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
6081	2025-04-05	A Plantar Pressure Detection and Gait Analysis System Based on Flexible Triboelectric Pressure Sensor Array and Deep Learning 2025-01, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202405064 PMID:39473332	研究论文	开发了一种基于柔性摩擦电压力传感器阵列和深度学习的足底压力检测与步态分析系统	采用柔性、透气、可穿戴的静电纺丝纳米纤维膜作为足底压力传感器，并集成了32个FTPS到智能鞋垫中，实现了高灵敏度和无需外部电源的实时步态检测	未提及系统在极端环境下的性能表现或长期使用的耐久性测试	开发一种可穿戴、自供电的步态检测系统，用于人体健康评估和疾病早期诊断	足底压力与步态分析	机器学习	NA	静电纺丝纳米纤维膜技术	LSTM	压力传感器数据	未明确提及样本数量
6082	2025-04-05	Preoperative Ultrasound Radomics to Predict Posthepatectomy Liver Failure in Patients With Hepatocellular Carcinoma 2024-Dec, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.16559 PMID:39177192	研究论文	该研究开发了一种基于二维剪切波弹性成像和临床数据的深度学习方法，用于预测慢性乙型肝炎相关肝细胞癌患者术后肝功能衰竭的风险	提出了结合双模态超声特征和临床指标的深度学习模型PHLF-Net，采用渐进式训练策略，并在多个独立测试集中验证了其有效性	研究样本量相对有限（532例患者），且主要针对慢性乙型肝炎相关肝细胞癌患者	开发预测肝细胞癌患者术后肝功能衰竭风险的方法	接受肝切除术的肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	二维剪切波弹性成像	ResNet50	超声图像（B模式和弹性成像）及临床指标	532例肝细胞癌患者（来自5家医院）
6083	2025-04-05	RiceSNP-ABST: a deep learning approach to identify abiotic stress-associated single nucleotide polymorphisms in rice 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae702 PMID:39757606	研究论文	提出了一种名为RiceSNP-ABST的深度学习模型，用于识别水稻中与非生物胁迫相关的单核苷酸多态性（SNPs）	开发了一种新的负样本构建策略，提出了四种基于DNA序列片段的特征编码方法，并采用带有残差连接的卷积神经网络进行预测	高质量的水稻非生物胁迫相关数据稀缺，可能影响模型的泛化能力	开发预测模型以识别水稻中与非生物胁迫相关的SNPs，助力水稻抗性品种的培育	水稻中的单核苷酸多态性（SNPs）	机器学习	NA	全基因组关联研究（GWAS）	CNN	DNA序列	NA
6084	2025-04-05	GPS-pPLM: A Language Model for Prediction of Prokaryotic Phosphorylation Sites 2024-11-08, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells13221854 PMID:39594603	research paper	介绍了一个名为GPS-pPLM的在线服务器，用于预测原核生物中的磷酸化位点	结合了transformer和深度神经网络两种深度学习方法，整合了10种序列特征和上下文特征，构建了针对特定磷酸化残基类型和物种的预测模型	NA	预测原核生物中的磷酸化位点	原核生物中的磷酸化位点	natural language processing	NA	transformer, deep neural network	transformer, DNN	protein sequences	44,839个非冗余磷酸化位点，来自16,041个蛋白质和95种原核生物
6085	2025-04-05	Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads 2024-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.16.580693 PMID:38405818	research paper	开发了一种新框架，用于准确追踪自由活动的普通狨猴的面部特征和三维头部注视方向，研究了性别和熟悉度对狨猴互动社交注视行为的影响	结合深度学习计算机视觉工具和三角测量算法，实现了对自由活动狨猴面部特征和头部注视方向的准确追踪，克服了传统实验中头部运动受限的问题	研究仅针对狨猴这一特定物种，结果可能无法直接推广到其他灵长类动物	研究社交因素（性别和熟悉度）如何影响灵长类动物的注视行为	自由活动的普通狨猴	computer vision	NA	深度学习计算机视觉工具和三角测量算法	deep learning-based computer vision tools	video	狨猴成对组合（具体数量未明确说明）
6086	2025-04-05	An All-in-One Array of Pressure Sensors and sEMG Electrodes for Scoliosis Monitoring 2024-11, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202404136 PMID:39115097	研究论文	开发了一种集成压力传感器和表面肌电电极的一体化阵列，用于脊柱侧弯监测	利用分层MXene/壳聚糖/聚二甲基硅氧烷(PDMS)/聚氨酯海绵和MXene/聚酰亚胺(PI)材料开发了一体化传感器阵列，具有高灵敏度和稳定性，并能通过深度学习预测Cobb角	未提及长期临床验证结果或大规模患者测试数据	改进脊柱侧弯治疗中支具效果的实时监测方法	脊柱侧弯患者	生物医学工程	脊柱侧弯	MXene复合材料技术、深度学习	深度学习模型(未指定具体类型)	压力数据、肌电信号	未明确说明样本数量
6087	2025-04-05	Deep learning of echocardiography distinguishes between presence and absence of late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance in patients with hypertrophic cardiomyopathy 2024-Oct-14, Echo research and practice IF:3.2Q2 DOI:10.1186/s44156-024-00059-8 PMID:39396969	研究论文	本研究利用深度学习技术分析超声心动图，以区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的存在与否	结合临床参数和深度学习分析的超声心动图图像，开发了一种优于仅基于临床参数的模型的新方法	样本量相对较小（323例），且研究为横断面设计，未进行长期预后评估	区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的阳性与阴性	肥厚型心肌病患者	数字病理学	心血管疾病	心脏磁共振（CMR）和超声心动图	深度卷积神经网络（DCNN）	图像	323例肥厚型心肌病患者（训练集273例，测试集50例）
6088	2025-04-05	Artificial Intelligence Applications in Oral Cancer and Oral Dysplasia 2024-Oct, Tissue engineering. Part A DOI:10.1089/ten.TEA.2024.0096 PMID:39041628	综述	本文综述了人工智能在口腔癌和口腔上皮异型增生中的应用，旨在开发预测性生物标志物	利用人工智能方法开发预测口腔上皮异型增生转化为口腔鳞状细胞癌的生物标志物，以及预测口腔鳞状细胞癌死亡率和治疗反应的生物标志物	目前尚无可靠的临床、病理、组织学或分子生物标志物来确定口腔上皮异型增生患者的个体风险	提高对口腔鳞状细胞癌和口腔上皮异型增生的预测能力，以改善患者生存率	口腔鳞状细胞癌（OSCC）和口腔上皮异型增生（OED）患者	数字病理学	口腔癌	多重免疫组织化学、深度学习、表观基因组学	深度学习（DL）	图像、表观遗传数据	NA
6089	2025-04-05	Artificial Intelligence in Metabolomics: A Current Review 2024-Sep, Trends in analytical chemistry : TRAC DOI:10.1016/j.trac.2024.117852 PMID:39071116	综述	本文综述了人工智能在代谢组学中的方法与应用，探讨了其在系统生物学和人类健康中的潜力	总结了人工智能在代谢组学分析中的多种应用，包括分析检测、数据预处理、生物标志物发现、预测建模和多组学数据整合	尽管存在局限性和挑战，但代谢组学与人工智能的结合在提升人类健康方面具有革命性进展的潜力	探讨人工智能在代谢组学研究中的方法和应用	代谢组学数据及其在系统生物学和人类健康中的应用	代谢组学	NA	机器学习和深度学习	NA	代谢组学数据	NA
6090	2025-04-05	Hybrid-supervised deep learning for domain transfer 3D protoacoustic image reconstruction 2024-Apr-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad3327 PMID:38471184	research paper	本研究开发了一种混合监督深度学习方法，用于解决质子声学成像中的有限视角问题，并实现高质量的3D剂量验证	提出了一种Recon-Enhance两阶段深度学习方法，结合了transformer网络和3D U-net，采用混合监督训练策略	研究仅在前列腺癌患者数据上进行验证，未在其他癌症类型中测试	解决质子声学成像中的有限视角问题，提高3D剂量验证的准确性和效率	质子声学成像的3D重建和剂量验证	digital pathology	prostate cancer	protoacoustic imaging	transformer-based network, 3D U-net	acoustic signals, image	126例前列腺癌患者数据
6091	2025-04-05	Global research evolution and frontier analysis of artificial intelligence in brain injury: A bibliometric analysis 2024-04, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2024.110920 PMID:38453035	研究论文	本文通过文献计量可视化分析，探讨了人工智能在脑损伤领域的全球研究演变和前沿分析	利用VOSviewer和CiteSpace对1998至2023年的3000篇文献进行可视化分析，揭示了该领域的研究热点和发展趋势	研究机构间缺乏合作与交流，且核心研究机构主要集中在发达国家	识别人工智能在脑损伤领域的研究热点，明确研究资源	Web of Science核心数据库中1998至2023年引用的3000篇文章	人工智能	脑损伤	文献计量分析	专家系统、机器学习、深度学习	文献数据	3000篇文章
6092	2025-04-05	Image- versus histogram-based considerations in semantic segmentation of pulmonary hyperpolarized gas images 2021-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28908 PMID:34227163	research paper	比较基于直方图和基于图像的算法在超极化气体肺部图像语义分割中的差异	首次系统比较了四种基于直方图的分割算法与基于图像的卷积神经网络在超极化气体肺部图像分割中的性能差异	研究仅针对模拟数据集进行验证，未在真实临床环境中全面测试	评估不同分割算法在超极化气体肺部图像处理中的性能差异	超极化129Xe气体肺部图像	digital pathology	lung cancer	MRI	CNN	image	80名受试者（29名公共数据集+51名回顾性数据集）
6093	2025-04-04	Automated Sleep Staging in Epilepsy Using Deep Learning on Standard Electroencephalogram and Wearable Data 2025-Apr-03, Journal of sleep research IF:3.4Q2 DOI:10.1111/jsr.70061 PMID:40176726	研究论文	本研究利用深度学习模型对癫痫患者的夜间睡眠记录进行自动睡眠分期，评估了标准脑电图和可穿戴设备数据的分析效果	首次在癫痫患者中结合标准脑电图和可穿戴设备数据，使用深度学习模型进行自动睡眠分期	模型对N1期睡眠的敏感性很低，可穿戴设备数据低估了大多数睡眠宏观结构参数的持续时间	评估深度学习模型在癫痫患者睡眠分期中的准确性和应用潜力	50名癫痫患者的223份夜间睡眠记录	数字病理	癫痫	EEG和加速度测量	深度学习模型	脑电图和可穿戴设备数据	50名患者的223份夜间睡眠记录
6094	2025-04-04	Arterial phase CT radiomics for non-invasive prediction of Ki-67 proliferation index in pancreatic solid pseudopapillary neoplasms 2025-Apr-03, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04921-z PMID:40178588	research paper	本研究利用动脉期CT影像组学特征，开发了一种深度学习模型，用于术前预测胰腺实性假乳头状瘤患者的Ki-67增殖指数水平	首次将动脉期CT影像组学特征与深度学习模型结合，用于预测pSPN患者的Ki-67增殖水平，并识别出CTscore和形态学特征作为关键预测因子	研究为回顾性设计，样本量相对较小（92例患者），且来自两个医疗中心	术前无创预测胰腺实性假乳头状瘤患者的Ki-67增殖水平	胰腺实性假乳头状瘤(pSPN)患者	digital pathology	pancreatic cancer	CT影像组学分析	深度学习模型, GBM	CT图像	92例经病理确诊的pSPN患者（训练组64例，验证组28例）
6095	2025-04-04	Advanced Anticounterfeiting: Angle-Dependent Structural Color-Based CuO/ZnO Nanopatterns with Deep Neural Network Supervised Learning 2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c17414 PMID:40072024	研究论文	本研究提出了一种基于结构颜色的低成本、可大规模生产的防伪图案及简单鉴别算法	利用电纺丝技术制造纳米图案，结合CuO和ZnO的溶液生长过程，创造出具有角度依赖性颜色的不可克隆图案，并通过深度学习算法实现高效鉴别	需要标准高分辨率相机获取训练图像，可能在某些应用场景中受限	开发新一代高效、可扩展的防伪解决方案	防伪图案及其鉴别算法	计算机视觉	NA	电纺丝技术、溶液生长过程、深度学习	深度学习算法	图像	NA
6096	2025-04-04	Deep Learning-Based Framework for Efficient Design of Multicomponent High Hardness High Entropy Alloys 2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c23010 PMID:40114633	研究论文	提出了一种基于深度学习的框架，用于高效设计多组分高硬度高熵合金	结合材料领域知识与数据驱动技术，开发了材料串联嵌入模块与BiLSTM-CRF网络，自动化分析文献并提取数据，采用两阶段设计策略（GA与PSO结合）优化合金系统与成分比例	未明确提及实验验证的广泛性或实际应用中的性能稳定性	优化多组分高硬度高熵合金的设计过程	高熵合金（HEAs）	机器学习	NA	深度学习、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）	BiLSTM-CRF	文本、数值数据	2698篇论文中提取的8067个数据点，构建的硬度数据集包含13种元素
6097	2025-04-04	Revisiting One-stage Deep Uncalibrated Photometric Stereo via Fourier Embedding 2025-Apr-02, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3557245 PMID:40173071	research paper	本文提出了一种名为FUPS-Net的单阶段深度未校准光度立体网络，用于未知光照方向下的非朗伯物体表面法线估计	通过傅里叶变换网络隐式学习光照特征，利用傅里叶域中振幅编码光照、相位编码几何的特性来分解几何与光照信息，提出频率-空间加权块增强表面重建	未明确说明对复杂光照条件或极端非朗伯材质的处理能力	解决传统两阶段未校准光度立体方法中光照估计误差传播问题	非朗伯物体在未知光照方向下的表面法线估计	computer vision	NA	傅里叶变换	FUPS-Net (包含FEE、FEA、FSW模块)	光度立体图像	合成数据集和真实数据集（未说明具体数量）
6098	2025-04-04	Beyond the Posts: Analyzing Breast Implant Illness Discourse With Natural Language Processing and Deep Learning 2025-Apr-02, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjaf047 PMID:40173420	研究论文	使用自然语言处理和深度学习分析社交媒体上关于乳房植入物疾病（BII）的患者感知和情感反应	利用RoBERTa模型分析社交媒体数据，揭示BII讨论的情感趋势及其与乳房植入物取出率的相关性	研究仅基于X平台（原Twitter）的数据，可能无法全面代表所有社交媒体或患者群体的观点	了解患者对BII的感知和情感反应，并探讨社交媒体讨论对医疗决策的影响	社交媒体上关于BII的帖子	自然语言处理	乳房植入物疾病	NLP, 深度学习	RoBERTa	文本	6,099条帖子（2014-2023年）
6099	2025-04-04	Prediction of Future Risk of Moderate to Severe Kidney Function Loss Using a Deep Learning Model-Enabled Chest Radiography 2025-Apr-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01489-4 PMID:40175823	research paper	本研究评估了一种利用原始胸部X光数据预测中度至重度肾功能下降的深度学习模型	首次使用深度学习模型通过胸部X光数据预测慢性肾脏病的进展风险	研究为回顾性分析，需要前瞻性研究进一步验证	开发早期预测慢性肾脏病进展风险的工具	79,219名eGFR在65-120之间的患者	digital pathology	chronic kidney disease	deep learning	DLM	image	79,219名患者的胸部X光数据
6100	2025-04-04	Application of an Automated Deep Learning Program to A Diagnostic Classification Model: Differentiating High-Risk Adenomas Among Colorectal Polyps 10 mm or Smaller 2025-Apr-02, Journal of digestive diseases IF:2.3Q3 DOI:10.1111/1751-2980.13340 PMID:40176375	研究论文	本研究开发了一种基于自动深度学习程序的计算机辅助诊断模型，用于分类≤10毫米结直肠息肉中的低风险和高风险腺瘤	使用自动深度学习软件Neuro-T v3.2.1开发CADx模型，其性能与专家相当且优于学员	研究仅使用了静态内窥镜图像，未考虑动态视频或临床背景信息	开发能区分≤10毫米结直肠息肉中高风险和低风险腺瘤的计算机辅助诊断模型	≤10毫米的结直肠腺瘤	数字病理学	结直肠癌	自动深度学习	DL	内窥镜图像	2696张训练图像（2460张低级别和236张高级别腺瘤）和439张外部验证图像（398张低级别和41张高级别腺瘤）