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
1721	2025-04-21	Deep learning and genomic best linear unbiased prediction integration: An approach to identify potential nonlinear genetic relationships between traits 2025-Apr-17, Journal of dairy science IF:3.7Q2 DOI:10.3168/jds.2024-26057 PMID:40252763	研究论文	提出了一种结合深度学习和基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）的新方法DLGBLUP，用于识别性状间潜在的非线性遗传关系	首次将深度学习整合到基因组预测中，能够捕捉性状间的非线性遗传关系，而传统方法仅能处理线性关系	在实际奶牛种群数据中未观察到预测准确性的显著提升	改进多性状基因组预测方法，提高育种选择的遗传进展	法国荷斯坦奶牛群体的繁殖和生产性状	机器学习	NA	基因组预测（GP），深度学习（DL）	DLGBLUP（深度学习与GBLUP结合的混合模型）	基因组数据，表型数据	模拟数据和法国荷斯坦奶牛群体的实际数据
1722	2025-04-21	Fully Automated Online Adaptive Radiotherapy Decision Making for Cervical Cancer Using Artificial Intelligence 2025-Apr-17, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.04.012 PMID:40252932	研究论文	本研究探讨了人工智能在宫颈癌在线自适应放疗决策中的可行性	提出使用机器学习和深度学习模型自动识别需要自适应重新规划的治疗分次，减少主观评估的变异性	样本量相对较小（24名患者），且仅针对宫颈癌患者	开发AI辅助决策工具以优化宫颈癌在线自适应放疗流程	宫颈癌患者的放疗分次数据	数字病理	宫颈癌	FBCT成像	SVM, Siamese网络	医学影像（CT图像）和剂量数据	24名患者共671个放疗分次（训练集588个分次，测试集83个分次）
1723	2025-04-21	Joint identification of hydraulic conductivity and groundwater pollution sources using unscented Kalman smoother with multiple data assimilation and deep learning 2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118134 PMID:40187214	研究论文	本研究提出了一种结合无迹卡尔曼平滑器与多重数据同化（UKS-MDA）及深度信念神经网络（DBNN）的新方法，用于联合识别水力传导率和地下水污染源（GPSs）	创新点在于应用UKS-MDA方法提高识别性能，并利用DBNN作为替代模型以减少计算负担和精度损失	未明确提及具体限制，但可能包括方法在更复杂非线性系统中的适用性验证	提高地下水污染源识别的准确性和计算效率，为污染修复和风险预测提供技术支持	水力传导率和地下水污染源	环境工程与机器学习交叉领域	NA	无迹卡尔曼平滑器多重数据同化（UKS-MDA）、深度信念神经网络（DBNN）	DBNN、UKS-MDA、ES-MDA	模拟数据、浓度误差场景数据	未明确提及具体样本数量，但涉及不同浓度误差场景的对比实验
1724	2025-04-21	Assessing the ecotoxicological risk of nicosulfuron on maize using multi-source phenotype data and hyperspectral imaging 2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118176 PMID:40215693	研究论文	本研究探讨了使用多源表型数据和高光谱成像技术评估烟嘧磺隆对玉米的生态毒理风险	开发了ToxicNet和ToxicNet-MS模型，结合高光谱成像和深度学习技术，实现了对玉米除草剂毒性的早期非侵入性评估，准确率显著高于传统方法	研究仅针对烟嘧磺隆这一种除草剂和玉米作物，未涉及其他除草剂或作物	评估除草剂对玉米的生态毒理风险，开发早期非侵入性检测方法	玉米作物	农业技术	NA	高光谱成像，深度学习	ToxicNet, ToxicNet-MS, SVM, Random Forest, MLP, AlexNet	高光谱图像，SPAD值，水分含量	未明确说明样本数量
1725	2025-04-21	Accurate bladder cancer diagnosis using ensemble deep leaning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95002-0 PMID:40234491	研究论文	本文提出了一种名为集成深度学习（EDL）的新模型，用于准确诊断膀胱癌	提出了一种结合CNN、GAN和可解释深度学习（XDL）的集成模型，并采用新的投票机制整合结果	未提及具体样本量或外部验证结果	开发更准确、非侵入性的膀胱癌诊断方法	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	深度学习	CNN, GAN, XDL	医学影像	NA
1726	2025-04-21	Predicting axial load capacity in elliptical fiber reinforced polymer concrete steel double skin columns using machine learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97258-y PMID:40234698	研究论文	本研究探讨了人工智能技术在预测椭圆形纤维增强聚合物混凝土钢双皮管柱轴向承载能力中的应用	首次将多种机器学习和深度学习模型应用于预测椭圆形FRP-混凝土-钢双皮管柱的极限承载能力和应变，并开发了用户界面平台	由于混合椭圆形DSTCs的实验数据稀缺，研究依赖于有限元模型生成的数据	预测椭圆形纤维增强聚合物混凝土钢双皮管柱的轴向承载能力	空心和实心混合椭圆形FRP-混凝土-钢双皮管柱(DSTCs)	机器学习	NA	机器学习(ML)、深度学习(DL)、有限元分析(FE)	GEP、ANN、RF、ADB、XGBoost、DNN	数值数据	112个数据点
1727	2025-04-21	Deep learning-driven multi-class classification of brain strokes using computed tomography: A step towards enhanced diagnostic precision 2025-Apr-11, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112109 PMID:40252282	研究论文	开发并验证基于CT影像的深度学习模型，用于脑卒中的预测和分类，以提高诊断准确性并支持临床决策	使用Expanded ResNet101深度学习框架构建两步模型，实现脑卒中的多类分类，并在外部验证中展示高准确率	样本量有限（250名患者），且外部验证准确率存在差异（模型01为78.6%，模型02为60.2%）	提升脑卒中的诊断精度，支持临床决策	脑卒中患者的CT影像数据	数字病理	脑卒中	CT成像	Expanded ResNet101	图像	250名患者的8186张CT影像
1728	2025-04-21	PILOT: Deep Siamese network with hybrid attention improves prediction of mutation impact on protein stability 2025-Apr-08, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107476 PMID:40252373	研究论文	提出了一种名为PILOT的新型深度学习框架，用于改进突变对蛋白质稳定性影响的预测	采用带有混合注意力机制的Siamese网络，通过多注意力模块有效提取氨基酸、原子和蛋白质序列的表征，实现了结构信息在残基和原子层面的深度融合	NA	改进突变对蛋白质稳定性(ΔΔG)影响的预测，以促进蛋白质工程研究和疾病相关突变分子机制的理解	蛋白质突变对稳定性的影响	机器学习	NA	深度学习	Siamese网络	蛋白质序列和结构数据	NA
1729	2025-04-21	Development of a Deep Learning Tool to Support the Assessment of Thyroid Follicular Cell Hypertrophy in the Rat 2025-Apr, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233241309328 PMID:39825517	研究论文	开发了一种深度学习工具，用于支持评估大鼠甲状腺滤泡细胞肥大	使用U-Net卷积深度学习神经网络识别和描绘甲状腺组织中的单个滤泡，并通过经验模型优化生成甲状腺活动评分，优于传统的平均上皮面积方法	研究仅针对大鼠甲状腺组织，未涉及其他物种或更广泛的甲状腺疾病	开发一种定量评分工具，以支持病理学家评估低级别甲状腺滤泡肥大	大鼠甲状腺组织	数字病理学	甲状腺疾病	深度学习图像分析	U-Net CNN	图像	NA
1730	2025-04-21	Automatic mandibular third molar and mandibular canal relationship determination based on deep learning models for preoperative risk reduction 2025-Mar-25, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06285-6 PMID:40128451	研究论文	本研究探讨了基于深度学习模型利用锥形束计算机断层扫描图像对下颌第三磨牙与下颌管空间关系进行分类的应用	首次将多种先进的卷积神经网络（如MobileNet、Xception和DenseNet201）应用于下颌第三磨牙与下颌管关系的自动分类，并展示了高准确率	研究仅基于305例锥形束计算机断层扫描扫描数据，样本量相对较小	提高术前下颌第三磨牙与下颌管关系分类的准确性和一致性，减少手术风险	下颌第三磨牙与下颌管的空间关系	计算机视觉	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描	CNN（包括MobileNet、Xception和DenseNet201）	图像	305例锥形束计算机断层扫描扫描数据
1731	2025-04-21	TrimNN: Characterizing cellular community motifs for studying multicellular topological organization in complex tissues 2025-Jan-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5584635/v1 PMID:39877090	研究论文	介绍了一种名为TrimNN的图深度学习框架，用于识别和分析空间转录组学和蛋白质组学中的细胞群落模式	提出了一种自下而上的方法来估计保守细胞组织模式的普遍性，区别于传统的自上而下的分析方法	NA	研究复杂组织中多细胞拓扑组织的协调规则	空间转录组学和蛋白质组学数据中的细胞群落模式	数字病理学	NA	空间转录组学和蛋白质组学	图深度学习框架	空间组学数据	NA
1732	2025-04-21	Deep learning models for segmenting phonocardiogram signals: a comparative study 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320297 PMID:40228205	研究论文	本研究比较了不同深度学习模型在心音图（PCG）信号分割中的性能	首次对CirCor DigiScop数据集的分割过程进行研究，并比较了GRU、Bidirectional-GRU和BILSTM模型的性能	未提及模型在其他数据集上的泛化能力	比较不同深度学习模型在心音图信号分割中的性能	心音图（PCG）信号	机器学习	心血管疾病	数字滤波和经验模态分解	GRU, Bidirectional-GRU, BILSTM	信号数据	三个数据集：PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2016、MITHSDB、CirCor DigiScope Phonocardiogram
1733	2025-04-21	Multi-Source Data and Knowledge Fusion via Deep Learning for Dynamical Systems: Applications to Spatiotemporal Cardiac Modeling 2025, IISE transactions on healthcare systems engineering IF:1.5Q3 DOI:10.1080/24725579.2024.2398592 PMID:40248641	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多源数据和知识融合框架，应用于时空心脏建模	该框架不仅通过捕捉基于物理的信息流实现有效数据融合，还通过图拉普拉斯算子整合3D系统的几何信息，用于稳健的时空预测建模	NA	开发可靠的时空动态系统预测模型	心脏电动力学在健康和疾病状态下的建模	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习框架	多源感知数据	NA
1734	2025-04-21	Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records 2024-Aug, IJCAI : proceedings of the conference DOI:10.24963/ijcai.2024/914 PMID:40248670	综述	本文系统回顾了基于电子健康记录（EHR）数据的深度学习预测模型的最新进展	总结了深度学习在EHR数据预测建模中的多种应用视角，并提出了未来的研究方向	未提及具体模型的性能比较或实际应用中的具体限制	探讨如何利用EHR数据进行预测建模	电子健康记录（EHR）数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电子健康记录数据	NA
1735	2025-04-21	Automated Classification of Intravenous Contrast Enhancement Phase of CT Scans Using Residual Networks 2023-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2655263 PMID:40248190	研究论文	本研究利用残差网络（ResNet34）自动分类CT扫描的静脉对比增强阶段，以提高计算机辅助诊断的准确性	首次提出使用ResNet34自动分类多阶段CT扫描，准确率达到99%，优于VGG19和DenseNet121，且训练参数更少，推理时间更短	数据集仅包含395个弱标记的多阶段CT扫描，样本量相对较小	开发一种自动分类多阶段CT扫描的方法，以改进计算机辅助诊断的数据增强过程	多阶段CT扫描（非对比、动脉、门静脉、肾图和延迟对比阶段）	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet34, VGG19, DenseNet121	CT图像	395个多阶段CT扫描（316个训练，79个测试）
1736	2025-04-21	Secure deep learning for distributed data against malicious central server 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0272423 PMID:35913921	研究论文	提出了一种针对分布式训练器的安全深度学习系统，可检测中央参数服务器的恶意活动并支持垂直和水平神经网络训练	系统能够检测中央服务器的恶意活动，并支持垂直和水平两种神经网络训练方式	NA	开发一个安全的深度学习系统，以保护分布式训练器免受中央服务器的恶意活动影响	分布式训练器和中央参数服务器	机器学习	NA	深度学习	神经网络	医学图像（磁共振和X射线图像）	NA
1737	2025-04-20	Prior guided deep difference meta-learner for fast adaptation to stylized segmentation 2025-Jun-30, Machine learning: science and technology DOI:10.1088/2632-2153/adc970 PMID:40247921	研究论文	提出一种先验引导的深度差异元学习器（DDL），用于快速适应不同风格的解剖结构分割，以提高放疗治疗计划中分割的精确性	利用初始患者数据学习分割风格与解剖定义之间的一致差异，并将其应用于预训练模型，无需重新训练即可适应新风格	需要一定数量的初始患者数据来学习风格差异，且测试数据规模相对较小（30例）	提高放疗治疗计划中解剖结构分割的精确性和效率	前列腺临床靶区（CTV）、腮腺和直肠的轮廓	数字病理	前列腺癌	深度学习	Prior-guided deep difference meta-learner (DDL)	医学图像	440例患者用于模型开发，30例用于测试
1738	2025-04-20	Deep learning-based prediction of tumor aggressiveness in RCC using multiparametric MRI: a pilot study 2025-May, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-024-04300-5 PMID:39671158	研究论文	本研究利用多参数MRI和深度学习CNN模型，结合临床特征，预测肾细胞癌（RCC）的侵袭性	开发了一个CNN融合模型，结合多b值图像和临床特征，提高了RCC侵袭性的术前预测准确性	样本量较小（47例患者），且为试点研究，需要更大规模的验证	探索多参数MRI作为非侵入性方法预测肾细胞癌侵袭性的价值	47例经病理证实的肾细胞癌患者	数字病理	肾细胞癌	多参数MRI（包括ADC、IVIM、DKI等）	CNN融合模型	MRI图像和临床数据	47例患者（37名男性，10名女性，平均年龄56.17±1.70岁）
1739	2025-04-20	A novel clinical investigation using deep learning and human-in-the-loop approach in orbital volume measurement 2025-May, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.01.007 PMID:39875226	研究论文	本研究探讨了深度学习和人机交互方法在眼眶体积测量中的临床应用	采用人机交互方法构建AI训练数据集，并在临床中验证了AI辅助半自动分割的高效性和准确性	研究仅针对无眼眶创伤或先天性异常的患者，可能限制了结果的普适性	评估AI在眼眶区域分割中的准确性和时间效率	349名19岁及以上接受三维面部CT扫描的患者	数字病理	NA	3DCT扫描	深度学习	3DCT图像	349名患者（178名用于训练，171名用于验证）
1740	2025-04-20	Sleep Apnea Detection Using EEG: A Systematic Review of Datasets, Methods, Challenges, and Future Directions 2025-May, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-025-03691-5 PMID:39939549	系统综述	本文综述了过去十年关于使用EEG信号进行睡眠呼吸暂停检测和分类的研究，重点关注深度学习和机器学习技术	系统分析了EEG信号在睡眠呼吸暂停检测中的潜力，并总结了各种信号处理、特征提取和分类方法	仅涵盖了2010年至2024年的文献，可能遗漏了一些早期的重要研究	评估EEG信号在睡眠呼吸暂停检测中的应用潜力	EEG信号和睡眠呼吸暂停检测方法	生物医学信号处理	睡眠呼吸暂停	信号分解、特征提取、特征选择和分类方法	深度学习和机器学习	EEG信号	402篇论文筛选，63篇深入分析