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
1901	2025-04-24	A Deep Learning Model for Automatically Quantifying the Anterior Segment in Ultrasound Biomicroscopy Images of Implantable Collamer Lens Candidates 2024-08, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.05.004 PMID:38777640	research paper	本研究开发并评估了一种基于深度学习的模型，用于自动测量植入式Collamer镜片（ICL）手术候选者术前超声生物显微镜（UBM）图像中的前段（AS）参数	利用UNet++网络自动分割AS组织，并结合图像处理技术和几何定位算法自动识别瞳孔直径（PD）、前房深度（ACD）、角到角距离（ATA）和沟到沟距离（STS）等解剖标志（ALs）	研究仅使用了来自两个医疗中心的UBM图像，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够自动测量ICL手术候选者前段参数的深度学习模型	植入式Collamer镜片（ICL）手术候选者的术前超声生物显微镜（UBM）图像	digital pathology	眼科疾病	超声生物显微镜（UBM）	UNet++	image	1164张全景UBM图像来自321名患者，外加294张来自外部数据集的图像
1902	2025-04-24	Integrated Fibrous Iontronic Pressure Sensors with High Sensitivity and Reliability for Human Plantar Pressure and Gait Analysis 2024-06-04, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c02919 PMID:38760182	research paper	开发了一种高灵敏度和可靠性的集成纤维离子压力传感器，用于人体足底压力和步态分析	采用高模量多孔层压离子纤维结构和统一聚酰亚胺材料系统，具有高灵敏度（156.6 kPa）、广泛感应范围（高达4000 kPa）和增强的界面韧性和耐久性（超过150,000次循环）	当前柔性传感器的有效性受到结构可变形性限制、多功能层之间的机械不兼容性以及复杂应力条件下的不稳定性等挑战的阻碍	开发一种用于足底压力和步态分析的柔性压力传感器，确保长期稳定性和准确性	人体足底压力和步态	柔性电子	足部疾病	离子压力传感技术	深度学习	压力分布数据	NA
1903	2025-04-24	Deciphering the Coevolutionary Dynamics of L2 β-Lactamases via Deep Learning 2024-05-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00189 PMID:38687957	research paper	该研究利用深度学习方法探索L2 β-内酰胺酶的共进化动力学及其在抗菌素耐药性中的作用	结合自适应采样分子动力学模拟和深度学习方法（卷积变分自编码器和BindSiteS-CNN）研究L2 β-内酰胺酶的构象变化和相关性	研究仅关注了L2 β-内酰胺酶家族及部分代表性的A类酶，未涵盖所有相关酶类	理解L2 β-内酰胺酶的共进化动力学及其在抗菌素耐药性中的功能机制	L2 β-内酰胺酶家族及其他代表性A类酶（如SME-1和KPC-2）	machine learning	NA	自适应采样分子动力学模拟，深度学习方法	卷积变分自编码器，BindSiteS-CNN	分子动力学模拟数据	NA
1904	2025-04-24	DEBFold: Computational Identification of RNA Secondary Structures for Sequences across Structural Families Using Deep Learning 2024-05-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00458 PMID:38648189	研究论文	DEBFold是一种基于深度学习的RNA二级结构预测工具，通过卷积编码/解码和自注意力机制增强现有热力学结构模型	提出了一种两阶段的RNA结构预测策略DEBFold，结合卷积编码/解码和自注意力机制，提高了跨结构家族序列的预测性能	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他类型RNA上的表现	开发一种能够跨结构家族预测RNA二级结构的深度学习工具	RNA序列及其二级结构	生物信息学	NA	深度学习	CNN, 自注意力机制	RNA序列数据	未明确提及具体样本量，但使用了家族保留测试集和PDB衍生的测试集
1905	2025-04-24	Image2InChI: Automated Molecular Optical Image Recognition 2024-05-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c02082 PMID:38359459	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化分子光学图像识别模型Image2InChI，用于将分子图像高效自动转换为机器可读的表示	引入了新颖的特征融合网络，结合注意力机制整合图像块和InChI预测，并采用改进的SwinTransformer作为编码器和Transformer解码器作为解码器	NA	提高分子图像识别的准确性和效率，为药物发现中的人工智能提供支持	分子光学图像	计算机视觉	NA	深度学习	SwinTransformer, Transformer	图像	NA
1906	2025-04-24	Intramolecular and Water Mediated Tautomerism of Solvated Glycine 2024-05-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00273 PMID:38620066	research paper	研究了水溶液中甘氨酸的互变异构现象及其溶剂效应	利用基于深度学习的增强采样分子动力学方法，揭示了甘氨酸在水中的中性态和两性离子态之间的互变异构机制	NA	探究甘氨酸在水溶液中的互变异构现象及溶剂效应	甘氨酸分子在水溶液中的互变异构过程	计算化学	NA	增强采样分子动力学，深度学习势能面	深度学习势能模型	分子动力学模拟数据	NA
1907	2025-04-24	MMSyn: A New Multimodal Deep Learning Framework for Enhanced Prediction of Synergistic Drug Combinations 2024-05-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00165 PMID:38676916	研究论文	提出了一种名为MMSyn的多模态深度学习框架，用于预测协同药物组合	结合药物分子特征和癌细胞系数据，使用注意力机制和交互模块进行特征整合，提出新的多模态深度学习框架	未提及具体样本量大小和模型在真实临床应用中的表现	开发一种预测协同药物组合的计算方法	药物组合和癌细胞系	机器学习	癌症	深度学习	多层感知机(MLP)结合注意力机制	分子结构数据、基因表达数据、DNA拷贝数、通路活性数据	NA
1908	2025-04-24	Sequential Contrastive and Deep Learning Models to Identify Selective Butyrylcholinesterase Inhibitors 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00397 PMID:38532612	研究论文	本研究探讨了多种机器学习策略来识别选择性丁酰胆碱酯酶（BChE）抑制剂，优化了精确度指标	比较了最新的监督对比学习（CL）、深度学习（DL）和随机森林（RF）机器学习方法，并采用单模型和序列模型配置来识别BChE选择性的最佳模型	仅测试了20种化合物，样本量较小	识别选择性BChE抑制剂以用于阿尔茨海默病（AD）的晚期症状治疗	丁酰胆碱酯酶（BChE）抑制剂	机器学习	阿尔茨海默病	监督对比学习（CL）、深度学习（DL）、随机森林（RF）	CL、DL、RF	化合物数据	500万种化合物库中的20种测试化合物
1909	2025-04-24	Geneformer: a deep learning model for exploring gene networks 2023-12, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-023-2431-x PMID:37672186	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1910	2025-04-24	Development of Multiscale 3D Residual U-Net to Segment Edematous Adipose Tissue by Leveraging Annotations from Non-Edematous Adipose Tissue 2023-Nov, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2669719 PMID:40256010	研究论文	开发了一种多尺度3D残差U-Net模型，用于通过利用非水肿脂肪组织的注释来分割水肿脂肪组织	直接从非深度学习的脂肪组织分割方法生成的不准确注释中开发深度学习模型，无需手动注释	训练数据中缺乏水肿脂肪组织的异质性，可能影响模型在真实水肿情况下的表现	提高脂肪组织在CT扫描中的分割准确性，减少对耗时的手动注释的依赖	脂肪组织（包括水肿和非水肿状态）	数字病理学	水肿相关疾病	深度学习	多尺度3D残差U-Net	CT扫描图像	训练集101名患者，测试集14名患者（其中10名为水肿患者）
1911	2025-04-24	Pollen analysis using multispectral imaging flow cytometry and deep learning 2021-01, The New phytologist DOI:10.1111/nph.16882 PMID:32803754	研究论文	本研究提出了一种结合多光谱成像流式细胞术和深度学习的花粉分析新方法	首次将多光谱成像流式细胞术与深度学习结合用于花粉分析，实现了快速测量和高准确度的花粉识别	需要建立全面的花粉参考数据库才能充分发挥方法优势	开发自动化花粉识别和定量分析方法	35种植物物种的花粉	计算机视觉	NA	多光谱成像流式细胞术	CNN	图像	426876张花粉图像
1912	2025-04-23	EEG-based schizophrenia detection: integrating discrete wavelet transform and deep learning 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10248-8 PMID:40256687	研究论文	本文提出了一种结合离散小波变换和深度学习的脑电图（EEG）信号分析方法，用于精神分裂症（SZ）的自动检测	采用Daubechies（db4）小波进行7级分解，结合多层感知器神经网络（MLP），在SZ检测中实现了高准确率	研究使用的公开数据集样本量较小（DS1有81条记录，DS2有28条记录），可能影响模型的泛化能力	开发一种高精度的基于EEG信号的SZ自动检测方法，以辅助医生诊断	精神分裂症患者和健康对照者的EEG信号	数字病理学	精神分裂症	离散小波变换（DWT）	多层感知器神经网络（MLP）	EEG信号	两个公开数据集：DS1（81条记录，32健康对照和49SZ患者）和DS2（28条记录，14健康对照和14SZ患者）
1913	2025-04-23	Transcranial adaptive aberration correction using deep learning for phased-array ultrasound therapy 2025-Aug, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107641 PMID:40117699	研究论文	本研究探讨了使用深度学习方法校正颅骨引起的畸变，开发了一种用于安全超声治疗血脑屏障（BBB）开放的经颅自适应聚焦方法	提出了一种结合预分割、k-Wave模拟和基于3D U-net网络的方法，用于快速准确地预测相位校正，显著降低了计算成本和时间	研究仅基于模拟环境和小块颅骨样本，尚未在真实临床环境中验证	开发一种快速、精确且自适应的经颅畸变校正方法，用于通过超声治疗脑部疾病	256元相控阵、小块颅骨和水构成的非线性模拟环境	医学影像处理	脑部疾病	k-Wave模拟、3D U-net网络	3D U-net	模拟数据	NA
1914	2025-04-23	Deep Learning-Driven Glaucoma Medication Bottle Recognition: A Multilingual Clinical Validation Study in Patients with Impaired Vision 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100758 PMID:40256318	research paper	临床验证一款基于CNN的Android智能手机应用，用于识别青光眼患者的局部用药	开发并验证了一款多语言的CNN驱动应用，显著提高了视力受损患者的药物识别准确率	样本量较小（41名参与者），且非英语使用者的应用易用性评分较低	验证基于CNN的智能手机应用在青光眼患者药物识别中的效果	青光眼伴视力受损患者（包括英语和非英语使用者）	computer vision	glaucoma	CNN	CNN	image	41名患者（20名非英语使用者，21名英语使用者）
1915	2025-04-23	A semantic segmentation network for red tide detection based on enhanced spectral information using HY-1C/D CZI satellite data 2025-Jun, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117813 PMID:40117936	研究论文	提出了一种基于增强光谱信息的语义分割网络SIC-RTNet，用于利用HY-1C/D CZI卫星数据检测赤潮	SIC-RTNet通过引入残差块、计算三个光谱信息通道和改进损失函数，提高了赤潮监测的准确性	传统遥感方法难以监测小规模赤潮事件和详细分布，且不适用于中高空间分辨率和低光谱分辨率的卫星传感器	提高赤潮监测的准确性，助力海洋生态灾害监测	赤潮	计算机视觉	NA	卫星遥感	Residual Neural Network (SIC-RTNet)	卫星图像	NA
1916	2025-04-23	High-level visual processing in the lateral geniculate nucleus revealed using goal-driven deep learning 2025-Jun, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110429 PMID:40122470	研究论文	本研究提出了一种利用目标驱动的深度学习方法来揭示侧膝状体核（LGN）在高级视觉处理中的作用	使用VGG16和ResNet50两种深度神经网络作为目标驱动模型，探索LGN在高级视觉特征（如数量感知）编码中的作用，挑战了关于LGN功能简单性的传统观点	研究仅针对小鼠LGN，结果是否适用于其他物种尚不明确	探索LGN在高级视觉处理中的功能	小鼠侧膝状体核（LGN）的神经活动	计算机视觉	NA	深度学习	VGG16, ResNet50	神经活动数据	NA
1917	2025-04-23	Neurocounter - A deep learning framework for high-fidelity spatial localization of neurons 2025-Jun, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110444 PMID:40187538	研究论文	介绍了一种名为Neurocounter的深度学习框架，用于高保真空间定位神经元	Neurocounter通过自学习能力减少了对完整注释的需求，并在不同脑区实现了高精度的神经元定位	需要进一步验证其在更广泛数据集上的性能	开发一个能够精确检测和定位神经元的深度学习网络	神经元	计算机视觉	NA	深度学习	encoder-decoder with attention module	图像	包含不完全注释神经元的图像和控制图像
1918	2025-04-23	Fine-Tuning Deep Learning Model for Quantitative Knee Joint Mapping With MR Fingerprinting and Its Comparison to Dictionary Matching Method: Fine-Tuning Deep Learning Model for Quantitative MRF 2025-Jun, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70045 PMID:40259681	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在磁共振指纹图谱（MRF）中用于膝关节定量映射的微调及其与传统字典匹配（DM）方法的比较	研究了神经网络（NN）在深度学习中的微调及其与DM方法的公平比较，优化了NN超参数并分析了MRF数据的奇异值分解（SVD）成分	在体内膝关节数据中，NN在T测量上表现略低于DM，T测量略高于DM	提高MRF中膝关节多参数定量映射的准确性和鲁棒性	合成数据、NIST/ISMRM MRI系统幻影和14名健康志愿者的体内膝关节数据	数字病理学	骨关节炎	磁共振指纹图谱（MRF）	深度学习模型（NN）	MRI图像	14名健康志愿者的体内膝关节数据
1919	2025-04-23	AI-driven approaches for air pollution modelling: A comprehensive systematic review 2025-May-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.125937 PMID:40058557	综述	本文对利用机器学习和深度学习技术预测空气污染的现有研究进行了系统性回顾	不仅比较了不同模型和方法，还分析了外部特征（如气象数据、交通信息和土地利用）对污染物水平和模型预测准确性的影响	探讨了机器学习和深度学习方法的性能和局限性，但未提出新的模型或方法	比较和评估不同方法在预测空气污染物浓度水平方面的效果	空气污染预测模型	机器学习	NA	机器学习和深度学习技术	时间模型和时空模型	气象数据、交通信息、土地利用等多源数据	NA
1920	2025-04-23	Comparative analysis of retinal microvascular parameters in healthy individuals with or without carotid artery stenosis or plaque 2025-May, European journal of ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1177/11206721241291224 PMID:39410788	研究论文	通过眼底摄影评估视网膜微血管变化与颈动脉狭窄（CAS）伴或不伴斑块的相关性	使用基于深度学习算法的眼底摄影技术分析视网膜微血管参数，为CAS筛查提供新方法	回顾性观察研究设计可能引入选择偏倚	评估视网膜微血管参数与颈动脉狭窄的相关性	健康个体及颈动脉狭窄伴或不伴斑块的患者	数字病理	心血管疾病	眼底摄影	深度学习算法	图像	715名参与者（313名CAS患者，402名对照）