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
11241	2025-10-07	Development of a pressure ulcer stage determination system for community healthcare providers using a vision transformer deep learning model 2025-Feb-14, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041530 PMID:39960905	研究论文	开发基于Vision Transformer深度学习模型的压疮分期系统，帮助社区医疗护理人员早期检测压疮	首次将Vision Transformer模型应用于压疮分期，相比传统CNN模型具有更高准确率，并结合物联网技术实现低计算资源下的图像分析	研究样本量有限（395张图像），仅来自3家医院，模型泛化能力需进一步验证	开发辅助社区护理人员早期识别压疮分期的计算机视觉系统	卧床患者的压疮图像	计算机视觉	压疮	深度学习，图像分析	Vision Transformer	图像	395张压疮图像，来自3家医院	NA	PUC-ViT (Pressure Ulcer Cluster Vision Transformer)	ROC曲线值，准确率，F1分数	低计算资源环境，物联网技术
11242	2025-10-07	Predicting the Price of Molecules Using Their Predicted Synthetic Pathways 2025-Feb, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202400039 PMID:39887833	研究论文	提出一种利用分子预测合成路径来预测分子价格的深度学习模型RetroPriceNet	首次提出考虑起始原料可用性和价格的分子价格预测方法，结合计算机辅助合成规划领域最新进展	NA	开发能够预测虚拟分子价格的模型以改进成本决策过程	虚拟分子及其合成路径	机器学习	NA	计算机辅助合成规划	深度学习	分子结构数据，合成路径数据	NA	NA	RetroPriceNet	NA	NA
11243	2025-10-07	Retinal vascular alterations in cognitive impairment: A multicenter study in China 2025-Feb, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.14593 PMID:39988572	研究论文	通过深度学习模型分析中国三个地区认知障碍患者的视网膜血管变化特征	首次在中国多中心研究中利用深度学习模型VC-Net分割视网膜动静脉网络并提取36个血管特征	样本量有限，需要更大队列验证，且未深入探讨潜在机制	研究认知障碍患者的视网膜血管变化特征	轻度认知障碍(MCI)或阿尔茨海默病(AD)患者和健康对照者	数字病理	阿尔茨海默病	视网膜成像	深度学习	图像	176名认知障碍患者和264名对照者，来自上海、香港和宁夏三个中心	NA	VC-Net	NA	NA
11244	2025-10-07	Diagnostic accuracy of radiomics and artificial intelligence models in diagnosing lymph node metastasis in head and neck cancers: a systematic review and meta-analysis 2025-Feb, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03485-x PMID:39527265	系统综述与荟萃分析	本系统综述与荟萃分析评估了影像组学和人工智能模型在头颈部癌淋巴结转移诊断中的准确性	首次通过荟萃分析系统评估不同影像模态（CT、MRI、PET/CT）和模型类型（深度学习与传统影像组学）在头颈部癌淋巴结转移诊断中的性能差异	大多数研究缺乏外部验证，所有分析仅限于内部验证集，可能影响结果的泛化能力	评估人工智能模型在头颈部癌淋巴结转移诊断中的准确性	头颈部癌患者的淋巴结转移	医学影像分析	头颈部癌	影像组学分析	深度学习模型, 传统影像组学模型	医学影像（CT、MRI、PET/CT）	23项符合纳入标准的研究	R环境	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
11245	2025-10-07	Abnormality detection in nailfold capillary images using deep learning with EfficientNet and cascade transfer learning 2025-01-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85277-8 PMID:39814806	研究论文	本研究开发了一种基于EfficientNet和级联迁移学习的深度学习框架，用于自动检测甲襞毛细血管图像中的异常	提出了基于EfficientNet-B0的级联迁移学习方法，显著提升了正常与异常甲襞毛细血管图像的分类性能	数据集中正常图像仅占6%，可能存在类别不平衡问题	开发自动化的甲襞毛细血管镜检查临床筛查工具	甲襞毛细血管图像	计算机视觉	糖尿病、心血管疾病、风湿性疾病（如系统性硬化症）	甲襞毛细血管镜检查(NFC)	CNN	图像	225名参与者的甲襞毛细血管图像	NA	EfficientNet-B0	准确率,精确率,召回率,F1分数,ROC_AUC	NA
11246	2025-10-07	Exploring the subtle and novel renal pathological changes in diabetic nephropathy using clustering analysis with deep learning 2025-01-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84588-6 PMID:39814818	研究论文	本研究利用深度学习聚类分析方法探索糖尿病肾病中细微且新颖的肾脏病理学改变	首次将不变信息聚类（IIC）应用于肾小球图像分析，结合Grad-CAM和Cycle-GAN可视化技术发现糖尿病肾病早期特征性病变	样本来源单一（仅来自金泽医科大学45例患者），样本量相对有限	通过深度学习技术识别糖尿病肾病的早期病理学改变	糖尿病和非糖尿病患者的肾小球图像	数字病理学	糖尿病肾病	光学显微镜成像，深度学习聚类分析	IIC, GAN, CNN	图像	45名患者的13,251张肾小球图像（糖尿病病例7,799张，非糖尿病病例5,542张）	NA	Cycle-GAN	t-SNE聚类分析	NA
11247	2025-10-07	Advances in computer vision and deep learning-facilitated early detection of melanoma 2025-Jan-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf002 PMID:40139223	综述	本文综述了计算机视觉和深度学习技术在黑色素瘤早期检测中的最新进展与应用	系统评估了YOLO、GAN、Mask R-CNN、ResNet和DenseNet等先进神经网络在黑色素瘤早期检测中的集成应用	未提及具体研究样本量和技术实现的详细性能指标	探索人工智能技术在改善黑色素瘤早期检测和诊断准确性的应用	皮肤镜图像和黑色素瘤病变	计算机视觉	黑色素瘤	深度学习	YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet	皮肤镜图像	NA	NA	YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet	NA	NA
11248	2025-10-07	Variational graph autoencoder for reconstructed transcriptomic data associated with NLRP3 mediated pyroptosis in periodontitis 2025-01-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86455-4 PMID:39809940	研究论文	本研究评估了变分图自编码器在重建与牙周炎中NLRP3介导的细胞焦亡相关基因数据方面的效能	首次将变分图自编码器应用于牙周炎中NLRP3介导细胞焦亡的转录组数据重建，展示了深度学习模型在基因表达分析中的潜力	仅使用了3个样本的小数据集，存在5820个假阴性预测，表明模型采用较为保守的策略	评估变分图自编码器在重建牙周炎相关基因表达数据中的性能	与NLRP3介导细胞焦亡相关的转录组数据	机器学习	牙周炎	转录组测序	VGAE	基因表达数据	3个样本（来自NCBI GEO数据集GSE262663，包含缺氧暴露和正常条件）	NA	变分图自编码器	准确率, 精确率	NA
11249	2025-10-07	Clinical Decision Support Using Speech Signal Analysis: Systematic Scoping Review of Neurological Disorders 2025-Jan-13, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63004 PMID:39804693	系统范围综述	本文通过系统范围综述探讨了语音信号分析在神经系统疾病临床决策支持中的技术发展和研究趋势	提出了一个结合设计科学研究方法的结构化研究框架，指导临床环境中的技术干预研究	仅关注神经系统疾病相关研究，可能忽略了其他疾病领域的相关进展	从临床和技术角度理解语音信号分析在临床决策支持中的关键概念和研究过程	神经系统疾病患者（包括帕金森病、阿尔茨海默病和认知障碍患者）的语音信号	数字病理学	神经系统疾病	语音信号分析，数字信号处理	传统机器学习，深度学习	语音信号，音频图像	389篇符合初始资格标准的文章，其中72篇（18.5%）纳入定性分析	NA	NA	分析验证	NA
11250	2025-10-07	Deep learning-based skin lesion analysis using hybrid ResUNet++ and modified AlexNet-Random Forest for enhanced segmentation and classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315120 PMID:39820868	研究论文	提出一种结合ResUNet++和改进AlexNet-随机森林的混合深度学习模型，用于皮肤病变的精确分割和分类	将ResUNet++的先进分割能力与改进的AlexNet-随机森林分类器相结合，形成混合深度学习框架	仅在Ham10000数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发更准确的皮肤病变分割和分类方法以辅助皮肤癌诊断	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, 随机森林	图像	Ham10000数据集	NA	ResUNet++, AlexNet	分割精度, 分类准确率	NA
11251	2025-10-07	Prediction of mechanical characteristics of shearer intelligent cables under bending conditions 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318767 PMID:39903714	研究论文	提出一种基于TCN-BiLSTM-SEAttention的采煤机光纤电缆力学特性预测模型	首次将TCN、BiLSTM和SEAttention机制结合用于电缆力学特性预测，通过SHAP量化特征贡献度	仅验证了6-10 m/min牵引速度下的性能，未涵盖更广泛工况	提高采煤机电缆在弯曲条件下的可靠性预测精度	采煤机智能电缆的力学特性	机器学习	NA	光纤监测技术	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时序力学数据	采煤机光纤电缆弯曲模拟数据集（含6/8/10 m/min三种牵引速度）	NA	TCN-BiLSTM-SEAttention	MSE, RMSE, MAE, R2	NA
11252	2025-10-07	Boostering diagnosis of frontotemporal lobar degeneration with AI-driven neuroimaging - A systematic review and meta-analysis 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103757 PMID:39983552	系统综述与荟萃分析	评估基于神经影像特征的人工智能算法在额颞叶变性诊断和预测中的效能	首次对AI驱动神经影像在FTLD诊断中的效能进行系统评估和量化分析	纳入研究存在异质性，多分类任务在较高类别区分时敏感性较低	评估神经影像特征AI算法对FTLD的诊断和预测效能	额颞叶变性患者及健康对照者	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像学	机器学习,深度学习	神经影像数据	75项研究共20,601名受试者，其中8,051名FTLD患者	NA	NA	敏感度,特异度	NA
11253	2025-05-28	A hybrid long short-term memory-convolutional neural network multi-stream deep learning model with Convolutional Block Attention Module incorporated for monkeypox detection 2025 Jan-Mar, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504251331706 PMID:40152267	研究论文	本文开发了一种结合LSTM-CNN多流深度学习模型与CBAM的混合模型，用于猴痘的早期检测	提出了一种结合LSTM、CNN和CBAM的混合多流深度学习模型，用于猴痘检测，并通过Grad-CAM和LIME提高了模型的可解释性	未提及模型在临床环境中的实际应用效果验证	开发一种可靠的深度学习模型，用于猴痘的早期检测	猴痘皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习	LSTM-CNN混合模型	图像	MSLD v2.0数据集（具体样本数量未提及）	NA	NA	NA	NA
11254	2025-10-07	Status and Prospects of Research on Deep Learning-based De Novo Generation of Drug Molecules 2025, Current computer-aided drug design IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0115734099287389240126072433 PMID:38321907	综述	本文全面概述了基于深度学习的药物分子从头生成研究现状与发展前景	系统总结了深度学习在药物分子生成中的四大关键维度：分子数据库、分子表示方法、生成模型和评估指标	NA	探讨深度学习在药物设计中的应用现状和未来发展重点	药物分子生成方法	机器学习	NA	深度学习	GAN, RNN, VAE, CNN, DM	分子结构数据	NA	NA	NA	分子质量评估指标，适用性评估指标	NA
11255	2025-10-07	Learning a Hand Model From Dynamic Movements Using High-Density EMG and Convolutional Neural Networks 2024-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3432800 PMID:39042539	研究论文	提出一种基于高密度表面肌电信号和卷积神经网络的深度学习方法来解码前臂肌肉电生理活动为手部运动	首次使用全带宽EMG信号和卷积神经网络构建手部运动模型，在潜在空间中发现编码手部解剖结构的神经嵌入	研究仅包含13名健康参与者，运动速度仅限于慢速和舒适速度	开发能够从肌电信号解码手部运动的深度学习模型	人类手部运动和前臂肌肉电生理活动	机器学习	NA	高密度表面肌电信号采集	CNN	EMG信号，运动学和动力学数据	13名健康参与者，覆盖22个手部自由度的抓握和单个手指运动	NA	卷积神经网络	运动学和动力学连续估计精度	NA
11256	2025-10-07	Directional Characteristic Enhancement of an Omnidirectional Detection Sensor Enabled by Strain Partitioning Effects in a Periodic Composite Hole Substrate 2024-11-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01097 PMID:39431947	研究论文	本研究通过应变分配调制策略开发了一种具有方向特性增强的全向可拉伸应变传感器	提出基于应变分配调制的灵敏度各向异性放大策略，通过定制化周期性孔阵列结构参数调制敏感导电网络的应力分布	NA	开发具有高方向识别能力的全向应变传感器，用于运动检测和人机交互	可拉伸应变传感器及其传感阵列	传感器技术	NA	应变分配调制，周期性孔阵列结构设计	深度学习网络	应变传感器数据	NA	NA	轻量级深度学习网络	识别率，灵敏度	NA
11257	2025-10-07	Smartphone-Assisted Nanozyme Colorimetric Sensor Array Combined "Image Segmentation-Feature Extraction" Deep Learning for Detecting Unsaturated Fatty Acids 2024-10-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01142 PMID:39298721	研究论文	开发了一种结合智能手机辅助纳米酶比色传感器阵列和深度学习图像分割特征提取技术的智能平台，用于不饱和脂肪酸的检测	首次将MnO纳米酶比色传感器阵列与图像分割-特征提取深度学习技术相结合，模拟哺乳动物嗅觉系统进行不饱和脂肪酸检测	α-亚麻酸(ALA)的测定系数相对较低(0.7393)，模型性能有待进一步提升	开发一种简便低成本的不饱和脂肪酸智能检测方法	油酸(OA)、亚油酸(LA)、α-亚麻酸(ALA)及其混合物，各种食用植物油、不同茶油和掺假茶油	计算机视觉	NA	比色传感器阵列、密度泛函理论预测、掺杂实验	深度学习	图像	38,868张三种不饱和脂肪酸图像	TensorFlow, PyTorch	MobileNetV3 small	决定系数(R²)	智能手机嵌入式计算
11258	2025-10-07	Olfactory Diagnosis Model for Lung Health Evaluation Based on Pyramid Pooling and SHAP-Based Dual Encoders 2024-09-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01584 PMID:39248698	研究论文	提出一种基于金字塔池化和SHAP双编码器的深度学习框架，用于通过呼出气体评估肺部健康	结合金字塔池化结构和SHAP特征重要性的双编码器网络，通过多尺度特征聚合和特征重要性评估优化模型性能	未明确说明样本来源和数据集规模	开发肺部健康评估模型，区分吸烟者、COPD患者和健康对照	吸烟者、慢性阻塞性肺疾病患者、健康对照个体	机器学习	肺癌	呼出气体分析	深度学习,双编码器	传感器数据	NA	NA	金字塔池化,双编码器,Transformer卷积层	准确率	NA
11259	2025-10-07	Imputing Single-Cell Protein Abundance in Multiplex Tissue Imaging 2024-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570058 PMID:38106203	研究论文	本研究利用机器学习方法对多重组织成像数据中的单细胞蛋白质丰度进行插补	首次系统比较多种机器学习方法在单细胞蛋白质丰度插补中的表现，并创新性地整合细胞空间信息提升插补性能	研究基于乳腺癌队列数据，方法在其他癌症类型中的适用性需要进一步验证	解决多重组织成像技术中蛋白质检测限制问题，提升单细胞蛋白质丰度数据的完整性	乳腺癌患者组织样本中的单细胞蛋白质表达数据	机器学习	乳腺癌	多重组织成像	正则化线性回归,梯度提升回归树,深度学习自编码器	蛋白质表达数据,空间位置数据	乳腺癌队列的多重组织成像数据集	NA	自编码器	平均绝对误差	NA
11260	2025-10-07	Deep learning guided design of dynamic proteins 2024-Jul-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.17.603962 PMID:39071443	研究论文	开发了一种基于深度学习的动态蛋白质构象变化设计方法	首次实现了对蛋白质构象动态变化的精确设计，模拟自然界开关蛋白的信号传导机制	NA	设计具有可控构象动态变化的蛋白质	蛋白质构象变化和动态行为	机器学习	NA	深度学习，物理模拟	深度学习模型	蛋白质结构数据	4个验证结构	NA	NA	结构验证，微秒级转变观测	NA