深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
14501	2025-10-07	Automatic pre-screening of outdoor airborne microplastics in micrographs using deep learning 2025-May-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.125993 PMID:40090454	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的自动化方法，用于从低分辨率显微图像中识别和分类室外空气中的微塑料颗粒	在U-Net分割框架中直接集成分类功能，将分割与分类流程合二为一，显著提升计算效率；首次针对室外空气微塑料的低分辨率显微图像开发检测方法	仅针对低分辨率图像（256×256像素）进行验证，未在高分辨率图像上测试性能	开发自动化的空气微塑料预筛检方法，提高监测效率	室外空气中的微塑料颗粒	计算机视觉	NA	显微成像	CNN	图像	NA	NA	Attention U-Net, Dynamic RU-NEXT, Mask R-CNN	F1-score, 准确率, 边界框精度, 掩码精度	NA
14502	2025-10-07	Decoding pathology: the role of computational pathology in research and diagnostics 2025-Apr, Pflugers Archiv : European journal of physiology DOI:10.1007/s00424-024-03002-2 PMID:39095655	综述	本文概述了计算病理学在研究和诊断中的作用及其进展	介绍了基于深度学习的计算病理学方法如何解决传统病理学的局限性，并探讨了多模态数据整合和基础模型的应用	作为综述文章，未涉及具体实验设计和数据验证	探讨计算病理学在病理学研究和诊断中的应用前景	病理学标本和相关的多模态数据	数字病理学	NA	深度学习	深度学习基础模型	组织病理学图像，多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
14503	2025-10-07	Automated Cerebrovascular Segmentation and Visualization of Intracranial Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography Based on Deep Learning 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01215-6 PMID:39133457	研究论文	基于深度学习的颅内时间飞跃法磁共振血管成像自动脑血管分割与可视化方法研究	提出了一种基于卷积神经网络的自动脑血管分割方法，其可视化效果可与放射科医师手动重建相媲美	研究样本量相对有限（394例TOF-MRA扫描），需要在更大多中心数据集中进一步验证	评估深度学习血管分割技术在TOF-MRA中自动获取颅内动脉的图像质量	颅内脑血管，包括健康血管、动脉瘤和狭窄病变	医学影像分析	脑血管疾病	时间飞跃法磁共振血管成像（TOF-MRA）	CNN	磁共振血管成像图像	394例TOF-MRA扫描	NA	卷积神经网络	Dice相似系数, 临床评分（0-5分）	NA
14504	2025-10-07	Improved diagnosis of arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy using electrocardiographic deep learning 2025-Apr, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.08.030 PMID:39168295	研究论文	开发并验证用于诊断致心律失常性右心室心肌病的心电图深度学习工具	首次将深度学习技术应用于心电图数据来诊断ARVC，达到与ARVC专家相当的水平	样本量相对有限，外部验证队列中ARVC患病率较低	开发基于深度学习的ARVC诊断工具	转诊进行ARVC评估的患者和携带致病基因变异的患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	开发集551例，测试集137例，外部验证集167例	NA	NA	c-statistic, 置信区间	NA
14505	2025-10-07	Reduction of Acquisition Time in Fourier Transform Infrared Spectral Imaging by Deep Learning for Clinical Applications 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06317 PMID:40095897	研究论文	使用深度学习技术从低质量傅里叶变换红外光谱图像重建高质量图像，显著减少采集时间	首次将ResUNet架构与1D-CNN结合应用于红外光谱图像重建，实现95%以上采集时间节省的同时保持高保真度	研究仅限于肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片，未验证其他组织类型	解决红外光谱成像在临床应用中采集时间过长的问题	肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片	计算机视觉	肾脏疾病	傅里叶变换红外光谱成像	自编码器, ResUNet	红外光谱图像	配对1次扫描和64次扫描红外图像	NA	自编码器, ResUNet, 多层感知机, 1D-CNN, 2D-CNN	去噪性能, 重建保真度	NA
14506	2025-10-07	Quantitative Imaging of Colloidal Structures 2025-Apr-01, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c05270 PMID:40098481	研究论文	开发用于胶体结构定量成像的图像处理和分析方法	提出针对复杂胶体形状（多分散性、各向异性、不对称性）的准确二值化方法和结构特征提取算法	不适用于需要深度学习方法的场景，且主要针对手动标注不可行的数据集	解决胶体材料显微镜图像定量分析中的挑战	自组装胶体团簇的悬浮结构	计算机视觉	NA	视频显微成像	NA	显微镜图像、视频	多种自组装胶体团簇视频显微图像数据集	Python	NA	准确度、可重复性	NA
14507	2025-10-07	Ratiometric, 3D Fluorescence Spectrum with Abundant Information for Tetracyclines Discrimination via Dual Biomolecules Recognition and Deep Learning 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c07061 PMID:40099919	研究论文	通过双生物分子识别和深度学习实现四环素类抗生素的比率型3D荧光光谱鉴别	首次报道使用适配体在比率型3D荧光光谱中获取丰富信息用于深度学习，采用双生物分子识别策略产生独特的比率型3D荧光光谱	未明确说明样本规模和具体实验条件限制	实现四环素类抗生素的准确鉴别和定量分析	四环素类抗生素	机器学习	细菌感染	3D荧光光谱，适配体识别	人工神经网络	3D荧光光谱数据	NA	NA	人工神经网络	准确率	NA
14508	2025-10-07	Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2025-Apr-01, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.01.030 PMID:40139886	研究论文	开发并验证了一种基于集成深度学习的AI-ECG工具PRESENT-SHD，用于通过12导联心电图图像自动检测和预测结构性心脏病	首次使用心电图图像而非原始信号数据，采用集成学习方法开发了可扩展的结构性心脏病筛查工具，并在多个临床环境和人群队列中进行了广泛验证	研究主要基于回顾性数据，需要在更多前瞻性研究中进一步验证其临床效用	开发自动化的结构性心脏病筛查和风险分层工具	结构性心脏病患者，包括左心室射血分数降低、中重度左侧瓣膜病和严重左心室肥厚患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图成像，经胸超声心动图	CNN, XGBoost	图像	261,228份心电图来自93,693名患者，在多个外部验证队列中测试了58,628名个体	NA	卷积神经网络，集成XGBoost模型	AUROC, 敏感性, 特异性	NA
14509	2025-04-02	Leveraging sound speed dynamics and generative deep learning for ray-based ocean acoustic tomography 2025-Apr-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036312 PMID:40167492	研究论文	本文介绍了一种基于生成深度学习框架的射线海洋声学层析成像方法，用于估计声速剖面	利用变分自编码器和线性动力学模型对声速剖面变化进行低维参数化，作为进一步的正则化手段	方法仅在模拟数据上进行了测试，未涉及实际海洋环境数据	解决海洋声学层析成像中的逆问题，即基于多声学换能器之间的到达时间测量估计声速剖面	海洋声速剖面	机器学习	NA	变分自编码器，线性动力学模型	VAE	模拟声学数据	使用区域海洋模型模拟的声速剖面变化数据	NA	NA	NA	NA
14510	2025-04-02	Coherence shaping for optical vortices: a coherence shift keying scheme enabled by deep learning for optical communication 2025-Apr-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.549356 PMID:40167728	research paper	本研究提出了一种用于光学涡旋的相干整形方法，并通过深度学习实现了一种相干移位键控方案，用于光通信	提出了一种新的相干整形方法，能够生成完全相干和非相干状态之间的非衍射干涉状态，并首次将深度学习应用于相干移位键控方案	实验验证仅限于特定条件下的性能测试，未涉及大规模实际应用场景的验证	开发一种基于低阶结构光模式的高容量加密移位键控通信系统	光学涡旋的相干性和干涉状态	optical communication	NA	coherence shaping, deep learning	deep learning model	optical interference patterns	NA	NA	NA	NA	NA
14511	2025-10-07	Parallel convolutional neural networks for non-invasive cardiac hemodynamic estimation: integrating uncalibrated PPG signals with nonlinear feature analysis 2025-Mar-31, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adc366 PMID:40112453	研究论文	本研究开发了一种基于并行卷积神经网络和非线性特征分析的非侵入性心脏血流动力学参数估计方法	提出并行卷积神经网络架构，同时处理原始PPG信号和非线性特征，实现非侵入性心脏血流动力学参数预测	研究基于虚拟受试者数据，需要在真实临床环境中进一步验证	开发非侵入性方法评估心脏血流动力学状态	心脏输出量、全身血管阻力、动脉顺应性等心血管生物标志物	机器学习	心血管疾病	数字光电容积脉搏波	CNN	生理信号	4374名虚拟受试者	NA	并行卷积神经网络	RMSE, MSE, MAE	NA
14512	2025-04-02	Enrichment Analysis and Deep Learning in Biomedical Ontology: Applications and Advancements 2025-Mar-31, Chinese medical sciences journal = Chung-kuo i hsueh k'o hsueh tsa chih DOI:10.24920/004464 PMID:40164517	review	本文综述了基于生物医学本体结构及语义注释特性的富集分析和深度学习方法，强调了技术进步如何更全面地利用本体信息	结合富集分析和深度学习技术，探索生物医学本体的新应用和进展	NA	推动生物医学研究的发展，探索生物医学本体在大数据技术下的新应用	生物医学本体	machine learning	NA	富集分析, deep learning	deep learning	multi-dimensional, heterogeneous biomedical big data	NA	NA	NA	NA	NA
14513	2025-04-02	Vision Transformers in Medical Imaging: a Comprehensive Review of Advancements and Applications Across Multiple Diseases 2025-Mar-31, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01481-y PMID:40164818	综述	本文全面回顾了视觉变换器（ViT）模型在医学影像分类中的最新研究进展及其在多种疾病中的应用	系统性地总结了ViT在医学影像领域的应用，并对比了其与传统CNN的性能差异	未进行原始实验验证，仅基于文献综述进行分析	评估ViT模型在医学影像分类领域的应用现状与发展趋势	涵盖乳腺癌、皮肤病变、脑部MRI肿瘤、肺部疾病、视网膜分析等15个医学领域	数字病理	多疾病（乳腺癌/脑肿瘤/COVID-19等）	深度学习	ViT（Vision Transformer）	医学影像	NA（文献综述不涉及具体样本量）	NA	NA	NA	NA
14514	2025-04-02	Artificial intelligence chatbots in endodontic education-Concepts and potential applications 2025-Mar-31, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14231 PMID:40164964	综述	本文探讨了人工智能聊天机器人在牙髓病学教育中的概念和潜在应用	提出了AI聊天机器人在牙髓病学教育中的个性化学习、互动培训和临床决策支持等创新应用	存在技术限制、伦理考虑和错误信息传播等问题，且目前牙髓病学领域相关研究有限	探索AI聊天机器人在牙髓病学教育中的潜力和挑战	牙髓病学教育	自然语言处理	NA	NLP, ML, DL	聊天机器人	文本	NA	NA	NA	NA	NA
14515	2025-04-02	Advances in AI-based strategies and tools to facilitate natural product and drug development 2025-Mar-30, Critical reviews in biotechnology IF:8.1Q1 DOI:10.1080/07388551.2025.2478094 PMID:40159111	综述	本文综述了人工智能在天然产物和药物开发中的应用及其进展	详细介绍了AI如何通过深度学习和自动化生物信息学平台加速天然产物的发现和药物开发	未提及具体AI工具或方法的局限性	探讨AI在天然产物和药物开发中的应用及其潜力	天然产物及其衍生物	机器学习	NA	深度学习、集成自动化生物信息学平台、质谱和核磁共振	神经网络	质谱数据、核磁共振数据	NA	NA	NA	NA	NA
14516	2025-10-07	Deep Learning of Proteins with Local and Global Regions of Disorder 2025-Mar-29, ArXiv PMID:40034137	研究论文	提出了一种名为IDPForge的新型机器学习方法，用于生成包含内在无序区域的全原子蛋白质结构	利用transformer蛋白质语言扩散模型直接生成全原子无序蛋白质构象，无需序列特异性训练、粗粒度表示反变换或系综重加权	NA	开发能够准确预测内在无序蛋白质和区域结构的新计算方法	内在无序蛋白质和区域	机器学习	NA	扩散模型	transformer	蛋白质序列数据	NA	NA	transformer	与溶液实验数据的一致性	NA
14517	2025-04-02	Comparative analysis of dehazing algorithms on real-world hazy images 2025-Mar-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95510-z PMID:40155458	review	本文对真实世界雾霾图像上的去雾算法进行了比较分析	比较了深度学习方法与基于先验的恢复技术，特别是在处理密集和非均匀雾霾方面的表现	物理驱动的单图像去雾算法缺乏鲁棒性，数据驱动方法在薄雾条件下表现良好但在密集雾霾中表现不佳	确保计算机视觉应用（如智能交通、视频监控、天气预报和遥感）的可靠运行	真实世界的雾霾图像	computer vision	NA	image dehazing techniques	deep learning methods, restoration-based techniques	image	real-world hazy images	NA	NA	NA	NA
14518	2025-04-02	Comparative analysis of daily global solar radiation prediction using deep learning models inputted with stochastic variables 2025-Mar-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95281-7 PMID:40155686	研究论文	比较分析使用深度学习模型输入随机变量预测每日全球太阳辐射（DGSR）的性能	比较了四种不同的ANN模型（RBFNN、LSTMNN、MNN和TM）在DGSR预测中的性能，并使用了不同的气象随机变量组合	未提及样本量或具体的地理位置数据，可能影响模型的泛化能力	提高光伏发电的预测准确性	每日全球太阳辐射（DGSR）	机器学习	NA	人工神经网络（ANN）	RBFNN, LSTMNN, MNN, TM	时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
14519	2025-10-07	SIMVI disentangles intrinsic and spatial-induced cellular states in spatial omics data 2025-Mar-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58089-7 PMID:40148341	研究论文	提出一种名为SIMVI的无注释深度学习框架，用于解耦空间组学数据中的细胞内在变异性和空间诱导效应	通过变分推理方法严格区分细胞内在状态和空间诱导状态，实现单细胞分辨率下的空间效应估计	NA	开发能够准确解析空间组学数据中细胞状态的计算方法	空间组学数据中的细胞状态和细胞间相互作用	生物信息学	黑色素瘤	空间组学技术	变分自编码器	空间组学数据	多平台多组织数据集，包括新收集的CosMx黑色素瘤队列数据	深度学习框架	变分推理模型	NA	NA
14520	2025-10-07	Spike rate inference from mouse spinal cord calcium imaging data 2025-Mar-24, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience DOI:10.1523/JNEUROSCI.1187-24.2025 PMID:40127941	研究论文	本研究通过同时记录小鼠脊髓背角浅层谷氨酸能和GABA能体感神经元的钙成像和电生理数据，系统评估了两种尖峰频率推断算法在脊髓神经元中的性能	首次在脊髓神经元中获取地面真实数据，并验证了为皮层神经元设计的算法在脊髓中的可迁移性，同时通过重新训练进一步优化了算法性能	研究仅针对小鼠脊髓背角浅层的特定神经元类型，尚未扩展到其他中枢神经系统区域和神经元类型	开发适用于脊髓神经元的钙成像数据尖峰频率推断方法	小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能体感神经元	计算神经科学	NA	钙成像, 电生理记录	深度学习, 非负反卷积	钙成像信号, 电生理信号	小鼠脊髓神经元（两性小鼠）	CASCADE, OASIS	监督深度学习架构, 非负反卷积架构	推断准确性	NA