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
6961	2025-02-11	MutualDTA: An Interpretable Drug-Target Affinity Prediction Model Leveraging Pretrained Models and Mutual Attention 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01893 PMID:39878060	研究论文	本文提出了一种名为MutualDTA的可解释深度学习模型，用于预测药物-靶标亲和力（DTA），并利用预训练模型和互注意力机制来提高预测的准确性和可解释性	MutualDTA模型通过预训练模型获取药物和靶标的准确表示，并利用互注意力模块从分子间相互作用的角度建立药物与蛋白质之间的关系，从而提高了预测的准确性和可解释性	NA	提高药物-靶标亲和力预测的效率和准确性，加速药物开发过程	药物-靶标亲和力	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	MutualDTA	分子数据	两个基准数据集
6962	2025-02-11	pLM4CPPs: Protein Language Model-Based Predictor for Cell Penetrating Peptides 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01338 PMID:39878455	研究论文	本研究评估了预训练蛋白质语言模型（pLMs）在表示细胞穿透肽（CPPs）方面的有效性，并开发了一种可靠的CPP分类模型	开发了pLM4CCPs，一种基于卷积神经网络（CNNs）的新型深度学习架构，用于CPP的二元分类，并展示了其在准确性和其他性能指标上的显著提升	未提及具体的研究局限性	评估预训练蛋白质语言模型在CPP表示中的有效性，并开发可靠的CPP分类模型	细胞穿透肽（CPPs）	自然语言处理	NA	深度学习	CNN	蛋白质序列数据	NA
6963	2025-02-11	AKIRA: Deep learning tool for image standardization, implant detection and arthritis grading to establish a radiographic registry in patients with anterior cruciate ligament injuries 2025-Feb-10, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12618 PMID:39925136	研究论文	本文提出了一种名为AKIRA的深度学习工具，用于图像标准化、植入物检测和关节炎分级，以建立前交叉韧带（ACL）损伤患者的放射影像登记系统	AKIRA结合了三种深度学习算法（EfficientNet、YOLO和Residual Network），能够自动分类和注释放射影像，显著提高了影像处理的效率和准确性	研究仅基于ACL损伤患者的放射影像，未涉及其他类型的膝关节损伤或疾病	开发大规模、标准化的放射影像登记系统，以增强个性化骨科治疗	前交叉韧带（ACL）损伤患者的膝关节放射影像	数字病理学	关节炎	深度学习	EfficientNet, YOLO, Residual Network	图像	20,836张膝关节放射影像，来自1,628名ACL损伤患者
6964	2025-02-11	Self-supervised adversarial diffusion models for fast MRI reconstruction 2025-Feb-09, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17675 PMID:39924867	研究论文	本文提出了一种名为SSAD-MRI的自监督深度学习压缩感知MRI方法，旨在加速数据采集而无需完全采样数据集	SSAD-MRI方法在训练过程中无需使用完全采样数据集，通过自监督对抗扩散模型实现快速MRI重建	研究仅使用了脑部MRI数据集，未验证在其他身体部位或不同疾病类型上的适用性	加速MRI数据采集，减少患者不适和运动伪影，同时提高图像质量	脑部MRI图像	计算机视觉	NA	自监督深度学习，压缩感知	自监督对抗扩散模型	MRI图像	1376例多线圈脑部T2加权图像和318例单线圈脑部定量磁化准备2快速采集梯度回波T1图
6965	2025-02-11	Voice analysis and deep learning for detecting mental disorders in pregnant women: a cross-sectional study 2025-Feb-08, Discover mental health DOI:10.1007/s44192-025-00138-0 PMID:39920468	研究论文	本研究旨在开发一种深度学习模型，通过分析孕妇的声音来筛查心理障碍，提供一种替代传统工具的客观筛查方法	利用声音分析和深度学习技术，开发了一种新的筛查孕妇心理障碍的客观方法，相比传统工具具有更高的敏感性	模型的特异性和精确度低于传统工具EPDS，且样本量相对较小	开发一种基于声音分析的深度学习模型，用于筛查孕妇的心理障碍	204名孕妇的声音样本	机器学习	心理障碍	声音分析、深度学习	EfficientFormer V2-L	音频数据	204名孕妇
6966	2025-02-11	A generative whole-brain segmentation model for positron emission tomography images 2025-Feb-08, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-025-00716-9 PMID:39920478	研究论文	本文提出了一种生成式多目标分割模型，用于脑部PET图像的自动和准确分割	提出了一种新的3D生成式多目标分割模型，结合了潜在映射模型和自定义的交叉注意力模块，以融合功能信息和结构信息	未提及具体局限性	提高脑部PET图像的全脑分割精度，以促进神经科学研究和临床医学	脑部PET图像	计算机视觉	NA	PET成像	3D生成式多目标分割模型	图像	120名患者的真实脑部PET/MR图像
6967	2025-02-11	Letter to the Editor regarding, "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis" by Dashti et al 2025-Feb-08, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2024.12.029 PMID:39924432	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6968	2025-02-11	Single-shot super-resolved fringe projection profilometry (SSSR-FPP): 100,000 frames-per-second 3D imaging with deep learning 2025-Feb-07, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01721-w PMID:39915449	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的超快三维成像技术，称为单次超分辨条纹投影轮廓术（SSSR-FPP），能够在100,000赫兹的频率下进行三维成像	SSSR-FPP技术通过使用一对低信噪比、低分辨率的条纹图案作为输入，并通过特定的深度神经网络解码高分辨率的展开相位和条纹阶数，实现了超快三维成像	该技术的成像速度受限于高速相机的成像窗口，且需要特定的深度神经网络进行训练	研究目的是开发一种能够在超快时间分辨率下获取三维图像的成像技术	研究对象包括旋转的涡轮叶片、爆炸的积木和蒸汽机的往复运动等瞬态场景	计算机视觉	NA	条纹投影轮廓术（FPP）	深度神经网络	图像	多个瞬态场景，包括旋转的涡轮叶片、爆炸的积木和蒸汽机的往复运动
6969	2025-02-11	Unlocking precision medicine: clinical applications of integrating health records, genetics, and immunology through artificial intelligence 2025-Feb-07, Journal of biomedical science IF:9.0Q1 DOI:10.1186/s12929-024-01110-w PMID:39915780	综述	本文综述了人工智能在精准医学中的临床应用，特别是在整合健康记录、遗传学和免疫学数据方面的应用	通过整合AI技术，提供了对患者健康状况和潜在风险的全面视角，并在风湿病学中展示了AI驱动的精准医学平台和临床决策支持工具的实际应用	数据质量、隐私保护和临床医生的信任是实施过程中的主要挑战	探索人工智能在精准医学中的临床应用，特别是在风湿病学中的应用	患有自身免疫性风湿病的患者	精准医学	风湿病	机器学习、深度学习	NA	健康记录、遗传学数据、免疫学数据	NA
6970	2025-02-11	Prevention and management of degenerative lumbar spine disorders through artificial intelligence-based decision support systems: a systematic review 2025-Feb-07, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08356-x PMID:39915847	系统综述	本文系统回顾了人工智能（AI）在腰椎退行性疾病引起的下腰痛（LBP）临床预防和管理中应用的决策支持系统（DSS）	首次系统评估了AI在腰椎退行性疾病管理中的应用，展示了AI在临床评分定义、临床评估和资格预测等任务中的高准确性	研究仅限于PubMed和Scopus数据库，可能存在未涵盖的相关研究	评估AI在腰椎退行性疾病引起的LBP预防和管理中的应用效果	腰椎退行性疾病引起的下腰痛患者	医疗决策支持系统	腰椎退行性疾病	机器学习和深度学习算法	多种机器学习和深度学习模型	临床、人口统计、心理社会和影像数据	25篇符合纳入标准的研究
6971	2025-02-11	Genome data based deep learning identified new genes predicting pharmacological treatment response of attention deficit hyperactivity disorder 2025-Feb-07, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-025-03250-5 PMID:39920114	研究论文	本研究结合全基因组关联分析（GWAS）和深度学习方法，揭示了注意力缺陷多动障碍（ADHD）药物治疗反应的遗传基础，并识别了新的相关基因	首次将GWAS与深度学习结合，用于预测ADHD药物治疗反应，并识别了新的相关基因TMEM117和MYO5B	独立测试数据集的模型性能较低，特异性仅为0.26，表明模型在外部验证中的表现有待提高	探索ADHD药物治疗反应的遗传基础，并开发预测模型	未接受过药物治疗的ADHD患者	机器学习	注意力缺陷多动障碍（ADHD）	全基因组关联分析（GWAS）	卷积神经网络（CNN）	基因型数据	未明确提及具体样本数量，但涉及接受12周药物治疗的ADHD患者
6972	2025-02-11	BenthicNet: A global compilation of seafloor images for deep learning applications 2025-Feb-07, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04491-1 PMID:39920123	研究论文	本文介绍了BenthicNet，一个全球海底图像汇编，旨在支持大规模图像识别模型的训练和评估	提出了一个全球性的海底图像数据集，支持大规模图像识别模型的开发，并公开了数据集和模型以供重用	数据集虽然庞大，但仅包含190,000张带有注释的图像，可能限制了模型的训练效果	提高海底图像分析的效率，支持环境监测	海底图像	计算机视觉	NA	深度学习	大规模图像识别模型	图像	初始收集了1140万张图像，其中130万张作为代表性子集，19万张带有注释
6973	2025-02-11	Modeling pegcetacoplan treatment effect for atrophic age-related macular degeneration with AI-based progression prediction 2025-Feb-07, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00634-z PMID:39920843	研究论文	本文利用深度学习模型，基于个体化的地形进展预测，展示了Pegcetacoplan治疗萎缩性年龄相关性黄斑变性（AMD）的效果	使用深度学习算法进行个体化的地形进展预测，展示Pegcetacoplan治疗效果的变异性	研究样本量较小（N=99），且为回顾性分析	展示Pegcetacoplan治疗萎缩性AMD的效果	萎缩性AMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	99名患者
6974	2025-02-11	Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning 2025-Feb-07, Biochemical Society transactions IF:3.8Q2 DOI:10.1042/BST20240784 PMID:39927816	研究论文	本文讨论了从冷冻电镜（cryo-EM）密度图中自动建模生物分子结构的演变和现状，特别关注深度学习在此过程中的作用	强调了AI驱动的方法在冷冻电镜结构建模中的变革性作用	未具体提及研究的局限性	探讨冷冻电镜密度图中生物分子结构的自动建模方法	生物分子结构	结构生物学	NA	冷冻电镜（cryo-EM）	深度学习	冷冻电镜密度图	NA
6975	2025-02-11	Enhancing deep learning methods for brain metastasis detection through cross-technique annotations on SPACE MRI 2025-Feb-06, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00554-5 PMID:39913077	研究论文	本文探讨了通过SPACE MRI的跨技术注释增强深度学习方法来检测脑转移瘤的效果	利用SPACE序列的高质量注释（HAQ）来提升深度学习算法在MPRAGE图像上检测脑转移瘤的性能	需要在前瞻性研究中进一步验证	提高深度学习算法在MPRAGE图像上检测脑转移瘤的准确性和敏感性	157名脑转移瘤患者的SPACE和MPRAGE MRI数据	数字病理学	脑转移瘤	SPACE MRI, MPRAGE MRI	深度学习模型	MRI图像	157名患者的SPACE和MPRAGE MRI数据，以及660名患者的测试数据集
6976	2025-02-11	Advanced artificial intelligence with federated learning framework for privacy-preserving cyberthreat detection in IoT-assisted sustainable smart cities 2025-Feb-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88843-2 PMID:39915579	研究论文	本文提出了一种基于联邦学习框架的高级人工智能方法，用于在物联网辅助的可持续智慧城市中进行隐私保护的网络威胁检测	结合联邦学习与深度学习技术，提出了一种新的隐私保护网络威胁检测方法，使用Harris Hawk优化进行特征选择，并采用堆叠稀疏自编码器分类器和海象优化算法进行超参数调优	联邦学习在物联网取证方面的潜力尚未充分探索	确保在智慧城市中实现强大且可扩展的网络威胁检测，同时保护物联网用户的隐私	物联网辅助的可持续智慧城市中的网络威胁	机器学习	NA	联邦学习（FL），深度学习（DL）	堆叠稀疏自编码器（SSAE）	物联网数据	使用基准数据集进行模拟评估
6977	2025-02-11	Swarm learning with weak supervision enables automatic breast cancer detection in magnetic resonance imaging 2025-Feb-06, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00722-5 PMID:39915630	研究论文	本研究提出了一种结合弱监督学习和群体学习（SL）的集成管道，用于自动检测乳腺癌的磁共振成像（MRI）数据	通过弱监督学习减少详细注释需求，并通过群体学习实现本地AI模型训练，避免了集中式数据共享	研究依赖于多个国际数据集，可能存在数据隐私和注释变异性的挑战	开发一种无需详细注释或集中数据共享的AI模型，以提高乳腺癌MRI数据的分析效率	乳腺癌患者的双侧乳腺MRI检查数据	医学影像分析	乳腺癌	弱监督学习，群体学习（SL）	3D-ResNet-101	MRI图像	1372例来自美国、瑞士和英国的双侧乳腺MRI检查数据，以及649例来自德国和希腊的外部验证数据
6978	2025-02-11	WDRIV-Net: a weighted ensemble transfer learning to improve automatic type stratification of lumbar intervertebral disc bulge, prolapse, and herniation 2025-Feb-06, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01341-4 PMID:39915867	研究论文	本文提出了一种加权集成迁移学习框架WDRIV-Net，用于自动分层腰椎间盘突出、脱出和膨出的类型	通过集成四个预训练模型（Densenet169、ResNet101、InceptionV3和VGG19），提出了一种新的加权迁移学习框架WDRIV-Net，显著提高了分类准确率	NA	提高腰椎间盘退变类型的自动分层准确性，以辅助临床早期治疗选择	腰椎间盘退变患者	计算机视觉	腰椎间盘退变	迁移学习	WDRIV-Net（集成Densenet169、ResNet101、InceptionV3和VGG19）	磁共振成像（MRI）图像	来自中国多家临床医院的腰椎MRI图像样本
6979	2025-02-11	Deep Learning Approaches to Predict Geographic Atrophy Progression Using Three-Dimensional OCT Imaging 2025-Feb-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.2.11 PMID:39913124	研究论文	本文评估了处理三维光学相干断层扫描（OCT）图像的不同方法在预测地理萎缩（GA）病变区域和未来增长率方面的性能	比较了四种不同的深度学习方法在预测GA病变区域和增长率方面的性能，发现所有方法的表现相当，可能已达到预测GA增长率的性能瓶颈	所有探索的方法在预测GA增长率方面表现相当，可能已达到性能瓶颈，且仅使用EZ或RPE层的厚度图预测性能较差	评估不同处理三维OCT图像的方法在预测GA病变区域和增长率方面的性能	地理萎缩（GA）病变区域和增长率	计算机视觉	老年性黄斑变性（AMD）	三维光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）	三维图像	1219只研究眼用于模型开发，442只研究眼用于性能评估
6980	2025-02-11	Real-time intraoperative ultrasound registration for accurate surgical navigation in patients with pelvic malignancies 2025-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03299-5 PMID:39633142	研究论文	本研究开发并评估了几种实时术中超声（iUS）配准方法，用于提高盆腔恶性肿瘤手术导航的准确性	开发了实时深度学习骨和动脉分割的2D超声配准方法，显著提高了手术导航的准确性	iUS的用户依赖性较强，需要直观的软件以实现最佳的临床应用	提高盆腔恶性肿瘤手术导航的准确性	盆腔恶性肿瘤患者	数字病理	盆腔恶性肿瘤	实时术中超声（iUS）	深度学习	超声图像	30名患者