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
1221	2025-04-21	Deep-Learning-Assisted Analysis of Early Biomarker Changes in Treatment-Naïve Patients with Neovascular AMD Under Intravitreal Faricimab 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01125-y PMID:40133689	研究论文	本研究应用基于AI的分割算法量化关键OCT生物标志物，并评估玻璃体内faricimab在初治新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中的短期疗效	首次将AI驱动的生物标志物分割技术应用于faricimab治疗的初治nAMD患者，量化了多种疾病活动性生物标志物的变化	样本量较小(40只眼)，且为回顾性研究，缺乏长期随访数据	评估AI辅助生物标志物分析在nAMD治疗监测中的应用价值	初治新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习语义分割算法	医学影像	38名患者的40只眼
1222	2025-04-21	A Deep Learning Segmentation Model for Detection of Active Proliferative Diabetic Retinopathy 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01127-w PMID:40146482	research paper	开发一种深度学习分割模型，用于在六视野视网膜图像中检测活动性增殖性糖尿病视网膜病变	该模型能够准确识别需要立即治疗的增殖性糖尿病视网膜病变患者，通过注释新生血管和视网膜前出血来提高检测准确性	模型的阳性预测值较低（57%），可能存在一定的误诊率	开发一种深度学习模型，用于检测活动性增殖性糖尿病视网膜病变	六视野视网膜图像	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning segmentation	DL segmentation model	image	637张活动性PDR图像和301张非活动性PDR图像，来自199名个体
1223	2025-04-21	Virtual screening and characterization of novel myogenic peptides from bovine collagen hydrolysates: Targeting myomaker 2025-May, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116267 PMID:40253143	研究论文	本研究通过虚拟筛选和表征牛骨胶原水解物中的新型肌原性肽，探索其通过靶向Myomaker促进肌肉分化和再生的机制	首次发现肽AGPPGPPGPAGK能与Myomaker形成稳定复合物，并通过调节能量代谢促进成肌细胞分化	HRH1在细胞分化能量代谢中的调控作用需进一步验证	阐明牛骨胶原促进肌肉分化和再生的分子机制	牛骨胶原水解物中的肽序列（特别是AGPPGPPGPAGK）及其与Myomaker的相互作用	生物信息学与分子生物学	肌肉衰老	肽组学、分子对接、动力学模拟、深度学习预测、转录组分析	深度学习工具（未指定具体模型）	肽序列数据、分子模拟数据、转录组数据	未明确说明样本数量（基于牛骨胶原水解物的肽组学分析）
1224	2025-04-21	Progress in machine learning-supported electronic nose and hyperspectral imaging technologies for food safety assessment: A review 2025-May, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116285 PMID:40253192	综述	本文综述了机器学习支持的电子鼻和高光谱成像技术在食品安全评估中的应用进展	结合电子鼻和高光谱成像技术与机器学习算法，提供食品安全评估的综合视角	技术应用主要局限于实验室环境，缺乏标准化协议，影响测试的可重复性和实际应用	探讨机器学习如何提升电子鼻和高光谱成像技术在食品安全评估中的性能	食品安全评估中的电子鼻和高光谱成像技术	机器学习	NA	电子鼻(e-nose)、高光谱成像(HSI)	人工神经网络(ANN)、深度学习(DL)	NA	NA
1225	2025-04-21	Genetic and Environmental Factors Affecting Hair Density in East Asian Populations 2025-Apr-19, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf149 PMID:40251992	research paper	该研究通过大规模定量评估和基因组关联分析，识别了影响东亚人群头发密度的环境和遗传因素	首次在东亚人群中发现了三个与头发密度显著相关的遗传位点，并揭示了这些基因在毛囊发育中的功能注释	研究样本仅来自东亚人群，可能限制了结果在其他人群中的普适性	探究影响东亚人群头发密度的环境和遗传因素，并分析与其他毛发特征和疾病的共享遗传影响	5735名东亚个体的毛囊单位密度和每毛囊单位毛发数	遗传学	脱发症	GWAS, meta-analysis, C-GWAS, 深度学习图像分析	混合线性模型	图像数据, 基因组数据	5735名东亚个体
1226	2025-04-21	Deep learning enhances reliability of dynamic contrast-enhanced MRI in diffuse gliomas: bypassing post-processing and providing uncertainty maps 2025-Apr-19, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11588-z PMID:40252095	研究论文	提出并评估了一种新颖的深度学习模型，用于直接从DCE-MRI估计药代动力学参数图和不确定性估计	使用时空概率深度学习模型生成合成PK图，提高了可靠性且不影响诊断性能	单中心研究，样本量有限	提高动态对比增强MRI在弥漫性胶质瘤中的可靠性	成人型弥漫性胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	DCE-MRI	深度学习模型	MRI图像	329名患者
1227	2025-04-21	QMGBP-DL: a deep learning and machine learning approach for quantum molecular graph band-gap prediction 2025-Apr-19, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11178-7 PMID:40252145	研究论文	介绍了一种结合深度学习和机器学习的量子分子图带隙预测方法QMGBP-DL	将分子图编码器与机器学习模型结合，显著提高了分子和材料带隙能量的预测准确性	未提及具体局限性	加速药物设计和材料科学中的发现，特别是带隙预测	分子和量子材料的带隙能量	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）和随机森林	GCN, Random Forest	分子图数据（SMILES字符串）	QM9、PCQM4M和OPV数据集
1228	2025-04-21	DSMR: Dual-Stream Networks with Refinement Module for Unsupervised Multi-modal Image Registration 2025-Apr-19, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00707-5 PMID:40252168	research paper	提出了一种新型无监督双流多模态图像配准框架DSMR，结合双流配准网络和优化模块，用于多模态医学图像配准	DSMR框架首次将双流配准网络与优化模块结合，利用移动图像、固定图像和转换图像生成两个变形场，并通过伪真实值优化初始变形场	未明确说明该方法在极端模态差异情况下的表现	解决无监督多模态医学图像配准的挑战	多模态医学图像	digital pathology	NA	deep learning-based image registration	dual-stream network	medical images	NA
1229	2025-04-21	Deep Learning-Based Prediction of Decoy Spectra for False Discovery Rate Estimation in Spectral Library Searching 2025-Apr-19, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.4c00304 PMID:40252226	研究论文	本文探讨了基于深度学习的诱饵光谱预测方法，用于光谱库搜索中的假发现率估计	提出了一种无需模板光谱即可生成诱饵光谱的shuffle-and-predict方法，提高了诱饵光谱的多样性和数量	未明确说明该方法在预测库场景中的具体性能限制	改进蛋白质组学数据分析中的假发现率估计方法	预测光谱库中的诱饵光谱	机器学习	NA	光谱库搜索	深度学习	光谱数据	NA
1230	2025-04-21	Stigmatisation of gambling disorder in social media: a tailored deep learning approach for YouTube comments 2025-Apr-18, Harm reduction journal IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s12954-025-01169-0 PMID:40247272	研究论文	本研究采用深度学习方法来分析YouTube上关于赌博障碍的评论，以了解德国社会对赌博障碍的污名化现象	结合引导主题建模和定性总结内容分析的深度学习方法，以及基于现有文献和收集数据构建的扩展污名词典	仅分析了两个YouTube视频的评论，样本量有限	了解赌博障碍的污名化现象，以开发减少污名化的有效策略	YouTube上关于赌博障碍的用户评论	自然语言处理	赌博障碍	深度学习、引导主题建模、定性总结内容分析	NA	文本	从34个视频中收集的84,024条评论，最终分析2个视频的评论
1231	2025-04-21	Automated engineered-stone silicosis screening and staging using Deep Learning with X-rays 2025-Apr-18, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110153 PMID:40252290	研究论文	本研究探讨了深度学习技术在自动化筛查和分期矽肺病中的应用，使用胸部X光图像	利用深度学习技术自动化筛查和分期矽肺病，特别是在早期阶段提高诊断的敏感性和准确性	在区分简单矽肺和进展性大块纤维化（疾病的复杂形式）时存在一定困难，尤其是在过渡期评估时主观性较强	提高矽肺病的筛查和分期准确性，以支持临床决策	暴露于人工石英 conglomerates 的工人群体	数字病理学	矽肺病	深度学习	CNN	图像	从暴露于人工石英 conglomerates 的工人医疗记录中获取的综合数据集
1232	2025-04-21	A lightweight spatial and spectral CNN model for classifying floating marine plastic debris using hyperspectral images 2025-Apr-18, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117965 PMID:40252351	研究论文	提出一种轻量级空间和光谱CNN模型（LSS-HCNN），用于利用高光谱图像对漂浮海洋塑料垃圾进行分类	结合空间和光谱卷积提取特征，并引入Squeeze-and-Excitation（SE）模块提高可解释性，同时显著降低计算复杂度	未提及模型在实时检测或大规模部署中的性能表现	开发高效且自动化的漂浮海洋塑料垃圾检测方法	漂浮海洋塑料垃圾	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN（LSS-HCNN）	高光谱图像	三个高光谱数据集和四个专用漂浮塑料数据集（包括一个新塑料废物数据集）
1233	2025-04-21	Evaluating crash risk factors of farm equipment vehicles on county and non-county roads using interpretable tabular deep learning (TabNet) 2025-Apr-18, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108048 PMID:40252392	research paper	本研究评估了农场设备车辆在县道和非县道上发生碰撞的风险因素，使用可解释的表格深度学习模型TabNet进行分析	首次应用TabNet模型分析农场设备车辆碰撞事故，结合SMOTE处理数据不平衡，并通过SHAP图提供特征解释	研究仅基于特定数据集，可能无法完全代表所有地区的实际情况	评估农场设备车辆在不同类型道路上的碰撞风险因素	农场设备车辆在县道和非县道上发生的碰撞事故	machine learning	NA	SMOTE, SHAP	TabNet	tabular data	NA
1234	2025-04-21	Habitat Radiomics and Deep Learning Features Based on CT for Predicting Lymphovascular Invasion in T1-stage Lung Adenocarcinoma: A Multicenter Study 2025-Apr-18, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.005 PMID:40253221	research paper	研究基于CT的栖息地放射组学和深度学习特征预测T1期肺腺癌淋巴管侵犯的多中心研究	首次将栖息地放射组学与深度学习模型结合，用于预测T1期肺腺癌的淋巴管侵犯，并展示了其优于传统放射组学和深度学习模型的性能	研究为回顾性分析，可能存在选择偏差，且样本量相对较小	探讨CT衍生的栖息地放射组学在预测T1期肺腺癌淋巴管侵犯中的应用及其效果	349名T1期肺腺癌患者	digital pathology	lung cancer	CT成像，K-means聚类算法	radiomics, habitat, DL	CT图像	349名患者（内部训练集210名，外部测试集139名）
1235	2025-04-21	Radiology AI and sustainability paradox: environmental, economic, and social dimensions 2025-Apr-17, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01962-2 PMID:40244301	综述	本文探讨了人工智能在放射学中的可持续性悖论，包括环境、经济和社会三个维度的影响	从放射学视角全面分析了AI的可持续性挑战及其潜在解决方案	未提供具体数据支持AI环境影响的量化分析	评估AI在放射学应用中的可持续性影响并提出改进策略	放射学中的人工智能系统	数字病理	NA	深度学习	NA	NA	NA
1236	2025-04-21	A deep learning model based on self-supervised learning for identifying subtypes of proliferative hepatocellular carcinoma from dynamic contrast-enhanced MRI 2025-Apr-17, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01968-w PMID:40244356	研究论文	本研究利用动态对比增强MRI（DCE-MRI）和非监督深度学习模型，高效准确地识别肝细胞癌（HCC）的增殖亚型	提出了一种基于自监督学习（SSL）的动态放射组学工作流程的深度学习预测模型，用于识别HCC的增殖亚型，其准确性和速度优于传统单阶段模型	研究为回顾性研究，样本量相对有限（381例患者），且仅在两个医疗中心进行	提高HCC增殖亚型的诊断精度，指导个性化治疗计划	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理学	肝细胞癌	动态对比增强MRI（DCE-MRI）	深度学习模型（基于SSL）	医学影像（MRI）	381例HCC患者（训练集220例，内部测试集93例，外部测试集68例）
1237	2025-04-21	A comprehensive case study of deep learning on the detection of alpha thalassemia and beta thalassemia using public and private datasets 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97353-0 PMID:40246871	研究论文	本研究探讨了深度学习模型（CNN和XGBoost）在利用公共和私人数据集预测α和β地中海贫血中的表现	结合CNN和XGBoost模型，利用公共和私人数据集进行地中海贫血的早期诊断，展示了高质量数据对AI模型预测能力的显著提升	研究依赖于特定数据集的质量和规模，可能限制了模型的泛化能力	探索深度学习模型在地中海贫血早期诊断中的应用效果	α和β地中海贫血患者	数字病理学	地中海贫血	深度学习	CNN, XGBoost	临床记录和医学数据库数据	公共和私人数据集，具体数量未提及
1238	2025-04-21	Convolutional neural network-based deep learning for landslide susceptibility mapping in the Bakhtegan watershed 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96748-3 PMID:40246900	研究论文	本研究利用卷积神经网络（CNN）进行深度学习，以高精度绘制伊朗西南部Bakhtegan流域的滑坡敏感性图	采用CNN模型处理多维地理空间数据，有效学习影响斜坡不稳定性的复杂模式，相比传统统计方法在准确性和精度上有显著提升	研究仅针对Bakhtegan流域，模型在其他地理区域的适用性有待验证	开发高精度滑坡敏感性评估方法，以支持风险降低策略的制定	Bakhtegan流域的地质和环境因素	机器学习	NA	深度学习	CNN	地理空间数据	235个已记录的滑坡位置和相同数量的非滑坡位置
1239	2025-04-21	Deep learning and sentence embeddings for detection of clickbait news from online content 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97576-1 PMID:40246954	研究论文	本文提出了一种使用深度学习和句子嵌入技术从乌尔都语内容中检测点击诱饵新闻的方法	首次专注于乌尔都语内容的点击诱饵新闻检测，并采用最先进的深度特征和句子嵌入技术	研究仅针对乌尔都语内容，未涉及其他语言	提高在线信息的真实性和原创性，特别是在乌尔都语内容中检测点击诱饵新闻	乌尔都语新闻标题	自然语言处理	NA	句子嵌入	Bi-LSTM	文本	NA
1240	2025-04-21	Improved security for IoT-based remote healthcare systems using deep learning with jellyfish search optimization algorithm 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97065-5 PMID:40246970	研究论文	提出了一种基于深度学习和水母搜索优化算法的物联网远程医疗系统安全增强机制	结合CNN-LSTM-Attention模型和水母搜索优化算法(JSO)进行疾病检测与分类，并优化超参数	未提及具体样本量及数据集多样性，可能影响模型泛化能力	提升物联网医疗系统的数据安全性和健康问题早期识别能力	物联网医疗设备采集的体温、心电图和心率等生命体征数据	机器学习	慢性病	min-max归一化、细菌觅食优化算法(BFOA)、CNN-LSTM-Attention模型、水母搜索优化器(JSO)	CNN-LSTM-Attention	生命体征数据	NA