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
981	2025-07-21	Digital pathology assessment of kidney glomerular filtration barrier ultrastructure in an animal model of podocytopathy 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf024 PMID:40223818	研究论文	开发了一种基于深度学习的数字病理计算方法，用于测量肾小球滤过屏障超微结构中的GBM和PFP宽度	首次使用U-Net模型和图像处理算法自动测量GBM和PFP宽度，解决了传统手动测量的劳动密集和操作者间变异性问题	自动和手动PFP宽度测量在ILK cKO标本中存在差异，自动化方法在PFP宽度测量上不如GBM准确	开发高吞吐量、客观的形态学分析方法，促进足细胞病研究	Integrin-Linked Kinase (ILK)足细胞特异性条件敲除小鼠和野生型对照小鼠的肾脏TEM图像	数字病理学	足细胞病	透射电子显微镜(TEM)	U-Net	图像	4周龄的WT和ILK cKO同窝小鼠的肾脏TEM图像对，通过4折交叉验证研究评估性能
982	2025-07-21	Exploration of Pharmacological Mechanisms of Dapagliflozin against Type 2 Diabetes Mellitus through PI3K-Akt Signaling Pathway based on Network Pharmacology Analysis and Deep Learning Technology 2025, Current computer-aided drug design IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0115734099274407231207070451 PMID:38204223	研究论文	本研究通过网络药理学分析和深度学习技术探索达格列净通过PI3K-Akt信号通路对抗2型糖尿病(T2DM)的药理机制	结合网络药理学和深度学习技术，首次系统性地探索达格列净对抗T2DM的具体分子机制，特别是通过PI3K-Akt信号通路的作用	研究主要基于计算预测和体外数据，缺乏体内实验验证	探索达格列净治疗2型糖尿病的潜在分子机制	达格列净药物靶点与T2DM相关靶点的相互作用	生物信息学	2型糖尿病	网络药理学分析、深度学习(DeepPurpose算法)	DeepPurpose	基因表达数据、蛋白质相互作用数据	155个达格列净与T2DM的重叠靶点
983	2025-07-21	FLPneXAINet: Federated deep learning and explainable AI for improved pneumonia prediction utilizing GAN-augmented chest X-ray data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324957 PMID:40674439	研究论文	本研究提出了一种结合联邦学习、深度学习和可解释AI的框架FLPneXAINet，用于通过胸部X光图像安全准确地预测肺炎	结合联邦学习、深度学习和可解释AI，利用GAN增强数据，并在联邦学习环境中验证模型性能	未提及模型在真实临床环境中的泛化能力及对不同类型肺炎的区分能力	开发一种安全准确的肺炎预测方法，同时保护患者隐私	胸部X光图像	数字病理	肺炎	CycleGAN, 特征选择（RFE, ANOVA, RF）	VGG16, NASNetMobile, MobileNet, KNN, NB, SVM, RF	图像	8,402张胸部X光图像（3,904正常，4,498肺炎）
984	2025-07-21	Frequency domain manipulation of multiple copy-move forgery in digital image forensics 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327586 PMID:40674455	research paper	提出了一种基于变换域的方法来生成和分析数字图像中的多重复制-移动伪造	利用离散小波变换（DWT）分解原始图像和补丁图像，通过修改近似和细节系数来模拟多重复制-移动伪造	未明确说明该方法在复杂变换下的检测效果及计算效率	改进多重复制-移动伪造的检测技术	数字图像中的多重复制-移动伪造	digital pathology	NA	discrete wavelet transform (DWT)	NA	image	NA
985	2025-07-21	Predicting receptor-ligand pairing preferences in plant-microbe interfaces via molecular dynamics and machine learning 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.06.029 PMID:40677241	研究论文	通过分子动力学和机器学习预测植物-微生物界面中受体-配体配对偏好	开发了一种混合分子动力学/机器学习（MD/ML）方法，能够高精度预测涉及大型、柔性配体的系统中的结合亲和力排名	依赖于有限的实验结构信息，且初始结构模型较为粗糙	揭示内共生初始阶段的互补特征，预测分子相互作用	植物溶素基序受体样激酶（LysM-RLKs）与脂-几丁寡糖（LCOs）及几丁寡糖的结合	机器学习	NA	分子动力学（MD）和机器学习（ML）	混合MD/ML模型	分子结构数据	四种豆科植物LysM-RLKs（LYR3）与LCOs及几丁寡糖的结合数据
986	2025-07-21	Deep latent force models: ODE-based process convolutions for Bayesian deep learning 2025, Machine learning IF:4.3Q2 DOI:10.1007/s10994-025-06824-y PMID:40677904	研究论文	本文提出了一种称为深度潜在力模型（DLFM）的领域无关模型，用于建模高度非线性动态系统的行为，并提供稳健的不确定性量化	DLFM是一种深度高斯过程，每层都包含基于物理信息的核，这些核通过过程卷积框架从常微分方程导出	诱导点框架对基于LFM的模型的外推能力有负面影响	解决高度非线性动态系统行为建模及不确定性量化问题	高度非线性现实世界多输出时间序列数据	机器学习	NA	过程卷积框架, 双重随机变分推断	深度高斯过程（DLFM）	时间序列数据	NA
987	2025-07-21	Swarm learning network for privacy-preserving and collaborative deep learning assisted diagnosis of fracture: a multi-center diagnostic study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1534117 PMID:40678137	研究论文	本研究开发并验证了一种基于区块链的群体学习框架，用于隐私保护的多机构骨折图像分析，并与集中式AI模型和临床医生的性能进行了比较	首次开发了用于骨折识别的分布式学习模型，采用区块链技术实现隐私保护的群体学习框架	研究仅针对膝关节损伤，未涵盖其他类型骨折	开发一种隐私保护的分布式AI训练范式，用于医学影像分析	膝关节损伤患者的影像数据	数字病理	骨科创伤	群体学习(SL)	YOLOv8n-cls	图像	4,581名患者（回顾性研究）和112名患者（前瞻性队列）
988	2025-07-21	CT radiomics combined with neural networks predict the malignant degree of pulmonary grinding glass nodules 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1603472 PMID:40678142	研究论文	本研究探讨了结合CT影像组学和卷积神经网络(CNN)预测肺部磨玻璃结节恶性程度的方法，旨在提高诊断准确性并支持个性化治疗计划	结合CT影像组学和CNN模型预测肺部磨玻璃结节的恶性程度，相比传统Mayo和Brock模型表现出更高的诊断性能	单中心回顾性研究，需要外部验证和多中心前瞻性队列研究的进一步验证	提高肺部磨玻璃结节的恶性程度诊断准确性，支持个性化治疗计划	肺部磨玻璃结节(GGN)	数字病理	肺癌	CT影像组学	CNN	图像	670例肺部结节患者(2019-2023年)
989	2025-07-21	Using Convoluted Neural Networks in Diagnosing Lung Cancer on Computed Tomography Scans 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.09 PMID:40678299	research paper	该研究开发了一种新型卷积神经网络（CNN），用于在计算机断层扫描（CT）图像上对可疑结节进行分类，以辅助肺癌诊断	开发了一种能够在常规硬件上实现的CNN模型，用于CT图像中良恶性肺部病变的分类	模型的精确度（62.16%）和召回率（79.31%）仍有提升空间，且最终医疗决策仍需医生判断	开发计算机辅助工具以处理大量影像数据，改善肺癌的早期诊断	肺部CT图像中的可疑结节	digital pathology	lung cancer	CT扫描	CNN	image	176例患者（192个病例）
990	2025-07-21	Deep Learning and The Retina: A New Frontier in Multiple Sclerosis Diagnosis 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.03 PMID:40678297	review	本文探讨了深度学习在视网膜成像技术中用于多发性硬化症（MS）诊断和进展跟踪的应用	利用AI驱动的模型（如CNN、GAN和可解释AI方法）分析视网膜成像技术，以检测与MS病理密切相关的细微视网膜变化	数据标准化、模型可解释性和临床整合方面的挑战	探索人工智能在视网膜成像技术中的应用，以支持多发性硬化症的早期诊断和个性化治疗	多发性硬化症（MS）患者	digital pathology	multiple sclerosis	Optical Coherence Tomography (OCT), fundus photography, Scanning Laser Ophthalmoscopy (SLO)	CNN, GAN, explainable AI	image	NA
991	2025-07-21	Fault analysis of chemical equipment based on an improved hybrid model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326370 PMID:40680025	研究论文	提出了一种基于改进混合模型的化工设备故障分析方法，旨在提高检测准确性和效率	结合了VMD-LMS处理、非对称注意力机制和预激活ResNet-BiGRU模型，创建了一个高效的多模态数据融合与分析框架	未提及在极端环境条件下的性能表现或实际工业部署中的计算资源需求	设计一种智能故障检测方法，集成多模态数据并有效提取深层特征	化工设备	机器学习	NA	VMD-LMS处理、非对称注意力机制、预激活ResNet-BiGRU模型	ResNet-BiGRU	多模态数据	NA
992	2025-07-21	Detection of neurologic changes in critically ill infants using deep learning on video data: a retrospective single center cohort study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102919 PMID:39764545	研究论文	本研究利用深度学习技术分析重症婴儿的视频数据，以检测神经系统变化	首次将姿态AI应用于ICU环境，仅通过视频数据预测脑功能障碍	单中心回顾性研究，样本量相对有限	开发连续、可靠的神经系统监测方法	重症监护病房中1岁以下的婴儿	计算机视觉	神经系统疾病	深度学习姿态识别算法	深度学习	视频	115名婴儿，282301分钟视频数据
993	2025-07-21	Integrating spatial transcriptomics and snRNA-seq data enhances differential gene expression analysis results of AD-related phenotypes 2024-Nov-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.18.24317499 PMID:39606364	研究论文	本研究整合空间转录组学和单核RNA测序数据，增强了对阿尔茨海默病相关表型的空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析能力	结合空间转录组学和单核RNA测序数据，提高了空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析的检测能力，发现了传统方法无法识别的与阿尔茨海默病相关的基因和通路	研究依赖于推断的空间位置信息，可能存在一定的误差	增强对阿尔茨海默病相关表型的空间信息和细胞类型特异性差异基因表达分析	阿尔茨海默病相关的β-淀粉样蛋白、缠结密度和认知衰退表型	生物信息学	阿尔茨海默病	空间转录组学(ST)、单核RNA测序(snRNA-seq)	深度学习工具CelEry、线性混合回归模型	基因表达数据	436个死后大脑的背外侧前额叶皮层(DLPFC)组织
994	2025-07-21	In vivo evaluation of complex polyps with endoscopic optical coherence tomography and deep learning during routine colonoscopy: a feasibility study 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78891-5 PMID:39537775	研究论文	本研究评估了在常规结肠镜检查中使用内窥镜光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术评估复杂息肉的可行性	结合内窥镜OCT和深度学习技术，提供了对多种组织学亚型息肉的详细比较，而不仅仅是良性和恶性病变的区分	样本量较小（35个息肉，32名患者），且为初步临床研究	评估内窥镜OCT在常规结肠镜检查中评估结直肠息肉的可行性	接受内窥镜治疗的大型结直肠息肉患者	数字病理学	结直肠癌	内窥镜光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	35个息肉来自32名患者
995	2025-07-21	Enhanced Electroacoustic Tomography with Supervised Learning for Real-time Electroporation Monitoring 2024-Sep, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.1242 PMID:40336975	研究论文	本研究提出了一种基于监督学习的工作流程，用于改善电声断层扫描（EAT）的图像质量，以实时监测基于纳秒脉冲电场（nsPEF）的电穿孔治疗	首次在实验环境中使用单一线性阵列实现高质量EAT，通过监督学习模型纠正图像失真	研究仅基于实验数据，未涉及临床环境下的验证	提高电声断层扫描在实时监测电穿孔治疗中的实用性	纳秒脉冲电场（nsPEF）产生的电声信号	医学影像处理	NA	电声断层扫描（EAT）	深度学习模型	超声信号	56组不同强度和几何形状的nsPEF电声数据集（46组训练，10组测试）
996	2025-07-21	Sexually dimorphic computational histopathological signatures prognostic of overall survival in high-grade gliomas via deep learning 2024-08-23, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi0302 PMID:39178259	研究论文	利用深度学习分析H&E染色切片，识别高级别胶质瘤中性别特异性的组织病理学特征，并构建性别特异性风险模型以预测总体生存率	首次采用端到端深度学习方法，分别在男性和女性患者中识别与生存相关的性别特异性组织病理学特征，并构建性别特异性预后模型	研究仅基于H&E染色切片，未整合其他分子或临床数据	探索高级别胶质瘤中性别差异对生存预后的影响，并开发性别特异性预后模型	高级别胶质瘤患者的H&E染色组织切片	数字病理学	高级别胶质瘤	H&E染色	ResNet18, mResNet-Cox	图像	多个独立验证队列（具体数量未明确说明）
997	2025-07-21	Quantification of Human Photoreceptor-Retinal Pigment Epithelium Macular Topography with Adaptive Optics-Optical Coherence Tomography 2024-Jul-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14141518 PMID:39061655	研究论文	使用自适应光学-光学相干断层扫描技术量化人类光感受器-视网膜色素上皮黄斑地形图	首次利用FDML-AO-OCT平台结合深度学习算法，在活体人眼中完整描述了PR-RPE复合体的三维细胞形态及黄斑区地形分布	研究样本量较小（仅11名健康志愿者），且仅关注了颞侧黄斑区域	建立人类PR-RPE复合体黄斑区地形分布的定量标准，为视网膜疾病研究提供基础数据	活体人眼的光感受器（PRs）与视网膜色素上皮（RPE）细胞构成的PR-RPE复合体	生物医学成像	视网膜疾病	FDML-AO-OCT（傅里叶域模式锁定激光自适应光学-光学相干断层扫描）	深度学习算法	三维光学相干断层扫描图像	11名健康志愿者的颞侧黄斑区域数据
998	2025-07-21	A Primer for Utilizing Deep Learning and Abdominal MRI Imaging Features to Monitor Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease Progression 2024-May-20, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12051133 PMID:38791095	研究论文	本文探讨了如何利用深度学习和腹部MRI成像特征监测常染色体显性多囊肾病（ADPKD）的进展	提出了使用深度学习模型分割肾脏及其他器官组织，提取额外生物标志物来表征ADPKD的肾外表现	未提及具体实验数据或模型性能的详细评估	评估和监测ADPKD的疾病进展及治疗效果	常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者	数字病理学	肾脏疾病	MRI成像	深度学习模型	医学影像	NA
999	2025-07-21	Topical hidden genome: discovering latent cancer mutational topics using a Bayesian multilevel context-learning approach 2024-Mar-27, Biometrics IF:1.4Q2 DOI:10.1093/biomtc/ujae030 PMID:38682463	研究论文	提出了一种基于贝叶斯多层次上下文学习的方法，用于发现潜在的癌症突变主题	利用计算语言学中的主题模型对突变上下文进行降维，产生可解释且去相关的元特征主题，并提出了一种高效的MCMC算法实现严格的贝叶斯推断	突变上下文的体积、相关性和不可解释性使得原则性统计推断不可行	推断癌症类型特异性超罕见体细胞突变	全基因组体细胞突变	机器学习	癌症	贝叶斯多层次上下文学习、主题模型、MCMC算法	多级多逻辑隐藏基因组模型	基因组数据	数千个肿瘤中的数千万个变异
1000	2025-07-21	Magnetic Resonance Spectroscopy Spectral Registration Using Deep Learning 2024-03, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.28868 PMID:37401726	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的磁共振波谱配准方法，用于同时校正单个体素的MEGA-PRESS MRS数据的频率和相位	首次将深度学习应用于磁共振波谱配准，提出了一种新的CNN-SR方法	研究主要基于模拟数据，真实数据样本量较小(101例)	开发一种高效的磁共振波谱配准方法	MEGA-PRESS MRS数据	医学影像分析	NA	MEGA-PRESS磁共振波谱	CNN	磁共振波谱数据	40,000个模拟数据集和101个真实数据集