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	2025-05-13	Deep learning-based segmentation of head and neck organs at risk on CBCT images with dosimetric assessment for radiotherapy 2025-Mar-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adbf63 PMID:40068304	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的框架，用于在CBCT图像上分割头颈部危险器官，并进行剂量学评估以促进放射治疗的重计划	提出了一个三步框架，整合了CT的高对比度信息和sCT的纹理特征，用于在CBCT图像上自动分割25个头颈部危险器官	CBCT图像存在软组织对比度差、伪影和视野有限的问题，且缺乏大型标注数据集来训练深度学习模型	开发一个全面的框架，用于在CBCT图像上分割头颈部危险器官，以促进放射治疗的重计划	头颈部危险器官（OARs）	数字病理	头颈癌	深度学习	DL模型	CBCT和CT图像	未明确提及样本数量
122	2025-05-13	Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI 2025-Mar-25, ArXiv PMID:40196141	研究论文	本文提出了一种基于磁敏感对比增强MRI的新方法，用于无创成像脑内体素内血管大小分布（VSD），以实现更全面和定量的血管重塑评估	利用高分辨率光片荧光显微镜图像模拟GESFIDE MRI信号，并训练深度学习模型从GESFIDE信号预测脑血容量（CBV）和VSD	需要进一步验证以确认其在临床前和临床应用中的潜力	开发一种非侵入性成像方法，用于评估血管重塑	啮齿类动物脑部血管系统	医学影像	癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压和糖尿病	磁敏感对比增强MRI、高分辨率光片荧光显微镜、深度学习	深度学习模型	MRI信号、显微镜图像	NA
123	2025-05-13	Development of a deep learning-based model to evaluate changes during radiotherapy using cervical cancer digital pathology 2025-Mar-24, Journal of radiation research IF:1.9Q3 DOI:10.1093/jrr/rraf004 PMID:40051384	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于评估宫颈癌放疗期间的变化，并在全切片图像上可视化结果	结合DenseNet121和支持向量机，开发了一种新的分类模型，用于评估宫颈癌放疗前后的活检变化，并可视化结果	生存分析未能显示放疗状态概率（RSP）在治疗期间的预后影响	创建一种深度学习模型，用于评估宫颈癌放疗期间的变化，并探索其临床意义	95名接受放疗的宫颈癌患者的活检样本	数字病理学	宫颈癌	深度学习	DenseNet121 + SVM	图像	95名患者的18,400个切片（12,400个用于训练，6,000个用于测试）
124	2025-05-13	DeepMVD: A Novel Multiview Dynamic Feature Fusion Model for Accurate Protein Function Prediction 2025-Mar-24, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02216 PMID:40053671	研究论文	提出了一种名为DeepMVD的新型深度学习模型，用于通过动态融合多视图特征来提高蛋白质功能预测的准确性	DeepMVD模型通过专门模块提取各视图的独特特征，并利用自适应融合机制进行最优整合，显著提升了预测精度	现有研究未能有效利用蛋白质序列中反映的多层次属性特征，这限制了蛋白质描述的丰富性，从而影响了高精度蛋白质功能预测	提高蛋白质功能预测的准确性	蛋白质序列	机器学习	NA	深度学习	DeepMVD	蛋白质序列数据	CAFA4数据集
125	2025-05-13	How much data is enough? Optimization of data collection for artifact detection in EEG recordings 2025-Mar-21, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adbebe PMID:40064096	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的优化程序，用于设计面向数据的数据收集，以减少EEG记录中EMG伪影检测所需的数据量	提出了一种系统化和动态量化的方法，通过减少EMG伪影任务的数量和重复次数来优化数据收集	研究主要关注EMG伪影，可能不适用于其他类型的EEG伪影	优化EEG记录中EMG伪影检测的数据收集过程，提高数据利用效率	EEG记录中的EMG伪影	machine learning	NA	deep learning	neural networks	EEG recordings	将EMG伪影任务从12个减少到3个，等长收缩任务的重复次数从10次减少到3次或1次
126	2025-05-13	A deep learning lightweight model for real-time captive macaque facial recognition based on an improved YOLOX model 2025-Mar-18, Zoological research IF:4.0Q1 DOI:10.24272/j.issn.2095-8137.2024.296 PMID:40049662	research paper	该研究提出了一种名为ACE-YOLOX的轻量级面部识别模型，用于实时识别圈养猕猴	ACE-YOLOX在YOLOX框架中集成了Efficient Channel Attention (ECA)、Complete Intersection over Union loss (CIoU)和Adaptive Spatial Feature Fusion (ASFF)，提高了预测精度并降低了计算复杂度	NA	开发一种轻量级面部识别模型，用于实时识别圈养猕猴，以促进生物医学研究和动物福利	圈养猕猴	computer vision	NA	深度学习	ACE-YOLOX (改进的YOLOX模型)	image	179,400张标记的面部图像，来自1,196只猕猴
127	2025-05-13	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-Mar-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	research paper	该研究开发了两种基于深度迁移学习的模型，用于预测针对A类GPCRs的低效激动剂和偏向激动剂，以促进更安全药物的发现	利用迁移学习和结合目标序列自然语言处理及受体突变效应的神经网络，首次构建了可预测低效激动剂和偏向激动剂的模型	高质量数据的有限可用性可能影响模型的可靠性	开发能够预测A类GPCRs配体生物活性的深度学习模型，以促进更安全药物的发现	A类G蛋白偶联受体(GPCRs)及其配体	machine learning	NA	transfer learning, natural language processing	neural network	receptor sequences, ligand data sets	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
128	2025-05-13	Weight Differences-Based Multi-level Signal Profiling for Homogeneous and Ultrasensitive Intelligent Bioassays 2025-03-18, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c01436 PMID:40059671	研究论文	提出了一种基于重量差异的多层次信号分析策略Mata，用于实现高灵敏度且操作简便的均相免疫分析	利用纳米磁标记和信号重量分析结合深度学习模型，实现了均相反应中的超灵敏检测	未明确说明该方法在其他生物标志物检测中的普适性	开发高灵敏度且操作简便的免疫分析方法	白细胞介素-6（IL-6）生物标志物	生物传感	NA	纳米磁标记技术、光学成像	深度学习模型	光学图像数据	NA
129	2025-05-13	Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke 2025-03-18, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c18035 PMID:40042964	研究论文	本文开发了一种新型的NIR-II纳米颗粒平台YWFC NPs，用于增强siRNA穿过血脑屏障的递送，并结合深度学习优化NIR-II成像，以治疗缺血性中风	开发了YWFC NPs纳米颗粒平台，结合深度学习优化NIR-II成像，实现了siRNA的高效递送和图像引导治疗	研究仅在MCAO小鼠模型中进行，尚未进行临床验证	开发一种能够高效递送siRNA并优化NIR-II成像的治疗缺血性中风的策略	缺血性中风小鼠模型	数字病理学	缺血性中风	NIR-II成像，siRNA递送	深度学习神经网络	图像	MCAO小鼠模型
130	2025-05-13	Deep learning based automatic quantification of aortic valve calcification on contrast enhanced coronary CT angiography 2025-Mar-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93744-5 PMID:40069321	research paper	本研究评估了基于深度学习的自动量化主动脉瓣钙化在对比增强冠状动脉CT血管造影中的可行性，并与手动钙化评分进行了比较	开发了一种结合DeepLab v3+和XGBoost模型的自动化方法，用于在对比增强CT上准确量化主动脉瓣钙化，减少了对非对比CT的依赖	研究为回顾性分析，样本量相对有限（177例患者），且仅进行了内部验证	评估深度学习在主动脉瓣钙化自动量化中的应用，为主动脉瓣狭窄的严重程度评估提供替代方法	接受主动脉瓣狭窄评估的177例患者的对比增强冠状动脉CT血管造影数据	digital pathology	cardiovascular disease	contrast-enhanced coronary CT angiography	DeepLab v3+, XGBoost	CT图像	177例患者（97例开发集，80例内部验证集）
131	2025-05-13	Deactivated Cas9-Engineered Magnetic Micromotors toward a Point-of-Care Digital Viral RNA Assay 2025-03-11, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c14913 PMID:40017424	研究论文	介绍了一种名为dCRISTOR的新型数字分子诊断技术，通过整合dCas9工程微电机、无提取环介导等温扩增（LAMP）、低成本明场显微镜和深度学习图像处理，实现了高灵敏度和特异性的HIV-1 RNA检测	dCRISTOR技术无需荧光读出、吸光度测量或昂贵的制造过程，通过dCas9工程微电机和CNN-MOT算法实现了高精度的数字病毒RNA检测	样本量较小（21例加标血浆和9例临床患者样本），需要进一步扩大验证	开发一种低成本、高灵敏度的数字病毒RNA检测技术，用于即时诊断（POC）应用	HIV-1 RNA	数字病理	HIV感染	无提取环介导等温扩增（LAMP）、深度学习图像处理	CNN	图像	21例加标血浆和9例临床患者样本
132	2025-05-13	Widely accessible prognostication using medical history for fetal growth restriction and small for gestational age in nationwide insured women 2025-Mar-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92986-7 PMID:40065124	研究论文	本研究旨在开发、验证并部署一个仅使用医疗史进行胎儿生长受限/小于胎龄儿(FGR/SGA)筛查的预后预测模型	开发了一个仅基于医疗史的深度学习模型，用于FGR/SGA筛查，提高了筛查的可及性	需要未来研究评估该模型使用对患者结局的影响	开发一个广泛可及的FGR/SGA筛查预测模型	全国健康保险数据库中的169,746名12-55岁女性保险持有人	机器学习	胎儿生长受限/小于胎龄儿(FGR/SGA)	机器学习(包括深度学习)	deep-insight visible neural network	医疗史数据	169,746名受试者，共507,319次就诊记录
133	2025-05-13	Applications of Artificial Intelligence in Constrictive Pericarditis: A Short Literature Review 2025-Mar-11, Current cardiology reports IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11886-025-02222-x PMID:40067491	review	本文综述了人工智能在缩窄性心包炎（CP）诊断和治疗中的应用	探讨了AI技术（如ResNet50）在区分CP与限制性心肌病方面的高准确率（AUC>0.95）	AI模型的泛化性和可解释性存在问题，且由于高质量超声心动图数据集获取困难，相关研究仍处于初级阶段	评估AI模型在多种临床场景中对CP检测、个体化风险评估和治疗计划制定的有效性	缩窄性心包炎（CP）患者	digital pathology	cardiovascular disease	echocardiography, computed tomography, magnetic resonance imaging	ResNet50	image	NA
134	2025-05-13	Assessing Public Interest in Mammography, Computed Tomography Lung Cancer Screening, and Computed Tomography Colonography Screening Examinations Using Internet Search Data: Cross-Sectional Study 2025-Mar-11, JMIR cancer IF:3.3Q2 DOI:10.2196/53328 PMID:40068175	研究论文	本研究利用Google搜索数据评估公众对乳腺X线摄影（MG）、低剂量计算机断层扫描（CT）肺癌筛查（LCS）和CT结肠成像（CTC）筛查的兴趣	首次利用互联网搜索数据比较MG、LCS和CTC的历史搜索量，并确定最常见的搜索主题	研究仅基于Google搜索数据，可能无法全面反映公众兴趣	评估公众对三种常见癌症筛查技术的兴趣和关注点	MG、LCS和CTC的Google搜索数据	公共卫生	肺癌、乳腺癌、结肠癌	Google Trends数据分析	NA	互联网搜索数据	过去20年的Google搜索数据（2003-2023）和2022年5月至2023年4月的详细查询数据
135	2025-05-13	A comprehensive dataset of magnetic resonance enterography images with intestinal segment annotations 2025-Mar-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04760-z PMID:40069172	研究论文	本文介绍了一个包含肠道分段注释的磁共振肠造影图像的综合数据集，用于炎症性肠病的诊断和监测	创建了一个高质量、公开可用的全肠道分段MR数据集，并验证了几种最先进的分割方法在该数据集上的效率	数据集仅包含114名患者的数据，可能不足以代表所有炎症性肠病患者的多样性	为炎症性肠病的AI研究提供高质量的数据集和基准结果	炎症性肠病患者的磁共振肠造影图像	数字病理学	炎症性肠病	磁共振肠造影(MRE)	深度学习分割方法	图像	114名炎症性肠病患者的MRE数据，包含HASTE序列
136	2025-05-13	Infusing structural assumptions into dimensionality reduction for single-cell RNA sequencing data to identify small gene sets 2025-Mar-11, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-07872-9 PMID:40069486	研究论文	本文提出了一种称为增强自编码器（BAE）的方法，用于在单细胞RNA测序数据的降维过程中融入生物学合理的结构假设	结合无监督深度学习和增强方法的优势，选择能够解释潜在维度的小基因集	未明确提及具体局限性	探索单细胞RNA测序数据中的细胞异质性	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	自编码器（BAE）	基因表达数据	未明确提及具体样本量
137	2025-05-13	Efficient deep learning-based tomato leaf disease detection through global and local feature fusion 2025-Mar-11, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-06247-w PMID:40069604	研究论文	提出了一种高效的番茄叶片病害检测网络E-TomatoDet，通过融合全局和局部特征提升检测效果	结合CSWinTransformer增强全局特征捕获能力，设计多核模块CMKM学习多尺度局部特征，并开发LFEP颈部网络整合多尺度特征	未提及模型在极端光照或严重遮挡条件下的性能表现	提升复杂农业环境下番茄叶片病害的检测效率	番茄叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CSWinTransformer, CMKM, LFEP	图像	两个数据集（具体数量未说明）
138	2025-05-13	Breast tumors from ATM pathogenic variant carriers display a specific genome-wide DNA methylation profile 2025-Mar-11, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-025-01988-w PMID:40069712	研究论文	本研究探讨了ATM致病性变异携带者乳腺肿瘤的全基因组DNA甲基化特征	首次发现ATM致病性变异携带者乳腺肿瘤具有特定的全基因组DNA甲基化模式，并鉴定出27个可用于预测ATM变异状态的生物标志物	样本量相对较小（仅27例ATM致病性变异携带者），且转录组数据仅来自10个肿瘤	研究ATM致病性变异携带者乳腺肿瘤的DNA甲基化特征，为这些患者的治疗管理提供生物标志物	ATM致病性变异携带者的乳腺肿瘤	数字病理学	乳腺癌	全基因组DNA甲基化分析（Illumina Infinium HumanMethylation EPIC和450K BeadChips）	深度学习算法（logistic回归、随机森林和XGBoost）	DNA甲基化数据和转录组数据	2例A-T患者、27例ATM致病性变异携带者、6例临床意义未明变异携带者和484例非携带者
139	2025-05-13	RBPsuite 2.0: an updated RNA-protein binding site prediction suite with high coverage on species and proteins based on deep learning 2025-Mar-11, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02182-2 PMID:40069726	研究论文	介绍了一个更新的RNA-蛋白质结合位点预测工具RBPsuite 2.0，该工具基于深度学习，支持更多种类和蛋白质的预测	RBPsuite 2.0相比原版支持更多的RBPs（从154增加到353）和物种（从1增加到7），并采用更准确的iDeepC预测circular RNAs的结合位点	未明确提及具体限制	开发一个易于使用的网络服务器，用于预测RNA与RNA结合蛋白（RBP）的结合位点	RNA结合蛋白（RBPs）及其与线性及环状RNA的结合位点	生物信息学	NA	深度学习	iDeepC	RNA序列	支持353种RBPs和7个物种
140	2025-05-13	AnomalGRN: deciphering single-cell gene regulation network with graph anomaly detection 2025-Mar-11, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02177-z PMID:40069807	研究论文	介绍了一种名为AnomalGRN的模型，用于通过图异常检测技术解析单细胞基因调控网络	首次将异常检测技术应用于基因调控网络分析，并引入余弦度量规则区分节点间的同质性和异质性	未提及具体的数据噪声处理效果及模型在不同数据集上的泛化能力	解析单细胞基因调控网络中的复杂调控机制	单细胞RNA测序数据中的基因调控网络	生物信息学	NA	scRNA-seq	AnomalGRN	基因表达数据	NA