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	2025-04-25	Dynamic Hierarchical Convolutional Attention Network for Recognizing Motor Imagery Intention 2025-May, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3549583 PMID:40131750	研究论文	提出了一种动态分层卷积注意力网络（DH-CAN），用于从EEG信号中全面学习全局和局部空间域以及时频域的判别信息，以识别运动想象意图	设计了多尺度卷积块动态捕捉时频信息，将EEG信号通道映射到不同脑区，分层提取全局和局部空间特征，并利用图注意力网络建立区域连接性，共享对称脑区间的网络参数以更好地捕捉不对称运动想象模式	NA	提高EEG信号解码的准确性，特别是在运动想象意图识别方面	EEG信号	脑机接口	NA	EEG信号分析	动态分层卷积注意力网络（DH-CAN）	EEG信号	两个数据集
682	2025-04-25	PackPPI: An integrated framework for protein-protein complex side-chain packing and ΔΔG prediction based on diffusion model 2025-May, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70110 PMID:40260988	研究论文	介绍了一个名为PackPPI的集成框架，用于蛋白质复合物的侧链包装和ΔΔG预测，基于扩散模型	结合了扩散模型和近端优化算法，改进了蛋白质复合物的侧链预测，并利用学习到的表示预测ΔΔG	未提及具体限制	提高蛋白质复合物的侧链包装和ΔΔG预测的准确性和效率	蛋白质复合物	生物信息学	NA	扩散模型，近端优化算法	扩散模型	蛋白质结构数据	CASP15数据集和SKEMPI v2.0数据集
683	2025-04-25	Mixing individual and collective behaviors to predict out-of-routine mobility 2025-Apr-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2414848122 PMID:40267135	研究论文	该研究提出了一种动态整合个体和集体移动行为的方法，以提高预测非日常移动行为的准确性	动态整合个体和集体移动行为，利用集体智能提升预测准确性，尤其在非日常行为和破坏性事件（如COVID-19大流行）中表现优异	模型在兴趣点密度高的城市区域表现最佳，可能在其他区域效果有限	预测人类移动行为，以应对城市设计、交通拥堵、流行病管理和迁移动态等社会挑战	人类移动行为	机器学习	NA	深度学习、马尔可夫模型	NA	轨迹数据	数百万条隐私保护的轨迹数据，覆盖五个美国城市
684	2025-04-25	Representation of high-dimensional cell morphology and morphodynamics in 2D latent space 2025-Apr-24, Physical biology IF:2.0Q3 DOI:10.1088/1478-3975/adcd37 PMID:40233771	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的算法，将13维细胞形态特征向量投影到2维潜在空间，以减少信息损失并可视化细胞形态和形态动力学	提出了一种新的深度学习方法，将高维细胞形态特征投影到2维潜在空间，信息损失小于5%，并能区分不同迁移表型的乳腺癌细胞	NA	开发一种方法来简化和可视化高维细胞形态数据，以便更好地理解和解释细胞状态	乳腺癌细胞的形态和形态动力学	digital pathology	breast cancer	deep learning	NA	cell morphology features	NA
685	2025-04-25	Toward Switching and Fusing Neuromorphic Computing: Vertical Bulk Heterojunction Transistors with Multi-Neuromorphic Functions for Efficient Deep Learning 2025-Apr-24, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202419245 PMID:40270224	研究论文	介绍了一种新型垂直体异质结神经形态晶体管（VHNT），能够模拟ANN和SNN的计算功能，用于高效深度学习	提出了一种新型VHNT设备，能够通过简单编程切换为脉冲神经元和自激活神经元，无需辅助电路，显著提高了训练速度和效率	NA	开发高性能、低功耗且环境适应性强的通用人工智能（AGI）设备	垂直体异质结神经形态晶体管（VHNT）	神经形态计算	NA	TaO基电化学反应和PDVT-10/N2200基体异质结	ANN和SNN融合架构	NA	CIFAR-10数据集
686	2025-04-25	Deep Learning Empowered Parallelized Metasurface Computed Tomography Snapshot Spectral Imaging 2025-Apr-24, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202419383 PMID:40270309	研究论文	提出了一种基于生成式深度学习的并行化超表面计算断层扫描技术，用于实现超紧凑的快照光谱成像	将快照光谱成像的光学体积从厘米级减小到亚毫米级，同时保持高分辨率和成像速度	NA	解决快照光谱成像在空间受限场景（如内窥镜辅助脑显微手术和实时细胞组织成像）中的应用问题	快照光谱成像系统	计算机视觉	NA	生成式深度学习	GAN	图像	NA
687	2025-04-25	Unveiling Multi-Scale Architectural Features in Single-Cell Hi-C Data Using scCAFE 2025-Apr-24, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202416432 PMID:40270467	research paper	介绍了一种名为scCAFE的深度学习模型，用于在单细胞水平上检测多尺度染色质结构特征	scCAFE提供了一个统一框架，用于注释单个细胞中的染色质环、TAD样结构域（TLDs）和区室，优于之前的scHi-C环检测方法	NA	分析单细胞基因组结构并实现基于3D基因组特征的精确细胞类型注释	单细胞Hi-C数据中的染色质结构特征	computational biology	NA	single-cell Hi-C (scHi-C)	deep learning model (scCAFE)	genomic data	NA
688	2025-04-25	Mixed Outcomes in Recombination Rates After Domestication: Revisiting Theory and Data 2025-Apr-24, Molecular ecology IF:4.5Q1 DOI:10.1111/mec.17773 PMID:40271548	研究论文	本文探讨了驯化过程中基因组重组率的变化，结合理论、实验室实验和数据分析，比较了家养动物与其野生祖先的重组率	利用群体测序数据和深度学习方法推断基因组范围内的重组率，提供了鸡/红原鸡、绵羊/摩弗伦羊和山羊/野山羊的新比较结果	研究结果在不同物种间不一致，未能提供驯化导致基因组重组率普遍增加的统一证据	验证驯化过程是否间接导致基因组重组率增加的假说	家养动物（鸡、绵羊、山羊）及其野生祖先（红原鸡、摩弗伦羊、野山羊）	基因组学	NA	群体测序、深度学习	深度学习	基因组测序数据	多个物种的比较（鸡/红原鸡、绵羊/摩弗伦羊、山羊/野山羊）
689	2025-04-25	Artificial Intelligence in Panoramic Radiography Interpretation: A Glimpse into the State-of-the-Art Radiologic Examination Method 2025-Apr-24, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b6173229 PMID:40272192	研究论文	本研究开发了一种基于YOLO-v8深度学习模型的人工智能系统，用于全景X光片中多种牙齿问题和解剖结构的准确评估和分割	开发了一个多类别诊断模型，能够同时检测和分割全景X光片中的33种不同牙齿状况和解剖结构，而现有研究通常单独处理这些条件	研究未提及模型在不同设备获取的X光片上的泛化能力测试	开发能够准确评估和分割全景X光片中各种牙齿问题和解剖结构的深度学习模型	全景X光片中的牙齿问题、牙齿修复体、牙科植入物、解剖标志、牙周状况、颌骨病理和根尖周病变	数字病理	牙科疾病	深度学习	YOLO-v8	图像	未明确说明样本数量，但涉及33种不同条件的标注
690	2025-04-25	Role of artificial intelligence in advancing immunology 2025-Apr-24, Immunologic research IF:3.3Q3 DOI:10.1007/s12026-025-09632-7 PMID:40272607	综述	本文探讨了人工智能（AI）在免疫学领域的革命性作用，特别是在疫苗开发、免疫治疗和过敏治疗方面的应用	AI通过分析大量基因组序列和蛋白质结构，帮助识别潜在疫苗候选物并预测机体对不同抗原的反应，同时为癌症患者提供个性化免疫治疗方案	NA	探讨AI在免疫学领域的应用及其对医学研究和医疗保健的推动作用	免疫学领域，包括疫苗开发、免疫治疗、过敏治疗及免疫疾病诊断	人工智能在生物医学中的应用	自身免疫疾病、免疫缺陷、过敏及癌症	机器学习和深度学习	NA	基因组序列、蛋白质结构、患者历史和实验室结果	NA
691	2025-04-25	Clinical Implementation of Sixfold-Accelerated Deep Learning Super-Resolution Knee MRI in Under 5 Minutes: Arthroscopy-Validated Diagnostic Performance 2025-Apr-23, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.25.32878 PMID:40266704	研究论文	本研究验证了采用深度学习超分辨率图像重建技术的六倍加速膝关节MRI在临床中的诊断性能	首次在临床中验证了六倍加速的深度学习超分辨率膝关节MRI技术，并与关节镜手术结果进行对照	研究为回顾性设计，样本量相对有限(124例患者)	验证六倍加速的深度学习超分辨率膝关节MRI技术的临床诊断效能	膝关节疼痛的成年患者	数字病理	膝关节疾病	深度学习超分辨率图像重建，并行成像(PI)，同步多层采集(SMS)	深度学习(未指定具体模型)	MRI图像	124名成年患者(79男，45女)
692	2025-04-25	Validating Emotion Analysis on Social Media Text for Detecting Psychological Distress: A Cross-Sectional Survey 2025-Apr-23, Issues in mental health nursing IF:1.7Q3 DOI:10.1080/01612840.2025.2488328 PMID:40266789	研究论文	本研究探讨了社交媒体文本中自我报告的心理困扰与情绪之间的关系，使用基于深度学习的情绪分析模型	使用KoBERT模型对社交媒体文本进行七种情绪分类，并验证其与心理困扰的关联	样本量较小（87名参与者），且仅限于Instagram和Threads平台的数据	验证情绪分析作为通过社交媒体早期检测和监测心理困扰的工具	社交媒体用户及其文本帖子	自然语言处理	心理健康	深度学习	KoBERT	文本	87名参与者的2610个句子
693	2025-04-25	Unsupervised non-small cell lung cancer tumor segmentation using cycled generative adversarial network with similarity-based discriminator 2025-Apr-23, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70107 PMID:40266997	research paper	该研究提出了一种无监督的非小细胞肺癌肿瘤分割方法smic-GAN，通过使用基于相似性的生成对抗网络和循环策略进行训练，无需依赖手动标注数据	提出了一种无监督的肿瘤分割网络smic-GAN，不依赖任何手动标注，减少了训练数据准备的工作量	虽然性能与有监督方法相当，但并未明确指出其在复杂病例或不同数据分布下的泛化能力	开发一种无需手动标注的无监督肿瘤分割方法，以减轻数据准备负担	非小细胞肺癌患者的CT扫描图像	digital pathology	lung cancer	CT扫描	GAN	image	609例肺癌患者的CT扫描（504训练，35验证，70测试）
694	2025-04-25	FedOpenHAR: Federated Multitask Transfer Learning for Sensor-Based Human Activity Recognition 2025-Apr-23, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2024.0631 PMID:40267073	研究论文	介绍FedOpenHAR框架，探索在联邦学习环境中进行多任务迁移学习，用于传感器基础的人类活动识别和设备位置识别任务	提出FedOpenHAR框架，结合联邦学习和迁移学习，支持多任务处理，并允许新客户端利用现有共同层进行训练	需要处理不同数据集中可能仅包含部分标签类型的情况，模型鲁棒性面临挑战	开发适用于传感器基础的人类活动识别和设备位置识别的分布式机器学习方法	穿戴和移动设备收集的运动传感器数据	机器学习	NA	联邦学习，迁移学习	DeepConvLSTM	传感器数据	OpenHAR框架中的十个较小数据集
695	2025-04-25	Improvement of deep learning-based dose conversion accuracy to a Monte Carlo algorithm in proton beam therapy for head and neck cancers 2025-Apr-23, Journal of radiation research IF:1.9Q3 DOI:10.1093/jrr/rraf019 PMID:40267259	研究论文	本研究旨在通过图像旋转技术和缩放增强提高基于深度学习的质子束治疗中从铅笔束到蒙特卡洛算法的剂量转换精度	引入了图像旋转技术和缩放增强方法，显著提高了深度学习模型在质子束治疗中的剂量转换精度	研究仅针对头颈癌患者，样本量相对较小（85例患者）	提高质子束治疗中剂量计算的准确性	头颈癌患者	医学影像分析	头颈癌	质子束治疗（PBT）	深度学习模型	CT图像和剂量数据	85例头颈癌患者（101个训练/验证计划，11个测试计划）
696	2025-04-25	Deep Learning Model for Histologic Diagnosis of Dysplastic Barrett's Esophagus: Multisite Cohort External Validation 2025-Apr-23, The American journal of gastroenterology DOI:10.14309/ajg.0000000000003495 PMID:40267276	研究论文	本文通过外部验证一种深度学习模型（BEDDLM），用于在巴雷特食管（BE）组织学切片上诊断不典型增生程度	首次在多个外部学术中心验证了深度学习模型（BEDDLM）在巴雷特食管不典型增生诊断中的准确性，并采用了cGANs进行染色标准化和YOLO与ResNet101结合的集成方法	样本量相对有限（489张全切片图像），且主要来自男性患者（84.7%）	提高巴雷特食管不典型增生的诊断准确性，减少人工病理读片中的观察者间变异和过度诊断	巴雷特食管患者的组织学切片（非不典型增生、低级别不典型增生和高级别不典型增生）	数字病理学	食管腺癌	全切片图像分析、cGANs染色标准化	YOLO与ResNet101的集成模型	图像	489张全切片图像（232例非不典型增生，117例低级别不典型增生，140例高级别不典型增生）
697	2025-04-25	Improved Pine Wood Nematode Disease Diagnosis System Based on Deep Learning 2025-Apr-23, Plant disease IF:4.4Q1 DOI:10.1094/PDIS-06-24-1221-RE PMID:40267359	research paper	提出了一种基于深度学习的松材线虫病诊断系统，通过荧光识别技术提高检测效率和准确性	首次将荧光识别技术应用于松材线虫病检测，并开发了基于深度学习的专用荧光检测系统，改进了YOLOv5模型，显著提高了大尺寸图像的识别准确率	未提及系统在不同环境条件下的稳定性和适应性测试结果	开发快速有效的松材线虫病检测方法以减少松树砍伐和疾病传播	松材线虫病	computer vision	plant disease	fluorescence recognition, deep learning	YOLOv5, YOLOv10, Res2Net, SimAM, Bi-FPN	image	未明确提及具体样本数量
698	2025-04-25	Prediction of Reactivation After Antivascular Endothelial Growth Factor Monotherapy for Retinopathy of Prematurity: Multimodal Machine Learning Model Study 2025-Apr-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/60367 PMID:40267476	研究论文	本研究开发并验证了使用多模态机器学习算法预测早产儿视网膜病变（ROP）抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）治疗后复发的模型	首次构建了结合传统机器学习、深度学习和融合模型的预测系统，用于ROP治疗后复发的预测	样本量相对有限（239例），且仅来自3家医院	开发预测ROP抗VEGF治疗后复发的模型，优化治疗方案	接受抗VEGF治疗的ROP婴儿	机器学习	早产儿视网膜病变	多模态机器学习算法	传统机器学习模型、深度学习模型、融合模型	临床数据	239例（90例复发，149例未复发）
699	2025-04-25	On factors that influence deep learning-based dose prediction of head and neck tumors 2025-Apr-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adcfeb PMID:40267938	研究论文	本研究探讨了影响基于深度学习的头颈部肿瘤放疗剂量预测模型的关键因素	系统分析了输入和剂量网格分辨率、输入类型、损失函数、模型架构和噪声对模型性能的影响，并发现高分辨率输入、多类型输入组合及特定损失函数的整合能显著提升预测准确性	研究仅针对头颈部肿瘤，且对抗噪声的鲁棒性仍有提升空间	评估深度学习模型在头颈部癌症放疗剂量预测中的准确性、鲁棒性和计算效率	头颈部肿瘤放疗剂量预测	数字病理	头颈部癌症	深度学习	SwinUNETR	CT图像、计划靶区(PTVs)和风险器官(OARs)	公共数据集(OpenKBP)和内部临床数据集(LUMC)
700	2025-04-25	Semantic Consistency Network with Edge Learner and Connectivity Enhancer for Cervical Tumor Segmentation from Histopathology Images 2025-Apr-23, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00691-w PMID:40268829	研究论文	提出了一种名为ERNet的端到端语义一致性网络，用于从组织病理学图像中分割宫颈肿瘤	ERNet结合了边缘学习器和连接增强器，有效提升了模型对多形态肿瘤边缘的学习和表示能力，以及分割掩模的像素连接性	虽然模型在宫颈肿瘤图像上表现良好，但在其他类型肿瘤上的泛化能力仅通过喉部肿瘤图像进行了初步验证	提高宫颈肿瘤在组织病理学图像中的分割准确性，以辅助诊断和预后	宫颈肿瘤的组织病理学图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	NA