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
681	2025-05-20	Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00403 PMID:40152352	research paper	本文设计并制造了一种基于蜘蛛感应机制的双模式离子凝胶传感器，集成了风速和压力检测功能	结合蜘蛛的感应机制，开发了一种新型双模式离子凝胶传感器，能够同时检测风速和压力，并在智能运动识别系统中实现了96.83%的准确率	NA	开发多功能、高灵敏度、宽检测范围和优异耐久性的柔性传感器	风速和压力检测，以及人体运动监测	柔性传感器	NA	磁性纤维植绒和感应共振原理，微结构离子凝胶和电容设计	深度学习算法	风速和压力信号，人体运动信号	NA
682	2025-05-20	Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03621 PMID:40167999	research paper	该研究开发了一种深度学习驱动的微流控-SERS系统，用于表征外泌体的异质性以分类非小细胞肺癌亚型	结合深度学习、微流控技术和SERS技术，实现了外泌体的高效捕获、检测和分析，用于肺癌的早期诊断和分子分型	NA	开发一种非侵入性方法用于非小细胞肺癌的早期诊断和精确分型	外泌体	digital pathology	lung cancer	SERS, 微流控技术	deep learning	光学信号	三种不同的NSCLC细胞系和正常细胞系
683	2025-04-26	Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01075 PMID:40275811	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
684	2025-05-20	Intelligent Diagnosis of Pancreatic Biopsy From Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspiration Via Stimulated Raman Histopathology 2025-Apr-25, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104182 PMID:40288652	研究论文	开发了一种基于深度学习的刺激拉曼散射显微镜技术，用于胰腺内镜超声引导细针穿刺活检的快速、无标记术中组织学诊断	利用深度学习结合刺激拉曼散射显微镜技术，提供了一种比传统快速现场评估更高效、更客观的胰腺活检诊断方法	研究样本量相对较小（76例训练集，33例测试集），需要更大规模的临床验证	开发一种替代传统快速现场评估的胰腺活检诊断方法	胰腺内镜超声引导细针穿刺活检样本	数字病理	胰腺肿瘤	刺激拉曼散射显微镜	CNN	图像	76例患者用于训练，33例用于外部测试
685	2025-05-20	PhysCL: Knowledge-Aware Contrastive Learning of Physiological Signal Models for Cuff-Less Blood Pressure Estimation 2025-Mar-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3554495 PMID:40131744	研究论文	提出了一种名为PhysCL的知识感知对比学习方法，用于减少对标记PPG数据的依赖并提高无袖带血压估计的准确性	引入了知识感知增强库解决对比学习中的语义一致性问题，并提出对比特征重建方法增强特征多样性并防止模型崩溃	需要进一步验证在不同人群和设备上的泛化能力	改进基于PPG的无袖带血压估计方法	光电容积图(PPG)信号	机器学习	心血管疾病	对比学习	深度学习模型	生理信号数据	来自MIMIC III、MIMIC IV和UQVS数据集的106名受试者数据
686	2025-05-20	Blood cancer prediction model based on deep learning technique 2025-01-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84475-0 PMID:39805996	研究论文	本文利用深度学习技术改进血癌诊断，评估了多种模型并发现ResNetRS50在准确性和速度上表现最佳	采用ResNetRS50模型在血癌早期诊断中实现更高的准确性和更低的错误率	未提及模型在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力	通过早期诊断降低血癌死亡率	血癌患者	机器学习	血癌	深度学习	ResNetRS50, RegNetX016, AlexNet, Convnext, EfficientNet, Inception_V3, Xception, VGG19	NA	NA
687	2025-05-20	Importance of Computer-aided Drug Design in Modern Pharmaceutical Research 2025, Current drug discovery technologies DOI:10.2174/0115701638361318241230073123 PMID:39810447	review	本文探讨了计算机辅助药物设计（CADD）在现代药物研究中的重要性及其基本原理	强调了CADD在加速药物发现过程、提高准确性、减少时间和财务资源方面的创新应用	NA	研究CADD在药物发现和开发过程中的价值和重要性	生物活性化合物及其与特定生物大分子（如DNA、RNA、蛋白质和酶）的亲和力	药物设计	NA	分子对接、片段基药物发现、从头药物设计、药效团建模、定量构效关系、3D-QSAR、同源建模、计算机模拟ADME-Tox、机器学习/深度学习	NA	NA	NA
688	2025-05-20	Augmenting Human Expertise in Weighted Ensemble Simulations through Deep Learning-Based Information Bottleneck 2024-Dec-10, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00919 PMID:39589127	研究论文	本文提出了一种结合深度学习与专家知识的混合方法，用于改进加权集成模拟中的集体变量选择和分区策略	将状态预测信息瓶颈方法与专家知识相结合，形成混合方法，以优化加权集成模拟的采样效率和结果解释	仅在丙氨酸二肽和chignolin系统上进行了基准测试，需要更多系统验证	提高加权集成模拟的采样效率和结果解释能力	加权集成模拟方法及其在分子动力学中的应用	机器学习	NA	状态预测信息瓶颈(SPIB)方法	深度学习	分子动力学模拟数据	丙氨酸二肽和chignolin系统
689	2025-05-20	Increasing phosphorus loss despite widespread concentration decline in US rivers 2024-Nov-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2402028121 PMID:39556745	research paper	该研究利用深度学习方法和大量水文气象数据，重建了美国河流中磷的长期趋势，发现尽管磷浓度普遍下降，但磷流失总量却在增加	利用多任务长短期记忆模型填补历史数据空白，重建了美国河流中总磷的长期趋势	研究依赖于历史数据的重建，可能存在一定的不确定性	分析美国河流中磷的长期变化趋势及其影响因素	美国本土430条河流的总磷浓度和流失量	环境科学	NA	深度学习	LSTM	水文气象数据	430条河流的数据
690	2025-05-20	Rapid Detection of SARS-CoV-2 Variants Using an Angiotensin-Converting Enzyme 2-Based Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Sensor Enhanced by CoVari Deep Learning Algorithms 2024-06-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00488 PMID:38843447	研究论文	开发了一种结合表面增强拉曼光谱(SERS)和深度学习算法CoVari的方法，用于快速准确检测和量化SARS-CoV-2变种	使用ACE2功能化的AgNR@SiO阵列SERS传感器和CoVari深度学习算法，实现了对病毒变种的高精度检测和浓度定量	在未知样本测试中，浓度低于781 PFU/mL时分类准确率可能下降	开发快速定量检测病毒变种的诊断平台	SARS-CoV-2及其变种病毒	机器学习	COVID-19	表面增强拉曼光谱(SERS)	CoVari深度学习算法	光谱数据	三种病毒(SARS-CoV-2、SARS-CoV-2 B1和CoV-NL63)的SERS光谱数据
691	2025-05-20	Two-Dimensional Deep Learning Frameworks for Drug-Induced Cardiotoxicity Detection 2024-06-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00654 PMID:38842187	research paper	本研究提出了两种基于深度学习的框架STFT-CNN和SST-CNN，用于显著提高药物诱导心脏毒性的检测准确性和可靠性	利用诱导多能干细胞衍生的心肌细胞(iPSC-CMs)作为更接近人类的细胞模型，并通过先进的转换技术将时间信号转化为二维表示，显著提高了检测的准确性	NA	开发更准确、可靠的药物诱导心脏毒性检测方法	药物诱导的心脏毒性	machine learning	cardiovascular disease	impedance measurements, short-time Fourier transform (STFT), synchro-squeezing transform (SST)	CNN	temporal signals converted into two-dimensional representations	NA
692	2025-05-20	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模并行报告实验研究人类大脑皮层发育中的基因调控元件	首次在人类神经元发育中建立了功能基因调控元件和变异的全面目录，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础和上游调控因子	研究主要关注发育中的大脑皮层，可能不适用于其他脑区或发育阶段	探究人类大脑皮层发育中基因调控元件的功能	人类中孕期皮层原代细胞和脑类器官中的102,767个开放染色质区域	基因组学	神经发育疾病	大规模并行报告实验(MPRA)、深度学习	深度学习模型	基因组数据	102,767个开放染色质区域
693	2025-05-20	Percolation Images: Fractal Geometry Features for Brain Tumor Classification 2024, Advances in neurobiology DOI:10.1007/978-3-031-47606-8_29 PMID:38468053	research paper	提出了一种结合分形几何特征和深度学习的混合方法用于脑肿瘤分类	利用分形几何生成'渗透'图像以突出脑图像中的重要空间特性，并结合CNN进行肿瘤检测	未提及具体的数据集大小或模型在更广泛数据集上的泛化能力	提高脑肿瘤分类的准确性和效率	脑肿瘤图像	digital pathology	brain tumor	fractal geometry, deep learning	CNN	image	在一个知名基准数据集上进行实验，但未提及具体样本数量
694	2025-05-20	An autonomous drone for search and rescue in forests using airborne optical sectioning 2021-06-23, Science robotics IF:26.1Q1 DOI:10.1126/scirobotics.abg1188 PMID:34162744	research paper	介绍了一种用于森林搜救的自主无人机原型，能够在密集遮挡的森林中自主寻找人员	采用自适应在线采样技术，结合深度学习分类和动态飞行路径调整，显著提高了搜救效率和精度	实验仅在特定森林类型和飞行条件下进行，未涉及所有可能的复杂环境	开发一种能够在无稳定网络覆盖的偏远地区进行高效搜救的自主无人机系统	森林中隐藏的人员	computer vision	NA	thermal image processing, deep learning-based classification	deep learning	thermal images	42名隐藏人员（其中38名被成功找到）
695	2025-05-19	Detection of ninhydrin-glyphosate in groundwater via the colour chart-assisted digital camera method 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126253 PMID:40273772	研究论文	本研究介绍了一种新颖的一次性多标准色卡应用，通过三种仪器（颜色可见分光光度计、数码单反相机和手机摄像头）定量检测地下水样品中的草甘膦	首次将一次性多标准色卡应用于三种不同仪器进行草甘膦检测，并实现了实时监测	数码单反相机存在离子干扰导致浓度高估，而颜色可见分光光度计受磷酸盐和硝酸盐影响	开发一种经济高效、用户友好的即时检测技术，用于地下水草甘膦污染监测	地下水样品中的草甘膦	环境监测	NA	颜色可见分光光度法、数码相机成像分析	NA	图像数据、光谱数据	75 mL 地下水样品（浓度范围50-500 ng/mL）
696	2025-05-19	Application of deep learning on quantitative analysis of binary solid dispersions by UV Raman spectroscopy for planetary exploration 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126154 PMID:40279879	研究论文	本研究提出了一种名为IRMSE的深度学习模型，用于UV拉曼光谱的定量分析，以支持行星探索任务	提出结合深度残差网络和注意力机制的IRMSE模型，用于拉曼光谱的定量分析，优于传统方法	NA	验证深度学习在行星探索任务中拉曼光谱定量分析的可行性	矿物和有机化合物的固体分散体	机器学习	NA	UV拉曼光谱	Inception-ResNet-v1 with squeeze-and-excitation block (IRMSE)	光谱数据	NA
697	2025-05-19	A high-throughput framework for predicting three-dimensional structural-mechanical relationships of human cranial bones using a deep learning-based method 2025-Aug, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107007 PMID:40328110	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的高通量框架，用于预测人类颅骨的三维结构-力学关系	首次使用深度学习框架直接关联三维颅骨微观结构与宏观力学响应，克服了以往1D或2D方法的局限性	研究样本量相对有限（40个颅骨样本），且年龄分布集中在老年人群（平均82.5岁）	建立颅骨微观结构与宏观力学性能之间的关系模型，提高颅骨损伤诊断准确性	人类颅骨样本及其三维微观结构和力学响应	digital pathology	NA	micro-CT扫描，有限元模拟，准静态压缩实验	优化后的U-Net网络	三维医学影像数据	40个人类颅骨样本（平均年龄82.5岁），从中提取2000个代表性体积单元（RVE）
698	2025-05-19	Worldwide research trends on artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric analysis 2025-Jul, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.02.014 PMID:40155307	文献计量分析	本文通过文献计量分析探讨了人工智能在头颈癌研究中的全球趋势	首次对人工智能在头颈癌领域的应用进行了全面的文献计量分析，揭示了研究热点和发展趋势	仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关研究；未对研究质量进行深入评估	探索人工智能在头颈癌研究中的应用趋势和发展状况	1995至2024年间发表的1,019篇与人工智能和头颈癌相关的论文	人工智能在医学中的应用	头颈癌	文献计量分析技术（VosViewer和Biblioshiny/Bibiometrix）	深度学习模型（用于分割任务）	科学文献数据	1,019篇论文
699	2025-05-19	The role of deep learning in diagnostic imaging of spondyloarthropathies: a systematic review 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11261-x PMID:39658683	系统综述	本文综述了深度学习在脊柱关节病（SpA）影像诊断中的应用及其效果	深度学习模型（尤其是CNN和U-Net）在SpA影像诊断中表现出高准确性，部分模型AUC高达0.98，与放射科专家水平相当	部分研究样本量较小，需要更大数据集和进一步前瞻性及外部验证以提高AI模型的泛化能力	评估深度学习模型在提高SpA影像诊断准确性方面的作用	脊柱关节病（SpA）的MRI、CT和X射线影像	数字病理学	脊柱关节病	深度学习	CNN, U-Net	医学影像（MRI、CT、X射线）	21项研究（具体样本量未明确说明）
700	2025-05-19	PET and CT based DenseNet outperforms advanced deep learning models for outcome prediction of oropharyngeal cancer 2025-Jun, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110852 PMID:40118186	research paper	本研究探讨了使用优化的DenseNet架构在头颈癌患者无复发生存期预测中的表现，并与现有最先进的深度学习模型进行了比较	展示了基础DenseNet架构在优化层数和图像融合策略后，能够达到与更复杂架构的SOTA模型相媲美的预测性能，并在外部测试中表现更优	研究依赖于特定数据集（HECKTOR 2022），可能限制了结果的普遍适用性	比较DenseNet架构与现有最先进模型在头颈癌患者无复发生存期预测中的性能	头颈癌患者，特别是口咽癌（OPC）患者	digital pathology	oropharyngeal cancer	PET和CT成像	DenseNet	image	889名口咽癌患者（HECKTOR 2022数据集中的489名和额外中心的400名）