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
141	2025-05-07	Enhancing U-Net-based Pseudo-CT generation from MRI using CT-guided bone segmentation for radiation treatment planning in head & neck cancer patients 2025-Feb-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adb124 PMID:39898433	研究论文	本研究探讨了不同训练协议对提高头颈癌患者仅基于MRI的伪CT生成精度的影响，特别解决了区分骨骼与空气的挑战	通过结合水相、脂肪相和提取的骨骼图像，提高了伪CT中骨骼表示的准确性，增强了基于MRI的放射治疗计划的可行性	研究样本量较小，仅包括25名患者	提高头颈癌患者放射治疗计划中仅基于MRI的伪CT生成的精度	头颈癌患者	数字病理	头颈癌	Dixon梯度回波(GRE)技术	3D U-Net	MRI和CT图像	25名患者（20名用于训练和验证，5名用于测试）
142	2025-05-07	End-To-End Deep Learning Explains Antimicrobial Resistance in Peak-Picking-Free MALDI-MS Data 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05113 PMID:39893590	research paper	本文提出了一种端到端深度学习模型，用于利用原始MALDI-MS数据预测抗生素耐药性	跳过传统的峰提取步骤，直接使用原始数据预测耐药性，模型性能达到最先进水平	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	开发一种能够直接从MALDI-MS数据预测抗生素耐药性的方法	抗生素耐药性表型	machine learning	infectious disease	MALDI-MS	1D CNN	spectrometry data	NA
143	2025-05-07	Unraveling Human Hepatocellular Responses to PFAS and Aqueous Film-Forming Foams (AFFFs) for Molecular Hazard Prioritization and In Vivo Translation 2025-Feb-11, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c10595 PMID:39893674	research paper	研究人类肝细胞对PFAS和AFFFs的反应，以进行分子危害优先排序和体内转化	结合高通量转录组学、细胞形态图像深度学习和肝酶泄漏分析，预测PFAS诱导的肝损伤效力范围	研究仅基于体外人类肝细胞模型，未完全模拟体内复杂环境	理解PFAS/AFFFs的毒性潜力并识别更安全的替代品	人类肝细胞（HepaRG, 2D培养）和30种物质（包括AFFF、PFAS和临床药物）	分子毒理学	肝病	高通量转录组学、深度学习、肝酶泄漏分析	深度学习	转录组数据、图像数据	30种物质
144	2025-05-07	Deep learning-driven bacterial cytological profiling to determine antimicrobial mechanisms in Mycobacterium tuberculosis 2025-Feb-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2419813122 PMID:39913203	研究论文	本研究介绍了MycoBCP，一种基于卷积神经网络(CNN)的细菌细胞学分析(BCP)方法，用于确定结核分枝杆菌中抗菌药物的作用机制(MOA)	MycoBCP通过应用CNN克服了传统图像分析技术的挑战，无需精确细胞分割即可分析抗菌化合物的形态效应	转录和翻译抑制导致的相似形态需要进一步优化以更好地区分	加速确定结核病治疗药物的作用机制，推动结核病治疗进展	结核分枝杆菌及其对抗菌化合物的反应	数字病理学	结核病	细菌细胞学分析(BCP)	CNN	图像	多种抗菌化合物(具体数量未明确说明)
145	2025-05-07	Artificial intelligence links CT images to pathologic features and survival outcomes of renal masses 2025-Feb-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56784-z PMID:39915478	research paper	该研究利用深度学习模型通过术前多期CT图像预测肾脏肿块恶性和侵袭性的可能性	开发了两个多期卷积神经网络模型，用于预测肾脏肿块的恶性和侵袭性，性能超过资深放射科医生和放射组学模型	研究样本量有限，且仅基于CT图像，未整合其他临床数据	改善肾脏肿块的诊断，区分侵袭性和惰性癌症，以优化治疗方案	4557名患者的13261个术前CT扫描图像	digital pathology	renal cancer	computed tomography (CT)	CNN	image	4557名患者的13261个CT扫描图像
146	2025-05-07	Application of deep learning algorithm for judicious use of anti-VEGF in diabetic macular edema 2025-Feb-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87290-3 PMID:39915516	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习模型，用于预测糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗的反应	结合OCT图像和临床数据，采用CNN和MLP混合模型，提高了预测准确性	样本量相对较小(181例患者)，可能需要更大规模验证	优化糖尿病黄斑水肿患者的抗VEGF治疗策略	糖尿病黄斑水肿患者	数字病理学	糖尿病视网膜病变	OCT成像	Hybrid Deep Learning (CNN+MLP)	图像和表格数据	181名患者
147	2025-05-07	Unlocking precision medicine: clinical applications of integrating health records, genetics, and immunology through artificial intelligence 2025-Feb-07, Journal of biomedical science IF:9.0Q1 DOI:10.1186/s12929-024-01110-w PMID:39915780	综述	本文综述了人工智能在精准医学中整合健康记录、遗传学和免疫学数据的临床应用	通过AI整合多源数据，为自身免疫性风湿病患者提供个性化见解，优化治疗策略	数据质量、隐私保护和临床医生信任度等挑战需要解决	探索AI驱动的分析在精准医学中的临床应用	自身免疫性风湿病患者	精准医学	自身免疫性风湿病	机器学习和深度学习技术	机器学习模型和深度学习模型	健康记录、遗传学和免疫学数据	NA
148	2025-05-07	Prevention and management of degenerative lumbar spine disorders through artificial intelligence-based decision support systems: a systematic review 2025-Feb-07, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08356-x PMID:39915847	系统综述	本文系统综述了人工智能决策支持系统在腰椎退行性疾病引起的腰痛临床预防和管理中的应用	全面评估了AI决策支持系统在腰椎退行性疾病管理中的多种应用及其高准确率表现	纳入研究数量有限(25篇)，可能存在偏倚风险	评估AI决策支持系统在腰椎退行性疾病引起的腰痛预防和管理中的应用效果	腰椎退行性疾病引起的腰痛患者	数字病理学	腰椎退行性疾病	机器学习和深度学习算法	多种AI模型(文中未明确指定具体模型)	临床数据、人口统计学数据、心理社会数据和影像数据	25项符合条件的研究(未报告具体患者数量)
149	2025-05-07	Enhancing deep learning methods for brain metastasis detection through cross-technique annotations on SPACE MRI 2025-Feb-06, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00554-5 PMID:39913077	研究论文	通过SPACE MRI上的跨技术注释增强深度学习方法来检测脑转移瘤	利用SPACE序列的高质量注释（HAQ）提升深度学习模型在MPRAGE图像上检测脑转移瘤的性能	需要在前瞻性研究中进一步验证	提升脑转移瘤的检测和分割准确性	脑转移瘤患者	数字病理	脑转移瘤	SPACE MRI和MPRAGE MRI	深度学习	MRI图像	157名患者用于训练，660名患者用于测试
150	2025-05-07	Forecasting the Incidence of Mumps Based on the Baidu Index and Environmental Data in Yunnan, China: Deep Learning Model Study 2025-Feb-06, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/66072 PMID:39913179	research paper	利用百度指数和环境数据开发深度学习模型预测云南腮腺炎发病率	整合百度搜索指数和环境因素数据，开发基于LSTM的预测模型，用于腮腺炎发病率的早期预测	研究仅针对云南地区，模型在其他地区的适用性有待验证	改进腮腺炎爆发的预测方法，提升公共卫生监测能力	云南腮腺炎发病率数据、百度搜索指数和环境因素数据	machine learning	respiratory disease	time series analysis, Pearson correlation analysis, distributed nonlinear lag model (DNLM)	LSTM	time series data	2014年至2023年云南腮腺炎发病率数据
151	2025-05-07	WDRIV-Net: a weighted ensemble transfer learning to improve automatic type stratification of lumbar intervertebral disc bulge, prolapse, and herniation 2025-Feb-06, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01341-4 PMID:39915867	research paper	该研究提出了一种加权集成迁移学习框架WDRIV-Net，用于自动分类腰椎间盘突出、脱出和膨出的类型	通过集成四种预训练模型（Densenet169、ResNet101、InceptionV3和VGG19）并加权组合，显著提高了分类准确率	研究数据仅来自中国的多家临床医院，可能缺乏全球多样性	提高腰椎间盘退变类型的自动分类准确率，以辅助临床早期治疗选择	腰椎磁共振成像（MRI）图像	digital pathology	geriatric disease	MRI	CNN（Densenet169, ResNet101, InceptionV3, VGG19）	image	来自中国多家临床医院的腰椎MRI图像样本
152	2025-05-07	Detection of Alzheimer Disease in Neuroimages Using Vision Transformers: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Feb-05, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/62647 PMID:39908541	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了视觉变换器（ViTs）在神经影像中检测阿尔茨海默病的应用	首次系统评估了ViT模型在阿尔茨海默病神经影像诊断中的准确性和网络架构对性能的影响	仅纳入2020年至2024年的研究，可能遗漏早期重要文献	评估ViT模型在阿尔茨海默病神经影像诊断中的准确性和应用价值	阿尔茨海默病患者与健康对照组的神经影像数据	digital pathology	geriatric disease	磁共振成像和正电子发射断层扫描	ViT	image	11项研究（具体样本量未明确说明）
153	2025-05-07	PIPENN-EMB ensemble net and protein embeddings generalise protein interface prediction beyond homology 2025-Feb-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88445-y PMID:39910126	研究论文	本研究提出了一种名为PIPENN-EMB的深度学习模型，用于预测蛋白质相互作用界面，并展示了其在远程同源蛋白质上的泛化能力	利用ProtT5-XL蛋白质语言模型的嵌入特征，显著提高了蛋白质相互作用界面预测的准确性，并在远程同源蛋白质上表现出稳定的性能	未提及具体的数据集规模限制或模型计算资源需求	提高蛋白质相互作用界面预测的准确性和泛化能力	蛋白质相互作用界面	计算生物学	结核病	ProtT5-XL蛋白质语言模型	PIPENN-EMB	蛋白质序列数据	BIO_DL_TE测试集、ZK448数据集以及25种结核分枝杆菌抗性相关蛋白质
154	2025-05-07	Breast cancer classification based on hybrid CNN with LSTM model 2025-Feb-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88459-6 PMID:39910136	研究论文	提出了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，用于乳腺癌的二元分类	结合CNN和LSTM的优势，CNN用于提取乳腺X线摄影特征，LSTM用于捕捉序列依赖性和时间交互，从而提高分类准确性和鲁棒性	仅使用了Kaggle上的两个数据集进行验证，未在其他数据集上测试模型的泛化能力	提高乳腺癌的分类准确性和检测速度	乳腺癌的医学影像数据	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN-LSTM	图像	两个Kaggle数据集（具体样本数量未提及）
155	2025-05-07	CoTF-reg reveals cooperative transcription factors in oligodendrocyte gene regulation using single-cell multi-omics 2025-Feb-05, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-07570-6 PMID:39910206	research paper	该研究介绍了一个名为coTF-reg的分析框架，用于识别少突胶质细胞中协同转录因子对靶基因的共同调控	开发了coTF-reg框架，整合单细胞RNA-seq和ATAC-seq数据，利用深度学习模型预测靶基因表达，并通过Shapley交互分数揭示协同转录因子对的高交互作用	虽然模型在保留数据和额外数据集中表现出稳定和一致的性能，但可能仍需更多实验验证来确认所有协同转录因子对	探究少突胶质细胞中转录因子如何协同调控基因表达的机制	少突胶质细胞中的转录因子及其靶基因	生物信息学	NA	scRNA-seq, scATAC-seq, ChIP-seq	深度学习模型	单细胞多组学数据	NA
156	2025-05-07	Leveraging paired mammogram views with deep learning for comprehensive breast cancer detection 2025-Feb-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88907-3 PMID:39910228	研究论文	该研究提出了一种名为PMVnet的新型算法，通过整合成对全乳腺X光片的关联信息，提升乳腺癌病变检测的准确性	PMVnet算法首次将余弦相似度和挤压激励方法结合在U型架构中，利用成对乳腺X光片的关联信息，显著提高了检测性能	研究仅使用了1636张私有乳腺X光片，样本量相对有限	开发一种能够提高乳腺癌病变检测准确性的计算机辅助诊断工具	乳腺X光片中的病变检测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	PMVnet (基于U型架构)	医学影像(乳腺X光片)	1636张私有乳腺X光片
157	2025-05-07	Artificial intelligence-driven ensemble deep learning models for smart monitoring of indoor activities in IoT environment for people with disabilities 2025-Feb-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88450-1 PMID:39910242	研究论文	本文提出了一种基于元启发式优化的集成模型（MOEM-SMIADP），用于智能监测残疾人士的室内活动	结合了图卷积网络、LSTM-seq2seq和卷积自编码器的集成模型，并使用改进的coati优化算法进行超参数调优	未提及模型在真实环境中的泛化能力测试	通过物联网技术提升残疾人士的室内活动监测能力	残疾人士的室内活动	物联网与智能监测	残疾相关疾病	元启发式优化算法、深度学习集成方法	GCN、LSTM-seq2seq、卷积自编码器	传感器信号/视频帧数据	未明确说明样本数量
158	2025-05-07	Deep learning radiomics nomogram for preoperatively identifying moderate-to-severe chronic cholangitis in children with pancreaticobiliary maljunction: a multicenter study 2025-Feb-05, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01579-3 PMID:39910477	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习放射组学列线图（DLRN）的方法，用于术前识别胰腺胆管合流异常（PBM）儿童中重度慢性胆管炎	结合了手工放射组学特征和深度学习放射组学特征，通过多中心研究验证了DLRN在术前识别中重度慢性胆管炎中的优越性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅基于CT图像和临床特征	开发一种非侵入性工具，用于术前识别PBM儿童中重度慢性胆管炎，以指导治疗策略和手术计划	323名接受手术的PBM儿童患者	数字病理学	胰腺胆管合流异常	对比增强CT成像	ResNet50	图像	323名儿童患者（训练队列153名，内部验证队列67名，两个外部测试队列分别为58名和45名）
159	2025-05-07	Performance of artificial intelligence on cervical vertebral maturation assessment: a systematic review and meta-analysis 2025-Feb-05, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05482-9 PMID:39910512	meta-analysis	评估人工智能在颈椎成熟度评估中的表现，并与临床医生进行比较	首次通过系统综述和荟萃分析评估AI在颈椎成熟度评估中的整体表现	研究间存在方法学差异，部分研究存在偏倚风险	评估AI模型在颈椎成熟度评估中的诊断准确性	颈椎成熟度评估的放射影像	digital pathology	NA	machine learning, deep learning	NA	radiographs	25项研究纳入分析
160	2025-05-07	Development and Evaluation of a Deep Learning-Based Pulmonary Hypertension Screening Algorithm Using a Digital Stethoscope 2025-Feb-04, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.124.036882 PMID:39895552	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的肺动脉高压筛查算法，使用数字听诊器进行早期检测	利用数字听诊器和深度学习算法，提出了一种低成本、非侵入性且易于获取的肺动脉高压筛查工具	测试数据集的敏感性和特异性分别为0.71和0.73，仍有提升空间	开发一种易于获取的筛查工具，用于早期检测肺动脉高压，以改善预后和及时治疗	肺动脉高压患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	深度卷积网络	心音图（PCG）	约6000个带超声心动图估计肺动脉收缩压值的心音图记录，以及约169,000个无超声心动图的心音图记录，外加196名患者的测试数据集