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
1	2025-11-10	Segmentation of cortical bone, trabecular bone, and medullary pores from micro-CT images using 2D and 3D deep learning models 2025-Dec, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007) DOI:10.1002/ar.25633 PMID:39905914	研究论文	使用2D和3D深度学习模型从微型CT图像中分割皮质骨、骨小梁和髓质孔	开发了名为BONe的新型深度学习模型，首次在微型CT扫描的水獭长骨数据上同时训练2D和3D分割模型并进行对比分析	3D模型计算成本巨大限制了可扩展性和实用性，且在薄骨小梁等细节标记上表现略逊于2D模型	开发快速准确的骨组织自动分割方法以替代耗时易错的手动分割	水獭长骨的微型CT扫描图像	计算机视觉	NA	微型CT扫描	CNN	图像	水獭长骨的微型CT扫描数据集	NA	BONe (Bone One-shot Network)	分割准确性，泛化能力，计算效率	NA
2	2025-11-10	Deep learning in oral lichen planus diagnosis: a systematic review of clinical image-based detection approaches 2025-Dec, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.07.009 PMID:40897576	系统综述	系统评估深度学习模型在利用临床照片诊断口腔扁平苔藓方面的诊断性能	首次系统综述专注于深度学习在口腔扁平苔藓临床图像诊断中的应用，涵盖多种先进架构如CNN和Vision Transformer	数据集规模小且同质性强，图像预处理不一致，外部验证有限	评估深度学习模型在口腔扁平苔藓诊断中的性能	口腔扁平苔藓的临床图像	计算机视觉	口腔扁平苔藓	临床摄影	CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	InceptionResNetV2, Xception	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
3	2025-11-10	Super resolution of pathology images with hierarchical feature integration and local image patterns 2025-Dec, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6482 PMID:41081336	研究论文	提出基于局部病理图像模式的分层深度学习框架HLIP，用于实现准确、高保真和实时的病理图像超分辨率重建	整合语义特征与像素级和形态学级特征，通过识别局部病理图像模式重建超分辨率图像，支持灵活放大倍数	未明确说明具体计算资源需求和模型参数量	开发高性能病理图像超分辨率方法以支持临床诊断	病理图像	数字病理学	肿瘤（多种类型）	深度学习超分辨率	CNN	病理图像	内部和外部测试数据集	NA	分层局部图像模式（HLIP）	准确性、鲁棒性、保真度	NA
4	2025-11-10	Ensemble Learning Model: A Novel Technique to Detect Malignancy in Effusion Cytology 2025-Nov-08, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70036 PMID:41205194	研究论文	本研究开发了一种集成学习模型，用于检测积液细胞学中的恶性肿瘤	首次在积液细胞学中应用六模型集成深度学习方法	NA	开发用于积液细胞学恶性肿瘤检测的深度学习模型	积液细胞学样本	数字病理学	癌症	细胞学染色	集成学习,迁移学习	图像	110例积液细胞学病例（59例良性，51例恶性），755张显微照片	Jupyter Notebook	DenseNet121,Xception,ResNet50,MobileNetV2,InceptionV3,VGG16	灵敏度,特异度,准确度,精确度,阴性预测值,F1分数,AUROC	NA
5	2025-11-10	Structure-Guided Engineering of High-Affinity Antibodies Against Zika Virus Using Deep Learning and Molecular Dynamics 2025-Nov-08, Chemistry & biodiversity IF:2.3Q3 DOI:10.1002/cbdv.202502769 PMID:41205205	研究论文	本研究利用深度学习和分子动力学模拟优化针对寨卡病毒包膜蛋白的中和抗体	结合深度学习与分子动力学模拟进行抗体工程优化，通过双点突变设计高亲和力抗体变体	研究结果为计算机预测，需要未来实验验证其实际效果	开发针对寨卡病毒的高亲和力抗体治疗剂	寨卡病毒包膜蛋白DIII区域和抗体变体	计算生物学	寨卡病毒感染	深度学习，分子动力学模拟，分子对接	深度学习模型	蛋白质结构数据，序列数据	通过双点突变设计的抗体变体库，重点分析Variant-213和Variant-206	DeepPurpose, FoldX, SoluProt	NA	结合亲和力，溶解度，结构稳定性，结合能(-76.90 kcal/mol)	NA
6	2025-11-10	Toward robust surgical phase recognition via deep ensemble learning 2025-Nov-08, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03543-6 PMID:41206386	研究论文	本研究通过深度集成学习方法提升手术阶段识别的鲁棒性	首次系统研究集成学习在手术阶段识别中的应用，通过组合多种深度学习架构的互补优势来提升性能	研究仅限于Cholec80数据集，未在其他手术数据集上验证泛化能力	提高手术阶段自动识别的准确性和鲁棒性	手术视频中的阶段识别	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习	手术视频	Cholec80数据集	NA	多种深度学习架构集成	F1-score, 准确率, Jaccard Index	NA
7	2025-11-10	Prediction of pathological risk subtypes of thymic anterior mediastinal cysts and thymic epithelial tumors based on CT radiomics and deep learning methods: a retrospective study 2025-Nov-07, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03169-z PMID:41204379	研究论文	基于CT影像组学和深度学习方法开发预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤病理风险亚型的非侵入性模型	首次将影像组学特征与深度学习特征融合构建深度学习影像组学模型，用于胸腺肿瘤风险分层预测	回顾性研究、样本量有限（144例）、单中心数据	术前无创预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤的病理风险分类	144例经病理证实的胸腺前纵隔囊肿或胸腺上皮肿瘤患者	医学影像分析	胸腺肿瘤	CT影像分析	深度学习, 影像组学	CT图像	144例患者（训练集101例，测试集43例）	Pyradiomics, PyTorch	ResNet50	AUC	NA
8	2025-11-10	Hierarchical graph-guided contextual representation learning for Neurodegenerative pattern recognition in MRI 2025-Nov-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111276 PMID:41205374	研究论文	提出一种用于MRI神经退行性疾病模式识别的可解释分类器RG-ViT	将残差连接集成到图神经网络框架中，通过图结构表示MRI斑块，克服标准基于斑块方法的空间断开问题	NA	开发可解释的深度学习模型用于神经退行性疾病的MRI诊断	多发性硬化症(MS)、帕金森病(PD)和阿尔茨海默病(AD)	医学影像分析	神经退行性疾病	磁共振成像(MRI)	图神经网络(GNN), Vision Transformer(ViT)	医学影像	NA	NA	残差图神经网络增强Vision Transformer(RG-ViT)	准确率, F1分数	NA
9	2025-11-10	Performance of Machine Learning Models Based on Medical Imaging in Predicting the expression of PD-L1 and CD8+TILs in Thoracic cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Nov-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.002 PMID:41206268	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于医学影像的AI模型在预测胸部肿瘤免疫微环境（PD-L1表达和CD8+TILs）中的性能	首次系统评估AI驱动医学影像在预测胸部肿瘤PD-L1和CD8+TILs中的表现，并进行定量荟萃分析	研究间存在显著异质性（I² > 75%），限制了模型的普适性	评估AI驱动医学影像在预测胸部肿瘤免疫微环境中的进展	胸部肿瘤患者的医学影像数据	医学影像分析	胸部肿瘤	医学影像分析	深度学习模型	医学影像	68项研究（其中25项符合荟萃分析条件）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
10	2025-11-10	Deep Learning Denoising Algorithm for Improved Assessment of Coronary Arteries in Transcatheter Aortic Valve Implantation CT Imaging 2025-Nov-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.030 PMID:41206269	研究论文	本研究评估了深度学习去噪算法在TAVI术前CT成像中对冠状动脉图像质量和诊断准确性的改善效果	开发了专门用于TAVI术前CT成像的深度学习去噪技术，显著提升了冠状动脉评估的图像质量	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习去噪技术在TAVI术前CT冠状动脉成像中的图像质量和诊断准确性	200例重度主动脉瓣狭窄患者	医学影像分析	心血管疾病	CT成像，深度学习去噪	深度学习	CT医学影像	200例患者，800支血管，1787个节段	NA	NA	SNR, CNR, AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
11	2025-11-10	Accuracy and time efficiency of deep learning-based method for single-crown design compared with a conventional CAD software program: A systematic review 2025-Nov-07, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.10.046 PMID:41206332	系统综述	系统评价基于深度学习的单颗牙冠设计与传统CAD软件在准确性和时间效率方面的比较	首次系统评估深度学习技术在牙冠设计领域相较于传统CAD系统的性能优势	仅纳入体外研究，研究数量有限（7项），可能存在发表偏倚	比较深度学习软件与传统CAD系统在单颗牙冠设计中的准确性和时间效率	单颗牙冠的形态重建和工作时间	数字病理	牙科疾病	计算机辅助设计与制造（CAD-CAM）	深度学习	牙科图像数据	7项符合条件的研究	NA	NA	准确性, 时间效率, 内部适合度差异	NA
12	2025-11-10	Carafe enables high quality in silico spectral library generation for data-independent acquisition proteomics 2025-Nov-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-64928-4 PMID:41198693	研究论文	本研究开发了Carafe工具，通过直接在DIA数据上训练深度学习模型来生成高质量的计算光谱库	首次直接在DIA数据上训练深度学习模型生成光谱库，相比基于DDA数据的预训练模型具有更好的性能	NA	提高数据非依赖采集质谱分析中计算光谱库的生成质量	蛋白质组学数据	生物信息学	NA	数据非依赖采集质谱, 数据依赖采集质谱	深度学习	质谱数据	多种DIA数据集	NA	NA	碎片离子强度预测, 肽段检测	NA
13	2025-11-10	A deep learning framework for lysine 2-hydroxyisobutyrylation site prediction using evolutionary feature representation 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15883-z PMID:41198716	研究论文	开发基于深度学习的赖氨酸2-羟基异丁酰化位点预测框架BLOS-Khib，利用进化特征表示实现跨物种预测	首次将BLOSUM62矩阵编码的进化信息与卷积神经网络结合用于Khib位点预测，发现43个氨基酸肽段长度是最优序列上下文，并验证了跨物种预测的可行性	仅基于序列信息进行预测，未考虑蛋白质三维结构和细胞环境等影响因素	开发准确预测赖氨酸2-羟基异丁酰化位点的计算方法	六种分类学多样性生物（人类、小麦、弓形虫、水稻、白色念珠菌、灰葡萄孢菌）的蛋白质序列	生物信息学	NA	序列分析，进化特征表示	CNN	蛋白质序列数据	六种不同物种的独立测试集	NA	卷积神经网络	AUC	NA
14	2025-11-10	Using the improved YOLOv11 model to enhance computer vision applications for building crack detection algorithms 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22160-6 PMID:41198750	研究论文	本研究提出基于YOLOv11改进的模型，用于提升建筑裂缝检测的精度和实时效率	引入C3K2-SG模块增强复杂背景下的裂缝检测能力，FPSConv模块优化多尺度裂缝检测，Inner_MPDIoU损失函数提升小目标定位精度	NA	提升建筑裂缝检测算法的精度和实时效率	建筑裂缝（垂直裂缝、水平裂缝、多级裂缝、复杂裂缝）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11改进模型	mAP@0.5, 精确率, 召回率	NA
15	2025-11-10	Deep learning for sports motion recognition with a high-precision framework for performance enhancement 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22701-z PMID:41198767	研究论文	提出一种结合小波变换的进化并行循环网络(EPRN)，用于高精度体育动作识别	提出EPRN框架，通过并行循环路径增强时序建模，并结合小波变换特征提取保留多分辨率运动细节	未涉及多模态数据融合，实时应用需要开发轻量级变体	提高体育动作识别的精度和鲁棒性，用于运动表现分析和损伤预防	体育动作数据	计算机视觉	NA	小波变换	LSTM, GRU, CNN, EPRN	运动数据	基准体育动作数据集	NA	进化并行循环网络(EPRN)	均方根误差(RMSE), 结构相似性指数(SSIM)	NA
16	2025-11-10	A two-stage architecture for soundscape classification and preservation 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22819-0 PMID:41198782	研究论文	提出一种结合深度学习与声景理论的两阶段开放集音频分类系统	将变分自编码器与卷积神经网络结合，通过重建误差分析识别独特声音，首次实现沙弗声景理论的量化验证	仅在有限数据集上进行验证，需要更多真实场景数据测试泛化能力	开发能够自动分类和保护声景的计算方法	环境声音和城市声景	音频信号处理	NA	双耳录音，梅尔频谱分析	VAE, CNN	音频，梅尔频谱图	UrbanSound8K, ESC-50, URBAN-SED, TUT城市声场景数据集，以及意大利佩斯卡拉大学社区的双耳录音数据集	NA	变分自编码器，卷积神经网络	准确率	NA
17	2025-11-10	IoT assisted fetal health classification using mother optimization algorithm with deep learning approach on cardiotocogram data 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22827-0 PMID:41198785	研究论文	提出一种基于物联网和深度学习的胎儿健康分类方法，通过优化算法和GCN模型实现胎儿健康状态的自动识别	结合物联网技术、母亲优化算法和图卷积神经网络，实现胎儿健康的多类别分类	未明确说明样本数据的具体规模和多样性限制	准确分类胎儿健康状态为正常、可疑和病理三类	胎儿健康相关的卡托科图数据	机器学习	产科疾病	物联网传感器数据采集	GCN	时间序列生理信号数据	使用Kaggle胎儿健康分类数据集，具体数量未明确说明	未明确指定	图卷积神经网络	未明确列出具体指标	未明确说明
18	2025-11-10	An interpretable statistical approach to photovoltaic power forecasting using factor analysis and ridge regression 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22838-x PMID:41198787	研究论文	提出一种结合层次因子分析和岭回归的可解释光伏功率预测框架	通过层次因子分析将高维气象数据压缩为三个具有物理意义的二阶因子，结合岭回归提供系数级透明度和正则化	基于单参数岭模型在压缩空间中进行预测，可能无法完全捕捉复杂非线性关系	开发透明可解释的光伏功率预测方法	光伏电站发电功率	机器学习	NA	层次因子分析，岭回归	岭回归	时间序列数据，气象数据	土耳其阿德亚曼93.6 kWp电站2021年5月17日至2025年1月12日的15分钟测量数据	NA	层次因子分析结合岭回归	NA	NA
19	2025-11-10	Optimization of deep learning-based faster R-CNN network for vehicle detection 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22828-z PMID:41198791	研究论文	本研究系统优化了Faster R-CNN模型在车辆检测任务中的关键超参数	系统评估了不同CNN架构、优化器、学习率和检测阈值对车辆检测性能的影响，提出了最优参数组合	仅针对车辆检测任务进行优化，未验证在其他物体检测任务中的泛化能力	优化深度学习目标检测模型的超参数以提高车辆检测性能	车辆检测	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN	图像	NA	NA	VGG-16, ResNet-50, Inceptionv3	平均精确率-召回率	NA
20	2025-11-10	Lightweight dual-stage feature refinement for black gram leaf disease classification using ConViTSE 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22847-w PMID:41198798	研究论文	提出一种轻量级混合深度学习架构ConViTSE，用于黑绿豆叶部病害分类	结合ConvMixer、Vision Transformer和Squeeze-Excitation模块，引入局部通道注意力优化(LCAR)和全局通道注意力优化(GCAR)模块	NA	开发自动化的黑绿豆叶部病害检测方法	黑绿豆叶部病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	混合架构(ConvMixer, ViT, SE)	图像	NA	NA	ConViTSE(ConvMixer+Vision Transformer+Squeeze-Excitation)	准确率	NA