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
701	2025-05-08	A deep learning approach for automatic 3D segmentation of hip cartilage and labrum from direct hip MR arthrography 2025-Feb-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86727-z PMID:39920175	研究论文	使用卷积神经网络（CNN）基于3D MRI自动分割髋关节软骨和唇缘	开发了一种基于U-Net架构的全自动分割模型，用于从MRI中分割髋关节软骨和唇缘，并在外部数据集上验证了其性能	研究为回顾性单中心研究，外部数据集仅包含40名患者	开发一种自动分割髋关节软骨和唇缘的深度学习模型，以提供快速准确的3D MRI模型	髋关节软骨和唇缘	数字病理	髋关节疾病	3D MRI	U-Net	3D MRI图像	100名有症状患者（训练集80髋，测试集20髋）和外部数据集40名患者
702	2025-05-08	Deep learning-based prediction of autoimmune diseases 2025-Feb-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88477-4 PMID:39920178	研究论文	本研究提出两种深度学习模型（AutoY和LSTMY）用于预测由T细胞介导的自身免疫性疾病	首次将卷积神经网络（AutoY）和带注意力机制的双向LSTM（LSTMY）应用于T细胞受体介导的自身免疫疾病预测	研究仅针对四种自身免疫疾病进行验证，未涵盖更广泛的自身免疫疾病谱	开发基于T细胞受体数据的自身免疫疾病预测模型	T细胞受体（TCR）与四种自身免疫疾病的关联	机器学习	自身免疫疾病（1型糖尿病、多发性硬化症等）	深度学习	CNN（AutoY）和双向LSTM带注意力机制（LSTMY）	T细胞受体序列数据	未明确说明样本数量（涉及四种疾病数据）
703	2025-05-08	A comprehensive analysis of deep learning and transfer learning techniques for skin cancer classification 2025-Feb-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82241-w PMID:39920179	research paper	该研究通过深度学习与迁移学习技术对皮肤癌图像进行分类，提出了一种有效的诊断方法	结合多种预训练网络与机器学习分类器，提出了一种新的皮肤癌分类方法，并达到了92.87%的最高准确率	研究仅基于ISIC 2018数据集，样本量有限，且未涉及其他类型的皮肤病变	解决皮肤癌早期诊断的挑战，提高分类准确率	皮肤癌图像，特别是黑色素瘤	computer vision	skin cancer	deep learning, transfer learning	VGG19, ResNet18, MobileNet_V2, SVM, DT, Naïve Bayes, KNN	image	3300张皮肤疾病图像（来自ISIC 2018数据集）
704	2025-05-08	Advanced AI-driven detection of interproximal caries in bitewing radiographs using YOLOv8 2025-Feb-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84737-x PMID:39920198	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8算法的深度学习AI模型，用于提高咬翼X光片中邻面龋齿的检测准确率	使用YOLOv8算法进行邻面龋齿检测，提高了诊断准确率并减少了假阴性	研究为回顾性研究，可能受到数据质量和标注一致性的影响	提高邻面龋齿的诊断准确率，改善临床结果	咬翼X光片中的邻面龋齿	计算机视觉	龋齿	深度学习	YOLOv8	图像	552张X光片，共1,506张标注图像
705	2025-05-08	FoxA1 knockdown promotes BMSC osteogenesis in part by activating the ERK1/2 signaling pathway and preventing ovariectomy-induced bone loss 2025-Feb-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88658-1 PMID:39920313	研究论文	研究通过敲低FOXA1基因促进骨髓间充质干细胞(BMSC)成骨分化，激活ERK1/2信号通路，从而预防卵巢切除引起的骨质疏松	首次发现FOXA1基因在骨质疏松中的关键调控作用，并证实其通过ERK1/2信号通路影响BMSC成骨分化	研究主要基于小鼠模型，尚未在人体中进行验证	探索骨质疏松的新型治疗靶点和方法	骨髓间充质干细胞(BMSC)和骨质疏松小鼠模型	分子生物学	骨质疏松	随机游走算法、免疫组化、Western blot、qRT-PCR、慢病毒转染、显微CT	小鼠卵巢切除模型	基因表达数据、蛋白质表达数据、影像学数据	未明确说明具体样本数量，涉及体外培养的hBMSCs和卵巢切除小鼠模型
706	2025-05-08	Inhibition of tumour necrosis factor alpha by Etanercept attenuates Shiga toxin-induced brain pathology 2025-Feb-07, Journal of neuroinflammation IF:9.3Q1 DOI:10.1186/s12974-025-03356-z PMID:39920757	研究论文	本研究探讨了肿瘤坏死因子α（TNF-α）在EHEC感染引起的脑病理中的作用，并评估了Etanercept对减轻这些病理变化的潜力	使用Etanercept抑制TNF-α减轻了Shiga毒素引起的脑病理变化，特别是补体通路的激活，并揭示了TNF-α依赖性血管舒张和内皮损伤的机制	研究仅使用了小鼠模型，尚未在人体中进行验证	探究TNF-α在EHEC感染引起的脑病理中的作用，并评估其作为治疗靶点的潜力	小鼠模型中的脑组织及微胶质细胞	神经病理学	EHEC感染相关脑病	LC-MS/MS蛋白质组学、深度学习算法	深度学习算法	蛋白质组数据、显微成像数据	小鼠模型
707	2025-05-08	Diagnosis of Chronic Kidney Disease Using Retinal Imaging and Urine Dipstick Data: Multimodal Deep Learning Approach 2025-Feb-07, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/55825 PMID:39924305	研究论文	本研究通过整合视网膜图像和尿液试纸数据，开发了一种多模态深度学习模型，用于慢性肾脏病（CKD）的非侵入性筛查	首次将视网膜图像和尿液试纸数据结合用于CKD诊断，并通过多模态深度学习模型展示了协同效应	在65岁及以上年龄组中模型性能有限	评估整合视网膜图像和尿液试纸数据的深度学习模型在CKD诊断中的效果	20-79岁人群的视网膜图像和尿液试纸数据	数字病理学	慢性肾脏病	深度学习	Wide Residual Networks	图像和尿液试纸数据	开发集65,082人，外部验证集58,284人
708	2025-05-08	Capsule endoscopy: Do we still need it after 24 years of clinical use? 2025-Feb-07, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i5.102692 PMID:39926220	comments	本文评论了一篇关于使用深度学习模型自动检测胶囊内窥镜（CE）中胃肠道病变的文章，并总结了CE当前面临的挑战及可能的解决方法	讨论了CE在临床应用中的持续必要性及其面临的挑战	NA	探讨胶囊内窥镜在临床应用中的持续必要性	胶囊内窥镜（CE）及其在胃肠道病变检测中的应用	digital pathology	gastrointestinal disease	deep learning	NA	image	NA
709	2025-05-08	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图谱中自动建模结构的演变和现状，特别关注深度学习在建模过程中的作用	强调了AI驱动方法在冷冻电镜结构建模中的变革性作用	未明确提及具体局限性	推进从冷冻电镜图谱中建模结构的方法	冷冻电镜密度图谱和生物分子结构	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度学习	冷冻电镜密度图谱	NA
710	2025-05-08	Quantifying multilabeled brain cells in the whole prefrontal cortex reveals reduced inhibitory and a subtype of excitatory neuronal marker expression in serotonin transporter knockout rats 2025-Feb-05, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae486 PMID:39932853	研究论文	本文提出了一种新方法，用于量化动物模型中全脑亚区域的多标记细胞，并展示了5-HTT敲除大鼠前额叶皮层亚区域中兴奋性和抑制性神经元标记表达的减少	结合StarDist方法的深度学习网络和新型开源方法，实现了前额叶皮层亚区域中细胞的自动计数	标准免疫组化方法无法考虑感兴趣区域的体积变化	研究5-HTT敲除对大鼠前额叶皮层兴奋性和抑制性神经元标记表达的影响	5-HTT敲除大鼠的前额叶皮层亚区域	数字病理学	焦虑症	免疫组化、深度学习	StarDist	图像	5-HTT敲除大鼠和野生型大鼠的前额叶皮层样本
711	2025-05-08	ParaSurf: a surface-based deep learning approach for paratope-antigen interaction prediction 2025-Feb-04, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf062 PMID:39921885	research paper	提出了一种基于表面的深度学习模型ParaSurf，用于预测抗体结合位点（paratope）与抗原的相互作用	ParaSurf通过结合表面几何和非几何因素显著提高了paratope预测的准确性，并在整个Fab区域展示了优异的预测能力	NA	加速疫苗和治疗性抗体的开发过程	抗体结合位点（paratope）与抗原的相互作用	computational biology	NA	deep learning	ParaSurf	protein surface data	三个主要的抗体-抗原基准数据集
712	2025-05-08	A conditional denoising VAE-based framework for antimicrobial peptides generation with preserving desirable properties 2025-Feb-04, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf069 PMID:39932977	研究论文	本研究提出了一种基于条件去噪变分自编码器（VAE）的框架，用于生成具有理想特性的抗菌肽（AMPs）	该模型结合了理想的理化特性指导，采用位置编码和Transformer架构提高生成准确性，并引入去噪机制以在有限训练数据下保持性能	模型在训练数据有限的情况下可能仍存在性能限制	开发一种能够生成具有理想功能特性的抗菌肽的深度学习模型，以应对抗生素耐药性问题	抗菌肽（AMPs）	机器学习	细菌感染	深度学习	条件去噪VAE（DVAE）	序列数据	NA
713	2025-05-08	Deep learning-assisted colonoscopy images for prediction of mismatch repair deficiency in colorectal cancer 2025-02, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11426-1 PMID:39623175	研究论文	利用深度学习辅助结肠镜图像预测结直肠癌中的错配修复缺陷	开发了一种基于深度学习的分类器，能够从常规结肠镜图像中检测错配修复缺陷状态，为免疫检查点抑制剂的疗效预测提供了一种低成本、高效的筛查工具	独立验证数据集的AUROC（0.807）低于测试数据集（0.948），表明模型在外部验证中的性能有所下降	预测结直肠癌中的错配修复缺陷状态，以辅助免疫检查点抑制剂的疗效评估	结直肠癌患者的结肠镜图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	深度学习分类器	图像	892个肿瘤的5226张图像（开发数据集：306个肿瘤的2105张图像；独立验证数据集：488个熟练错配修复肿瘤和98个缺陷错配修复肿瘤的3121张图像）
714	2025-05-08	Development of an artificial intelligence system to indicate intraoperative findings of scarring in laparoscopic cholecystectomy for cholecystitis 2025-02, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11514-2 PMID:39838147	research paper	开发一种人工智能系统，用于在腹腔镜胆囊切除术中指示胆囊炎引起的瘢痕组织	首次利用深度学习算法开发AI系统，用于术中瘢痕区域的语义分割	训练数据集仅包含21个病例的2025张图像，样本量较小	开发AI系统以减少腹腔镜胆囊切除术中胆管损伤的风险	急性胆囊炎患者的腹腔镜手术视频图像	digital pathology	cholecystitis	deep learning	semantic segmentation algorithm	image	2025张图像来自21个病例，外加20个外部验证病例
715	2025-05-08	A Neural Network Approach to Identify Left-Right Orientation of Anatomical Brain MRI 2025-Feb, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.70299 PMID:39924951	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的创新方法，用于提高解剖脑部MRI扫描中左右方向识别的准确性	首次应用三维卷积神经网络模型解决脑部MRI左右方向识别问题，准确率达到99.8%	在存在显著脑部特征变异（如颞叶附近大型蛛网膜囊肿或脑室不对称）的情况下可能出现识别错误	解决脑部MRI图像在去标识化、格式转换等过程中可能出现的左右方向元数据丢失问题	脑部MRI扫描图像	计算机视觉	神经退行性疾病	深度学习	3D CNN	MRI图像	训练集350例MRI，测试集来自8个不同数据库共3056例MRI
716	2025-05-08	Artificial Intelligence Applications in Cardiac CT Imaging for Ischemic Disease Assessment 2025-Feb, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.) DOI:10.1111/echo.70098 PMID:39927866	review	本文综述了人工智能在心脏CT成像中用于缺血性疾病评估的应用	强调了AI在提高心脏CT成像诊断效率和准确性方面的潜力，特别是在冠状动脉疾病评估中的应用	NA	探讨AI在心脏CT成像中对缺血性心脏病的评估作用	心脏CT成像数据	数字病理学	心血管疾病	CT成像	机器学习和深度学习	图像	NA
717	2025-05-08	Mapping the learning curves of deep learning networks 2025-Feb, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012286 PMID:39928655	research paper	该研究提出了一种受认知科学启发的多维量化和可视化方法，用于捕捉深度神经网络学习过程中的两个时间维度	引入了一种新的多维度量化和可视化方法，能够同时捕捉深度神经网络的信息处理轨迹和发展轨迹	方法主要应用于时间序列任务，在其他类型任务上的适用性有待验证	系统解释深度神经网络的内部表示和学习过程	深度神经网络的学习过程	machine learning	NA	多维量化和可视化方法	DNN	时间序列数据	750次模拟运行（手势检测和句子分类任务）
718	2025-05-08	Unlocking the power of AI for phenotyping fruit morphology in Arabidopsis 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae123 PMID:39937596	研究论文	本研究评估了深度学习在拟南芥果实形态表型分析中的有效性，并开发了一个基于实例分割模型的表型分析流程	开发了一个可扩展的流程，用于量化拟南芥果实形态特征，为大规模群体表型分析提供了高质量数据	深度学习在器官水平表型分析的精确性和适应性尚未完全评估	评估深度学习在拟南芥果实形态表型分析中的有效性，并建立表型与基因型变异之间的联系	拟南芥果实形态	计算机视觉	NA	实例分割模型	深度学习	图像	332,194个个体果实
719	2025-05-08	Recent Advances in Nanomaterial-Based Biosignal Sensors 2025-01, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202405301 PMID:39610205	综述	本文综述了基于纳米材料的生物信号传感器的最新进展，包括其分类、应用、局限性及未来发展方向	将纳米材料（如金属基纳米颗粒、碳基或聚合物基纳米材料）融入生物信号传感器，以提高其适应性，并探讨了深度学习在信号处理和人机界面中的应用潜力	讨论了当前纳米材料基生物信号传感器面临的挑战和改进方向	提供对纳米材料基生物信号传感器的理解，概述技术现状，讨论需解决的挑战，并提出发展方向	生物信号传感器及其在医疗、机器人和可穿戴电子设备中的应用	生物医学工程	NA	纳米材料技术、深度学习信号处理	NA	生物物理信号、生物电信号、生化信号	NA
720	2025-05-08	Multi-dimensional perceptual recognition of tourist destination using deep learning model and geographic information system 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318846 PMID:39919101	research paper	本研究提出了一种结合深度学习模型和地理信息系统（GIS）的多维度旅游目的地感知识别策略	整合多种用户生成内容（UGC）数据，采用改进的Inception V3模型、带多头注意力的BiLSTM模型和GIS技术，实现了超过97%的识别准确率	实验案例仅聚焦于中国大同的游客感知，可能限制了结果的普适性	提高旅游目的地感知识别的准确性和完整性，支持目的地管理决策和旅游推荐	旅游目的地的多维度感知（内容、情感、时空特征）	自然语言处理	NA	深度学习、GIS	Inception V3、BiLSTM	图像、文本、时空信息	NA