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
18301	2025-10-07	Non-Contact Optical Blood Pressure Biometry Using AI-Based Analysis of Non-Mydriatic Fundus Imaging 2025-Jan-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.06.25320084 PMID:39830244	研究论文	开发基于AI的非散瞳眼底图像分析技术实现无接触光学血压测量	首次利用深度学习模型通过眼底图像实现无接触血压测量，误差与传统袖带测量相当	需要临床环境中的额外试验和前瞻性研究来验证结果	开发能够准确评估血压的机器学习模型	血压测量（收缩压和舒张压）	机器学习	心血管疾病	非散瞳眼底成像	深度学习	眼底图像	基于UK Biobank数据集	NA	NA	平均绝对误差, 均方误差, 决定系数(R^2)	NA
18302	2025-10-07	Challenges and applications of artificial intelligence in infectious diseases and antimicrobial resistance 2025-Jan-07, npj antimicrobials and resistance DOI:10.1038/s44259-024-00068-x PMID:39843587	综述	探讨人工智能在传染病和抗菌药物耐药性领域的挑战与应用	系统整合AI在病原体检测、耐药性预测和抗生素发现中的创新应用，强调对抗菌药物管理的优化作用	未具体说明AI方法在临床实践中需要改进的具体技术瓶颈	综述人工智能技术在传染病诊断、治疗和药物发现领域的应用现状与发展前景	传染病病原体与抗菌药物耐药性机制	机器学习	传染病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18303	2025-10-07	Explainable Deep Learning for Glaucomatous Visual Field Prediction: Artifact Correction Enhances Transformer Models 2025-Jan-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.1.22 PMID:39847375	研究论文	本研究开发了一种结合生成扩散模型修复OCT伪影和基于Transformer模型预测青光眼视野功能丧失的深度学习方法	首次将自监督视觉Transformer与生成式伪影校正相结合，增强青光眼结构与功能相关性分析	回顾性横断面研究设计，样本量相对有限（1674个训练样本）	开发能够修复OCT扫描伪影并预测青光眼视野功能丧失的深度学习模型	青光眼患者的视野-OCT配对数据	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描，Humphrey视野测试	CNN, Transformer, 生成扩散模型	图像	训练集：1674个视野-OCT配对（951只眼）；测试集：429个配对（345只眼）	NA	DINO Vision Transformers, 生成扩散模型	RMSE, MAE, 置信区间	NA
18304	2025-10-07	Acceleration of Simultaneous Multislice Magnetic Resonance Fingerprinting With Spatiotemporal Convolutional Neural Network 2025-Jan, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5302 PMID:39631961	研究论文	提出一种解耦时空特征学习的深度学习方法，用于加速同步多层磁共振指纹成像，实现高倍加速的脑部T1和T2定量成像	首次将解耦时空特征学习的深度学习方法应用于同步多层磁共振指纹成像，实现高达4倍的多频带因子加速	未明确说明训练数据的具体规模和多样性限制	开发深度学习方法以解决同步多层磁共振指纹成像中的混叠伪影问题，实现高加速倍数的定量脑成像	脑部T1和T2定量成像	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振指纹成像，同步多层成像	CNN	磁共振图像序列	NA	NA	时空卷积神经网络，残差通道注意力U-Net	T1和T2定量精度	NA
18305	2025-10-07	MCBERT: A multi-modal framework for the diagnosis of autism spectrum disorder 2025-Jan, Biological psychology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.biopsycho.2024.108976 PMID:39722324	研究论文	提出一种名为MCBERT的多模态框架，用于自闭症谱系障碍的诊断	首次将BERT与多头卷积神经网络结合，并引入空间和通道注意力机制来处理多模态数据	仅使用ABIDE-I数据集，需要进一步验证在其他数据集上的泛化能力	开发多模态深度学习框架以改进自闭症谱系障碍的诊断	自闭症谱系障碍患者	医学影像分析,自然语言处理	自闭症谱系障碍	功能磁共振成像	BERT,CNN	脑影像数据,元特征数据	ABIDE-I多模态数据集	NA	BERT,多头卷积神经网络,空间注意力机制,通道注意力机制	准确率	NA
18306	2025-10-07	The role of chromatin state in intron retention: A case study in leveraging large scale deep learning models 2025-Jan, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012755 PMID:39792954	研究论文	本研究利用大规模深度学习模型探索染色质状态在内含子保留中的作用	利用预训练的Sei模型开发简单可解释的内含子保留模型，并证明其优于基于DNABERT-2的模型	NA	研究染色质状态对基因调控特别是内含子保留的影响	基因组序列和染色质状态	自然语言处理,计算机视觉	NA	深度学习	大规模语言模型,监督学习模型	DNA序列数据,ENCODE基因组数据	大规模基因组数据集	NA	Sei,DNABERT-2	准确率	NA
18307	2025-10-07	Citrus diseases detection using innovative deep learning approach and Hybrid Meta-Heuristic 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316081 PMID:39841644	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的柑橘病害自动分类系统	结合深度学习和混合元启发式算法进行特征选择，使用预训练模型和数据增强技术	仅针对柑橘叶片病害进行测试，未提及在其他作物或实际田间环境中的验证	开发自动化病害诊断系统以提高柑橘病害检测的准确性和效率	柑橘叶片病害（溃疡病、疮痂病、黑斑病）	计算机视觉	植物病害	深度学习，数据增强，迁移学习	CNN	图像	柑橘叶片数据集	NA	DenseNet-201, AlexNet	准确率	NA
18308	2025-10-07	Automated extracellular volume fraction measurement for diagnosis and prognostication in patients with light-chain cardiac amyloidosis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317741 PMID:39841643	研究论文	本研究评估基于人工智能自动分割的T1 mapping参数在左心室肥厚患者中诊断心脏淀粉样变性及在轻链型心脏淀粉样变性患者中的预后价值	首次将AI自动分割的细胞外容积分数测量整合至修订版Mayo分期系统，实现更好的风险分层	样本量相对有限（300例），且未包含其他类型淀粉样变性患者的预后分析	评估AI自动分割的T1 mapping参数在心脏淀粉样变性诊断和预后预测中的性能	接受心脏磁共振检查的左心室肥厚患者，包括心脏淀粉样变性、肥厚型心肌病、高血压性心脏病和Fabry病患者	数字病理学	心脏淀粉样变性	心脏磁共振成像，T1 mapping	深度学习	医学影像	300例连续患者（50例心脏淀粉样变性，198例肥厚型心肌病，47例高血压性心脏病，5例Fabry病）	NA	Myomics-Q	诊断准确率，风险比，综合判别指数，分类净重分类指数	NA
18309	2025-10-07	Optimizing multi label student performance prediction with GNN-TINet: A contextual multidimensional deep learning framework 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314823 PMID:39841673	研究论文	提出GNN-TINet深度学习框架用于多标签学生成绩预测	结合GNN、Transformer和InceptionNet架构，首次在多元教育数据中实现多标签性能预测	仅基于加州学生数据集，未在其他地区验证模型泛化能力	优化多标签学生成绩预测以支持教育干预	加州学生表现数据集中的学生群体	机器学习	NA	教育数据挖掘	GNN,Transformer,CNN	结构化教育数据	97,000条学生记录	NA	GNN-Transformer-InceptionNet	准确率,Predictive Consistency Score	NA
18310	2025-10-07	Evaluating Machine Learning and Deep Learning models for predicting Wind Turbine power output from environmental factors 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317619 PMID:39847588	研究论文	对机器学习和深度学习模型在基于环境因素预测风力涡轮机功率输出方面进行全面比较分析	直接比较多种机器学习和深度学习算法，同时突出先进计算方法在可再生能源优化中的潜力	NA	预测风力涡轮机功率输出	风力涡轮机	机器学习	NA	NA	Linear Regression, Support Vector Regressor, Random Forest, Extra Trees, Adaptive Boosting, Categorical Boosting, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Artificial Neural Network, Long Short-Term Memory, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network	环境变量数据（温度、湿度、风速、风向）	40,000个观测数据	NA	ANN, LSTM, RNN, CNN	R平方, 平均绝对误差, 均方根误差	NA
18311	2025-10-07	The value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-based radiomics in non-small cell lung cancer 2025 Jan-Mar, Tzu chi medical journal IF:1.4Q2 DOI:10.4103/tcmj.tcmj_124_24 PMID:39850392	综述	本文综述了基于18F-FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的临床应用价值	系统总结了FDG PET影像组学在肺癌转移检测、病理分型、驱动突变表征、疗效评估和预后预测等多方面的创新应用	临床实施中面临可重复性挑战，缺乏阐明影像组学生物学意义的基础研究，当前不足阻碍了立即的临床转化	探讨FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的应用价值	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	18F-FDG PET影像组学	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
18312	2025-10-07	EquiRank: Improved protein-protein interface quality estimation using protein language-model-informed equivariant graph neural networks 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.12.015 PMID:39850657	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型和等变图神经网络的蛋白质-蛋白质界面质量估计方法	首次将E(3)等变图神经网络与预训练蛋白质语言模型ESM-2嵌入相结合，用于蛋白质-蛋白质界面质量估计	NA	提高蛋白质复合物结构模型中预测相互作用界面质量估计的准确性	蛋白质-蛋白质相互作用界面	生物信息学	NA	蛋白质语言模型，图神经网络	EGNN	蛋白质结构数据，序列嵌入	NA	PyTorch	等变图神经网络(EGNN)	排名性能，多种评估指标	NA
18313	2025-10-07	Artificial Intelligence in Diagnosis and Management of Nail Disorders: A Narrative Review 2025 Jan-Feb, Indian dermatology online journal IF:1.9Q3 DOI:10.4103/idoj.idoj_460_24 PMID:39850679	综述	本文综述了人工智能在甲病诊断与管理中的当前应用与发展前景	首次系统总结AI在甲病学领域的多病种应用，涵盖诊断、严重度评估和疾病管理全流程	面临数据稀缺、图像异质性、可解释性不足、监管合规和工作流整合等挑战	探讨人工智能在甲病诊断与管理中的应用价值与发展方向	甲真菌病、甲下黑色素瘤、甲银屑病、甲褶毛细血管镜及系统性疾病的甲部表现	数字病理	皮肤科疾病	深度学习	CNN	图像	NA	NA	深度卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确度	NA
18314	2025-10-07	Optimizing predictions of environmental variables and species distributions on tidal flats by combining Sentinel-2 images and their deep-learning features with OBIA 2025, International journal of remote sensing IF:3.0Q2 DOI:10.1080/01431161.2024.2423909 PMID:39850715	研究论文	本研究结合Sentinel-2卫星影像的深度学习特征与面向对象图像分析（OBIA）方法，优化潮滩环境变量和底栖物种分布的预测	首次将卷积自编码器提取的深度学习特征与OBIA空间分析相结合，显式纳入空间维度信息来预测潮滩环境参数	光谱对比度有限，预测精度仍有提升空间（环境变量预测得分0.31-0.54）	开发潮滩生态系统监测方法，准确预测沉积物特性和底栖生物分布	荷兰瓦登海Pinkegat和Zoutkamperlaag潮盆（2018-2020年）	计算机视觉	NA	遥感技术，深度学习特征提取，面向对象图像分析	卷积自编码器，随机森林	卫星影像，现场采集点数据	两个潮盆三年观测数据	NA	卷积自编码器	预测得分，准确率	NA
18315	2025-10-07	Characterization of saffron from different origins by HS-GC-IMS and authenticity identification combined with deep learning 2024-Dec-30, Food chemistry: X DOI:10.1016/j.fochx.2024.101981 PMID:39850938	研究论文	本研究结合顶空气相色谱-离子迁移谱和深度学习技术，开发了一种快速可靠的藏红花产地鉴别和掺假识别方法	首次将HS-GC-IMS技术与CNN模型结合用于藏红花产地鉴别和掺假识别，实现了数据处理最小化和自动特征提取	NA	开发快速可靠的藏红花产地鉴别和掺假识别方法	藏红花挥发性化合物	计算机视觉	NA	顶空气相色谱-离子迁移谱(HS-GC-IMS)	CNN	图像	NA	NA	CNN	准确率	NA
18316	2025-10-07	Accurate size-based protein localization from cryo-ET tomograms 2024-Dec, Journal of structural biology: X DOI:10.1016/j.yjsbx.2024.100104 PMID:39044770	研究论文	本文提出一种基于尺寸的蛋白质定位方法，用于从冷冻电子断层扫描图像中快速准确地识别蛋白质颗粒	开发了无需外部模板或人工标注的快速尺寸检测方法，在检测精度和计算效率上优于基于深度学习的现有方法	未明确说明方法对特定蛋白质类型的适用性限制，也未详细讨论在极端噪声条件下的性能表现	提高冷冻电子断层扫描中蛋白质颗粒自动检测的准确性和效率	细胞内的蛋白质颗粒，特别是核糖体	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描(cryo-ET)，子断层图平均(STA)	NA	3D断层扫描图像	多种类型样本的断层扫描数据	NA	NA	检测精度	非专用CPU硬件
18317	2025-10-07	Evolutionary Strategies AI Addresses Multiple Technical Challenges in Deep Learning Deployment: Proof-of-Principle Demonstration for Neuroblastoma Brain Metastasis Detection 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01165-z PMID:38886289	研究论文	本文通过神经母细胞瘤脑转移检测的案例，证明深度神经进化算法在小数据集训练中具有优异的泛化能力	首次验证深度神经进化算法在多样化外部验证数据集上的泛化性能，解决了放射学AI在小数据集上的过拟合和泛化难题	研究仅基于神经母细胞瘤脑转移的特定案例，需要更多疾病类型验证	解决放射学AI在小数据集训练中的过拟合和泛化问题	神经母细胞瘤脑转移的MRI图像	计算机视觉	神经母细胞瘤	MRI成像	CNN	医学图像	60个训练MRI图像，来自50多个机构的多样化测试集	NA	卷积神经网络	准确率	NA
18318	2025-10-07	Therapeutic gene target prediction using novel deep hypergraph representation learning 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf019 PMID:39841592	研究论文	提出一种基于超图表示学习的深度模型HIT，用于预测基因的治疗潜力、生物标志物状态或与疾病的关联	首次将超图结构与注意力机制相结合用于治疗性基因靶点预测，能够捕捉基因、本体、疾病和表型之间的复杂关系	已知治疗靶点数量有限可能影响模型性能	开发计算模型预测治疗性基因靶点以加速疾病治疗开发	基因、疾病、表型和生物本体	机器学习	NA	深度超图表示学习	Transformer	图结构数据	NA	NA	超图交互Transformer(HIT)	NA	NA
18319	2025-10-07	Predicting transcriptional changes induced by molecules with MiTCP 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf006 PMID:39847444	研究论文	开发基于深度学习的MiTCP方法预测小分子诱导的转录谱变化	首次结合图神经网络同时建模分子结构表示和基因共表达关系进行转录变化预测	仅基于L1000数据集训练，模型泛化能力有待进一步验证	预测小分子化合物诱导的细胞转录谱变化	978个标志基因的转录谱变化	机器学习	癌症	转录组分析	图神经网络	分子结构数据，基因表达数据	L1000数据集	NA	图神经网络	皮尔逊相关系数	NA
18320	2025-10-07	Deep learning-based drug screening for the discovery of potential therapeutic agents for Alzheimer's disease 2024-Oct, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2024.101022 PMID:39850238	研究论文	本研究开发了基于深度学习的药物筛选方法，从传统中药方剂开心散中识别治疗阿尔茨海默病的潜在活性化合物	首次结合疾病层面和靶点层面构建四种深度神经网络模型，并应用于传统中药方剂的高通量筛选	研究主要聚焦于开心散方剂，未扩展到其他中药方剂或化合物库	开发有效的阿尔茨海默病治疗药物发现平台	传统中药方剂开心散中的化合物	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习药物筛选	DNN	化合物活性数据	NA	NA	深度神经网络	NA	NA