深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
9681	2025-10-06	Integrative analysis of noncoding mutations identifies the druggable genome in preterm birth 2024-01-19, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adk1057 PMID:38241369	研究论文	通过整合非编码突变分析揭示早产的药物靶向基因组	首次结合深度学习与图模型在碱基分辨率评估突变效应，整合子宫肌层表观基因组与大规模患者基因组数据	研究队列主要基于欧洲和非裔美国人群体，可能限制结果的普适性	识别早产的遗传风险位点和药物靶点	自发性早产患者队列（欧洲和非裔美国人）及接受孕激素预防治疗的孕妇	机器学习	早产	全基因组测序，表观基因组分析	深度学习，图模型	基因组数据，表观遗传数据	大规模患者队列（具体数量未明确说明）	NA	NA	突变负荷预测能力	NA
9682	2025-10-06	Deep learning-based video-analysis of instrument motion in microvascular anastomosis training 2024-01-12, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05896-4 PMID:38214753	研究论文	开发基于深度学习的自动器械尖端检测算法，用于微血管吻合训练中的手术器械运动分析	首次将YOLOv2深度学习模型应用于微血管吻合训练视频的器械尖端跟踪和运动学分析	研究主要基于训练视频，临床实际应用验证尚需进一步研究	开发自动化手术器械运动分析系统以客观评估微血管吻合技能	神经外科培训学员（新手、中级和专家级外科医生）	计算机视觉	NA	视频分析	CNN	视频	临床微血管手术视频和训练视频	YOLOv2	YOLOv2	Dice相似系数, ROC分析	NA
9683	2025-10-06	CRPU-NET: a deep learning model based semantic segmentation for the detection of colorectal polyp in lower gastrointestinal tract 2023-12-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad160f PMID:38100789	研究论文	开发基于深度学习的CRPU-Net模型用于结直肠息肉语义分割检测	提出轻量级CRPU-Net架构，在结直肠息肉分割任务中性能优于现有先进模型	NA	开发结直肠息肉自动分割模型并进行性能比较分析	结肠镜检查图像中的结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	CNN	图像	CVC-ColonDB和CVC-ClinicDB两个结肠镜图像数据集	NA	CRPU-Net, VGG16, VGG19, U-Net, ResUnet++	准确率, Jaccard系数, Dice系数	NA
9684	2025-10-06	Secret learning for lung cancer diagnosis-a study with homomorphic encryption, texture analysis and deep learning 2023-12-08, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad0b4b PMID:37944251	研究论文	本研究提出一种结合同态加密、纹理分析和深度学习的隐私保护方法用于肺癌诊断	首次将同态加密技术应用于肺癌CT图像的纹理特征提取和深度学习分类，在保护患者隐私的同时实现高精度诊断	仅使用单一数据集进行验证，未在不同医疗机构数据上进行泛化性测试	开发隐私保护的肺癌自动诊断方法	肺部CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	同态加密，纹理分析	深度学习	医学影像	包含正常组织、腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌的CT图像样本	NA	NA	准确率	NA
9685	2025-10-06	Spin device-based image edge detection architecture for neuromorphic computing 2023-Nov-15, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ad0056 PMID:37797609	研究论文	提出一种基于自旋轨道转矩磁随机存储器的交叉阵列设计，用于图像边缘检测的神经形态计算架构	采用双电平自旋轨道转矩磁随机存储器设计，实现内存计算并扩展至脉冲域蚁群优化算法	NA	开发资源高效的硬件实现方案，用于图像边缘检测	灰度图像边缘检测	神经形态计算	NA	内存计算，非易失性存储器	NA	图像	NA	蚁群优化算法	交叉阵列设计	像素精度，面积效率，泄漏功耗，能效	NA
9686	2025-06-14	Predicting Imminent Conversion to Exudative Age-Related Macular Degeneration Using Multimodal Data and Ensemble Machine Learning 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100785 PMID:40502295	研究论文	该研究开发并比较了经典机器学习和深度学习模型，用于预测6个月内即将发生的渗出性年龄相关性黄斑变性（eAMD）转化	结合OCT和临床数据，开发了集成机器学习模型来预测eAMD的即时转化，且深度学习模型表现优于传统机器学习模型	研究为回顾性队列研究，需前瞻性验证模型的有效性	开发预测即将发生eAMD转化的模型，以促进及时治疗	2013至2021年间在Wilmer眼科研究所就诊的eAMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光谱域OCT	ResNet-50, Random Forest, XGBoost, MLP	图像, 临床数据	2084名患者的33189个OCT体积	NA	NA	NA	NA
9687	2025-06-14	Deep learning reconstruction for T2-weighted and contrast-enhanced T1-weighted magnetic resonance enterography imaging in patients with Crohn's disease: Assessment of image quality and clinical utility 2025-Aug, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110528 PMID:40479900	research paper	研究深度学习重建在克罗恩病患者磁共振肠成像中T2加权和对比增强T1加权图像的质量及临床效用	评估深度学习重建技术在磁共振肠成像中的应用，比较其与传统方法在图像质量和采集时间上的差异	观察者间对深度学习重建图像质量的一致性较低，尤其是T1 VIBE图像	评估深度学习重建的磁共振肠成像图像质量及其在克罗恩病诊断中的临床效用	克罗恩病患者	digital pathology	Crohn's disease	magnetic resonance enterography	deep learning	image	93名患者用于T2 HASTE比较，42名患者用于T1 VIBE比较	NA	NA	NA	NA
9688	2025-06-14	Model-informed deep-learning photoacoustic reconstruction for low-element linear array 2025-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100732 PMID:40502804	research paper	提出了一种针对低元素线性阵列的模型信息深度学习光声重建方法，以解决传统重建方法在稀疏传感器排列和有限传感器间距下的图像质量问题	引入了轻量级的GE-CNN框架，显著降低了计算需求，模型矩阵大小减少了4倍，处理速度提高了约46.3%	未提及在实际临床环境中的广泛验证	提高光声断层扫描（PAT）在稀疏传感器排列下的图像重建质量和计算效率	线性阵列超声换能器	医学影像处理	NA	光声断层扫描（PAT）	GE-CNN	图像	合成模型、实验体模和活体大鼠肝脏成像	NA	NA	NA	NA
9689	2025-06-14	Acquisition and Reconstruction Techniques for Coronary CT Angiography: Current Status and Trends over the Past Decade 2025-07, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240083 PMID:40504731	review	本文回顾了过去十年中冠状动脉CT血管成像（CCTA）的采集和重建技术，探讨了其现状和发展趋势	总结了多种新技术如低管电压采集、高清CT、超高清CT、深度学习重建算法等，以提高图像质量和降低辐射剂量	尽管有多种新技术，但CCTA仍存在运动伪影、图像噪声、辐射暴露等问题	提高冠状动脉CT血管成像（CCTA）的临床价值，用于非侵入性评估冠状动脉疾病（CAD）	冠状动脉CT血管成像（CCTA）技术	医学影像	心血管疾病	低管电压采集、高清CT、超高清CT、深度学习重建算法	深度学习重建算法（DLR）	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
9690	2025-06-14	Computational design of diverse nuclear factor erythroid 2 activators with cellular antioxidative activity 2025-Jun-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112621 PMID:40502689	研究论文	利用深度学习算法设计能够激活NRF2的小蛋白，以增强细胞抗氧化防御能力	采用深度学习模型设计具有不同结构框架和热力学特性的稳定小蛋白，有效激活KEAP1-NRF2通路	未提及在动物模型或临床试验中的验证	开发高效且选择性激活KEAP1-NRF2通路的合成抗氧化剂	KEAP1-NRF2复合物及设计的结合蛋白	机器学习	慢性疾病	深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据	五种设计的结合蛋白	NA	NA	NA	NA
9691	2025-06-14	CT-based deep learning model for improved disease-free survival prediction in clinical stage I lung cancer: a real-world multicenter study 2025-Jun-12, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11682-2 PMID:40506642	研究论文	开发了一种基于CT图像的深度学习模型，用于预测临床I期肺癌患者的无病生存期（DFS）	利用三维卷积神经网络从CT图像中提取肿瘤特征，显著优于传统临床模型，能够有效识别高风险患者	研究为回顾性队列研究，可能存在选择偏倚	提高临床I期肺癌患者无病生存期的预测准确性	临床I期非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理	肺癌	CT成像	三维卷积神经网络（3D-CNN）	图像	2489名手术患者（开发队列）和248名接受立体定向体放射治疗（SBRT）的患者（外部验证队列）	NA	NA	NA	NA
9692	2025-06-14	3D Quantification of Viral Transduction Efficiency in Living Human Retinal Organoids 2025-Jun-12, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202401050 PMID:40509616	研究论文	本文介绍了一种在活体人类视网膜类器官中定量3D表征病毒转导效率的方法	结合了基因递送效率在空间和时间上的量化，利用人类视网膜类器官、工程化腺相关病毒载体、共聚焦活体成像和基于深度学习的图像分割	未提及具体样本量或实验重复次数，可能影响结果的普遍性	优化基因疗法并定量测试未来治疗方法和其他基因递送方法	人类视网膜类器官	数字病理学	眼科疾病	共聚焦活体成像、深度学习方法	深度学习图像分割	3D图像	NA	NA	NA	NA	NA
9693	2025-06-14	Deep learning-based ranking method for subgroup and predictive biomarker identification in patients 2025-Jun-10, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00946-z PMID:40494908	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的框架DeepRAB，用于识别患者亚组和预测生物标志物，以优化治疗效果	DeepRAB不仅能够捕捉个体间治疗效果的差异，还能帮助发现与这些差异相关的有意义的生物标志物	NA	开发一种深度学习方法，用于识别患者亚组和预测生物标志物，以支持更精准的治疗策略	患者亚组和预测生物标志物	machine learning	hidradenitis suppurativa	deep learning	DeepRAB	clinical trial data	模拟数据集和真实临床试验数据	NA	NA	NA	NA
9694	2025-06-14	A cross population study of retinal aging biomarkers with longitudinal pre-training and label distribution learning 2025-Jun-10, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01751-7 PMID:40494933	research paper	开发了一种深度学习模型，通过视网膜图像提高视网膜年龄估计的准确性，并探索其作为衰老生物标志物的潜力	整合了自监督学习和渐进式标签分布学习模块，以捕捉时间序列信息并模拟生物衰老的变异性	研究主要基于健康人群，可能无法完全代表其他人群的视网膜老化模式	提高视网膜年龄估计的准确性，并探索其作为衰老生物标志物的潜力	视网膜图像	digital pathology	geriatric disease	deep learning	CNN	image	34,433名来自UK Biobank和三个中国队列的健康参与者	NA	NA	NA	NA
9695	2025-06-14	Empirical evaluation of artificial intelligence distillation techniques for ascertaining cancer outcomes from electronic health records 2025-Jun-10, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01646-7 PMID:40494945	研究论文	本文评估了利用教师-学生框架从电子健康记录中提取癌症纵向临床结果的技术	使用分层Transformer架构的教师模型训练，并通过公开数据集和GPT-4生成的合成数据进行知识蒸馏	在Wiki-text和合成数据上训练的学生模型表现较差，强调了领域内公开数据集的重要性	评估人工智能蒸馏技术在从电子健康记录中提取癌症结果方面的应用	电子健康记录中的自由文本放射学报告	自然语言处理	癌症	教师-学生框架，知识蒸馏	Transformer	文本	Dana-Farber Cancer Institute的数据，MIMIC-IV、Wiki-text公开数据集及GPT-4生成的合成数据	NA	NA	NA	NA
9696	2025-06-14	SCATrans: semantic cross-attention transformer for drug-drug interaction predication through multimodal biomedical data 2025-Jun-10, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06165-6 PMID:40495152	研究论文	本文提出了一种名为SCATrans的语义交叉注意力转换器模型，用于通过多模态生物医学数据预测药物-药物相互作用	提出了一种新的SCAT模型，结合了BioBERT、Doc2Vec、图卷积网络、BiGRU和交叉注意力机制，以处理多模态生物医学数据中的无序、不平衡和语言错误问题	未明确提及具体局限性，但可能包括对多模态数据处理复杂性和模型泛化能力的挑战	预测药物-药物相互作用（DDIs），以支持药物治疗、药物开发、药物监管和公共卫生	药物-药物相互作用	自然语言处理	NA	BioBERT, Doc2Vec, 图卷积网络, BiGRU, 交叉注意力机制	SCATrans (语义交叉注意力转换器)	多模态生物医学数据	DDIExtraction-2013数据集	NA	NA	NA	NA
9697	2025-06-14	Brain tau PET-based identification and characterization of subpopulations in patients with Alzheimer's disease using deep learning-derived saliency maps 2025-Jun-09, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-025-00761-4 PMID:40488912	研究论文	本研究利用深度学习衍生的显著性图谱，基于脑tau PET数据识别和表征阿尔茨海默病患者的亚群	使用深度学习模型生成的显著性图谱作为聚类特征，揭示了阿尔茨海默病患者中两个具有不同tau沉积模式的亚群	研究样本主要来自ADNI数据库，可能无法代表所有阿尔茨海默病患者群体	探究阿尔茨海默病的异质性并识别患者亚群	阿尔茨海默病患者和认知正常人群	数字病理学	阿尔茨海默病	18F-flortaucipr PET扫描，T1加权MRI	3D-CNN	医学影像	615名认知正常者和159名AD患者的脑部扫描数据	NA	NA	NA	NA
9698	2025-06-14	AI Approaches to Homogeneous Catalysis with Transition Metal Complexes 2025-Jun-06, ACS catalysis IF:11.3Q1 DOI:10.1021/acscatal.5c01202 PMID:40502974	综述	本文综述了人工智能在均相过渡金属催化研究中的应用及其进展	讨论了AI在催化剂筛选、反应条件优化及新型催化剂逆向设计中的创新应用	大多数研究依赖于计算数据，实验数据的获取仍有待改进	探讨AI在均相金属催化反应中的应用现状及未来发展方向	均相过渡金属催化反应	化学信息学	NA	AI、深度学习	生成式AI	计算数据、实验数据	NA	NA	NA	NA	NA
9699	2025-06-14	Automatic Design Framework of Dielectric Elastomer Actuators: Neural Network-Based Real-Time Simulation, Genetic Algorithm-Based Electrode Optimization, and Experimental Verification 2025-Jun, Soft robotics IF:6.4Q1 DOI:10.1089/soro.2024.0063 PMID:39610306	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动设计框架，用于快速生成高维分布式电极图案的介电弹性体致动器（DEAs）	结合神经网络和遗传算法，实现了DEAs电极图案的自动优化设计，显著提高了设计效率和性能	高维设计空间可能对深度学习模型的准确性和通用性带来挑战	优化介电弹性体致动器（DEAs）的设计过程，提高其性能和设计效率	介电弹性体致动器（DEAs）	机器学习	NA	深度学习、遗传算法、有限元模型	神经网络	模拟数据、实验数据	一系列案例研究（包括最大位移、特定位移、解决方案的多重性、多自由度驱动和复杂驱动）	NA	NA	NA	NA
9700	2025-06-14	Diagnosis and Post-Treatment Follow-Up Evaluation of Melasma Using Optical Coherence Tomography and Deep Learning 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70006 PMID:40084480	研究论文	本研究结合光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术，用于黄褐斑的诊断和治疗后随访评估	提出了一种便携式OCT系统与改进的VGG16神经网络结合的空间注意力机制模型，用于黄褐斑的诊断和治疗评估	NA	开发一种结合OCT和深度学习的技术，用于黄褐斑的临床诊断和治疗评估	健康志愿者和黄褐斑患者的皮肤组织	数字病理	黄褐斑	光学相干断层扫描（OCT）	VGG16神经网络（带空间注意力机制）	图像	健康志愿者和黄褐斑患者的皮肤组织数据集	NA	NA	NA	NA