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
81	2025-05-13	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	本文提出四种基于CNN的算法，旨在提高脑微出血（CMBs）的自动检测性能	提出多通道CNN优化架构和多尺度CNN结构，显著降低假阳性并提升检测性能	尚未完全取代医生诊断，需进一步研究和优化以应用于临床实践	改进脑微出血检测算法，提升CAD系统在神经系统疾病检测中的性能	脑微出血（CMBs）	计算机视觉	神经系统疾病	MRI图像分析	CNN（多通道和多尺度结构）	医学影像（MR图像）	NA
82	2025-05-13	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	研究论文	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	女性自闭症的表型和基因型数据较为缺乏	开发一种准确的医学诊断方法，用于女性自闭症的分类	女性自闭症患者和对照组	数字病理学	自闭症	fMRI扫描	CNN, 蚁群优化(ACO), KNN	医学影像	ABIDE-I数据集14372个样本，ABIDE-II数据集16168个样本
83	2025-05-13	GLEAM: A multimodal deep learning framework for chronic lower back pain detection using EEG and sEMG signals 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109928 PMID:40054171	研究论文	介绍了一种名为GLEAM的多模态深度学习框架，用于通过EEG和sEMG信号检测慢性下腰痛强度	开发了一种新型去噪GAN用于清理EEG和sEMG信号，设计并集成了新的ETLSTM架构作为GLEAM模型中的分类器，引入了GLEAM混合深度学习框架以实现稳健可靠的LBP强度评估	NA	诊断下腰痛强度，提供创新的诊断和治疗解决方案	下腰痛患者	机器学习	下腰痛	EEG和sEMG信号处理	GAN-Convolution-Transformer, ETLSTM	EEG和sEMG信号	NA
84	2025-05-13	Accurate phenotyping of luminal A breast cancer in magnetic resonance imaging: A new 3D CNN approach 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109903 PMID:40054167	research paper	本研究提出了一种基于3D CNN的新方法，用于在MRI中准确表型luminal A型乳腺癌	提出了一种基于定量医学成像生物标志物（QIB）的新3D CNN模型，用于诊断luminal A型乳腺癌，其性能优于现有方法	数据集中存在类别不平衡问题，采用了类别加权策略进行缓解	提高luminal A型乳腺癌的诊断准确性和效率，为患者制定个性化治疗方案	luminal A型乳腺癌和非luminal A型病变	digital pathology	breast cancer	MRI	3D CNN	3D volumetric MRI images	公共领域MRI乳腺癌数据集（Duke-Breast-Cancer-MRI）
85	2025-05-13	A multi-stage fusion deep learning framework merging local patterns with attention-driven contextual dependencies for cancer detection 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109916 PMID:40054172	research paper	提出了一种多阶段融合深度学习框架，结合局部模式和注意力驱动的上下文依赖，用于癌症检测	提出了PADBSRNet模型和PADBSRNet-ViT混合方法，整合了多种注意力机制和特征融合策略，有效提取局部-全局上下文特征	未提及具体局限性	提高癌症诊断的速度和准确性	脑肿瘤、皮肤癌和肺癌	digital pathology	brain tumor, skin cancer, lung cancer	deep learning	PADBSRNet, ViT	image	Figshare Brain Tumor Dataset, IQ-OTH/NCCD Dataset, Skin Cancer: Malignant vs. Benign Dataset
86	2025-05-13	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	本研究开发并验证了一种基于视网膜眼底照片预测心血管疾病风险评分的深度学习模型，解决了低估问题并探讨了模型机制	提出了一种序数回归深度学习模型，通过迁移学习和显著性图等方法探究模型理解心血管疾病风险的机制	模型性能在便携式相机数据上略有下降，准确率为0.656	解决AI模型在预测心血管疾病风险评分时的低估问题并研究其机制	视网膜眼底照片	digital pathology	cardiovascular disease	Deep Learning	ordinal regression DL model	image	UK Biobank数据集34,652名参与者，澳大利亚外部验证数据集401名参与者的1376张眼底照片
87	2025-05-13	Artificial intelligence applied to epilepsy imaging: Current status and future perspectives 2025-May, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2025.03.006 PMID:40175210	review	本文综述了人工智能在癫痫影像学中的应用现状及未来展望	探讨了深度学习和机器学习在癫痫影像学中的多种应用，包括病灶检测、癫痫灶的侧向化和定位、术后结果预测以及癫痫患者与健康个体的自动区分	需要严格的数据监管措施以确保患者数据安全，且依赖大规模数据集	提升癫痫的诊断和治疗水平	癫痫影像学数据	数字病理	癫痫	深度学习（DL）和机器学习（ML）	NA	神经影像数据	NA
88	2025-05-13	Unlocking new frontiers in epilepsy through AI: From seizure prediction to personalized medicine 2025-May, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110327 PMID:40043598	review	本文探讨了人工智能在癫痫护理中的革命性作用，包括癫痫发作预测、诊断精确性提升以及个性化治疗	利用机器学习和深度学习技术改进癫痫监测、自动化EEG分析，并促进个性化治疗策略	模型准确性、可解释性以及在不同患者群体中的适用性仍存在挑战	研究人工智能在癫痫护理中的应用及其潜在影响	癫痫患者及其治疗管理	machine learning	epilepsy	machine learning, deep learning	NA	EEG数据	NA
89	2025-05-13	Artificial intelligence for the detection of interictal epileptiform discharges in EEG signals 2025-May, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2025.04.001 PMID:40221359	review	本文回顾了利用人工智能技术检测脑电图信号中的间歇性癫痫样放电（IEDs）的各种方法，评估了它们的性能和局限性	探讨了从传统机器学习到深度学习技术在IED检测中的应用，并强调了AI工具在临床工作流程中的整合	需要公开代码、标准化数据集和指标，以优化临床实施	提高间歇性癫痫样放电（IEDs）检测的准确性和效率	脑电图（EEG）信号中的间歇性癫痫样放电（IEDs）	自然语言处理	癫痫	深度学习，传统机器学习	NA	EEG信号	NA
90	2025-05-13	Optimizing Deep Learning Models for Luminal and Nonluminal Breast Cancer Classification Using Multidimensional ROI in DCE-MRI-A Multicenter Study 2025-May, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70931 PMID:40347080	研究论文	本研究旨在通过多维深度迁移学习模型优化DCE-MRI中乳腺管腔型和非管腔型癌症的分类	首次探索了ROI维度（2D/2.5D/3D）、瘤周扩展水平（0-8 mm）和分割场景（仅ROI与原始ROI）的协同效应	研究样本来自特定医院，可能影响结果的普遍性	优化多维深度学习模型以区分乳腺管腔型和非管腔型癌症	426名原发性浸润性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	DCE-MRI	深度迁移学习模型	图像	426名患者（训练队列108名，验证队列1 165名，验证队列2 153名）
91	2025-05-13	An overview of computational methods in single-cell transcriptomic cell type annotation 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf207 PMID:40347979	review	本文综述了基于单细胞RNA测序数据的细胞类型注释计算方法	系统性地比较和分类了多种细胞类型注释方法，并探讨了深度学习技术在解决数据不平衡和罕见细胞类型识别中的潜力	未提及具体方法的性能比较或实验验证结果	探讨单细胞转录组数据中细胞类型注释的计算方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	深度学习	基因表达数据	NA
92	2025-05-13	Predicting the structures of cyclic peptides containing unnatural amino acids by HighFold2 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf202 PMID:40350698	研究论文	本文介绍了一种名为HighFold2的新型模型，用于准确预测含有非天然氨基酸的环肽的三维结构	HighFold2基于AlphaFold-Multimer框架，扩展了预定义的刚性基团和初始原子坐标至非天然氨基酸，并引入额外的神经网络来表征肽的原子级特征，同时构建了基于不同环化约束的环肽相对位置编码矩阵	NA	推动基于环肽的药物发现，通过准确预测含有非天然氨基酸的环肽的三维结构	含有非天然氨基酸的环肽及其与蛋白质的复合物	机器学习	NA	深度学习	HighFold2（基于AlphaFold-Multimer框架）	三维结构数据	NA
93	2025-05-13	Three-dimensional C-scan-based generation adversarial network with synthetic input to improve optical coherence tomography angiography 2025-May, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.5.056006 PMID:40352109	研究论文	提出了一种基于三维C扫描的生成对抗网络（3DCS-GAN），用于改善光学相干断层扫描血管成像（OCTA）的三维血管可视化	首次提出利用三维C扫描数据合成输入，结合生成对抗网络（GAN）来重建高质量的三维血管网络，充分利用了OCTA数据的体积信息和血管网络的拓扑特征	未提及具体的数据集规模或模型泛化能力的验证	改善OCTA图像中血管的可视化质量，特别是在深层血管的显示上	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）数据	计算机视觉	葡萄酒色斑病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	GAN（基于Pix2Pix架构）	三维C扫描图像	NA
94	2025-05-13	Automated Deep Learning Pipeline for Characterizing Left Ventricular Diastolic Function 2025-Apr-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.29.25326683 PMID:40343044	research paper	开发了一个自动化深度学习流程，用于评估左心室舒张功能	使用8个AI模型构建的工作流自动化评估LVDD，显著提高了与ASE指南的一致性	模型性能在不同医疗中心之间存在差异，且未说明具体使用了哪些AI模型类型	改进左心室舒张功能障碍（LVDD）的临床评估方法	来自两个学术医疗中心的超声心动图研究数据	digital pathology	cardiovascular disease	echocardiography	AI models (具体类型未说明)	medical imaging data	训练集：155,000例研究；验证集：Cedars-Sinai医学中心955例，斯坦福医疗中心1,572例
95	2025-05-13	MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting 2025-Apr-26, ArXiv PMID:40093364	研究论文	本研究提出了一种名为Res-SRDiff的新型扩散概率模型，通过残差偏移机制显著减少采样步骤，同时保持关键解剖细节，从而加速MRI超分辨率重建	引入了残差偏移机制到前向扩散过程中，显著减少了采样步骤（仅需4步），同时保持图像质量，计算时间大幅缩短至每片不到1秒	NA	提高MRI超分辨率重建的效率和准确性	超高场脑T1 MP2RAGE图和T2加权前列腺图像	医学影像处理	脑部疾病和前列腺疾病	扩散概率模型	Res-SRDiff（基于扩散的SR框架）	MRI图像	NA
96	2025-05-13	Evaluating the feasibility of 12-lead electrocardiogram reconstruction from limited leads using deep learning 2025-Apr-25, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00814-w PMID:40281134	研究论文	本研究开发了一种神经网络，用于从单导联和双导联心电图重建12导联心电图，并评估了数学准确性	使用生成对抗网络从有限导联重建12导联心电图，探索了AI在心电图重建中的应用	重建的心电图存在回归均值效应，不适合临床使用	评估从有限导联心电图重建12导联心电图的可行性	9514名来自PTB-XL队列的个体	机器学习	心血管疾病	心电图分析	GAN	心电图信号	9514名个体
97	2025-05-13	NMR Pure Shift Spectroscopy and Its Potential Applications in the Pharmaceutical Industry 2025-Apr-22, Chembiochem : a European journal of chemical biology IF:2.6Q3 DOI:10.1002/cbic.202401012 PMID:40263759	综述	本文综述了纯位移NMR技术及其在制药工业中的潜在应用	介绍了通过深度学习辅助获取最优纯位移谱的方法，并探讨了纯位移技术在制药工业中的潜在应用方向	未提及具体的技术实施难点或实验验证的局限性	促进纯位移NMR技术在制药工业中的发展和实际应用	纯位移NMR技术及其应用	核磁共振波谱学	NA	纯位移NMR技术、深度学习	NA	波谱数据	NA
98	2025-05-13	EBMGP: a deep learning model for genomic prediction based on Elastic Net feature selection and bidirectional encoder representations from transformer's embedding and multi-head attention pooling 2025-Apr-19, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-04894-z PMID:40253568	研究论文	提出了一种基于Elastic Net特征选择和双向编码器表示转换器嵌入及多头注意力池化的深度学习模型EBMGP，用于基因组预测	结合Elastic Net特征选择、双向编码器表示转换器嵌入和多头注意力池化，创新性地将SNP视为'单词'，相邻SNP组视为'句子'，模拟人类语言处理方式	未提及具体模型在哪些类型基因组数据上表现不佳或存在计算资源限制	通过基因组预测加速育种程序，提高早期选择效率	植物和动物的基因组数据	机器学习	NA	Elastic Net特征选择、双向编码器表示转换器(BERT)嵌入、多头注意力机制	EBMGP(基于深度学习的自定义模型)	基因组数据(SNP)	四个不同的植物和动物数据集(未提具体样本量)
99	2025-05-13	Automated cervix biometry, volumetry and normative models for 3D motion-corrected T2-weighted 0.55-3T fetal MRI during 2nd and 3rd trimesters 2025-Apr-17, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325947 PMID:40321262	research paper	该研究开发了一种用于孕妇宫颈3D T2加权图像自动多层分割和生物测量的深度学习流程	首次提出了用于孕妇宫颈MRI自动测量的深度学习流程，并生成了公开可用的3D群体平均图谱	研究仅评估了20个数据集，样本量相对较小	开发自动化方法来改进孕妇宫颈MRI测量	孕妇宫颈	digital pathology	NA	3D T2加权MRI	deep learning	3D MRI图像	20个评估数据集和270个正常妊娠案例
100	2025-05-13	PanEcho: Complete AI-enabled echocardiography interpretation with multi-task deep learning 2025-Apr-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.16.24317431 PMID:40321248	research paper	开发并评估了一个名为PanEcho的AI系统，用于自动化超声心动图的解释，通过多任务深度学习完成39个超声心动图标签和测量的全面分析	提出了首个能够全面自动化解释超声心动图的AI系统PanEcho，支持多任务深度学习，并在不同地理和时间范围内保持高准确性	研究依赖于回顾性数据，可能无法完全反映前瞻性临床环境中的表现	开发并验证一个AI系统，用于自动化超声心动图的解释，提高心血管疾病的诊断效率和准确性	超声心动图视频和相关的诊断分类及参数估计任务	digital pathology	cardiovascular disease	multi-task deep learning	深度学习模型（具体类型未明确说明）	video	1.2 million echocardiographic videos from 32,265 TTE studies of 24,405 patients