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
1241	2025-08-29	Rapid and noninvasive estimation of human arsenic exposure based on 4-photo-set of the hand and foot photos through artificial intelligence 2024-12-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136003 PMID:39378597	研究论文	利用人工智能分析手足照片，开发非侵入性方法预测人体砷暴露水平	首次应用深度学习技术，通过手足照片视觉特征实现砷暴露的非侵入性评估	二元分类面临数据不平衡和稀疏性挑战，模型精度有待提升	开发基于人工智能的砷暴露快速非侵入性评估方法	人体手足皮肤特征与砷暴露水平的关联性	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	AI算法（具体架构未明确说明）	图像	2497名受试者的9988张手足照片
1242	2025-08-29	Artificial intelligence in endodontics: Data preparation, clinical applications, ethical considerations, limitations, and future directions 2024-11, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14128 PMID:39075670	综述	本文全面回顾了人工智能在牙髓病学中的数据准备、临床应用、伦理考量、局限性与未来发展方向	系统总结了AI在牙髓病学中的技术实施路径、评估指标及临床转化障碍，填补了领域专家认知空白	模型可解释性不足、泛化能力有限以及临床实践采纳度低	阐明人工智能在牙髓病学领域的应用潜力与实施挑战	牙髓病学诊断与治疗相关临床数据及AI模型	医疗人工智能	牙髓疾病	深度学习	CNN（卷积神经网络）	医学影像数据	NA
1243	2025-08-29	Artificial intelligence in endodontics: Fundamental principles, workflow, and tasks 2024-11, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14127 PMID:39056554	综述	本文综述人工智能在牙髓病学中的基本原理、工作流程及应用任务	系统整合机器学习与深度学习原理，并针对牙髓病学提出具体AI应用框架	未涉及具体临床验证数据，主要基于理论框架分析	填补牙髓病医生对AI技术的认知空白，促进AI在牙髓病领域的应用	牙髓病诊断与治疗中的影像和文本数据	自然语言处理	NA	机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理	神经网络	影像、文本	NA
1244	2025-08-29	Lenition in L2 Spanish: The Impact of Study Abroad on Phonological Acquisition 2024-Sep-21, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci14090946 PMID:39335440	研究论文	本研究探讨了英语母语者在西班牙留学期间对西班牙语辅音弱化（lenition）的习得程度及其持久性	采用深度学习模型Phonet预测音系特征后验概率，替代传统声学分析方法，更精准评估二语音系习得	留学期间获得的音系进步未能长期保持，学习者未完全达到母语者水平的弱化实现	评估留学项目对二语西班牙语辅音弱化习得的影响	以英语为母语的西班牙语二语学习者	自然语言处理	NA	深度学习音系分析	RNN（循环神经网络）	语音数据	参与西班牙留学项目的英语母语学习者群体
1245	2025-08-29	Deep Learning-Based Electrocardiogram Analysis Predicts Biventricular Dysfunction and Dilation in Congenital Heart Disease 2024-Aug-27, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2024.05.062 PMID:39168568	研究论文	开发并外部验证基于深度学习的AI-ECG模型，用于预测先天性心脏病患者的双心室功能障碍和扩张	首次在先天性心脏病领域探索AI-ECG分析，并实现跨医疗系统的外部验证	在功能性单心室患者中模型性能最低	预测先天性心脏病患者的心室功能障碍和扩张	先天性心脏病患者	机器学习	先天性心脏病	AI-ECG分析，心血管磁共振成像	CNN	心电图和磁共振成像配对数据	内部队列8,584个ECG-CMR配对（n=4,941患者），外部验证队列909个ECG-CMR配对（n=746患者）
1246	2025-08-29	Deep learning-based fully automatic screening of carotid artery plaques in computed tomography angiography: a multicenter study 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.015 PMID:38789330	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的算法，用于在CT血管造影图像中自动检测和分类颈动脉斑块	提出了一种全自动的两步深度学习系统，结合改进的3D-UNet和ResUNet架构，实现了颈动脉斑块的检测与三元分类	回顾性研究设计，样本量相对有限（400例患者），需进一步前瞻性验证	开发自动化工具以辅助放射科医生进行颈动脉斑块筛查	颈动脉斑块（CAPs）	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影（CTA）	3D-UNet, ResUNet	医学影像	400例患者（300例来自中心Ⅰ，100例来自中心Ⅱ）
1247	2025-08-29	Radiomics model and deep learning model based on T1WI image for acute lymphoblastic leukemia identification 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.017 PMID:38796378	研究论文	本研究开发了基于T1WI图像的放射组学和深度学习模型，用于准确识别急性淋巴细胞白血病	结合放射组学特征和EfficientNet-B3深度学习网络，在急性淋巴细胞白血病识别中实现高精度诊断	样本量相对有限（604例），且仅基于单一影像序列（T1WI）进行分析	开发高精度的医学影像分析模型用于急性淋巴细胞白血病的检测	急性淋巴细胞白血病患者和正常儿童的脑部磁共振数据	医学影像分析	急性淋巴细胞白血病	磁共振成像（T1WI）、放射组学特征提取、深度学习	SVM、EfficientNet-B3	医学影像	604例脑部磁共振数据（ALL组和正常儿童组）
1248	2025-08-29	Using a comprehensive atlas and predictive models to reveal the complexity and evolution of brain-active regulatory elements 2024-05-24, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adj4452 PMID:38781344	研究论文	通过整合表观遗传数据构建大脑顺式调控元件图谱，并利用深度学习模型解析其序列语法与进化特征	结合深度学习预测谱系特异性转录因子结合位点对细胞类型特异性调控的贡献，并揭示大脑调控元件主要通过保守序列内突变而非全新序列产生	NA	解析精神病相关非编码变异的功能机制与进化起源	人类大脑中的胶质细胞与神经元调控元件	生物信息学	精神疾病	深度学习、表观遗传数据分析	深度学习模型	基因组序列与表观遗传数据	PsychENCODE联盟提供的多种脑细胞类型数据（含患者与健康对照）
1249	2025-08-29	Geometric Scattering on Measure Spaces 2024-May, Applied and computational harmonic analysis IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.acha.2024.101635 PMID:40686586	研究论文	提出了一种在测度空间上的统一几何散射变换框架，扩展了传统散射变换到非欧几里得数据结构	建立了适用于测度空间的通用几何散射模型，包含新不变性准则，并提出了从随机采样构建数据驱动图的方法	NA	深化对几何深度学习架构的理论理解，特别是散射变换的稳定性和不变性	测度空间、非欧几里得数据结构（如有向图、带符号图、带边界流形）	机器学习	NA	散射变换、扩散映射	几何散射变换	图数据、流形数据、高维数据	NA
1250	2025-08-29	Inferring Metabolic States from Single Cell Transcriptomic Data via Geometric Deep Learning 2023-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570153 PMID:38105974	研究论文	提出基于几何深度学习的GEFMAP方法，利用单细胞转录组数据推断细胞代谢状态	首次将几何深度学习应用于代谢网络图结构，从单细胞转录组数据预测全局代谢通量和代谢途径	NA	解决单细胞代谢组学测量技术滞后问题，通过计算模型预测细胞代谢状态	单细胞转录组数据	计算生物学	NA	scRNAseq, 几何深度学习	几何深度学习模型	基因表达数据	NA
1251	2025-08-29	Federated Transfer Learning for Low-dose PET Denoising: A Pilot Study with Simulated Heterogeneous Data 2023-Mar, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2022.3194408 PMID:37789946	研究论文	提出一种联邦迁移学习框架，用于处理模拟异构数据的低剂量PET图像去噪	首次将联邦迁移学习应用于低剂量PET去噪，解决了不同机构间数据分布差异大的问题	基于模拟数据的研究，尚未在真实临床数据上验证	开发一种能够利用异构低剂量PET数据进行去噪的隐私保护方法	低剂量PET图像数据	医学图像处理	NA	深度学习，联邦学习，迁移学习	深度学习模型	医学图像	模拟多机构数据
1252	2025-08-29	The Application of Artificial Intelligence Technology in Art Teaching Taking Architectural Painting as an Example 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/8803957 PMID:35619771	研究论文	本研究探讨人工智能技术在艺术教学中的应用，以建筑绘画为例，提出了一种结合L-BFGS算法的轻量级深度学习模型	将L-BFGS优化算法首次应用于艺术教学领域，并实现了97-98%的高精度表现	NA	研究人工智能技术在艺术教学中的具体应用方法与效果	建筑绘画艺术教学	机器学习	NA	深度学习，L-BFGS算法，互联网技术，无线传感器网络(WSNs)	轻量级深度学习模型	图像数据	NA
1253	2025-08-29	The 2019 n2c2/OHNLP Track on Clinical Semantic Textual Similarity: Overview 2020-Nov-27, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/23375 PMID:33245291	研究论文	本文概述了2019年n2c2/OHNLP临床语义文本相似性评测任务，包括数据集发布、参与团队表现及技术方法总结	首次在临床领域组织大规模语义文本相似性评测，并发布真实临床文本数据集	评测主要基于特定电子病历系统（GE和Epic）的文本，可能限制泛化能力	推动自然语言处理和生物医学信息学社区解决临床领域的语义文本相似性任务	临床文本句子对	自然语言处理	NA	语义文本相似性计算	BERT, XLNet	文本	1642对临床句子（来自GE和Epic电子病历系统）
1254	2025-08-12	Deep learning with ensemble-based hybrid AI model for bipolar and unipolar depression detection using demographic and behavioral based on time-series data 2025-12, Dialogues in clinical neuroscience DOI:10.1080/19585969.2025.2524337 PMID:40588165	research paper	该研究提出了一种基于深度学习和集成学习的混合AI模型，用于通过人口统计和行为时间序列数据检测双相和单相抑郁症	结合了结构化人口统计特征与合成活动图时间序列数据，采用XGBoost集成和深度CNN进行建模，提高了分类性能和预测准确性	尚未经过临床验证，仅作为未来真实世界数据集研究的方法学基础	开发自动化检测双相和单相抑郁症的方法	双相和单相抑郁症患者	machine learning	geriatric disease	XGBoost, CNN, SHAP, Grad-CAM	hybrid AI model (XGBoost + CNN)	time-series data, demographic data	NA
1255	2025-08-12	Deep learning-enhanced multi-modal modeling for electrosorption performance prediction via Nyquist plots 2025-Oct-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122069 PMID:40473194	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测Cr(VI)的去除效率和Cr(III)的再生效率，结合了不同退火温度下阴极电极的电化学特性及关键工艺参数	首次将Nyquist图电化学表征与关键工艺参数结合，构建多模态模型，并证明CNN在提高预测精度中的必要性	未明确说明样本量及模型在其他电吸附系统中的泛化能力	开发高精度预测电吸附系统性能的模型	流经式电吸附系统中的Cr(VI)和Cr(III)	机器学习	NA	电化学表征（Nyquist图）、ANN、CNN、SHAP分析	ANN、CNN	电化学数据、工艺参数	NA
1256	2025-08-12	Study on predicting breast cancer Ki-67 expression using a combination of radiomics and deep learning based on multiparametric MRI 2025-Sep, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110401 PMID:40360135	研究论文	开发基于多参数乳腺MRI的放射组学和深度学习的多模态模型，用于预测乳腺癌术前Ki-67表达状态	结合放射组学和深度学习技术，开发多参数MRI模型，显著提高了预测Ki-67表达的准确性	样本量相对较小（176例患者），且未进行外部验证	预测乳腺癌术前Ki-67表达状态，以推进个体化治疗和精准医疗	176例浸润性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI（T1WI、DWI、T2WI、DCE-MRI）	深度学习模型	医学影像	176例浸润性乳腺癌患者
1257	2025-08-12	Federated Learning for Renal Tumor Segmentation and Classification on Multi-Center MRI Dataset 2025-Sep, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29819 PMID:40384349	研究论文	本研究评估了联邦学习在多中心MRI数据集上用于肾肿瘤分割和分类的性能和可靠性	使用联邦学习（FL）作为隐私保护解决方案，在多中心数据集上训练深度学习模型，以解决数据共享限制问题	研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	评估联邦学习在肾肿瘤分割和分类中的性能	987名来自六家医院的患者（403名女性），其中73%患有恶性肾肿瘤	数字病理	肾肿瘤	MRI（T2加权成像和对比增强T1加权成像序列）	nnU-Net（分割）和ResNet（分类）	MRI图像	987名患者（785名训练，104名验证，99名测试）
1258	2025-08-12	Refining cardiac segmentation from MRI volumes with CT labels for fine anatomy of the ascending aorta 2025-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00926-x PMID:40553227	研究论文	本研究评估了一种基于CT引导的MRI心脏分割细化方法，专注于保留Valsalva窦的详细形状	利用CT标签来细化MRI心脏分割，特别是针对Valsalva窦的复杂结构	定量分割精度略有下降，且无法验证Valsalva窦附近凸起结构的改进	提高心脏MRI分割的精度，特别是针对Valsalva窦等复杂结构	心脏MRI和CT图像	数字病理	心血管疾病	深度学习，非刚性配准	nnU-Net	MRI和CT图像	20个MRI体积和20个CT体积
1259	2025-08-12	Content-based X-ray image retrieval using fusion of local neighboring patterns and deep features for lung disease detection 2025-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00932-z PMID:40610682	研究论文	本文介绍了一种基于内容的医学图像检索系统，用于检测和检索肺部疾病病例，以辅助医生和放射科医生进行临床决策	结合了基于纹理的特征（LBP）和深度学习特征（来自预训练的CNN模型），以优化图像检索性能	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高肺部疾病图像检索的准确性和效率，以支持临床决策	肺部疾病病例的X射线图像	数字病理学	肺部疾病	Local Binary Patterns (LBP), CNN	VGG-16, DenseNet121, InceptionV3	图像	NA
1260	2025-08-12	AF3Score: A Score-Only Adaptation of AlphaFold3 for Biomolecular Structure Evaluation 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00653 PMID:40671257	研究论文	本文介绍了一种名为AF3Score的评分模型，该模型基于AlphaFold3改进，用于生物分子结构的评估	AF3Score通过直接输入坐标到置信度头部，绕过了基于扩散的结构模块，避免了现有AlphaFold2实现中的输入结构迭代细化导致的评分偏差	NA	开发一种更准确的生物分子结构评分方法	单体蛋白质、蛋白质-蛋白质复合物、从头设计的结合物、折叠切换蛋白质和蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold3	生物分子结构数据	在10个目标中的8个上进行了基准测试