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	2025-05-14	Advances in photoactivated carbon-based nanostructured materials for targeted cancer therapy 2025-May-10, Advanced drug delivery reviews IF:15.2Q1 DOI:10.1016/j.addr.2025.115604 PMID:40354939	综述	本文综述了光激活碳基纳米结构材料在靶向癌症治疗中的关键创新	探讨了碳基纳米材料（CBNs）在光热、光化学和光声特性方面的卓越性能，以及其在靶向癌症治疗中的多功能性和适应性	当前面临的挑战包括材料的可重复性、制造通量、生物相容性以及长期试验效果和生物系统中的降解特性	探索光激活碳基纳米材料在靶向癌症治疗中的应用	碳基纳米材料（CBNs）及其衍生物	纳米医学	乳腺癌、肺癌、神经胶质瘤	光热疗法（PTT）、光动力疗法（PDT）、光化学内化（PCI）	随机森林、支持向量机、神经网络和深度学习	NA	NA
842	2025-05-14	Meta-tuning and fast optimization of machine learning models for dynamic methane prediction in anaerobic digestion 2025-May-10, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2025.132654 PMID:40355002	研究论文	本研究评估了多种优化算法在调整数据准备和超参数优化管道中的应用，用于预测甲烷生产的机器学习和深度学习模型	研究展示了元调优在优化参数选择和模型精度上的优势，特别是在复杂场景如动态数据集上的循环神经网络	研究未提及样本的具体来源或多样性，可能影响结果的广泛适用性	评估和优化机器学习和深度学习模型在预测甲烷生产中的性能	甲烷生产预测模型	机器学习	NA	贝叶斯岭回归、循环神经网络	RNN	稳态和动态数据集	NA
843	2025-05-14	Ultrasound-based deep learning radiomics for enhanced axillary lymph node metastasis assessment: a multicenter study 2025-May-08, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyaf090 PMID:40349137	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的放射组学模型，用于评估乳腺癌患者的腋窝淋巴结转移，并验证了其对放射科医生诊断准确性的提升效果	结合深度学习和手工放射组学特征，构建了临床-放射组学模型，显著提高了放射科医生的诊断准确性	研究样本来自6家医院，可能存在一定的选择偏倚	开发并验证一种非侵入性的超声特征模型，用于预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结转移	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像	深度学习放射组学模型	超声图像	866名乳腺癌患者
844	2025-05-14	FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study 2025-May-07, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.002 PMID:40345937	研究论文	开发并验证了一个名为FaceAge的深度学习系统，用于从面部照片估计生物年龄，以改善癌症患者的预后预测	首次开发了一个深度学习系统，通过面部照片估计生物年龄，并在多个癌症队列中验证其预后预测能力	需要在更大的队列中进行进一步验证，以确认这些发现在癌症患者中的适用性，并确定是否适用于其他疾病患者	开发并验证一个深度学习系统，用于从面部照片估计生物年龄，以改善癌症患者的预后预测	健康个体和癌症患者	计算机视觉	癌症	深度学习	深度学习模型	图像	训练集包括58,851名健康个体，验证集包括6,196名癌症患者和535名非癌症参考个体
845	2025-05-14	AI-driven glomerular morphology quantification: a novel pipeline for assessing basement membrane thickness and podocyte foot process effacement in kidney diseases 2025-May-07, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108842 PMID:40354728	研究论文	开发了一种基于深度学习的管道，用于自动量化肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比，以提高肾脏疾病诊断的一致性和效率	首次提出了一种AI驱动的管道，用于自动测量GBM厚度和%PFPE，减少了人为错误并提高了测量的一致性和效率	研究样本量相对较小（196张EM图像），且需要进一步验证和优化AI模型以提高其在更广泛肾病诊断中的适用性	开发一种自动化方法，以提高肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比测量的准确性和一致性	肾小球基底膜（GBM）和足细胞足突消失百分比（%PFPE）	数字病理学	肾脏疾病	电子显微镜（EM）图像分析	DeepLabV3+和U-Net	图像	196张EM图像（来自83名受试者的21种不同肾脏疾病）
846	2025-05-14	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	该研究通过结合微流控培养、生命周期阶段特异性图像分割和基于深度学习的视频帧插值算法FIEST，实现了对真核微生物整个生命周期的细胞分裂和细胞生长的直接连续观察	开发了一种新型细胞追踪算法FIEST，首次实现了对整个真核微生物生命周期的直接连续观察	研究仅针对特定微生物物种进行验证，尚未在其他微生物系统中广泛应用	研究真核微生物生命周期中细胞分裂和生长的动态过程	真核微生物的生命周期过程	计算机视觉	NA	微流控培养技术、深度学习视频帧插值	深度学习视频帧插值模型	显微图像视频数据	三个有性繁殖世代的微生物群体
847	2025-05-14	Using machine learning for personalized prediction of longitudinal coronavirus disease 2019 vaccine responses in transplant recipients 2025-May, 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.2024.11.033 PMID:39643006	研究论文	本研究比较了深度学习架构在预测实体器官移植受者接种新冠疫苗12个月后的免疫反应中的应用	提出了一种结合胶囊网络与LSTM的新型模型routed LSTM，以减少对大数据集的需求	样本量相对较小（303名受试者），且仅来自加拿大	比较不同机器学习模型在预测移植受者新冠疫苗长期免疫反应方面的性能	实体器官移植受者	机器学习	COVID-19	深度学习	LSTM, 循环神经网络, routed LSTM, 逻辑回归, epsilon-支持向量回归, 随机森林回归器, 梯度提升回归器	临床数据、人口统计学数据、抗体测量数据	303名加拿大实体器官移植受者
848	2025-05-14	A Novel Management Challenge in Age-Related Macular Degeneration: Artificial Intelligence and Expert Prediction of Geographic Atrophy 2025-May, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2024.10.029 PMID:39522752	研究论文	本研究比较了眼科医生与人工智能（AI）在预测年龄相关性黄斑变性（AMD）继发的地图状萎缩（GA）进展速度方面的价值和差异	首次比较了眼科专家与AI在GA进展预测中的表现，并发现AI在某些方面优于人类专家	样本量相对较小（134眼），且仅使用单一OCT设备的数据	评估AI与眼科专家在预测GA进展速度方面的预测能力差异	年龄相关性黄斑变性继发地图状萎缩患者的眼部数据	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	OCT（光学相干断层扫描）、FAF（眼底自发荧光）、NIR（近红外反射）	深度学习算法	医学影像	134名患者的134只眼（其中53只来自假手术组，81只来自未治疗的对侧眼）
849	2025-05-14	DRExplainer: Quantifiable interpretability in drug response prediction with directed graph convolutional network 2025-May, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103101 PMID:40056540	research paper	提出了一种名为DRExplainer的新型可解释预测模型，用于预测癌细胞系对治疗药物的反应	利用有向图卷积网络在有向二分网络框架中增强预测，并引入可量化的模型解释方法	未提及具体样本量或实验数据的局限性	提高药物反应预测的准确性和可解释性，以支持个性化医疗决策	癌细胞系和治疗药物	machine learning	cancer	directed graph convolutional network	directed graph convolutional network	multi-omics profiles, chemical structure, drug response data	NA
850	2025-05-14	Deep Radon Prior: A fully unsupervised framework for sparse-view CT reconstruction 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109853 PMID:40056836	research paper	提出了一种名为Deep Radon Prior（DRP）的全无监督深度学习框架，用于稀疏视图CT重建，减少对标记数据的依赖并提高重建过程的可解释性	首次将神经网络作为隐式先验整合到迭代重建过程中，通过Radon域梯度反馈逐步优化神经网络，有效缩小了Radon域中的解空间	未明确提及具体的数据集规模或实际临床应用的验证结果	解决稀疏视图CT重建中的伪影问题，提高图像质量	稀疏视图CT图像	medical imaging	NA	deep learning, CT reconstruction	DRP (inspired by DIP)	CT images	NA
851	2025-05-14	Automatic cerebral microbleeds detection from MR images via multi-channel and multi-scale CNNs 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109938 PMID:40056835	研究论文	本文提出了四种基于CNN的算法，用于提高脑微出血（CMBs）的自动检测准确率	设计了多通道CNN优化架构和多尺度CNN结构，显著降低了假阳性率并提高了整体性能	尚未在临床实践中进行验证，需要进一步研究和优化	改进脑微出血的检测算法，提高CAD系统在神经系统疾病检测中的准确性	脑微出血（CMBs）	计算机视觉	神经系统疾病	MRI	CNN	医学图像	NA
852	2025-05-14	Female autism categorization using CNN based NeuroNet57 and ant colony optimization 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109926 PMID:40056838	research paper	该研究提出了一种名为NeuroNet57的57层CNN架构，结合蚁群优化算法，用于从fMRI数据中提取特征并分类女性自闭症	提出NeuroNet57架构和结合蚁群优化进行特征选择，提高了女性自闭症分类的准确性	女性表型和基因型数据较为缺乏	开发一种准确诊断女性自闭症的深度学习方法	女性自闭症患者和正常行为女性	digital pathology	autism spectrum disorder	fMRI	CNN, ACO, KNN	image	ABIDE-I数据集14372×4096特征矩阵，ABIDE-II数据集16168×4096特征矩阵
853	2025-05-14	Addressing underestimation and explanation of retinal fundus photo-based cardiovascular disease risk score: Algorithm development and validation 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109941 PMID:40064120	research paper	开发并验证了一种深度学习模型，用于解决基于视网膜眼底照片的心血管疾病风险评分低估问题，并探索其机制	提出了一种序数回归深度学习模型，解决了心血管疾病风险评分低估问题，并通过迁移学习和显著性图等方法探索了模型机制	模型性能在便携式相机数据上略有下降	解决心血管疾病风险评分低估问题并探索AI模型机制	视网膜眼底照片	digital pathology	cardiovascular disease	Deep Learning	ordinal regression DL model	image	34,652名参与者（UK Biobank数据集）和401名参与者（外部验证数据集，共1376张照片）
854	2025-05-14	Predicting C- and S-linked Glycosylation sites from protein sequences using protein language models 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109956 PMID:40073495	research paper	该研究提出了一种使用蛋白质语言模型预测C-和S-连接糖基化位点的方法	提出了两种新模型DeepCSEmbed-C和DeepCSEmbed-S，分别用于预测C-和S-连接糖基化位点，并采用了不同的特征选择和采样策略	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	开发计算技术以预测蛋白质序列中的C-和S-连接糖基化位点	蛋白质序列中的C-和S-连接糖基化位点	生物信息学	NA	蛋白质语言模型、特征选择方法（RFE和PSO）、采样策略（随机欠采样、SMOTE和ADASYN）	DeepCSEmbed-C（FNN和Inception分支的双分支深度学习模型）、DeepCSEmbed-S（CAT模型）	蛋白质序列数据	未提及具体样本数量
855	2025-05-14	Progressive multi-task learning for fine-grained dental implant classification and segmentation in CBCT image 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109896 PMID:40073494	研究论文	提出一种基于深度学习的多任务细粒度CBCT牙科种植体分类和分割方法，称为MFPT-Net	基于渐进式训练的多尺度特征提取和增强方法，能够区分微小的种植体特征和易混淆的相似特征，如种植体螺纹	NA	提高CBCT图像中牙科种植体的自动分类和分割的效率和准确性	CBCT图像中的牙科种植体	数字病理学	牙科疾病	深度学习	MFPT-Net	图像	437个CBCT序列，包含723个牙科种植体，来自三个不同的中心
856	2025-05-14	Deep learning based estimation of heart surface potentials 2025-May, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103093 PMID:40073713	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于仅从体表电位估计心脏表面电位，以简化心电图成像（ECGI）的临床应用	提出了一个深度学习框架，无需依赖几何信息，仅通过体表电位估计心脏表面电位，并引入了标准化的2D表示和定制的Pix2Pix网络模型	样本量相对较小，仅包括11名健康受试者和29名特发性心室颤动患者	开发一种无需CT/MRI的深度学习方法，用于非侵入性估计心脏表面电位	健康受试者和特发性心室颤动患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	Pix2Pix网络	2D体表电位图和2D心脏表面电位图	11名健康受试者（8名女性和3名男性）和29名特发性心室颤动患者（11名女性和18名男性）
857	2025-05-14	An end-to-end four tier remote healthcare monitoring framework using edge-cloud computing and redactable blockchain 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109987 PMID:40081211	研究论文	提出了一种名为四层远程医疗监控框架（FTRHMF）的端到端安全远程医疗框架，结合边缘云计算和可编辑区块链技术	结合了混合元启发式安全联邦集群路由协议（HyMSFCRP）、多智能体深度强化学习（MA-DRL）和混合变压器深度学习（HTDL）模型，以及可编辑区块链技术	未提及具体实施中的技术难点或实际应用中的潜在问题	提高远程医疗监控的服务质量（QoS），确保数据隐私和安全	医疗物联网（MIoTs）中的无线体感传感器（WBS）、分布式网关（DGW）、分布式边缘服务器（DES）、区块链服务器（BS）和云服务器（CS）	医疗物联网	NA	混合元启发式算法（MTBO和SHO）、多智能体深度强化学习（MA-DRL）、混合变压器深度学习（HTDL）	Lite CNN、Swin Transformer	传感器数据	NA
858	2025-05-14	A deep Bi-CapsNet for analysing ECG signals to classify cardiac arrhythmia 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109924 PMID:40086290	研究论文	提出一种基于深度双向胶囊网络（Bi-CapsNet）的智能深度学习分类器模型，用于准确分类心电图（ECG）信号中的心律失常	采用深度双向胶囊网络（Bi-CapsNet）结合智能深度学习分类器模型，显著提高了心律失常分类的准确性	研究仅基于MIT-BIH心律失常数据库的五种心律失常类型，可能无法涵盖所有临床情况	开发一种高精度的心律失常自动分类方法	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	Bi-CapsNet, CNN-RNN	ECG信号	MIT-BIH心律失常数据库中的五种心律失常类型（NOR, RBBB, PVC, APB, LBBB）
859	2025-05-14	Deep learning-based automated segmentation of cardiac real-time MRI in non-human primates 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109894 PMID:40086292	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动分割方法PrimUNet，用于非人灵长类动物心脏实时MRI图像的心肌分割	首次在非人灵长类动物模型中实现了与人类研究相当的自动心肌分割性能，Dice分数达到0.9	目前仅在恒河猴和狒狒的MRI数据上进行了测试，尚未在其他动物模型上验证	开发适用于非人灵长类动物心脏MRI的自动分割方法，提高心血管疾病研究的可靠性和可重复性	非人灵长类动物（恒河猴和狒狒）的心脏MRI图像	数字病理	心血管疾病	MRI	CNN（基于U-Net框架的PrimUNet）	图像（心脏MRI）	恒河猴和狒狒的实时MRI及cine MRI数据
860	2025-05-14	A sustainable industrial waste control with AI for predicting CO2 for climate change monitoring 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125338 PMID:40273781	研究论文	本研究提出了一种结合AI和Metaverse框架的创新方法，用于预测和监测工业废物碳排放，以支持可持续废物管理	提出了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，并引入梯度提升机以提高预测性能，同时利用Metaverse环境实现实时气候监测和交互式数据分析	NA	开发一种先进的AI驱动框架，用于预测和监测工业废物碳排放，以应对气候变化挑战	工业废物碳排放和能源消耗模式	机器学习	NA	深度学习、梯度提升机	CNN、LSTM	能源使用模式、工业社会因素数据	NA