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
16141	2025-10-07	Specific glycomacropeptide detection via polyacrylamide gel electrophoresis with dual imaging and signal-fusion deep learning 2025-Feb-12, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143293 PMID:39986063	研究论文	开发了一种结合双成像和信号融合深度学习的SDS-PAGE方法，用于特异性检测牛奶样品中的糖巨肽	采用双成像（固有荧光成像和银染）产生互补检测信号，并结合信号融合深度学习模型提高定量分析性能	仅适用于具有独特固有荧光特性的蛋白质/肽的分析	开发特异性检测和定量分析糖巨肽的方法	牛奶样品中的糖巨肽和β-乳球蛋白	计算机视觉	NA	SDS-PAGE, 固有荧光成像, 银染	深度学习	图像	NA	NA	信号融合深度学习模型	分类准确率	NA
16142	2025-10-07	Advancing Privacy-Preserving Health Care Analytics and Implementation of the Personal Health Train: Federated Deep Learning Study 2025-Feb-06, JMIR AI DOI:10.2196/60847 PMID:39912580	研究论文	本研究提出并验证了一种名为个人健康列车(PHT)的联邦学习基础设施，用于在保护隐私的前提下实现跨机构的医疗数据分析	开发了包含安全聚合服务器的PHT联邦学习框架，能够在不可信环境中进行模型平均，防止数据泄露	仅进行了概念验证研究，需要进一步在实际临床环境中验证	开发保护隐私的联邦学习基础设施，促进医疗领域深度学习的广泛应用	肺癌患者的胸部CT图像中的肿瘤体积分割	数字病理	肺癌	联邦学习，深度学习	深度学习神经网络	CT医学影像	来自8个国家12家医院的跨机构数据	Vantage6	NA	NA	分布式计算基础设施
16143	2025-10-07	Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Feb-01, JAMA oncology IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamaoncol.2024.5356 PMID:39724105	研究论文	开发基于深度学习的免疫检查点抑制剂治疗反应预测模型，用于晚期非小细胞肺癌患者	首次利用全切片H&E染色图像开发深度学习模型预测NSCLC患者免疫治疗反应，并在多中心队列中验证其独立预测价值	回顾性研究设计，样本主要来自欧美中心，缺乏其他种族人群验证	开发并验证深度学习模型以预测晚期非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂的治疗反应	接受免疫检查点抑制剂单药治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	全切片H&E染色图像分析	深度学习	病理图像	958名患者（美国614名，欧盟344名），共295,581个图像块	NA	NA	AUC, 特异性, 风险比, 客观缓解率	NA
16144	2025-10-07	TimeFlies: an snRNA-seq aging clock for the fruit fly head sheds light on sex-biased aging 2025-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.25.625273 PMID:39896546	研究论文	开发了一种基于单细胞RNA测序的果蝇头部衰老时钟TimeFlies，用于研究性别差异对衰老的影响	首个基于全基因组基因表达谱的泛细胞类型单细胞转录组衰老时钟，能够识别新的生物标志物并揭示性别特异性衰老机制	研究仅限于果蝇头部组织，尚未在其他物种或组织中验证	开发单细胞转录组衰老时钟并研究衰老中的性别差异	果蝇头部细胞	生物信息学	衰老相关疾病	单细胞RNA测序	深度学习	基因表达数据	NA	NA	NA	生存概率	NA
16145	2025-10-07	Classification of Major Depressive Disorder Using Vertex-Wise Brain Sulcal Depth, Curvature, and Thickness with a Deep and a Shallow Learning Model 2025-Jan-24, ArXiv PMID:39975425	研究论文	本研究使用深度学习和浅层学习模型，基于顶点水平的脑沟深度、曲率和厚度特征对重度抑郁症进行分类	首次在ENIGMA-MDD大型多中心数据集上集成顶点水平的多种皮层形态特征，并比较DenseNet和SVM在MDD分类中的表现	两种分类器在未见过的站点上都表现出接近随机水平的性能，表明当前特征和分类器组合无法有效区分MDD患者和健康对照	开发基于脑形态学特征的MDD自动诊断方法	重度抑郁症患者和健康对照参与者	医学影像分析	重度抑郁症	神经影像分析	DenseNet, SVM	脑结构MRI影像	7,012名参与者（2,772名MDD患者，4,240名健康对照），来自30个站点	NA	DenseNet	平衡准确度	NA
16146	2025-10-07	"Sadness smile" curve: Processing emotional information from social network for evaluating thermal comfort perception 2025-Jan, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.104025 PMID:39689668	研究论文	通过分析社交媒体中的人脸表情数据评估热舒适感知，提出'悲伤微笑'曲线模型	首次提出'悲伤微笑'曲线概念，利用社交媒体人脸表情数据替代传统气象因素评估热舒适感知	数据来源局限于社交媒体，可能受拍摄环境和自愿者偏差影响	开发基于人脸表情分析的热舒适感知评估方法	来自49个城市82个公园的志愿者面部照片	计算机视觉	NA	深度学习面部表情分析	CNN	图像	8314张面部照片	NA	ResNet	R值	NA
16147	2025-10-07	TGF-Net: Transformer and gist CNN fusion network for multi-modal remote sensing image classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316900 PMID:39970154	研究论文	提出融合Transformer和Gist CNN的多模态遥感图像分类网络TGF-Net	结合Transformer和CNN优势，设计特征重建模块处理多模态数据冗余，分别针对高光谱图像和合成孔径雷达图像特性设计专用特征提取模块	仅在两个HSI和SAR数据集上验证，未涉及其他多模态遥感数据类型	解决多模态遥感数据分类挑战	地球表面材料的分类与识别	计算机视觉	NA	遥感成像技术	Transformer, CNN	多模态遥感图像（高光谱图像HSI，合成孔径雷达图像SAR）	两个包含HSI和SAR数据的数据集	NA	TGF-Net, 包含特征重建模块FRM、基于Transformer的光谱特征提取模块TSFEM、基于Gist的空间特征提取模块GSFEM	NA	NA
16148	2025-10-07	Coal and gas outburst prediction based on data augmentation and neuroevolution 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317461 PMID:39977390	研究论文	提出基于数据增强和神经进化算法的煤与瓦斯突出风险预测方法ANEAT	结合点对点强度变换的数据增强和神经进化算法，解决样本不平衡和多样性不足问题	NA	实现煤与瓦斯突出风险的高效准确预测	煤矿生产中的煤与瓦斯突出灾害	机器学习	NA	数据增强，特征重要性评分排序，稀疏主成分分析	进化神经网络	煤矿特征参数数据	NA	NA	ANEAT（基于增强神经进化的拓扑结构）	MAE, RMSE, EVAR	NA
16149	2025-10-07	A DEEP LEARNING FRAMEWORK TO CHARACTERIZE NOISY LABELS IN EPILEPTOGENIC ZONE LOCALIZATION USING FUNCTIONAL CONNECTIVITY 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635583 PMID:39464200	研究论文	开发了一个深度学习框架来表征癫痫灶定位中噪声标签的特性	提出了一个数学框架来表征噪声标签，并采用多任务深度学习同时识别噪声标签概率和每个ROI的定位预测	临床数据集中可靠的癫痫灶标签稀缺，且术后切除区域通常大于实际癫痫灶组织	改善药物难治性局灶性癫痫患者中癫痫灶的定位准确性	药物难治性局灶性癫痫患者	医学影像分析	癫痫	静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)	深度学习	功能磁共振成像数据	模拟数据集(来自人类连接组计划)和临床癫痫数据集	NA	多任务深度学习框架	定位性能	NA
16150	2025-10-07	High Resolution Multi-delay Arterial Spin Labeling with Transformer based Denoising for Pediatric Perfusion MRI 2024-Mar-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.03.04.24303727 PMID:38496517	研究论文	提出一种基于Transformer的高分辨率多延迟动脉自旋标记去噪方法，用于儿科灌注MRI成像	首次将Transformer深度学习模型应用于多延迟动脉自旋标记图像去噪，并采用k-space加权图像平均去噪图像作为训练参考	研究样本仅限于21名8-17岁正常发育儿童，未包含异常发育群体	开发有效的多延迟动脉自旋标记图像去噪方法，提高儿科灌注MRI的成像质量	儿科脑灌注成像，重点关注脑血流量和动脉通过时间的测量	医学影像处理	儿科神经发育疾病	多延迟动脉自旋标记，k-space加权图像平均	Transformer	MRI灌注图像	21名8-17岁正常发育儿童	NA	Transformer	信噪比，偏差，重测重复性	NA
16151	2025-10-07	Deep learning performance on MRI prostate gland segmentation: evaluation of two commercially available algorithms compared with an expert radiologist 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015002 PMID:38404754	研究论文	评估两种商业深度学习算法与放射科专家在前列腺MRI腺体分割任务中的性能对比	在真实临床多中心环境中验证商业AI算法性能，未进行内部训练直接测试	样本量相对有限（123例患者），仅评估两种商业算法	验证商业AI算法在前列腺MRI分割中的临床实用性	前列腺腺体	医学影像分析	前列腺癌	MRI	深度学习算法	MRI图像	123例患者，来自7家医院，8台扫描仪（1.5T和3T）	NA	NA	Dice相似系数	NA
16152	2025-10-07	QuantumNet: An enhanced diabetic retinopathy detection model using classical deep learning-quantum transfer learning 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103185 PMID:39981059	研究论文	提出一种结合经典深度学习与量子迁移学习的混合模型QuantumNet，用于增强糖尿病视网膜病变检测	首次将经典深度学习模型与量子变分分类器相结合，利用量子迁移学习提升医学图像诊断性能	仅使用单一数据集进行验证，未在不同医疗中心数据上进行外部验证	开发更准确高效的糖尿病视网膜病变检测方法	糖尿病视网膜病变患者	医学影像分析	糖尿病视网膜病变	量子迁移学习	CNN, ResNet50, MobileNetV2, 量子变分分类器	眼底图像	APTOS 2019盲症检测数据集	Google Cirq	CNN, ResNet50, MobileNetV2, 变分量子电路	准确率	Google Cirq量子计算平台
16153	2025-10-07	Principles of artificial intelligence in radiooncology 2025-Mar, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al] IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s00066-024-02272-0 PMID:39105746	综述	本文为放射肿瘤学领域提供了一份专门定制的深度学习原理综合指南	以易于理解的方式系统阐述与放射肿瘤学相关的深度学习技术原理，填补了该领域技术原理综述的空白	仅专注于深度学习领域，未涵盖人工智能的其他方法学	阐明深度学习在放射肿瘤学中的技术原理，弥合复杂技术概念与临床实践之间的差距	深度学习模型及其在放射肿瘤学中的应用	机器学习	NA	NA	MLP, CNN, RNN, Transformer, GAN, 扩散生成模型, 强化学习	NA	NA	NA	多层感知器, 卷积神经网络, 循环神经网络, 变换器, 生成对抗网络, 扩散生成模型	NA	NA
16154	2025-10-07	Deep learning for autosegmentation for radiotherapy treatment planning: State-of-the-art and novel perspectives 2025-Mar, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al] IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s00066-024-02262-2 PMID:39105745	综述	本文总结了人工智能在放射治疗计划中自动分割技术的最新进展和应用前景	整合数学肿瘤生长模型与AI肿瘤检测技术，提出一站式分割和放疗规划的前沿概念	临床实施中面临领域偏移等挑战	探索AI自动分割模型在放疗计划中的临床应用	危及器官、大体肿瘤体积和临床靶体积的勾画	医学影像分析	肿瘤放射治疗	深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	效率、一致性和时间节省	NA
16155	2025-10-07	Pressure-Enabled Drug Delivery Significantly Increases Intra-Arterial Delivery of Embolic Microspheres to Liver Tumors in a Porcine Model 2025-Mar, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.jvir.2024.11.014 PMID:39586533	研究论文	本研究验证了压力驱动药物递送技术相比传统方法能显著提高栓塞微球在猪肝肿瘤模型中的递送效率	首次在Oncopig猪模型中使用压力调节微导管装置进行压力驱动药物递送，证明其能显著提升微球在肝肿瘤中的渗透率	研究样本量较小（每组n=8），且仅在猪肝肿瘤模型中进行验证	比较压力驱动药物递送与传统微导管技术在肝肿瘤治疗中的微球递送效率	猪肝肿瘤模型（Oncopig模型）	医学影像分析	肝癌	肝动脉灌注、荧光标记、深度学习图像分析	深度学习算法	组织图像	16个猪肝肿瘤样本（传统组8个，PEDD组8个）	Visiopharm	NA	信号强度定量分析、肿瘤与正常组织比率	NA
16156	2025-10-07	Performance and efficiency of machine learning models in analyzing capillary serum protein electrophoresis 2025-Mar-01, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120165 PMID:39875052	研究论文	本研究开发了用于M蛋白分类和定位的人工智能诊断模型，评估了多种机器学习模型在毛细管血清蛋白电泳分析中的性能和效率	首次将U-Net与Transformer结合用于M蛋白分类和定位，并在大规模数据集上验证其性能达到专家水平	研究仅基于单一机构的数据集，需要进一步外部验证	开发自动化临床血清蛋白电泳工作流程的人工智能诊断模型	毛细管血清蛋白电泳数据中的M蛋白	机器学习	M蛋白相关疾病	血清蛋白电泳	XGBoost, U-Net, Transformer	电泳结果数据	85,026个SPEP结果用于训练验证，1,079个样本用于独立测试	NA	U-Net, Transformer	灵敏度, 阳性预测值, 特异性, 阴性预测值, F1分数, 准确率, AUC, Matthews相关系数, 交并比	NA
16157	2025-10-07	Computational advances in biosynthetic gene cluster discovery and prediction 2025 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108532 PMID:39924008	综述	本文全面介绍了生物合成基因簇发现与预测领域的计算技术进展，重点关注机器学习在BGC挖掘中的应用	系统总结了人工智能特别是深度学习算法在BGC挖掘中提升速度和精度的最新进展	NA	促进新型天然产物发现和药物开发	细菌、真菌及部分动植物中的生物合成基因簇	生物信息学	NA	基因组挖掘	机器学习,深度学习	基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
16158	2025-10-07	AI-based approach to dissect the variability of mouse stem cell-derived embryo models 2025-Feb-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56908-5 PMID:39971935	研究论文	本研究利用深度学习方法提高小鼠干细胞衍生胚胎模型的选择可重复性	首次将深度学习应用于干细胞衍生胚胎模型的发育轨迹预测和分类	模型在初始细胞接种阶段的准确率相对较低（65%）	提高干细胞衍生胚胎模型研究的标准化和可重复性	小鼠植入后干细胞衍生胚胎样结构（ETiX-胚胎）	计算机视觉	NA	活体成像	深度学习	图像	900个小鼠ETiX-胚胎	NA	NA	准确率	NA
16159	2025-10-07	An infrared dataset for partially occluded person detection in complex environment for search and rescue 2025-Feb-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04600-0 PMID:39971943	研究论文	本文提出了一个用于复杂环境中部分遮挡人员检测的红外热成像数据集POP	创建了首个针对部分遮挡人员检测的无人机红外热成像数据集，解决了现有非遮挡人体目标数据集在自动识别遮挡目标方面的不足	数据集主要针对室外环境，未涉及室内或其他特殊场景的遮挡情况	提升无人机在复杂搜索救援场景中对部分遮挡人员的检测能力	部分遮挡的人员目标	计算机视觉	NA	红外热成像	目标检测网络	红外热成像图像	8768张标注的热成像图像	NA	NA	平均精度, 响应时间	NA
16160	2025-10-07	LSTM and ResNet18 for optimized ambulance routing and traffic signal control in emergency situations 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89651-4 PMID:39971977	研究论文	提出一种基于人工智能的实时交通管理系统，通过优化救护车路线和交通信号控制来提升紧急医疗服务响应效率	结合LSTM和ResNet18的多模态数据融合方法，通过音频和视觉双重检测实现高精度救护车识别	未明确说明系统在实际复杂城市环境中的部署挑战和计算资源需求	减少紧急医疗服务响应时间，优化城市交通管理	救护车检测与交通信号控制系统	计算机视觉,自然语言处理	NA	MFCC特征提取,迁移学习	LSTM,CNN	音频,图像	NA	TensorFlow/PyTorch	ResNet18,LSTM	准确率,精确率,召回率,F1分数,混淆矩阵	树莓派