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
9561	2025-05-13	Computer-aided assessment for enlarged fetal heart with deep learning model 2025-May-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112288 PMID:40343273	研究论文	本文提出了一种基于YOLO架构的深度学习方法，用于自动化胎儿心脏扩大的评估	使用YOLOv8结合CBAM模块以及ResNeXtBlock残差网络，提高了胎儿心脏扩大检测的准确性和预测一致性	需要进一步验证以确认其临床适用性	通过自动化评估胎儿心脏扩大，提高产前筛查的准确性和效率	胎儿心脏扩大的超声视频	计算机视觉	先天性心脏病	深度学习	YOLOv8, YOLOv11, ResNeXtBlock	超声视频	NA
9562	2025-05-13	NeuroPred-AIMP: Multimodal Deep Learning for Neuropeptide Prediction via Protein Language Modeling and Temporal Convolutional Networks 2025-May-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00444 PMID:40258183	研究论文	提出了一种名为NeuroPred-AIMP的多模态深度学习模型，用于通过蛋白质语言建模和时间卷积网络预测神经肽	结合蛋白质语言模型(ESM)的全局语义表示和时间卷积网络(TCN)的多尺度结构特征，引入残差增强的自适应特征融合机制，动态重新校准特征贡献，实现进化和局部序列信息的稳健整合	依赖于有限的实验验证数据，可能影响模型的泛化能力	提高神经肽识别的准确性，以促进神经系统疾病治疗和基于肽的药物设计	神经肽	自然语言处理	神经系统疾病	蛋白质语言建模，时间卷积网络	ESM, TCN	蛋白质序列数据	NA
9563	2025-05-13	COLOR: A Compositional Linear Operation-Based Representation of Protein Sequences for Identification of Monomer Contributions to Properties 2025-May-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00205 PMID:40272990	research paper	该论文提出了一种基于可解释深度学习模型的蛋白质序列表示方法，用于识别单体对蛋白质特性的贡献	引入具有可解释步骤的深度学习模型，直接追踪单体贡献，并提出新的定量分析指标	主要应用于分类任务，如结合位点识别，且在这些任务中准确率有限（40-45%）	开发一种可解释的蛋白质序列表示方法，用于识别关键功能基序	蛋白质序列，特别是抗癌肽（ACP）、抗菌肽（AMP）和胶原蛋白	natural language processing	NA	深度学习，可解释AI（XAI）	DL	蛋白质序列数据	主要包含抗癌肽（ACP）、抗菌肽（AMP）和胶原蛋白的数据集
9564	2025-05-13	Piezoelectret Textile Dressing for Biosignal Monitored Wound Healing 2025-May-12, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202503130 PMID:40351106	research paper	介绍了一种新型旋转喷射纺纱压电驻极体纺织品，用于生物信号监测和伤口愈合	首次报道了旋转喷射纺纱压电驻极体纺织品，其压电输出性能通过电极化提高了150%的电压和200%的电流	未提及具体样本量或临床测试规模	开发一种兼具功能性和舒适性的智能纺织品传感器，用于生物医学技术	压电驻极体纺织品及其在生物信号监测和伤口愈合中的应用	可穿戴技术	伤口愈合	旋转喷射纺纱技术	深度学习辅助压力映射	生理信号（如脉搏和呼吸频率）	NA
9565	2025-05-13	Development and evaluation of an early childhood caries prediction model: a deep learning-based hybrid statistical modelling approach 2025-May-12, European archives of paediatric dentistry : official journal of the European Academy of Paediatric Dentistry IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s40368-025-01046-1 PMID:40354021	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的混合统计模型，用于预测儿童早期龋齿（ECC）	结合了bootstrap方法、逻辑回归建模（LRM）和多层前馈神经网络（MLFFNN）的混合统计方法，提高了预测的准确性和可解释性	样本量较小（157对亲子），且研究设计为横断面研究，可能限制了结果的普遍性	开发并评估一种高准确性和可解释性的儿童早期龋齿预测模型	157对亲子	机器学习	儿童早期龋齿	bootstrap方法、逻辑回归建模（LRM）、多层前馈神经网络（MLFFNN）	混合统计模型（LRM + MLFFNN）	问卷调查数据	157对亲子
9566	2025-05-13	Enhancing segmentation accuracy of the common iliac vein in OLIF51 surgery in intraoperative endoscopic video through gamma correction: a deep learning approach 2025-May-11, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03388-z PMID:40349282	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习模型，用于在OLIF51手术中从术中内窥镜视频中分割髂总静脉，以减少血管损伤风险	采用U-Net++与ResNet18结合的结构，并应用伽马校正预处理以提高分割精度	需要进一步研究和模型优化以适应临床应用	提高OLIF51手术中髂总静脉的分割准确性以减少血管损伤风险	髂总静脉	计算机视觉	退行性腰骶椎疾病	深度学习	U-Net, U-Net++ with ResNet18	内窥镜视频图像	614张OLIF51手术内窥镜图像
9567	2025-05-13	Learning-based multi-material CBCT image reconstruction with ultra-slow kV switching 2025-May-11, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251331790 PMID:40350700	research paper	本研究开发了一种名为SkV-Net的深度神经网络，用于从超慢kV切换技术获取的超稀疏光谱CBCT投影中重建多种材料密度图像	提出了一种新型的深度神经网络SkV-Net，采用U-Net主干结构和多头轴向注意力模块，能够基于能量依赖性衰减特性自动输出基础材料图像	NA	为基于超慢kV切换方案的光谱CBCT成像系统提供一种多材料分解方法	光谱锥束CT（CBCT）成像	medical imaging	NA	deep learning, spectral cone-beam CT (CBCT) imaging, ultra-slow kV switching	U-Net with multi-head axial attention module (SkV-Net)	spectral CBCT projections	numerical simulations and experimental studies
9568	2025-05-13	Climate change prediction in Saudi Arabia using a CNN GRU LSTM hybrid deep learning model in al Qassim region 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00607-0 PMID:40346151	研究论文	使用CNN-GRU-LSTM混合深度学习模型预测沙特阿拉伯Al-Qassim地区的气候变化趋势	提出了一种独特的CNN-GRU-LSTM混合深度学习架构，用于预测气候变化，并在所有四种气候情景中优于传统回归方法	研究仅针对沙特阿拉伯Al-Qassim地区，可能无法推广到其他地区	预测气候变化趋势，以指导环境政策和城市发展决策	Al-Qassim地区的气候数据	机器学习	NA	SMOGN（合成少数过采样技术回归与高斯噪声）	CNN-GRU-LSTM混合模型	气候数据（温度、露点温度、能见度距离、海平面气压）	数据集分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）
9569	2025-05-13	Scoping review of deep learning research illuminates artificial intelligence chasm in otolaryngology-head and neck surgery 2025-May-10, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01693-0 PMID:40346307	综述	本文通过范围综述分析了1996年至2023年间耳鼻咽喉头颈外科（OHNS）领域的深度学习研究，揭示了该领域人工智能（AI）技术的临床验证不足	首次全面评估了OHNS领域深度学习研究的现状，揭示了AI技术在该领域临床验证的严重缺失	仅分析了已发表的研究，可能未涵盖未发表或正在进行的研究	评估OHNS领域深度学习研究的现状和临床验证情况	1996-2023年间发表的OHNS领域深度学习研究	人工智能在医疗健康中的应用	耳鼻咽喉头颈外科疾病	深度学习	CNN	图像	444篇符合纳入标准的研究文章
9570	2025-05-13	Advances in research on receptor heterogeneity in breast cancer liver metastasis 2025-May-09, Bioscience trends IF:5.7Q1 DOI:10.5582/bst.2025.01046 PMID:40240168	review	本文综述了乳腺癌肝转移中受体异质性的研究进展及其对治疗策略的影响	深入探讨了受体状态变化的分子机制，并提出了结合人工智能深度学习模型预测肝转移受体状态的新方向	未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实证支持	探讨乳腺癌肝转移中受体异质性对治疗策略和预后的影响	乳腺癌肝转移患者及其受体状态变化	digital pathology	breast cancer	NA	deep learning	NA	NA
9571	2025-05-11	Author Correction: Deep learning and genome-wide association meta-analyses of bone marrow adiposity in the UK Biobank 2025-May-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59574-9 PMID:40346038	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9572	2025-05-13	Multiparameter MRI-based model integrating radiomics and deep learning for preoperative staging of laryngeal squamous cell carcinoma 2025-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01270-1 PMID:40346120	研究论文	本研究建立了一个基于多参数MRI的模型，结合放射组学和深度学习，用于喉鳞状细胞癌的术前分期	结合放射组学和深度学习特征，构建了一个综合模型，显著提高了术前分期的准确性	研究仅基于两个中心的数据，可能存在一定的样本偏差	提高喉鳞状细胞癌术前分期的准确性，为临床决策提供指导	401例经组织学确认的喉鳞状细胞癌患者	数字病理	喉鳞状细胞癌	MRI	ResNet 18, 随机森林(RF)	MRI图像	401例患者（训练集：213例；内部测试集：91例；外部测试集：97例）
9573	2025-05-13	Addressing significant challenges for animal detection in camera trap images: a novel deep learning-based approach 2025-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90249-z PMID:40346172	research paper	提出了一种新颖的两阶段深度学习框架，用于解决相机陷阱图像中动物检测的实际挑战	采用两阶段深度学习框架，结合全局模型和专家模型，显著提高了动物检测的准确性和适用性	模型在新地点的适用性可能仍受背景和物种相似性的影响	提高相机陷阱图像中动物检测的自动化水平和准确性	24种哺乳动物	computer vision	NA	deep learning, Transfer Learning	YOLOv5, agglomerative clustering	image	1.3 million images from 91 camera traps, 120,000 images for testing
9574	2025-05-13	Deep learning for Parkinson's disease classification using multimodal and multi-sequences PET/MR images 2025-May-09, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-025-01245-3 PMID:40346391	research paper	使用深度学习方法通过多模态和多序列PET/MR图像对帕金森病进行分类	提出了一种改进的18层ResNet18模型，结合多模态和多序列图像，提高了帕金森病(PD)和多系统萎缩(MSA)的分类准确率	研究为回顾性分析，样本量相对有限(206患者+38健康对照)，外部验证未进行	开发高性能辅助工具以准确诊断PD和MSA	帕金森病(PD)患者、多系统萎缩(MSA)患者和健康对照(NC)	digital pathology	geriatric disease	PET/MR成像	改进的ResNet18	多模态医学图像(PET/MR)	206名患者(PD/MSA)和38名健康对照
9575	2025-05-13	SMFF-DTA: using a sequential multi-feature fusion method with multiple attention mechanisms to predict drug-target binding affinity 2025-May-09, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02222-x PMID:40346536	研究论文	提出了一种名为SMFF-DTA的序列多特征融合方法，用于高效准确地预测药物-靶标结合亲和力	采用序列方法表示药物和靶标的结构信息及理化性质，并引入多重注意力机制以紧密捕捉相互作用特征	未明确提及具体局限性	加速药物筛选过程，提高药物-靶标结合亲和力预测的准确性和效率	药物和靶标的结合亲和力	机器学习	NA	深度学习	多重注意力机制	1D序列数据	未明确提及具体样本量
9576	2025-05-13	EPIPDLF: a pretrained deep learning framework for predicting enhancer-promoter interactions 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae716 PMID:40036975	research paper	该论文提出了一种名为EPIPDLF的预训练深度学习框架，用于预测增强子-启动子相互作用	EPIPDLF利用先进的深度学习技术，仅基于基因组序列以可解释的方式预测EPIs，并在六个基准数据集上表现出优越性能	未提及具体局限性	开发一种高效且成本较低的预测增强子-启动子相互作用的方法	增强子和启动子之间的相互作用	machine learning	NA	深度学习	预训练深度学习框架	基因组序列	六个基准数据集
9577	2025-05-13	JAX-RNAfold: scalable differentiable folding 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf203 PMID:40279486	research paper	介绍了一个名为JAX-RNAfold的开源软件包，用于改进的可微分RNA折叠算法，可扩展到1,250个核苷酸	提出了一个显著改进的可微分折叠算法，能够在单个GPU上处理多达1,250个核苷酸，并允许将可微分折叠作为模块集成到更大的深度学习流程中	NA	优化RNA设计中的可微分折叠算法，提高其可扩展性和实用性	RNA序列	machine learning	NA	differentiable folding	deep learning	RNA序列数据	NA
9578	2025-05-13	The use of deep learning and artificial intelligence-based digital technologies in art education 2025-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00892-9 PMID:40328802	研究论文	本研究提出并优化了一个创新的艺术创作系统Creative Intelligence Cloud (CIC)，旨在探索深度学习和人工智能技术在艺术教育中的应用	结合深度生成对抗网络和卷积神经网络，提升艺术创作的自动化水平、风格一致性和创作效率	未提及在真实教学场景中的具体应用限制	探索深度学习和人工智能技术在艺术创作和艺术教育中的应用	艺术创作系统CIC	数字艺术	NA	深度学习、人工智能	GAN、CNN	图像	NA
9579	2025-05-13	Quantitative CT Scan Analysis in Rheumatoid Arthritis-Related Interstitial Lung Disease 2025-May, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2024.10.052 PMID:39528110	research paper	该研究探讨了深度学习基于CT影像的肺纤维化定量分析在评估类风湿关节炎相关间质性肺病（RA-ILD）疾病严重程度、预测死亡率和识别疾病进展中的效用	使用数据驱动的纹理分析（DTA）方法定量评估CT扫描，揭示了肺纤维化定量评分与肺功能和生存率之间的关联	研究样本量相对较小，验证队列仅包含50名患者，可能影响结果的普遍性	评估定量CT影像在RA-ILD中的临床应用价值，特别是在预测疾病进展和死亡率方面的作用	类风湿关节炎相关间质性肺病（RA-ILD）患者	digital pathology	rheumatoid arthritis-related interstitial lung disease	CT imaging, data-driven texture analysis (DTA)	deep learning	image	289名患者的主要队列和50名患者的验证队列
9580	2025-05-13	Artificial Intelligence in Detecting and Segmenting Vertical Misfit of Prosthesis in Radiographic Images of Dental Implants: A Cross-Sectional Analysis 2025-May, Clinical oral implants research IF:4.8Q2 DOI:10.1111/clr.14406 PMID:39840554	研究论文	本研究评估了ResNet-50和U-Net模型在牙科种植体根尖周X光片中检测和分割垂直不匹配的能力	首次将ResNet-50和U-Net深度学习模型应用于牙科种植体垂直不匹配的检测和分割，并与临床医生的表现进行了比较	研究仅基于根尖周X光片，未考虑其他影像学检查方法	评估人工智能在牙科种植体垂直不匹配检测和分割中的性能	牙科种植体根尖周X光片	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	ResNet-50, U-Net	图像	638张根尖周X光片