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
101	2025-05-03	Modeling Temporal Dependencies in Brain Functional Connectivity to Identify Autism Spectrum Disorders Based on Heterogeneous rs-fMRI Data 2025-Apr-30, Experimental neurobiology IF:1.8Q4 DOI:10.5607/en24028 PMID:40313229	研究论文	本研究探索了脑功能连接在时间上的动态变化，以识别自闭症谱系障碍（ASD），并开发了一种结合注意力机制和LSTM神经网络的深度学习框架	首次将注意力机制与LSTM神经网络结合，用于分析脑功能连接的动态变化，以识别ASD，并展示了其在分类准确性和鲁棒性上的优势	研究依赖于ABIDE数据库中的异质性rs-fMRI数据，可能影响模型的泛化能力	开发更准确和可靠的自闭症谱系障碍诊断工具	自闭症谱系障碍（ASD）患者	数字病理学	自闭症谱系障碍	rs-fMRI	LSTM与注意力机制结合的深度学习框架	图像	来自ABIDE数据库的异质性rs-fMRI数据
102	2025-05-03	Deep learning for quality assessment of axial T2-weighted prostate MRI: a tool to reduce unnecessary rescanning 2025-Apr-29, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00584-z PMID:40299162	research paper	该研究开发了一种深度学习模型，用于自动评估前列腺MRI中T2加权图像的质量，以减少不必要的重复扫描	首次使用深度学习模型自动评估前列腺MRI图像质量，并预测是否需要重复扫描	研究为回顾性设计，需要在临床前瞻性环境中进一步验证	开发自动评估前列腺MRI图像质量的工具，优化临床工作流程	前列腺MRI的T2加权图像	digital pathology	prostate cancer	MRI	3D-DenseNet_169	image	1,412例轴向T2加权前列腺扫描
103	2025-05-03	Piezotronic Sensor for Bimodal Monitoring of Achilles Tendon Behavior 2025-Apr-29, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01757-6 PMID:40299192	research paper	开发了一种基于Y离子掺杂ZnO的压电双模态传感器（BPS），用于同时监测动态和静态力，并在跟腱行为监测中进行了验证	利用Y离子掺杂ZnO的独特压电效应，简化了传感器结构并提高了灵敏度，实现了动态和静态力的双模态监测	未提及具体样本量或临床验证范围，可能限制其在实际医疗应用中的普适性	解决传统压力传感器在双模态检测中结构复杂和信号解耦困难的问题	跟腱行为在混合动态和静态负载条件下的监测	wearable electronics	NA	压电效应，深度学习算法	深度学习算法	力信号	NA
104	2025-05-03	Real-time and universal network for volumetric imaging from microscale to macroscale at high resolution 2025-Apr-29, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-025-01842-w PMID:40301329	研究论文	提出了一种实时通用的网络RTU-Net，用于从微观到宏观尺度的高分辨率光场图像重建	首次提出适用于多尺度（微观、中观、宏观）光场图像重建的通用网络，采用基于生成对抗理论的自适应损失函数	未明确提及具体限制条件	开发一种通用的高分辨率光场图像重建方法，适用于不同尺度	微观尺度的微管蛋白和线粒体数据集、中观尺度的合成小鼠神经数据集、宏观尺度的光场粒子图像测速数据集	计算机视觉	NA	光场成像技术	RTU-Net（基于生成对抗理论的网络）	图像	体积范围从300μm×300μm×12μm到25mm×25mm×25mm的多尺度数据集
105	2025-05-03	MetaStackD A robust meta learning based deep ensemble model for prediction of sensors battery life in IoE environment 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97720-x PMID:40301394	研究论文	提出了一种基于元学习的深度集成模型MetaStackD，用于预测IoE环境中传感器的剩余电池寿命	整合了预处理、标准化、编码方案和预测建模，引入了RFRImpute和MetaStackD两种算法，采用元学习深度集成方法分析功耗、环境条件、操作频率和工作负载模式等因素	NA	优化IoE环境中传感器的电池寿命预测，以提高网络性能和数据的可靠性	IoE设备中的传感器	机器学习	NA	元学习、深度集成学习	MetaStackD、Random Forest、Gradient Boosting、Light Gradient Boosting、Categorical Boosting、Extreme Gradient Boosting	传感器数据	真实世界的芝加哥公园区海滩水IoE数据集
106	2025-05-03	A simple yet effective approach for predicting disease spread using mathematically-inspired diffusion-informed neural networks 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98398-x PMID:40301427	research paper	提出了一种结合传统数学模型和深度学习的创新方法，用于预测疾病传播	整合了传统数学建模与深度学习，提高了预测准确性并简化了参数估计	仅应用于西班牙的COVID-19数据，未在其他地区或疾病上验证	提高疾病传播预测的准确性和简化参数估计	COVID-19在西班牙的传播情况	machine learning	COVID-19	深度学习	ANN和GCN	疾病发病率数据	西班牙的COVID-19发病率数据
107	2025-05-03	High accuracy indoor positioning system using Galois field-based cryptography and hybrid deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97715-8 PMID:40301441	研究论文	提出了一种结合Galois域密码学和混合深度学习的室内高精度定位系统	结合了ECC加密解密方法、Deep-STAN混合模型以及区块链技术，提高了定位系统的准确性、安全性和稳定性	未提及系统在极端环境下的表现或大规模部署的可行性	解决传统室内定位系统在准确性、鲁棒性和安全性方面的不足	室内定位系统在智能制造和物流等环境中的应用	机器学习	NA	Wi-Fi、蓝牙、磁力计信号处理，DBSCAN聚类，ECC加密	Deep-STAN（结合CNN、ViT、LSTM和注意力机制）	信号强度测量、上下文数据	未明确提及具体样本数量，但测试数据包含80%的数据子集
108	2025-05-03	Real-time airway monitoring system using binary classification model based on respiratory sounds of rabbits with a tracheostomy tube 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98546-3 PMID:40301485	研究论文	开发了一种基于兔子气管切开术后呼吸音的实时气道监测系统，使用深度学习模型进行二元分类	首次使用深度学习评估气管切开兔子的气道状况，并开发了基于物联网的实时远程数据传输设备	研究使用的是兔子模型，而非人类数据，可能影响结果在人类中的适用性	开发一种连续、标准化的实时气道评估系统	气管切开术后的兔子	数字病理	呼吸系统疾病	深度学习	CNN	音频	29只新西兰兔，共1,443个呼吸周期（402个4秒呼吸音样本）
109	2025-05-03	The data analysis of sports training by ID3 decision tree algorithm and deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99996-5 PMID:40301591	研究论文	本文提出了一种结合ID3决策树算法和深度学习模型的优化分析模型，以提高体育训练数据分析的准确性和效率	结合ID3决策树算法和深度学习模型，优化体育训练数据分析的性能	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在问题	提高体育训练数据分析的准确性和效率，为运动员和教练提供决策支持	体育训练数据	机器学习	NA	ID3决策树算法、深度学习	ID3、XGBoost、CapsNets	体育训练数据	NA
110	2025-05-03	Automated radiography assessment of ankle joint instability using deep learning 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99620-6 PMID:40301608	research paper	本研究开发并评估了一种基于深度学习的系统，用于自动测量负重踝关节X光片中的距骨倾斜和前距骨平移，这些是诊断踝关节不稳定的关键参数	开发了一种深度学习系统，能够自动且高精度地测量踝关节X光片中的关键参数，为临床诊断提供客观和可重复的测量结果	排除了接受关节融合、骨移植或关节置换手术的患者，可能限制了系统的普适性	开发一种自动化系统以辅助临床诊断踝关节不稳定	踝关节X光片中的距骨倾斜和前距骨平移	digital pathology	ankle joint instability	deep learning	DL-based system	image	1,452张前后位X光片和2,984张侧位X光片，来自4,000名患者
111	2025-05-03	Brain tumor detection empowered with ensemble deep learning approaches from MRI scan images 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99576-7 PMID:40301625	research paper	该研究提出了一种结合两种深度学习模型的新型AI技术，用于从MRI扫描图像中检测和分类脑肿瘤	结合InceptionV3和Xception两种深度学习模型，提高了脑肿瘤检测的准确性和可靠性	未提及具体的数据集大小或多样性限制	提高脑肿瘤检测的准确性和可靠性，以促进早期诊断和治疗	脑MRI扫描图像，分为垂体瘤、脑膜瘤、胶质瘤和正常四类	digital pathology	brain tumor	MRI扫描	InceptionV3 + Xception	image	NA
112	2025-05-03	Application of deep learning reconstruction combined with time-resolved post-processing method to improve image quality in CTA derived from low-dose cerebral CT perfusion data 2025-Apr-29, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01623-2 PMID:40301751	研究论文	评估深度学习重建（DLR）与时间分辨最大强度投影（tMIP）或时间分辨平均（tAve）后处理方法结合对低剂量脑CT灌注（CTP）数据衍生的CTA图像质量的影响	结合DLR与tMIP或tAve后处理方法，在降低辐射剂量的同时提升CTA图像质量	样本量较小（仅60例患者），且为回顾性研究	提升低剂量脑CTP衍生的CTA图像质量	低剂量脑CTP数据	医学影像处理	脑血管疾病	深度学习重建（DLR）、时间分辨最大强度投影（tMIP）、时间分辨平均（tAve）	深度学习	医学影像（CT图像）	60例患者（30例常规剂量组，30例低剂量组）
113	2025-05-03	PPI-Graphomer: enhanced protein-protein affinity prediction using pretrained and graph transformer models 2025-Apr-29, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06123-2 PMID:40301762	研究论文	提出了一种名为PPI-Graphomer的模块，通过整合大规模语言模型和逆折叠模型的预训练特征，增强蛋白质结合界面的表征能力	结合预训练特征和分子相互作用信息，定义边关系和界面掩码，提升蛋白质结合界面的表征能力	未明确提及具体局限性	提高蛋白质-蛋白质亲和力预测的准确性	蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）及其结合界面	生物信息学	NA	预训练语言模型、逆折叠模型	Graph Transformer	蛋白质序列和结构数据	多个基准数据集（未明确提及具体数量）
114	2025-05-03	Deep learning radiopathomics predicts targeted therapy sensitivity in EGFR-mutant lung adenocarcinoma 2025-Apr-29, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06480-9 PMID:40301933	研究论文	开发一种深度学习放射病理临床（DLRPC）模型，整合CT图像、H&E染色活检样本和临床数据，预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs治疗的响应	首次提出结合放射学、病理学和临床数据的深度学习模型，用于预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs的敏感性	研究为回顾性分析，样本量相对较小（214例），且仅来自两个医疗中心	预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs治疗的响应，为个性化治疗决策提供工具	EGFR突变肺腺癌患者	数字病理	肺腺癌	深度学习	DLRPC模型	CT图像、病理图像、临床数据	214例肺腺癌患者
115	2025-05-03	LAGNet: better electron density prediction for LCAO-based data and drug-like substances 2025-Apr-29, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01010-7 PMID:40301997	research paper	该研究提出了一种名为LAGNet的新架构，用于预测基于LCAO数据的药物类物质的电子密度	提出了一种专门为药物类物质和DFT数据集设计和调整的新型架构LAGNet，并改进了电子密度的存储方式	未提及具体的局限性	提高基于LCAO数据的药物类物质电子密度预测的准确性	药物类物质的电子密度	量子化学	NA	DeepDFT模型	LAGNet	量子化学数据	未提及具体样本量
116	2025-05-03	The impact of partner interaction on brief social buffering in adolescent female rats as analyzed by deep learning-based object detection algorithms 2025-Apr-29, Physiology & behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.physbeh.2025.114934 PMID:40311725	研究论文	本研究通过深度学习算法分析伴侣互动对青春期雌性大鼠短暂社会缓冲效应的影响	首次使用YOLOv8和BoT-SORT深度学习算法分析大鼠行为数据，减少人为偏见，并发现雌性大鼠在短暂社会接触后能维持恐惧行为的减少	研究仅针对青春期Sprague-Dawley大鼠，结果可能不适用于其他年龄段或种系	探究短暂社会接触是否足以诱导社会缓冲效应，以及伴侣互动如何影响这种效应	青春期Sprague-Dawley大鼠（4-5周龄，雄性和雌性）	机器学习	NA	YOLOv8和BoT-SORT深度学习算法	YOLOv8, BoT-SORT	视频	青春期Sprague-Dawley大鼠（具体数量未提及）
117	2025-05-03	Artificial Intelligence in Biliopancreatic Disorders: Applications in Cross-Imaging and Endoscopy 2025-Apr-29, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.04.011 PMID:40311821	review	本文综述了人工智能在胆胰疾病诊断和管理中的变革潜力	利用深度学习和卷积神经网络等前沿技术，人工智能显著提升了胃肠病学领域，特别是在内窥镜手术中的应用	NA	探讨人工智能在胆胰疾病中的应用现状及未来发展方向	胆胰疾病	digital pathology	biliopancreatic disorders	deep learning, convolutional neural networks	CNN	image	NA
118	2025-05-03	Unified Deep Learning of Molecular and Protein Language Representations with T5ProtChem 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00051 PMID:40197028	研究论文	介绍了一种基于T5架构的统一模型T5ProtChem，用于同时处理分子和蛋白质序列	提出了T5ProtChem模型，通过新的预训练目标ProtiSMILES，将分子和蛋白质领域连接起来，实现了高效的、可泛化的蛋白质-化学建模	未明确提及具体限制	探索统一的深度学习模型在药物发现、蛋白质工程以及计算生物学和化学的跨学科应用中的潜力	分子和蛋白质序列	计算生物学和化学	NA	T5架构，ProtiSMILES预训练目标	T5ProtChem	分子和蛋白质序列	未明确提及样本数量
119	2025-05-03	Medical image translation with deep learning: Advances, datasets and perspectives 2025-Apr-27, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103605 PMID:40311301	综述	本文回顾了基于深度学习的医学图像翻译的最新进展，包括任务、应用、基础模型、生成模型、评估指标、常用数据集及未来趋势	详细探讨了医学图像翻译的多样化任务、应用及多种深度学习模型，包括CNN、Transformer、SSM、GAN、VAE、AR、扩散模型和流模型，并分析了评估指标和常用数据集	未提及具体实验验证或临床应用的局限性	推动医学图像翻译领域的持续进步和创新	医学图像翻译任务、模型、评估指标及数据集	数字病理	NA	深度学习	CNN, Transformer, SSM, GAN, VAE, AR, 扩散模型, 流模型	医学图像	NA
120	2025-05-03	Keystone microbial taxa identified by deep learning reveal mechanisms of phosphorus stoichiometric homeostasis in submerged macrophytes under different hydrodynamic states 2025-Apr-25, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123721 PMID:40311292	研究论文	本研究通过深度学习识别关键微生物类群，揭示了不同水动力状态下沉水植物磷化学计量稳态的机制	开发了基于深度学习的Keystoneness Taxa Identification (DLKTI)框架，用于识别关键微生物类群，并阐明了它们在磷化学计量稳态中的作用	研究仅针对两种沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum），可能不适用于其他植物或生态系统	探索不同水动力状态下沉水植物根际磷代谢的微生物群落结构和化学计量稳态的关系，以提高植物修复效率	沉水植物Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum及其根际微生物群落	生态学与微生物组学	NA	深度学习	DLKTI框架	微生物组数据	NA