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
11461	2025-10-07	Noninvasive Artificial Intelligence System for Early Predicting Residual Cancer Burden During Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer 2025-Apr-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006279 PMID:38557792	研究论文	开发用于早期预测乳腺癌新辅助化疗期间残留肿瘤负荷的人工智能系统	首次结合放射组学和深度学习特征，开发多任务AI系统在NAC治疗中期预测RCB评分	回顾性研究设计，样本来源仅限于4个机构	早期预测乳腺癌新辅助化疗期间的残留肿瘤负担	接受新辅助化疗的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	磁共振成像	多任务深度学习	医学影像	1048名患者（主要队列335人，外部验证队列713人）	NA	多任务AI系统	AUC	NA
11462	2025-10-07	A new era of psoriasis treatment: Drug repurposing through the lens of nanotechnology and machine learning 2025-Mar-30, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125385 PMID:39999900	综述	探讨通过纳米技术和机器学习方法重新利用现有药物治疗银屑病的新策略	结合纳米技术和人工智能技术推进药物重定位在银屑病治疗中的应用	药物重定位方法仍处于早期阶段，存在潜在缺陷	探索银屑病治疗的新方法，克服传统治疗的局限性	银屑病患者和现有药物	机器学习	银屑病	药物重定位，纳米载体技术	机器学习，深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11463	2025-10-07	Artificial intelligence in medical imaging: From task-specific models to large-scale foundation models 2025-Mar-20, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003489 PMID:40008785	综述	本文综述了医学影像中从任务特定模型到大规模基础模型的人工智能技术发展	系统比较了任务特定模型与新兴基础模型在医学影像中的差异、互补性和临床相关性	基础模型目前主要关注分割和分类任务，尚未广泛应用于其他临床场景	探讨医学影像人工智能技术的发展现状和未来方向	医学影像AI模型（任务特定模型和基础模型）	医学影像分析	NA	深度学习	基础模型,任务特定模型	医学影像（X射线,CT,MRI,超声,PET,病理影像）	NA	NA	NA	NA	NA
11464	2025-10-07	Portable cerebral blood flow monitor to detect large vessel occlusion in patients with suspected stroke 2025-Mar-17, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-021536 PMID:38514189	研究论文	评估便携式Openwater光学血流监测仪在检测疑似卒中患者大血管闭塞方面的诊断性能	首次将便携式光学血流监测技术与深度学习模型结合用于大血管闭塞的检测，相比院前卒中量表具有更高的诊断准确性	需要在独立测试集和院前环境中进一步验证，样本量相对有限	开发并验证便携式设备用于卒中患者大血管闭塞的早期检测	疑似卒中患者	医学影像分析	脑血管疾病	光学血流监测，CT血管造影	深度学习模型	光学血流波形数据，临床量表数据	135名患者（其中52名有大血管闭塞）	NA	NA	敏感性，特异性，AUROC	NA
11465	2025-10-07	Deep learning to quantify the pace of brain aging in relation to neurocognitive changes 2025-Mar-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2413442122 PMID:39993207	研究论文	开发基于纵向MRI的3D-CNN模型来量化大脑衰老速度及其与神经认知变化的关系	首次使用纵向MRI数据通过3D-CNN模型非侵入性地估计大脑衰老速度，而非传统的静态大脑年龄	研究主要针对认知正常个体，阿尔茨海默病患者样本相对较少	开发能够量化大脑衰老速度并关联神经认知变化的深度学习模型	认知正常成年人和阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI	3D-CNN	纵向MRI图像	训练集2,055名认知正常成人，验证集1,304名认知正常成人，测试集104名认知正常成人和140名阿尔茨海默病患者	NA	3D-CNN	平均绝对误差(MAE)	NA
11466	2025-10-07	ProCeSa: Contrast-Enhanced Structure-Aware Network for Thermostability Prediction with Protein Language Models 2025-Mar-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01752 PMID:39988825	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型和对比学习的蛋白质热稳定性预测新方法	开发了ProCeSa模型，首次将蛋白质语言模型生成的序列嵌入与结构信息无缝集成，无需原子结构数据即可预测热稳定性	未使用原子级蛋白质结构数据，可能限制了对某些结构特征的捕捉	提高蛋白质热稳定性预测的准确性	蛋白质序列及其热稳定性	机器学习	NA	蛋白质语言模型，对比学习	深度学习	蛋白质序列数据	公开数据集	NA	ProCeSa（蛋白质对比增强结构感知网络）	分类任务指标，回归任务指标	NA
11467	2025-10-07	A deep learning model for inter-fraction head and neck anatomical changes in proton therapy 2025-Mar-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adba39 PMID:39999567	研究论文	开发基于概率深度学习模型预测头颈部质子治疗中分次间解剖结构变化	首次将变分自编码器架构应用于头颈部患者分次间解剖变化的概率预测，能够生成可能的重复CT图像和器官掩模	数据集规模相对较小（93名患者），需要在更大样本上验证模型泛化能力	开发能够预测头颈部质子治疗期间解剖结构变化的深度学习模型	头颈部癌症患者	医学影像分析	头颈部癌症	CT成像	VAE	CT图像	93名患者（315对计划CT-重复CT图像对），其中9名患者（27对）用于最终测试	NA	变分自编码器	DICE分数, 归一化互相关系数	NA
11468	2025-10-07	Large Model Era: Deep Learning in Osteoporosis Drug Discovery 2025-Mar-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02264 PMID:40008920	综述	本文综述深度学习在骨质疏松药物发现中的应用，重点分析大模型在理解疾病机制和促进药物研发中的潜力	系统总结深度学习大模型在骨质疏松药物发现各阶段的应用前景，探讨大模型相比传统模型的优势	讨论了大模型在药物发现中存在的局限性	分析深度学习特别是大模型在骨质疏松药物发现中的应用前景	骨质疏松药物发现过程	机器学习	骨质疏松	深度学习	大模型,传统深度学习模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11469	2025-10-07	Self-supervised U-transformer network with mask reconstruction for metal artifact reduction 2025-Mar-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adbaae PMID:40010000	研究论文	提出一种用于金属伪影减少的自监督U型Transformer网络，通过掩码重建任务提升模型泛化能力	结合自监督掩码重建预训练任务和下游微调任务，利用Transformer的长程特征提取能力区分金属伪影特征	未明确说明模型在真实临床数据上的泛化性能验证范围	提升金属伪影减少任务的模型泛化能力	CT图像中的金属伪影	计算机视觉	NA	计算机断层扫描(CT)	Transformer	CT图像	未标注真实伪影CT图像和标注合成伪影CT图像的组合	NA	U-transformer	峰值信噪比, 结构相似性指数, Dice系数, 平均交并比	NA
11470	2025-05-11	GLMCyp: A Deep Learning-Based Method for CYP450-Mediated Reaction Site Prediction 2025-Mar-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02051 PMID:40013456	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的CYP450介导反应位点预测方法GLMCyp	结合2D分子图特征、3D Uni-Mol特征和ESM-2生成的CYP450蛋白特征，提高了预测准确性	未明确提及具体局限性	提高药物发现和开发效率，准确预测CYP450介导的反应位点	小分子化合物	机器学习	NA	深度学习	GLMCyp	分子图数据、蛋白质特征数据	EBoMD数据集	NA	NA	NA	NA
11471	2025-10-07	EEG-based recognition of hand movement and its parameter 2025-Mar-06, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adba8a PMID:40009879	研究论文	基于脑电图信号的手部运动及其参数识别研究	提出CNN-BiLSTM端到端串行组合模型，首次在跨被试分类中实现手部运动类型、力度参数和方向位移的高精度识别	研究仍处于可行性验证阶段，样本量较小（13名健康志愿者），尚未达到实际应用水平	探索基于脑电图信号的手部运动意图解码技术	手部运动类型（四种）、力度参数（抓取和推动）、方向位移任务（四个目标方向）	脑机接口	NA	脑电图（EEG）	CNN, BiLSTM	脑电图信号	13名健康志愿者	NA	CNN-BiLSTM	准确率	NA
11472	2025-10-07	Deep learning models as learners for EEG-based functional brain networks 2025-Mar-06, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adba8c PMID:40009886	研究论文	本研究探索深度学习模型学习基于EEG的功能性脑网络构建过程的能力	首次系统评估深度学习模型直接学习功能性脑网络构建过程的能力，而非传统两阶段方法	深度学习模型难以准确捕捉功能性脑网络的固有拓扑结构，预测网络与实际网络存在显著差异	验证深度学习模型是否能够有效学习EEG功能性脑网络的构建过程	基于脑电图(EEG)的功能性脑网络	机器学习	NA	脑电图(EEG)	深度学习模型	EEG信号	两个公开可用的EEG数据集	NA	七种不同的深度学习模型	均方误差(MSE), 皮尔逊相关系数(Corr), 一致性相关系数(CCC)	NA
11473	2025-10-07	Explainable paroxysmal atrial fibrillation diagnosis using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram 2025-Mar, The Korean journal of internal medicine DOI:10.3904/kjim.2024.130 PMID:39987899	研究论文	开发基于人工智能的心电图算法用于阵发性房颤的早期诊断	使用可解释AI技术识别深度学习模型预测阵发性房颤的推理证据，发现T波附近区域对诊断的重要性	NA	开发可靠的人工智能算法，通过12导联心电图检测正常窦性心律患者的房颤早期迹象	318,321名患者的552,372条心电图轨迹	机器学习	心血管疾病	12导联心电图	深度神经网络	心电图信号	552,372条心电图轨迹（训练集331,422条，验证集110,475条，测试集110,475条）	NA	深度神经网络	AUROC	NA
11474	2025-10-07	Enhanced water quality prediction model using advanced hybridized resampling alternating tree-based and deep learning algorithms 2025-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36062-7 PMID:39994118	研究论文	开发用于预测河流水质参数的混合深度学习模型	提出结合双向LSTM和自助聚合交替模型树的混合算法，改进了水质参数预测精度	模型在极端值预测方面仍有改进空间，需要进一步优化	开发稳健的水质预测模型以支持水资源管理和污染控制	美国Clackamas河的水质参数	机器学习	NA	水质监测技术	Bi-LSTM, 集成学习	时间序列数据	每日水质记录数据	NA	双向LSTM, 交替模型树	RMSE, NSE, PBIAS, RSR	NA
11475	2025-10-07	Of Pilots and Copilots: The Evolving Role of Artificial Intelligence in Clinical Neurophysiology 2025-Mar, The Neurodiagnostic journal DOI:10.1080/21646821.2025.2465089 PMID:39999187	综述	本文探讨人工智能在临床神经生理学领域的应用现状、进展与未来发展方向	提出AI作为'副驾驶'的角色定位，强调从单纯数据解读向提供临床上下文支持的转变，并展望生成式AI和'AI组学'的变革潜力	EMG应用中存在数据集有限和临床背景考量不足的问题，PSG分析在癫痫活动和特定睡眠阶段分类方面仍有局限	分析AI在临床神经生理学中的演变角色和发展趋势	脑电图(EEG)、肌电图(EMG)和多导睡眠图(PSG)等临床神经生理学数据	医疗人工智能	神经系统疾病	深度学习技术	NA	生理信号数据	NA	NA	NA	准确率	NA
11476	2025-10-07	When the lung invades: a review of avian postcranial skeletal pneumaticity 2025-Feb-27, Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences DOI:10.1098/rstb.2023.0427 PMID:40010393	综述	本文系统回顾了鸟类颅后骨骼气腔化的功能与进化意义，并利用显微CT扫描和深度学习技术建立了气腔空间模型	结合显微CT扫描与深度学习分割技术创建了绿头鸭颈部气腔空间的试点模型，为定量比较分析提供新方法	气腔化骨骼相对于身体体积是否更轻的假设尚未经过实证检验，控制气腔化的细胞机制和发育过程基本未知	探讨鸟类颅后骨骼气腔化（PSP）的功能和进化意义	鸟类颅后骨骼气腔系统	数字病理	NA	显微计算机断层扫描，深度学习分割	深度学习	CT图像	绿头鸭颈部标本（试点研究）	NA	NA	NA	NA
11477	2025-10-07	Feature-Based Audiogram Value Estimator (FAVE): Estimating Numerical Thresholds from Scanned Images of Handwritten Audiograms 2025-Feb-27, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-025-02146-7 PMID:40011323	研究论文	开发基于机器学习的特征提取系统，从手写听力图扫描图像中自动估计数值阈值	首次提出基于聚合通道特征的滑动窗口单类目标检测器，专门用于手写听力图数值提取	符号和坐标轴刻度标签检测存在局限性，数值阈值估计准确率有待提高	解决手写听力图数值化问题，使公共卫生研究人员能够访问这些数据	手写听力图扫描图像	计算机视觉	老年性疾病	纯音听力测试	目标检测	图像	556份来自年龄相关性听力损失纵向队列研究的手写听力图	NA	基于聚合通道特征的滑动窗口单类目标检测器	召回率, 精确率, 误差率	NA
11478	2025-10-07	Enhanced glioma tumor detection and segmentation using modified deep learning with edge fusion and frequency features 2025-Feb-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84661-0 PMID:40011472	研究论文	提出一种结合边缘融合和频率特征的改进深度学习系统，用于胶质瘤肿瘤检测和分割	开发了边缘融合算法增强MRI图像边缘像素对比度，结合Gabor变换进行空间-频率域转换以提高检测精度	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	提高脑胶质瘤肿瘤检测和分割的准确性和效率	脑胶质瘤肿瘤	计算机视觉	脑胶质瘤	MRI成像	改进深度学习架构	医学图像	PLCO和NU数据集	Python, Jupyter Notebook	改进深度学习架构	灵敏度, 特异度, 准确率, Dice相似系数	NA
11479	2025-10-07	Modelling of pome fruit pollen performance using machine learning 2025-Feb-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91286-4 PMID:40011508	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的模型，用于预测仁果类水果花粉的萌发率	首次将人工神经网络和深度学习技术应用于仁果类花粉性能预测，相比传统方法具有更高精度	研究仅针对四种仁果类栽培品种，模型在其他水果种类的适用性有待验证	开发预测花粉萌发率的机器学习模型，以评估温度波动对果树开花期的影响	四种仁果类栽培品种的花粉颗粒	机器学习	NA	体外花粉萌发测试	人工神经网络,深度学习	实验数据	四种仁果类栽培品种的花粉，在七种温度、三种培养基和四种培养时长条件下的测试	NA	具有两个隐藏层的深度学习模型	R²	NA
11480	2025-10-07	A labeled medical records corpus for the timely detection of rare diseases using machine learning approaches 2025-Feb-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90450-0 PMID:40011510	研究论文	提出一个用于罕见病早期检测的标注医疗记录语料库，并验证多种机器学习方法的性能	整合MIMIC-III数据库与多种来源的医疗记录构建标注数据集，首次系统评估多种机器学习方法在罕见病早期检测中的应用	数据来源多样可能导致数据质量不一致，罕见病样本数量相对有限	通过机器学习方法实现医院环境中罕见病的及时检测	罕见病患者医疗记录	自然语言处理	罕见病	医疗记录文本分析	逻辑回归,决策树,SVM,LSTM,CNN,BERT	文本	基于MIMIC-III数据库及额外医疗记录的标注语料库	NA	LSTM,CNN,Transformer(BERT)	F-measure,AUC	NA