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	2025-04-25	Feasibility of deep learning algorithm in diagnosing lumbar central canal stenosis using abdominal CT 2025-May, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04796-z PMID:39249505	研究论文	开发一种基于深度学习的算法，利用腹部CT和腰椎CT诊断腰椎中央管狭窄症	首次使用U-Net架构的深度学习模型自动分割硬膜囊并分类中央管狭窄，且在腹部CT上的诊断性能与腰椎CT相当	样本量较小（仅9名患者的990张图像），且为回顾性研究	评估深度学习算法在诊断腰椎中央管狭窄症中的可行性	腰椎中央管狭窄症患者	数字病理学	腰椎疾病	CT成像	U-Net	医学影像	990张CT图像来自9名患者
702	2025-04-25	Deep Learning-Based Classification of Early-Stage Mycosis Fungoides and Benign Inflammatory Dermatoses on H&E-Stained Whole-Slide Images: A Retrospective, Proof-of-Concept Study 2025-May, The Journal of investigative dermatology IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.jid.2024.07.036 PMID:39306030	研究论文	本研究探讨了深度学习在区分早期蕈样肉芽肿和良性炎症性皮肤病中的应用，使用H&E染色的全切片图像数据集	首次将深度学习应用于皮肤淋巴瘤的分类，特别是在早期蕈样肉芽肿与良性炎症性皮肤病的区分上	需要更大的多机构数据集和改进的方法论，如结合临床数据的多模态深度学习	评估深度学习在早期蕈样肉芽肿与良性炎症性皮肤病分类中的表现	皮肤活检的H&E染色全切片图像	数字病理学	皮肤淋巴瘤	深度学习	弱监督深度学习模型	图像	924张H&E染色全切片图像，包括233名早期蕈样肉芽肿患者和353名良性炎症性皮肤病患者
703	2025-04-25	Deep Learning for Contrast Enhanced Mammography - A Systematic Review 2025-May, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.035 PMID:39643464	系统综述	本文系统综述了深度学习在对比增强乳腺摄影（CEM）中的应用，探讨了这些模型如何进一步提升CEM的诊断潜力	首次系统性地回顾了深度学习在CEM中的应用，并总结了不同模型的性能表现	研究数量相对较少且多为回顾性研究，缺乏前瞻性临床验证	评估深度学习算法在CEM图像自动分析中的应用效果	对比增强乳腺摄影（CEM）图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	医学影像	16项研究（2018-2024年）
704	2025-04-25	Deep Learning Model for the Differential Diagnosis of Nasal Polyps and Inverted Papilloma by CT Images: A Multicenter Study 2025-May, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.12.011 PMID:39730250	research paper	本研究开发了一种基于CT图像的深度学习模型，用于区分鼻腔息肉和倒置性乳头状瘤，并通过多中心研究验证其性能	首次利用深度学习模型（3D Xception）在CT图像上区分鼻腔息肉和倒置性乳头状瘤，并通过蛋白质组学分析揭示模型预测与上皮细胞分化的关联	研究样本来自两家医院，可能存在选择偏差；蛋白质组学分析的样本量较小（70例）	开发并验证一种深度学习模型，以提高鼻腔良性肿瘤（鼻腔息肉和倒置性乳头状瘤）的鉴别诊断准确性	鼻腔良性肿瘤患者（鼻腔息肉和倒置性乳头状瘤）	digital pathology	nasal cavity tumors	CT imaging, proteomics analysis	3D ResNet, 3D Xception, HRNet	CT images	1791名患者（来自两家医院），其中70名进行了蛋白质组学分析
705	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
706	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
707	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
708	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
709	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
710	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
711	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
712	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）
713	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
714	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
715	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)
716	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
717	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）
718	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
719	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）
720	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）