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
841	2025-04-24	NMR Pure Shift Spectroscopy and Its Potential Applications in the Pharmaceutical Industry 2025-Apr-22, Chembiochem : a European journal of chemical biology IF:2.6Q3 DOI:10.1002/cbic.202401012 PMID:40263759	review	本文综述了纯位移NMR技术及其在制药工业中的潜在应用	介绍了通过深度学习辅助获得最佳纯位移谱的方法，并探索了纯位移技术在制药工业中的新应用方向	NA	促进纯位移NMR技术在制药工业中的发展和实际应用	纯位移NMR技术及其在制药工业中的应用	NA	NA	NMR纯位移技术, 深度学习	NA	NMR谱数据	NA
842	2025-04-24	Transforming Medical Imaging: The Role of Artificial Intelligence Integration in PACS for Enhanced Diagnostic Accuracy and Workflow Efficiency 2025-Apr-22, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056370620250403030638 PMID:40265427	综述	本文探讨了人工智能（AI）在医学影像存档与通信系统（PACS）中的整合及其对医学影像、诊断流程和患者结果的影响	AI整合显著提升了诊断准确性和工作效率，特别是在早期肿瘤检测和异常识别方面，诊断时间减少了90%	数据隐私、法规遵从性和互操作性方面的挑战仍然存在，需要标准化框架和强大的安全协议	评估AI在PACS中的整合对医学影像、诊断流程和患者结果的影响	医学影像存档与通信系统（PACS）	医学影像	NA	深度学习、自然语言处理（NLP）	卷积神经网络（CNN）	医学影像	183项研究
843	2025-04-24	Evaluation of minor labial salivary gland focus score in Sjögren's disease using deep learning: a tool for more efficient diagnosis and future tissue biomarker discovery 2025-Apr-21, Journal of autoimmunity IF:7.9Q1 DOI:10.1016/j.jaut.2025.103418 PMID:40262321	research paper	该研究利用基于注意力的深度学习模型评估小唇唾液腺活检中的焦点评分，以提高干燥综合征的诊断效率和未来组织生物标志物的发现	首次将注意力机制深度学习模型应用于小唇唾液腺活检的焦点评分评估，克服了观察者间差异和报告遗漏的问题	研究仅使用了单一染色方法(H&E)的样本，且样本量相对有限(271例)	开发更可靠的自动化方法来评估干燥综合征的组织病理学特征	小唇唾液腺活检样本	digital pathology	Sjögren's disease	H&E染色	attention-based deep learning	whole slide images	271例小唇唾液腺活检样本(153例FS<1，118例FS≥1)
844	2025-04-24	Deep transfer learning-based decoder calibration for intracortical brain-machine interfaces 2025-Apr-21, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110231 PMID:40262392	研究论文	本文提出了一种基于深度迁移学习的解码器校准方法，用于解决脑机接口中神经信号非平稳性导致的频繁重新校准问题	首次将深度迁移学习应用于脑机接口解码器校准，提出结合领域对抗和主动学习策略的AL-DANN模型，显著减少新样本需求	方法仅在猴子实验数据上验证，尚未在人类临床应用中测试	减少脑机接口解码器重新校准所需时间和数据量	脑机接口系统中的神经信号解码器	脑机接口	NA	深度迁移学习	AL-DANN（主动学习领域对抗神经网络）	神经信号	三只猴子执行不同运动任务时记录的神经信号数据
845	2025-04-24	In vitro evaluation of multi-protein chimeric antigens in effectively clearing the blood stage of Plasmodium falciparum 2025-Apr-19, Vaccine IF:4.5Q2 DOI:10.1016/j.vaccine.2025.126952 PMID:40037124	研究论文	本文评估了多蛋白嵌合抗原在清除恶性疟原虫血液阶段的有效性	提出了一种结合多个抗原的策略，仅使用最具免疫优势的肽序列来应对多态性和冗余性	研究仅在体外环境中进行，尚未在体内验证	开发针对恶性疟原虫血液阶段的有效疫苗	恶性疟原虫的血液阶段	疫苗开发	疟疾	B细胞表位选择与拼接，Deep Learning方法	Deep Learning	实验数据	NA
846	2025-04-24	Brain tumour classification and survival prediction using a novel hybrid deep learning model using MRI image 2025-Apr-17, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2025.2486206 PMID:40243150	research paper	该论文提出了一种名为Deep Residual PyramidNet (DRP_Net)的新型混合深度学习模型，用于脑肿瘤分类和生存预测	提出了一种结合Deep Residual Network (DRN)和PyramidNet的新型混合模型DRP_Net，用于脑肿瘤分类和生存预测	未明确提及具体局限性	开发一种自动化的脑肿瘤分类和生存预测方法	脑肿瘤患者的MRI图像	digital pathology	brain tumor	MRI, homomorphic filtering, Haar wavelet, Local Directional Number Pattern (LDNP)	DRP_Net (融合DRN和PyramidNet), Deep Recurrent Neural Network (DRNN)	image	来自BraTS数据集的MRI图像
847	2025-04-24	Combining Deep Data-driven and Physics-inspired Learning for Shear Wave Speed Estimation in Ultrasound Elastography 2025-Apr-16, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3561599 PMID:40238602	research paper	该论文提出了一种结合深度数据驱动和物理启发学习的方法，用于超声弹性成像中的剪切波速度估计	提出了一种物理启发学习方法，利用无已知SWS值的真实数据进行自适应无监督损失函数训练，以减少伪影并提高鲁棒性	方法在真实世界数据上的表现仍需进一步验证，样本量较小（仅两个人类受试者）	提高剪切波速度估计的准确性和鲁棒性，用于临床组织表征	剪切波速度(SWS)估计	digital pathology	NA	超声弹性成像(SWE)	深度学习(DL)	超声图像	实验体模数据和两个人类受试者的活体肝脏数据
848	2025-04-24	Integrating generative AI with neurophysiological methods in psychiatric practice 2025-Apr-14, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104499 PMID:40262408	research paper	探讨生成式AI与神经生理学方法在精神病学实践中的整合潜力	提出生成式AI在精神病学中与神经科学和生理学方法的结合应用，包括促进翻译和适应性解释、优化实验准备、增强多模态数据分析以及通过实时通信、内容生成和数据合成改善临床应用	数据可靠性、隐私问题和资源限制等挑战和风险	探索生成式AI在精神病学实践中的应用潜力及其与神经生理学方法的协同效应	精神病学实践中的生成式AI和神经生理学方法	自然语言处理	精神疾病	生成式AI（如大型语言模型）	深度学习	多模态数据	NA
849	2025-04-24	Deep ensemble architecture with improved segmentation model for Alzheimer's disease detection 2025-Apr-12, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2484691 PMID:40219912	research paper	提出一种新型深度集成架构用于阿尔茨海默病的分类，通过改进的分割模型和特征提取方法提高检测准确率	提出了一种结合LeNet、CNN和改进LSTM的En-LeCILSTM模型，以及改进的U-Net架构用于图像分割	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	提高阿尔茨海默病的检测准确率	阿尔茨海默病的诊断	digital pathology	geriatric disease	deep learning	En-LeCILSTM (结合LeNet, CNN, LSTM), U-Net	image	NA
850	2025-04-24	The genetic architecture of and evolutionary constraints on the human pelvic form 2025-04-11, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adq1521 PMID:40208988	研究论文	通过深度学习分析大量双能X射线吸收扫描数据，研究人类骨盆形态的遗传结构和进化限制	使用大规模数据集和深度学习技术识别与骨盆表型相关的遗传位点，揭示了骨盆形态与生殖功能、运动能力及疾病风险的关联	研究主要基于英国生物银行的数据，可能不适用于其他人群	探究人类骨盆形态的遗传基础和进化限制	人类骨盆形态	机器学习	NA	双能X射线吸收扫描，深度学习	深度学习	图像	31,115份双能X射线吸收扫描数据
851	2025-04-24	Seeing through multimode fibers using real-valued intensity transmission matrix with deep learning 2025-Apr-07, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.553949 PMID:40219515	研究论文	本文提出了一种结合实值强度传输矩阵（RVITM）和深度学习的方法，用于通过多模光纤（MMF）增强图像检索	结合RVITM算法和分层并行多尺度（HPM）-注意力U-Net，提高了图像质量，并减少了训练样本需求	方法在泛化能力上仍有提升空间，且依赖于MMF的特性表征	提高通过多模光纤传输图像的质量和效率	多模光纤（MMF）中的图像传输	计算机视觉	NA	深度学习，RVITM算法	HPM-attention U-Net	图像	NA
852	2025-04-24	Deep Learning-Based Comparative Prediction and Functional Analysis of Intrinsically Disordered Regions in SARS-CoV-2 2025-Apr-05, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26073411 PMID:40244295	研究论文	本研究探讨了SARS-CoV-2蛋白质组中内在无序区域（IDRs）的作用及其作为小分子药物发现靶点的潜力	使用四种基于深度学习的无序预测模型（ADOPT、PONDRVLXT、PONDRVSL2和flDPnn）分析SARS-CoV-2蛋白质的无序倾向，并验证了这些区域在病毒功能中的关键作用	研究依赖于预测模型的准确性，实验验证的数据有限	探索SARS-CoV-2蛋白质组中内在无序区域的功能及其作为药物靶点的潜力	SARS-CoV-2蛋白质组中的内在无序区域	生物信息学	COVID-19	深度学习	ADOPT、PONDRVLXT、PONDRVSL2、flDPnn	蛋白质序列	NA
853	2025-04-04	Publisher Correction: Interpretable deep learning of single-cell and epigenetic data reveals novel molecular insights in aging 2025-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95242-0 PMID:40175436	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
854	2025-04-24	High-Performance Method and Architecture for Attention Computation in DNN Inference 2025-Apr, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3436837 PMID:39088504	研究论文	提出了一种基于存内计算（CIM）宏的在线可编程注意力硬件架构，用于深度神经网络（DNN）推理中的注意力计算	通过将注意力计算过程分解为多个级联组合矩阵操作，设计了在线可编程CIM架构以动态调整权重，提高了集成密度、能效和计算精度	研究基于100nm CMOS工艺，未涉及更先进工艺下的性能表现	优化注意力机制在硬件上的实现，提高DNN推理的效率和准确性	注意力计算硬件架构	机器学习	NA	存内计算（CIM）	DNN	NA	NA
855	2025-04-24	Neoadjuvant Chemotherapy Response in Triple-Negative Apocrine Carcinoma: Comparing Apocrine Morphology, Androgen Receptor, and Immune Phenotypes 2025-Apr-01, Archives of pathology & laboratory medicine IF:3.7Q1 DOI:10.5858/arpa.2023-0561-OA PMID:38960391	研究论文	评估三阴性乳腺癌（TNBC）对新辅助化疗（NAC）的反应，并分析顶浆分泌形态、雄激素受体（AR）状态、Ki-67标记指数（Ki-67LI）及肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的影响	首次比较了TNBC中顶浆分泌形态、AR状态及免疫表型对新辅助化疗反应的预测价值，并利用深度学习模型量化TILs	研究样本仅来自单一机构，且顶浆分泌形态TNBC病例较少，可能影响统计效力	探索TNBC亚型对新辅助化疗反应的预测因素	232例接受NAC后手术切除的TNBC患者	数字病理学	乳腺癌	免疫组织化学、深度学习模型	深度学习模型（未指定具体架构）	组织病理图像	232例TNBC患者活检样本
856	2025-04-24	A Novel Hierarchical Cross-Stream Aggregation Neural Network for Semantic Segmentation of 3-D Dental Surface Models 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3404276 PMID:38848227	research paper	提出了一种新颖的分层跨流聚合神经网络（HiCA），用于3D牙科表面模型的语义分割	设计了上下文跨流聚合（CA）模块和判别性跨流聚合（DA）模块，以从多视角输入中学习更具区分性的点/单元级表示	未明确提及具体限制	提高3D牙科模型语义分割的准确性和效率	3D牙科表面模型	computer vision	NA	深度学习	CNN, 图注意力网络	3D模型数据	公共数据集和内部真实患者牙科模型数据集
857	2025-04-24	Deep learning in the precise assessment of primary Sjögren's syndrome based on ultrasound images 2025-Apr-01, Rheumatology (Oxford, England) DOI:10.1093/rheumatology/keae312 PMID:38830044	研究论文	本研究探讨了基于灰度超声图像的深度学习模型在原发性干燥综合征(pSS)精确评估和准确诊断中的价值	使用深度学习模型基于灰度超声图像进行pSS诊断，性能优于传统放射科医生评估	样本量相对较小，仅包含特定时间段收集的数据	开发并验证用于pSS精确评估的深度学习模型	原发性干燥综合征患者和健康对照者	数字病理	干燥综合征	灰度超声成像	ResNet 50	图像	模型开发阶段144人(72患者+72对照)，验证阶段82人(41患者+41对照)
858	2025-04-24	Brain-Inspired Learning, Perception, and Cognition: A Comprehensive Review 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3401711 PMID:38809737	综述	本文全面回顾了受大脑启发的深度学习算法在微观、介观、宏观和超宏观层面上的学习、感知和认知方面的研究	从多个视角（微观、介观、宏观和超宏观）全面综述了受大脑启发的深度学习算法，并总结了当前面临的十大开放性问题	未提及具体实验验证或数据支持，主要基于文献综述	为下一代人工智能技术提供生物基础，并改进现有模型和系统的智能水平	受大脑启发的学习、感知和认知算法	人工智能	NA	NA	深度学习算法	NA	NA
859	2025-04-24	Deep Geometric Learning With Monotonicity Constraints for Alzheimer's Disease Progression 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3394598 PMID:38771688	research paper	提出了一种结合单调性约束的深度几何学习方法，用于预测阿尔茨海默病的进展	结合拓扑空间变换、ODE-RGRU和轨迹估计三个模块，开发了反映测量转换不可逆性的训练算法	ODE-RGRU在从不完整样本中推断正定对称矩阵时存在限制，可能导致特征逆转	预测阿尔茨海默病的临床诊断和治疗进展	阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像(MRI)生物标志物和认知评分	digital pathology	geriatric disease	structural magnetic resonance imaging (MRI)	ODE-RGRU, RNN	image, time-series data	NA
860	2025-04-24	High-Throughput Multiplexed Plasmonic Color Encryption of Microgel Architectures via Programmable Dithering-Mask Flow Microlithography 2025-Apr, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202405388 PMID:39568283	research paper	介绍了一种可扩展且成本效益高的方法，通过在微凝胶结构中原位光还原银纳米颗粒（AgNPs）来产生多重等离子体颜色	利用数字微镜设备（DMD）基于流动微光刻系统结合可编程抖动掩模技术，实现了形状或条形码微粒的高通量合成，以及嵌入隐藏多重等离子体颜色的大规模高分辨率图像	NA	开发一种高通量、低成本的多重等离子体颜色编码方法，用于隐藏数据存储、安全光学标记和防伪技术	银纳米颗粒（AgNPs）和微凝胶结构	纳米技术	NA	数字微镜设备（DMD）基于流动微光刻系统，可编程抖动掩模技术	深度学习分类器	图像	大规模（>5.6 × 5.6 cm）高分辨率（>300 dpi）微凝胶阵列