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	2025-07-20	Performance of Machine Learning Models in Predicting BRAF Alterations Using Imaging Data in Low-Grade Glioma: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123742 PMID:39914655	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了机器学习和深度学习模型在预测低级别胶质瘤中BRAF基因改变方面的性能	首次系统评估了AI模型在预测LGGs中BRAF基因改变方面的表现，并进行了荟萃分析	样本量较小(6项研究951例患者)，未来需要更大样本量和不同算法来减少不精确性	评估AI模型通过影像数据预测低级别胶质瘤BRAF基因改变的效能	低级别胶质瘤(LGGs)患者	digital pathology	brain tumor	machine learning/deep learning	NA	imaging data	6项研究共951例患者
662	2025-07-20	The radiogenomic and spatiogenomic landscapes of glioblastoma and their relationship to oncogenic drivers 2025-Mar-01, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00767-0 PMID:40025245	研究论文	本研究探讨了IDH野生型胶质母细胞瘤的影像特征、肿瘤位置的空间模式与基因突变之间的关系，以及可能的突变事件序列	揭示了胶质母细胞瘤突变产生的独特影像特征，并展示了肿瘤位置和空间分布与基因谱的关联	研究为回顾性分析，样本量有限（357例），且仅针对IDH野生型胶质母细胞瘤	探索胶质母细胞瘤的影像基因组学和空间基因组学特征及其与致癌驱动因素的关系	IDH野生型胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	多参数MRI和靶向基因测序	机器学习和深度学习模型	影像和基因测序数据	357例IDH野生型胶质母细胞瘤患者
663	2025-07-20	Using a fully automated, quantitative fissure integrity score extracted from chest CT scans of emphysema patients to predict endobronchial valve response 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024501 PMID:40093557	研究论文	开发并验证了一种基于胸部CT扫描的自动定量裂隙完整性评分（FIS）预测模型，用于识别适合接受支气管内瓣膜（EBV）治疗的肺气肿患者	首次使用全自动深度学习方法来定量评估裂隙完整性，并基于此建立预测模型以评估EBV治疗效果	研究样本量较小（96例），且为回顾性研究，可能影响模型的泛化能力	开发预测模型以识别适合EBV治疗的肺气肿患者	中重度肺气肿患者	数字病理学	肺气肿	深度学习	逻辑回归	CT图像	96例患者的CT扫描数据（训练集58例，测试集38例）
664	2025-07-20	KaMLs for Predicting Protein pKa Values and Ionization States: Are Trees All You Need? 2025-Feb-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01602 PMID:39882632	research paper	该研究开发了基于决策树和图注意力网络（GAT）的KaML模型，用于预测蛋白质pKa值和电离状态，显著提高了预测准确性	KaML-CBtree在预测所有六种可滴定氨基酸的pKa值和电离状态方面显著优于现有技术，特别是对于去质子化的半胱氨酸和赖氨酸的准确预测	机器学习方法受限于实验数据的稀缺性	提高蛋白质电离状态的预测准确性，以促进生物学理解和计算机辅助药物发现	蛋白质的电离状态和pKa值	machine learning	NA	decision trees, graph attention networks (GAT)	KaML-CBtree, GAT	protein data, experimental pKa database (PKAD-3)	NA
665	2025-07-20	Deep learning based apparent diffusion coefficient map generation from multi-parametric MR images for patients with diffuse gliomas 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17509 PMID:39514841	research paper	该研究开发了一个深度学习框架，用于从多参数MR图像合成表观扩散系数（ADC）图	提出了多参数残差视觉变换器模型（MPR-ViT），结合了视觉变换器（ViT）层的长距离上下文和卷积算子的精确性	研究依赖于公开数据集，可能无法涵盖所有临床场景	开发一个深度学习框架以合成ADC图，用于神经胶质瘤患者的诊断和干预	501例神经胶质瘤患者的T1w和T2-FLAIR图像	digital pathology	diffuse gliomas	deep learning, MRI	MPR-ViT, VCT, ResViT	image	501例神经胶质瘤病例（训练集400例，验证集50例，测试集51例）
666	2025-07-20	Automatic Segmentation of Quadriceps Femoris Cross-Sectional Area in Ultrasound Images: Development and Validation of Convolutional Neural Networks in People With Anterior Cruciate Ligament Injury and Surgery 2025-02, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.11.004 PMID:39581823	research paper	开发并验证了用于自动分割前交叉韧带损伤和手术后患者股四头肌横截面积的卷积神经网络	针对前交叉韧带损伤患者开发了新的CNN模型，解决了现有自动化方法在该人群中的有效性挑战	模型在部分情况下存在错误预测（VL 17%，RF 11%，VM 20%）	验证和开发适用于前交叉韧带损伤患者的股四头肌横截面积自动分割方法	前交叉韧带损伤患者的股四头肌（股外侧肌、股直肌和股内侧肌）	digital pathology	anterior cruciate ligament injury	ultrasound imaging	CNN	image	124名ACL损伤患者（430个VL图像，349个RF图像，723个VM图像）和153名健康参与者
667	2025-07-20	Cross-shaped windows transformer with self-supervised pretraining for clinically significant prostate cancer detection in bi-parametric MRI 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17546 PMID:39589390	研究论文	提出一种新型的自监督学习框架和CSwin transformer UNet模型，用于增强双参数MRI中临床显著性前列腺癌的检测	引入了端到端的Cross-Shaped windows (CSwin) transformer UNet模型和自监督学习框架，利用未标记数据提高网络泛化能力	需要进一步验证模型在其他数据集上的表现	提高双参数MRI中临床显著性前列腺癌的检测性能	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	双参数磁共振成像(bpMRI)	CSwin transformer UNet	MRI图像	1476名患者(PI-CAI数据集)和158名患者(Prostate158数据集)
668	2025-07-20	Comparing ECG Lead Subsets for Heart Arrhythmia/ECG Pattern Classification: Convolutional Neural Networks and Random Forest 2025-Feb, CJC open IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.cjco.2024.10.012 PMID:40060210	研究论文	比较深度学习与传统机器学习方法在心律失常/心电图模式分类中的性能，并评估减少心电图导联子集对分类准确性的影响	首次比较了深度学习（CNN）和传统机器学习（RF）在心电图导联子集上的心律失常分类性能，并识别了最优导联子集	研究仅基于公开数据集PhysioNet Cardiology Challenge 2020，未在其他独立数据集上验证结果	评估减少心电图导联子集对心律失常/心电图模式分类准确性的影响	心电图数据	机器学习	心血管疾病	递归特征消除	CNN, RF	心电图信号	PhysioNet Cardiology Challenge 2020公开数据集
669	2025-07-20	Identification of cardiac wall motion abnormalities in diverse populations by deep learning of the electrocardiogram 2025-Jan-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01407-y PMID:39799179	research paper	使用深度学习技术从心电图中识别心脏壁运动异常，提高检测准确性	开发了一种名为ECG-WMA-Net的深度神经网络，其性能优于专家心电图解读和Q波指数	模型在外部验证队列中的表现有所下降，AUC为0.723	提高心脏壁运动异常的筛查准确性，解决标准心电图方法未能捕捉的生理差异	35,210名来自加利福尼亚的患者和2,338名来自乔治亚州的多样化人群	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	deep neural network (ECG-WMA-Net)	ECG和超声心动图数据	35,210名患者（训练集）和2,338名患者（验证集）
670	2025-07-20	Approximating Human-Level 3D Visual Inferences With Deep Neural Networks 2025, Open mind : discoveries in cognitive science DOI:10.1162/opmi_a_00189 PMID:40013087	研究论文	探讨深度神经网络（DNNs）在3D形状推理任务中如何接近人类水平的表现	构建了多种3D感知的DNN架构，并研究了学习目标和数据集在3D形状推理中的作用，发现多视角DNNs在特定条件下能接近人类表现	DNN建模方法在捕捉人类类似形状推理方面存在固有局限性，且对训练集外对象类别的泛化能力有限	缩小DNNs与人类在3D形状表示方面的差距	3D形状推理任务中的深度神经网络与人类表现对比	计算机视觉	NA	深度神经网络（DNNs）	3D神经场（Light Field Network）、自编码器、卷积架构	3D视觉刺激数据	NA
671	2025-07-20	Artificial intelligence in the diagnosis of uveal melanoma: advances and applications 2025, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.) DOI:10.3389/ebm.2025.10444 PMID:40046904	综述	本文评估了机器学习和深度学习在葡萄膜黑色素瘤诊断中的应用及进展	深度学习模型，尤其是CNN，能够自动分析医学图像并识别复杂模式，从而提高诊断精度	研究中的关键限制包括数据集规模小、外部验证有限以及对单一成像方式的依赖，这些都限制了模型在临床环境中的泛化能力	探讨机器学习和深度学习在葡萄膜黑色素瘤诊断中的应用及其潜力	葡萄膜黑色素瘤	数字病理学	葡萄膜黑色素瘤	机器学习、深度学习、CNN	CNN	图像	小规模数据集
672	2025-07-20	Deep linear matrix approximate reconstruction with integrated BOLD signal denoising reveals reproducible hierarchical brain connectivity networks from multiband multi-echo fMRI 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1577029 PMID:40309655	研究论文	本文提出了一种结合多波段多回波fMRI技术和深度线性矩阵近似重建方法（DELMAR）的新策略，用于更准确地描绘人脑的分层功能连接网络	首次将多回波BOLD信号去噪与DELMAR方法集成，无需独立的ME-ICA去噪步骤，提高了分层脑连接网络的重建准确性和可重复性	未明确说明该方法在临床诊断中的实际应用效果验证	开发更准确的人脑功能连接网络映射方法	人脑功能连接网络	神经影像分析	神经系统疾病和精神疾病	多波段多回波fMRI（MBME fMRI）	深度线性模型（DELMAR）	fMRI影像数据	NA
673	2025-07-20	Automatic identification and characteristics analysis of crack tips in rocks with prefabricated defects based on deep learning methods 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327906 PMID:40663529	研究论文	本研究基于深度学习方法，实现了岩石预制缺陷中裂纹尖端的高精度自动识别与特性分析	采用U-Net和Deeplabv3网络构建裂纹识别模型，U-Net模型在岩石样本多角度裂纹识别中准确率达99.4%，较Deeplabv3模型提升0.5%	研究仅针对砂岩SCB半圆盘试样，未涵盖其他岩石类型或更复杂的地质条件	实现岩石裂纹尖端的高精度自动识别，为复杂地质环境工程决策提供数据支持	含预制裂纹（0°、15°、30°、45°、60°）的砂岩SCB半圆盘试样	计算机视觉	NA	超高速摄像技术、图像均衡化方法（HE/AHE/CLAHE）	U-Net, Deeplabv3	图像	含五种不同角度预制裂纹的砂岩样本（具体数量未明确说明）
674	2025-07-20	Consensus structure prediction of A. thaliana's MCTP4 structure using prediction tools and coarse grained simulations of transmembrane domain dynamics 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326993 PMID:40663537	研究论文	本研究通过深度学习和物理模拟方法预测了拟南芥MCTP4蛋白的跨膜区域结构，揭示了其复杂的构象多样性	结合多种深度学习方法与粗粒度分子动力学模拟，首次揭示了MCTP4跨膜区域的多种构象状态及其动态特性	单一深度学习方法预测膜蛋白结构存在挑战，且模拟结果需要进一步实验验证	解析拟南芥MCTP4蛋白跨膜区域的结构特征与动态行为	拟南芥MCTP4蛋白的跨膜结构域	结构生物学	NA	深度学习预测、粗粒度分子动力学模拟	ESMFold, AlphaFold-Multimer, trRosetta, RoseTTAFold, AlphaFold2, OmegaFold	蛋白质序列数据	NA
675	2025-07-20	Driven early detection of chronic kidney cancer disease based on machine learning technique 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326080 PMID:40663560	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的慢性肾癌早期检测方法KCDC-SODLPI，通过深度学习分析病理图像以提高诊断准确性和效率	结合Snake Optimizer和Deep Learning技术，提出KCDC-SODLPI方法，用于肾癌的检测和分类，实验显示其准确率优于现有模型	实验仅在生物医学图像数据集上进行验证，未涉及临床实际应用的广泛测试	开发一种自动化的肾癌检测和分类系统，以提高诊断的准确性和效率	肾癌病理图像	数字病理	肾癌	深度学习	SE-DenseNet, BiLSTM	图像	生物医学图像数据集（具体数量未提及）
676	2025-07-20	Mapping burnt areas using very high-resolution imagery and deep learning algorithms - a case study in Bandipur, India 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327125 PMID:40668808	研究论文	本研究设计和评估了两种基于深度学习的架构（Custom UNET和新型UNET-GRU），用于利用PlanetScope数据在印度班迪普尔进行烧毁区域分类	提出了一种新型UNET-GRU混合模型，在烧毁区域分类中表现出更高的准确性和空间重叠指标	研究仅限于印度班迪普尔地区，未在其他地理区域验证模型的泛化能力	评估深度学习模型在烧毁区域分类中的性能，改进火灾影响评估和管理策略	印度班迪普尔地区的烧毁区域	计算机视觉	NA	深度学习	UNET, GRU, UNET-GRU混合模型	高分辨率遥感图像	NA
677	2025-07-20	The intelligent evaluation model of the English humanistic landscape in agricultural industrial parks by the SPEAKING model: From the perspective of fish-vegetable symbiosis in new agriculture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325332 PMID:40668851	研究论文	本研究提出了一种基于SPEAKING模型的智能翻译评估框架，用于评估农业产业园中英文人文景观的表达	结合语言理论和深度学习技术，提出了一个优化模型，显著提高了多模态翻译任务的准确性和适应性	研究中未提及样本的具体数量，且可能仅限于特定的农业产业园场景	提高农业产业园中英文人文景观表达的准确性和适应性	农业产业园中的英文人文景观	自然语言处理	NA	深度学习	SPEAKING模型	文本、图像、语音	NA
678	2025-07-20	An explainable and federated deep learning framework for skin cancer diagnosis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324393 PMID:40668852	研究论文	提出了一种结合深度学习、联邦学习和可解释AI的智能框架，用于皮肤癌诊断	结合联邦学习保护数据隐私，并利用可解释AI增强模型透明度	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发一个既能准确诊断皮肤癌又能保护患者数据隐私的智能框架	皮肤癌诊断	数字病理学	皮肤癌	深度学习、联邦学习、可解释AI	VGG16, Xception, DenseNet169, InceptionV3, MobileViT, InceptionResNetV2	图像	ISBI2016和ISBI2017两个数据集
679	2025-07-20	Refining Intra-Arterial Therapy Selection for Large Hepatocellular Carcinoma: A Deep Learning Approach Based on Covariate Interaction Analysis 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S532116 PMID:40672044	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的模型DELICAITE，用于指导大肝癌患者选择经动脉化疗栓塞（TACE）或肝动脉灌注化疗（HAIC）治疗	DELICAITE模型首次将深度卷积神经网络（DCNN）与协变量交互分析相结合，用于优化大肝癌患者的动脉内治疗选择	研究为回顾性设计，且样本量相对有限（900例患者）	优化大肝癌患者的动脉内治疗方案选择	大肝癌患者	数字病理学	肝癌	深度卷积神经网络（DCNN）	DELICAITE（基于DCNN）	临床数据和影像数据	900例大肝癌患者
680	2025-07-20	A deep learning-based image analysis model for automated scoring of horizontal ocular movement disorders 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1522894 PMID:40672453	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的图像分析方法，用于自动评分水平眼动障碍的严重程度，并评估其与传统手动评分方法的性能	开发了RetinaEye自动评分模型，能够客观评估水平眼动障碍的严重程度，与手动评分结果具有高度一致性	研究样本量有限，仅包括164名患者和121名健康受试者，且测试集仅包含92名患者	开发一种自动评分方法，用于评估水平眼动障碍的严重程度	164名眼动障碍患者和121名健康受试者的眼部图像	computer vision	ocular movement disorders	deep learning-based image analysis	RetinaEye	image	2,565张眼部图像（来自164名患者和121名健康受试者），以及184张双眼凝视图像（来自92名患者）