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
9221	2025-04-25	Performance of Artificial Intelligence in Diagnosing Lumbar Spinal Stenosis: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-May-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005174 PMID:39451133	meta-analysis	该研究通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能在诊断腰椎管狭窄症（LSS）中的表现	首次对AI在LSS诊断中的准确性进行了系统性评估，并比较了深度学习和机器学习模型的表现	需要进一步的外部验证以增强对不同狭窄类别的分析，并提高对轻度至中度狭窄水平的诊断准确性	评估AI在诊断各种类型腰椎管狭窄症及其狭窄程度中的诊断价值	腰椎管狭窄症（LSS）患者	数字病理	腰椎管狭窄症	深度学习和机器学习	DL和ML	医学影像数据	48篇研究文章
9222	2025-04-25	Assessing Pan-Canada wildfire susceptibility by integrating satellite data with novel hybrid deep learning and black widow optimizer algorithms 2025-May-15, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179369 PMID:40239493	research paper	本研究通过整合卫星数据、深度学习和元启发式算法，开发了多种新型深度学习模型，用于评估加拿大全国范围内的野火发生概率	开发了新型的独立LSTM、RNN、BiLSTM和BiRNN模型，并与黑寡妇优化器（BWO）进行混合，提高了野火预测的准确性	研究仅基于历史野火数据，未来气候变化等因素可能影响模型的预测效果	开发成本效益高且可靠的野火预测方法，以改善加拿大的土地管理和野火预防策略	加拿大全国范围内的野火发生概率	machine learning	NA	remote sensing, deep learning, metaheuristic algorithms	LSTM, RNN, BiLSTM, BiRNN, BWO	satellite data, historical wildfire locations	4240 historical large wildfire locations (2014-2023)
9223	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
9224	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
9225	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）
9226	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
9227	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
9228	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
9229	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）
9230	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
9231	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
9232	2025-04-25	Semantic Consistency Network with Edge Learner and Connectivity Enhancer for Cervical Tumor Segmentation from Histopathology Images 2025-Apr-23, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00691-w PMID:40268829	研究论文	提出了一种名为ERNet的端到端语义一致性网络，用于从组织病理学图像中分割宫颈肿瘤	ERNet结合了边缘学习器和连接增强器，有效提升了模型对多形态肿瘤边缘的学习和表示能力，以及分割掩模的像素连接性	虽然模型在宫颈肿瘤图像上表现良好，但在其他类型肿瘤上的泛化能力仅通过喉部肿瘤图像进行了初步验证	提高宫颈肿瘤在组织病理学图像中的分割准确性，以辅助诊断和预后	宫颈肿瘤的组织病理学图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	NA
9233	2025-04-25	An effective model of hybrid adaptive deep learning with attention mechanism for healthcare data analysis in blockchain-based secure transmission over IoT 2025-Apr-23, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2025.2492375 PMID:40269520	研究论文	本文提出了一种结合混合自适应深度学习和注意力机制的有效模型，用于区块链安全传输物联网中的医疗数据分析	结合区块链技术和混合自适应深度学习模型，引入FUPOA进行参数优化和密钥生成，提高了数据传输的安全性和隐私性	未提及具体实验数据集规模和实际部署中的性能表现	解决医疗数据在物联网传输中的安全性和隐私性问题	医疗数据的安全传输和存储	机器学习	NA	混合自适应深度学习方法(HADL-AM), FUPOA优化算法	深度学习模型(未明确具体类型)	医疗数据	未明确说明具体样本数量
9234	2025-04-25	deep-Sep: a deep learning-based method for fast and accurate prediction of selenoprotein genes in bacteria 2025-Apr-22, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01258-24 PMID:40062874	research paper	开发了一种基于深度学习的算法deep-Sep，用于快速准确地预测细菌基因组中的硒蛋白基因	使用Transformer-based神经网络架构构建最优模型，结合同源搜索策略减少假阳性，显著优于现有方法	未明确提及算法在极端复杂或高度变异细菌基因组中的表现	开发高效工具以准确识别细菌基因组中的硒蛋白基因	细菌基因组序列	machine learning	NA	深度学习	Transformer-based neural network	基因组序列数据	20个细菌基因组作为独立测试数据集
9235	2025-04-25	Combining diffusion and transformer models for enhanced promoter synthesis and strength prediction in deep learning 2025-Apr-22, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.00183-25 PMID:40105319	研究论文	本研究结合扩散模型和transformer模型，用于增强合成启动子的设计与强度预测	首次将扩散模型应用于合成启动子设计，并结合transformer模型进行强度预测，相比传统方法表现出更高的性能	研究仅针对模型细菌和蓝藻细菌中的启动子，未验证在其他生物系统中的适用性	开发高效的合成启动子设计与预测方法，以优化外源基因表达和代谢途径效率	合成启动子序列及其转录活性	合成生物学	NA	深度学习	扩散模型, transformer	生物序列数据	未明确说明样本数量
9236	2025-04-25	An end-to-end neural network for 4D cardiac CT reconstruction using single-beat scans 2025-Apr-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adcafb PMID:40203865	研究论文	提出了一种基于深度学习的端到端重建框架，用于单次心跳快速CT扫描的动态心脏成像	使用单次心跳扫描数据，无需多次扫描，减少辐射暴露，尤其适用于心律不齐患者	模型训练依赖于模拟投影数据，可能在实际临床应用中存在差异	减少心脏CT成像中的运动伪影，提高心脏疾病的检测和诊断准确性	心脏CT成像	数字病理	心血管疾病	CT扫描	端到端神经网络	图像	30名真实患者的模拟投影数据
9237	2025-04-25	A novel deep learning approach to classify 3D foot types of diabetic patients 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98471-5 PMID:40258927	研究论文	提出了一种基于DiffusionNet的新型深度学习方法，用于通过3D足部图像对糖尿病患者的足型进行分类	结合自注意力机制和外部特征，直接使用简单的3D足部图像对糖尿病患者的足型进行六类分类，准确率达到82.9%，超越了现有的机器和深度学习方法	NA	精确分类糖尿病足，以识别足部异常并促进通过足部矫形器工程设计的个性化治疗和预防措施	糖尿病患者的足型	计算机视觉	糖尿病	DiffusionNet	深度学习	3D图像	NA
9238	2025-04-25	Securing the CAN bus using deep learning for intrusion detection in vehicles 2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98433-x PMID:40258975	研究论文	本文评估了深度学习在检测CAN总线网络入侵中的应用	利用LSTM、GRU和VGG-16等深度学习模型分析CAN消息的时间和空间特征，提高了入侵检测的准确率	未提及模型在实时检测中的性能表现以及计算资源消耗	提高智能交通系统（ITS）中CAN总线网络的安全性和韧性	车辆中的CAN总线网络	机器学习	NA	深度学习	RNN, LSTM, GRU, VGG-16	CAN消息序列	Car Hacking, Survival Analysis, 和 OTIDS 数据集
9239	2025-04-25	FRSynergy: A Feature Refinement Network for Synergistic Drug Combination Prediction 2025-Apr-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3563433 PMID:40261768	研究论文	提出了一种名为FRSynergy的特征精炼深度学习框架，用于预测协同药物组合	通过捕捉不同药物-药物-细胞系三元组特征之间的关系和学习特征上下文信息，指导在不同场景下对药物和细胞系特征的精炼	未提及具体局限性	预测协同药物组合以增强治疗效果并减少不良反应	药物组合和癌细胞系	机器学习	癌症	深度学习	异构图注意力网络	药物和细胞系特征数据	未提及具体样本量
9240	2025-04-25	Deconvolution of cell types and states in spatial multiomics utilizing TACIT 2025-Apr-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58874-4 PMID:40258827	research paper	本文提出了一种名为TACIT的无监督算法，用于空间多组学数据中的细胞类型和状态注释	TACIT算法无需训练数据，通过无偏阈值区分阳性细胞与背景，专注于相关标记物识别多组学检测中的模糊细胞	算法性能仅在三个特定生态位（大脑、肠道和腺体）的数据集上进行了验证	解决空间生物学中细胞类型和状态识别耗时且易出错的问题	空间多组学数据中的细胞类型和状态	空间生物学	炎症性腺体疾病	空间转录组学和蛋白质组学	无监督算法	多组学数据	5个数据集（5,000,000个细胞；51种细胞类型）