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
16701	2025-10-07	Attribute-guided prototype network for few-shot molecular property prediction 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae394 PMID:39133096	研究论文	提出一种属性引导原型网络(APN)用于解决小样本分子性质预测的挑战	引入分子属性提取器提取多种指纹属性，并设计属性引导双通道注意力模块学习分子图与属性间的关系	NA	解决小样本分子性质预测问题，提升药物发现过程中的分子评估和筛选效率	分子性质预测中的小样本学习场景	机器学习	NA	分子指纹属性提取，自监督学习	原型网络	分子图数据，指纹属性数据	NA	NA	属性引导原型网络(APN)，属性引导双通道注意力模块	NA	NA
16702	2025-10-07	Predicting dynamic, motion-related changes in B0 field in the brain at a 7T MRI using a subject-specific fine-trained U-net 2024-May, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29980 PMID:38193276	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，通过头部位置变化预测7T MRI中大脑B0场的动态变化	使用针对特定受试者精细训练的3D U-net网络，仅需有限头部位置测量即可预测B0场变化，无需传统导航序列	需要外部跟踪硬件配合，且依赖于刚性运动假设	开发无需导航器的B0场动态变化预测方法，提高MRI数据质量	大脑B0场在头部运动时的动态变化	医学影像分析	NA	7T MRI，梯度回波序列	CNN	3D MRI图像，B0场图	NA	NA	3D U-net	定性比较，定量比较	NA
16703	2025-10-07	Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning 2024-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06887-8 PMID:38123686	研究论文	通过可解释深度学习发现新型抗生素结构类别	开发了基于可解释图算法的深度学习方法来识别与抗生素活性相关的化学亚结构，突破了传统黑箱模型的局限	仅测试了283种化合物的实验验证，样本规模相对有限	发现新型抗生素结构类别以应对抗生素耐药性危机	化学化合物及其对金黄色葡萄球菌的抗生素活性	机器学习	细菌感染	图神经网络，可解释图算法	图神经网络	化学结构数据	39,312个化合物的实验数据，12,076,365个化合物的预测数据	NA	图神经网络集成	抗生素活性预测准确率，细胞毒性预测准确率	NA
16704	2025-10-07	Deep IDA: a deep learning approach for integrative discriminant analysis of multi-omics data with feature ranking-an application to COVID-19 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae060 PMID:39027641	研究论文	提出一种用于多组学数据整合判别分析的深度学习方法Deep IDA，通过非线性变换实现最大关联和最大分离，并应用于COVID-19研究	开发了能够处理两个或更多数据视图复杂非线性关系的深度学习方法，并提出基于集成学习的特征排序方法以提高结果可解释性	未明确说明样本量的具体限制或模型在其他疾病数据集上的泛化能力	开发多组学数据整合分析方法以更好理解复杂疾病的病理生物学	COVID-19患者的多组学数据	机器学习	COVID-19	RNA测序，代谢组学，蛋白质组学	深度学习	多组学数据	两个大型真实世界数据集	PyTorch	Deep IDA	NA	NA
16705	2025-10-07	Automated recognition of emotional states of horses from facial expressions 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0302893 PMID:39008504	研究论文	本研究开发了首个基于马匹面部表情自动识别情绪状态的AI模型	首次将AI模型应用于马匹情绪状态识别，探索了深度学习和机器学习两种方法，并比较了视频输入与EquiFACS注释输入的差异	积极期待和挫折两种情绪状态难以区分，准确率仅为61%	开发自动识别马匹情绪状态的AI模型	马匹	计算机视觉	NA	EquiFACS注释	深度学习, 机器学习	视频, 注释数据	NA	NA	NA	准确率	NA
16706	2025-10-07	Late-Life High Blood Pressure and Enlarged Perivascular Spaces in the Putaminal Regions of Community-Dwelling Japanese Older Persons 2024-01, Journal of geriatric psychiatry and neurology IF:2.9Q2 DOI:10.1177/08919887231195235 PMID:37537887	研究论文	本研究探讨了日本社区老年人群晚期高血压与脑部豆状核区域血管周围间隙扩大的关联	首次在大型社区老年人群中系统分析血压水平与血管周围间隙体积的定量关系，并采用自主研发的深度学习软件进行精确测量	横断面研究设计无法确定因果关系，研究对象仅限于日本社区老年人群	确定血压与脑部血管周围间隙体积的关联并分析相关因素的交互作用	9296名65岁及以上社区居住的日本老年人	数字病理	老年疾病	脑磁共振成像	深度学习	医学影像	9296名社区老年受试者	自主研发软件	NA	协方差分析，多元回归分析，趋势P值	NA
16707	2025-10-07	A Deep Learning Approach to Improve Retinal Structural Predictions and Aid Glaucoma Neuroprotective Clinical Trial Design 2023 Mar-Apr, Ophthalmology. Glaucoma DOI:10.1016/j.ogla.2022.08.014 PMID:36038107	研究论文	开发深度学习回归方法预测青光眼患者视网膜结构厚度，以优化神经保护临床试验设计	首次利用深度学习模型预测视网膜GCIPL和RNFL厚度，并提出基于个体化半视网膜预测的临床试验样本量优化方法	研究为横断面设计，仅包含特定人群（非裔后裔青光眼患者）的数据	改进青光眼神经保护临床试验设计，通过预测视网膜结构厚度降低样本量需求	青光眼患者的视网膜GCIPL和RNFL厚度	医学影像分析	青光眼	光谱域OCT扫描	深度学习回归模型	视网膜OCT图像	1096只眼（550名患者）的3327对GCIPL/RNFL扫描数据	NA	NA	平均绝对误差, 皮尔逊相关系数平方	NA
16708	2025-02-12	Hematoxylin and Eosin-stained whole slide image dataset annotated for skin tissue segmentation 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111306 PMID:39925388	研究论文	本文发布了一个用于皮肤组织分割的Hematoxylin和Eosin染色全切片图像数据集，并验证了其有效性	发布了一个包含38张全切片图像及其掩码的数据集，涵盖了12个类别，包括组织、皮肤癌和皮肤层，并使用SegFormer模型验证了数据集的有效性	数据集规模相对较小，仅包含38张图像	通过发布和验证数据集，支持基于深度学习的皮肤疾病自动诊断系统的开发	皮肤组织	数字病理学	皮肤癌	Hematoxylin和Eosin染色	SegFormer	图像	38张全切片图像	NA	NA	NA	NA
16709	2025-10-07	Transformer-Based Multilabel Deep Learning Model Is Efficient for Detecting Ankle Lateral and Medial Ligament Injuries on Magnetic Resonance Imaging and Improving Clinicians' Diagnostic Accuracy for Rotational Chronic Ankle Instability 2025-Mar, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.05.027 PMID:38876447	研究论文	开发基于Transformer的多标签深度学习模型用于检测踝关节内外侧韧带损伤并辅助诊断慢性踝关节不稳	首次将Transformer架构应用于踝关节MRI多标签韧带损伤检测，相比传统CNN模型性能显著提升	回顾性研究设计，需进一步前瞻性验证	开发深度学习模型辅助慢性踝关节不稳的MRI诊断	踝关节MRI图像和慢性踝关节不稳患者	医学影像分析	踝关节损伤	磁共振成像	Transformer, CNN	医学图像	从3个医疗中心2016年4月至2022年3月期间收集的踝关节MRI数据	NA	AnkleNet, 4种CNN模型	AUC, 平衡准确率	NA
16710	2025-10-07	ChatGPT, Bard, and Bing Chat Are Large Language Processing Models That Answered Orthopaedic In-Training Examination Questions With Similar Accuracy to First-Year Orthopaedic Surgery Residents 2025-Mar, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.08.023 PMID:39209078	研究论文	评估ChatGPT、Bard和Bing Chat在骨科培训考试中的表现，并与骨科住院医师进行比较	首次系统比较三种大型语言处理模型在骨科专业考试中的表现，并与不同年级住院医师建立直接对比基准	模型无法处理图像相关题目，测试仅限于2021-2022年考题	评估AI模型在骨科诊断和治疗知识方面的准确性和临床适用性	ChatGPT(GPT-3.5)、Bard、Bing Chat三种AI模型和骨科住院医师	自然语言处理	骨科疾病	大型语言模型	GPT-3.5, Bard, Bing Chat	文本试题	420道骨科培训考试题目	NA	大型语言模型	准确率	NA
16711	2025-10-07	Distinguishing the activity of flexor digitorum brevis and soleus across standing postures with deep learning models 2025-Mar, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2024.12.014 PMID:39674063	研究论文	使用深度学习模型区分不同站立姿势下趾短屈肌和比目鱼肌的肌电活动	首次使用深度卷积神经网络分析趾短屈肌和比目鱼肌在不同站立姿势下的肌电活动特征差异	研究仅针对健康年轻男性，样本代表性有限	区分不同站立姿势下趾短屈肌和比目鱼肌的肌电活动特征	趾短屈肌和比目鱼肌的肌电信号	机器学习	NA	高密度表面肌电信号记录	CNN	肌电信号	健康年轻男性（具体数量未提及）	NA	深度卷积神经网络	分类准确率	NA
16712	2025-10-07	Editorial Commentary: Thoughtful Application of Artificial Intelligence Technique Improves Diagnostic Accuracy and Supportive Clinical Decision-Making 2025-Mar, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.12.009 PMID:39675394	评论	探讨人工智能技术在医学影像诊断中的合理应用及其对临床决策的支持作用	强调AI技术需要根据具体临床问题量身定制，提出分步整合和透明化应用的实施路径	未提供具体技术实现细节或临床验证数据	促进AI技术在骨科医学影像领域的合理应用和临床整合	骨科医学影像AI应用	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
16713	2025-10-07	Real-time assistance in suicide prevention helplines using a deep learning-based recommender system: A randomized controlled trial 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105760 PMID:39705915	研究论文	评估基于深度学习的AI辅助工具在自杀预防热线对话中为咨询师提供实时建议的有效性和可用性	首次在自杀预防热线中通过随机对照试验评估基于BERT句子嵌入的实时推荐系统	工具经常在不适当情境下使用，咨询师对AI辅助工具的使用熟练度不足或存在信任问题	评估AI辅助工具在自杀预防热线对话中的有效性和可用性	自杀预防热线咨询师和求助者之间的对话	自然语言处理	精神健康疾病	句子嵌入，余弦相似度	BERT	文本对话数据	48名咨询师（27名实验组，21名对照组），评估188个班次	NA	BERT	自我效能感，响应时间，使用频率，使用时长，可用信息比例	NA
16714	2025-10-07	Unsupervised tooth segmentation from three dimensional scans of the dental arch using domain adaptation of synthetic data 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105769 PMID:39721113	研究论文	本研究利用领域自适应技术从三维牙弓扫描中实现无监督牙齿分割	首次将领域自适应技术应用于牙齿分割任务，通过梯度反转层和孪生网络技术实现合成数据与真实数据的特征空间对齐	样本量较小（仅20个合成扫描和16个自然扫描），验证集仅包含4个未见过的自然扫描牙弓	开发无需人工标注的三维牙齿自动分割方法	人类牙弓的三维扫描数据	计算机视觉	NA	三维扫描技术	PointNet, PointNet++	三维点云数据	20个合成牙弓扫描和16个自然牙弓扫描用于训练，4个自然牙弓扫描用于验证	PyTorch或TensorFlow（基于梯度反转层的实现）	PointNet, PointNet++	平均交并比（mIoU）	NA
16715	2025-02-12	Applicability of the regression approach for histological multi-class grading in clear cell renal cell carcinoma 2025-Mar, Regenerative therapy IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.reth.2025.01.011 PMID:39925965	研究论文	本文探讨了回归方法在透明细胞肾细胞癌多类别分级中的适用性	首次广泛研究了回归方法在多类别癌分级中的应用，并证明其在透明细胞肾细胞癌四类分级中的有效性	研究仅基于16张全片图像和11,826个组织学图像块，样本量相对较小	评估回归方法在多类别癌分级中的适用性	透明细胞肾细胞癌的组织学图像	数字病理学	肾癌	深度学习	CNN（DenseNet-121和Inception-v3）	图像	16张全片图像和11,826个组织学图像块	NA	NA	NA	NA
16716	2025-10-07	Reducing reading time and assessing disease in capsule endoscopy videos: A deep learning approach 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105792 PMID:39817978	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断方法，用于加速胶囊内窥镜视频分析	使用预训练卷积神经网络自动识别异常帧，将胶囊内窥镜视频播放时间从58分钟缩短至10分钟，同时保留93.33%的异常病变	仅使用8个测试视频进行评估，样本量较小；涉及五种不同类型的胶囊内窥镜设备	开发能够加速胶囊内窥镜视频分析的计算机辅助诊断方法	胶囊内窥镜视频中的胃肠道异常病变	计算机视觉	胃肠道疾病	胶囊内窥镜检查	CNN	视频帧图像	8个胶囊内窥镜视频，包含多种异常病变	NA	预训练卷积神经网络	异常保留率	NA
16717	2025-02-12	Correction to "DL 101: Basic Introduction to Deep Learning With Its Application in Biomedical Related Fields" 2025-Feb-28, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.10349 PMID:39932330	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
16718	2025-02-12	Attention-Based Interpretable Multiscale Graph Neural Network for MOFs 2025-Feb-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01525 PMID:39841881	研究论文	本文提出了一种基于注意力的可解释多尺度图神经网络（MSAIGNN），用于金属有机框架（MOFs）的气体分离和存储性能预测	引入了多尺度晶体图的构建方法，通过基于不同距离范围内的原子间相互作用将晶体图分解为多个子图，并考虑了晶体的全局结构，提出了具有自注意力机制的图池化机制的MSAIGNN模型，该模型结合了三体键角信息，考虑了不同尺度的结构特征，并最小化了冗余相互作用的干扰	未明确提及具体局限性	研究目的是通过深度学习预测复杂多孔晶体结构（如MOFs）的性能	金属有机框架（MOFs）	机器学习	NA	图神经网络（GNNs）	MSAIGNN（多尺度原子相互作用图神经网络）	晶体图数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
16719	2025-02-12	QuanFormer: A Transformer-Based Precise Peak Detection and Quantification Tool in LC-MS-Based Metabolomics 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c04531 PMID:39868899	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer架构的深度学习工具QuanFormer，用于在基于液相色谱-质谱联用的代谢组学分析中精确检测和量化峰信号	QuanFormer结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和Transformer架构的全局计算能力，通过使用近20,000个标注的兴趣区域（ROIs）进行数据训练，实现了独特的预测，并在测试集上达到了96.5%的平均精度值	尽管QuanFormer在不重新训练的情况下能够区分真假峰的准确率超过90%，但其在更广泛数据集上的泛化能力仍需进一步验证	开发一种能够提高代谢组学分析中峰检测和量化准确性的工具	液相色谱-质谱联用（LC-MS）数据中的峰信号	机器学习	乳腺癌	液相色谱-质谱联用（LC-MS）	Transformer, CNN	质谱数据	近20,000个标注的兴趣区域（ROIs）	NA	NA	NA	NA
16720	2025-02-12	Carbon Dioxide Sensing Based on Off-Axis Integrated Cavity Absorption Spectroscopy Combined with the Informer and Multilayer Perceptron Models 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06057 PMID:39882837	研究论文	本文提出了一种基于离轴积分腔输出光谱（OA-ICOS）和深度学习模型的二氧化碳传感器，结合Informer和多层感知器（MLP）模型进行光谱数据处理和浓度预测	结合Informer模型进行光谱时间序列滤波，并使用MLP模型直接从滤波后的光谱数据中提取特征并预测二氧化碳浓度，显著提高了信噪比和检测精度	未提及具体的数据集规模或实验环境的多样性，可能影响模型的泛化能力	提高基于光谱的二氧化碳传感器的检测精度和信噪比	二氧化碳光谱数据	光谱学	NA	离轴积分腔输出光谱（OA-ICOS）	Informer, 多层感知器（MLP）	光谱时间序列数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA