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	2025-11-09	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Dec, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111169 PMID:41033356	研究论文	本研究开发了基于深度学习的NTCP模型，利用3D剂量分布、CT图像和器官分割数据预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	首次将3D剂量分布、器官分割和CT扫描数据整合到深度学习模型中，相比传统NTCP模型使用离散剂量参数，能更全面捕捉吞咽困难的复杂性	研究样本量相对有限（1484例），且为多中心回顾性研究	提高头颈癌患者放疗后晚期吞咽困难的预测准确性	头颈癌放疗患者	数字病理	头颈癌	放射治疗，CT扫描	CNN	3D剂量分布，CT图像，器官分割数据	1484例头颈癌患者（多中心队列）	NA	Residual Network	AUC，校准曲线	NA
2	2025-11-09	Methods for the synthesis of natural UDP-sugars and synthetic analogues 2025-Dec, Carbohydrate research IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.carres.2025.109651 PMID:40946501	综述	本文综述了天然和非天然UDP-糖的酶法和化学酶法合成方法的最新进展	整合了深度学习引导的酶工程设计、一锅多酶系统和化学-酶法组合策略，扩展了UDP-糖的合成范围	NA	开发高效合成天然和非天然UDP-糖的方法	UDP-葡萄糖、UDP-半乳糖、UDP-木糖、UDP-N-乙酰葡糖胺、UDP-N-乙酰半乳糖胺及其合成类似物	生物化学	NA	酶法合成、化学酶法合成、一锅多酶系统、重组表达、酶工程、深度学习引导设计	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	2025-11-09	Deep-learning based model for sperm morphology assessment using the SMD/MSS dataset 2025-Dec, Future science OA IF:2.4Q3 DOI:10.1080/20565623.2025.2583010 PMID:41203404	研究论文	开发基于深度学习的精子形态评估模型，使用SMD/MSS数据集进行训练和测试	首次将卷积神经网络应用于精子形态分类，通过数据增强技术扩展数据集，实现精子形态评估的自动化	模型准确率范围较宽(55%-92%)，可能受限于数据集规模和专家标注的主观性	解决精子形态手动评估的主观性问题，实现标准化和自动化的精子形态分析	人类精子细胞	计算机视觉	生殖系统疾病	MMC CASA系统成像，数据增强	CNN	图像	1000张原始精子图像，通过数据增强扩展到6035张	NA	卷积神经网络	准确率	NA
4	2025-11-09	External validation of SpineNetv2 deep learning system for automated lumbar spine MRI analysis: A multi-pathology diagnostic agreement study 2025-Nov-08, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09543-z PMID:41204023	研究论文	对SpineNetv2深度学习系统进行独立外部验证，评估其在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断一致性	首个对公开可用的SpineNetv2系统进行独立外部验证的研究，比较了深度学习系统与初级骨科医生的诊断性能	Pfirrmann分级在老年患者和上腰椎间盘表现较差，假阴性多于假阳性，不推荐依赖阴性发现	验证深度学习系统在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断准确性	491名患者的2,455个腰椎间盘（L1/2-L5/S1）	数字病理学	脊柱退行性疾病	磁共振成像	深度学习系统	医学影像	491名患者，2,455个腰椎间盘	NA	SpineNetv2	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数, Matthews相关系数, 精确一致率, 加权kappa, 平均绝对误差	NA
5	2025-11-09	Data-Driven differentiation of idiopathic Normal-Pressure hydrocephalus and progressive supranuclear palsy via automated volumetric analysis 2025-Nov-08, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03830-8 PMID:41204957	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动化脑容积分析方法，用于区分特发性正常压力脑积水和进行性核上性麻痹	首次将深度学习自动容积分析与多组影像特征结合，实现了对iNPH和PSP的高精度自动鉴别诊断	样本量相对有限（192例），仅使用T1加权MRI数据	开发自动化机器学习方法鉴别iNPH和PSP两种神经退行性疾病	特发性正常压力脑积水（iNPH）和进行性核上性麻痹（PSP）患者	医学影像分析	神经退行性疾病	T1加权3D脑部MRI扫描	支持向量机, 深度学习	医学影像	192名患者（132例iNPH，60例PSP）	NA	NA	AUROC	NA
6	2025-11-09	Efficient automated quantification of midline shift in intracerebral hemorrhage using a binarized deep learning model on non-contrast head CT 2025-Nov-08, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03835-3 PMID:41204958	研究论文	提出一种基于二值化深度学习的轻量化模型，用于自动量化脑出血患者的脑中线移位	采用基于XNOR的二值化和通道缩放技术，将模型参数从3100万大幅减少至4.4万，实现实时自动化中线移位量化	需要进一步进行多中心验证	开发高效自动的脑中线移位量化方法	脑出血患者的非增强头部CT扫描	数字病理	脑出血	CT扫描	CNN	医学影像	RSNA 2019出血CT数据集的5000个测试切片	PyTorch	残差U-Net	Dice系数, 平均绝对误差	NVIDIA GTX 1650 (4 GB)
7	2025-11-09	Correction to: Deep learning approach for tooth numbering and restoration detection on pediatric periapical radiographs in mixed dentition 2025-Nov-08, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06646-1 PMID:41205095	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8	2025-11-09	Artificial intelligence in nephrology: predicting CKD progression and personalizing treatment 2025-Nov-08, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-025-04878-4 PMID:41205136	综述	探讨人工智能在肾病学中预测慢性肾脏病进展和个性化治疗的应用	整合机器学习、深度学习、自然语言处理和多模态数据，提升CKD检测、进展预测和个性化管理能力	存在算法偏差、数据隐私、可解释性和监管合规等持续挑战	改善慢性肾脏病的检测、进展预测和个性化管理	慢性肾脏病患者	自然语言处理, 机器学习	慢性肾脏病	多组学融合, 电子健康记录分析, 医学影像分析, 可穿戴设备监测	梯度提升, LSTM	电子健康记录, 影像数据, 组学数据, 可穿戴设备数据	NA	NA	NA	AUC	NA
9	2025-11-09	A deep learning-based radiomics model for noninvasive diagnosis of melanoma 2025-Nov-07, Melanoma research IF:1.5Q4 DOI:10.1097/CMR.0000000000001071 PMID:41201865	研究论文	开发基于深度学习和影像组学的非侵入性诊断模型，用于提高黑色素瘤早期诊断的准确性和临床实用性	首次将深度学习特征（ResNet50输出）与影像组学特征相结合构建随机森林模型用于黑色素瘤诊断	回顾性单中心研究，样本量相对有限（350例患者）	提高黑色素瘤早期非侵入性诊断的准确性	350例皮肤色素性病变患者	医学影像分析	黑色素瘤	影像组学分析	随机森林, 支持向量机, K近邻, ResNet	医学影像数据	350例患者（训练集245例，验证集105例）	Python 3.8.5, sklearn	ResNet50	AUC	NA
10	2025-11-09	Deep Learning-based Eddy Segmentation with Vector-Data for Biochemical Analysis in Ocean Simulations 2025-Nov-07, IEEE computer graphics and applications IF:1.7Q3 DOI:10.1109/MCG.2025.3630582 PMID:41201923	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的涡旋分割方法，专门处理海洋模拟中的矢量数据以支持生化分析	提出双分支注意力U-Net架构，分别编码矢量大小和方向信息，解决了矢量数据在深度学习分割模型中的表示难题	仅针对海洋模拟数据验证，未在真实观测数据上测试	开发能够有效处理矢量数据的海洋涡旋精确分割方法	海洋模拟中的涡旋结构	计算机视觉	NA	海洋数值模拟	U-Net	3D矢量场数据	四个大规模3D海洋模拟数据集	NA	双分支注意力U-Net	四种分割指标	NA
11	2025-11-09	Efficient Large-Deformation Medical Image Registration via Recurrent Dynamic Correlation 2025-Nov-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3630584 PMID:41201925	研究论文	提出一种基于循环动态相关性的高效大变形医学图像配准方法	通过动态重定位匹配区域实现高效的大变形配准，采用轻量级循环更新模块并解耦运动与纹理特征	NA	解决医学图像中大变形配准的计算效率问题	脑部MRI和腹部CT图像	医学图像处理	NA	医学图像配准	循环神经网络,卷积神经网络	医学图像(MRI, CT)	NA	NA	循环相关框架	配准精度, FLOPs, 运行速度	NA
12	2025-11-09	De Novo Protein Structure Prediction by Model Quality Assessment Dynamic Feedback Mechanism Using Deep Learning 2025-Nov-07, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3630321 PMID:41201924	研究论文	提出一种通过模型质量评估动态反馈机制改进蛋白质结构预测的新方法DGMFold	首次将模型质量评估作为闭环反馈机制整合到蛋白质结构预测流程中，通过动态特征校正逐步提升预测精度	未明确说明方法在计算效率方面的限制，且仅在有限数据集上进行了验证	开发一种能够通过迭代反馈机制提高从头蛋白质结构预测准确性的方法	蛋白质三维结构预测	计算生物学	NA	多序列比对(MSA)，共进化特征提取	深度残差神经网络	蛋白质序列数据，结构数据，几何约束数据	437个基准测试蛋白质，CASP14的20个FM目标，112个人类蛋白质	NA	改进的残差神经网络(ResNet)	残基间距离偏差，每个残基的lDDT，预测准确率	NA
13	2025-11-09	FPGA-Accelerated CNN Reconstruction for Low-Power Sparse-Array Ultrasound Imaging 2025-Nov-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3630483 PMID:41201932	研究论文	提出一种基于FPGA加速的轻量级U-Net卷积神经网络，用于稀疏阵列超声成像中的通道重建	通过FPGA加速深度学习重建缺失超声通道，有效将成像孔径加倍同时将模拟前端需求减半	仅针对膀胱等特定器官进行验证，尚未在更广泛的临床环境中测试	开发低功耗、便携式超声成像系统，解决深度组织成像的功率和计算复杂度挑战	膀胱等靶向器官的超声成像	医学影像处理	泌尿系统疾病	超声成像，稀疏阵列RF数据重建	CNN	超声RF数据，B模式图像	32通道配置	NA	轻量级U-Net (L-UNET)	均方误差(MSE), 峰值信噪比(PSNR), 结构相似性指数(SSIM)	FPGA, 深度学习处理单元(DPU)
14	2025-11-09	Rapid consistent reef surveys with DeepReefMap 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20795-z PMID:41203649	研究论文	介绍使用DeepReefMap进行快速珊瑚礁调查的创新方法，通过神经网络实现3D语义映射	首次大规模跨国珊瑚礁调查，开发基于深度学习的3D水下语义映射系统，实现快速自动化的礁石监测	NA	开发高效、标准化、可扩展且经济的珊瑚礁监测策略	红海珊瑚礁生态系统	计算机视觉	NA	水下摄像技术，3D重建	神经网络	视频，图像	184小时视频素材，365个视频样带，45个站点，200,000个标注多边形，39个底栖生物类别	NA	NA	鲁棒性，一致性	NA
15	2025-11-09	A hybrid approach leveraging meta-heuristic and ensemble learning for time-sensitive prediction of pollutant concentrations 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23940-w PMID:41203671	研究论文	提出一种结合元启发式算法和集成学习的混合深度学习模型，用于污染物浓度的时间敏感预测	集成CNN、LSTM、爬行动物搜索算法和XGBoost的混合方法，通过特征优化和重要性评分提升预测性能	研究局限于印度城市环境，未在其他地理区域验证模型泛化能力	开发高精度的时间序列预测模型用于空气质量预报	大气污染物（PM2.5、CO、SO2、NO2）浓度	机器学习	NA	时间序列分析	CNN, LSTM, XGBoost	时间序列数据	NA	NA	CNN, LSTM, Transformer, BiLSTM, BiRNN, ANN, BiGRU	误差指标, R平方分数	NA
16	2025-11-09	Deep learning models simultaneously trained on multiple datasets improve base-editing activity prediction 2025-Nov-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65200-5 PMID:41203686	研究论文	通过同时训练多个数据集的深度学习模型提高碱基编辑活性预测准确性	首次开发能够同时训练多个不同数据集的深度学习模型，并支持数据集感知预测	NA	提高CRISPR碱基编辑引导RNA设计的准确性	碱基编辑引导RNA（gRNA）	机器学习	NA	CRISPR碱基编辑技术	深度神经网络	基因组序列数据	约20,000个gRNA（包含A•T to G•C和C•G to T•A转换）	NA	深度神经网络	NA	NA
17	2025-11-09	Task optimized vision transformer for diabetic retinopathy detection and classification in resource constrained early diagnosis settings 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25399-1 PMID:41203681	研究论文	提出一种任务优化的视觉Transformer模型，用于在资源受限环境下实现糖尿病视网膜病变的检测和分类	设计了专门针对糖尿病视网膜病变的任务优化视觉Transformer模型，集成了分层学习率调度、注意力头调优和嵌入维度优化等策略，并通过结构化剪枝和8位量化实现模型压缩	研究主要针对资源受限环境，可能在高资源环境下的性能优化未充分探索	开发适用于资源受限早期诊断环境的糖尿病视网膜病变自动检测和分类系统	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	视网膜眼底图像分析	Vision Transformer	图像	三个大规模公共数据集	PyTorch	TOViT	准确率, F1分数	树莓派4硬件, 支持实时部署
18	2025-11-09	Improving surgical phase recognition using self-supervised deep learning 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23697-2 PMID:41203699	研究论文	本研究探索自监督学习在垂体内窥镜手术阶段识别中的应用，通过比较SimCLR和BYOL框架的性能	首次将自监督学习应用于内窥镜垂体手术阶段识别，并引入注意力加权池化算子增强空间特征提取	研究仅限于垂体内窥镜手术，未验证在其他类型手术中的泛化能力	开发智能系统为外科医生提供实时决策支持，通过手术阶段识别改善工作流程	内窥镜垂体手术视频数据	计算机视觉	垂体疾病	自监督学习	深度学习	手术视频	未明确具体样本数量，但包含完整数据集和50%标注数据缩减的对比实验	SimCLR, BYOL	注意力加权池化	F1-score	NA
19	2025-11-09	Multi-output deep learning for high-frequency prediction of air and surface temperature in Kuwait 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23455-4 PMID:41203707	研究论文	本研究评估多输出回归模型在科威特使用高频气候数据预测空气和地表温度的性能	首次将基于上下文嵌入的Transformer(FTTransformer)和LSTM模型应用于高频气候数据预测，并实现六种温度变量的同时预测	LSTM模型在往年异常数据上性能下降，而FTTransformer在不同年份间保持稳定准确性	开发高精度的空气和地表温度预测模型，特别针对干旱地区的城市规划和气候韧性需求	科威特地区的气候数据，包括空气和地表温度相关变量	机器学习	NA	高频气候数据采集	Transformer, LSTM, 多输出回归模型	时间序列气候数据	四年期间每5分钟采集的高频气候数据，包含30个环境变量	NA	FTTransformer, LSTM	R², 均方误差, 平均绝对误差	NA
20	2025-11-09	Unsupervised spectra information extraction using physics-informed neural networks in the presence of non-linearities and multi-agent problems 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25573-5 PMID:41203763	研究论文	本研究提出了一种基于物理信息神经网络的非监督光谱信息提取方法，能够处理非线性和多智能体问题	将物理信息神经网络从简单的线性情况推广到非线性和多智能体场景，扩展了该方法的适用范围	目前仅在合成案例上进行测试，尚未在真实数据集上验证	开发无需监督学习的光谱信息提取方法，解决传统方法在缺乏训练集时的局限性	光谱数据	机器学习	NA	光谱分析技术	物理信息神经网络	光谱数据	NA	NA	物理信息神经网络	灵敏度, 特异性, 可靠性	NA