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	2025-08-29	Deep learning-based fully automatic screening of carotid artery plaques in computed tomography angiography: a multicenter study 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.015 PMID:38789330	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的算法，用于在CT血管造影图像中自动检测和分类颈动脉斑块	提出了一种全自动的两步深度学习系统，结合改进的3D-UNet和ResUNet架构，实现了颈动脉斑块的检测与三元分类	回顾性研究设计，样本量相对有限（400例患者），需进一步前瞻性验证	开发自动化工具以辅助放射科医生进行颈动脉斑块筛查	颈动脉斑块（CAPs）	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影（CTA）	3D-UNet, ResUNet	医学影像	400例患者（300例来自中心Ⅰ，100例来自中心Ⅱ）
42	2025-08-29	Radiomics model and deep learning model based on T1WI image for acute lymphoblastic leukemia identification 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.017 PMID:38796378	研究论文	本研究开发了基于T1WI图像的放射组学和深度学习模型，用于准确识别急性淋巴细胞白血病	结合放射组学特征和EfficientNet-B3深度学习网络，在急性淋巴细胞白血病识别中实现高精度诊断	样本量相对有限（604例），且仅基于单一影像序列（T1WI）进行分析	开发高精度的医学影像分析模型用于急性淋巴细胞白血病的检测	急性淋巴细胞白血病患者和正常儿童的脑部磁共振数据	医学影像分析	急性淋巴细胞白血病	磁共振成像（T1WI）、放射组学特征提取、深度学习	SVM、EfficientNet-B3	医学影像	604例脑部磁共振数据（ALL组和正常儿童组）
43	2025-08-29	Using a comprehensive atlas and predictive models to reveal the complexity and evolution of brain-active regulatory elements 2024-05-24, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adj4452 PMID:38781344	研究论文	通过整合表观遗传数据构建大脑顺式调控元件图谱，并利用深度学习模型解析其序列语法与进化特征	结合深度学习预测谱系特异性转录因子结合位点对细胞类型特异性调控的贡献，并揭示大脑调控元件主要通过保守序列内突变而非全新序列产生	NA	解析精神病相关非编码变异的功能机制与进化起源	人类大脑中的胶质细胞与神经元调控元件	生物信息学	精神疾病	深度学习、表观遗传数据分析	深度学习模型	基因组序列与表观遗传数据	PsychENCODE联盟提供的多种脑细胞类型数据（含患者与健康对照）
44	2025-08-29	Geometric Scattering on Measure Spaces 2024-May, Applied and computational harmonic analysis IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.acha.2024.101635 PMID:40686586	研究论文	提出了一种在测度空间上的统一几何散射变换框架，扩展了传统散射变换到非欧几里得数据结构	建立了适用于测度空间的通用几何散射模型，包含新不变性准则，并提出了从随机采样构建数据驱动图的方法	NA	深化对几何深度学习架构的理论理解，特别是散射变换的稳定性和不变性	测度空间、非欧几里得数据结构（如有向图、带符号图、带边界流形）	机器学习	NA	散射变换、扩散映射	几何散射变换	图数据、流形数据、高维数据	NA
45	2025-08-29	Inferring Metabolic States from Single Cell Transcriptomic Data via Geometric Deep Learning 2023-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570153 PMID:38105974	研究论文	提出基于几何深度学习的GEFMAP方法，利用单细胞转录组数据推断细胞代谢状态	首次将几何深度学习应用于代谢网络图结构，从单细胞转录组数据预测全局代谢通量和代谢途径	NA	解决单细胞代谢组学测量技术滞后问题，通过计算模型预测细胞代谢状态	单细胞转录组数据	计算生物学	NA	scRNAseq, 几何深度学习	几何深度学习模型	基因表达数据	NA
46	2025-08-29	Federated Transfer Learning for Low-dose PET Denoising: A Pilot Study with Simulated Heterogeneous Data 2023-Mar, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2022.3194408 PMID:37789946	研究论文	提出一种联邦迁移学习框架，用于处理模拟异构数据的低剂量PET图像去噪	首次将联邦迁移学习应用于低剂量PET去噪，解决了不同机构间数据分布差异大的问题	基于模拟数据的研究，尚未在真实临床数据上验证	开发一种能够利用异构低剂量PET数据进行去噪的隐私保护方法	低剂量PET图像数据	医学图像处理	NA	深度学习，联邦学习，迁移学习	深度学习模型	医学图像	模拟多机构数据
47	2025-08-29	Artificial Intelligence-Enhanced Smartwatch ECG for Heart Failure-Reduced Ejection Fraction Detection by Generating 12-Lead ECG 2022-Mar-08, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12030654 PMID:35328207	研究论文	开发并验证了一种基于人工智能的智能手表心电图技术，用于通过生成12导联心电图检测心力衰竭伴射血分数降低	利用生成对抗网络从异步2导联心电图合成10导联心电图，并结合卷积神经网络检测HFrEF，实现了智能手表ECG的高性能心力衰竭筛查	研究仅在两家医院进行，外部验证有限；阳性预测值较低(0.258)，可能存在假阳性问题	开发人工智能增强的智能手表心电图技术用于心力衰竭检测	成年患者（≥18岁）的心电图和超声心动图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图(ECG)、超声心动图、深度学习	GAN（生成对抗网络）、CNN（卷积神经网络）	心电图信号数据	医院A：137,673名患者的458,745份ECG（ECGT2T开发），38,643名患者的88,900份ECG（HFrEF检测开发）；医院B：755名患者（验证集）
48	2025-08-29	Using Deep-Learning Algorithms to Simultaneously Identify Right and Left Ventricular Dysfunction From the Electrocardiogram 2022-03, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2021.08.004 PMID:34656465	研究论文	开发深度学习模型，利用心电图数据同时识别左心室和右心室功能障碍	首次创建能够从心电图中全面量化左右心室功能障碍的深度学习模型，特别是填补了右心室功能评估工具的空白	模型性能在外部验证中略有下降（如LVEF分类的AUC从0.82降至0.73），且依赖自然语言处理提取的超声心动图报告数据	开发基于深度学习的工具，通过心电图快速评估左右心室功能，辅助诊断流程	来自5家纽约医院的患者心电图和超声心动图数据	机器学习	心血管疾病	深度学习，自然语言处理（NLP）	DL（深度学习模型）	心电图（ECG），文本报告	147,636名患者的715,890份心电图（左心室功能），148,227名患者的761,510份心电图（右心室功能）
49	2025-08-29	Fairness in Cardiac Magnetic Resonance Imaging: Assessing Sex and Racial Bias in Deep Learning-Based Segmentation 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.859310 PMID:35463778	研究论文	本研究首次大规模分析基于AI的心脏电影磁共振成像分割模型中的性别和种族偏见	首次在心脏电影磁共振分割领域系统评估深度学习模型的种族和性别偏见，并使用多变量回归和ANCOVA分析潜在混杂因素	研究基于UK Biobank数据库，该数据库种族不平衡（81%为白人），可能限制结果的泛化性	评估深度学习模型在心脏MRI分割中是否存在性别和种族偏见	5,903名UK Biobank受试者的心脏电影磁共振图像	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像（CMR），深度学习分割	深度学习模型	医学影像	5,903名受试者（61.5±7.1岁，52%男性，81%白人）
50	2025-08-29	The Application of Artificial Intelligence Technology in Art Teaching Taking Architectural Painting as an Example 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/8803957 PMID:35619771	研究论文	本研究探讨人工智能技术在艺术教学中的应用，以建筑绘画为例，提出了一种结合L-BFGS算法的轻量级深度学习模型	将L-BFGS优化算法首次应用于艺术教学领域，并实现了97-98%的高精度表现	NA	研究人工智能技术在艺术教学中的具体应用方法与效果	建筑绘画艺术教学	机器学习	NA	深度学习，L-BFGS算法，互联网技术，无线传感器网络(WSNs)	轻量级深度学习模型	图像数据	NA
51	2025-08-29	The 2019 n2c2/OHNLP Track on Clinical Semantic Textual Similarity: Overview 2020-Nov-27, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/23375 PMID:33245291	研究论文	本文概述了2019年n2c2/OHNLP临床语义文本相似性评测任务，包括数据集发布、参与团队表现及技术方法总结	首次在临床领域组织大规模语义文本相似性评测，并发布真实临床文本数据集	评测主要基于特定电子病历系统（GE和Epic）的文本，可能限制泛化能力	推动自然语言处理和生物医学信息学社区解决临床领域的语义文本相似性任务	临床文本句子对	自然语言处理	NA	语义文本相似性计算	BERT, XLNet	文本	1642对临床句子（来自GE和Epic电子病历系统）
52	2025-08-12	Deep learning with ensemble-based hybrid AI model for bipolar and unipolar depression detection using demographic and behavioral based on time-series data 2025-12, Dialogues in clinical neuroscience DOI:10.1080/19585969.2025.2524337 PMID:40588165	research paper	该研究提出了一种基于深度学习和集成学习的混合AI模型，用于通过人口统计和行为时间序列数据检测双相和单相抑郁症	结合了结构化人口统计特征与合成活动图时间序列数据，采用XGBoost集成和深度CNN进行建模，提高了分类性能和预测准确性	尚未经过临床验证，仅作为未来真实世界数据集研究的方法学基础	开发自动化检测双相和单相抑郁症的方法	双相和单相抑郁症患者	machine learning	geriatric disease	XGBoost, CNN, SHAP, Grad-CAM	hybrid AI model (XGBoost + CNN)	time-series data, demographic data	NA
53	2025-08-12	Deep learning-enhanced multi-modal modeling for electrosorption performance prediction via Nyquist plots 2025-Oct-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122069 PMID:40473194	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测Cr(VI)的去除效率和Cr(III)的再生效率，结合了不同退火温度下阴极电极的电化学特性及关键工艺参数	首次将Nyquist图电化学表征与关键工艺参数结合，构建多模态模型，并证明CNN在提高预测精度中的必要性	未明确说明样本量及模型在其他电吸附系统中的泛化能力	开发高精度预测电吸附系统性能的模型	流经式电吸附系统中的Cr(VI)和Cr(III)	机器学习	NA	电化学表征（Nyquist图）、ANN、CNN、SHAP分析	ANN、CNN	电化学数据、工艺参数	NA
54	2025-08-12	Study on predicting breast cancer Ki-67 expression using a combination of radiomics and deep learning based on multiparametric MRI 2025-Sep, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110401 PMID:40360135	研究论文	开发基于多参数乳腺MRI的放射组学和深度学习的多模态模型，用于预测乳腺癌术前Ki-67表达状态	结合放射组学和深度学习技术，开发多参数MRI模型，显著提高了预测Ki-67表达的准确性	样本量相对较小（176例患者），且未进行外部验证	预测乳腺癌术前Ki-67表达状态，以推进个体化治疗和精准医疗	176例浸润性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI（T1WI、DWI、T2WI、DCE-MRI）	深度学习模型	医学影像	176例浸润性乳腺癌患者
55	2025-08-12	Federated Learning for Renal Tumor Segmentation and Classification on Multi-Center MRI Dataset 2025-Sep, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29819 PMID:40384349	研究论文	本研究评估了联邦学习在多中心MRI数据集上用于肾肿瘤分割和分类的性能和可靠性	使用联邦学习（FL）作为隐私保护解决方案，在多中心数据集上训练深度学习模型，以解决数据共享限制问题	研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	评估联邦学习在肾肿瘤分割和分类中的性能	987名来自六家医院的患者（403名女性），其中73%患有恶性肾肿瘤	数字病理	肾肿瘤	MRI（T2加权成像和对比增强T1加权成像序列）	nnU-Net（分割）和ResNet（分类）	MRI图像	987名患者（785名训练，104名验证，99名测试）
56	2025-08-12	Refining cardiac segmentation from MRI volumes with CT labels for fine anatomy of the ascending aorta 2025-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00926-x PMID:40553227	研究论文	本研究评估了一种基于CT引导的MRI心脏分割细化方法，专注于保留Valsalva窦的详细形状	利用CT标签来细化MRI心脏分割，特别是针对Valsalva窦的复杂结构	定量分割精度略有下降，且无法验证Valsalva窦附近凸起结构的改进	提高心脏MRI分割的精度，特别是针对Valsalva窦等复杂结构	心脏MRI和CT图像	数字病理	心血管疾病	深度学习，非刚性配准	nnU-Net	MRI和CT图像	20个MRI体积和20个CT体积
57	2025-08-12	Content-based X-ray image retrieval using fusion of local neighboring patterns and deep features for lung disease detection 2025-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00932-z PMID:40610682	研究论文	本文介绍了一种基于内容的医学图像检索系统，用于检测和检索肺部疾病病例，以辅助医生和放射科医生进行临床决策	结合了基于纹理的特征（LBP）和深度学习特征（来自预训练的CNN模型），以优化图像检索性能	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高肺部疾病图像检索的准确性和效率，以支持临床决策	肺部疾病病例的X射线图像	数字病理学	肺部疾病	Local Binary Patterns (LBP), CNN	VGG-16, DenseNet121, InceptionV3	图像	NA
58	2025-08-12	AF3Score: A Score-Only Adaptation of AlphaFold3 for Biomolecular Structure Evaluation 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00653 PMID:40671257	研究论文	本文介绍了一种名为AF3Score的评分模型，该模型基于AlphaFold3改进，用于生物分子结构的评估	AF3Score通过直接输入坐标到置信度头部，绕过了基于扩散的结构模块，避免了现有AlphaFold2实现中的输入结构迭代细化导致的评分偏差	NA	开发一种更准确的生物分子结构评分方法	单体蛋白质、蛋白质-蛋白质复合物、从头设计的结合物、折叠切换蛋白质和蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold3	生物分子结构数据	在10个目标中的8个上进行了基准测试
59	2025-08-12	Transfer Learning for Predicting ncRNA-Protein Interactions 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00914 PMID:40679953	research paper	该论文提出了一种基于迁移学习的框架Transfer-RPI，用于预测非编码RNA与蛋白质的相互作用，以提高预测准确性	利用RiNALMo和ESM模型从RNA和蛋白质序列中提取全面特征，通过迁移学习增强小数据集上的预测性能	依赖于现有数据集的质量和规模，可能无法涵盖所有类型的ncRNA-蛋白质相互作用	开发一种高效准确的非编码RNA与蛋白质相互作用预测方法	非编码RNA与蛋白质的相互作用	machine learning	NA	transfer learning, deep feature learning	RiNALMo, ESM	RNA and protein sequences	RPI369, RPI488, RPI1807, RPI2241, and NPInter v2.0 datasets
60	2025-08-12	m5U-HybridNet: Integrating an RNA Foundation Model with CNN Features for Accurate Prediction of 5-Methyluridine Modification Sites 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01237 PMID:40693567	research paper	介绍了一种名为m5U-HybridNet的创新框架，用于准确预测RNA中的5-甲基尿苷修饰位点	结合了RNA基础模型（RNA-FM）和卷积神经网络（CNN）特征，实现了RNA m5U修饰位点的高精度识别	未提及具体局限性	提高RNA中5-甲基尿苷修饰位点的预测准确性	RNA中的5-甲基尿苷（m5U）修饰位点	computational biology	NA	RNA-FM, CNN	m5U-HybridNet（结合RNA-FM和CNN）	RNA序列数据	未提及具体样本数量