformer for m7G site prediction 2025-Apr-12, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108473 PMID:40245811	研究论文	开发了一种基于改进的DenseNet和Transformer的双分支策略模型im7G-DCT，用于预测m7G位点	采用双分支策略并行提取局部和全局特征，深入挖掘m7G位点序列的潜在特征信息，提高了预测准确性	NA	准确识别mRNA中的m7G位点，为临床应用和治疗策略开发提供支持	mRNA中的N-7甲基鸟苷(m7G)位点	生物信息学	癌症、神经退行性疾病和病毒感染	深度学习	改进的DenseNet和Transformer	RNA序列数据	NA
5913	2025-04-19	Diatom Lensless Imaging Using Laser Scattering and Deep Learning 2025-Apr-11, ACS ES&T water IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acsestwater.4c01186 PMID:40242343	研究论文	提出了一种利用激光散射和深度学习进行硅藻无透镜成像的新方法	结合激光散射和深度学习技术，实现了硅藻的无透镜成像及运动参数测定	未明确说明该方法在复杂海洋环境中的实际应用效果	开发一种用于海洋微生物原位成像和运动分析的新技术	硅藻及其他微型海洋生物	计算机视觉	NA	激光散射成像	深度学习	图像	硅藻土样品（具体数量未说明）
5914	2025-04-19	Evolution of computational techniques against various KRAS mutants in search for therapeutic drugs: a review article 2025-Apr-07, Cancer chemotherapy and pharmacology IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s00280-025-04767-8 PMID:40195161	综述	本文综述了针对不同KRAS突变体的计算技术在寻找治疗药物方面的演变	讨论了计算技术在发现KRAS抑制剂方面的最新突破，包括虚拟筛选、分子动力学模拟和分子对接等方法，以及机器学习和深度学习在抗KRAS药物开发中的新见解	需要未来研究来验证计算识别出的药物（如Afatinib和Quercetin）的实际潜力	探索针对不同KRAS突变体的治疗药物	KRAS突变体及其抑制剂	计算机辅助药物设计	癌症	虚拟筛选、分子动力学模拟、分子对接、机器学习和深度学习	NA	分子结构数据	NA
5915	2025-04-19	scAMZI: attention-based deep autoencoder with zero-inflated layer for clustering scRNA-seq data 2025-Apr-07, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11511-2 PMID:40197174	研究论文	提出了一种基于注意力自编码器和零膨胀层的新型深度学习模型scAMZI，用于单细胞RNA测序数据的聚类	结合了SimAM注意力模块、自编码器、ZINB模型和零膨胀层，能够更好地利用细胞特征和处理数据中的零值	未明确提及具体局限性	改进单细胞RNA测序数据的聚类方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	scRNA-seq	自编码器(带SimAM注意力模块和ZINB模型)	基因表达数据	14个基准scRNA-seq数据集(从数百到数万个细胞)
5916	2025-04-19	Novel Deep Learning Reconstruction to Augment Contrast Enhancement: Initial Evaluation 2025-Apr-07, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001755 PMID:40249273	研究论文	评估新型深度学习重建技术在增强CT图像对比度方面的效果	提出了一种新型深度学习重建方法，用于改善单能CT扫描的对比度增强效果	样本量较小（15名患者），且仅针对结直肠腺癌和肝转移患者	比较单能CT、双能CT与新型深度学习重建技术在图像质量上的差异	经活检证实的结直肠腺癌和肝转移患者	数字病理学	结直肠癌	深度学习重建技术	DL（深度学习）	CT图像	15名患者（13名男性，2名女性）
5917	2025-04-19	Visual search and real-image similarity: An empirical assessment through the lens of deep learning 2025-Apr, Psychonomic bulletin & review IF:3.2Q1 DOI:10.3758/s13423-024-02583-4 PMID:39327401	研究论文	利用深度卷积神经网络预测人类在真实视觉场景中搜索目标的效率，并验证Duncan和Humphreys提出的相似性原则	首次从生态学角度为相似性原则提供定量支持，揭示了目标-干扰物相似性(TD)和干扰物-干扰物相似性(DD)在神经网络不同层次的作用	实验室结果可能难以完全推广到真实世界场景	预测人类在视觉环境中搜索目标的效率	人类视觉搜索行为	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络	CNN	图像	NA
5918	2025-04-19	Leveraging Deep Learning for Immune Cell Quantification and Prognostic Evaluation in Radiotherapy-Treated Oropharyngeal Squamous Cell Carcinomas 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104094 PMID:39826685	研究论文	利用深度学习对放疗治疗的口咽鳞状细胞癌中的免疫细胞进行定量分析和预后评估	首次应用U-Net深度学习模型对免疫细胞密度进行定量分析，并比较了细胞计数法和面积法的预后价值	样本量较小（84例），且仅针对口咽鳞状细胞癌患者	开发标准化、经济有效的方法来研究头颈部鳞状细胞癌中的肿瘤免疫微环境（TIME）	口咽鳞状细胞癌（OPSCC）患者的预处理福尔马林固定石蜡包埋肿瘤活检样本	数字病理学	口咽鳞状细胞癌	免疫组织化学（CD3、CD8、CD20、CD163和FOXP3染色）	U-Net	图像	84例OPSCC患者的预处理肿瘤活检样本
5919	2025-04-19	Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks 2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.30113 PMID:39840857	研究论文	本研究利用深度学习模型通过步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	首次将姿态估计算法应用于步态视频中，预测小脑性共济失调的严重程度，并通过模型关注的关键视频片段评估病情	研究样本量较小，仅包括66名患者，且仅限于退行性小脑疾病患者	评估姿态估计算法是否能通过步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	66名退行性小脑疾病患者	计算机视觉	小脑性共济失调	姿态估计算法	深度学习模型	视频	66名患者
5920	2025-04-19	Microsatellite-Stable Gastric Cancer Can be Classified into 2 Molecular Subtypes with Different Immunotherapy Response and Prognosis Based on Gene Sequencing and Computational Pathology 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104101 PMID:39894411	research paper	该研究通过基因测序和计算病理学将微卫星稳定的胃癌分为两种分子亚型，并评估其对免疫治疗的响应和预后	开发了基于免疫相关基因（IRGs）的签名和基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型，用于微卫星稳定胃癌的亚型分类和预后预测	样本量相对较小（105例患者），且仅在TCGA和GEO数据库中进行验证	优化微卫星稳定胃癌的精准治疗和预后改善	微卫星稳定的胃癌患者	digital pathology	gastric cancer	RNA-sequencing, immunohistochemistry	Vision Transformer (ViT)	gene expression data, digital pathology slides	105例微卫星稳定的胃癌患者