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
761	2025-05-07	Diagnosing migraine from genome-wide genotype data: a machine learning analysis 2025-May-06, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf172 PMID:40326299	研究论文	本研究旨在通过机器学习模型分析全基因组基因型数据，以解决偏头痛遗传性缺失的问题	利用机器学习模型捕捉非加性和交互效应，揭示了偏头痛可能遵循的非加性和交互遗传因果结构	数据维度（高数量的遗传变异）与可用数据规模不匹配，可能掩盖了非加性效应	开发机器学习模型以解决偏头痛遗传性缺失的问题	43,197名参与者（51%为女性），平均年龄54.6岁	机器学习	偏头痛	全基因组基因分型	LightGBM, 多项式朴素贝叶斯	基因型数据	43,197名个体
762	2025-05-07	Artificial intelligence applications for the diagnosis of pulmonary nodules 2025-May-06, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001179 PMID:40326426	review	本文综述了人工智能在孤立性肺结节（SPNs）诊断中的应用及其临床挑战	探讨了AI在影像学和血液/组织诊断中的实用性，并强调了实际应用中的挑战而非深度学习的技术细节	大多数模型缺乏前瞻性、多机构验证，存在过拟合和泛化能力有限的风险，且AI的'黑箱'特性使其难以融入临床工作流程	评估人工智能在孤立性肺结节诊断中的角色及其在肺医学中的临床应用和局限性	孤立性肺结节（SPNs）	digital pathology	lung cancer	RNA sequencing, CT-based computer-aided diagnosis (CAD)	CNN, machine learning	image, clinical data	NA
763	2025-05-07	HawkDock version 2: an updated web server to predict and analyze the structures of protein-protein complexes 2025-May-06, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf379 PMID:40326522	research paper	介绍HawkDock2，一个用于预测和分析蛋白质-蛋白质复合物结构的更新网络服务器	集成了基于深度学习的柔性对接方法GeoDock，实现了VD-MM/GBSA方法以改进结合亲和力预测，新增了突变分析模块，并迁移到高性能集群	NA	改进蛋白质-蛋白质复合物结构的预测和分析方法	蛋白质-蛋白质复合物	computational biology	NA	deep learning, MM/GBSA	GeoDock	protein structures	>234,000 computational tasks
764	2025-05-07	Foldclass and Merizo-search: Scalable structural similarity search for single- and multi-domain proteins using geometric learning 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf277 PMID:40326701	research paper	提出了一种基于嵌入的快速结构比较方法Foldclass和结合深度学习的自动域分割工具Merizo的Merizo-search，用于检测蛋白质结构之间的相似性	结合Foldclass嵌入方法和Merizo自动域分割工具，开发了Merizo-search，能够快速检测完整链中每个域的相似性	NA	解决大规模蛋白质结构存储、搜索和关系检测的挑战	单域和多域蛋白质结构	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	3.65亿个域
765	2025-05-07	A fully automatic Cobb angle measurement framework of full-spine DR images based on deep learning 2025-May-06, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08895-w PMID:40327070	research paper	提出了一种基于深度学习的全自动Cobb角测量框架，用于全脊柱DR图像的脊柱侧弯评估	开发了一个全自动的深度学习框架，能够从全脊柱DR图像中自动测量Cobb角，解决了传统手动测量耗时且存在观察者差异的问题	未提及对不同年龄段或严重程度脊柱侧弯患者的适用性	提高脊柱侧弯诊断中Cobb角测量的准确性和效率	全脊柱数字放射摄影（DR）图像	digital pathology	scoliosis	deep learning	YOLOv8 with CBAM module	image	1,163张AP视图和1,378张LAT视图的DR图像
766	2025-05-07	A deep learning model with interpretable squeeze-and-excitation for automated rehabilitation exercise assessment 2025-May-06, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03372-4 PMID:40327204	研究论文	本文介绍了一种用于自动化康复运动评估的深度学习模型CNN-SE，通过优化其参数并解释模型决策，展示了其在康复评估中的潜力	结合CNN-SE模型和灰狼优化算法进行参数优化，并利用SHAP方法解释模型决策，提高了康复运动评估的自动化水平和可解释性	研究仅在特定数据集(KIMORE和UI-PRMD)上进行了测试，可能需要更多样化的数据验证模型的泛化能力	开发自动化康复运动评估系统，以解决传统治疗师监督方法的高成本和人力资源短缺问题	患有运动功能障碍的患者(如中风、背痛、帕金森病和脊髓损伤)以及健康参与者	机器学习	神经系统疾病	灰狼优化算法, SHAP解释方法	CNN-SE	运动数据	KIMORE和UI-PRMD数据集中的健康和不健康参与者
767	2025-05-07	Corticospinal tract reconstruction with tumor by using a novel direction filter based tractography method 2025-May-06, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03357-3 PMID:40327206	research paper	提出了一种基于新型方向滤波器的皮质脊髓束（CST）重建方法，用于在肿瘤存在的情况下进行稳健的CST重建	引入了一种基于四阶微分方程的方向滤波器，用于全局方向估计，并结合空间一致性和解剖先验知识	未提及具体的数据集规模或方法在其他类型肿瘤中的适用性	优化肿瘤切除手术中皮质脊髓束的保留	皮质脊髓束（CST）	数字病理学	肿瘤	扩散磁共振成像（MRI）	深度学习	MRI图像	NA
768	2025-05-07	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2025-May-06, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009 PMID:40327364	研究论文	通过深度学习驱动的成像技术，研究真核微生物整个生命周期中的细胞分裂和细胞生长	结合微流体培养、生命周期阶段特异性分割和基于深度学习的视频帧插值算法FIEST，首次实现了对整个微生物生命周期的直接和连续研究	研究仅针对特定真核微生物，可能不适用于所有微生物系统	研究真核微生物生命周期中的细胞分裂和细胞生长动态	真核微生物的生命周期，包括休眠、交配、减数分裂和细胞分裂等状态	计算机视觉	NA	微流体培养、深度学习视频帧插值	深度学习	图像	长达三个有性繁殖世代的真核微生物群体
769	2025-05-07	The Application Status of Radiomics-Based Machine Learning in Intrahepatic Cholangiocarcinoma: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-May-05, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/69906 PMID:40323647	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析探讨了基于放射组学的机器学习在肝内胆管癌（ICC）中的应用现状和价值	首次系统评估了放射组学在ICC诊断中的准确性，并比较了不同模型（如结合临床特征的模型和深度学习模型）的性能	针对特定任务（如神经周围浸润和三级淋巴结构诊断）的研究较少，深度学习研究有限，数据异质性和可解释性问题待优化	评估放射组学在ICC中的临床应用价值，为其系统化应用提供循证支持	肝内胆管癌（ICC）患者	数字病理	肝内胆管癌	放射组学	机器学习（ML）、深度学习	医学影像数据	58项研究，共12,903名患者
770	2025-05-07	An End-to-End Deep Learning Generative Framework for Refinable Shape Matching and Generation 2025-May-05, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3562756 PMID:40323742	research paper	提出了一种端到端的深度学习生成框架，用于可精细化形状匹配和生成，以支持计算机医学中的虚拟临床试验	开发了一种无监督的几何深度学习模型，用于在潜在空间中建立可精细化形状对应关系，构建基于群体的图谱，并生成逼真的合成形状	NA	构建AI模型以生成与真实网格样本相似的形状，支持虚拟临床试验	3D表面网格表示的解剖形状	computer vision	NA	geometric deep-learning	generative model	3D surface meshes	实验使用了肝脏和左心室模型
771	2025-05-07	Contactless Estimation of Respiratory Frequency Using 3D-CNN on Thermal Images 2025-May-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3567141 PMID:40323749	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无接触呼吸频率估计方法，使用3D-CNN处理热成像视频数据	无需复杂预处理和手动ROI跟踪，直接从原始热成像视频估计呼吸频率	在小型数据集上训练，验证R2分数约为0.61，仍有提升空间	开发一种无接触的呼吸频率监测方法，提高热成像在实际应用中的可行性	热成像视频数据	计算机视觉	NA	热成像技术	3D-CNN	视频	未明确说明样本数量，使用了数据增强和合成数据集进行训练
772	2025-05-07	Deep Learning on Misaligned Dual-Energy Chest X-ray Images Using Paired Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks 2025-May-05, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01508-4 PMID:40325327	研究论文	提出了一种基于配对循环一致性生成对抗网络的框架，用于有效去除双能胸部X射线图像中的运动伪影和统计噪声	结合了集成判别器、可微分增强、抗锯齿卷积层和基本的8层U-Net生成器，显著提高了运动伪影抑制和图像质量	研究仅基于600次检查的临床图像数据集，可能需要更大样本量以验证方法的普适性	改善双能胸部X射线图像的质量，减少运动伪影和统计噪声	双能胸部X射线图像	计算机视觉	NA	双能减影（DES）胸部X射线成像	配对循环一致性生成对抗网络（GAN）、U-Net	图像	600次双能胸部X射线检查的数据
773	2025-05-07	A Deep Learning-Based Framework for Automatic Determination of Developmental Dysplasia of the Hip from Graf Angles 2025-May-05, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01518-2 PMID:40325325	研究论文	提出了一种基于深度学习的框架，用于从Graf角度自动确定发育性髋关节发育不良（DDH）	结合DeepLabv3+、形态学操作和局部最大值方法，自动诊断新生儿DDH，减少操作者依赖性和测量变异性	未提及具体样本量及临床验证的广泛性	开发自动化工具以提高DDH超声诊断的准确性和一致性	新生儿髋关节超声图像	数字病理学	发育性髋关节发育不良	超声成像	DeepLabv3+（测试了ResNet50、InceptionResNetV2、MobilenetV2和Xception等主干网络）	图像	NA
774	2025-05-07	Forecasting climate change effects on Saline Lakes through advanced remote sensing and deep learning 2025-May-04, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179582 PMID:40324314	研究论文	本研究通过先进的遥感和深度学习技术，预测气候变化对盐湖的影响	结合SRGAN和MRS技术提升卫星图像分辨率，并利用CA-Markov模型和LSTM算法预测未来盐湖变化	研究基于RCP8.5情景预测，可能无法涵盖所有气候变化可能性	分析盐湖的长期变化，预测未来特征变化及其对周边生态系统的生态影响	盐湖（如Chaka、Tuz和Razzaza湖）的物理和化学特性	遥感与深度学习	NA	遥感、SRGAN、MRS、CA-Markov模型、LSTM算法	SRGAN、LSTM	卫星图像	Chaka、Tuz和Razzaza湖的数据
775	2025-05-07	Development of a Novel Machine Learning Model to Automate Vertebral Column Segmentation Utilizing Biplanar Full-body Imaging 2025-May-03, The spine journal : official journal of the North American Spine Society DOI:10.1016/j.spinee.2025.05.003 PMID:40324481	研究论文	开发了一种新型机器学习模型，用于自动化利用双平面全身成像进行脊柱分割	采用两阶段深度学习模型结合UNET架构，能够准确分割包含复杂脊柱病理和脊柱器械噪声的图像	研究为回顾性设计，样本量相对较小（250张图像）	开发能够自动化从双平面全身X光图像中分割脊柱的人工智能算法	退变性脊柱侧凸（DS）患者的双平面全身X光图像	计算机视觉	退变性脊柱侧凸	双平面全身X光成像	CNN（UNET架构）	图像	250张患者图像（包含DS阳性和阴性样本）
776	2025-05-07	Multimodal Radiomics Integrating Deep Learning and Clinical Features for Diagnosing Multidrug-Resistant Tuberculosis in HIV/AIDS Patients 2025-May-03, Journal of global antimicrobial resistance IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.jgar.2025.04.013 PMID:40324593	research paper	本研究旨在开发和验证一个基于多模态数据的预测模型，用于区分HIV/AIDS患者中的多药耐药结核病（MDR-TB），以提高诊断准确性	通过整合临床特征、放射组学特征和深度学习特征，构建了一个多模态模型，显著提高了MDR-TB的诊断效能	研究为回顾性研究，样本量相对较小（n=227），且数据来源于单一医院	提高HIV/AIDS患者中多药耐药结核病（MDR-TB）的诊断准确性	HIV/AIDS患者中的药物敏感结核病（n=164）和多药耐药结核病（MDR-TB，n=63）患者	digital pathology	tuberculosis	2.5D multi-instance learning (MIL)	integrated model (clinical model, radiomics model, 2.5D MIL)	multimodal data (clinical features, radiomics features, deep learning features)	227 patients (164 drug-sensitive tuberculosis and 63 MDR-TB)
777	2025-05-07	Artificial intelligence (AI) in point-of-care testing 2025-May-03, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120341 PMID:40324611	review	本文探讨了人工智能在即时检测（POCT）中的应用及其对现代医疗的变革性影响	通过卷积神经网络提高疟疾检测灵敏度至95%，预测分析减少设备停机时间20%，以及实时数据合成减少抗生素滥用40%	数据隐私风险、算法不透明性以及中低收入国家的基础设施差距	探讨人工智能如何提升即时检测的准确性、效率和可及性	即时检测（POCT）中的AI技术应用	machine learning	malaria, cardiovascular disease	machine learning, deep learning, natural language processing	CNN	NA	NA
778	2025-05-07	A transformer-based framework for temporal health event prediction with graph-enhanced representations 2025-May-03, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104826 PMID:40324665	研究论文	提出了一种结合图学习和Transformer框架的深度学习方法GLT-Net，用于预测时序健康事件	通过构建患者关联图和诊断代码嵌入预训练，利用图神经网络增强特征表示，并结合Transformer框架捕捉历史入院记录的依赖关系	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度	预测时序健康事件，深入理解患者健康状况和疾病趋势	患者入院记录和诊断代码	机器学习	NA	图神经网络, Transformer	GLT-Net	时序健康事件数据	未提及具体样本数量
779	2025-05-07	KanCell: dissecting cellular heterogeneity in biological tissues through integrated single-cell and spatial transcriptomics 2025-May, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2024.11.009 PMID:39577768	研究论文	KanCell是一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的深度学习模型，旨在通过整合单细胞RNA测序和空间转录组学（ST）数据来增强细胞异质性分析	KanCell利用KAN有效捕捉非线性关系并优化计算效率，提供了一种准确高效的空间转录组学分析工具	NA	提高细胞异质性分析的准确性和效率，揭示疾病微环境并识别治疗靶点	单细胞RNA测序和空间转录组学数据	数字病理学	黑色素瘤, 乳腺癌	单细胞RNA测序, 空间转录组学	KAN	基因表达数据	模拟和真实数据集（包括人类淋巴结、心脏、黑色素瘤、乳腺癌、背外侧前额叶皮层和小鼠胚胎大脑）
780	2025-05-07	Have We Solved Glottis Segmentation? Review and Commentary 2025-May, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2024.11.037 PMID:39645484	comments	本文回顾并评论了声门分割的研究现状及未来发展方向	讨论了深度学习在声门分割中的应用及当前研究的不足	未提出具体的新方法或实验验证	探讨声门分割研究的现状及未来发展方向	声门分割技术	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	NA