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
941	2025-07-10	Three-Dimensional Visualisation of Blood Vessels in Human Gliomas Using Tissue Clearing and Deep Learning 2025-Aug, Neuropathology and applied neurobiology IF:4.0Q1 DOI:10.1111/nan.70027 PMID:40628519	研究论文	本研究结合组织透明化、3D共聚焦显微镜成像和深度学习辅助的血管提取技术，实现了人脑胶质瘤血管系统的全面3D可视化	创新性地结合组织透明化技术与深度学习算法，实现了胶质瘤血管系统的3D可视化，并揭示了不同级别胶质瘤血管形态的差异	研究仅使用了福尔马林固定的厚组织切片，可能无法完全代表活体组织的真实情况	开发一种能够全面可视化人脑胶质瘤血管系统的方法，并研究不同级别胶质瘤的血管形态差异	人脑胶质瘤组织样本	数字病理学	胶质瘤	组织透明化(OPTIClear)、3D共聚焦显微镜成像、免疫荧光标记	3D U-Net	3D图像	未明确说明具体样本数量的人脑胶质瘤厚组织切片(500μm)
942	2025-07-10	Deep Learning-Guided Discovery of Celestolide as a Natural Allosteric Inhibitor Targeting Botrytis cinerea CYP51 and Its Application in Strawberry Preservation 2025-Jul-09, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c05257 PMID:40576401	研究论文	本研究利用深度学习模型发现了一种天然变构抑制剂celestolide，靶向Botrytis cinerea CYP51，并验证了其在草莓保鲜中的应用效果	首次使用神经关系推理框架和基于高斯网络的深度学习模型CorrSite2.0主动识别CYP51的变构位点，并发现celestolide作为天然变构抑制剂	未提及具体样本量或实验重复次数，体外实验数据可能需要进一步体内验证	开发新型抗真菌剂用于农产品采后保鲜	Botrytis cinerea CYP51蛋白和草莓	机器学习	真菌感染	神经关系推理框架、Gaussian网络模型CorrSite2.0	深度学习模型	蛋白质结构数据、生物活性数据	NA
943	2025-07-10	Deep learning generalization study on optical coherence tomography image denoising 2025-Jul-09, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade840 PMID:40562073	研究论文	本文提出了一种结合多噪声水平数据集的混合训练策略，旨在提升深度学习模型在光学相干断层扫描（OCT）图像去噪中的泛化能力	提出了一种混合训练策略，结合多噪声水平数据集，增强了模型对未见噪声条件的适应能力	实验仅针对特定噪声水平（4 dB、6 dB、10 dB）进行了验证，未涵盖更广泛的噪声范围	提升深度学习模型在OCT图像去噪中的泛化能力	光学相干断层扫描（OCT）图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet, U-Net, DnCNN, ADCN	图像	多噪声水平数据集（0 dB、6 dB、10 dB用于训练，4 dB用于测试）
944	2025-07-10	Artificial intelligence in prostate cancer 2025-Jul-09, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003689 PMID:40629505	review	本文综述了人工智能在前列腺癌诊断、治疗和预后预测中的临床应用	介绍了基础模型在医疗AI应用中的革命性作用及其临床整合	探讨了AI在临床应用中的当前挑战和未来发展方向	提高前列腺癌患者的生存率	前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	deep learning	foundation model	image	NA
945	2025-07-10	A Novel Time-Division Multiplexing Architecture Revealed by Reconfigurable Synapse for Deep Neural Networks 2025-Jul-09, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202420218 PMID:40630032	研究论文	提出了一种新型的基于石墨烯/二维钙钛矿/碳纳米管（CNTs）突触晶体管的时分复用（TDM）神经网络架构，用于降低深度学习硬件集成的复杂性	首次在硬件层面实现了基于石墨烯/二维钙钛矿/CNTs突触晶体管的TDM神经网络，通过新型夹层结构提高了突触传输效率	当前突触晶体管的固有器件限制可能影响TDM网络的实际部署	降低神经网络硬件实现的集成复杂性	石墨烯/二维钙钛矿/CNTs突触晶体管	机器学习	NA	分子动力学模拟	TDM神经网络	NA	NA
946	2025-07-10	AI Revolution in Radiology, Radiation Oncology and Nuclear Medicine: Transforming and Innovating the Radiological Sciences 2025-Jul-09, Journal of medical imaging and radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1111/1754-9485.13880 PMID:40631621	review	本文探讨了人工智能（AI）在放射学、核医学和放射肿瘤学中的革命性影响及其在临床实践中的整合	强调了AI在医疗影像和治疗领域的潜力，特别是通过深度学习和机器学习提高图像识别、分析和决策能力	未提及具体的技术实施细节或临床案例研究	评估AI如何影响放射学、核医学和放射肿瘤学，并强调医学教育中AI专业培训的必要性	放射学、核医学和放射肿瘤学领域的临床实践	医疗影像	NA	深度学习和机器学习	NA	影像数据	NA
947	2025-07-10	Assessment of a Deep Learning Model Trained on Permanent Pathology for the Classification of Squamous Cell Carcinoma in Mohs Frozen Sections: Lessons Learned 2025-Jul-09, Dermatologic surgery : official publication for American Society for Dermatologic Surgery [et al.] IF:2.5Q1 DOI:10.1097/DSS.0000000000004758 PMID:40631753	研究论文	评估基于永久病理学训练的深度学习模型在Mohs冰冻切片中对鳞状细胞癌的分类效果，并从中学习模型不足以指导重新训练和微调	首次尝试将基于永久病理学训练的模型应用于冰冻切片，并识别模型在分布外数据上的不足	模型在肿瘤稀少区域的冰冻切片上表现不佳，可能错误关注正常组织或其他结构	扩展永久病理学训练模型的临床应用范围，提升其在冰冻切片中的分类性能	鳞状细胞癌的Mohs手术冰冻切片	数字病理学	鳞状细胞癌	深度学习	CNN	病理图像	746张皮肤活检切片（训练集），15张Mohs手术冰冻切片（测试集）
948	2025-07-10	Estimation of lower limb joint moments using consumer realistic wearable sensor locations and deep learning - finding the balance between accuracy and consumer viability 2025-Jul-09, Sports biomechanics IF:2.0Q2 DOI:10.1080/14763141.2025.2526702 PMID:40631968	研究论文	使用消费者可穿戴传感器数据和深度学习技术估计下肢关节力矩，平衡准确性与消费者可行性	利用消费者实际佩戴位置的传感器数据（如手表、臂带、胸带等），通过LSTM模型估计跑步时下肢关节力矩，并评估减少传感器数量对准确性的影响	研究仅针对跑步机跑步场景，未涉及其他运动或日常活动	开发一种基于可穿戴传感器的现场工具，为跑步者提供关节力矩的实时反馈	50名不同能力的跑步者（25名男性和25名女性）	机器学习	NA	深度学习	LSTM	传感器数据	50名跑步者（25名男性和25名女性）
949	2025-07-10	Prediction of Early Neoadjuvant Chemotherapy Response of Breast Cancer through Deep Learning-based Pharmacokinetic Quantification of DCE MRI 2025-Jul-09, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240769 PMID:40631989	研究论文	通过基于深度学习的药代动力学量化方法预测乳腺癌新辅助化疗早期反应	提出了一种新的深度学习方法，用于提高乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解（pCR）预测的泛化能力和准确性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	提高乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解（pCR）预测的准确性和泛化能力	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	DCE MRI, 深度学习	DL	MRI图像	1073名女性乳腺癌患者
950	2025-07-10	A multi-pseudo-sensor fusion approach to estimating the lower limb joint moments based on deep neural network 2025-Jul-09, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03406-x PMID:40632380	research paper	提出了一种基于深度神经网络的多伪传感器融合方法，用于估计下肢关节力矩	结合卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制，设计了一个新的框架DeepMPSF-Net，通过伪传感器观测和可变权重融合方法提高了分类精度和动力学估计性能	NA	快速准确地估计实验室外下肢关节力矩，以辅助智能辅助设备的设计	下肢关节力矩	machine learning	NA	deep learning	CNN, RNN, attention mechanisms	joint kinematics data and individual feature parameters	NA
951	2025-07-10	Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Spatial Encoding Microfluidics for Multiplexed Molecular Testing at Home 2025-Jul-08, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c04309 PMID:40627810	研究论文	提出了一种基于深度学习和微流控技术的家庭分子检测系统MACRO，用于多种传染病的诊断	结合RPA和CRISPR技术，利用多维空间沙漏结构设计实现流体的精确时空控制，无需核酸提取和加热设备	需要临床样本的进一步验证以确认其广泛适用性	开发一种家庭用的多病原体分子检测系统	27种HPV亚型和三种呼吸道病原体（SARS-CoV-2、甲型流感和乙型流感）	数字病理	传染病	RPA、CRISPR、微流控技术	YoLov8	图像	140份宫颈拭子样本和70份呼吸道样本
952	2025-07-10	Assessment of T2-weighted MRI-derived synthetic CT for the detection of suspected lumbar facet arthritis: a comparative analysis with conventional CT 2025-Jul-08, 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/s00586-025-08958-y PMID:40629162	研究论文	评估基于T2加权MRI生成的合成CT在检测腰椎小关节关节炎中的效果，并与传统CT进行比较	使用Pix2Pix-GAN框架从MRI数据生成CT图像，提高了检测腰椎小关节关节炎结构病变的敏感性和特异性	单中心回顾性研究，样本量较小（40例患者）	评估合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变中的效果	40例腰椎MRI和CT检查患者	数字病理	腰椎小关节关节炎	T2加权MRI, 深度学习	Pix2Pix-GAN	图像	40例患者（21名男性，19名女性）
953	2025-07-10	DeepMolecules: a web server for predicting enzyme and transporter-small molecule interactions 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf343 PMID:40297998	research paper	DeepMolecules是一个易于访问的网页服务器，用于预测蛋白质与小分子之间的相互作用	集成了四种最先进的模型（ESP、SPOT、TurNuP和KM预测模型），使用深度学习生成的蛋白质和小分子数值表示作为梯度提升决策树模型的输入特征，实现了高预测性能	NA	预测酶和转运蛋白与小分子之间的相互作用，支持代谢工程、药物发现和生物催化剂优化等应用	酶、转运蛋白和小分子	machine learning	NA	深度学习、梯度提升决策树	ESP、SPOT、TurNuP、KM预测模型	蛋白质氨基酸序列、小分子SMILES、InChI或KEGG ID格式	NA
954	2025-07-10	HawkDock version 2: an updated web server to predict and analyze the structures of protein-protein complexes 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf379 PMID:40326522	research paper	介绍HawkDock版本2，一个更新的网络服务器，用于预测和分析蛋白质-蛋白质复合物的结构	集成了基于深度学习的柔性对接方法GeoDock，实现了VD-MM/GBSA方法来预测结合亲和力，新增了突变分析模块，并迁移到高性能集群	NA	提高蛋白质-蛋白质复合物结构预测和分析的准确性和效率	蛋白质-蛋白质复合物	生物信息学	NA	深度学习，VD-MM/GBSA方法	GeoDock	蛋白质结构数据	超过234,000个计算任务
955	2025-07-10	DEMO-EMol: modeling protein-nucleic acid complex structures from cryo-EM maps by coupling chain assembly with map segmentation 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf416 PMID:40366028	研究论文	介绍了一种改进的服务器DEMO-EMol，通过结合深度学习图像分割和链拟合技术，从冷冻电镜密度图中准确组装蛋白质-核酸复合物结构	DEMO-EMol整合了深度学习图像分割和链拟合技术，提高了蛋白质-核酸复合物结构建模的准确性	NA	提高从冷冻电镜密度图中建模蛋白质-核酸复合物结构的准确性	蛋白质-核酸复合物结构	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习	冷冻电镜密度图	分辨率从1.96到12.77 Å的冷冻电镜图谱的综合基准集
956	2025-07-10	ASOptimizer: optimizing chemical diversity of antisense oligonucleotides through deep learning 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf392 PMID:40377084	research paper	介绍了一个基于深度学习的计算框架ASOptimizer，用于优化反义寡核苷酸（ASO）的序列和化学修饰	开发了一个用户友好的网络服务器，使研究人员无需深度学习专业知识即可优化ASO序列和化学修饰	未提及该框架在实际应用中的性能验证或与其他方法的比较	优化反义寡核苷酸的化学多样性，提高基因治疗的效率	反义寡核苷酸（ASO）序列和化学修饰	machine learning	NA	deep learning	NA	sequence data	NA
957	2025-07-10	Battery management in IoT hybrid grid system using deep learning algorithms based on crowd sensing and micro climatic data 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07868-9 PMID:40619453	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的物联网混合电网系统电池管理方法，利用人群感知和微气候数据优化电池管理系统	提出了一种结合物联网、光伏系统和风力系统的混合电网系统（IPWS），并采用多种混合深度学习算法（如SCO-LSTM、JO-LSTM和HBO-LSTM）进行电池管理，显著提高了系统的瞬态稳定性和阻尼比	研究主要针对住宅负载，未涉及工业或其他大规模应用场景的验证	优化混合电网系统中的电池管理，提高电力系统的效率和稳定性	混合电网系统（HGS）中的电池管理系统（BMS）	机器学习	NA	深度学习算法（SCO-LSTM、JO-LSTM、HBO-LSTM）	LSTM	微气候数据、人群感知数据	NA
958	2025-07-10	Multilayer perceptron deep learning radiomics model based on Gd-BOPTA MRI to identify vessels encapsulating tumor clusters in hepatocellular carcinoma: a multi-center study 2025-Jul-07, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00895-9 PMID:40624579	研究论文	本研究基于多层感知器（MLP）深度学习开发了一个预测模型，用于识别肝细胞癌（HCC）中包裹肿瘤簇的血管（VETC）	结合临床放射学和放射组学特征，利用MLP深度学习算法开发融合模型，提高了VETC的预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅基于Gd-BOPTA MRI数据	开发预测肝细胞癌中VETC的深度学习模型	230例经病理证实的HCC患者	数字病理	肝细胞癌	Gd-BOPTA MRI	MLP	MRI图像	230例患者（训练集144例，测试集54例，验证集32例）
959	2025-07-10	Recognition of Parkinson disease using Kriging Empirical Mode Decomposition via deep learning techniques 2025-Jul-07, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.06.024 PMID:40628146	research paper	该研究利用克里金经验模态分解和深度学习技术识别帕金森病	结合克里金经验模态分解和深度学习技术进行帕金森病的识别	NA	识别帕金森病	帕金森病患者	machine learning	geriatric disease	Kriging Empirical Mode Decomposition, deep learning	deep learning	NA	NA
960	2025-07-10	Enhancing automatic multilabel diagnosis of electrocardiogram signals: A masked transformer approach 2025-Jul-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110674 PMID:40628168	research paper	本研究提出了一种基于掩码Transformer的心电图信号多标签自动诊断方法，显著提高了分类准确率	首次将基于图像的掩码自编码器应用于心电图时间序列的自监督表示学习，提出MTECG模型	模型在真实临床环境中处理复杂信号模式的性能仍需进一步验证	提高心电图分类的准确性，推动基于心电图的诊断系统发展	心电图信号	machine learning	cardiovascular disease	self-supervised representation learning	Transformer	time series	220,251份心电图记录（Fuwai数据集）及两个公共数据集