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
161	2025-05-03	HistoColAi: An open-source web platform for collaborative digital histology image annotation with AI-driven predictive integration 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108577 PMID:39813900	research paper	介绍了一个开源网络平台HistoColAi，用于协作数字组织学图像标注，并整合AI驱动的预测功能	开发了一个直观的开源网络应用，整合AI预测功能，使不熟悉复杂深度学习模型的病理学家也能使用	主要适用于TIFF格式的Whole Slide Imaging (WSI)，可能对其他格式的支持有限	解决数字病理学中缺乏直观、开源的数据标注工具的问题	数字组织学图像，特别是Whole Slide Imaging (WSI)	digital pathology	spindle cell skin neoplasm	deep learning-based methods	NA	image	NA
162	2025-05-03	Targeting protein-ligand neosurfaces with a generalizable deep learning tool 2025-Mar, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08435-4 PMID:39814890	研究论文	本文提出了一种基于几何深度学习的计算策略，用于设计靶向蛋白质-配体复合物新表面的蛋白质	利用学习到的分子表面表示，将仅针对蛋白质训练的表面指纹应用于小分子诱导的新表面，展示了在其他深度学习方法中不常见的泛化能力	NA	开发计算工具以设计新的化学诱导蛋白质相互作用	蛋白质-配体复合物（Bcl2-venetoclax、DB3-progesterone和PDF1-actinonin）	机器学习	NA	几何深度学习	深度学习	分子表面表示	三个药物结合的蛋白质复合物
163	2025-05-03	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	本文探讨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	使用预训练的卷积神经网络(CNN)对胶囊内窥镜视频进行异常帧筛选，显著缩短视频观看时间同时保留93.33%的异常	仅在8个测试视频上进行评估，样本量较小	加速胶囊内窥镜视频分析过程	胶囊内窥镜视频	计算机视觉	胃肠疾病	深度学习	CNN	视频	8个胶囊内窥镜视频(使用5种不同类型胶囊内窥镜拍摄)
164	2025-05-03	GestaltGAN: synthetic photorealistic portraits of individuals with rare genetic disorders 2025-Mar, European journal of human genetics : EJHG IF:3.7Q2 DOI:10.1038/s41431-025-01787-z PMID:39815041	研究论文	使用改进的StyleGAN架构生成罕见遗传疾病患者的合成逼真肖像	提出GestaltGAN模型，能够生成保留疾病特征同时保护患者隐私的合成肖像，并开发了一种生成清晰详细平均患者肖像的技术	仅针对GestaltMatcher数据库中20种最常见疾病进行训练，样本覆盖范围有限	探索生成神经网络在合成罕见疾病准确肖像方面的应用	罕见遗传疾病患者的面部特征	计算机视觉	遗传疾病	StyleGAN架构改进、REAL-ESRGAN超分辨率技术	GAN	图像	GestaltMatcher数据库中20种最常见疾病的患者肖像数据，外加63名人类专家验证
165	2025-05-03	Artificial intelligence-based biomarkers for treatment decisions in oncology 2025-Mar, Trends in cancer IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.trecan.2024.12.001 PMID:39814650	review	本文综述了人工智能在肿瘤治疗决策中的应用，特别是通过深度学习和大型语言模型提供成本效益高的生物标志物	提出了基于人工智能的生物标志物，用于支持癌症治疗决策，包括深度学习和大型语言模型的应用	讨论了这些技术的当前局限性，并提出了在常规临床实践中采用的下一步步骤	探索人工智能在肿瘤治疗决策中的应用，以减少社会经济差异并提高治疗的可及性	实体肿瘤的治疗决策	digital pathology	solid tumors	deep learning, large language models	DL, LLMs	medical imaging, electronic health records	NA
166	2025-05-03	Deep Learning Radiopathomics Models Based on Contrast-enhanced MRI and Pathologic Imaging for Predicting Vessels Encapsulating Tumor Clusters and Prognosis in Hepatocellular Carcinoma 2025-Mar, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240213 PMID:40084948	research paper	开发基于增强MRI和病理成像的深度学习放射病理组学模型，用于预测肝细胞癌中的血管包裹肿瘤簇(VETC)和生存预后	结合深度学习放射组学和病理组学方法预测VETC模式，并构建预测早期复发和无进展生存期的放射病理组学列线图模型	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且样本量相对有限	预测肝细胞癌中的VETC模式和患者预后	578例肝细胞癌患者	digital pathology	hepatocellular carcinoma	gadoxetic acid-enhanced MRI	Swin Transformer	MRI图像和病理图像	578例患者(训练集317例，内部测试集137例，外部测试集124例)
167	2025-05-03	Enhancing plant morphological trait identification in herbarium collections through deep learning-based segmentation 2025 Mar-Apr, Applications in plant sciences IF:2.7Q2 DOI:10.1002/aps3.70000 PMID:40308899	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的植物标本图像分割方法，用于去除非植物背景并提升植物形态特征识别的分类性能	提出了一种新颖的深度学习分割方法，用于植物标本图像中非植物背景的去除，显著减少了训练数据准备的所需人工工作量	NA	提升植物标本数字化收藏中植物形态特征识别的准确性	植物标本数字化扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
168	2025-05-03	Multigas Identification by Temperature-Modulated Operation of a Single Anodic Aluminum Oxide Gas Sensor Platform and Deep Learning Algorithm 2025-Feb-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c02715 PMID:39831774	研究论文	本研究通过温度调制操作和深度学习算法，提高了单一半导体金属氧化物气体传感器的选择性，实现了对多种气体的高精度分类和浓度估计	结合温度调制操作和CNN算法，显著提高了气体传感器的选择性和分类准确率	仅测试了四种气体（丙酮、氨、乙醇和二氧化氮），未验证对其他气体的适用性	解决半导体金属氧化物气体传感器的选择性限制问题	半导体金属氧化物气体传感器及其对丙酮、氨、乙醇和二氧化氮的检测	传感器技术	NA	温度调制操作、CNN	CNN	气体响应数据	四种气体（丙酮、氨、乙醇和二氧化氮）的测试数据
169	2025-05-03	Deep learning-based defect detection in film-coated tablets using a convolutional neural network 2025-Feb-25, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125220 PMID:39832574	研究论文	提出了一种基于深度学习的卷积神经网络方法，用于薄膜包衣片剂的缺陷检测	利用机器学习和图像分析技术，提出了一种标准化、客观且高效的缺陷检测方法，显著优于传统的基于静态规则的方法	研究中仅使用了手动诱导的缺陷样本，可能无法覆盖所有实际生产中的缺陷类型	开发一种高效、客观的薄膜包衣片剂缺陷检测方法，以提高药品生产质量	红色-橙色薄膜包衣安慰剂片剂	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	25,200张片剂图像
170	2025-05-03	Social associations across species during nocturnal bird migration 2025-Feb-24, Current biology : CB IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.cub.2024.12.033 PMID:39818216	研究论文	本研究探讨了夜行性候鸟迁徙过程中跨物种的社会信息交流及其对飞行行为的影响	首次提供了夜行性候鸟迁徙过程中跨物种社会关联的定量证据	社会关联对迁徙决策的具体影响机制尚不明确	探索候鸟迁徙过程中的跨物种社会信息交流	27种北美陆鸟的夜行性迁徙行为	生态学	NA	深度学习	NA	音频数据	超过18,000小时的夜间鸟类迁徙录音和175,000多个飞行中的鸣叫
171	2025-05-03	Multi-label segmentation of carpal bones in MRI using expansion transfer learning 2025-Feb-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adabae PMID:39823747	research paper	开发一种基于深度学习的多标签分割方法，用于MRI中八块腕骨的精确分割，以支持治疗计划和手腕动态分析	首次提出基于CNN的MRI人类腕骨多标签分割方法，并引入扩展迁移学习（ETL）架构，提高了在大视野中定位小感兴趣区域的能力	研究仅使用了15个MRI扫描数据，样本量较小	开发一种在小MRI数据集上训练的鲁棒深度学习方法，用于腕骨的多标签分割	八块人类腕骨	digital pathology	NA	MRI	3D U-Net, CNN	image	15个3.0-T MRI扫描数据，来自5名健康受试者
172	2025-05-03	Comparative analysis of three methods for estimating the compositions of construction waste 2025-Feb-15, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.01.009 PMID:39823854	研究论文	比较三种估算建筑废弃物成分的方法	比较了手动分拣、手动图像识别和基于深度学习的图像识别三种方法在建筑废弃物成分识别中的表现	对于非惰性废弃物的识别误差相对较高	提高建筑废弃物的资源管理效率	建筑废弃物的成分识别方法	计算机视觉	NA	红外热成像、SegFormer语义分割模型	SegFormer	图像	NA
173	2025-05-03	The information bottleneck as a principle underlying multi-area cortical representations during decision-making 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.12.548742 PMID:37502862	研究论文	本文探讨了大脑在决策过程中如何通过多区域计算形成最优表征，并通过人工神经网络模拟了这一过程	揭示了大脑前额叶皮层和运动前区皮层在决策任务中的不同表征作用，并通过多区域循环神经网络模拟了这一机制	研究仅基于猴子的实验数据，未验证是否适用于人类大脑	理解大脑多区域计算在决策过程中的作用机制	猴子大脑的背外侧前额叶皮层(DLPFC)和背侧运动前区皮层(PMd)	神经科学	NA	单神经元和多单元记录，循环神经网络(RNN)训练	多区域循环神经网络(RNN)	神经电生理数据	猴子实验数据
174	2025-05-03	Normalized Protein-Ligand Distance Likelihood Score for End-to-End Blind Docking and Virtual Screening 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01014 PMID:39823352	research paper	本文介绍了一种名为NMDN的深度学习评分函数，用于蛋白质-配体结合强度的评估，并提出了一个名为DiffDock-NMDN的端到端盲对接和虚拟筛选协议	提出了NMDN评分函数，解决了现有深度学习评分函数的局限性，并在姿态选择和虚拟筛选任务中表现出色	未明确提及具体局限性	开发一种深度学习评分函数，用于蛋白质-配体结合强度的评估，并实现端到端的盲对接和虚拟筛选	蛋白质-配体对	机器学习	NA	深度学习	NMDN, DiffDock	蛋白质-配体距离数据	LIT-PCBA数据集
175	2025-05-03	Computational Methods for Predicting Chemical Reactivity of Covalent Compounds 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01591 PMID:39823568	研究论文	本文提出了一种预测共价化合物化学反应性的计算方法，结合机器学习和量子力学计算	开发了FP-Stack模型，实现了对共价化合物反应性的快速准确预测，显著降低了计算成本和实验流程	研究仅针对半胱氨酸靶向的共价化合物，可能不适用于其他类型的共价化合物	预测和调节共价化合物的化学反应性，以指导共价药物的发现和开发	419种半胱氨酸靶向的共价化合物	机器学习	NA	机器学习、深度学习、量子力学计算	FP-Stack	化学数据	419种共价化合物
176	2025-05-03	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	提出了一种名为MMPD-DTA的多模态深度学习模型，用于预测药物-靶标结合亲和力	整合了靶标、口袋和药物的图和序列模态，引入了一种新的口袋-药物图（PD图）来同时建模靶标内部、药物内部以及靶标与药物之间的原子相互作用	未明确提及	提高药物-靶标结合亲和力（DTA）的预测准确性	药物和靶标	机器学习	NA	多模态深度学习	MMPD-DTA（整合了GraphSAGE、transformer和图同构网络）	图和序列数据	三个真实世界测试集
177	2025-05-03	Diffusion transformer model with compact prior for low-dose PET reconstruction 2025-Feb-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adac25 PMID:39832449	研究论文	提出一种基于扩散变换器模型（DTM）和紧凑先验的低剂量PET重建方法，以提高图像重建质量	首次将扩散模型和变换器模型结合用于PET重建，通过病灶细化块和交替方向乘子法增强病灶区域的恢复能力和细节保留	未提及具体的数据集规模或模型计算复杂度	提高低剂量PET图像的重建质量，减少辐射暴露同时保证可靠的成像效果	低剂量PET图像	数字病理	NA	扩散变换器模型（DTM）	扩散模型与Transformer结合	医学图像（PET）	NA
178	2025-05-03	Working-memory load decoding model inspired by brain cognition based on cross-frequency coupling 2025-Feb, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2025.111206 PMID:39824230	研究论文	提出了一种基于跨频耦合的脑认知启发的多频多尺度混合Sinc卷积神经网络（MBSincNex），用于工作记忆负荷的解码	首次将跨频耦合机制应用于工作记忆负荷的解码，提出MBSincNex模型整合多频多尺度Sinc卷积，有效提取EEG数据的时频信息	研究仅基于自收集的三分类工作记忆数据集，未在其他公开数据集上验证模型的泛化能力	开发能够有效解码工作记忆负荷的深度学习模型	工作记忆过程中的脑电信号	脑机接口	NA	EEG信号分析	MBSincNex（多频多尺度混合Sinc卷积神经网络）	脑电信号	自收集的三分类工作记忆数据集
179	2025-05-03	Explainable deep learning and virtual evolution identifies antimicrobial peptides with activity against multidrug-resistant human pathogens 2025-Feb, Nature microbiology IF:20.5Q1 DOI:10.1038/s41564-024-01907-3 PMID:39825096	研究论文	开发了一种基于AI的可解释深度学习模型EvoGradient，用于预测抗菌肽（AMPs）的效力并通过虚拟进化生成更有效的AMPs	提出了一种结合可解释深度学习和虚拟进化的新方法，用于自动识别和优化抗菌肽	仅测试了32种肽的虚拟进化结果，样本量相对较小	识别和优化具有抗多药耐药人类病原体活性的抗菌肽	人类口腔低丰度细菌编码的抗菌肽	机器学习	多药耐药感染	深度学习	EvoGradient	肽序列	32种肽
180	2025-05-03	Assessment of different U-Net backbones in segmenting colorectal adenocarcinoma from H&E histopathology 2025-Feb, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.155820 PMID:39826493	research paper	评估不同U-Net主干网络在H&E组织病理学图像中分割结直肠腺癌的性能	比较了多种U-Net变体（包括Attention U-Net及不同主干网络如ResNet50、MobileNet-v2、EfficientNetB0和DenseNet121）在结直肠腺癌分割中的效果，发现DenseNet121和ResNet50主干网络表现最佳	未提及具体的数据集规模或外部验证结果，可能影响模型的泛化能力	开发自动化系统以早期检测和诊断结直肠腺癌	结直肠腺癌的H&E组织病理学图像	digital pathology	colorectal cancer	深度学习图像分割	U-Net及其变体（Attention U-Net, ResNet50, MobileNet-v2, EfficientNetB0, DenseNet121）	image	NA