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
1621	2025-05-02	International Importation Risk Estimation of SARS-CoV-2 Omicron Variant with Incomplete Mobility Data 2023, Transboundary and emerging diseases IF:3.5Q1 DOI:10.1155/2023/5046932 PMID:40303718	research paper	开发了一个基于深度神经网络的模型，用于评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	利用不完全的人口流动数据，首次应用深度神经网络模型估计病毒输入风险	依赖不完全的人口流动数据，可能影响模型准确性	评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	Omicron BQ.1病毒及其传播风险	machine learning	COVID-19	deep neural networks	DNN	population mobility data	西非到其他非非洲国家的人口流动数据
1622	2025-05-02	Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach 2022-09-21, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.21.01229 PMID:35866648	研究论文	利用深度学习技术建立全髋关节置换术放射影像注册表的逐步方法	开发了自动化的深度学习流程，用于识别和标注髋关节和骨盆放射影像，并自动测量髋臼组件的倾斜度和版本	研究仅基于单一机构的数据，可能无法推广到其他机构或地区	建立自动化髋关节和骨盆放射影像注册表，用于患者护理、长期监测和大规模研究	全髋关节置换术患者的髋关节和骨盆放射影像	数字病理	骨科疾病	深度学习	EfficientNetB3, YOLOv5	影像	20,378名患者的846,988份髋关节和骨盆放射影像DICOM文件
1623	2025-05-02	Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images 2018-04-03, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2018.03.086 PMID:29617659	research paper	该研究利用深度学习技术对TCGA样本的H&E染色病理图像进行分析，绘制了13种TCGA肿瘤类型的肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）空间分布图	通过卷积神经网络对图像块进行分类，实现了TILs的计算染色，揭示了TIL模式的空间结构及其与总体生存率的相关性	研究仅基于TCGA数据库的样本，可能无法完全代表所有肿瘤类型	探索肿瘤浸润淋巴细胞的空间组织模式及其与肿瘤分子特征的关系	13种TCGA肿瘤类型的H&E染色病理图像	digital pathology	肿瘤（多种类型）	H&E染色	CNN	image	来自13种TCGA肿瘤类型的样本
1624	2025-05-01	PLPTP: A Motif-based Interpretable Deep Learning Framework Based on Protein Language Models for Peptide Toxicity Prediction 2025-Jun-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169115 PMID:40158838	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的肽毒性预测模型PLPTP，整合了ESM2、BiLSTM和DNN技术，并通过基序分析增强模型的可解释性	结合ESM2、BiLSTM和DNN的深度学习框架，引入基序分析提高模型可解释性，使用Focal Loss解决类别不平衡问题	未提及模型在跨物种或不同肽类上的泛化能力测试	提高肽毒性预测的准确性以促进更安全的肽类药物设计	肽序列及其毒性特征	生物信息学	NA	ESM2蛋白语言模型、BiLSTM、DNN	ESM2+BiLSTM+DNN混合模型	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本量
1625	2025-05-01	AI-Driven Microscopy: Cutting-Edge Approach for Breast Tissue Prognosis Using Microscopic Images 2025-May, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24788 PMID:39748498	研究论文	本文提出了一种基于AI驱动的显微镜技术，用于乳腺癌组织的预后预测，通过深度学习框架提高临床诊断的准确性和效率	结合了squeeze-and-excitation和dilated dense convolution blocks的深度学习框架，以及轻量级多尺度特征提取、动态区域注意力、子区域分类和区域正则化损失函数，显著提高了乳腺癌亚型分类的准确性	研究依赖于特定的显微镜图像数据集，可能在其他类型的数据或设备上表现不同	开发一种高效、精确的定量病理图像分析方法，以改善乳腺癌的临床诊断和预后预测	乳腺癌组织的显微镜图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DenseNet, VGGNet-19, ResNet152V2, EfficientNetV2-B1	图像	显微镜乳腺图像数据集，具体数量未提及
1626	2025-05-01	Highly-Efficient Differentiation of Reactive Lymphocytes in Peripheral Blood Using Multi-Object Detection Network With Large Kernels 2025-May, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24775 PMID:39760201	研究论文	提出了一种高效的多目标检测网络，用于外周血中反应性淋巴细胞的分化检测	引入了空间到深度卷积(SPD-Conv)、动态大核注意力机制(DLKA)和渐进特征金字塔网络(AFPN)，提升了模型对小而密集目标的检测能力和多尺度特征融合能力	未提及模型在临床实际应用中的验证情况	开发计算机辅助诊断系统，用于反应性淋巴细胞和其他白细胞的检测	外周血中的反应性淋巴细胞和其他白细胞	计算机视觉	病毒感染	深度学习	多目标检测网络	医学影像	NA
1627	2025-05-01	Enhancing panoramic dental imaging with AI-driven arch surface fitting: achieving improved clarity and accuracy through an optimal reconstruction zone 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf006 PMID:39832267	研究论文	本研究开发了一种基于AI的全自动方法，通过优化3D重建区域生成更清晰、对齐良好的全景牙科影像	采用3D U-Net深度学习模型生成牙弓曲面并调整全景视图，实现了关键牙科特征的高对比度和清晰度	未来研究需要验证该方法在不同牙科和颌面结构患者中的稳健性	开发自动化方法以生成更清晰、对齐良好的全景牙科影像	312名患者的锥形束CT（CBCT）扫描数据	数字病理	牙科疾病	锥形束CT（CBCT）扫描	3D U-Net	医学影像	312名患者（平均年龄40岁，范围10-78岁，41.3%男性，58.7%女性）
1628	2025-05-01	Deep learning-based segmentation of the mandibular canals in cone-beam CT reaches human-level performance 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae069 PMID:39932925	research paper	评估基于深度学习的下颌管分割技术在锥形束CT数据中的准确性和可靠性，为牙科种植治疗规划提供支持工具	提出的深度学习模型在下颌管分割任务中达到人类水平的表现，并可能减少神经血管并发症风险	样本量相对较小（90例CBCT扫描），且仅由两名经验丰富的牙科影像从业者进行定性评估	开发可靠且高效的牙科种植治疗规划支持工具	下颌管在锥形束CT（CBCT）中的分割	digital pathology	NA	锥形束CT（CBCT）	hierarchical convolutional neural network	image	90例CBCT扫描（69例训练，1例验证，20例测试）
1629	2025-05-01	Predicting and Explaining Cognitive Load, Attention, and Working Memory in Virtual Multitasking 2025-May, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549850 PMID:40063446	研究论文	本文利用深度学习模型预测和解释虚拟环境中多任务处理时的认知负荷、注意力及工作记忆，并通过SHAP分析识别关键特征	首次结合生理指标和眼动追踪数据，使用深度学习模型综合预测认知负荷、注意力及工作记忆，并应用SHAP分析解释模型决策	研究依赖于单一公开数据集VRWalking，未在其他数据集验证模型泛化能力	探索虚拟现实环境中用户认知状态的预测方法及其解释性	虚拟现实环境中的多任务处理者	虚拟现实	NA	眼动追踪、心率(HR)、皮肤电反应(GSR)	深度学习	生理信号、眼动数据	VRWalking公开数据集（具体样本量未说明）
1630	2025-04-04	scAtlasVAE: a deep learning framework for generating a human CD8+ T cell atlas 2025-May, Nature reviews. Cancer DOI:10.1038/s41568-025-00811-0 PMID:40175619	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1631	2025-05-01	Analyzing resuscitation conference content through the lens of the chain of survival 2025-May, Resuscitation plus IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.resplu.2025.100951 PMID:40297165	研究论文	通过生存链框架分析复苏会议的内容	首次使用生存链框架对复苏会议摘要进行系统分析，并考察了人工智能和机器学习在数据分析中的应用	仅分析了两大会议的数据，可能无法代表所有复苏科学会议的情况	了解复苏科学会议中讨论的主题分布及其与生存链框架的对应关系	复苏会议摘要	医学信息学	心血管疾病	机器学习	NA	文本	Resuscitation 2024的54篇摘要和Resuscitation Science Symposium 2024的47篇摘要
1632	2025-05-01	Predicting Mortality with Deep Learning: Are Metrics Alone Enough? 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.250224 PMID:40304577	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1633	2025-05-01	Enhanced heart disease risk prediction using adaptive botox optimization based deep long-term recurrent convolutional network 2025-Apr-30, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251333750 PMID:40302494	研究论文	该研究提出了一种结合先进数据预处理、特征选择和深度学习技术的方法，用于基于物联网传感器数据的心脏病分类	采用改进的二进制量子鸟类导航优化算法(IBQANO)进行特征选择，并使用自适应肉毒杆菌优化算法(ABOA)微调的深度长期递归卷积网络(DLRCN)进行分类	NA	开发一种可靠且准确的心脏病预测方法，用于远程医疗监测	心脏病患者数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	DLRCN	传感器数据	匈牙利、UCI和克利夫兰心脏病数据集
1634	2025-05-01	Deep learning-based decision support system for cervical cancer identification in liquid-based cytology pap smears 2025-Apr-30, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251330081 PMID:40302490	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的决策支持系统，用于在液基细胞学巴氏涂片中识别宫颈癌	结合稀疏自动编码器和Binary Harris Hawk元启发式优化算法的新型混合特征降维和优化模块，以及使用三个预训练的CNN提取补充特征集	未提及具体样本量或外部验证结果	开发高效的计算机辅助诊断系统以改善宫颈癌早期检测	液基细胞学巴氏涂片图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习	稀疏自动编码器、CNN、K最近邻	图像	NA
1635	2025-05-01	Engaging the Community: CASP Special Interest Groups 2025-Apr-30, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26833 PMID:40304050	评论	本文介绍了CASP特别兴趣小组（SIGs）的成立及其在促进跨学科对话和合作中的作用	通过建立特别兴趣小组和在线研讨会系列，促进了CASP社区成员之间的持续对话和跨学科合作	未提及具体的预测算法或技术的改进细节	促进CASP社区成员之间的持续对话和跨学科合作	CASP社区成员，包括深度学习专家和NMR专家等	生物分子结构预测	NA	NA	NA	NA	NA
1636	2025-05-01	AI-Assisted Glucocorticoid Treatment Response Prediction of Active Ulcerative Active Patients 2025-Apr-30, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.16961 PMID:40304464	研究论文	使用深度学习模型预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应	开发并验证了一种基于全切片图像和临床数据的深度学习模型（UCG-SwinT），用于预测糖皮质激素诱导治疗的反应	样本量相对较小，仅来自中国的两个医疗中心	预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应，以实现更精确的治疗管理	212名溃疡性结肠炎患者的485张肠道组织学全切片图像	数字病理学	溃疡性结肠炎	深度学习	UCG-SwinT	图像和临床数据	212名患者的485张全切片图像
1637	2025-05-01	Automated Operative Phase and Step Recognition in Vestibular Schwannoma Surgery: Development and Preclinical Evaluation of a Deep Learning Neural Network (IDEAL Stage 0) 2025-Apr-30, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003466 PMID:40304484	research paper	开发并评估了一种深度学习神经网络，用于自动识别前庭神经鞘瘤手术中的操作阶段和步骤	首次将机器学习应用于长时间（中位数超过5小时）、数据量大的手术视频分析，特别是在前庭神经鞘瘤切除术中	在个别步骤分类上仍有改进空间，且样本量较小	开发并评估一种能够自动识别手术工作流程的机器学习模型，用于前庭神经鞘瘤切除术	21例显微镜下经乙状窦后入路前庭神经鞘瘤切除术的手术视频	digital pathology	vestibular schwannoma	deep learning	CNN and RNN	video	21例手术视频
1638	2025-05-01	Functional blepharoptosis screening with generative augmented deep learning from external ocular photography 2025-Apr-30, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2497460 PMID:40304715	research paper	开发并验证了一种深度学习模型，用于从外部眼部照片中检测功能性上睑下垂，并量化了使用合成图像增强训练数据对模型性能的影响	利用生成对抗网络（StyleGAN）生成的合成数据增强训练集，提高了模型检测功能性上睑下垂的性能	样本量相对较小，且仅来自单一的三级眼整形诊所，可能影响模型的泛化能力	开发一种能够从外部眼部照片中高置信度检测功能性上睑下垂的深度学习模型	771只眼睛的外部眼部照片，包括639例临床诊断为功能性上睑下垂和132例无此症状的患者	computer vision	geriatric disease	deep learning, StyleGAN	CNN, GAN	image	771只眼睛（539训练，76验证，156测试），并额外使用2000张合成图像增强训练集
1639	2025-05-01	Computer-aided diagnosis tool utilizing a deep learning model for preoperative T-staging of rectal cancer based on three-dimensional endorectal ultrasound 2025-Apr-30, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04966-0 PMID:40304753	research paper	开发了一种基于深度学习模型的计算机辅助诊断工具，用于直肠癌术前T分期	利用三维直肠内超声（3D-ERUS）图像，开发了一种新的深度学习模型辅助诊断工具，提高了直肠癌T分期的准确性和一致性	研究为回顾性分析，样本量相对较小（216例患者）	提高直肠癌术前T分期的准确性和一致性	216例直肠癌患者	digital pathology	rectal cancer	3D-ERUS	deep learning model	image	216例直肠癌患者（训练队列156例，测试队列60例）
1640	2025-05-01	Association between the retinal age gap and systemic diseases in the Japanese population: the Nagahama study 2025-Apr-30, Japanese journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10384-025-01205-3 PMID:40304887	研究论文	研究视网膜年龄差距（深度学习预测的视网膜年龄与实际年龄的差异）作为日本人群系统性健康潜在生物标志物的关联	首次利用深度学习模型预测视网膜年龄，并探讨其与系统性疾病的关联	纵向分析未发现基线视网膜年龄差距与疾病发病的显著关联	探讨视网膜年龄差距作为系统性健康生物标志物的潜力	日本人群	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	调优队列2,261人，分析队列6,070人