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
121	2025-05-29	Artificial Intelligence Tools for Preconception Cardiomyopathy Screening Among Women of Reproductive Age 2025-May-27, Annals of family medicine IF:4.4Q1 DOI:10.1370/afm.230627 PMID:40300816	research paper	评估人工智能工具在育龄妇女中检测左心室收缩功能障碍（LVSD）的诊断性能	使用深度学习方法从12导联心电图和数字听诊器记录中生成LVSD的预测概率	样本量较小（两个队列各100名参与者），且研究为横断面设计	评估AI工具在育龄妇女中检测LVSD的效果，以改善孕前心血管评估	育龄妇女（18-49岁）	digital pathology	cardiovascular disease	12-lead ECG, digital stethoscope recordings, deep learning	deep learning	ECG, phonocardiography	200名育龄妇女（两个队列各100名）
122	2025-05-29	Multicentre evaluation of deep learning CT autosegmentation of the head and neck region for radiotherapy 2025-May-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01624-z PMID:40419731	研究论文	一项多中心研究评估了头颈部CT自动分割软件在全球七个机构的性能	首次在多机构环境中评估头颈部CT自动分割软件的性能，并量化了观察者间的变异性	自动分割软件的临床效益在不同ROI和诊所之间存在显著差异，某些淋巴结区域未显示显著时间节省	评估头颈部CT自动分割软件在放疗中的临床应用效果	头颈部CT图像中的11个淋巴结水平和7个风险器官轮廓	数字病理	头颈部肿瘤	CT自动分割	深度学习	医学影像	七个机构的头颈部CT数据
123	2025-05-29	TRG-Net: An Interpretable and Controllable Rain Generator 2025-May-27, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3565726 PMID:40424114	research paper	提出了一种基于深度学习的可解释和可控的雨生成器TRG-Net，用于增强配对数据以简化雨天图像处理模型的训练	TRG-Net不仅精细设计了雨的基本要素以模拟预期雨水，还能适应复杂多样的实际雨天图像，且无需雨要素标签即可从数据中学习这些要素的分布	未明确提及具体限制，但可能受限于训练数据的多样性和数量	探索和建模雨生成机制，以增强配对数据，简化雨天图像处理模型的训练	雨天图像	computer vision	NA	深度学习	TRG-Net	image	未明确提及具体样本数量
124	2025-05-29	A Deep Learning-based Method for Predicting the Frequency Classes of Drug Side Effects Based on Multi-Source Similarity Fusion 2025-May-27, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf319 PMID:40424358	research paper	提出了一种基于多源相似性融合的深度学习方法MSSF，用于预测药物副作用的频率类别	利用多源特征融合模块和自注意力机制深入探索药物与副作用之间的关系，并采用贝叶斯变分推断更准确地预测药物副作用的频率类别	现有方法通常在五个频率类别上构建回归模型，容易过拟合训练集，导致边界处理问题和过拟合风险	预测药物副作用在人群中的频率类别，以指导患者用药和药物开发	药物副作用	machine learning	NA	multi-source similarity fusion, self-attention mechanism, Bayesian variational inference	MSSF	multi-source data	NA
125	2025-05-29	PathoGraph: A Graph-Based Method for Standardized Representation of Pathology Knowledge 2025-May-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04906-z PMID:40425649	研究论文	提出了一种基于图的知识表示方法PathoGraph，用于标准化表示病理学知识	PathoGraph能够全面且结构化地捕捉多尺度疾病特征及病理学家的专业知识，为病理学领域AI驱动的进步开辟了新途径	NA	系统组织病理学知识以促进其计算利用	病理学数据（主要是切片和诊断报告）中的知识	数字病理学	肿瘤疾病	图表示方法	NA	图像和文本	NA
126	2025-05-29	Comparison of lower limb kinematic and kinetic estimation during athlete jumping between markerless and marker-based motion capture systems 2025-May-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02739-9 PMID:40425708	research paper	比较无标记和有标记运动捕捉系统在运动员跳跃时对下肢运动学和动力学参数的估计	首次在从事高强度跳跃运动的运动员中验证无标记运动捕捉系统在估计下肢关节运动学和动力学参数方面的有效性	髋关节运动学测量在矢状面的准确性需要进一步验证	比较无标记和有标记运动捕捉系统在跳跃运动中估计下肢运动学和动力学参数的差异	14名男性大学一级运动员	生物力学	NA	深度学习算法	NA	运动捕捉数据	14名男性大学一级运动员，每人至少完成三次蹲跳、下落跳和反向跳跃
127	2025-05-29	Deep learning-based CAD system for Alzheimer's diagnosis using deep downsized KPLS 2025-May-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03010-x PMID:40425715	research paper	本文提出了一种基于深度学习的计算机辅助设计（CAD）系统，用于阿尔茨海默病的诊断，采用深度降维KPLS技术	提出了一种名为深度降维核偏最小二乘法（DDKPLS）的新特征降维技术，并结合ELM分类器构建了DDKPLS-ELM系统	未提及样本多样性和外部验证集的性能评估	开发一种非侵入性早期诊断阿尔茨海默病的CAD系统	阿尔茨海默病患者的大脑MRI图像	digital pathology	geriatric disease	MRI	DDKPLS-ELM (结合KPLS和ELM)	image	Kaggle MRI数据集（具体数量未说明）
128	2025-05-29	Frontalis Only Contracts in One Direction: AI-Quantum Elasticity and Resistance Gradient Reveals True Nature of Forehead Muscle Movement 2025-May-27, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-04924-7 PMID:40425886	research paper	本研究通过AI驱动的生物力学模型和量子弹性与阻力梯度（QERG）模型，揭示了额肌收缩的单向性及其与皮肤相互作用的机制	引入了量子弹性与阻力梯度（QERG）模型，挑战了传统的双向收缩理论，并通过AI模型高精度预测皮肤行为	研究样本虽多样化，但可能未涵盖所有可能的种族和年龄组，且证据等级为III级，需进一步验证	探究额肌收缩的生物力学特性及其与皮肤相互作用的真实机制	额肌收缩及其对皮肤的动态影响	生物力学	NA	深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）、有限元分析、随机森林、深度神经网络	AI-driven biomechanical model, QERG model	3D面部扫描数据	600名不同种族、性别和年龄的受试者
129	2025-05-29	Reply to Commentary on "Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Aesthetic Plastic Surgery: A Qualitative Systematic Review" 2025-May-27, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-04938-1 PMID:40425882	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
130	2025-05-29	Development of a No-Reference CT Image Quality Assessment Method Using RadImageNet Pre-trained Deep Learning Models 2025-May-27, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01542-2 PMID:40425960	研究论文	提出了一种基于RadImageNet预训练深度学习模型的无参考CT图像质量评估方法	利用结合噪声和模糊两种退化因素的数据集训练CNN模型，并采用RadImageNet预训练模型增强对真实世界退化的适应性	仅考虑了噪声和模糊两种退化因素，可能未涵盖所有实际临床中的退化类型	开发一种无需参考图像即可准确评估CT图像质量的方法	CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN（ResNet50, DenseNet121, InceptionV3, InceptionResNetV2）	图像	人工退化图像数据集和真实临床图像数据集
131	2025-05-29	Deep Learning Auto-segmentation of Diffuse Midline Glioma on Multimodal Magnetic Resonance Images 2025-May-27, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01557-9 PMID:40425959	研究论文	开发了一种基于改进CNN的3D-Unet工具，用于自动准确分割弥漫性中线胶质瘤（DMG）在磁共振（MR）图像中的区域	首次针对DMG开发了自动分割工具，采用改进的3D U-Net架构，结合多种MR图像序列，实现了高精度的肿瘤分割	样本量相对较小（52名患者，70张图像），且仅针对特定类型的儿科脑干癌	提高DMG肿瘤分割的自动化水平和准确性，以支持诊断和预测模型的开发	弥漫性中线胶质瘤（DMG）H3 K27M突变型患者的MR图像	数字病理学	脑癌	磁共振成像（MRI）	3D U-Net with residual blocks	图像	52名DMG患者，70张MR图像（包含T1W、T2W和FLAIR序列）
132	2025-05-29	PlaNet-S: an Automatic Semantic Segmentation Model for Placenta Using U-Net and SegNeXt 2025-May-27, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01549-9 PMID:40425958	研究论文	本研究开发了一个名为PlaNet-S的自动胎盘语义分割模型，结合了U-Net和SegNeXt架构	通过集成学习结合U-Net和SegNeXt架构，提出了一种新的胎盘自动分割模型PlaNet-S，显著提高了分割精度	与U-Net++的性能差异无统计学意义，且样本量相对有限	开发一个全自动的胎盘语义分割模型，以解决医生辅助手动分割耗时的问题	218名疑似胎盘异常的孕妇的MRI图像	数字病理学	胎盘异常	MRI	U-Net, SegNeXt, 集成学习	图像	218名孕妇的1090张标注图像
133	2025-05-29	Deep learning network enhances imaging quality of low-b-value diffusion-weighted imaging and improves lesion detection in prostate cancer 2025-May-27, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14354-y PMID:40426115	research paper	本研究利用深度学习网络NAFNet从800 b值的扩散加权成像（DWI）生成模拟1500 b值的图像，以提升前列腺癌病灶的检测率	首次使用NAFNet深度学习网络从低b值DWI生成高b值模拟图像，显著提升了前列腺癌病灶的检测准确率，特别是对初级放射科医生	研究样本主要来自单一医疗中心，外部验证集样本量较小（36例），可能影响结果的普遍性	提升低b值DWI图像质量以改善前列腺癌病灶检测	前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	扩散加权成像（DWI）	NAFNet	image	303例训练验证集患者（Fudan University Shanghai Cancer Centre） + 36例独立测试集患者
134	2025-05-29	Machine learning decision support model construction for craniotomy approach of pineal region tumors based on MRI images 2025-May-27, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01712-2 PMID:40426149	研究论文	本研究结合机器学习和深度学习算法与术前MRI图像，构建了针对松果体区肿瘤手术入路推荐的模型	首次将深度学习方法应用于松果体区肿瘤手术入路推荐，并比较了多种机器学习算法的性能	样本量较小（173例），且为单中心回顾性研究	为松果体区肿瘤手术入路选择提供决策支持工具	松果体区肿瘤患者	数字病理	脑肿瘤	MRI成像	ResNet-50, EfficientNetV2-m, ViT	图像	173例经放射学诊断为松果体区肿瘤的患者
135	2025-05-29	Mechanisms and management of self-resolving lumbar disc herniation: bridging molecular pathways to non-surgical clinical success 2025-May-27, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-025-05959-x PMID:40426259	research paper	探讨腰椎间盘突出自发性吸收的机制及非手术治疗的成功案例	结合临床案例和文献综述，系统分析了腰椎间盘突出自发性吸收的分子机制和临床预测因素	研究基于单一案例和文献综述，缺乏大规模临床数据支持	探索腰椎间盘突出自发性吸收的机制及非手术治疗的有效性	40岁女性腰椎间盘突出患者及现有文献综述	医学研究	腰椎间盘突出	MRI成像、非手术治疗方法（NSAIDs、热疗、按摩、针灸、运动疗法）	NA	临床数据、影像数据	1例患者及文献综述
136	2025-05-29	Network-based analyses of multiomics data in biomedicine 2025-May-27, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00452-x PMID:40426270	综述	本文综述了在生物医学多组学数据中使用网络表示和深度学习方法的各种现有方法	探讨了网络表示在整合多层次生物医学数据中的创新应用，并分析了不同深度学习和机器学习方法的优缺点	未提及具体实验验证或特定数据集的性能比较	探讨网络表示和分析方法在生物医学多组学数据中的应用	多组学数据（包括基因组学、转录组学和蛋白质组学等）	生物医学信息学	NA	网络分析、深度学习、机器学习	监督学习和非监督学习模型	多组学数据	NA
137	2025-05-29	GICL: A Cross-Modal Drug Property Prediction Framework Based on Knowledge Enhancement of Large Language Models 2025-May-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00895 PMID:40432191	research paper	提出了一种基于知识增强的大型语言模型的跨模态药物属性预测框架GICL	整合了LLM生成的嵌入与分子图像表示，通过跨模态对比学习实现分子特征的全面理解	未提及具体的数据质量问题或结构复杂性如何影响模型性能	提高药物属性预测的准确性和效率，促进药物设计和发现	药物分子	machine learning	NA	跨模态对比学习	LLM	SMILES字符串、分子图像	未提及具体样本数量
138	2025-05-29	Non-traditional socio-environmental and geospatial determinants of Alzheimer's disease-related dementia mortality 2025-May-26, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179745 PMID:40424712	研究论文	研究非传统环境和社会因素对阿尔茨海默病相关痴呆（ADRD）死亡率的影响	首次将空气污染、社会脆弱性和地理空间特征与非传统因素结合，分析其对ADRD死亡率的影响	研究为横断面设计，无法确定因果关系	确定空气污染、社会脆弱性和地理空间特征与ADRD死亡率的关系	美国大陆各县的ADRD死亡率数据	公共卫生	老年病	Patient Rule Induction Method (PRIM), SHapley Additive exPlanations (SHAP), 深度学习	PRIM, SHAP	环境数据、社会脆弱性指数、地理空间数据	美国大陆各县的数据
139	2025-05-29	Integrating AI/ML and multi-omics approaches to investigate the role of TNFRSF10A/TRAILR1 and its potential targets in pancreatic cancer 2025-May-26, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110432 PMID:40424767	研究论文	本文通过整合AI/ML和多组学方法，研究了TNFRSF10A/TRAILR1在胰腺癌中的潜在治疗靶点作用	结合了深度学习驱动的QSAR建模、单细胞空间转录组学和竞争性内源RNA网络分析，预测并验证了TNFRSF10A作为胰腺癌的治疗靶点	研究结果尚未进行临床验证，且样本来源和数量未明确说明	探索胰腺导管腺癌（PDAC）的治疗新靶点及潜在药物	胰腺导管腺癌（PDAC）及其微环境中的癌细胞	数字病理	胰腺癌	多组学分析（包括基因组学、单细胞空间转录组学、蛋白质组学）、QSAR建模、分子动力学模拟	SELFormer（基于Transformer的深度学习模型）	基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据	NA
140	2025-05-29	Automated material flow characterization of WEEE in sorting plants using deep learning and regression models on RGB data 2025-May-26, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114904 PMID:40424857	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和回归模型的自动化方法，用于在电子废弃物分拣厂中通过RGB数据进行材料流表征	结合深度学习进行材料类型识别、回归模型预测单个颗粒质量，并将质量聚合为材料流组成	该方法尚未成功应用于粉碎后的电子废弃物	优化电子废弃物回收过程中的材料流组成分析	电子废弃物（WEEE）中的铁金属、非铁金属、印刷电路板和塑料	计算机视觉	NA	RGB摄像头、YOLO v11目标检测、K近邻回归	YOLO、k-NN	图像	NA