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
661	2025-07-03	HybridDLDR: A hybrid deep learning-based drug resistance prediction system of Glioblastoma (GBM) using molecular descriptors and gene expression data 2025-Jun-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108913 PMID:40592112	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合模型HybridDLDR，用于预测胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性	结合了CNN、LSTM和transformer架构，利用分子描述符和基因表达数据进行耐药性预测	未提及具体数据集的样本量和多样性限制	改进癌症治疗期间的药物效果预测	胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性	机器学习	胶质母细胞瘤	深度学习	CNN, LSTM, transformer	基因表达数据和化学性质数据	NA
662	2025-07-03	MDD-LLM: Towards accuracy large language models for major depressive disorder diagnosis 2025-Jun-26, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119774 PMID:40581100	研究论文	本文介绍了一种名为MDD-LLM的高性能抑郁症诊断工具，该工具利用微调的大型语言模型（LLMs）和大量真实世界样本解决抑郁症诊断中的挑战	首次将大型语言模型（LLMs）应用于抑郁症（MDD）诊断，并展示了其在准确性、鲁棒性和可解释性方面的显著优势	研究依赖于UK Biobank队列的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一种基于AI的高性能抑郁症诊断工具	抑郁症（MDD）患者	自然语言处理	抑郁症	大型语言模型（LLMs）微调	LLM	表格数据	274,348个个体记录（来自UK Biobank队列）
663	2025-07-03	Longitudinal EEG-based assessment of neuroplasticity and adaptive responses to transcranial focused ultrasound stimulation 2025-Jun-26, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110521 PMID:40581220	研究论文	本文提出了一种名为ILEP的模型，用于通过纵向EEG监测评估经颅聚焦超声刺激(tFUS)引起的神经可塑性和适应性反应	整合了tFUS与高分辨率EEG监测，提出了ILEP模型，能够动态监测脑部反应的短期和长期变化	缺乏标准化的实时评估协议，对重复tFUS应用对神经可塑性的长期影响理解不清晰	评估tFUS引起的神经可塑性和适应性脑反应	神经可塑性和适应性脑反应	神经科学	神经系统疾病	经颅聚焦超声刺激(tFUS), 脑电图(EEG)	ILEP模型, 深度学习(DL)模型, 机器学习(ML)分类器	EEG信号	NA
664	2025-07-03	Predicting brain metastases in EGFR-positive lung adenocarcinoma patients using pre-treatment CT lung imaging data 2025-Jun-26, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112265 PMID:40592110	研究论文	本研究旨在通过融合放射组学特征和深度学习特征，利用治疗前肺部CT图像数据，预测EGFR阳性肺腺癌患者在两年内发生脑转移的风险	首次将视觉Mamba网络应用于此领域，并开发了放射组学与深度学习特征融合模型，显著提高了预测准确性	样本量相对较小（173例），且仅使用单模态CT数据	实现EGFR阳性肺腺癌患者脑转移风险的早期预警	EGFR阳性肺腺癌患者	数字病理	肺癌	CT成像	融合视觉Mamba模型	图像	173例EGFR阳性肺腺癌患者（93例有脑转移，80例无脑转移）
665	2025-07-03	Estimating the extent and sources of model uncertainty in political science 2025-Jun-24, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2414926122 PMID:40526713	研究论文	本文提出了一种结合极端边界分析和多元宇宙方法的新方法，用于系统评估政治科学中的模型不确定性及其来源	结合极端边界分析和多元宇宙方法，开发了一种新的敏感性分析方法，能够同时评估多个维度的模型不确定性	未提及具体局限性	评估政治科学中的模型不确定性及其来源	政治科学中的四个主题：民主化、制度信任、公共产品提供和福利国家慷慨	政治科学	NA	极端边界分析、多元宇宙方法	最近1-邻居、逻辑回归、深度学习	统计估计	超过36亿次估计
666	2025-07-03	Advances and challenges in pathomics for liver cancer: From diagnosis to prognostic stratification 2025-Jun-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i6.107646 PMID:40585839	综述	本文综述了病理组学在肝癌从诊断到预后分层中的进展与挑战	整合AI与定量病理图像分析，通过深度学习解析肝癌的异质性，实现肿瘤分类、微血管侵犯检测、复发风险分层和生存预测	多中心验证研究有限，模型可解释性不足，临床工作流程整合存在瓶颈	推动病理组学在肝癌精准医疗中的应用，改善个性化治疗策略	肝细胞癌（HCC）和胆管癌	数字病理学	肝癌	AI驱动的病理图像分析	深度学习	病理全切片图像	NA
667	2025-07-03	Region-based U-nets for fast, accurate, and scalable deep brain segmentation: Application to Parkinson Plus Syndromes 2025-Jun-24, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103807 PMID:40592210	研究论文	提出一种基于区域U-net的深度学习方法，用于快速、准确且可扩展的深部脑结构分割，应用于帕金森叠加综合征	通过将脑图像分割为目标区域优化GPU使用，显著减少训练时间同时保持高准确性	未提及具体局限性	开发一种自动化MRI分割方法，用于早期检测与帕金森叠加综合征相关的深部脑结构变化	12个与帕金森叠加综合征相关的深部脑结构	数字病理学	帕金森叠加综合征	MRI	U-net	图像	660名受试者（包括健康对照和多种运动障碍患者）
668	2025-07-03	Deep learning-quantified body composition from positron emission tomography/computed tomography and cardiovascular outcomes: a multicentre study 2025-Jun-23, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf131 PMID:40159388	研究论文	本研究结合深度学习和图像处理技术，从PET/CT扫描中自动量化身体组织成分，并评估其与死亡或心肌梗死的关联	首次利用深度学习从标准心脏PET/CT中快速自动获取体积身体组织成分，为医生提供详细的定量评估	研究仅基于三个中心的患者数据，可能无法完全代表所有人群	评估身体组织成分与心血管结局的关联	10,085名接受PET心肌灌注成像的患者	数字病理	心血管疾病	PET/CT心肌灌注成像	深度学习	医学影像	10,085名患者（中位年龄68岁，57%男性）
669	2025-07-03	Multimodal deep learning for predicting neoadjuvant treatment outcomes in breast cancer: a systematic review 2025-Jun-23, Biology direct IF:5.7Q1 DOI:10.1186/s13062-025-00661-8 PMID:40551237	系统综述	本文综述了多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的应用，并比较了其与单模态深度学习的性能	整合多种数据源（放射学、病理学、组学、临床）的多模态深度学习在预测病理完全缓解（pCR）方面显示出更高的准确性	方法学异质性大，依赖回顾性数据，外部验证有限，阻碍了临床转化	评估多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的准确性和应用潜力	接受新辅助系统治疗的乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	多模态数据（放射学、数字病理学、组学、临床记录）	51项研究，中位队列281例
670	2025-07-03	Expanding point cloud statistical shape model applications: Generalized vascular modeling for population-level hemodynamic simulations 2025-Jun-23, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108924 PMID:40592009	研究论文	提出了一种结合点云统计形状建模和HDBSCAN聚类的新工作流程，用于高效表征颈内动脉的几何形状并分析其血流模式	提出了一种新颖的Tier-2工作流程，结合点云统计形状建模和HDBSCAN聚类，显著提高了血流模拟的准确性和效率	研究仅针对颈内动脉，未涵盖其他血管类型	克服人群尺度血流研究中计算成本高和模型过于理想化的问题	颈内动脉的几何形状和血流模式	计算流体动力学	血管狭窄	点云统计形状建模(Pcd-SSM), HDBSCAN聚类, 计算流体动力学(CFD)	PCA, 深度学习Pcd-SSM	时间飞跃磁共振血管成像(TOF-MRA)数据	229例颈内动脉(171例正常，58例有30-50%狭窄)
671	2025-07-03	BoneDat, a database of standardized bone morphology for in silico analyses 2025-Jun-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05161-y PMID:40541988	研究论文	介绍了一个名为BoneDat的标准化骨骼形态数据库，用于骨科和进化生物学领域的计算机模拟分析	开发了一个包含标准化骨骼形态数据的综合数据库，解决了该领域缺乏高质量数据集的限制	数据集仅包含278例临床腰骨盆CT扫描，可能不足以覆盖所有人群的多样性	提高计算机模拟分析的重复性和可信度，支持深度学习模型的训练和基准测试	人类骨骼形态数据，特别是腰骨盆区域的骨骼	数字病理	骨科疾病	CT扫描	深度学习模型	图像	278例临床腰骨盆CT扫描，年龄在16至91岁之间，按性别和年龄组平衡
672	2025-07-03	An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA) 2025-Jun-20, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1 PMID:40585236	研究论文	介绍了一个基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA，用于自动化分析听觉脑干反应（ABR）波形	ABRA利用卷积神经网络（CNN）自动化并标准化ABR波形分析，显著减少分析时间并提高跨实验室数据集的重复性	未明确提及具体局限性	开发一个自动化工具，以改进听觉脑干反应（ABR）的分析，促进听觉功能研究	听觉脑干反应（ABR）波形	机器学习	听力损失	深度学习	CNN	电生理记录数据	来自多个实验环境的多样化数据集
673	2025-07-03	A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems 2025-Jun-20, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124059 PMID:40591990	研究论文	本研究开发了一种模块化深度学习替代模型，用于模拟复杂过程系统中的有害藻华现象	通过模块化深度学习替代模型显著提高了计算效率和预测准确性，并结合概率参数优化增强了模型性能	研究主要针对韩国大青湖的应用案例，可能在其他水域系统的适用性需要进一步验证	开发高效的有害藻华模拟工具，用于水资源管理和生态预测	韩国大青湖的水动力、水质和浮游植物动态过程	机器学习	NA	深度学习	模块化深度学习替代模型	环境观测数据	2022年校准期和2023年验证期的观测数据
674	2025-07-03	Ultra-wide-field fundus photography and AI-based screening and referral for multiple ocular fundus diseases 2025-Jun-17, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102187 PMID:40499544	研究论文	开发了三种基于深度学习算法的模型，用于眼底疾病的全面筛查和转诊建议	结合超广角眼底摄影和跨域协作学习技术，显著提高了周边视网膜异常检测能力	未提及模型在临床实践中的实际应用效果验证	解决眼底疾病全面筛查的困难	25种眼底疾病	计算机视觉	眼底疾病	超广角眼底摄影	Swin Transformer, 跨域协作学习(CdCL)	图像	59,475张超广角眼底图像
675	2025-07-03	Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning 2025-Jun-17, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008 PMID:40592670	系统综述	本文系统综述了深度学习模型在基于CT成像的眶骨骨折检测和重建中的效果，评估了其诊断准确性、处理时间及在手术规划中的作用	深度学习模型（如U-Net、GAN-based方法和SPAK-guided架构）在骨折检测和重建中表现出高准确性，并显著减少了处理时间	需要进一步的比较研究来标准化方法并验证临床适用性	评估深度学习模型在眶骨骨折检测和重建中的效果	基于CT成像的眶骨骨折	计算机视觉	眶骨骨折	CT成像	U-Net, GAN, SPAK-guided, DenseNet	医学影像	五项研究符合纳入标准
676	2025-07-03	Oil Palm Fruits Dataset in Plantations for Harvest Estimation Using Digital Census and Smartphone 2025-Jun-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05227-x PMID:40494879	research paper	本文介绍了一个来自印度尼西亚中加里曼丹商业种植园的油棕鲜果串(FFBs)图像数据集，专注于五个成熟阶段：未熟、半熟、成熟、开花和异常	数据集通过智能手机视频记录多角度、多条件下的未收获树木，并采用计算机视觉标注工具(CVAT)进行专家标注，支持油棕鲜果串的检测与分类	图像存在部分可见性、低对比度、遮挡和模糊等现实世界中的复杂情况	支持深度学习模型开发，用于油棕鲜果串的检测与分类，特别是收获时间监控、产量预测和种植园资源优化	油棕鲜果串(FFBs)	computer vision	NA	智能手机视频记录、数据增强	deep learning models	image	训练集10,207张图像，验证集2,896张，测试集1,400张
677	2025-07-03	Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram 2025-Jun-02, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf073 PMID:40157386	研究论文	利用深度学习模型通过单导联动态心电图预测短期内持续室性心律失常的风险	开发了一种新型深度学习模型，能够通过单导联动态心电图准确识别短期内室性心律失常风险，并揭示了早期去极化模式作为潜在预测因子	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发一种能够准确预测短期内持续室性心律失常的AI模型	247254份来自六个国家的14天动态心电图记录	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	247254份动态心电图记录（开发集183177份，内部验证集43580份，外部验证集20497份）
678	2025-07-03	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2025-Jun-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009 PMID:40327364	研究论文	本文介绍了一种结合微流控培养、生命周期阶段特异性图像分割和基于深度学习的视频帧插值细胞追踪算法FIEST，用于直接和连续研究真核微生物的完整生命周期	提出了一种新的细胞追踪算法FIEST，能够连续研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的定量成像	研究仅针对特定微生物，可能不适用于所有真核微生物	研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的动态过程	真核微生物的生命周期	计算机视觉	NA	微流控培养、深度学习视频帧插值	深度学习	图像	三个有性繁殖世代的微生物
679	2025-07-03	A Data-Centric Approach to Deep Learning for Brain Metastasis Analysis at MRI 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242416 PMID:40552999	研究论文	本研究开发了一种基于数据中心的深度学习方法，用于MRI中脑转移瘤的检测、分割和纵向追踪	采用数据中心的方法改进深度学习模型，提高了对小病灶的检测能力并增强了模型的泛化性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	开发一个可泛化的深度学习系统，用于MRI中各种大小脑转移瘤的检测、分割和追踪	脑转移瘤患者和非脑转移瘤癌症患者的MRI扫描数据	数字病理	脑转移瘤	MRI	改进的nnU-Net框架	MRI图像	1623名患者的1985次扫描，包含5552个脑转移瘤
680	2025-07-03	Spatiotemporal predictions of toxic urban plumes using deep learning 2025-Jun, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf198 PMID:40583909	研究论文	本文提出了一种名为ST-GasNet的深度学习模型，用于快速预测城市中有毒烟羽的时空演变	ST-GasNet模型受烟羽扩散数学方程的启发，能够从有限的时间序列数据中学习时空依赖性，并在测试数据上达到至少90%的预测准确率	模型依赖于高分辨率大涡模拟模型生成的数据，可能在实际应用中受到数据获取的限制	开发一种快速预测城市有毒烟羽时空演变的替代方法，以应对紧急响应情况	城市中有毒烟羽的时空演变	机器学习	NA	深度学习	ST-GasNet	时间序列数据	由高分辨率大涡模拟模型生成的地面有毒烟羽时间序列数据