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
581	2025-05-15	Predicting the structures of cyclic peptides containing unnatural amino acids by HighFold2 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf202 PMID:40350698	研究论文	本文介绍了一种名为HighFold2的新模型，用于准确预测含有非天然氨基酸的环肽的三维结构	HighFold2基于AlphaFold-Multimer框架，首次将预定义的刚性基团及其初始原子坐标从天然氨基酸扩展到非天然氨基酸，并引入额外的神经网络来表征肽的原子级特征，同时构建了基于不同环化约束的环肽相对位置编码矩阵	NA	推进基于环肽的药物发现，通过准确预测含有非天然氨基酸的环肽的三维结构	含有非天然氨基酸的环肽及其与蛋白质的复合物	机器学习	NA	深度学习	HighFold2（基于AlphaFold-Multimer框架）	蛋白质结构数据	NA
582	2025-05-15	An inherently interpretable AI model improves screening speed and accuracy for early diabetic retinopathy 2025-May, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000831 PMID:40354306	研究论文	本文开发了一种内在可解释的深度学习模型，用于早期糖尿病视网膜病变的筛查，提高了筛查速度和准确性	提出了一种内在可解释的深度学习模型，直接在其网络架构中建模糖尿病视网膜病变的局部证据，超越了传统的黑盒模型和后解释技术	研究主要基于回顾性数据，前瞻性临床验证仍需进一步研究	开发一种内在可解释的AI模型，用于早期糖尿病视网膜病变的筛查和临床决策支持	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	数字病理	糖尿病视网膜病变	深度学习	DNN	图像	34,350张高质量眼底图像（训练集）+ 10个外部数据集（验证集）+ 65张带注释的图像（分析用）
583	2025-05-15	Automated Lightweight Model for Asthma Detection Using Respiratory and Cough Sound Signals 2025-May-01, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091155 PMID:40361974	研究论文	本研究利用AI分析咳嗽和呼吸声音信号，开发了一种轻量级深度学习模型，用于区分哮喘、COPD和健康受试者	首次提出利用双重声学信号结合多种机器学习算法（RF、SVM、DT、NN、KNN）和多数投票集成技术来提高哮喘诊断准确率	NA	开发基于AI的诊断系统，准确区分哮喘、COPD和健康状态，以提升早期检测和临床管理	哮喘和COPD患者以及健康受试者的咳嗽和呼吸声音信号	机器学习	哮喘和COPD	Gabor时频变换用于特征提取，NCA用于特征选择	RF, SVM, DT, NN, KNN及集成模型	声音信号	NA
584	2025-05-15	EM-DeepSD: A Deep Neural Network Model Based on Cell-Free DNA End-Motif Signal Decomposition for Cancer Diagnosis 2025-May-01, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091156 PMID:40361973	研究论文	提出了一种基于cfDNA末端基序信号分解的深度学习模型EM-DeepSD，用于提高癌症诊断的准确性	开发了EM-DeepSD框架，结合信号分解、机器学习和深度学习模块，优化癌症诊断性能，并适应不同的测序模式	样本量相对较小（146名癌症患者和122名非癌症对照）	提高基于cfDNA末端基序的癌症诊断准确性	癌症患者和非癌症对照的cfDNA样本	数字病理学	癌症	5hmCS和BR-cfDNA-Seq	深度学习框架（EM-DeepSD和EM-DeepSSA）	cfDNA测序数据	146名癌症患者和122名非癌症对照
585	2025-05-15	CNN-LSTM-Based Damage Localization of Plate Structure 2025-May-01, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18092081 PMID:40363584	research paper	提出一种结合CNN和LSTM的创新方法，用于板结构损伤定位	首次将CNN与LSTM联合应用于损伤检测领域，通过将一维信号转换为二维灰度图像并利用LSTM的记忆机制，实现了损伤位置的精确坐标预测	仅在铝板上进行了实验验证，未涉及其他材料或更复杂的结构	解决传统板结构损伤识别方法中特征提取不精确和损伤定位不准确的问题	铝板结构	machine learning	NA	CNN, LSTM	CNN-LSTM	一维信号转换的二维灰度图像	铝板实验数据（具体数量未提及）
586	2025-05-15	Advanced Deep Learning Approaches in Detection Technologies for Comprehensive Breast Cancer Assessment Based on WSIs: A Systematic Literature Review 2025-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091150 PMID:40361968	系统综述	本文系统综述了2020年至2024年间基于深度学习的乳腺癌检测方法，特别关注全切片图像（WSIs）的应用	提出了一个五维评估框架，涵盖准确性、鲁棒性、可解释性、计算效率和注释质量，以促进临床相关性和模型发展	研究局限于2020年至2024年间发表的39项同行评审研究，可能未涵盖所有相关研究	优化和转化基于WSIs的技术到乳腺癌综合评估的临床工作流程	乳腺癌的早期检测和诊断	数字病理学	乳腺癌	深度学习	NA	图像（WSIs）	39项研究和20个广泛使用的WSI数据集
587	2025-05-15	Postural Analysis in Ventral and Dorsal Decubitus Babies Using Deep Learning Techniques: A Protocol Study 2025-Apr-30, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14093096 PMID:40364127	研究论文	使用深度学习技术分析0至6个月大婴儿在俯卧和仰卧姿势中的体位，以确定客观的体位评估参数	首次将人工智能技术应用于婴儿体位分析，旨在通过深度学习技术定义不同年龄段婴儿的支撑区域	研究为横断面观察性研究，样本量未明确说明，可能限制结果的普遍性	开发客观有效的婴儿体位评估工具，以早期发现运动或体位发育延迟	0至6个月大的婴儿	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
588	2025-05-15	Non-Invasive Jaundice Screening Using AI: Machine Learning Analysis of Sclera and Urine Images 2025-Apr-30, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14093125 PMID:40364159	研究论文	本研究开发了一种基于AI的非侵入性黄疸筛查方法，通过分析巩膜和尿液图像来预测黄疸，并与传统血液检测的准确性进行比较	利用巩膜和尿液图像进行非侵入性黄疸筛查，并采用多种机器学习和深度学习算法进行预测，其中DeepSets模型表现出最高的预测性能	样本量较小（57名肝病患者和31名对照），且为回顾性研究	开发一种非侵入性黄疸筛查方法，以减少对传统血液检测的依赖	肝病患者和健康对照者	计算机视觉	肝病	机器学习和深度学习算法（Decision Tree, Random Forest, XGBoost, DeepSets, ResNet）	DeepSets, Random Forest	图像（巩膜和尿液）	88名参与者（57名肝病患者和31名对照）
589	2025-05-15	Monitoring Double-Cropped Extent with Remote Sensing in Areas with High Crop Diversity 2025-Apr-30, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14091362 PMID:40364389	研究论文	本文开发并应用了一种低成本、可扩展的方法，利用卫星（Landsat）影像在田间尺度上识别双季种植	结合机器学习方法与专家标注，提出了一种在高作物多样性区域识别双季种植的新方法，并展示了深度学习模型在此类环境中的高准确性	研究仅针对美国华盛顿州的一个地区，可能无法直接推广到其他地理或气候条件不同的区域	开发一种可靠的方法来监测高作物多样性区域的双季种植范围，以支持粮食安全和资源管理决策	美国华盛顿州太平洋西北部一个干旱地区的双季种植农田	遥感	NA	卫星遥感（Landsat影像）	深度学习模型	卫星影像时间序列数据	研究区域种植了超过60种不同类型的作物，包括干草、水果、蔬菜和谷物
590	2025-05-15	Exploring deep learning in phage discovery and characterization 2025-Apr-29, Virology IF:2.8Q3 DOI:10.1016/j.virol.2025.110559 PMID:40359589	review	本文探讨了深度学习在噬菌体发现和表征中的应用及其对噬菌体研究的革命性影响	介绍了神经网络算法和预训练语言模型（如BERT）在病毒宏基因组组装基因组（vMAGs）重建中的应用	讨论了基于深度学习的宏基因组算法的局限性	探索深度学习在噬菌体发现和表征中的应用及其潜力	噬菌体及其在细菌群体塑造、生物技术和医疗中的应用	machine learning	NA	深度学习、神经网络算法、预训练语言模型（如BERT）	BERT	metagenomic data	NA
591	2025-05-15	Identifying Key Predictors of Sarcopenic Obesity in Italian Severely Obese Older Adults: Deep Learning Approach 2025-Apr-29, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14093069 PMID:40364101	研究论文	本研究旨在通过深度学习神经网络识别意大利严重肥胖老年人中肌肉减少性肥胖（SO）的关键预测因子	首次在严重肥胖老年人群中应用深度学习模型识别SO的关键预测因子，并展示了深度学习在SO诊断和风险评估中的潜力	样本量相对较小，且研究设计为横断面研究，无法确定因果关系	识别严重肥胖老年人群中肌肉减少性肥胖的关键预测因子	意大利住院的严重肥胖老年人	数字病理学	老年疾病	深度学习	神经网络	临床参数和身体成分数据	未明确提及具体样本量，但分析了42个独立变量
592	2025-05-15	Construction and Evaluation of an Artificial Intelligence Assistant Decision-Making System Focused on the Treat-to-Target Framework and Full Process Management for Atopic Dermatitis: Study Protocol for a Randomized Controlled Trial 2025-Apr-27, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14093015 PMID:40364047	研究论文	本研究旨在构建和评估一个基于人工智能的辅助决策系统，用于特应性皮炎的目标治疗和全程管理	结合深度学习模型和移动应用形式的人工智能辅助决策系统，实现特应性皮炎的目标治疗和患者自我管理	研究尚未完成，实际效果需通过随机对照试验验证	改善特应性皮炎的管理效果，实现目标治疗策略	中重度特应性皮炎患者	数字病理学	特应性皮炎	深度学习	AI模型（具体架构未说明）	临床数据、患者报告结果	232名中重度特应性皮炎患者
593	2025-05-15	From Morphology to Gene Expression Profiling in Mycosis Fungoides: Is It Still a Diagnostic Challenge? 2025-Apr-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091089 PMID:40361907	review	本文综述了蕈样肉芽肿（MF）最重要的临床病理特征，并探讨了人工智能在皮肤淋巴瘤诊断中的应用前景	结合最新的医学文献，探讨了深度学习在MF诊断中的潜在应用，并提出了基因组表达分析在MF发病机制和早期诊断中的重要性	MF的诊断仍然具有挑战性，特别是在早期病例中，基因改变主要在疾病晚期被发现，其对于疾病起始的重要性尚不明确	总结MF的临床病理信息以提高诊断准确性，特别是在早期病例中	蕈样肉芽肿（MF）及其诊断方法	digital pathology	mycosis fungoides	deep learning, genome-wide expression profiling	NA	histological features, clinical data, gene expression data	NA
594	2025-05-15	The Effectiveness of Deep Learning in the Differential Diagnosis of Hemorrhagic Transformation and Contrast Accumulation After Endovascular Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke Patients 2025-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091080 PMID:40361898	research paper	该研究利用深度学习技术在急性缺血性卒中患者血管内血栓切除术后，通过非对比计算机断层扫描图像区分出血性转化和对比剂积聚	首次使用多种CNN架构模型对急性缺血性卒中患者术后NCCT图像中的高密度区域进行自动分类，并比较了不同模型的性能	样本量相对较小（52名患者），且所有数据来自单一机构	开发一种能够准确区分血管内血栓切除术后出血性转化和对比剂积聚的自动化诊断方法	急性缺血性卒中患者术后NCCT图像中的高密度区域	digital pathology	cardiovascular disease	NCCT成像	CNN（包括DenseNet201、InceptionResNet、InceptionV3、NASNetLarge、ResNet50、ResNet101、VGG16、VGG19和Xception）	医学影像	52名患者（21名女性和31名男性）的556张图像
595	2025-05-15	Rapid and Efficient Screening of Helicobacter pylori in Gastric Samples Stained with Warthin-Starry Using Deep Learning 2025-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091085 PMID:40361903	research paper	该研究提出了一种结合特征金字塔网络和ResNet架构的深度学习算法，用于在Warthin-Starry染色的胃活检数字化图像中自动快速检测幽门螺杆菌	算法显著减少了诊断周转时间，提高了诊断准确性，尤其对经验不足的人员支持明显	NA	开发一种自动快速检测幽门螺杆菌的方法，以减少诊断周转时间并提高准确性	Warthin-Starry染色的胃活检数字化图像	digital pathology	gastric cancer	deep learning	FPN, ResNet	image	NA
596	2025-05-15	A Multivariate Linear Regression-Based Ultrasonic Non-Destructive Evaluating Method for Characterizing Weld Tensile Strength Properties 2025-Apr-24, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18091925 PMID:40363429	研究论文	提出了一种基于多元线性回归的超声波无损评估方法，用于表征焊缝的拉伸强度特性	使用超声波无损检测技术结合多元线性回归模型预测焊缝拉伸强度，克服了传统破坏性测试的局限性	方法的准确率为76.3%，仍有提升空间	开发一种无损评估焊缝拉伸强度的方法	X80钢管的焊缝	无损检测	NA	超声波检测	多元线性回归(MLR)	声学信号	240个测量点
597	2025-05-15	Developments in Deep Learning Artificial Neural Network Techniques for Medical Image Analysis and Interpretation 2025-Apr-23, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091072 PMID:40361891	review	本文探讨了深度学习在医学图像分析中的最新进展，包括各种神经网络技术的应用及其挑战	综述了多种深度学习模型（如CNN、RNN、GAN、U-Net、ViT等）在医学图像分析中的应用，并讨论了未来研究方向	面临数据可用性、模型可解释性、过拟合和计算需求等关键挑战，以及模型信任、数据隐私和伦理问题	探索深度学习技术在医学图像分析中的应用及其潜力，以提高诊断准确性	医学图像分析技术及其应用	digital pathology	NA	深度学习	CNN, RNN, GAN, U-Net, ViT	医学图像（MRI、CT、US、X-ray等）	NA
598	2025-05-15	Classification of Intraoral Photographs with Deep Learning Algorithms Trained According to Cephalometric Measurements 2025-Apr-22, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15091059 PMID:40361877	研究论文	本研究评估了基于实际头影测量数据训练的深度学习算法在口腔内临床照片分类中的应用	首次利用头影测量数据训练深度学习模型对口腔内照片进行分类	分类准确率在不同测量指标间存在较大波动（33.33%-99.00%）	探索深度学习在口腔正畸诊断中的应用潜力	990名患者的侧位头影测量片和右侧口腔内图像	数字病理	口腔正畸	深度学习	DenseNet, EfficientNet, Inception, MobileNet, NasNet, ResNet, VGG, Xception	图像	990名患者
599	2025-05-15	A Novel Artificial Intelligence-Based Mobile Application for Pediatric Weight Estimation 2025-Apr-22, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14092873 PMID:40363905	研究论文	开发并评估了一款基于人工智能的移动应用，用于儿科体重估计	利用MoveNet的人体姿态估计和深度神经网络回归模型开发新型体重预测应用，替代传统需要全身伸展的测量工具	研究仅针对1个月至12岁的儿科患者，未涵盖其他年龄段	开发一种在紧急情况下准确估计儿科患者体重的替代工具	1个月至12岁的儿科患者	计算机视觉	NA	MoveNet人体姿态估计，DNN回归模型	DNN	图像	1335名儿科参与者（57.4%男孩，42.6%女孩）
600	2025-05-15	EBMGP: a deep learning model for genomic prediction based on Elastic Net feature selection and bidirectional encoder representations from transformer's embedding and multi-head attention pooling 2025-Apr-19, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-04894-z PMID:40253568	研究论文	提出了一种基于Elastic Net特征选择和双向编码器表示转换器嵌入与多头注意力池化的深度学习模型EBMGP，用于基因组预测	结合Elastic Net特征选择、双向编码器表示转换器嵌入和多头注意力池化，显著提高了基因组预测的准确性和计算效率	未提及具体局限性	通过基因组预测加速育种程序，减少世代间隔	植物和动物的基因组数据	机器学习	NA	Elastic Net特征选择、双向编码器表示转换器嵌入、多头注意力池化	EBMGP	基因组数据	四个不同的植物和动物数据集