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
1841	2025-07-14	Deep learning CAIPIRINHA-accelerated 3D MRI of the knee cartilage at 7 Tesla 2025-Jul-05, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112287 PMID:40651115	research paper	本研究探讨了在7特斯拉磁场下，使用深度学习重建的CAIPIRINHA加速3D DESS膝关节软骨MRI的可行性和扫描时间减少程度	结合深度学习重建与CAIPIRINHA加速技术，在7T高场强下实现膝关节软骨成像，显著缩短扫描时间	当加速倍数超过6倍时，图像质量显著下降，且伪影增加	评估深度学习重建在7T高场强膝关节软骨MRI中的加速潜力	18名志愿者的35个膝关节	医学影像	骨关节疾病	3D双回波稳态(DESS)序列，CAIPIRINHA并行采集技术，深度学习重建	深度学习模型(未指定具体架构)	MRI图像	35个膝关节(来自18名志愿者)
1842	2025-07-06	Corrigendum to "Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions" [Forensic Sci. Intern., vol. 374 (2025) 112531] 2025-Jul-03, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112556 PMID:40615244	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1843	2025-07-14	Exploring Biginelli hybrids in the AI-driven development of ruthenium complexes: Anticancer activity, DNA/HSA binding study, impacts on apoptosis and BCL-2/BCL-XL suppression 2025-Jul-03, Journal of inorganic biochemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.jinorgbio.2025.112988 PMID:40644785	研究论文	本研究利用深度学习模型预测结合亲和力，设计具有抗癌潜力的四氢嘧啶（THPM）及其钌对伞花烃复合物，并评估其抗癌活性和分子机制	结合AI技术和传统化学方法，设计新型钌复合物，并验证其抗癌活性及分子机制	研究仅限于体外实验，未进行体内验证	开发新型钌基抗癌药物	四氢嘧啶（THPM）及其钌对伞花烃复合物	药物发现	癌症	深度学习模型、分子对接	深度学习	化学数据	10种化合物
1844	2025-07-14	SingleFrag: a deep learning tool for MS/MS fragment and spectral prediction and metabolite annotation 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf333 PMID:40641047	研究论文	本文介绍了一种名为SingleFrag的深度学习工具，用于预测MS/MS碎片和光谱以及代谢物注释	SingleFrag通过单独预测每个碎片而非整个光谱，超越了现有最先进的计算机模拟碎片工具	NA	解决由于缺乏全面的参考光谱库而导致的代谢物和小分子鉴定困难	代谢物和小分子的MS/MS光谱	机器学习	NA	MS/MS	深度学习	光谱数据	三种先前未鉴定的人类样本中常见化合物
1845	2025-07-14	Chemical space visual navigation in the era of deep learning and Big Data 2025-Jul, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104392 PMID:40456508	综述	本文综述了在深度学习和大数据时代下，化学空间可视化导航的算法和工具的最新进展	探讨了这些方法如何应对大数据挑战，并讨论了非传统应用，如QSAR/QSPR模型的视觉验证、交互式生成方法以及化学空间地图作为数字艺术的使用	NA	分析大数据时代下药物化学领域的新挑战，并提出可视化化学空间的方法和工具	化学空间的可视化导航算法和工具	药物化学	NA	QSAR/QSPR模型	NA	化学结构数据	NA
1846	2025-07-14	AI-based pelvic floor surface electromyography reference ranges and high-precision pelvic floor dysfunction diagnosis 2025-Jul, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105755 PMID:40479842	研究论文	本研究通过AI技术建立多维度的盆底表面肌电数据库，并开发AI-Diagnostician-PFD诊断模型，以提高盆底功能障碍（PFDs）的诊断准确性	利用AI技术建立多维度的盆底表面肌电数据库，并开发AI-Diagnostician-PFD诊断模型，其性能优于传统的Glazer标准和经典机器学习及深度学习模型	研究样本虽来自多个中心，但仍可能存在地域和人群的局限性	建立盆底表面肌电的多维数据库，并开发AI诊断模型以提高PFDs的诊断准确性	1605名来自中国21个中心的参与者	数字病理	盆底功能障碍	表面肌电图（sEMG）	AI-Diagnostician-PFD	肌电数据	1605名参与者
1847	2025-07-14	Deep operator network models for predicting post-burn contraction 2025-Jul, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106558 PMID:40592205	research paper	本研究探讨了使用深度算子网络作为有限元模拟的替代模型，用于预测烧伤后伤口收缩	提出了一种改进的深度算子网络架构，通过整合初始伤口形状信息和应用正弦增强来加强边界条件	研究仅基于三种初始伤口形状进行训练，可能限制了模型的泛化能力	开发一种高效的方法来预测烧伤后伤口收缩，以辅助医疗治疗规划	烧伤后伤口收缩的预测	machine learning	burn injuries	deep operator network	neural operator	simulation data	基于三种初始伤口形状的训练集和测试集
1848	2025-07-14	Short-horizon neonatal seizure prediction using EEG-based deep learning 2025-Jul, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000890 PMID:40644380	research paper	本研究探讨了基于定量脑电图（QEEG）和深度学习（DL）的短时程新生儿癫痫预测方法	首次研究了分钟级别的高时间分辨率短时程新生儿癫痫预测，填补了该领域的研究空白	模型校准效果中等，预期校准误差为0.106，需要进一步验证	开发短时程新生儿癫痫预测系统	新生儿癫痫发作	digital pathology	neurological disease	quantitative electroencephalography (QEEG)	ConvLSTM	EEG data	132名新生儿，共281小时EEG数据
1849	2025-07-14	Enhancing tremor classification: Transformer-based analysis of biomechanics patterns for Parkinson's and essential tremor 2025-Jul, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106599 PMID:40578292	研究论文	使用基于Transformer的深度学习模型分析生物力学模式，以区分帕金森病和特发性震颤	首次采用Transformer模型结合多头注意力机制，从多传感器运动数据中解码动态运动任务中的生物力学模式	研究未涉及其他类型的震颤疾病，且样本量未明确说明	开发一个多类分类系统，用于区分特发性震颤、帕金森病和健康对照组	特发性震颤、帕金森病患者及健康对照组	机器学习	帕金森病	多传感器运动数据采集	Transformer	运动信号数据	NA
1850	2025-07-14	A Joint Multimodal User Authentication-based Privacy Preservation with Disease Prediction Framework in Modern Healthcare System Using Multi-Scale Cross Attention-based ResNet 2025-Jun-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108928 PMID:40644852	研究论文	提出一种基于多尺度交叉注意力ResNet的多模态用户认证和疾病预测框架，用于现代医疗系统中的隐私保护和疾病预测	结合多模态用户认证和疾病预测，采用多尺度交叉注意力ResNet和最优Rossler超混沌加密技术，提高了认证和预测性能	系统复杂性可能限制实际应用，包括信息安全和预测效率	开发一个安全的医疗数据传输和存储系统，同时提高疾病预测的准确性	医疗数据和图像信号	数字病理	NA	多尺度交叉注意力ResNet (MCARNet), 最优Rossler超混沌加密 (ORHCE)	ResNet, DNN, RNN, LSTM, GRU	图像, 信号	NA
1851	2025-07-14	Pediatric pancreas segmentation from MRI scans with deep learning 2025-Jun-16, Pancreatology : official journal of the International Association of Pancreatology (IAP) ... [et al.] IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.pan.2025.06.006 PMID:40645819	研究论文	本研究评估并验证了用于儿童胰腺MRI分割的深度学习算法PanSegNet，在急性胰腺炎、慢性胰腺炎及健康儿童中的表现	PanSegNet是首个经过验证的用于胰腺MRI分割的深度学习解决方案，在健康和疾病状态下均达到专家水平	研究样本量相对较小（84例MRI扫描），且数据来自单一机构	评估和验证深度学习算法在儿童胰腺MRI分割中的应用	2-19岁儿童，包括健康儿童及被诊断为急性或慢性胰腺炎的患者	数字病理学	胰腺炎	MRI扫描	深度学习算法（PanSegNet）	MRI图像	84例MRI扫描（42例健康儿童，42例胰腺炎患者）
1852	2025-07-14	Enhancing Dementia Classification for Diverse Demographic Groups: Using Vision Transformer-Based Continuous Scoring of Clock Drawing Tests 2025-Jun-10, The journals of gerontology. Series B, Psychological sciences and social sciences DOI:10.1093/geronb/gbaf065 PMID:40197801	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习神经网络的连续时钟绘图测试(CDT)评分方法，用于提高痴呆症分类的准确性	使用深度学习神经网络生成连续CDT评分，相比传统序数评分提供更细粒度的痴呆分类阈值，并针对不同人口群体调整阈值	研究样本虽然具有全国代表性，但可能仍需在更广泛人群中验证模型的普适性	提高痴呆症筛查的准确性和适应性	老年人群体(来自NHATS研究的全国代表性样本)	数字病理学	老年痴呆症	深度学习神经网络(DLNN)	Vision Transformer	图像(时钟绘图测试图像)	来自NHATS研究的全国代表性老年人样本(具体数量未明确说明)
1853	2025-07-14	Deep learning applications in orthopaedics: a systematic review and future directions 2025 May-Jun, Acta ortopedica mexicana PMID:40645786	系统综述	本文综述了人工智能和深度学习在骨科中的应用，并探讨了未来的研究方向	分析了当前AI和深度学习工具在骨科领域的应用，识别了最常用的工具和方法	研究间异质性高，方法和术语差异大，可能导致对诊断准确性的高估	分析AI和深度学习在骨科风险、结果评估、影像学和基础科学领域的应用	骨科领域的影像评估、脊柱手术、结果评估、基础AI骨科教育和基础科学应用	数字病理	骨科疾病	深度学习	CNN	影像	595项研究（包括281项影像评估、102项脊柱手术、95项结果评估、84项基础AI骨科教育和33项基础科学应用）
1854	2025-07-14	Mitosis detection in histopathological images using customized deep learning and hybrid optimization algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327567 PMID:40638590	research paper	该论文提出了一种定制化深度学习模型（CDL）用于组织病理学图像中的有丝分裂检测，结合了迁移学习和混合优化算法以提高检测准确性	创新点包括使用迁移学习应对类别不平衡问题，引入跳跃连接改善有丝分裂定位，以及结合JSO和WOA混合优化算法最大化模型动量	未来研究方向包括融合方法、实时应用的时间效率问题，以及将CDL扩展到其他组织病理学分析领域	提高组织病理学图像中有丝分裂检测的准确性，以辅助癌症诊断和预后评估	组织病理学图像中的有丝分裂细胞	digital pathology	cancer	deep learning, transfer learning, hybrid optimization algorithms	CNN with skip connections	histopathological images	多个公开可用的有丝分裂检测数据集（包括Mitosis WSI CCMCT Training Set、Mitosis-AIC等）
1855	2025-07-14	Nuclei segmentation and classification from histopathology images using federated learning for end-edge platform 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322749 PMID:40638627	研究论文	该研究提出了一种结合分割和分类的深度学习框架，用于增强组织病理学图像中的细胞核评估	采用基于FedAvg的联邦学习方案保护数据隐私，并应用全整数量化以减少边缘设备上的计算开销	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高组织病理学图像中细胞核分割和分类的准确性和效率	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	癌症	联邦学习、全整数量化	SegNet、DenseNet121	图像	NA
1856	2025-07-14	Multi-scale time series prediction model based on deep learning and its application 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325474 PMID:40638666	研究论文	提出了一种基于深度学习的多尺度时间序列预测模型MSCALSTM，用于提高交通流预测的准确性和鲁棒性	结合了多尺度卷积神经网络(MSCNN)、多尺度卷积块注意力模块(MSCBAM)和LSTM，能够有效捕捉时间序列数据中的多尺度动态模式并自适应关注关键特征	未提及模型在更广泛数据集上的表现或计算效率方面的限制	提高时间序列预测的准确性，特别是在交通流预测领域	时间序列数据，特别是交通流数据	机器学习	NA	深度学习	MSCALSTM (结合MSCNN, MSCBAM和LSTM)	时间序列数据	来自加州性能测量系统(PEMS)的数据集，未提及具体样本数量
1857	2025-07-14	Optimizing EV charging stations and power trading with deep learning and path optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325119 PMID:40644458	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习、强化学习、路径优化和电力交易策略的综合框架，以应对电动汽车快速增长带来的电网管理挑战	整合了LSTM模型、DQN和Dijkstra算法，显著提升了充电需求预测准确性、充电站布局优化效果及用户出行时间效率	未提及具体实施地域范围及不同气候/交通条件下的适用性验证	优化电网对电动汽车充电需求的管理能力并提升充电基础设施布局效率	电动汽车充电站网络与区域电力交易系统	机器学习	NA	LSTM, DQN, Dijkstra算法	深度学习（LSTM）, 强化学习（DQN）	时间序列数据、空间位置数据、电力交易数据	未明确说明具体样本量（涉及区域EV充电需求数据）
1858	2025-07-14	Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review 2024-09-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae031 PMID:38995816	系统综述	本文评估了深度学习在上颌窦疾病检测、分类和分割中的性能	系统综述了深度学习在上颌窦疾病诊断中的应用，涵盖了多种任务类型和模型组合	仅纳入了截至2024年2月7日发表的英文论文，可能存在发表偏倚	评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能	上颌窦疾病	数字病理	上颌窦疾病	深度学习	多种DL模型组合	放射影像	14项符合纳入标准的研究（共1167项初步检索结果）
1859	2025-07-14	Pilot Analysis of Surgeon Instrument Utilization Signatures Based on Shannon Entropy and Deep Learning for Surgeon Performance Assessment in a Cadaveric Carotid Artery Injury Control Simulation 2023-Dec-01, Operative neurosurgery (Hagerstown, Md.) DOI:10.1227/ons.0000000000000888 PMID:37655892	研究论文	本研究通过香农熵和深度学习分析外科医生在模拟颈动脉损伤控制中的器械使用特征，以评估其手术表现	首次将香农熵应用于手术器械使用序列的多样性量化，并结合深度学习模型预测手术表现	研究基于模拟尸体环境，结果可能无法完全反映真实手术场景	开发自动化、定量化的手术表现评估方法以改进外科培训	外科医生在内镜经鼻颈动脉撕裂模拟手术中的器械使用模式	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	公开可用的灌注尸体模拟器手术视频数据集
1860	2025-07-13	Deep learning in next-generation vaccine development for infectious diseases 2025-Sep-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102586 PMID:40641804	综述	本文综述了深度学习在传染病下一代疫苗开发中的应用及其变革性影响	探讨了深度学习在疫苗表位选择、构建和表征中的创新应用，以及AI工具和技术的最新进展	未提及具体疾病或疫苗的开发效果验证数据	探索深度学习技术如何加速和优化下一代疫苗的开发过程	疫苗开发中的表位选择、疫苗构建和表征技术	机器学习	传染病	深度学习（DL）	NA	基因组数据	NA