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
16881	2025-10-07	Kenichi Harumi Plenary Address at Annual Meeting of the International Society of Computers in Electrocardiology: "What Should ECG Deep Learning Focus on? The diagnosis of acute coronary occlusion!" 2023 Jan-Feb, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2022.10.010 PMID:36436473	综述	本文探讨心电图深度学习应从STEMI范式转向OMI范式以识别急性冠状动脉闭塞	提出深度学习应聚焦于识别闭塞性心肌梗死而非传统STEMI标准，可能彻底改变患者护理	基于单一专家演讲观点，缺乏具体实验验证	推动心电图深度学习关注急性冠状动脉闭塞诊断	心电图数据和急性冠状动脉闭塞患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	NA	NA	神经网络	NA	NA
16882	2025-10-07	DL 101: Basic introduction to deep learning with its application in biomedical related fields 2022-11-20, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.9564 PMID:36041380	教程文章	本文提供深度学习的基础介绍及其在生物医学领域的应用	为生物医学领域研究者提供直观的前馈神经网络解释和超参数选择指导	仅提供基础入门内容，未涉及深度学习的完整能力探索	推广深度学习在生物医学领域的应用	深度学习基础理论和应用方法	机器学习	NA	深度学习	前馈神经网络(FNN)	NA	NA	NA	前馈神经网络	NA	NA
16883	2025-10-07	Enhanced clinical photoacoustic vascular imaging through a skin localization network and adaptive weighting 2025-Apr, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100690 PMID:39916976	研究论文	提出结合深度学习皮肤定位网络和自适应加权算法的框架，用于增强光声成像中深层血管的显示效果	首次将皮肤层分割网络与自适应衰减补偿算法相结合，显著提升了不同身体部位和肤色下深层血管的成像质量	NA	解决光声成像中皮肤信号干扰和组织衰减导致的深层血管可视化困难问题	人体深层血管结构	医学影像处理	血管疾病	光声断层扫描(PAT)	深度学习网络	光声图像	NA	NA	NA	血管占据度量, 信噪比(SNR)	NA
16884	2025-10-07	Deep Learning Assisted Classification of T1ρ-MR Based Intervertebral Disc Degeneration Phases 2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29499 PMID:39010746	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，能够从常规T1-MR图像中分类基于T1ρ-MR的椎间盘退变阶段	首次使用深度学习模型从常规T1-MR图像预测T1ρ-MR的椎间盘退变分期，克服了T1ρ-MR扫描时间长、费用高的限制	样本量较小（仅60名患者），研究为回顾性设计，证据等级为4级	开发深度学习模型实现基于常规T1-MR图像的椎间盘退变分期分类	60名腰痛或下肢神经根病患者，随机分为训练集（50人）和测试集（10人）	医学影像分析	椎间盘退变疾病	T1-MR, T2-MR, T1ρ-MR序列（自旋回波）	深度学习模型	MR图像	60名患者（男性35人，女性25人），随机分为训练集50人和测试集10人	NA	NA	AUC, F1-score, 准确率, 精确率, 召回率	NA
16885	2025-10-07	Research on Intelligent Monitoring and Concentration Prediction for Penicillin Fermentation Process 2025-Mar, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2 DOI:10.1002/bit.28903 PMID:39710987	研究论文	本研究利用PenSim仿真数据集，应用机器学习和深度学习技术预测青霉素发酵浓度	通过网格搜索系统优化多种预测模型的超参数，发现岭回归模型在青霉素浓度预测中表现最优	基于仿真数据集进行研究，未使用真实工业发酵数据	提高青霉素发酵过程的智能监控和浓度预测精度	青霉素发酵过程	机器学习	NA	机器学习，深度学习	岭回归	仿真数据	PenSim仿真数据集	NA	NA	均方误差，平均绝对误差	NA
16886	2025-10-07	MMPD-DTA: Integrating Multi-Modal Deep Learning with Pocket-Drug Graphs for Drug-Target Binding Affinity Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01528 PMID:39833138	研究论文	提出一种名为MMPD-DTA的多模态深度学习模型，通过整合靶点、口袋和药物的图结构与序列信息来预测药物-靶点结合亲和力	引入新型口袋-药物图(PD图)同时建模靶点内部、药物内部及靶点-药物间的原子相互作用，并整合多模态表示学习	未明确说明模型的计算复杂度或在大规模数据集上的可扩展性限制	改进药物-靶点结合亲和力预测的准确性和理解深度	药物分子、蛋白质靶点及其结合口袋	机器学习	NA	多模态深度学习	GraphSAGE, Transformer, 图同构网络, 多层感知机	图数据, 序列数据	三个真实世界测试集	NA	GraphSAGE, Transformer, 图同构网络, 多层感知机	NA	NA
16887	2025-10-07	Deciphering Protein Secondary Structures and Nucleic Acids in Cryo-EM Maps Using Deep Learning 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01971 PMID:39838545	研究论文	开发了一种基于深度学习的冷冻电镜密度图中蛋白质二级结构和核酸位置检测方法	提出首个能够同时检测蛋白质二级结构和核酸位置的深度学习模型EMInfo	主要针对中等分辨率图谱，在高分辨率图谱中性能表现未详细说明	解决冷冻电镜中等分辨率图谱中结构建模的困难	蛋白质二级结构和核酸在冷冻电镜密度图中的定位	计算机视觉	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度学习	冷冻电镜密度图	两个蛋白质-核酸复合物测试集，包含中等分辨率和高分辨率实验图谱	NA	NA	NA	NA
16888	2025-10-07	Deep Learning of CYP450 Binding of Small Molecules by Quantum Information 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01735 PMID:39869197	研究论文	本研究通过量子信息驱动的深度学习方法预测小分子与CYP450酶的结合特性	采用分子表面流形嵌入方法保留分子量子力学特性，结合DeepSets架构将电子属性嵌入深度学习模型	未明确说明模型在其他CYP450亚型上的泛化能力	改进药物-药物相互作用预测模型	小分子与细胞色素P450酶的结合特性	机器学习	NA	分子表面流形嵌入	DeepSets	量子化学数据	NA	NA	DeepSets	F1分数	NA
16889	2025-10-07	Transformer Decoder Learns from a Pretrained Protein Language Model to Generate Ligands with High Affinity 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02019 PMID:39871540	研究论文	提出了一种名为Prot2Drug的新型深度学习生成模型，能够利用预训练蛋白质语言模型生成与特定靶点高亲和力结合的小分子配体	结合预训练蛋白质语言模型和Transformer解码器，能够为配体信息有限或3D结构未知的蛋白质靶点设计有前景的配体	NA	加速药物发现过程，生成具有类药特征且能与特定蛋白质高亲和力结合的候选分子	蛋白质-配体相互作用	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习生成模型	Transformer	蛋白质序列, 分子结构	数千个蛋白质-配体相互作用	NA	Transformer解码器	理化性质预测, 亲和力预测	NA
16890	2025-10-07	DO-GMA: An End-to-End Drug-Target Interaction Identification Framework with a Depthwise Overparameterized Convolutional Network and the Gated Multihead Attention Mechanism 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02088 PMID:39874533	研究论文	提出一种名为DO-GMA的端到端药物-靶点相互作用识别框架，结合深度过参数化卷积网络和门控多头注意力机制	首次将深度过参数化卷积网络与共享学习查询和双线性模型连接的门控多头注意力机制相结合，从多角度学习药物特征表示	NA	识别潜在的药物-靶点相互作用，用于药物发现和再利用	药物-靶点对	生物信息学	NA	深度学习	CNN, GCN, 注意力机制, MLP	SMILES字符串, 氨基酸序列, 2D分子图	四个DTI数据集（DrugBank, BioSNAP, C.elegans, BindingDB）	NA	深度过参数化卷积神经网络, 图卷积网络, 门控多头注意力机制, 多层感知机	AUC, AUPR, 准确率, F1分数, MCC	NA
16891	2025-10-07	MutualDTA: An Interpretable Drug-Target Affinity Prediction Model Leveraging Pretrained Models and Mutual Attention 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01893 PMID:39878060	研究论文	提出一种名为MutualDTA的可解释深度学习模型，用于预测药物-靶点亲和力	利用预训练模型获取药物和靶点的准确表示，并通过互注意力模块实现模型可解释性	NA	提高药物-靶点亲和力预测的准确性和可解释性	药物分子和蛋白质靶点	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	分子结构和蛋白质序列数据	在两个基准数据集上进行测试	NA	MutualDTA, Mutual-Attention	与12个最先进模型比较的性能指标	NA
16892	2025-10-07	pLM4CPPs: Protein Language Model-Based Predictor for Cell Penetrating Peptides 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01338 PMID:39878455	研究论文	开发基于蛋白质语言模型的细胞穿透肽预测器pLM4CPPs	提出结合多种预训练蛋白质语言模型嵌入的新型深度学习架构，通过卷积神经网络实现细胞穿透肽的二元分类	NA	评估蛋白质语言模型在细胞穿透肽表征中的有效性，并开发可靠的CPP分类模型	细胞穿透肽(CPPs)	自然语言处理, 机器学习	NA	蛋白质语言模型	CNN	蛋白质序列	NA	NA	卷积神经网络	准确率, 马修斯相关系数, 灵敏度, 特异性	NA
16893	2025-02-11	AKIRA: Deep learning tool for image standardization, implant detection and arthritis grading to establish a radiographic registry in patients with anterior cruciate ligament injuries 2025-Feb-10, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12618 PMID:39925136	研究论文	本文提出了一种名为AKIRA的深度学习工具，用于图像标准化、植入物检测和关节炎分级，以建立前交叉韧带（ACL）损伤患者的放射影像登记系统	AKIRA结合了三种深度学习算法（EfficientNet、YOLO和Residual Network），能够自动分类和注释放射影像，显著提高了影像处理的效率和准确性	研究仅基于ACL损伤患者的放射影像，未涉及其他类型的膝关节损伤或疾病	开发大规模、标准化的放射影像登记系统，以增强个性化骨科治疗	前交叉韧带（ACL）损伤患者的膝关节放射影像	数字病理学	关节炎	深度学习	EfficientNet, YOLO, Residual Network	图像	20,836张膝关节放射影像，来自1,628名ACL损伤患者	NA	NA	NA	NA
16894	2025-10-07	Voice analysis and deep learning for detecting mental disorders in pregnant women: a cross-sectional study 2025-Feb-08, Discover mental health DOI:10.1007/s44192-025-00138-0 PMID:39920468	研究论文	本研究开发了一种基于语音分析和深度学习的模型，用于筛查孕妇心理健康障碍	首次将语音分析与深度学习结合应用于孕妇心理健康障碍筛查，提供了一种比传统量表更客观的筛查方法	样本量相对较小，特别是心理健康障碍组仅23人，可能影响模型泛化能力	开发基于语音分析的深度学习模型来筛查孕妇心理健康障碍	204名孕妇，其中172名参与最终分析	机器学习	心理健康障碍	语音分析	深度学习	音频	172名孕妇（149名无心理健康障碍，23名有心理健康障碍）	PyTorch	EfficientFormer V2-L	敏感度, 特异性, 精确率, 召回率, AUC	NA
16895	2025-10-07	A generative whole-brain segmentation model for positron emission tomography images 2025-Feb-08, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-025-00716-9 PMID:39920478	研究论文	提出一种用于脑部PET图像的生成式多目标分割模型，实现全脑自动精确分割	提出结合潜在映射模型和3D多目标分割的生成式方法，构建自定义交叉注意力模块融合功能与结构信息	未明确说明模型在低质量PET图像上的鲁棒性，样本量相对有限	开发自动准确的脑部PET图像全脑分割方法	脑部PET图像	医学影像分析	神经系统疾病	PET成像，MRI成像	生成模型，深度学习	3D医学图像	120名患者的真实脑部PET/MR图像	NA	3D多目标分割模型，交叉注意力模块	Dice相似系数，Jaccard指数，精确率，召回率	NA
16896	2025-10-07	Polarity-JaM: an image analysis toolbox for cell polarity, junction and morphology quantification 2025-Feb-08, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56643-x PMID:39922822	研究论文	开发了一个用于细胞极性、连接和形态定量分析的开源图像分析工具箱Polarity-JaM	提供可重现的探索性图像分析流程，整合单细胞分割、特征提取和统计分析功能，支持多种细胞类型和成像模式	未在多种细胞类型和疾病模型中广泛验证	开发可解释的图像数据分析工具以表征细胞极性特征	内皮细胞及其集体行为	数字病理	血管疾病	荧光显微镜成像	深度学习算法	荧光图像	NA	Napari	NA	NA	NA
16897	2025-10-07	Exploration of the optimal deep learning model for english-Japanese machine translation of medical device adverse event terminology 2025-Feb-08, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02912-0 PMID:39923074	研究论文	本研究探索了将国际医疗器械监管机构论坛不良事件术语从英语翻译成日语的最佳深度学习模型	首次系统比较了多种先进深度学习模型在医疗器械不良事件术语翻译任务中的表现	仅使用了50个随机抽取的句子进行测试，样本规模有限	为自动术语映射系统寻找最优的英日机器翻译模型	国际医疗器械监管机构论坛不良事件术语的英日翻译	自然语言处理	NA	机器翻译	Transformer	文本	50个句子	NA	mBART50, m2m-100, T5, GPT-3, ChatGPT, GPT-4	BLEU, CER, WER, METEOR, BERT score	NA
16898	2025-10-07	Modeling Boltzmann-weighted structural ensembles of proteins using artificial intelligence-based methods 2025-Feb-08, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103000 PMID:39923288	综述	本文综述了基于人工智能方法生成玻尔兹曼加权蛋白质结构集成的最新进展	整合AI与传统分子动力学技术及实验方法，推动结构集成采样的准确性和效率提升	NA	开发AI驱动方法用于生成蛋白质玻尔兹曼加权结构集成	蛋白质结构集成	结构生物学	NA	分子动力学，深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据	NA	NA	AlphaFold2	NA	NA
16899	2025-10-07	Single-shot super-resolved fringe projection profilometry (SSSR-FPP): 100,000 frames-per-second 3D imaging with deep learning 2025-Feb-07, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01721-w PMID:39915449	研究论文	提出一种基于深度学习的单次曝光超分辨条纹投影轮廓术，实现每秒10万帧的超高速3D成像	通过单对低信噪比条纹图案输入即可实现高分辨率相位解包裹，将3D成像速度提升至100kHz	依赖于特定训练的深度神经网络，可能受训练数据分布影响	开发超高速三维成像技术以捕捉瞬态动态过程	旋转涡轮叶片、爆炸积木、蒸汽机往复运动等瞬态场景	计算机视觉	NA	条纹投影轮廓术	深度神经网络	条纹图案图像	多个瞬态场景实验数据	NA	NA	成像速度、空间分辨率	NA
16900	2025-10-07	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	研究论文	本研究开发了基于CT图像的深度学习模型，用于预测肾脏肿瘤的恶性程度和侵袭性	首次使用深度学习模型从术前CT图像中非侵入性预测肾脏肿瘤的病理特征和生存结局，性能优于资深放射科医生和传统放射组学模型	研究样本量相对有限，模型性能仍需在更广泛人群中验证	改善肾脏肿瘤的诊断准确性，区分良恶性肿瘤和侵袭性肿瘤，为治疗决策提供依据	肾脏肿瘤患者	计算机视觉	肾脏肿瘤	计算机断层扫描(CT)	CNN	CT图像	4557名患者的13261个术前CT影像	NA	多相卷积神经网络	AUC	NA