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
1061	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
1062	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
1063	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
1064	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
1065	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
1066	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
1067	2025-05-13	Boosting Reservoir Computing with Brain-inspired Adaptive Dynamics 2025-Apr-16, ArXiv PMID:40321946	research paper	本文提出了一种通过大脑启发的自适应动力学增强储层计算的方法，提高了储层计算机在记忆容量和时间序列预测等任务中的性能	引入了自适应的兴奋-抑制平衡机制，减少了超参数调优的需求，并在任务性能上实现了高达130%的提升	未提及具体的技术实现细节或在不同类型任务上的泛化能力验证	探索如何通过大脑启发的计算原理提升储层计算机的性能和鲁棒性	储层计算机（RCs）及其在记忆容量和时间序列预测任务中的应用	machine learning	NA	储层计算（Reservoir Computing）	Reservoir Computer (RC)	time series data	NA
1068	2025-05-13	Computational characterization of lymphocyte topology on whole slide images of glomerular diseases 2025-Apr-14, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.12.25325548 PMID:40321276	研究论文	本研究通过计算量化淋巴细胞炎症的拓扑结构，并测试其临床相关性，旨在改进肾小球疾病中炎症细胞分布的评估方法	开发了一种基于图的生境聚类算法，用于识别密集与稀疏的淋巴细胞生境，并提取了26种高通量定量病理组学特征	研究样本量相对有限（N=333），且仅针对FSGS和MCD两种疾病	通过计算病理学方法改进肾小球疾病中淋巴细胞炎症的评估和预后预测	肾小球疾病患者的淋巴细胞分布模式	数字病理学	肾小球疾病（FSGS和MCD）	深度学习、图建模、LASSO-正则化Cox比例风险模型	深度学习模型、图模型	全切片图像（WSI）	333名NEPTUNE/CureGN参与者（155名FSGS和178名MCD患者）
1069	2025-05-13	Multitask Deep Learning Models of Combined Industrial Absorption, Distribution, Metabolism, and Excretion Datasets to Improve Generalization 2025-Apr-07, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.4c01086 PMID:40053846	研究论文	本文通过结合Genentech和Roche的ADME数据集，评估了扩大化学空间对机器学习模型性能的影响，并利用多任务神经网络架构同时建模多个终点	首次对大规模历史ADME数据集进行跨站点数据结合的实验，并展示了多任务模型在提高泛化能力方面的优势	实验方法存在差异时，无法直接聚合数据	优化药物发现过程中化合物的吸收、分布、代谢和排泄(ADME)特性	来自Genentech和Roche的ADME数据集	机器学习	NA	多任务(MT)神经网络	神经网络	实验测量数据	超过100万次个体测量，分布在11个检测终点
1070	2025-05-13	Performance of artificial intelligence-based diagnosis and classification of peri-implantitis compared with periodontal surgeon assessment: a pilot study of panoramic radiograph analysis 2025-Apr-02, Journal of periodontal & implant science DOI:10.5051/jpis.2500280014 PMID:40350773	研究论文	本研究评估了深度学习模型在全景X光片上诊断和分类种植体周围炎相关骨缺损的性能	使用深度学习模型（YOLOv8）进行种植体周围炎骨缺损的诊断和分类，并与牙周外科医生的诊断准确性进行比较	数据集规模有限，未来研究需要扩展数据集并整合多模态影像	评估深度学习模型在种植体周围炎诊断和分类中的性能	种植体周围炎相关的骨缺损	数字病理	种植体周围炎	深度学习	YOLOv8	全景X光片	1,075张全景X光片（来自426名患者，共2,250个种植位点）
1071	2025-05-13	De novo design of transmembrane fluorescence-activating proteins 2025-Apr, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-08598-8 PMID:39972138	研究论文	本文介绍了通过深度学习和基于能量的方法设计能够紧密结合小分子的跨膜蛋白质	首次实现了跨膜蛋白质的从头设计，能够特异性结合小分子并激活荧光，具有高亮度和量子产率	NA	设计能够特异性结合小分子的跨膜蛋白质	跨膜蛋白质和小分子配体	蛋白质设计	NA	深度学习、基于能量的方法、梯度引导幻觉	NA	蛋白质结构数据	活细菌和真核细胞的膜组分
1072	2025-05-13	Improving explanations for medical X-ray diagnosis combining variational autoencoders and adversarial machine learning 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109857 PMID:39999495	研究论文	提出了一种结合变分自编码器和对抗性机器学习的新型深度学习架构，用于医学X射线诊断的可解释人工智能	利用变分自编码器特性在低维嵌入空间中生成图像的线性修改，并将其重建为原始图像空间中的非线性解释，通过全局和局部正则化潜在空间存储视觉和语义信息	未提及具体样本量或临床验证结果	提升医学影像诊断中人工智能系统的可解释性	医学X射线影像	计算机视觉	NA	变分自编码器(VAE)、对抗性机器学习、多目标遗传算法	VAE	医学影像	NA
1073	2025-05-13	A dual-stage framework for segmentation of the brain anatomical regions with high accuracy 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01233-7 PMID:40042762	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的两阶段框架，用于精确分割大脑MR区域，旨在识别大脑内不同解剖结构的位置和形状细节	采用两阶段3D分割技术，第二阶段使用SegResNet细化特定区域的细分，显著提高了分割精度	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种高精度的大脑MR区域分割方法	成人受试者的大脑MR图像，包括认知正常者和认知衰退者	数字病理学	认知衰退	3D分割技术	3D U-Net和SegResNet	MR图像	未明确提及具体样本数量
1074	2025-05-13	Analysis of AI foundation model features decodes the histopathologic landscape of HPV-positive head and neck squamous cell carcinomas 2025-Apr, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107207 PMID:40043423	research paper	利用AI基础模型分析HPV阳性头颈部鳞状细胞癌的组织病理学特征	使用UNI基础模型和HistoXGAN生成对抗网络，首次系统性地识别并描述了HPV阳性HNSCC的组织学特征及其变异性模式	研究依赖于合成图像的分析，可能无法完全反映真实组织样本的所有复杂性	揭示HPV阳性头颈部鳞状细胞癌的组织病理学特征，并开发基于组织学的HPV状态预测方法	981例头颈部鳞状细胞癌患者的H&E染色切片	digital pathology	head and neck squamous cell carcinomas	self-supervised learning (SSL), generative adversarial network (GAN)	UNI, HistoXGAN	image	981例HNSCC患者
1075	2025-05-13	Explainable deep learning models for predicting water pipe failures 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124738 PMID:40054363	研究论文	本研究提出了一种利用深度学习算法预测水管故障的新方法，并通过优化模型超参数和数据缩放提升预测性能	首次将Deep Neural Networks (DNN)、Convolutional Neural Networks (CNN)和TabNet应用于水管故障预测，并结合贝叶斯优化(BO)和数据缩放技术优化模型性能	研究仅基于香港地区的水管网络数据，可能在其他地区的适用性有待验证	开发可解释的深度学习模型来预测水管网络中泄漏和爆裂的概率	水管网络中的管道	机器学习	NA	贝叶斯优化(BO)、Copeland算法、SHapley Additive exPlanations (SHAP)	DNN、CNN、TabNet	结构化数据	香港水管网络数据
1076	2025-05-13	Bayesian uncertainty estimation of adsorption closure models in the computational simulation of contaminant transport 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124708 PMID:40054364	research paper	研究吸附闭合模型在污染物传输计算模拟中的贝叶斯不确定性估计	采用嵌入式贝叶斯误差方法来理解吸附等温线在描述污染物吸附中的限制，并提出深度学习替代模型	吸附闭合模型参数需满足特定地球化学条件，使用需谨慎	评估污染物传输模型中吸附闭合模型的不确定性影响	污染物在多孔介质中的吸附过程	computational simulation	NA	Bayesian error approach, deep learning surrogate	probabilistic error model, deep learning surrogate	simulation data	NA
1077	2025-05-13	Determining the Importance of Lifestyle Risk Factors in Predicting Binge Eating Disorder After Bariatric Surgery Using Machine Learning Models and Lifestyle Scores 2025-Apr, Obesity surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1007/s11695-025-07765-0 PMID:40045153	研究论文	本研究评估了生活方式风险因素与腹腔镜袖状胃切除术后两年暴食症发生的关系，并比较了不同机器学习模型的预测效果	首次结合生活方式评分和多种机器学习模型评估术后暴食症风险因素	样本量有限（450人），仅针对特定手术类型患者	评估生活方式风险因素对减重手术后暴食症发生的预测作用	接受腹腔镜袖状胃切除术的患者	机器学习	暴食症	机器学习建模	LG, KNN, DT, RF, SVM, XGBoost, ANN	临床问卷数据	450名术后2年患者
1078	2025-05-13	Development of a deep learning-based model to evaluate changes during radiotherapy using cervical cancer digital pathology 2025-Mar-24, Journal of radiation research IF:1.9Q3 DOI:10.1093/jrr/rraf004 PMID:40051384	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于评估宫颈癌放疗期间的变化，并在全切片图像上可视化结果	结合DenseNet121和支持向量机，开发了一种新的分类模型，用于评估宫颈癌放疗前后的活检变化，并可视化结果	生存分析未能显示放疗状态概率（RSP）在治疗期间的预后影响	创建一种深度学习模型，用于评估宫颈癌放疗期间的变化，并探索其临床意义	95名接受放疗的宫颈癌患者的活检样本	数字病理学	宫颈癌	深度学习	DenseNet121 + SVM	图像	95名患者的18,400个切片（12,400个用于训练，6,000个用于测试）
1079	2025-05-13	DeepMVD: A Novel Multiview Dynamic Feature Fusion Model for Accurate Protein Function Prediction 2025-Mar-24, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02216 PMID:40053671	研究论文	提出了一种名为DeepMVD的新型深度学习模型，用于通过动态融合多视图特征来提高蛋白质功能预测的准确性	DeepMVD模型通过专门模块提取各视图的独特特征，并利用自适应融合机制进行最优整合，显著提升了预测精度	现有研究未能有效利用蛋白质序列中反映的多层次属性特征，这限制了蛋白质描述的丰富性，从而影响了高精度蛋白质功能预测	提高蛋白质功能预测的准确性	蛋白质序列	机器学习	NA	深度学习	DeepMVD	蛋白质序列数据	CAFA4数据集
1080	2025-05-13	A deep learning lightweight model for real-time captive macaque facial recognition based on an improved YOLOX model 2025-Mar-18, Zoological research IF:4.0Q1 DOI:10.24272/j.issn.2095-8137.2024.296 PMID:40049662	research paper	该研究提出了一种名为ACE-YOLOX的轻量级面部识别模型，用于实时识别圈养猕猴	ACE-YOLOX在YOLOX框架中集成了Efficient Channel Attention (ECA)、Complete Intersection over Union loss (CIoU)和Adaptive Spatial Feature Fusion (ASFF)，提高了预测精度并降低了计算复杂度	NA	开发一种轻量级面部识别模型，用于实时识别圈养猕猴，以促进生物医学研究和动物福利	圈养猕猴	computer vision	NA	深度学习	ACE-YOLOX (改进的YOLOX模型)	image	179,400张标记的面部图像，来自1,196只猕猴