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	2025-07-28	A Multi-Modal Pelvic MRI Dataset for Deep Learning-Based Pelvic Organ Segmentation in Endometriosis 2025-Jul-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05623-3 PMID:40707497	研究论文	本研究提出了一个新的女性盆腔MRI多中心数据集，用于子宫内膜异位症的深度学习盆腔器官分割，并展示了两种自动分割管线的基线性能	提出了一个新的多序列子宫内膜异位症MRI数据集，并评估了两种自动分割方法（nnU-Net和RAovSeg）的性能	研究中使用的数据集样本量相对较小（51例和81例），且部分数据仅来自单一中心	开发自动分割方法以支持子宫内膜异位症的MRI研究	女性盆腔MRI数据，特别是子宫、卵巢和子宫内膜异位瘤的分割	数字病理	子宫内膜异位症	MRI	nnU-Net, RAovSeg	MRI图像	51例多中心数据集和81例单中心数据集
582	2025-07-28	AI-CMCA: a deep learning-based segmentation framework for capillary microfluidic chip analysis 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11508-7 PMID:40691244	研究论文	介绍了一种基于深度学习的毛细管微流控芯片分析框架AI-CMCA，用于自动化流体路径检测和追踪	结合迁移学习特征初始化、编码器-解码器语义分割和连续帧分析，实现高精度流体路径追踪，相比手动方法显著提升效率和一致性	未明确说明对不同类型微流控芯片的泛化能力	开发自动化毛细管微流控芯片流体分析工具	毛细管微流控芯片中的流体路径	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, PAN, FPN, PSP-Net, DeepLabV3+	图像	NA
583	2025-07-28	An ensemble deep learning model for author identification through multiple features 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11596-5 PMID:40691694	研究论文	提出了一种结合多种特征的自注意力加权集成深度学习框架，用于提高作者身份识别的准确性和稳定性	通过自注意力机制智能结合多种写作风格表示（统计特征、TF-IDF向量和Word2Vec嵌入），动态学习每种特征类型的重要性	仅在两个数据集上进行了测试，样本量和作者数量有限	提高自然语言处理中作者身份识别的准确性和稳定性	文本数据中的作者身份识别	自然语言处理	NA	TF-IDF, Word2Vec, 自注意力机制	CNN, 自注意力加权集成框架	文本	两个数据集（Dataset A包含4位作者，Dataset B包含30位作者）
584	2025-07-28	Improving mortality prediction after radiotherapy with large language model structuring of large-scale unstructured electronic health records 2025-Jul-19, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111052 PMID:40692078	研究论文	本研究利用大型语言模型（LLM）对大规模非结构化电子健康记录（EHR）进行结构化处理，以提高放疗后患者死亡率预测的准确性	使用开源LLM对非结构化EHR数据进行单次学习结构化处理，显著提升了生存预测模型的准确性和可解释性	研究依赖于特定医疗中心的数据，外部验证样本量相对较小（852例）	提高放疗后患者死亡率预测的准确性，优化临床决策	接受放疗的癌症患者	自然语言处理	癌症	大型语言模型（LLM）	深度学习模型	非结构化电子健康记录（EHR）	34,276例放疗患者（主要数据集）+852例外部验证患者
585	2025-07-28	The Chest X- Ray: The Ship has Sailed, But Has It? 2025-Jul-01, Journal of insurance medicine (New York, N.Y.) DOI:10.17849/insm-52-1-21-22.1 PMID:40047110	research paper	本文探讨了胸部X光片（CXR）在深度学习技术应用下是否能为保险承保风险分析增加额外价值	探讨了深度学习技术如何可能使传统的CXR重新成为保险风险评估的有价值工具	未具体说明深度学习技术的应用细节或实证结果	评估CXR在深度学习技术辅助下对保险承保风险分析的潜在价值	胸部X光片（CXR）和保险承保风险分析	machine learning	NA	deep learning	NA	image	NA
586	2025-07-28	Deep Learning Algorithms to Predict Differential Renal Function <40% in Unilateral Hydronephrosis Based on Key Parameters of Urinary Tract Ultrasound 2025-06, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.04.009 PMID:40210002	研究论文	本研究通过深度学习算法预测单侧肾积水患儿肾功能差异<40%的情况，基于尿路超声关键参数	首次将机器学习模型（如SVM）应用于基于尿路超声参数预测肾功能差异<40%的研究，并展示了较高的预测准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；样本仅来自单一科室，可能影响结果的普适性	探索尿路超声参数在预测肾功能差异<40%中的价值，以辅助手术决策	802名单侧肾积水患儿	机器学习	肾积水	尿路超声检查	随机森林、逻辑回归、SVM	超声参数数据	802名患儿
587	2025-07-28	Fully volumetric body composition analysis for prognostic overall survival stratification in melanoma patients 2025-May-12, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06507-1 PMID:40355935	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的身体成分分析在预测黑色素瘤患者总体生存期中的应用	利用基线CT扫描进行全体积身体成分分析，识别出与预后相关的身体成分特征	需要外部验证以确认结果的普遍适用性	预测黑色素瘤患者的总体生存期，为治疗决策提供支持	黑色素瘤患者	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	深度学习网络	CT图像	495名患者（内部验证），428名患者（外部验证）
588	2025-07-28	Artificial Intelligence-Based Total Mesorectal Excision Plane Navigation in Laparoscopic Colorectal Surgery 2022-05-01, Diseases of the colon and rectum DOI:10.1097/DCR.0000000000002393 PMID:35170546	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的图像引导导航系统，用于直肠癌手术中的全直肠系膜切除平面导航	首次使用基于深度学习的图像引导导航系统在全直肠系膜切除平面中识别疏松结缔组织作为解剖标志	训练数据仅有600张图像，需要更多图像来提高识别准确率	开发辅助外科医生识别全直肠系膜切除平面的导航系统	32名接受腹腔镜左侧结直肠切除术的患者	数字病理	直肠癌	深度学习语义分割	深度学习模型	图像	32名患者的600张标注图像
589	2025-07-26	Deep Learning-Based Prediction of Glaucoma Severity and Progression Using Imo/TEMPO Screening Program 2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100805 PMID:40697390	研究论文	开发了一种名为DeepISP的深度学习模型，用于基于快速筛查视野测量（Imo/TEMPO筛查程序）预测Humphrey视野分析仪（HFA）的综合视野信息	开发了DeepISP模型，能够预测当前视野状态和视野进展风险，仅需一次快速ISP测试即可筛查和优先处理青光眼患者	研究样本来自特定医院的有限患者群体，可能影响模型的泛化能力	预测青光眼的严重程度和进展风险，为临床干预提供高效筛查工具	112名患者提供的187个实际ISP测试和883名患者提供的3470个合成ISP测试	数字病理学	青光眼	深度学习	多任务神经网络	图像	187个实际ISP测试和3470个合成ISP测试
590	2025-07-26	SpatialCVGAE: Consensus Clustering Improves Spatial Domain Identification of Spatial Transcriptomics Using VGAE 2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00676-1 PMID:39680300	研究论文	提出了一种名为SpatialCVGAE的共识聚类框架，用于提高空间转录组数据的空间域识别稳定性和准确性	采用变分图自编码器（VGAE）学习多个潜在表示，并通过共识聚类方法整合聚类结果，提高了模型的稳定性和鲁棒性	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	解决空间转录组数据聚类中的不稳定性和噪声问题	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组技术（SRT）	变分图自编码器（VGAE）	基因表达数据和空间图数据	未提及具体样本数量，但使用了公开数据集
591	2025-07-26	EnDM-CPP: A Multi-view Explainable Framework Based on Deep Learning and Machine Learning for Identifying Cell-Penetrating Peptides with Transformers and Analyzing Sequence Information 2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00673-4 PMID:39714579	研究论文	提出了一种结合深度学习和机器学习的多视角可解释框架EnDM-CPP，用于识别细胞穿透肽(CPPs)并分析序列信息	结合了Transformer架构的语言模型特征(ProtT5和ESM-2)与序列特征，并融合了多种机器学习算法和卷积神经网络	NA	开发计算方法来预测潜在的细胞穿透肽(CPPs)，以促进CPPs在治疗中的应用	细胞穿透肽(CPPs)	机器学习	NA	ProtT5, ESM-2, CPRS, Hybrid PseAAC, KSC	SVM, CatBoost, CNN, TextCNN, Logistic Regression	序列数据	合并了三个CPP基准数据集(CPPsite 2.0, MLCPP 2.0和CPP924)
592	2025-07-26	MultiKD-DTA: Enhancing Drug-Target Affinity Prediction Through Multiscale Feature Extraction 2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00697-4 PMID:40019659	研究论文	本文提出了一种创新的深度学习架构MultiKD-DTA，用于增强药物-靶标亲和力预测	结合图神经网络、预训练大规模蛋白质模型和注意力机制，通过多尺度特征提取提升预测性能	未提及具体局限性	提高药物-靶标相互作用(DTI)亲和力预测的准确性	药物分子和蛋白质靶标	机器学习	NA	图神经网络、预训练模型(ESM-2)、双向LSTM	GNN、CNN、LSTM	分子结构图、蛋白质序列	两个公开数据集
593	2025-07-26	iEnhancer-GDM: A Deep Learning Framework Based on Generative Adversarial Network and Multi-head Attention Mechanism to Identify Enhancers and Their Strength 2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00703-9 PMID:40335860	研究论文	开发了一个名为iEnhancer-GDM的深度学习框架，用于识别增强子及其强度	结合了生成对抗网络（WGAN-GP）和多头注意力机制，解决了增强子训练数据集规模有限的问题	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他类型数据上的泛化能力	精确识别增强子并预测其强度，以帮助理解增强子的功能及其在基因组学中的关联	增强子DNA序列	机器学习	NA	WGAN-GP, dna2vec嵌入, 多尺度CNN, 双向LSTM, 多头注意力机制	GAN, CNN, LSTM	DNA序列数据	NA
594	2025-07-26	ResNeXt-Based Rescoring Model for Proteoform Characterization in Top-Down Mass Spectra 2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00701-x PMID:40381130	研究论文	提出了一种基于ResNeXt的深度学习模型PrSMBooster，用于在蛋白质形态表征中对蛋白质形态谱匹配(PrSM)进行重新评分	PrSMBooster作为一种集成方法，整合了四种机器学习模型（逻辑回归、XGBoost、决策树和支持向量机）作为弱学习器来获取PrSM特征，并将这些特征输入ResNeXt模型进行最终重新评分	缺乏明确的参考集使得结果标准化变得复杂	提高蛋白质形态表征的准确性	蛋白质形态谱匹配(PrSM)	机器学习	NA	质谱分析	ResNeXt, 逻辑回归, XGBoost, 决策树, 支持向量机	质谱数据	47个独立质谱数据集，来自不同物种
595	2025-07-26	NPI-HetGNN: A Prediction Model of ncRNA-Protein Interactions Based on Heterogeneous Graph Neural Networks 2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00716-4 PMID:40455400	研究论文	提出了一种基于异构图神经网络的ncRNA-蛋白质相互作用预测模型NPI-HetGNN	结合了ncRNA和蛋白质的序列特性及异质连接拓扑结构，引入了能量约束自注意力模块以增强特征提取能力	缺乏湿实验室验证条件，仅进行了计算验证	探索ncRNA-蛋白质相互作用以研究广泛的生物学特征和相关疾病	ncRNA和蛋白质	机器学习	NA	异构图神经网络	HetGNN	序列数据和网络拓扑数据	四个基准数据集
596	2025-07-26	Harnessing deep learning for fusion-based heavy metal contamination index prediction in groundwater 2025-Sep, Journal of contaminant hydrology IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.jconhyd.2025.104672 PMID:40675024	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的融合框架，用于预测地下水中的重金属污染指数	采用深度神经网络（DNN）结合数据融合技术，首次将五种水污染指数整合为一个统一的复合指标，并显著提高了预测精度	研究仅针对伊朗Zanjan的Gultepe-Zarrinabad子流域，可能限制了结果的普适性	开发一种AI支持的环境监测方法，以促进可持续水资源管理	地下水中的锰（Mn）、铁（Fe）、砷（As）和铅（Pb）污染	机器学习	NA	数据融合和深度神经网络	DNN, DT, KNN, ANN	水质指标数据	伊朗Zanjan的Gultepe-Zarrinabad子流域的地下水样本
597	2025-07-26	Continuous noninvasive blood pressure estimation using tissue blood flow measured by diffuse correlation spectroscopy 2025-Sep, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0266243 PMID:40697813	研究论文	本研究提出了一种利用扩散相关光谱（DCS）测量组织血流（BF）并通过深度学习模型（BFBP）实现连续无创血压监测的新方法	首次将DCS测量的组织血流与深度学习模型结合，实现连续无创血压估计	样本量较小（12名受试者），需进一步扩大验证	开发一种连续无创血压监测技术	人体血压和组织血流	生物医学工程	心血管疾病	扩散相关光谱（DCS）	深度学习（BFBP模型）	光学信号和血压数据	12名受试者
598	2025-07-26	Research on the potential of the deep learning-based "decomposition-optimization-reconstruction" method in runoff prediction for typical climate- and human-regulated basins in northern China 2025-Sep, Journal of contaminant hydrology IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.jconhyd.2025.104655 PMID:40561564	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的'分解-优化-重构'方法，用于中国北方典型气候和人类调节流域的径流预测	结合变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化算法(WOA)优化双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)，构建VMD-WOA-BiLSTM组合模型，显著提高了径流预测的准确性	模型在上游径流预测表现优于下游，且在不同季节的预测性能存在差异，可能与径流的季节性特征及模型固有预测能力有关	提高中国北方气候和人类活动影响流域的径流预测精度	中国北方典型气候和人类调节流域，特别是半干旱地区的海拉尔河流域和大黑河流域	机器学习	NA	变分模态分解(VMD), 鲸鱼优化算法(WOA)	双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)	径流时间序列数据	海拉尔河流域和大黑河流域的径流数据
599	2025-07-26	Impact of prompting on large language model performance: ChatGPT-4 performance on the 2023 hand surgery self-assessment examination 2025-Sep, Journal of hand and microsurgery IF:0.3Q4 DOI:10.1016/j.jham.2025.100326 PMID:40708759	研究论文	本研究评估了ChatGPT-4在2023年手外科自我评估考试中的表现，并探讨了提示工程对其性能的影响	首次评估GPT-4在手外科专业考试中的表现，并测试了通过提示工程（提供历史考试数据）能否提升模型性能	研究样本仅限于手外科领域的单一考试，视频类问题被排除在外，且提示前后的性能提升未达到统计学显著性	评估大型语言模型在专业医学考试中的应用潜力	ChatGPT-4模型在手外科自我评估考试中的表现	自然语言处理	NA	提示工程（prompt engineering）	GPT-4	文本和图像	2023年手外科自我评估考试的全部文本和图像问题（视频问题除外）以及2014-2020年的5个历史考试数据集
600	2025-07-26	Diffraction-informed deep learning for molecular-specific holograms of breast cancer cells 2025-Sep, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0246495 PMID:40708806	研究论文	本文介绍了一种名为HoloNet的新型深度学习架构，专门设计用于直接分析细胞诊断中的衍射图像	HoloNet能够捕捉多尺度特征，在识别复杂全息图中明确定义区域方面优于传统卷积神经网络，并成功应用于乳腺癌细胞类型的分类和分子标记强度的量化	NA	解决透镜自由数字在线全息术(LDIH)产生的衍射图像复杂性对人类解释的挑战和计算重建耗时的问题	乳腺癌细胞	数字病理学	乳腺癌	透镜自由数字在线全息术(LDIH)	HoloNet(深度学习架构)	衍射图像(全息图)	NA