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
13981	2025-03-16	Short-Term Associations Between Ambient Ozone and Acute Myocardial Infarction Onset Among Younger Patients: Results From the VIRGO Study 2025-Feb, GeoHealth IF:4.3Q1 DOI:10.1029/2024GH001234 PMID:39968338	研究论文	本研究探讨了环境臭氧（O）与年轻患者急性心肌梗死（AMI）发作之间的短期关联，并分析了不同AMI亚型和患者特征的差异	首次在年轻患者中探讨了环境臭氧与急性心肌梗死发作的短期关联，并揭示了不同AMI亚型和种族/民族之间的差异	研究仅基于美国医院的数据，可能无法推广到其他地区	研究环境臭氧与年轻患者急性心肌梗死发作的短期关联	18-55岁的急性心肌梗死患者	环境健康	心血管疾病	时空深度学习	条件逻辑回归	环境数据和医疗数据	2,322名AMI患者，来自103家美国医院
13982	2025-03-16	A deep learning method for predicting interactions for intrinsically disordered regions of proteins 2025-Jan-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.19.629373 PMID:39763873	研究论文	本文介绍了一种名为Disobind的深度学习方法，用于预测蛋白质内在无序区域（IDRs）与伴侣蛋白之间的相互作用	Disobind方法在预测IDR结合位点时考虑了结合伴侣的上下文，并且不依赖于结构和多序列比对，显著优于现有的AlphaFold-multimer和AlphaFold3方法	尽管Disobind在预测IDR结合位点方面表现出色，但其性能仍需在更多实验数据上进一步验证	开发一种深度学习方法，用于预测蛋白质内在无序区域（IDRs）与伴侣蛋白之间的相互作用	蛋白质内在无序区域（IDRs）及其伴侣蛋白	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质序列	NA
13983	2025-03-16	Deep Learning-Assisted Label-Free Parallel Cell Sorting with Digital Microfluidics 2025-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202408353 PMID:39497614	研究论文	本文介绍了一种新型的无标记细胞分选方法，结合深度学习图像识别和微流体操作，基于细胞形态进行分选	该方法首次将YOLOv8目标检测模型与Safe Interval Path Planning算法结合，用于数字微流控平台上的细胞分选，实现了高精度和高纯度的分选效果	实验样本仅限于HeLa细胞、聚苯乙烯微球、红细胞、Jurkat细胞和HL-60细胞，未涉及更广泛的细胞类型	开发一种高效、无标记的细胞分选技术，以推动细胞生物学的基础研究和临床应用	HeLa细胞、聚苯乙烯微球、红细胞、Jurkat细胞和HL-60细胞	数字病理学	NA	数字微流控技术（AM-DMF）	YOLOv8	图像	HeLa细胞、聚苯乙烯微球、红细胞、Jurkat细胞和HL-60细胞
13984	2025-03-16	An artificial intelligence-driven scoring system to measure histological disease activity in ulcerative colitis 2024-10, United European gastroenterology journal IF:5.8Q1 DOI:10.1002/ueg2.12562 PMID:38590110	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的评分系统，用于测量溃疡性结肠炎的组织学疾病活动	使用先进的图像处理和机器学习算法开发了一种新型AI算法，用于自动测量基于Nancy指数的组织学疾病活动	研究仅使用了200张组织学图像，样本量相对较小	研究目的是开发一种AI系统，用于自动评估溃疡性结肠炎的组织学疾病活动	溃疡性结肠炎患者的组织学图像	数字病理学	溃疡性结肠炎	图像处理和机器学习算法	深度学习	图像	200张组织学图像
13985	2025-03-16	Deep-learning generated B-line score mirrors clinical progression of disease for patients with heart failure 2024-Sep-16, The ultrasound journal DOI:10.1186/s13089-024-00391-4 PMID:39283362	研究论文	本研究探讨了深度学习算法生成的B线严重程度评分与肺充血和疾病严重程度之间的关系，并评估了治疗过程中评分的变化	利用深度学习算法生成B线评分，为临床提供了一种客观评估肺充血和疾病严重程度的方法	B线评分与Rothman指数无显著关联，可能限制了其在某些临床评估中的应用	确定深度学习生成的B线评分是否与肺充血和疾病严重程度相关，并评估治疗过程中的评分变化	疑似充血性心力衰竭的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声图像	110名独特受试者（3379个超声片段）
13986	2025-03-16	CryoSamba: self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data 2024-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.11.603117 PMID:39071256	研究论文	本文介绍了CryoSamba，一种基于自监督深度学习的模型，用于去噪冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像	CryoSamba通过深度学习插值平均运动补偿的邻近平面，模仿增加曝光，增强连贯信号并减少高频噪声，显著提高断层扫描对比度和信噪比，且无需预录图像、合成数据、标签或注释、噪声模型或配对体积	NA	提高冷冻电子断层扫描图像的信噪比和对比度，以便更好地进行3D断层扫描视觉解释	冷冻电子断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	自监督深度学习模型	3D体积图像	NA
13987	2025-03-16	Epiretinal membranes in patients with uveitis: an update on the current state of management 2024-Jun-28, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-024-03199-2 PMID:38940960	review	本文综述了关于葡萄膜炎性视网膜前膜（ERM）的临床特征、诊断方法和治疗策略的最新知识	总结了ERM的多样性和复杂性，并探讨了OCT生物标志物、深度学习和手术进展对改善治疗效果的潜力	缺乏统一的疾病模型，手术方法存在争议，需要进一步研究以优化治疗策略	总结葡萄膜炎性视网膜前膜的临床特征、诊断方法和治疗策略	葡萄膜炎性视网膜前膜（ERM）患者	NA	葡萄膜炎	OCT（光学相干断层扫描）	深度学习	医学影像	NA
13988	2025-03-15	Deep learning the flow law of Antarctic ice shelves 2025-Mar-14, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adp3300 PMID:40080586	研究论文	本研究利用遥感数据和物理信息深度学习，揭示了南极冰架流动规律及其粘度结构	首次通过深度学习方法揭示了南极冰架在压缩区和扩展区的流动规律，并构建了冰架范围的各向异性粘度图	研究结果依赖于遥感数据，可能存在数据精度和覆盖范围的限制	研究南极冰架的流动规律和粘度结构，以预测南极冰盖的未来质量损失	南极冰架	机器学习	NA	物理信息深度学习	深度学习	遥感数据	多个冰架的数据
13989	2025-03-15	AI-Powered Image-Based Assessment of Pressure Injuries Using You Only Look once (YOLO) Version 8 Models 2025-Mar-13, Advances in wound care IF:5.8Q1 DOI:10.1089/wound.2024.0245 PMID:40081991	研究论文	本研究旨在通过机器学习和YOLOv8深度学习模型提升压力性损伤的检测和分期准确性	首次将YOLOv8模型应用于压力性损伤分期，并通过优化器和超参数调优显著提升了检测精度	研究基于模拟数据集，未在真实临床环境中进行验证	提升压力性损伤的检测和分期准确性	压力性损伤图像	计算机视觉	压力性损伤	深度学习	YOLOv8	图像	公开的高质量数据集
13990	2025-03-15	A transformer-based real-time earthquake detection framework in heterogeneous environments 2025-Mar-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82087-2 PMID:40069212	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer的实时地震检测框架TFEQ，旨在解决在高度异构环境中部署深度学习技术的挑战	TFEQ模型独特地同时分析P波和S波，解决了现有模型通常只关注S波检测而忽视P波早期检测的问题	NA	开发一种能够在异构物联网环境中进行实时地震检测的深度学习模型	地震波（P波和S波）	机器学习	NA	深度学习	Transformer	传感器数据	CrowdQuake计划收集的MEMS传感器数据
13991	2025-03-15	Fuzzy control algorithm of cleaning parameters of street sweeper based on road garbage volume grading 2025-Mar-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92771-6 PMID:40069257	研究论文	本文提出了一种基于道路垃圾量分级的模糊控制算法，用于调整街道清扫车的清洁参数，以提高清洁效率和降低能耗	创新点在于结合YOLO v5深度学习模型进行目标检测和垃圾分类，并基于垃圾覆盖率和重量计算道路垃圾量分级系数，进而开发模糊控制模型以优化清扫车操作参数	未提及算法的泛化能力及在不同城市环境中的适用性	研究目的是通过智能算法优化街道清扫车的清洁参数，以提高清洁效率和降低能耗	研究对象是街道清扫车及其清洁参数	计算机视觉	NA	YOLO v5	模糊控制模型	图像	未提及具体样本数量
13992	2025-03-15	An efficient deep learning-based strategy to screen inhibitors for GluN1/GluN3A receptor 2025-Mar-11, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-025-01513-x PMID:40069493	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的策略，用于高效筛选GluN1/GluN3A受体的抑制剂	结合序列和复合物基础的评分函数，利用深度学习技术提高筛选效率和准确性	研究仍处于早期阶段，药理研究数据有限	开发一种高效且准确的筛选方法，用于识别GluN1/GluN3A受体的抑制剂	GluN1/GluN3A受体及其抑制剂	机器学习	神经精神疾病	全细胞电压钳电生理学	深度学习模型	化合物库数据	1800万种化合物库筛选至约10个候选分子
13993	2025-03-15	DeepPath: Overcoming data scarcity for protein transition pathway prediction using physics-based deep learning 2025-Mar-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.27.640693 PMID:40060558	研究论文	本文介绍了DeepPath，一个基于深度学习的框架，用于快速生成蛋白质状态之间的物理真实过渡路径	DeepPath采用主动学习方法，利用分子力学力场作为指导，迭代优化预测路径，克服了数据稀缺性问题	尽管DeepPath在预测蛋白质过渡路径方面表现出色，但其依赖于已知的蛋白质状态，可能限制了其在未知状态预测中的应用	研究目的是开发一种高效的方法来预测蛋白质的构象转变路径，以替代计算成本高的分子动力学模拟	研究对象包括SHP2激活、CdiB H1分泌和BAM复合体侧门开启等生物相关测试案例	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构数据	三个生物相关测试案例
13994	2025-03-15	Medical image classification by incorporating clinical variables and learned features 2025-Mar, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.241222 PMID:40078919	研究论文	本文提出了一种新颖的方法，通过结合临床变量来增强深度学习模型在医学图像分类中的表现，同时不压倒信息	与大多数现有深度神经网络模型仅考虑单像素信息不同，该方法捕捉了更全面的视角，并通过降维技术优化特征，与临床变量信息保持平衡	未明确提及具体局限性	提升医学图像分类的准确性	医学图像	计算机视觉	结核病和皮肤病	深度学习	预训练的深度神经网络	图像	未明确提及样本数量
13995	2025-03-15	A variational deep-learning approach to modeling memory T cell dynamics 2025-Feb-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.08.602409 PMID:40060443	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和随机变分推理的方法，用于建模小鼠流感病毒感染后肺内记忆T细胞的动态变化	该方法能够同时推断动态模型参数和群体结构，直接基于单细胞流式细胞术数据进行训练，而非预定义细胞群的动力学	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类或其他生物系统的验证	研究旨在解决高维数据与可解释数学模型之间的挑战，特别是在免疫反应中的细胞动态变化	小鼠流感病毒感染后的肺内记忆CD4和CD8 T细胞	机器学习	流感	单细胞流式细胞术	深度学习与随机变分推理	单细胞数据	NA
13996	2025-03-15	Learning maximally spanning representations improves protein function annotation 2025-Feb-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.13.638156 PMID:40027840	研究论文	本文提出了一种名为MSRep的新型深度学习框架，旨在解决蛋白质功能注释中的不平衡问题，并提高注释准确性	MSRep框架通过优化受神经崩溃（NC）启发的损失函数，确保少数功能在嵌入空间中与多数功能同等表示，从而提高了预测准确性和泛化能力	虽然MSRep在多个蛋白质功能注释任务中表现出色，但其在未表征蛋白质上的应用仍需进一步验证	提高蛋白质功能注释的准确性，特别是对于研究不足的功能类别	蛋白质功能注释	计算生物学	NA	深度学习	预训练蛋白质语言模型	蛋白质序列数据	NA
13997	2025-03-15	CT-based radiomics-deep learning model predicts occult lymph node metastasis in early-stage lung adenocarcinoma patients: A multicenter study 2025-Jan-30, Chinese journal of cancer research = Chung-kuo yen cheng yen chiu DOI:10.21147/j.issn.1000-9604.2025.01.02 PMID:40078558	研究论文	本研究开发并验证了一种基于CT的放射组学和深度学习融合模型，用于预测早期肺腺癌患者的隐匿性淋巴结转移	结合了放射组学和深度学习技术，使用3D SE-ResNet34网络构建融合模型，显著提高了预测隐匿性淋巴结转移的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；样本量相对较小，需要更大规模的多中心研究进一步验证	开发并验证一种非侵入性预测模型，用于早期肺腺癌患者的隐匿性淋巴结转移	早期肺腺癌患者	数字病理	肺癌	CT成像，深度学习	3D SE-ResNet34	CT图像	358名患者（训练队列186名，内部验证队列48名，外部测试队列124名）
13998	2025-03-15	Deep learning-based multi-task prediction of response to neoadjuvant chemotherapy using multiscale whole slide images in breast cancer: A multicenter study 2025-Jan-30, Chinese journal of cancer research = Chung-kuo yen cheng yen chiu DOI:10.21147/j.issn.1000-9604.2025.01.03 PMID:40078559	研究论文	本研究开发了一种基于多尺度全切片图像（WSIs）的多任务深度学习模型（DLMM），用于预测乳腺癌患者对新辅助化疗（NAC）的反应	通过多尺度特征表示的串联融合和基于门控的注意力机制，模型能够精细预测治疗反应和病理完全缓解（pCR）	尽管在多个测试集中表现出色，但模型仍需进一步验证其在不同临床环境中的普适性	开发一种深度学习模型，以更精确地预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	多任务深度学习模型（DLMM）	图像	1,670张全切片图像，包括训练集、验证集、内部测试集、外部测试集和前瞻性测试集
13999	2025-03-15	AI models for the identification of prognostic and predictive biomarkers in lung cancer: a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1424647 PMID:40078179	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在识别肺癌预后和预测生物标志物方面的有效性	本文首次系统地评估了AI模型在肺癌生物标志物识别中的应用，涵盖了多种AI方法和生物标志物目标	需要进一步的大规模前瞻性研究来验证和优化AI驱动生物标志物的临床效用	评估人工智能模型在识别肺癌预后和预测生物标志物方面的有效性	肺癌患者及其生物标志物	机器学习	肺癌	深度学习与机器学习算法	NA	NA	34项研究
14000	2025-03-15	A 5G network based conceptual framework for real-time malaria parasite detection from thick and thin blood smear slides using modified YOLOv5 model 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251321540 PMID:40078448	研究论文	本文提出了一种基于5G网络的实时疟疾寄生虫检测框架，使用改进的YOLOv5模型从厚薄血涂片中进行检测	通过引入两个SENet层改进YOLOv5x网络架构，优化了模型在5G网络上的实时检测性能	未提及模型在低资源环境下的实际部署效果和成本效益分析	开发一种实时疟疾检测系统，特别是在诊断资源有限的地区	厚薄血涂片中的疟疾寄生虫	数字病理学	疟疾	深度学习	改进的YOLOv5x模型	图像	未提及具体样本数量