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
1561	2025-04-09	Deep-learning enabled rapid and low-cost detection of microplastics in consumer products following on-site extraction and image processing 2025-Apr-04, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d4ra07991d PMID:40190644	研究论文	提出一种基于深度学习的低成本、快速检测消费品中微塑料的方法	使用低成本手机显微镜和YOLOv5深度学习模型实现微塑料的快速准确检测	仅测试了五种消费品类别，样本量相对有限	开发一种快速、准确且低成本的微塑料检测方法	盐、糖、茶包、牙膏和牙粉中的微塑料	计算机视觉	NA	密度分离技术、ATR-FTIR光谱、FE-SEM	YOLOv5	图像	2490张图像（来自五种不同产品类别）
1562	2025-04-09	Non-invasive quantification of pressure drops in stenotic intracranial vessels: using deep learning-enhanced 4D flow MRI to characterize the regional haemodynamics of the pulsing brain 2025-Apr-04, Interface focus IF:3.6Q1 DOI:10.1098/rsfs.2024.0040 PMID:40191027	研究论文	本研究探讨了使用深度学习增强的超分辨率4D流MRI结合物理信息虚拟功-能相对压力技术来量化狭窄颅内动脉压力下降的方法	采用深度学习增强的超分辨率4D流MRI技术，结合物理信息虚拟功-能相对压力技术，显著提高了颅内动脉狭窄区域压力变化的非侵入性量化准确性	研究首先在模拟颅内环境的脉动流实验中进行验证，然后才转移到患者队列中，可能限制了直接临床应用的广泛性	开发一种非侵入性方法来量化狭窄颅内动脉的压力下降，以评估功能性狭窄的严重程度	狭窄颅内动脉及其区域血流动力学	数字病理学	心血管疾病	深度学习增强的超分辨率4D流MRI	深度学习	MRI图像	一组颅内动脉粥样硬化疾病患者队列
1563	2025-04-09	Comprehensive analysis of human dendritic spine morphology and density 2025-Apr-01, Journal of neurophysiology IF:2.1Q3 DOI:10.1152/jn.00622.2024 PMID:40013734	研究论文	该研究通过深度学习模型和传统方法结合，对人类脑组织中的树突棘形态和密度进行了全面分析	首次使用人类脑组织进行树突棘的深入分析，并开发了一个深度学习模型来自动化树突棘的分割和三维重建	样本量相对较小（27名患者），且主要来自肿瘤或癫痫手术患者，可能影响结果的普遍性	理解人类树突棘的独特突触特性及其与神经和精神疾病的潜在联系	人类脑组织中的树突棘	神经科学	神经疾病	深度学习，三维重建	深度学习模型	图像	27名患者（8名女性，19名男性，年龄18-71岁）的脑组织样本
1564	2025-04-09	Applications of artificial intelligence in ultrasound imaging for carpal-tunnel syndrome diagnosis: a scoping review 2025-Apr, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-025-06497-1 PMID:40100390	综述	本文是一篇范围综述，分析了人工智能在超声成像中用于诊断腕管综合征的应用，探讨了AI在提高诊断准确性、效率和患者预后方面的潜力	综述了AI在腕管综合征超声诊断中的最新应用，包括自动化任务、提供客观测量和促进早期检测	数据集限制、超声成像的变异性以及伦理问题尚未完全解决	探索AI在提高腕管综合征超声诊断准确性、效率和患者预后方面的潜力	腕管综合征的超声成像	数字病理	腕管综合征	超声成像	CNN, 传统机器学习	图像	18篇研究论文
1565	2025-04-09	A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication 2025-Apr, Nature neuroscience IF:21.2Q1 DOI:10.1038/s41593-025-01905-6 PMID:40164740	research paper	该研究开发了一种流式脑到语音的神经假体，用于恢复瘫痪患者的自然语言交流	使用高密度表面记录和深度学习循环神经网络转换器模型，实现了个性化的在线大词汇量可理解流畅语音合成	研究仅涉及一名严重瘫痪和无言语能力的临床试验参与者，样本量较小	恢复瘫痪患者的自然语言交流能力	严重瘫痪和无言语能力的患者	神经工程	瘫痪	高密度表面记录、深度学习循环神经网络转换器模型	RNN-T	神经信号	1名临床试验参与者
1566	2025-04-07	Opening the deep learning box 2025-Apr, Nature neuroscience IF:21.2Q1 DOI:10.1038/s41593-025-01938-x PMID:40186074	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1567	2025-04-09	BRAFPred: A Novel Approach for Accurate Prediction of the B-Type Rapidly Accelerated Fibrosarcoma Inhibitor 2025-Apr-01, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10367 PMID:40191311	研究论文	本文提出了一种名为BRAFPred的新方法，用于准确预测B型快速加速纤维肉瘤抑制剂	采用堆叠集成学习框架，结合经典机器学习和深度学习技术，提高了预测BRAF抑制剂的准确性	未明确提及具体局限性	开发更准确的BRAF抑制剂预测方法	B型快速加速纤维肉瘤(BRAF)抑制剂	机器学习	癌症	堆叠集成学习、XGB、SVR、Chemprop、FG-BERT	随机森林回归模型	分子描述符和小分子序列特征	未明确提及具体样本数量
1568	2025-04-09	Transformer-based artificial intelligence on single-cell clinical data for homeostatic mechanism inference and rational biomarker discovery 2025-Mar-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.24.25324556 PMID:40196278	research paper	该研究开发了一种基于Transformer的人工智能流程，用于单细胞临床数据分析，以推断稳态机制并发现生物标志物	提出了一个通用的、可解释的AI流程，包括用于预测的MIST模型和用于可解释性的单细胞FastShap模型，能够解释70-82%的血细胞群体大小变化	研究仅针对血液细胞群体，未涉及其他组织或细胞类型	利用单细胞数据分析生物系统中的模式和机制，并发现潜在的临床相关生物标志物	循环红细胞（RBC）、白细胞（WBC）和血小板（PLT）的单细胞测量数据	machine learning	sepsis, heart disease, diabetes	single-cell measurement	Transformer (MIST), FastShap	single-cell clinical data	大量常规临床数据（具体数量未提及）
1569	2025-04-09	Interactions of flavonoid and coumarin derivative compounds with transforming growth factor-beta receptor 1 (TGF-βR1): integrating virtual screening, molecular dynamics, maximum common substructure, and ADMET approaches in the treatment of idiopathic pulmonary fibrosis 2025-Mar-24, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06338-3 PMID:40126695	研究论文	本研究通过计算生物学方法探索植物来源的黄酮和香豆素衍生物作为新型TGF-βR1抑制剂的潜力，用于治疗特发性肺纤维化	首次系统评估1206种黄酮和香豆素衍生物作为TGF-βR1抑制剂的潜力，并发现2',3',4'-三羟基黄酮和双香豆醇两种新型候选化合物	研究仅限于计算机模拟，需要进一步的体外结合实验和体内动物研究验证	开发治疗特发性肺纤维化的新型TGF-βR1抑制剂	1206种黄酮和香豆素衍生物化合物	计算药物发现	特发性肺纤维化	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟、MM/PBSA结合自由能计算、ADMET预测	分子对接(AutoDock Vina)、分子动力学模拟(GROMACS)	化合物结构数据、蛋白质晶体结构数据	1206种化合物经过筛选后对161种进行虚拟筛选，最终重点研究3种先导化合物
1570	2025-04-09	ViDDAR: Vision Language Model-Based Task-Detrimental Content Detection for Augmented Reality 2025-Mar-12, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549147 PMID:40072851	研究论文	本文提出了一种基于视觉语言模型的任务有害内容检测系统ViDDAR，用于增强现实环境中虚拟内容的监控与评估	ViDDAR是首个利用视觉语言模型（VLMs）检测增强现实环境中任务有害内容的系统，结合用户-边缘-云架构平衡性能与低延迟	检测信息操纵内容的延迟较高（9.62秒），可能影响实时性	解决增强现实中虚拟内容对任务性能的负面影响	增强现实环境中的虚拟内容（遮挡攻击和信息操纵攻击）	增强现实	NA	视觉语言模型（VLMs）、深度学习	VLM	图像、文本	自定义开源数据集（具体数量未说明）
1571	2025-04-09	Intelligent biofilm detection with ensemble of deep learning networks 2025-Mar-01, Medicina oral, patologia oral y cirugia bucal DOI:10.4317/medoral.26937 PMID:39954282	研究论文	本研究评估了使用U-Net神经网络集成策略自动检测牙菌斑的性能	采用集成策略的U-Net神经网络自动检测牙菌斑，无需使用显色剂	研究为回顾性探索性研究，可能存在数据偏差	评估自动检测牙菌斑的深度学习方法的性能	乳牙和恒牙的口内照片	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	U-Net	图像	两个数据集的口内图像（具体数量未提及）
1572	2025-04-09	Diagnostic accuracy of artificial intelligence in the detection of maxillary sinus pathology using computed tomography: A concise systematic review 2025-Mar, Imaging science in dentistry IF:1.7Q3 DOI:10.5624/isd.20240139 PMID:40191392	系统性综述	评估人工智能在利用CT/CBCT影像检测上颌窦病变中的表现和准确性	总结了多种深度学习模型在上颌窦病变检测中的应用及其性能	需要进一步提高准确性和一致性	评估人工智能在上颌窦病变检测中的诊断准确性	上颌窦病变	数字病理学	上颌窦炎	CT/CBCT成像	CNN, ResNet, DenseNet, YOLO, U-Net	影像	3,349名患者（7,358张影像）
1573	2025-04-09	Synthetic Diffusion Tensor Imaging Maps Generated by 2D and 3D Probabilistic Diffusion Models: Evaluation and Applications 2025-Feb-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.21.639511 PMID:40060678	research paper	评估和比较2D和3D概率扩散模型生成的合成扩散张量成像（DTI）图的质量及其在下游任务中的应用	首次评估和比较2D和3D DDPMs生成的合成DTI图的质量及其在下游任务中的表现，并展示3D合成优于2D切片生成	研究仅评估了MD图，未涵盖DTI所有参数；下游任务仅涉及性别分类和痴呆分类	解决DTI数据稀缺和隐私问题，并通过合成数据增强深度学习方法的训练数据	合成DTI MD图及其在性别分类和痴呆分类任务中的应用	digital pathology	dementia	denoising diffusion probabilistic models (DDPMs)	2D和3D CNNs	image	NA
1574	2025-04-09	CellSAM: A Foundation Model for Cell Segmentation 2025-Feb-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.17.567630 PMID:38045277	research paper	提出了一种名为CellSAM的通用细胞分割模型，能够跨多种细胞成像数据进行泛化	基于Segment Anything Model (SAM)开发了一种提示工程方法，用于掩模生成，并训练了一个名为CellFinder的对象检测器来自动检测细胞并提示SAM生成分割	未提及具体限制	开发一个能够跨多种细胞成像数据泛化的通用细胞分割模型	哺乳动物细胞、酵母和细菌的成像数据	digital pathology	NA	deep learning, prompt engineering	SAM, object detector (CellFinder)	image	多种成像模态下的哺乳动物细胞、酵母和细菌图像
1575	2025-04-09	Deep learning-based hyperspectral technique identifies metastatic lymph nodes in oral squamous cell carcinoma-A pilot study 2025-Feb, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15067 PMID:39005220	研究论文	本研究基于高光谱成像和深度学习技术，开发了一种用于检测口腔鳞状细胞癌转移淋巴结中癌细胞的系统	采用改进的ResUNet算法分析癌细胞与淋巴细胞以及肿瘤组织与正常组织之间的光谱曲线差异	研究样本量较小，仅为45例口腔鳞状细胞癌患者的转移淋巴结	建立一种高精度、高效率的病理诊断方法，用于识别口腔鳞状细胞癌转移淋巴结中的肿瘤组织	45例口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者的转移淋巴结连续切片	数字病理	口腔鳞状细胞癌	高光谱成像	改进的ResUNet	高光谱图像	45例OSCC患者的转移淋巴结
1576	2025-04-09	Optimising deep learning models for ophthalmological disorder classification 2025-01-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75867-3 PMID:39856068	研究论文	本文使用深度学习模型对眼科疾病进行分类，并比较了不同优化器的性能	采用基于迁移学习的CNN方法对眼科疾病进行多类多标签分类，并使用MobileNet模型和Adam优化器取得了最佳测试准确率	仅使用了ODIR数据库中的眼底图像，未涉及其他类型的数据或更大规模的数据集	优化深度学习模型以提高眼科疾病分类的准确性	眼科疾病（如高血压、青光眼和糖尿病视网膜病变）	计算机视觉	眼科疾病	眼底成像	CNN, MobileNet	图像	ODIR数据库中的患者左右眼眼底图像
1577	2025-04-09	Detection of cervical cell based on multi-scale spatial information 2025-01-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87165-7 PMID:39856153	research paper	提出了一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法，以提高宫颈癌筛查和诊断的效率	设计了多尺度空间信息增强模块（MSA）和通道注意力增强模块（CAE），有效捕获和整合不同尺度的空间信息，并动态优化关键特征	未提及方法在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	提高宫颈癌筛查和诊断的效率和准确性	宫颈细胞	digital pathology	cervical cancer	deep learning	Sparse R-CNN	image	CDetector数据集（具体样本数量未提及）
1578	2025-04-09	Real-time detection and monitoring of public littering behavior using deep learning for a sustainable environment 2025-01-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77118-x PMID:39848984	研究论文	利用深度学习技术实时检测和监控公共场所乱扔垃圾行为，以促进可持续环境发展	结合MoViNet视频分类模型和YOLOv8目标检测模型，通过面部识别和车牌检测识别乱扔垃圾的个体	乱扔垃圾检测数据难以获取，需通过模拟真实场景收集数据	开发一种实时监控系统以减少公共场所乱扔垃圾行为	车辆和行人的乱扔垃圾行为	计算机视觉	NA	深度学习	MoViNet, YOLOv8, LRCN, CNN-RNN	视频	模拟真实场景收集的数据集
1579	2025-04-09	Computational Stabilization of a Non-Heme Iron Enzyme Enables Efficient Evolution of New Function 2025-Jan-10, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202414705 PMID:39394803	research paper	本文展示了使用深度学习工具ProteinMPNN对Fe(II)/αKG超家族酶进行重新设计，以提高其稳定性、溶解性和表达，同时保留其天然活性和工业相关的非天然功能	利用深度学习工具ProteinMPNN进行酶设计，首次实现了对Fe(II)/αKG超家族酶的稳定化改造，并成功应用于定向进化，显著提高了非天然反应的催化效率	研究仅针对Fe(II)/αKG超家族酶，其通用性需要进一步验证	评估深度学习工具在酶工程工作流程中的有效性，开发新型生物催化剂	Fe(II)/αKG超家族酶	machine learning	NA	ProteinMPNN, directed evolution	deep learning	protein sequence and structure	多个Fe(II)/αKG酶变体
1580	2025-04-09	Integrated brain tumor segmentation and MGMT promoter methylation status classification from multimodal MRI data using deep learning 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251332018 PMID:40190333	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多模态MRI数据集成方法，用于脑肿瘤分割和MGMT启动子甲基化状态分类	提出了一种结合3D ResU-Net和3D ResNet10的两阶段深度学习流程，实现了非侵入性的MGMT启动子甲基化状态预测	仍处于研究阶段，需要未来研究和临床验证以探索其在真实临床环境中的适用性	开发非侵入性方法来支持神经肿瘤学家进行脑肿瘤诊断和治疗规划	胶质母细胞瘤(GBM)患者	数字病理	脑肿瘤	多模态MRI扫描	3D ResU-Net, 3D ResNet10	MRI图像	使用BraTS2021脑肿瘤分割数据集和MGMT启动子状态分类数据集