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
41	2025-06-10	The outcome prediction method of football matches by the quantum neural network based on deep learning 2025-Jun-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91870-8 PMID:40481179	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的量子神经网络模型，用于高精度预测足球比赛结果	创新性地将量子神经网络应用于足球比赛结果预测，相比传统神经网络和其他先进模型，在预测精度上有显著提升	未提及模型在其他体育赛事中的泛化能力，以及实际应用中可能遇到的计算资源限制	构建和优化基于深度学习的量子神经网络模型，用于足球比赛结果预测	欧洲主要足球联赛2008-2022年的比赛数据	机器学习	NA	量子神经网络(QNN)、深度学习(DL)	多层感知机(MLP)与量子神经网络(QNN)结合	结构化比赛数据(比赛结果、球队信息、球员统计、比赛场地等)	来自Kaggle上"European Football Database"公共数据集的2008-2022年欧洲主要足球联赛详细比赛记录
42	2025-06-10	A versatile CRISPR/Cas9 system off-target prediction tool using language model 2025-Jun-06, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08275-6 PMID:40481308	研究论文	本文介绍了一种名为CCLMoff的深度学习框架，用于预测CRISPR/Cas9系统的脱靶效应	CCLMoff结合了预训练的RNA语言模型，能够捕获sgRNA与靶位点之间的序列信息，并在广泛的NGS检测数据集上表现出良好的泛化能力	NA	提高CRISPR/Cas9基因编辑的精确性和效率，减少脱靶效应	CRISPR/Cas9系统的脱靶效应	生物信息学	单基因遗传病	NGS	深度学习框架	RNA序列数据	NA
43	2025-06-10	Application of Mask R-CNN for automatic recognition of teeth and caries in cone-beam computerized tomography 2025-Jun-06, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06293-8 PMID:40481434	research paper	评估深度学习算法在锥形束计算机断层扫描（CBCT）中使用Mask R-CNN架构检测和诊断龋齿的效果	比较了不同预训练模型（COCO和ImageNet）在牙齿和龋齿识别中的性能，发现COCO预训练模型表现更优	研究仅基于CBCT图像，未考虑其他影像学方法	提高牙齿和龋齿的自动识别准确率	牙齿和龋齿	computer vision	dental caries	deep learning	Mask R-CNN, ResNet-50	image	2,128张CBCT图像
44	2025-06-10	Mandibular condyle detection using deep learning and double attractor-based energy valley optimizer algorithm 2025-Jun-06, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05725-9 PMID:40481531	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和特征选择模型的下颌髁突检测技术	创新点包括使用YOLOv8识别感兴趣区域，结合改进的Energy Valley Optimizer算法进行特征选择	NA	更好地理解和准确表征颞下颌关节的多样化和可变形态特征	颞下颌关节的下颌髁突	计算机视觉	颞下颌关节疾病	深度学习	YOLOv8	全景图像	3000张全景图像
45	2025-06-10	Histopathologic deep learning model for predicting tumor response to hepatic arterial infusion chemotherapy plus TKIs and ICIs in large hepatocellular carcinoma 2025-Jun-06, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00885-x PMID:40481560	research paper	本研究开发了一个基于深度学习的病理学模型（HAIM），用于预测大型肝细胞癌（HCC）患者对三联疗法（HTI）的治疗反应	首次开发了基于病理切片的深度学习模型HAIM，用于预测HCC患者对HTI的治疗反应，为个性化治疗提供了新工具	研究样本来自两个中心，可能存在选择偏倚，且外部验证集的样本量相对较小	评估三联疗法（HTI）在大型HCC治疗中的疗效，并开发预测治疗反应的深度学习模型	大型肝细胞癌（HCC）患者	digital pathology	liver cancer	deep learning	HAIM (Hepatocellular Carcinoma Artificial Intelligence Prediction Model)	image	HTI组281例患者，HAIC组97例患者，其中194例HTI治疗患者的病理切片用于开发HAIM模型
46	2025-06-10	PhenoDP: leveraging deep learning for phenotype-based case reporting, disease ranking, and symptom recommendation 2025-Jun-06, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01496-8 PMID:40481598	研究论文	介绍了一种基于深度学习的工具包PhenoDP，用于表型驱动的病例报告、疾病排序和症状推荐	结合了蒸馏大型语言模型、信息内容与语义相似度度量以及对比学习，提供更精确的疾病排序和症状推荐	未提及具体的数据集规模限制或模型在特定疾病类型上的表现局限性	提升孟德尔遗传病的诊断效率和准确性	人类表型本体(HPO)术语和孟德尔遗传病	自然语言处理	孟德尔遗传病	深度学习、对比学习、语义相似度计算	蒸馏大型语言模型(未指定具体名称)	文本(HPO术语)	模拟和真实世界数据集(未提具体数量)
47	2025-06-10	Development of a Deep Learning Model for the Volumetric Assessment of Osteonecrosis of the Femoral Head on Three-Dimensional Magnetic Resonance Imaging 2025-Jun-06, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.05.126 PMID:40484054	research paper	开发了一种基于深度学习的模型，用于在三维磁共振成像上自动分割和分类股骨头坏死（ONFH）的坏死病灶	首次使用深度学习模型自动分割和分类ONFH的坏死病灶，提高了临床评估的效率和准确性	样本量较小（63个髋关节），且仅包括未发生塌陷的ONFH患者	开发一种自动化的方法，用于ONFH坏死病灶的体积评估和分类	股骨头坏死（ONFH）患者的坏死病灶	digital pathology	osteonecrosis	MRI	Dynamic U-Net	image	63 hips from ONFH patients without collapse
48	2025-06-10	Using Deep Learning with Few-Shot Learning to Improve Data Capture in Total Hip Arthroplasty Operative Notes 2025-Jun-06, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.06.008 PMID:40484056	research paper	本研究探讨了使用GPT-4和少样本学习技术改进全髋关节置换术手术记录中数据捕获的可行性	首次将GPT-4与少样本学习结合应用于全髋关节置换术手术记录的分类和理由生成	研究仅在一个机构的有限样本上进行，需要更大规模的外部验证	提高全髋关节置换术手术记录中植入物固定方式、技术使用和手术入路等关键信息的自动捕获准确性	全髋关节置换术的手术记录	natural language processing	geriatric disease	few-shot learning	GPT-4	text	240份手术记录(来自38位外科医生)
49	2025-06-10	Enhancing biliary tract cancer diagnosis using AI-driven 3D optical diffraction tomography 2025-Jun-06, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.06.003 PMID:40484187	研究论文	本研究利用AI驱动的3D光学衍射断层扫描技术，基于脂滴特征自动分类胆道癌细胞	结合3D光学衍射断层扫描和卷积神经网络，首次实现了基于脂滴特征的胆道癌细胞自动分类	研究仅使用了有限的细胞系(SNU1196、SNU308、SNU478和H69)，未涉及临床样本	开发一种基于脂滴特征的胆道癌自动诊断系统	人类胆道癌细胞系(SNU1196、SNU308、SNU478)和正常胆管细胞系(H69)	数字病理学	胆道癌	3D光学衍射断层扫描(ODT)	CNN(EfficientNet-b3)	3D折射率断层图像	4种细胞系(3种癌细胞系和1种正常细胞系)
50	2025-06-10	Exploring deep learning in third-year undergraduate nursing students: a mixed methods study 2025-Jun-05, BMC nursing IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s12912-025-03303-6 PMID:40474169	研究论文	本研究探讨了在护理本科生中应用深度学习的效果，开发了基于CoI框架的展开案例学习干预方案，并评估了其效果	首次在护理本科生中应用展开案例学习（CBL）干预方案，并采用混合方法评估其效果	样本量较小（132名学生），且研究时间较短（2023年9月至2024年1月）	开发并评估促进护理本科生深度学习的干预方案	护理专业三年级本科生	教育技术	NA	混合方法研究（定量与定性相结合）	NA	定量数据（学习成绩）和定性数据（访谈）	132名护理本科生（其中12人参与访谈）
51	2025-06-10	Construction of a deep learning-based predictive model to evaluate the influence of mechanical stretching stimuli on MMP-2 gene expression levels in fibroblasts 2025-Jun-05, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01399-0 PMID:40474209	research paper	本研究构建了一个基于深度学习的预测模型，用于评估机械拉伸刺激对成纤维细胞中MMP-2基因表达水平的影响	首次使用深度学习模型预测机械拉伸对MMP-2基因表达的调控，为MMP-2分泌的机械生物学机制提供了新见解	模型仅在特定实验条件下验证，未考虑其他可能影响MMP-2表达的因素	开发AI预测框架以理解机械拉伸对MMP-2表达的调控机制	成纤维细胞中的MMP-2基因表达	digital pathology	wound healing	RT‒PCR, deep learning	back propagation neural network	gene expression data	336个MMP-2基因表达数据点
52	2025-06-10	Automated interpretation of cardiotocography using deep learning in a nationwide multicenter study 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02849-4 PMID:40467683	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于全国多中心的大规模CTG数据集，开发了一个临床适用的模型，用于自动解读胎心监护图	使用大规模全国性数据集和可靠的专家标注，开发了临床适用的深度学习模型，克服了以往研究数据规模小或临床相关性不足的局限性	需要在前瞻性研究中进一步评估模型的临床适用性	开发一个临床适用的自动解读胎心监护图的深度学习模型	胎心监护图(CTG)	数字病理	产科疾病	深度学习	深度学习模型	生理信号数据	来自14家医院的22,522例分娩数据，共519,800人分钟的分析数据
53	2025-06-10	A hybrid steganography framework using DCT and GAN for secure data communication in the big data era 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01054-7 PMID:40467689	研究论文	提出了一种结合DCT和GAN的混合隐写框架，用于大数据时代的安全数据通信	结合离散余弦变换（DCT）和生成对抗网络（GAN）的混合架构，在空间和频域中利用深度学习技术，提供了一种高数据完整性和安全性的解决方案	未提及具体的数据集或实际应用场景的限制	开发一种更灵活和有效的隐写解决方案，以克服空间域方法的限制	高分辨率图像数据的安全传输	计算机视觉	NA	DCT, GAN	GAN	图像	NA
54	2025-06-10	Advancing prenatal healthcare by explainable AI enhanced fetal ultrasound image segmentation using U-Net++ with attention mechanisms 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04631-y PMID:40467763	研究论文	本文提出了一种基于可解释AI增强的U-Net++与注意力机制的胎儿超声图像分割方法，用于提升产前医疗保健	结合U-Net++的嵌套跳跃连接和ResNet-34的残差学习，引入注意力机制增强低对比度、噪声超声数据的特征提取，并集成Grad-CAM++提供模型决策解释	未明确提及具体临床验证样本量或跨中心数据泛化能力	开发高精度且可解释的胎儿超声图像自动分割框架以标准化胎儿发育评估	胎儿超声图像	数字病理	产前诊断	深度学习与可解释AI（XAI）	U-Net++ with ResNet-34 backbone and attention mechanisms	超声图像	未明确说明（基于大规模胎儿超声图像库评估）
55	2025-06-10	Deep learning model applied to real-time delineation of colorectal polyps 2025-Jun-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03047-y PMID:40468304	研究论文	本研究评估了基于YOLACT的实时息肉描绘模型（RTPoDeMo）在结肠镜视频中的实时应用性能	首次将YOLACT模型应用于医学领域的实时息肉检测与分割，并开发了RTPoDeMo模型	研究仅基于2188张结肠镜图像，样本量相对有限	提高结肠镜检查中息肉的实时检测和分割准确性	结肠镜视频中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	YOLACT, Mask-RCNN, YOLACT++	图像	2188张结肠镜图像
56	2025-06-10	Machine learning in dentistry and oral surgery: charting the course with bibliometric insights 2025-Jun-04, Head & face medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13005-025-00521-w PMID:40468381	研究论文	通过文献计量学方法全面分析机器学习在牙科和口腔外科中的应用，以识别研究趋势、热点和未来方向	利用VOSviewer和CiteSpace软件进行文献计量分析，揭示机器学习在牙科和口腔外科中的研究热点和趋势	数据可用性和安全性、算法偏见以及'黑盒模型'等挑战仍需解决	分析机器学习在牙科和口腔外科中的应用趋势和未来发展方向	2010年至2024年间发表的与牙科和口腔外科中机器学习相关的2234篇独特出版物	机器学习	牙科和口腔外科疾病	文献计量分析	传统机器学习算法和深度学习算法	文献数据	2234篇出版物
57	2025-06-10	Upper Airway Volume Predicts Brain Structure and Cognition in Adolescents 2025-Jun-03, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 PMID:40460372	研究论文	该研究通过深度学习模型分析儿童的上呼吸道体积，探讨其与认知能力和大脑结构的关系	首次在大型儿科队列中应用深度学习进行上呼吸道分割，揭示了上呼吸道体积与认知能力及大脑结构的关联	研究为横断面设计，无法确定因果关系	探究睡眠呼吸障碍儿童上呼吸道体积与认知功能及大脑结构的关系	11,875名9-10岁儿童	数字病理学	睡眠呼吸障碍	MRI	深度学习模型	医学影像	11,875名儿童，分析5,552,640个脑部MRI切片
58	2025-06-10	Multimodal deep learning for chemical toxicity prediction and management 2025-Jun-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95720-5 PMID:40461585	研究论文	本文提出了一种多模态深度学习方法，用于化学毒性的预测和管理	引入了结合化学性质数据和分子结构图像的集成研究数据集，并采用Vision Transformer (ViT)架构和多层感知机(MLP)进行多毒性预测，显著提高了预测性能	由于安全限制和化学数据的结构复杂性，全面的化学毒性预测数据集开发仍然有限	提高化学毒性预测的准确性	化学毒性的多标签预测	机器学习	NA	深度学习	Vision Transformer (ViT), Multilayer Perceptron (MLP)	图像, 数值数据	NA
59	2025-06-10	Predicting ustekinumab treatment response in Crohn's disease using pre-treatment biopsy images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf301 PMID:40366737	研究论文	提出一种基于预治疗活检图像的深度学习方法，用于预测克罗恩病患者对ustekinumab的治疗反应	采用聚类增强的弱监督学习框架，结合DenseNet分类器和多实例学习方法，提高了预测性能并增强了可解释性	需要进一步验证在更大样本量和其他生物疗法中的泛化能力	预测克罗恩病患者对ustekinumab的治疗反应	克罗恩病患者的预治疗全切片图像	数字病理学	克罗恩病	全切片图像分析	DenseNet, 多实例学习	图像	独立测试集（具体数量未提及）
60	2025-06-10	TRENDY: gene regulatory network inference enhanced by transformer 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf314 PMID:40408160	research paper	介绍了一种名为TRENDY的新型基因调控网络推断方法，该方法整合了transformer模型以增强基于机制的WENDY方法	首次将transformer模型整合到基因调控网络推断中，提升了现有方法的性能	未提及具体的数据集规模或实验限制	提高基因调控网络推断的准确性和效率	基因表达数据和基因调控网络	生物信息学	NA	transformer模型	transformer	基因表达数据	NA