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
7161	2025-03-15	Automated Fast Prediction of Bone Mineral Density From Low-dose Computed Tomography 2025-Mar-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.041 PMID:40082126	研究论文	本研究探讨了利用深度学习基于低剂量CT扫描建立体积骨密度预测和骨质疏松分类系统的可行性	首次将深度学习应用于低剂量CT扫描，自动预测体积骨密度并进行骨质疏松和骨质减少的分类	研究样本量相对较小，且仅针对腰椎进行了分析	开发一个基于低剂量CT扫描的自动体积骨密度预测和骨质疏松分类系统	551名同时接受低剂量CT和定量CT检查的受试者	数字病理学	骨质疏松	低剂量CT扫描	U-net	图像	551名受试者
7162	2025-03-15	Deep learning modelling of structural brain MRI in chronic head and neck pain after mild TBI 2025-Mar-12, Pain IF:5.9Q1 DOI:10.1097/j.pain.0000000000003587 PMID:40084983	研究论文	本研究利用深度学习模型分析轻度创伤性脑损伤（mTBI）后慢性头颈痛患者的结构性脑MRI扫描，以预测高风险个体	首次使用预训练的3D ResNet-18深度学习模型分析mTBI后72小时内的T1加权脑MRI扫描，以预测慢性疼痛风险	样本量相对较小（128名患者），且模型的平均准确率和AUC值较低（分别为0.59和0.56）	探索早期脑MRI扫描在预测mTBI后慢性头颈痛中的实用性	227名因车祸导致mTBI的患者，其中128名在伤后72小时内进行了T1加权脑MRI扫描	数字病理学	创伤性脑损伤	T1加权脑MRI扫描	3D ResNet-18	图像	128名患者
7163	2025-03-15	A transformer-based real-time earthquake detection framework in heterogeneous environments 2025-Mar-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82087-2 PMID:40069212	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer的实时地震检测框架TFEQ，旨在解决在高度异构环境中部署深度学习技术的挑战	TFEQ模型独特地同时分析P波和S波，解决了现有模型通常只关注S波检测而忽视P波早期检测的问题	NA	开发一种能够在异构物联网环境中进行实时地震检测的深度学习模型	地震波（P波和S波）	机器学习	NA	深度学习	Transformer	传感器数据	CrowdQuake计划收集的MEMS传感器数据
7164	2025-03-15	Fuzzy control algorithm of cleaning parameters of street sweeper based on road garbage volume grading 2025-Mar-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92771-6 PMID:40069257	研究论文	本文提出了一种基于道路垃圾量分级的模糊控制算法，用于调整街道清扫车的清洁参数，以提高清洁效率和降低能耗	创新点在于结合YOLO v5深度学习模型进行目标检测和垃圾分类，并基于垃圾覆盖率和重量计算道路垃圾量分级系数，进而开发模糊控制模型以优化清扫车操作参数	未提及算法的泛化能力及在不同城市环境中的适用性	研究目的是通过智能算法优化街道清扫车的清洁参数，以提高清洁效率和降低能耗	研究对象是街道清扫车及其清洁参数	计算机视觉	NA	YOLO v5	模糊控制模型	图像	未提及具体样本数量
7165	2025-03-15	An efficient deep learning-based strategy to screen inhibitors for GluN1/GluN3A receptor 2025-Mar-11, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-025-01513-x PMID:40069493	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的策略，用于高效筛选GluN1/GluN3A受体的抑制剂	结合序列和复合物基础的评分函数，利用深度学习技术提高筛选效率和准确性	研究仍处于早期阶段，药理研究数据有限	开发一种高效且准确的筛选方法，用于识别GluN1/GluN3A受体的抑制剂	GluN1/GluN3A受体及其抑制剂	机器学习	神经精神疾病	全细胞电压钳电生理学	深度学习模型	化合物库数据	1800万种化合物库筛选至约10个候选分子
7166	2025-03-15	DeepPath: Overcoming data scarcity for protein transition pathway prediction using physics-based deep learning 2025-Mar-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.27.640693 PMID:40060558	研究论文	本文介绍了DeepPath，一个基于深度学习的框架，用于快速生成蛋白质状态之间的物理真实过渡路径	DeepPath采用主动学习方法，利用分子力学力场作为指导，迭代优化预测路径，克服了数据稀缺性问题	尽管DeepPath在预测蛋白质过渡路径方面表现出色，但其依赖于已知的蛋白质状态，可能限制了其在未知状态预测中的应用	研究目的是开发一种高效的方法来预测蛋白质的构象转变路径，以替代计算成本高的分子动力学模拟	研究对象包括SHP2激活、CdiB H1分泌和BAM复合体侧门开启等生物相关测试案例	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构数据	三个生物相关测试案例
7167	2025-03-15	Medical image classification by incorporating clinical variables and learned features 2025-Mar, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.241222 PMID:40078919	研究论文	本文提出了一种新颖的方法，通过结合临床变量来增强深度学习模型在医学图像分类中的表现，同时不压倒信息	与大多数现有深度神经网络模型仅考虑单像素信息不同，该方法捕捉了更全面的视角，并通过降维技术优化特征，与临床变量信息保持平衡	未明确提及具体局限性	提升医学图像分类的准确性	医学图像	计算机视觉	结核病和皮肤病	深度学习	预训练的深度神经网络	图像	未明确提及样本数量
7168	2025-03-15	A variational deep-learning approach to modeling memory T cell dynamics 2025-Feb-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.08.602409 PMID:40060443	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和随机变分推理的方法，用于建模小鼠流感病毒感染后肺内记忆T细胞的动态变化	该方法能够同时推断动态模型参数和群体结构，直接基于单细胞流式细胞术数据进行训练，而非预定义细胞群的动力学	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类或其他生物系统的验证	研究旨在解决高维数据与可解释数学模型之间的挑战，特别是在免疫反应中的细胞动态变化	小鼠流感病毒感染后的肺内记忆CD4和CD8 T细胞	机器学习	流感	单细胞流式细胞术	深度学习与随机变分推理	单细胞数据	NA
7169	2025-03-15	Learning maximally spanning representations improves protein function annotation 2025-Feb-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.13.638156 PMID:40027840	研究论文	本文提出了一种名为MSRep的新型深度学习框架，旨在解决蛋白质功能注释中的不平衡问题，并提高注释准确性	MSRep框架通过优化受神经崩溃（NC）启发的损失函数，确保少数功能在嵌入空间中与多数功能同等表示，从而提高了预测准确性和泛化能力	虽然MSRep在多个蛋白质功能注释任务中表现出色，但其在未表征蛋白质上的应用仍需进一步验证	提高蛋白质功能注释的准确性，特别是对于研究不足的功能类别	蛋白质功能注释	计算生物学	NA	深度学习	预训练蛋白质语言模型	蛋白质序列数据	NA
7170	2025-03-15	Fewer medullary pyramids in the living kidney donor are associated with graft failure in the recipient 2025-Jan-30, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1 DOI:10.1016/j.ajt.2025.01.041 PMID:39892790	研究论文	本研究旨在通过计算机断层扫描（CT）和组织学分析，识别与活体肾移植受者死亡审查移植物失败相关的肾实质结构特征	首次发现肾髓质金字塔数量与移植失败率之间的关联，并提出肾髓质金字塔计数作为移植前预后生物标志物的潜在用途	研究仅针对ABO兼容的活体肾移植受者，未涵盖其他类型的肾移植	识别与活体肾移植受者移植物失败相关的肾实质结构特征	2000-2020年间接受ABO兼容活体肾移植的受者	数字病理学	肾移植	计算机断层扫描（CT）、深度学习模型、形态计量组织学分析	深度学习模型	CT图像、组织学数据	3098名肾移植受者，中位随访5年，346例移植物失败事件
7171	2025-03-15	CT-based radiomics-deep learning model predicts occult lymph node metastasis in early-stage lung adenocarcinoma patients: A multicenter study 2025-Jan-30, Chinese journal of cancer research = Chung-kuo yen cheng yen chiu DOI:10.21147/j.issn.1000-9604.2025.01.02 PMID:40078558	研究论文	本研究开发并验证了一种基于CT的放射组学和深度学习融合模型，用于预测早期肺腺癌患者的隐匿性淋巴结转移	结合了放射组学和深度学习技术，使用3D SE-ResNet34网络构建融合模型，显著提高了预测隐匿性淋巴结转移的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；样本量相对较小，需要更大规模的多中心研究进一步验证	开发并验证一种非侵入性预测模型，用于早期肺腺癌患者的隐匿性淋巴结转移	早期肺腺癌患者	数字病理	肺癌	CT成像，深度学习	3D SE-ResNet34	CT图像	358名患者（训练队列186名，内部验证队列48名，外部测试队列124名）
7172	2025-03-15	Deep learning-based multi-task prediction of response to neoadjuvant chemotherapy using multiscale whole slide images in breast cancer: A multicenter study 2025-Jan-30, Chinese journal of cancer research = Chung-kuo yen cheng yen chiu DOI:10.21147/j.issn.1000-9604.2025.01.03 PMID:40078559	研究论文	本研究开发了一种基于多尺度全切片图像（WSIs）的多任务深度学习模型（DLMM），用于预测乳腺癌患者对新辅助化疗（NAC）的反应	通过多尺度特征表示的串联融合和基于门控的注意力机制，模型能够精细预测治疗反应和病理完全缓解（pCR）	尽管在多个测试集中表现出色，但模型仍需进一步验证其在不同临床环境中的普适性	开发一种深度学习模型，以更精确地预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	多任务深度学习模型（DLMM）	图像	1,670张全切片图像，包括训练集、验证集、内部测试集、外部测试集和前瞻性测试集
7173	2025-03-15	AI models for the identification of prognostic and predictive biomarkers in lung cancer: a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1424647 PMID:40078179	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在识别肺癌预后和预测生物标志物方面的有效性	本文首次系统地评估了AI模型在肺癌生物标志物识别中的应用，涵盖了多种AI方法和生物标志物目标	需要进一步的大规模前瞻性研究来验证和优化AI驱动生物标志物的临床效用	评估人工智能模型在识别肺癌预后和预测生物标志物方面的有效性	肺癌患者及其生物标志物	机器学习	肺癌	深度学习与机器学习算法	NA	NA	34项研究
7174	2025-03-15	A 5G network based conceptual framework for real-time malaria parasite detection from thick and thin blood smear slides using modified YOLOv5 model 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251321540 PMID:40078448	研究论文	本文提出了一种基于5G网络的实时疟疾寄生虫检测框架，使用改进的YOLOv5模型从厚薄血涂片中进行检测	通过引入两个SENet层改进YOLOv5x网络架构，优化了模型在5G网络上的实时检测性能	未提及模型在低资源环境下的实际部署效果和成本效益分析	开发一种实时疟疾检测系统，特别是在诊断资源有限的地区	厚薄血涂片中的疟疾寄生虫	数字病理学	疟疾	深度学习	改进的YOLOv5x模型	图像	未提及具体样本数量
7175	2025-03-15	A spatial and temporal transformer-based EEG emotion recognition in VR environment 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1517273 PMID:40078487	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的EEG情感识别方法EmoSTT，用于VR环境中的情感识别	首次在VR环境中使用纯Transformer方法进行EEG情感识别，并通过两个独立的Transformer模块全面建模EEG信号的时空信息	研究主要依赖于实验室环境和VR环境下的数据集，尚未在更广泛的真实场景中进行验证	提高EEG情感识别在真实场景中的生态效度，探索VR环境下的情感识别方法	参与者在观看VR视频时的EEG数据	脑机接口	NA	EEG信号处理	Transformer	EEG信号	未明确提及具体样本数量
7176	2025-03-15	Artificial intelligence integration in surgery through hand and instrument tracking: a systematic literature review 2025, Frontiers in surgery IF:1.6Q2 DOI:10.3389/fsurg.2025.1528362 PMID:40078701	系统文献综述	本文通过系统文献综述探讨了人工智能（AI）在手术实践中通过手和器械追踪的应用，分析了AI与手术交叉领域的最新进展和当前文献	本文首次系统性地总结了AI在手术手和器械追踪中的应用，并分析了不同AI算法在手术实践中的具体应用	当前AI技术在手术中的应用仍存在技术和社会限制，未来研究需要填补这些空白	探讨AI在手术手和器械追踪中的应用，以优化手术技能培训并改善手术结果	手术实践中的手和器械追踪	计算机视觉	NA	深度学习算法、传统机器学习算法	深度学习模型	预录视频、摄像头数据、图像数据集	77篇符合纳入标准的文章
7177	2025-03-15	Singing to speech conversion with generative flow 2025, EURASIP journal on audio, speech, and music processing DOI:10.1186/s13636-025-00400-x PMID:40078713	研究论文	本文介绍了歌唱到语音转换（S2S）任务，并提出了首个基于深度学习的S2S系统	首次提出基于生成流的S2S系统，并调整了潜在特征之间的对齐模块，适应了歌唱到语音转换的场景	未提及具体局限性	研究歌唱到语音的转换，保留语音信息并减少音高、节奏和音色的变化	歌唱和语音信号	自然语言处理	NA	生成流（Generative Flow）	Glow-TTS架构	音频信号	未提及具体样本数量
7178	2025-03-15	Magnetic resonance imaging-based machine learning classification of schizophrenia spectrum disorders: a meta-analysis 2024-Dec, Psychiatry and clinical neurosciences IF:5.0Q1 DOI:10.1111/pcn.13736 PMID:39290174	meta-analysis	本文通过元分析方法评估了基于磁共振成像的多变量模式识别在区分精神分裂症谱系障碍（SSD）患者与健康对照组（HCs）中的可靠性	采用多变量模式识别方法克服了传统单变量方法的局限性，并评估了研究特征对分类性能的影响	研究存在临床异质性，且分类性能受患者相关和方法学因素的影响	评估基于神经影像的生物标志物在区分SSD患者与HCs中的可靠性	精神分裂症谱系障碍（SSD）患者和健康对照组（HCs）	machine learning	schizophrenia	magnetic resonance imaging (MRI)	multivariate pattern analysis	neuroimaging data	12,723 SSD患者和13,196 HCs
7179	2025-03-15	Evaluating the Cumulative Benefit of Inspiratory CT, Expiratory CT, and Clinical Data for COPD Diagnosis and Staging through Deep Learning 2024-Dec, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240005 PMID:39665633	研究论文	本研究通过深度学习评估单相CT、吸气-呼气CT和临床数据在慢性阻塞性肺疾病（COPD）诊断和分期中的累积效益	首次结合单相CT、吸气-呼气CT和临床数据，利用卷积神经网络（CNN）进行COPD分期，并评估其诊断准确性	研究为回顾性研究，数据来源于特定时间段和人群，可能影响结果的普遍性	评估不同CT数据和临床数据在COPD诊断和分期中的效益	8893名COPDGene一期队列的参与者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	CT成像	卷积神经网络（CNN）	CT图像和临床数据	8893名参与者
7180	2025-03-15	Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging 2024-Dec, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.230419 PMID:39540821	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建对心脏MRI电影序列采集时间、体积结果和图像质量的影响	首次在心脏MRI中应用深度学习技术进行图像重建，显著缩短了采集时间，同时保持了图像质量和体积结果的准确性	单次心跳的DL电影序列显著低估了射血分数，可能由于乳头肌的分割不同	评估深度学习在心脏MRI电影序列中的应用效果	55名健康志愿者	医学影像	心血管疾病	深度学习	NA	图像	55名健康志愿者