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
18861	2025-10-07	Deep Learning for Discrimination of Early Spinal Tuberculosis from Acute Osteoporotic Vertebral Fracture on CT 2025, Infection and drug resistance IF:2.9Q2 DOI:10.2147/IDR.S482584 PMID:39776757	研究论文	本研究开发了基于CT图像的深度学习模型，用于早期脊柱结核与急性骨质疏松性椎体压缩骨折的鉴别诊断	首次将深度学习模型应用于脊柱结核与骨质疏松性椎体骨折的CT图像鉴别诊断，并证明其诊断性能优于脊柱外科医生	样本量相对有限（373例患者），需要更多外部验证	评估深度学习模型在鉴别早期脊柱结核和急性骨质疏松性椎体压缩骨折中的效能	脊柱结核和骨质疏松性椎体压缩骨折患者	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	深度学习	CT图像	373例患者（302例训练和内部验证，71例外部验证）	NA	MVITV2, EfficientNet-B5, ResNet101, ResNet50	准确率, 精确率, 敏感度, F1分数, AUC	NA
18862	2025-10-07	Accurate predictions on small data with a tabular foundation model 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08328-6 PMID:39780007	研究论文	提出一种基于Transformer的表格数据基础模型TabPFN，在小规模数据集上实现快速准确的预测	首个表格数据基础模型，通过在数百万合成数据集上学习算法本身，实现快速训练和优异性能	主要适用于样本量不超过10,000的数据集	开发适用于表格数据的深度学习基础模型，提升小数据集的预测性能	表格数据（电子表格形式的结构化数据）	机器学习	NA	NA	Transformer	表格数据	最多10,000个样本的数据集	NA	Transformer	分类准确率	NA
18863	2025-10-07	A hybrid dual-branch model with recurrence plots and transposed transformer for stock trend prediction 2025-Jan-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0233275 PMID:39792696	研究论文	提出一种结合递归图和转置Transformer的双分支网络模型用于股票趋势预测	创新性地将递归图与转置Transformer结合，通过双分支网络分别捕捉时间序列的非线性关系和多元时间序列的细微互连	仅基于7只随机选择的股票历史数据进行实验，样本规模有限	提高股票市场时间序列趋势预测的准确性	股票市场时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	双分支网络,Transformer	时间序列数据	7只股票的历史数据	NA	转置Transformer,全连接层	准确率,F1分数	NA
18864	2025-10-07	Impact of cardiovascular magnetic resonance in single ventricle physiology: a narrative review 2024-Dec-31, Cardiovascular diagnosis and therapy IF:2.1Q3 DOI:10.21037/cdt-24-409 PMID:39790200	综述	本文综述了心血管磁共振在单心室生理患者中的应用及其临床价值	系统总结了CMR在单心室患者评估中的最新应用进展，特别关注Fontan血流动力学和预后评估	许多先进CMR技术尚未纳入日常临床实践，针对老年Fontan患者预后的研究仍需深入	全面概述CMR在单心室患者中的应用及最新科学发现	单心室生理患者，特别是Fontan术后患者	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振	NA	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
18865	2025-10-07	Ligand identification in CryoEM and X-ray maps using deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae749 PMID:39700427	研究论文	提出一种基于深度学习的配体识别方法，可同时应用于CryoEM和X射线密度图	首次将3D点云深度学习方法应用于配体识别，并扩展至cryoEM数据领域	面临电子显微镜图谱标准化和cryoEM配体质量评估的挑战	开发自动配体识别方法以支持结构引导的药物设计	小分子配体在蛋白质活性位点的结合识别	计算机视觉	NA	X射线衍射, 冷冻电镜	深度学习	3D密度图, 3D点云	NA	NA	NA	NA	NA
18866	2025-10-07	Differentiating Cystic Lesions in the Sellar Region of the Brain Using Artificial Intelligence and Machine Learning for Early Diagnosis: A Prospective Review of the Novel Diagnostic Modalities 2024-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.75476 PMID:39791061	综述	探讨人工智能和机器学习在脑部鞍区囊性病变早期诊断中的潜在应用	利用卷积神经网络、深度学习和集成方法等AI驱动模型改进传统诊断方法的局限性	依赖小型单机构数据集，数据样本有限	提高鞍区囊性病变的早期鉴别诊断准确性	鞍区囊性病变（包括垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤）	医学影像分析	脑部囊性病变	磁共振成像	CNN,深度学习,集成方法	医学影像	使用OASIS数据集（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
18867	2025-10-07	Automated denoising software for calcium imaging signals using deep learning 2024-Nov-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39574 PMID:39524741	研究论文	开发了基于深度学习的自动化钙成像信号去噪软件CalDenoise	整合图像处理和生成对抗网络(GAN)模型，能够有效去除多种复杂噪声模式	未提及具体性能验证的样本规模和对比基准	开发自动化钙成像信号去噪软件以提高信号分析准确性	钙时空图谱(STMaps)中的噪声信号	计算机视觉	NA	钙成像技术	GAN	荧光信号图像	NA	NA	生成对抗网络	NA	NA
18868	2025-10-07	Research on the generation and annotation method of thin section images of tight oil reservoir based on deep learning 2024-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63430-z PMID:38834642	研究论文	提出一种基于深度学习的致密油储层薄片图像生成与标注方法	在原始StyleGAN网络中引入类别注意力机制，并设计SALM标注模块实现半自动标注	NA	解决致密油储层薄片图像样本不足和标注成本高的问题	三肇凹陷扶余储层铸体薄片图像	计算机视觉	NA	薄片图像分析	GAN	图像	NA	NA	StyleGAN	图像清晰度, 畸变度, 标准精度, 标注效率	NA
18869	2025-10-07	L2NLF: a novel linear-to-nonlinear framework for multi-modal medical image registration 2024-May, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-023-00344-1 PMID:38645595	研究论文	提出一种用于多模态医学图像配准的线性到非线性框架L2NLF	提出两阶段配准框架，第一阶段通过图像转换将多模态配准转化为单模态配准，第二阶段设计了新型CrossMorph配准网络	NA	解决多模态医学图像配准的复杂挑战	240例患者的脑部T1和T2磁共振图像	医学图像处理	脑部疾病	医学图像配准	深度学习神经网络	医学图像	240例患者脑部图像	NA	U-net, CrossFormer	平均表面距离, Dice系数, 形变场平滑度	NA
18870	2025-10-07	Laparoscopic Colorectal Surgery with Anatomical Recognition with Artificial Intelligence Assistance for Nerves and Dissection Layers 2024-Mar, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-023-14633-7 PMID:38017127	研究论文	本研究探讨在腹腔镜结直肠手术中使用人工智能辅助系统进行神经和解剖层次识别的教育效果	首次将AI系统Eureka用于实时自动分割疏松结缔组织和识别神经结构，辅助外科医生进行解剖识别	研究样本量较小，AI准确性仍需未来改进	评估AI辅助导航在结直肠手术中识别神经和安全解剖层次的教育价值	腹腔镜结直肠手术中的神经结构和解剖层次	数字病理	结直肠癌	深度学习，自动分割	深度学习模型	手术视频图像	NA	NA	NA	手术安全性，神经保留效果，术后并发症	Olympus VISERA ELITE3腹腔镜系统
18871	2025-10-07	Endoscopic Artificial Intelligence for Image Analysis in Gastrointestinal Neoplasms 2024, Digestion IF:3.0Q2 DOI:10.1159/000540251 PMID:39068926	综述	本文综述了内镜人工智能系统在胃肠道肿瘤图像分析中的最新研究进展与应用	系统总结了内镜AI在食管鳞癌、食管腺癌、胃癌和结直肠息肉等多个胃肠道肿瘤领域的应用现状与性能表现	部分CADx系统尚未进行随机对照试验验证，研究主要基于现有文献分析	评估内镜人工智能系统在胃肠道肿瘤检测和诊断中的应用价值	食管鳞状细胞癌、食管腺癌、胃癌、结直肠息肉等胃肠道肿瘤	计算机视觉	胃肠道肿瘤	深度学习	深度学习系统	内镜图像	NA	NA	NA	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
18872	2025-10-07	Experimental validation of computer-vision methods for the successful detection of endodontic treatment obturation and progression from noisy radiographs 2023-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-023-00685-8 PMID:37097541	研究论文	本研究开发并验证了基于计算机视觉的深度学习方法，用于从噪声牙科X光片中检测根管治疗充填质量和进展	首次系统评估了去噪和数据平衡对深度学习检测根管治疗结果的影响，并建立了自定义的渐进分类系统	样本量相对有限（250张原始X光片），使用自定义分类标准可能限制泛化能力	评估去噪和数据平衡对深度学习检测根管治疗结果的影响，开发预测充填质量的模型	牙科X光片中的根管治疗充填	计算机视觉	牙科疾病	放射组学分析	YOLO	X光图像	250张原始牙科X光片，通过数据增强扩展到2226张图像	NA	YOLOv5s, YOLOv5x, YOLOv7	灵敏度, 特异度, 准确率, 精确率, 召回率, 平均精度均值, 置信度	NA
18873	2025-10-07	Effect of data size on tooth numbering performance via artificial intelligence using panoramic radiographs 2023-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-023-00689-4 PMID:37405624	研究论文	本研究通过人工智能技术探讨数据量对全景X光片牙齿编号识别性能的影响	首次系统研究数据规模对牙齿编号识别模型性能的影响，为牙科AI应用提供数据量选择的实证依据	仅使用单一数据集和YOLOv4算法，未考虑其他模型架构和数据增强技术的影响	探究训练数据量对牙齿编号识别模型性能的影响规律	牙齿全景X光片中的牙齿编号识别	计算机视觉	牙科疾病	X光成像	CNN	图像	3000张匿名牙齿全景X光片，分别使用1000、1500、2000、2500张子集进行训练，500张固定测试集	NA	YOLOv4	F1分数,mAP,敏感度,精确度,召回率	NA
18874	2025-10-07	Clinical and genetic associations of deep learning-derived cardiac magnetic resonance-based left ventricular mass 2023-03-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-37173-w PMID:36944631	研究论文	本研究使用深度学习技术对心脏磁共振衍生的左心室质量进行全基因组关联分析，识别出11个新变异位点并证明其与心肌病发病风险相关	首次将深度学习应用于大规模人群的心脏磁共振左心室质量测量，并成功识别出11个新的左心室质量相关基因位点	研究主要基于英国生物银行数据，需要在其他人群中验证结果的普适性	探索左心室质量的遗传基础及其与心肌病发病风险的关联	43,230名英国生物银行参与者的心脏磁共振数据	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像，全基因组关联研究	深度学习	医学影像数据，基因数据	43,230名英国生物银行参与者，另在Mass General Brigham样本中验证	NA	NA	风险比，95%置信区间	NA
18875	2025-10-07	Poly(A)-DG: A deep-learning-based domain generalization method to identify cross-species Poly(A) signal without prior knowledge from target species 2020-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1008297 PMID:33151940	研究论文	提出一种基于深度学习的域泛化方法Poly(A)-DG，用于无需目标物种先验知识的跨物种Poly(A)信号识别	首次将域泛化技术应用于跨物种Poly(A)信号识别，无需目标物种的重新训练即可实现准确预测	仅在四种物种上进行测试，尚未验证在更广泛物种上的泛化能力	开发能够跨物种识别Poly(A)信号的深度学习方法	真核生物mRNA成熟过程中的poly(A)信号	生物信息学	NA	深度学习	CNN, MLP	DNA序列数据	四个物种的数据集，其中两个用于训练，其余用于评估	NA	卷积神经网络-多层感知器(CNN-MLP)网络	准确率	NA
18876	2025-10-07	deep-AMPpred: A Deep Learning Method for Identifying Antimicrobial Peptides and Their Functional Activities 2025-Jan-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01913 PMID:39792442	研究论文	提出一种名为deep-AMPpred的两阶段深度学习方法来识别抗菌肽及其功能活性	结合ESM-2模型编码肽序列特征，并集成CNN、BiLSTM和CBAM模型来识别抗菌肽及其13种常见功能活性	NA	准确识别抗菌肽并预测其多种功能活性	抗菌肽及其功能活性	生物信息学	传染病	深度学习	CNN, BiLSTM, CBAM	肽序列数据	NA	NA	ESM-2, CNN, BiLSTM, CBAM	NA	NA
18877	2025-10-07	Automated stenosis estimation of coronary angiographies using end-to-end learning 2025-Jan-09, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03324-x PMID:39789341	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动化冠状动脉造影狭窄评估系统	相比先前工作，性能提升，包含全部16个血管段，不排除血运重建患者，进行了外部验证，且流程更简化	NA	通过深度学习实现冠状动脉狭窄的自动化评估	冠状动脉造影影像和患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	影像	19,414名患者的332,582个电影循环，其中13,480名患者用于模型开发，5,056名用于内部测试，608名用于外部测试	NA	端到端学习	ROC曲线下面积	NA
18878	2025-10-07	Enhanced prediction of partial nitrification-anammox process in wastewater treatment by developing an attention-based deep learning network 2025-Jan-08, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.124012 PMID:39788059	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制的深度学习网络，用于改进污水处理中部分硝化-厌氧氨氧化过程的预测性能	开发了增强型基于注意力的DenseNet网络(AttentionNet)，在传统LSTM和DenseNet基础上进一步提升了预测精度	对某些输出参数的预测准确性相对较低，未明确说明模型在其他类型废水中的适用性	改进部分硝化-厌氧氨氧化过程的建模和预测能力，实现更及时的过程干预	低浓度废水处理中的部分硝化-厌氧氨氧化反应器	机器学习	NA	深度学习建模	LSTM, DenseNet, 注意力机制网络	污水处理过程数据	基于长期实验构建的数据集	NA	LSTM, DenseNet, AttentionNet	平均相对误差, Bland-Altman分析	NA
18879	2025-10-07	Deep learning model to identify and validate hypotension endotypes in surgical and critically ill patients 2025-Jan-08, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2024.10.048 PMID:39788817	研究论文	使用无监督深度学习算法识别和验证外科及危重症患者中的低血压内型	首次将深度自编码器与高斯混合模型结合用于低血压内型识别，并在大型数据集上进行独立验证	研究仅基于特定血流动力学参数，未考虑其他潜在影响因素	识别和验证外科及危重症患者中不同类型的低血压内型	外科患者和危重症患者	机器学习	心血管疾病	无监督深度学习	自编码器, 高斯混合模型	血流动力学参数数据	开发集：871名外科患者（6962次低血压事件）；验证集1：1000名外科患者（7904次低血压事件）；验证集2：1000名危重症患者（53821次低血压事件）	NA	自编码器	内型识别一致性	NA
18880	2025-10-07	Innovative breast cancer detection using a segmentation-guided ensemble classification framework 2025-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00435-7 PMID:39781047	研究论文	提出一种分割引导的集成分类框架用于乳腺癌检测，通过两阶段方法提升诊断准确性	结合注意力U-Net分割和多元集成分类器，通过精确的感兴趣区域分析提升小尺寸肿块检测能力	未明确说明数据集规模和多样性限制，可能影响模型泛化能力	提高乳腺癌早期检测和诊断的准确性	乳腺肿瘤（恶性、良性和正常类别）	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	Attention U-Net, 集成分类器	超声图像	NA	NA	Attention U-Net, SVM, 决策树, KNN, 人工神经网络, 随机森林	准确率, F1分数	NA